当前 AI 的四条投资主线分析

摘要： 本报告系统性地分析了 AI 产业演进的四条核心投资主线，涵盖 AI 模型、AI 算力、AI Infra（边缘云）及 Physical AI（物理 AI），认为 AI 竞争正从单一的能力展示转向闭环交付与商业兑现。

行业主线：

1. AI 模型：全球模型迭代加速，国内模型从基座升级转向以 Agent 为核心的任务执行闭环，强调多模态能力与产品化路径。
2. AI 算力：Agentic AI 驱动算力需求扩散，导致 CPU 供需失衡及价格上涨；同时云服务进入结构性涨价周期，国产 AI 算力卡替代加速，超节点方案进入规模化交付阶段。
3. AI Infra：推理需求向边缘端转移，推动云架构向“云+边+端”协同升级，CDN 厂商凭借分布式节点优势在边缘云领域具备拓展潜力。
4. Physical AI：世界模型赋能空间智能与物理交互，在自动驾驶（L3/L4）与具身智能（人形机器人）领域率先落地，驱动行业进入规模化量产阶段。

关键变化与分歧：

1. 能力维度转移：行业评价标准由单一的 Benchmark 表现转向“基座-多模态-工具调用-Agent 执行-产品落地”的连续验证。
2. 算力瓶颈转移：在 GPU 扩张背景下，CPU 成为 Agentic AI 工作流中的关键瓶颈，且算力需求从单一训练侧扩展至训推部署全链条。
3. 商业化节奏：海外边缘云商业化领先，国内厂商正处于能力构建与需求蓄势阶段。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备基础模型和 Agent 执行能力的平台厂商；算力通胀链条（PCB、光模块、ASIC、存储、CPU、云服务、IDC）；边缘云厂商及 Physical AI 相关产业链。
2. 核心风险：宏观经济波动导致资本投入下降；技术进步及 AI 应用落地节奏不及预期；中美竞争加剧影响国产算力布局。