1 梁国柱分析AI投资趋势。

梁国柱指出AI产业链近期表现强劲，尤其是光模块和算力服务器领域。他认为上涨原因有三：一是deep seek发布后算力公司调整到位；二是海外大厂上调AI算力资本开支；三是GPT5等大模型迭代推动需求。全球AI资本开支维持高景气度，硬件基础设施呈现趋势性行情。

2 AI发展三阶段及投资节奏。

梁国柱指出AI发展分为训练大模型、推理和应用落地三个阶段。目前处于模型应用落地环节，相关软件和平台公司更具优势。基础设施需求与模型迭代和应用场景密切相关，投资需关注产业链节奏。

3 梁国柱看好AI应用落地前景。

梁国柱认为GPT5虽未带来技术范式突破，但在降低AI幻觉、提升精准度方面有显著进步，更有利于医疗、教育等行业的实际应用落地。他指出商用场景需要减少AI错误率，而C端用户对此感知较弱。相比GPT4，GPT5对训练算力需求更高。

4 AI大模型未来将向通用人工智能发展。

梁国柱认为AI大模型未来将向通用人工智能方向发展，具备多任务协同和真实感知世界的能力。多模态目前处于发展初期，应用包括文图生成视频等，未来可能实现更复杂的场景理解和意图识别。GPT5比GPT4更精准，有助于应用落地。

5 AI发展遵循产业链逻辑。

梁国柱分析了AI发展的产业逻辑，认为其与5G通信、智能手机等类似，从基础设施建设开始，逐步向下游应用延伸。他指出AI将渗透到生活和工作的各个方面，提升效率，例如在C端应用中，AI笔记本的语音转写功能可以简化工作流程。

6 AI产业链分为训练、推理和应用三阶段。

梁国柱指出AI产业链可分为训练、推理和行业应用三个阶段。训练阶段需要基础设施如服务器、芯片、光模块和PCB等硬件支持。推理阶段涉及模型平台化，供用户调用。AI应用广泛，渗透率极高，未来发展潜力巨大。

7 关注大模型产业链投资机会。

梁国柱分析了大模型产业链的投资逻辑，重点关注平台类公司和行业应用软件。他认为硬件是基础，但更看好模型迭代后平台和应用软件的爆发潜力。在细分领域，他特别关注金融、教育、法律等行业的应用机会，并强调软件公司最终会迎来价值体现。

8 看好AI应用和终端产品。

梁国柱表示更关注软件和AI应用机会，认为国内在应用落地环节有优势，如工程师红利和海量数据。他提到国内在AI基础设施方面仍有差距，但预计1-2年内会快速缩短。他看好智能终端领域的应用，如智能手机和智能汽车，认为这些领域有较大市场空间和快速创新迭代能力。

9 AI眼镜和机器人发展前景分析。

梁国柱讨论了AI眼镜和人形机器人的发展现状。他指出，AI眼镜虽市场基数大，但缺乏杀手级应用，导致落地转化率低。人形机器人在AI时代获得了大脑功能，能自主决策，适用于危险或重复性工作，但与通用人工智能仍有差距。他看好机器人赛道，但认为离大众期待的无所不能还有距离。

10 AI技术投资方向探讨。

梁国柱分析了AI技术在不同领域的应用前景，指出大厂更倾向于开发通识性大模型，而垂直行业应用则由合作伙伴完成。他提到自己的基金产品聚焦于AI软件应用领域，投资策略结合了大模型升级迭代后的市场机会。

11 梁国柱介绍AI主题基金投资策略。

梁国柱表示，该基金聚焦AI产业赛道，尤其侧重AI后周期的软件领域。他认为软件生命周期优于硬件，建议投资者关注长期价值。基金将坚守AI领域，根据风险偏好调整配置策略，但不会切换行业。他管理的申万菱信数字产业等产品适合看好AI应用的投资者。