文章主要介绍了新财富白金分析师武超则对2025年AI投资机会的最新展望。武超则认为AI一定会成为所有产业驱动的根基，她看好的两大方向是国产算力和AI应用。文章还提到了算力需求、大模型成本下降、智能车等领域的机会，以及AI+金融和AI+制造业的新方向。
随着应用的迭代和大模型自身需求的迭代，算力需求会不断螺旋上升。大模型成本的下降将推动应用的落地生根。
武超则建议投资者边走边看，不断验证框架，关注AI带来的新技术变革，但也要关注每一轮新技术落地的节奏。
新财富白金分析师、中信建投证券研究所所长武超则，近日在一场线上交流中，分享了对2025年AI投资机会的最新展望。
武超则认为，
AI一定会成为所有产业驱动的根基。
她
的展望可以用“国产算力水到渠成，AI应用落地生根”这一主题来概括，这也是她最为看好的两大方向。
一方面是算力，
算力依然会因为应用的迭代，以及大模型自身需求的迭代，不断有螺旋上升的需求。
大模型成本的下降，会进一步去推动应用的落地生根，
2025年，大模型厂商的资本开支会进入新的放量周期。
这会带动产业链中各个环节景气度的提升，
包括从国产GPU，到服务器、网络设备、IDC、电源、液冷、PCB等等。
武超则认为硬件涨势一定会持续，
一个大的技术周期才刚刚开始，
大家从看到AI、看懂AI到用上AI，这个时候一定还会有大数量级的需求拉升。
另一个方向，在应用方面，武超则表示，非常看好智能车。
在电动化时代，中国具备非常好的工业和产业基础，实现了全球领先；
人工智能补全了L4往上自能驾驶的最后一块短板，或会引发质变。
投资报（liulishidian）整理提炼了武超则交流的精彩内容：
国产算力水到渠成
AI应用落地生根
我们在2025年的核心观点是，国产算力水到渠成，AI应用落地生根。
这八个字，也能代表我们最看好的两方向。
一个是算力，
算力依然会因为应用的迭代，以及大模型自身需求的迭代，不断有螺旋上升的需求。
最近，大家也比较关注大模型算力成本的下降，
比如说大家看到幻方，还有海外的一些模型，降成本还是一个关键词。
另外一方面，基于训练的算力需求可能会下来，但是，推理的算力需求又会大范围的起来。
因为应用能起来的必要条件，一定是基本的算力成本下降，它才能真正意义上从模型时代走到应用时代。
这就有点像移动互联网时代，
很重要的就是，每GB的流量价格能够下来，这样大家才会用它去看视频。
这是2025年非常需要关注的节点——
整个大模型成本的下降，它会进一步去推动应用的落地生根。
实际上我们现在去看，不管是海外的应用还是国产，
更多还是To C，提供情绪价值，更多是在非严肃的场景，比如说是聊天、客服等等这些。
2025年还会有一个大的变化，就是随着模型自身的可靠性、可追溯性变好之后，
我们会看到严肃场景的应用，比如说一些To B的工业的场景；它有一个非常好的点，就是它的数据质量更高。
大家都知道，模型是要靠数据喂出来的。
另外，它的产业链相对更短，更容易闭环；大白话讲，它更容易在降本增效上很快实现效果。
2024年，美国主要还是一些To B这种SaaS公司在受益。
2025年好标的，
或在TMT之外的公司
问：
AI算力需求越来越旺盛，在2025年，细分行业的机会有哪些？
武超则：AI一定会成为所有产业驱动的根基。
我们看美国，从2022年以来，做投资的来讲，某些意义上讲叫“非AI不投”。
实际上，更多的是跟AI有关的传统行业的领域，它会发生巨大的技术路径的变化。
之前我们讲，电动车上半场是电动化，下半场是智能化，其实是AI对电动车行业带来的深远影响。
再比如医药，我们看到，诺贝尔奖2024年颁发了化学奖和物理学奖，其实都是跟AI发现领域有关的科学家。
反过来，2025年跟2024年最大的区别是，
我们之前的投资主要还是在TMT领域，原来投的是搞TMT的公司，基于这个本位去买AI有关的标的。
但是，我觉得2025年的关键词，实际上是TMT之外的公司。
