AI热潮：泡沫还是机遇？

21世纪经济报道记者 陈归辞 苏州报道

11月14日，21世纪经济报道主办、汇正财经联合主办的“2025年21世纪卓越董事会（苏州站）：芯力量·芯解法·芯机遇”活动隆重举办。来自产业界、投资界、学术界的多位重量级嘉宾齐聚一堂，围绕芯算联动与高效算力发展、芯片产业未来增长点与投资风口等行业热点议题，分享深度洞察，并展开高质量的行业交流。

（现场图）

主旨演讲环节，活动特邀上海技术交易所副总裁陆继军、国泰海通研究所电子首席分析师舒迪、浙商银行苏州分行投资银行部主要负责人王涛三位重磅嘉宾发表演讲，分别从技术转化、市场研判与资本活水出发，为产业发展提供前瞻洞察与赋能路径。

活动还设置了两场圆桌对话，分别围绕“芯算联动”与“看创投‘芯遇未来’”两大主题展开。在第二场“看创投‘芯遇未来’”主题圆桌对话中，嘉宾们围绕人工智能与智算产业的投资前景、产业未来增长极与竞争格局，展开了深入探讨与交流。

AI投资：阶段性过热与长期机会

AI热潮是不是泡沫？对于这一当下行业热议的问题，嘉宾们分享了各自的观点。

汇正财经首席策略师杨首骏认为， AI行业在资本市场中出现阶段性过热，当前二级市场整体的涨幅已在一定程度上透支了企业未来三到五年的利润。但若拉长周期看，行业整体上尚不存在巨大泡沫，是前景非常确定的行业。

（汇正财经首席策略师杨首骏）

思岚科技联合创始人、CTO黄珏珅认为，当前Token消耗量快速增长、GPU使用率处于高位是两个很具参考性的核心指标，表明行业依然保持着活跃的发展态势。

从产业角度，华院计算副总裁徐卫华认为，尽管今年AI产业热度空前，但也面临两大突出问题：一是投入侧，尽管许多地方政府正大规模建设千P、万P级别的智算中心，但却难以找到能够落地的应用场景，导致投入与产出之间存在明显落差；二是市场对AI应用的期望与AI的实际效果之间存在落差。

徐卫华将此归结为行业发展中的“时间差”。对此，黄珏珅表示认同，他认为，AI向各行各业渗透只是需要时间，从当前AI技术进展来看，已展现出可期的能力。

下一阶段，行业的投资机会在何处？

杨首骏表示，上游硬件领域前景确定，是值得持续投资的明确方向。而对于行业中下游，虽然未来定将百花齐放，当前值得投资的方向尚未明朗。投资应选择那些能为消费者创造真实价值、具备盈利能力且出现时机合适的细分领域企业。他也表示，算力爆发显著推高了能源需求，该领域目前尚不存在泡沫，显示出投资机会。

徐卫华认为，对于AI应用端的投入应参考三个维度：一是业务效益能否量化回报；二是把算力和算法应用于场景中，商业模式能否形成闭环；三是应用场景能否实现规模化复制。

智算“金字塔”格局成型，并购潮重塑AI版图

围绕智算产业的未来格局，图灵量子COO杨林指出，上游或将由少数巨头主导，而下游应用领域则将在众多细分领域孕育众多“隐形龙头”，不太会出现一家独大的情况。他建议企业把握机遇、抓准赛道切入点，构筑自身技术与产业的护城河。

黄珏珅对此表示基本赞同，他认为上游领域更可能形成较强的寡头格局，但AI算力、网络领域的市场格局还是可能发生动态变化。同时，他也表示，从应用方角度而言更乐于见到上游供应商更丰富的局面。

欣峰扬科技（苏州）有限公司总经理黄宇峰也指出，智算产业整体呈现金字塔型结构，应用领域与区块细分，仍会存在调整波动。他也谈到，国产AI算力芯片设计在努力攻克7纳米以下先进晶圆工艺制程，除技术攻坚外，还面临高昂的流片成本，研发过程需要投入巨大的人力和物力。但他也透露，上海一家国内头部晶圆厂在与头部设计公司的合作下，目前已在7nm先进制程芯片上进入到初步量产阶段。

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对于AI产业格局当前出现的变化，黄珏珅指出，今年以来最显著的趋势是Agent技术逐渐成熟。他认为，未来行业将出现三类重要玩家：第一类是提供基础模型能力的公司，如OpenAI、豆包、DeepSeek等；第二类是专注于解决垂直领域问题的公司；第三类则是通用的数据资产管理公司。

谈及近期AI产业并购活跃对产业未来格局的影响，杨首骏表示，这一现象符合产业发展的内在逻辑。他回顾互联网时代指出，大型科技企业往往通过并购吸纳具备创新想法但缺乏客户与流量的中小企业，以形成生态合作。

杨林对此表示赞同，并以国外量子科技领域为例，指出一些头部企业开始显现头部效应，并开启对下游偏应用、上游偏芯片制造企业的投资并购。他认为，这是产业成熟度到达一定程度的自然结果，相关资本运作方式有助于优化资源配置、强化产业链协同，推动行业与市场走向更加完善与健康。

徐卫华表示，行业并购潮基本上发生于行业快速发展的阶段，或者行业已进入相对平稳发展的阶段。当前AI产业并购活跃是产业处于快速发展阶段必然出现的现象。她从应用端视角出发，呼吁行业保持多元创新活力，避免形成寡头垄断的闭环生态，为更多企业保留独立发展的机会。

徐卫华进一步表示，国内AI与产业的融合发展，其一可推动AI与工业领域融合；其二，AI对新材料和新能源领域的赋能存在越来越多的机会；其三是AI与农业领域融合存在广阔空间。