本文來自微信公眾號： 思想鋼印 ，作者：思想鋼印

AI炒了三年，還在炒各種各樣的“鏟子股”，每次大家覺得要炒應(yīng)用了，市場總是會(huì)繞到硬件上去。

根源還是在美股上，A股的海外算力幾乎都是美股映射，雖然美股也有不少類似PLTR、APP這樣的應(yīng)用大牛股，但都是個(gè)股現(xiàn)象，有板塊效應(yīng)的，還是各種各樣的通信設(shè)備、電子半導(dǎo)體、計(jì)算機(jī)甚至電力設(shè)備等硬件基建企業(yè)，市場每隔半年左右，就會(huì)找到新的投資主線。

從ChatGPT發(fā)布到今天的美股AI牛市究竟經(jīng)歷了哪幾階段？資金又是如何一步一步遷徙的？三年多的時(shí)間不算長，但其中的內(nèi)容太過豐富，不站在全局和發(fā)展角度思考，很可能一葉障目不見森林。

本文首先會(huì)按照這個(gè)思路，把過去美股三年的AI牛市完整復(fù)盤一遍；然后，我會(huì)與20多年前的互聯(lián)網(wǎng)行情進(jìn)行比較，試圖解答這個(gè)問題：

為什么本輪行情一直以硬件為脈絡(luò)，應(yīng)用方向的行情一直不是很連續(xù)？

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AI行情的五個(gè)階段

2022年底ChatGPT發(fā)布以后，整個(gè)市場第一次感覺到大語言模型帶來的震撼，朦朦朧朧地意識到，傳說中的AI時(shí)代真的來了。

問題是，炒什么呢？

序曲：概念為王

時(shí)間：2022年12月到2023年3月

當(dāng)時(shí)的資金由于互聯(lián)網(wǎng)革命的肌肉記憶，認(rèn)為應(yīng)用端會(huì)最先爆發(fā)。所以答案是，看誰的名字帶AI，或者誰能率先用上AI改寫業(yè)務(wù)。

代表標(biāo)的：C3.ai純粹因?yàn)楣善贝a就是“AI”而三個(gè)月漲兩倍。BuzzFeed(BZFD)因宣布用AI寫內(nèi)容兩日暴漲300%。

不過，這兩個(gè)短線題材股很快被證偽，產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)研歸來的資金都把籌碼下注在“標(biāo)準(zhǔn)鏟子股”上，“真龍?zhí)熳印钡谝粫r(shí)間浮出水面，史詩級的AI行情正式進(jìn)入第一階段。

第一階段：GPU時(shí)代

時(shí)間：2023年

不知道誰能賺錢沒關(guān)系，先買“賣鏟子的”。而產(chǎn)業(yè)驗(yàn)證的消息也是，當(dāng)時(shí)的H100幾乎成為全球最搶手的工業(yè)品，甚至出現(xiàn)一種說法：不是你有錢就能買到H100，而是你能買到多少張H100決定你的地位。

于是，英偉達(dá)成為AI的最大共識標(biāo)的，AMD被看成英偉達(dá)的替代者。

當(dāng)然，最夸張的其實(shí)不是這兩家公司，SMCI是AI行情的第一個(gè)一年十倍的大票，因?yàn)镚PU不是插電就能運(yùn)行的，需要服務(wù)器、機(jī)架，而Supermicro這個(gè)最快把英偉達(dá)GPU集成成服務(wù)器產(chǎn)品的廠商，成為最大受益者之一。

這一輪AI行情第一次顯示出與眾不同之處，是2023年5月24日英偉達(dá)那份“驚天動(dòng)地”的財(cái)報(bào)，其給出的業(yè)績預(yù)期直接轟開了傳統(tǒng)華爾街的估值模型。

