在全球人工智能浪潮澎湃而至的当下，中国AI产业走到了哪一步？驱动这场变革的核心动力是什么？未来的投资机遇又隐藏于何处？

　　国金证券计算机首席分析师孟灿在接受上海证券报记者专访时表示，当前AI产业链上游算力环节持续高景气，而下游应用端的商业化落地正迎来关键突破期。他认为，中国在“软硬结合”方面有着独特优势，将成为推动AI商业化变现的核心竞争力。

基建先行，应用蓄势

　　孟灿认为，当前中国AI产业的发展有两条主线。一是上游基础设施的大力投入。自2023年底以来，以互联网巨头和科技领军企业为代表的市场力量，对算力服务器、GPU、液冷等上游基础设施进入了明确且积极的投入周期。“这部分投入早、业绩兑现快，已成为产业发展的先导力量和资本市场的景气高地。”

　　二是下游应用的厚积薄发与商业化攻坚。孟灿分析，中国在应用端拥有庞大的用户基数和丰富的场景流量，发展潜力巨大。目前，产业正从“可用”向“好用”并最终向“愿付费”的阶段艰难迈进。“如何实现高效的‘商业化变现’是当前阶段攻坚的核心。”他表示。

　　两条线并非平行存在。在孟灿看来，上游基建的完善为应用创新提供了肥沃的土壤，而降本增效的应用需求又反过来拉动对上游算力的持续投入，二者已形成相互促进的良性循环。他比喻道：“这好比‘想要富，先修路’，路（算力基建）修得越好，未来的车辆和物流（AI应用）流通效率就会更高，整个经济的正向循环作用也会更强。”

软硬结合定义中国优势

　　在厘清产业现状后，孟灿将讨论引申至“AI原生”概念——并非指用AI优化现有功能，而是指基于大模型等技术，创造出前所未有的新能力与新产品。这类产品本身的核心功能是AI赋予的，例如根据文字直接生成视频的工具，它并非对旧功能的增强，而是诞生了一个全新的、能被用户直接使用并愿意为之付费的新物种。

　　孟灿认为，“AI原生”代表着能开辟增量市场和全新机会的产业变革，其商业化潜力远大于仅作为辅助角色的传统AI应用。而衡量这种商业化潜力，可以看三个指标：用户基数、付费转化率与用户付费价值，以及用户留存率。“三者兼备，方能证明产品完成了与市场的真正匹配。”

　　那么，在迈向“AI原生”的征程中，中国企业的破局点何在？孟灿表示，“软硬结合”是发挥中国优势的最佳路径。

　　为何“软硬结合”是中国的独特优势？孟灿从三大优势出发进行了阐释：其一，中国拥有全球最全的产业链，提供了良好的制造基础；其二，每年数百万的理工科毕业生带来了巨大的工程师红利；其三，在从家电到先进制造的长期积累中，已涌现出一批具备全球头部实力的企业。

　　“有些人认为大模型或者软件更具技术含量，硬件没有太多门槛。但事实并非如此。”孟灿认为，硬件生产制造流程漫长，从设计模具开发、打样迭代，到规模化生产、渠道管理与售后服务，任何一个环节的不足都会对整体产生很大影响。而中国企业在这个长链条中形成了全球竞争力。因此，将AI能力注入机器人、智能穿戴、智能家居、智能安防等广义的智能硬件领域，既能最大化中国的综合优势，也高度契合国内以G端和B端为主的商业环境。

在景气分化中“求新求变”

　　对于未来的投资布局，孟灿认为，市场正进入一个去伪存真、由基本面驱动的分化阶段，关键词是“求新求变”。

　　在上游算力链，他重申其具备较强的确定性。“在模型持续迭代和国产化的驱动下，上游作为‘路’的投入是明确的。”但他也提示，投资者阶段性会担忧上游投入强度的持续性，以及竞争格局的潜在变化。

　　而真正可能产生“超预期”机会的，在于应用端。孟灿判断，当前市场对AI应用端的整体预期已从早期的狂热趋于理性，甚至有所回落。“这种预期的‘低谷’恰恰为‘超预期’产品的出现留下了空间。”

　　孟灿表示，随着三季度以来国内外大模型在多模态、逻辑一致性等方面取得显著进步，其可用性大大提升，同时使用成本在下滑，这更有利于供需两端更早达到交集点，从而催生能真正解决用户痛点并实现商业闭环的明星应用公司。“一部分公司能够证明自己不会被AI大模型‘吞噬’，其业绩和股价将表现强劲；而另一部分业务可能被大模型颠覆的公司，则将面临持续的股价压力。”

　　基于此，他建议投资者关注AI中上游的技术迭代、应用端产品的实质性突破，同时结合政策方向，布局如机器人、低空经济等新兴增长主线。“科技的魅力在于给投资者带来更多的期待和想象。虽然不一定都能落地兑现，但至少撩动了大家的心弦。”

　　访谈最后，孟灿将视野拉长，描绘了AI的宏大愿景：AI将逐步从信息工具、辅助工具演进为生产工具，深刻改变社会生产函数。“在替代重复性劳动的同时，AI将极大解放人类创造力，推动社会物质文明与精神文明的跨越式发展。我从这个角度上说，AI的发展非常值得期待。”