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　　刘迪凡：是，这里面有不同的 AI 技术。不过二级投资更关注 Capex 和广告收入提升的关系。一个具体例子是，Meta 在 2022 年底花 100 亿美元给 Instagram 买 GPU ，第二年 Insta 用户的每天使用时长从 40 分钟上升到 55 分钟。AI 也极大提升了广告内容生成效率，直接把产品照片上传，AI 能做出几千种素材。这在大厂大投 GPU 之前是做不到的。相当于单车变摩托。

　　刘迪凡：最核心的趋势就是，当前阶段，最可靠、最清晰的投资故事仍是 “算力基建”。在 AI 算力产业的每一层，都呈现出双寡头甚至单寡头垄断的格局。例如 GPU 领域的英伟达和 AMD，定制化芯片（ASIC）里的博通（Broadcom）和美满（Marvell），燃气轮机领域的 GE Vernova 和西门子能源，这种高度集中的市场结构提供了很强的确定性。因此，尽管大家都在寻找新故事，但资金最终还是最青睐这些基础设施层的龙头。这些基金认为，市场仍然低估了未来的算力需求。

　　Google：之前市场普遍认为它比较被动，它的核心广告业务（搜索）直接受 AI 冲击，而它的云业务（GCP）份额又最小。但 Gemini 大模型和 TPU 的进展又让市场看到希望，它被视作几大云厂商中的价值股。（编者注：前天有消息称 Google TPU（Google 自研的 AI 芯片）可能会单独分拆，资本市场反响很好。这显示英伟达一枝独秀情况下，大厂的自研和替代潮流让竞争格局复杂化，也让基金经理有更多获取 “alpha” 的机会。）

　　网络、连接（Networking）也是一个很有趣的环节。简单说，就是解决服务器间高速传输数据的问题，不管是光连接还是铜缆连接。这里我常看到的名字包括博通、做机柜内、机柜间连接的公司，以及网络交换机。它们的商业模式是靠 IP。这些硬件要进入大厂供应链，需经过三、五年认证，然后是长达十年、八年的应用和升级。在这个过程中，拥有 IP 的公司可以一遍遍 “收钱”，护城河非常深。但是这些公司的缺点是，这轮 AI 支出的头部大客户非常集中，就那么几个，任何一个客户的变化都会事关生死。