從那一天起，最敏感的資金就意識到AI行情與互聯(lián)網(wǎng)泡沫最大不同之處，真正受追捧的標(biāo)的，從第一天起，要么有業(yè)績、要么有訂單，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代那一套靠用戶規(guī)模講故事的方法，市場根本不買單。

這個(gè)特征深深影響此后三年的行情。

第二階段：數(shù)據(jù)中心時(shí)代

時(shí)間：2024年上半年

GPU有了，各家公司開始瘋狂訓(xùn)練更大的模型，并形成了今天的三大主流模型，更重要的是，Meta的開源模型讓大量創(chuàng)業(yè)公司開始圍繞開源模型做微調(diào)和應(yīng)用開發(fā)。

于是，很多科技巨頭突然發(fā)現(xiàn)：沒有地方放服務(wù)器了，機(jī)房不夠，網(wǎng)絡(luò)帶寬也不夠。

于是資金開始從GPU擴(kuò)散到數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈，Vertiv維諦技術(shù)是這一階段的代表牛股之一。

很多投資者以前甚至沒聽過這家公司，但AI出現(xiàn)以后突然成為明星股，因?yàn)锳I服務(wù)器的功耗比傳統(tǒng)服務(wù)器高得多，散熱需求也更大，而Vertiv主要做的就是制冷系統(tǒng)、UPS電源等機(jī)房基礎(chǔ)設(shè)施，于是股價(jià)連續(xù)暴漲。

那個(gè)階段的明星還有ANET，原因是AI集群內(nèi)部需要海量數(shù)據(jù)交換，GPU越多，交換機(jī)越重要。

此時(shí)市場第一次形成一個(gè)重要認(rèn)知：AI推動(dòng)的不只是芯片周期，大模型沒法像互聯(lián)網(wǎng)平臺那樣野蠻擴(kuò)張，這是一輪科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)周期。

第三階段：電力時(shí)代

時(shí)間：2024年下半年

這個(gè)階段誕生了一個(gè)著名的口號：AI的盡頭是電力。

此時(shí)，三個(gè)代表性的大模型GPT-4o、Claude 3、Gemini1.5在多模態(tài)和推理方面全面成熟，模型學(xué)會(huì)調(diào)用搜索引擎、數(shù)據(jù)庫、編程環(huán)境、辦公軟件，開始從“會(huì)說”變成“會(huì)干”。

隨著token量的進(jìn)一步上升，市場突然發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心可以建，服務(wù)器可以買。GPU可以搶，但有一個(gè)東西沒辦法快速增加，那就是——電。

市場開始瘋狂轉(zhuǎn)向一個(gè)傳統(tǒng)的方向：一個(gè)AI數(shù)據(jù)中心到底耗多少電？一個(gè)大型訓(xùn)練集群一年需要多少度電？美國電網(wǎng)能否承受？核電夠不夠？天然氣機(jī)組夠不夠？

這一階段最強(qiáng)勢的股票從科技公司轉(zhuǎn)向傳統(tǒng)的電力公司，天然氣發(fā)電設(shè)備訂單暴增，輸電設(shè)備需求大增，很多機(jī)構(gòu)開始重新評估核電等公用事業(yè)公司的估值。

代表性牛股是Vistra，美國最大的競爭性電力發(fā)電商和零售電力供應(yīng)商之一，2024年漲幅超過250%；還有生產(chǎn)清潔能源的Constellation Energy美國聯(lián)合能源、生產(chǎn)燃機(jī)的GE Vernova，2024和2025年漲幅都超過100%。

這是AI行情第一次從科技板塊擴(kuò)散到傳統(tǒng)工業(yè)板塊和公用事業(yè)板塊，很多專門的科技股投資者，做夢也沒有想到自己會(huì)研究一家公用事業(yè)公司。

