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　　2025年的科技投资，注定是一场关于“未来”的对话。大模型加速演进，算力价格起伏之间传递博弈的张力，应用端则在一次次技术突破中蓄势待发。科技产业链的投资逻辑也正面临快速重构，在市场预期与现实落地之间，投资者需要更细致的判断：哪些公司真正拥有穿越周期的产品力？哪些场景具备足够清晰的变现路径？当前AI板块估值情况如何？上海证券报记者邀请了三位深耕科技投资的基金经理——易方达瑞享混合基金经理武阳、景顺长城混合投资部基金经理江山和泰信中小盘精选混合基金经理董季周，对上述议题展开探讨。

　　算力驱动AI势能不减

　　上海证券报：今年以来，科技投资主线围绕AI展开，其间也经历了一些波动，您认为能够贯穿AI全产业链的投资逻辑有哪些？

　　武阳：我们认为，当前的AI产业链投资，主要有三条主线逻辑：

　　第一，当前大模型架构下，规模定律(scaling law)仍然有效。算力与数据规模的提升依旧能带来模型性能的持续改进。从短期维度看，算力投入仍是推动AI技术前进的主要动力，产业链中与算力直接相关的环节依旧承载着巨大价值。

　　第二，着重识别并优选那些真正能够跑通闭环的商业模式和相关公司。技术进步只是起点，把技术转化为稳定、持续的营收和利润来源才是真正的价值创造。

　　第三，AI产业投资应着眼于终端需求，而非博弈供应链环节的边际变化。真正能驱动行业空间进一步扩张的，是终端用户的付费意愿，是在实际场景中解决痛点、降本提效。

　　江山：AI行业发展始终围绕模型范式、应用形态与算力效率的相互推动而展开。贯穿其中的投资逻辑，正是在这一动态系统中持续捕捉主要矛盾的变化。今年以来，这一领域既经历了模型范式革新对算力需求带来的叙事冲击，也经历了推理需求爆发后的算力叙事回归。展望未来，随着核心硬件厂商持续推进技术革新与材料升级，模型与应用端的进展将不断加速，投资逻辑也将进一步向应用与终端等下游环节转移。

　　董季周：在大模型演进趋势上，中国与海外仍呈现“你追我赶”的态势。随着基础模型能力提升，未来有望与工作流结合，在专业领域不断提升，如“AI+代码”“AI+法律”等方向。当前AI发展最迫切的方向，我认为是等待应用端出现更好用的产品，以及在B端帮助企业实现个性化、差异化，实施智能体Agent对工作流需求赋能的角色，使大模型与生产的工作和状态能够无缝衔接。

　　紧密跟踪AI商业模式的变化

　　上海证券报：当前AI板块的估值情况如何？

　　武阳：我们认为，当前A股AI板块整体估值仍然处于合理甚至偏低的区间，背后的支撑是互联网巨头未来数年对AI相关投入的确定性较高，从而给板块带来相对稳固的成长预期。

　　江山：当前AI板块估值呈现显著分化。海外算力方面，基于2026年盈利预测，目前市盈率普遍在15至25倍之间，相较其强劲的基本面，远未达“泡沫化”程度；国产算力估值虽略高，但考虑到其更确定的长期成长空间，依然值得持续关注。

　　董季周：估值方面，主要衡量AI板块的市值水平与竞争力变化。比如，公司在产业中的竞争地位及自身能力变化，而短期利润水平、静态PE等在评价体系中相对滞后。科技公司研发投入相对更高，对于高研发投入期的公司来说，用盈利能力指标评价其发展前景可能客观性有所欠缺。

　　上海证券报：后市值得关注的驱动因素和风险有哪些？未来会采取怎样的投资策略？

　　武阳：AI产业未来走势仍取决于商业模式的落地情况，商业化的验证将是驱动市场重新定价的核心因素。如果某些垂直领域能够率先跑通样本案例，就可能显著提升市场对整个产业的信心，进一步推动行业收入与估值的双击。在这样的背景下，我们会采取相对灵活的投资策略，并紧密跟踪AI产业商业模式的变化。

　　风险方面，应关注大模型迭代节奏和其影响。大模型演进速度很快，如果出现新的架构突破或性能突破，可能对现有产品和商业模式形成替代性冲击。同时，算力价格与供需格局变化，亦可能在短期内引发市场波动。这表明，产业趋势并非单边向上，而是伴随着波折和动态均衡。

　　江山：鉴于AI是以大模型为基石的行业，其未来的核心驱动与主要风险均取决于模型迭代的成败、效率与方向。在投资策略上，我们会坚持紧密跟踪，摒弃主观臆断。而且，随着模型的进一步成熟，我们将加大对下游应用和终端的关注。