在GPU算力呈指数级提升与AI模型对token需求爆发式增长的双重驱动下，技术迭代正逐步形成新的“类摩尔定律”发展范式。当前AI发展的瓶颈已不再局限于GPU算力本身，更延伸至由其引发的系统性挑战——包括散热难题、传输带宽受限、能源消耗激增、存储墙效应以及集群协同效率不足等。自三季度以来，AI硬件供应链企业的基本面正经历显著改善，多数核心零部件因技术升级而进入价值重估周期。随着行业技术壁垒提升，市场有望在未来几个季度看到相关公司业绩对行业高景气度的持续兑现。
钱思佳指出，当前正处于AI驱动的成长投资窗口期，泉果基金将在新经济领域持续挖掘投资机会。中国在AI领域的布局已从硬件和零部件向大模型、半导体上游等核心环节延伸，技术实力显著增强，这些领域将成为未来中国新经济增长的重要引擎。围绕科技领域，泉果研究精选重点关注三大赛道：硬件算力供应链、AI软件生态及机器人产业链。其中，算力领域在今明两年有望迎来业绩爆发的明确机遇，涉及服务器制造及核心零部件供应商。
钱思佳补充分析，此前市场对海外AI商业闭环缺失导致资本开支持续性存疑，但今年以来，海外企业通过并购整合或直接推出B端、C端AI应用，收入端已呈现显著改善；部分国内公司在海外市场的AI应用收入亦突破十亿美元级别。这标志着AI生态闭环初步形成，为算力供应链的长期发展提供了坚实支撑。同时，AI软件领域展现出更高的成长潜力，泉果将加大研究投入，重点跟踪其发展动态。机器人产业链中，国内上市公司的技术推进速度已领先于海外同行，尤其在关键零部件环节具备明显竞争优势。长期来看，国内企业在机器人整机制造与核心零部件领域的成长空间与发展潜力值得期待。
来源：界面新闻
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