嘉實基金陳俊杰：深度推理突破成本邊界，AI產業加速向應用端遷移

在全球科技創新浪潮的推動下，人工智能產業正經歷新一輪變革。近日，嘉實全球產業升級基金經理陳俊杰表示，當前AI產業發展的核心矛盾正從技術突破，轉向應用落地與商業化閉環，而近期行業出現的結構性變化，為投資者提供了重要觀察窗口。

陳俊杰指出，AI產業已進入“滲透率提升”與“成本優化”并行的新階段。參考美股科技巨頭的輪動路徑，從底層算力、云服務到終端應用的產業鏈條逐漸清晰，但當前仍面臨兩大核心挑戰：一是AI芯片的高成本與大規模應用盈利模式的不確定性；二是算力擴張帶來的能源消耗問題。在此背景下，產業迭代邏輯正從單純追求模型性能，轉向探索成本下降路徑與應用場景的適配性。以近期引發全球關注的DeepSeek模型為例，其通過工程化創新將訓練和推理成本壓縮至行業標桿的1/10至1/30，同時開源策略加速了技術擴散，這種“降本增效”的突破，或將重構產業生態。

在算力基礎設施層面，陳俊杰分析認為，推理算力的需求彈性正在超越訓練算力。隨著模型能力的邊際提升趨緩，產業資源開始向應用側傾斜，推理芯片、邊緣計算及端側設備的商業化價值逐漸顯現。例如，蘋果最新終端產品已支持本地化模型運算，而特斯拉通過自研芯片優化自動駕駛系統的成本效率。與此同時，國產算力供應鏈的成熟為行業提供了多元化選擇，從先進封裝到服務器國產化，本土企業在特定環節已展現出全球競爭力。

針對AI應用的落地前景，陳俊杰強調“商業化閉環”是當前投資篩選的關鍵標準。在搜索、廣告、營銷等眾多場景中，AI改造帶來的效率提升已形成可驗證的商業模式。例如，部分云服務廠商通過AI功能推動收入增長，而智能客服、代碼生成等工具類應用正在打開企業付費市場。值得關注的是，Agent（智能體）技術的演進，可能成為下一個斜率提升的領域，其與終端硬件的結合，或將催生新的交互形態。

對于市場關心的中美AI產業競爭格局，陳俊杰認為，盡管全球頭部企業仍在基座模型和生態建設上保持領先，中國企業在工程化創新和場景落地上正加速追趕。DeepSeek等模型的突破證明，當技術發展進入工程優化階段，中國在人才儲備、數據資源和市場需求方面的優勢將逐步釋放。這種趨勢在開源生態、端側應用及垂直行業模型中尤為明顯。

作為深耕科技產業投資的基金經理，陳俊杰管理的嘉實全球產業升級基金，始終聚焦技術創新驅動的機會，力爭在復雜市場環境中持續捕捉產業升級紅利。在他看來，AI產業逐漸從主題投資轉向業績驗證期，下一階段將重點關注三個維度：一是模型成本下降帶動的長尾應用普及；二是端側AI與現有硬件生態的融合創新；三是國產算力供應鏈的持續突破。這種“硬件打基礎、軟件拓場景”的產業邏輯，或在全球范圍內重塑科技投資的價值鏈條。

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