1 建议逐步增加科技方向资产配置。

罗英宇指出科技板块表现亮眼，建议投资者逐步增加科技方向资产配置。他认为春季资金充沛，流动性充裕，尤其一季度通常有上行行情，适合布局科技相关资产。

2 春季躁动行情可能提前启动。

罗英宇认为当前处于春季躁动起步阶段，科技类资产调整后可能提前启动行情。全球宏观经济和货币政策对市场有支撑作用，美联储降息预期明确，日本央行加息对流动性影响有限。国内宏观经济数据仍偏弱。

3 投资者偏好成长与红利资产。

罗英宇指出当前宏观经济偏弱环境下，市场更关注成长性和股息率资产。科技类资产如卫星互联网、智能网联汽车等表现活跃，反映投资者偏好远期空间大且短期难证伪的标的。人工智能领域产业界乐观但金融市场存在泡沫争议，核心分歧在于营收与资本支出的匹配度。

4 探讨人工智能产业融资与政策支持。

罗英宇分析了当前人工智能产业面临的资金与市场质疑问题，提出三个解决方案：股权融资、政府政策支持和科技公司发债。他以OpenAI为例，说明股权融资能有效提升公司估值。美国政府通过创世纪计划等政策为科技企业背书。此外，科技公司发债也是解决资金问题的途径之一。国内A股市场对人工智能的讨论相对理性。

5 国内人工智能产业投资健康。

罗英宇指出，国内人工智能产业投资以营收和利润为导向，相对克制，当前状态健康。他认为人工智能仍是值得投资的赛道，除非美国融资环境出现重大波折。他提到火山引擎发布的豆包1.8大模型，每天tokens消耗达50万亿次，显示算力需求每两个月翻一番，而供应无法跟上，导致供不应求。此前投资机会更多关注未来产业发展大格局。

6 投资者关注供需结构和人工智能产业进展。

罗英宇指出，当前投资者重点关注供需矛盾突出的环节。人工智能领域近期动作频繁，多家公司计划在沪深港交易所上市，资本市场热情高涨。应用端出现新变化，如阿里、腾讯等企业持续发力大模型研发。美国政府放宽H200芯片出口对国内产业影响有限。

7 大模型能力提升与投资价值分析。

罗英宇指出大模型能力提升遵循缩放定律，依赖算力和数据投入。语言大模型边际提升放缓，而多模态模型仍在快速发展。他提到不同应用场景对大模型能力需求不同，投资者更关注高能力模型调用成本是否足够低。

8 大语言模型遵循缩放定律但边际效应趋缓。

罗英宇指出OpenAI从4.5到5.0版本通过降低成本与提升能力实现平衡，大语言模型仍遵循缩放定律但边际效应趋缓。多模态模型如图像视频生成发展迅速，未来一年将看到更多此类模型发布，满足娱乐需求。国内消费者对知识问答需求有限，但对图片视频生成需求旺盛。

9 多模态和硬科技投资前景乐观。

罗英宇表示，多模态技术对国内产业生态具有战略价值，当前消费需求快速增长，模型持续迭代。他建议投资者关注半导体、科技芯片等硬科技方向，以及云计算、大数据等领域。AI应用将多元化发展，智能网联汽车、传媒、工业互联网等应用端值得期待。