2025年春节deepseek爆火，多次深度使用后觉得非常惊艳，就像是一个随身大百科全书。
过去相当长一段时间，算力的需求是靠3A大作驱动的，而AI出现之后，就像是一个算力黑洞，驱使硬件迭代。
英伟达H100 GPU的浮点运算能力达67 TFLOPS，较2016年的P100提升 2300%，
全球AI算力需求以年均 215% 速度增长，远超半导体产能58%的增速，
训练同等规模AI模型的算力成本，从2018年的10亿降至2023年的230万。
台积电3nm工艺产线中，AI芯片订单占比已达63%（2024年5月数据），存
储芯片市场出现结构性分化：
HBM内存价格同比上涨290%，传统DRAM库存积压达18个月。
在算力的支持下，大模型
也迎来
疯狂迭代，比如：
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GPT系列参数规模快速演变：GPT-3（2020）：1750亿 → GPT-4（2023）：1.8万亿，参数规模 10倍/年的增速，超越芯片性能进步速度
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全球大模型数量从2021年的15个激增至2024年的427个，
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DeepSeek 仅上线 18 天日活就达
到了 1500万，
成为了全球增速最快的 AI 应用，
万，而 ChatGPT 过 1500 万花了 244 天。
2024年Q2，全球AI产业单季融资额突破420亿美元，这一数字相当于2020年全年规模的3.7倍。在这场算力驱动的进化竞赛中，资本市场正以超摩尔定律的速度重塑价值坐标。
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OpenAI估值轨迹：从2019年微软首轮10亿美元注资，到2023年沙特主权基金参与的290亿美元融资，其估值年复合增长率达127%。
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英伟达的算力霸权：其市值在18个月内完成1万亿到3万亿美元的跨越，H100芯片的毛利率高达78%（2024Q1财报）。但更值得关注的是CUDA生态形成的技术护城河——全球超过460万开发者构建的软件壁垒，已超越硬件制造本身的价值。
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暗流涌动的二级市场：标普500成分股中，AI相关企业的营收贡献度从2020年的7.3%跃升至2024Q1的22.6%。资本正在用脚投票，重构传统行业估值模型。
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律所采用LegalGPT后，合同审核效率提升340%，但单价下降65%
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医疗AI诊断准确率：肺结节识别准确率从2019年86%提升至2023年97.4%，皮肤病诊断水平
超
越85%执业医师水平。
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金融业智能投顾管理规模突破4万亿美元，但同质化竞争导致费率跌破0.15%。
四、投资逻辑的范式转移
当算力成本以每18个月下降50%的速度演进，传统估值模型正在失效。AI企业的估值更加看重：
1.数据资产密度：
高质量训练数据获取成本及独占性，
”我们教会AI识别甲骨文上的雨痕时，它也在学习人类眼角的泪痕。"
积极拥抱变化，当AI 时代来临时，我们也应该在牌桌上。