因为AI技术带来的产业趋势的变化，在降本增效以及技术变迁中产生大的催化、拐点，
让这些公司在原有的领域里面脱颖而出，这可能是2025年另外一个很重要的观察视角。
所以，好标的反而会在非TMT的这些板块里。
而这些公司，它的估值也好，业绩也好，其实是比科技板块这些已经炒了两年的公司要好。
回到算力这个问题，现在市场最大的质疑就是说，
在算力上的边际增速，就是那个斜率，到底还有没有那么高？
因为搞投资的人都知道，资本市场还是更注重增长的速度，或者说斜率。
比如说，从英伟达产业链、以及国产算力的链条来讲，过去两年毫无疑问是增速最快的两年。
整个行业的资本开支上能非常明确地看到，2023年一季度是一个大的拐点。
北美云厂商的资本开支，基本上从2023Q1开始，环比数据都是两位数的增长。
回到国产算力，2025年也会有一个很大的变化。
一方面，大模型厂商，BAT、字节跳动这些厂商为例，它的资本开始到一个新的放量周期。
另外一方面，过去中国算力底层的资本开支的来源上，大头其实是三大运营商，每年大概有3000亿左右这样的规模。
但我觉得2025年的话，互联网厂商——我指的是中国的互联网厂商，
它的资本开支，我们初步算了一下，
我觉得可能也会是跟运营商相当的体量，大概也在3000亿以上的资本开支规模。
这两个绝对值加起来，在历史上看也是没有过的。
它一定会对整个产业链链条里面的环节有所带动，最核心的还是GPU，国产的GPU。
这跟2024年我们去投英伟达供应链不太一样；最核心的GPU公司，我们没法买。
产业全链条
都会被带动
问：
买得到的都是哪些细分行业？
武超则：整个链条，
在上市公司的模块里面，除了GPU之外，
我们会看到，比如说服务器、网络设备，这都是成熟的，还有IDC。
有了GPU之后，我们把它做成服务器，有了网络设备我们在机房去部署，这个时候带动整个机房里面的环节。
除了IDC之外，还有电源、液冷甚至是PCB，实际上都会有景气度伴随的迭代。
大的技术周期才刚开始
一定还会有大数量级的需求拉升
问：
你提到的这几个偏硬件的领域，在2024年12月份都有一定涨幅了，2025年还会持续吗？
武超则：我觉得一定会持续。
一个大的技术周期才刚刚开始，
我们现在看到的，只是底层的大模型开始日趋成熟，易用性大幅上升。
但是我们可以想象，如果真的很多行业真正开始产业化，
大家从看到AI、看懂AI到用上AI，这个时候一定还会有大数量级的需求拉升。
但是在这里面，接下来，2025年可能跟2024年不太一样的是，它会分化。
因为这个阶段已经不是简单地讲一个概念了，
至少我要看到公司开始有订单，有真实的收入上的贡献，开始交付。
2024年主要还是偏向于主题，或者说概念式的炒作。
2025年，可能会走到大家要去盯基本面的阶段。
这个时候，在硬件领域，很多标的是比较好选择的，甚至包括上游的半导体。
其实我们能看到，现在GPU的上游，跟移动互联网时代不一样，
我们要有自己的操作系统，我们要有自己的软件生态，也要有自己的先进制程的产能。
这些东西，它也会体现在报表上。
AI+金融，
是非常有想象力的
问：
AI+金融应该也是一个新的方向，你们有相关的案例吗？
武超则：过去我们叫金融科技，或者叫科技金融。
我自己觉得，人工智能技术跟金融行业的融合，可能会有几个方面。
而且目前来看，落地的速度是非常快的。
比如说，像我们所在的这个领域，去年开始我们就在尝试做智能投研的应用场景。
比如分析师这个行业，
有很多偏数据整理的工作，这些数据在披露的维度上、单位上、频次上，甚至货币的计量单位上都不一样。
过去我们每周都要做周报，很多数据你也没办法提前做，
数据可能到周日上午才会出来，我们下午就要把周报做出来，需要消耗很多初级分析师的人手来去做数据的处理工作。
我们上了智能投研的系统之后，基本上就是一键更新。
我们内部把它叫智慧数据，数据肯定是最底层的、最根本的基础，这是第一。
