来源：TECH-GOOD-GOOD-STUDY　

　　如何根本上解决AI的当前矛盾？—来自科技研究百人会的思考

　　近期AI产业冰火两重天，对行业的看多看空观点产生巨大分歧，为此，我们与产业上下游及投资领域的资深人士进行了全方位深入交流，科技产业研究百人会也已进入第9期，并于本周组织了深度讨论。

　　当前AI产业存在一个突出矛盾：自下而上看，从存储、光通信到诸多上游环节，均处于高度景气甚至“通胀”状态；但从下游买单主体的角度，包括美国主要CSP厂商，这种超大规模资本开支能否持续，市场存有疑虑。这一矛盾的实质，是下游的支付能力与上游“唯性能至上”的行业逻辑之间的冲突，从根源上很难轻易调和。随着上游各环节持续涨价，下游的支付能力，无论是对AI、消费电子还是汽车产业，均已形成持续压力。如果只是一味沉迷于上游涨价的逻辑，而不从根本解决这一矛盾，将会是空中楼阁。

　　解决这一矛盾，从根本上可归结为两大思路：

　　第一，解铃还须系铃人。涨价的核心原因是产能不足，扩充产能是最根本的应对之道，而扩产必然需要设备。因此，无论是半导体设备、光设备、各类材料设备，尤其是设备零部件，都需被提升到战略高度加以认知。它们的价值不仅体现在行业景气、国产替代、切入全球产业链以及本身的涨价逻辑上，更体现在下游客户大幅资本开支所驱动的需求上。单纯向上游采购并一味接受涨价，不仅无助于解决矛盾，反而会持续激化。其中，设备的零部件受益于台积电、英特尔等巨头的持续上调的资本开支、国产替代、全球ASML供应链扩张等逻辑，涨价空间和需求逻辑的弹性更大。

　　只有设备和零部件产能释放，才能根本上释放材料、模组、芯片、光的产能，才能将供货和价格进入良性有序轨道，才能根本上解决当前矛盾。过去日本企业在很多领域垄断这些环节，日本企业的消极扩产，造成了产能紧缺。而这也给中国设备和零部件企业到来跨越长期难以逾越的鸿沟的千载难逢机会！

　　另外，AI的硬件算力设施各个环节，对从业厂商都是全新的技术和领域，不仅带来大量的检测需求，良率提升更是各环节发展的重要瓶颈，如何通过AI方式提升设计效率和良率，也是重要的方向。我们周五参加某公司AI赋能半导体的大模型发布会，1000多家全球半导体企业参加，直观感受到海量的需求。

　　第二，要依托中国供应链的优势。AI产业虽不完全像其他产业那样强调性价比，更是性能至上。但未来在全球分工中，同样会衍生出既有追求极致性能，又要求高性价比的产业链。中国企业在性价比和效率方面的优势，在过往各产业中已被反复证明。未来，中国大模型企业与GPU企业有望深度耦合、紧密融合，形成垂直一体化能力，进而切入全球产业链。例如，GPU龙头企业和大模型龙头企业的的合作，以及字节这类自身从自研芯片到自研大模型、再到应用场景的垂直整合，都是这一路径的重要体现。中国企业打造的极致性价比，也是解决这一矛盾的思路之二。

　　综上，当前AI产业的矛盾必须着力化解，否则过高的成本必然导致下游资本开支难以为继。根本的解决之道即上述两大方向，而主要的投资机会也孕育其中：即半导体设备和零部件、国产链。

　　此外，我们科技产业研究委员会近期已汇聚了67位来自AI产业链上下游、拥有20年以上经验的专家，经过持续研究，每周挖掘大量产业信息。这些信息对产业界和投资界均有重要参考价值。欢迎各方多加关注，也诚挚期待更多产业界朋友加入科技产业研究委员会。

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