第四階段：HBM時(shí)代

時(shí)間：2025年

就在市場還在比較大模型的性能時(shí)，研究英偉達(dá)的最新芯片時(shí)，兩件事改變了行業(yè)發(fā)展和投資風(fēng)向：

第一件事是Deepseek沖擊，提前宣布了推理時(shí)代的成本競爭的開始，另一件事是AI Agent的成熟，可以讓模型自己規(guī)劃任務(wù)流程、搜集信息、寫代碼、調(diào)試、生成報(bào)告。

前者通過價(jià)格戰(zhàn)刺激了大量的新增推理需求，后者又通過滿負(fù)荷運(yùn)行，消耗了大量的token。

token的暴增導(dǎo)致了新的問題，大家發(fā)現(xiàn)，GPU越來越強(qiáng)，但是GPU經(jīng)常吃不飽，原因是數(shù)據(jù)送不過來。

在推理的過程中，有一個(gè)名為鍵值緩存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當(dāng)上下文越來越長，比如讓AI讀一本幾十萬字的書并總結(jié)，或者多輪提問，或者多智能體協(xié)同工作時(shí)，鍵值緩存的體積會(huì)呈指數(shù)級爆炸，像黑洞一樣吞噬內(nèi)存，瞬間撐爆昂貴的高帶寬內(nèi)存。

于是市場開始關(guān)注一個(gè)此前被忽視的領(lǐng)域HBM，高帶寬存儲器，市場開始重新定價(jià)存儲行業(yè)，最大受益者就是此階段的代表性公司：存儲三巨頭，美光連續(xù)兩年漲幅都超過250%。

市場從計(jì)算轉(zhuǎn)向電力，又轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)，過去十幾年被視為周期股的存儲行業(yè)，因?yàn)锳I發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，迎來了史無前例的超級周期。

第五階段：企業(yè)級部署時(shí)代

時(shí)間：2026年上半年

市場的關(guān)注點(diǎn)又回到了計(jì)算上，只是主角不再是GPU，因?yàn)閺慕衲觊_始，AI已經(jīng)發(fā)展為企業(yè)大規(guī)模部署的時(shí)代，產(chǎn)業(yè)鏈開始下沉。

由于AI主要靠并行計(jì)算，行業(yè)一度認(rèn)為CPU不重要了，但當(dāng)AI進(jìn)入企業(yè)級部署時(shí)，就不僅僅是計(jì)算，實(shí)際需求還要跑Agent，跑企業(yè)知識庫，跑自動(dòng)化流程，還要跑本地模型，跑邊緣AI。

新一輪短缺發(fā)生在CPU環(huán)節(jié)，前一年還需要美國政府救助的英特爾，2026年滿血復(fù)活，幾個(gè)月大漲220%，成為這個(gè)階段的代表性公司。

更有意義的是另一家“老樹開花”的企業(yè)——戴爾，年初至今已大漲200%+。

Dell為什么是核心受益者？因?yàn)槠髽I(yè)不會(huì)自己組裝AI服務(wù)器，他們需要包括機(jī)架、電源、散熱、運(yùn)維及后續(xù)企業(yè)服務(wù)的一整套整機(jī)方案，而企業(yè)級系統(tǒng)集成正是Dell最擅長的。

實(shí)際上，這一階段的AI產(chǎn)業(yè)鏈呈現(xiàn)了更復(fù)雜的特征，市場不再以英偉達(dá)芯片為核心，越來越多云計(jì)算巨頭開始開發(fā)自己的ASIC芯片，而這些更復(fù)雜的方案對系統(tǒng)之間的高速互聯(lián)產(chǎn)生需求，需要考慮GPU之間怎么連接？數(shù)據(jù)中心內(nèi)部如何通信？數(shù)萬張GPU如何協(xié)同工作？

于是資金繼續(xù)向產(chǎn)業(yè)鏈上游遷移，交易整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)，代表方向包括ASIC芯片設(shè)計(jì)、光模塊、高速互聯(lián)、Scale-Up網(wǎng)絡(luò)。

今年的代表性公司還包括做ASIC芯片設(shè)計(jì)的博通公司，做光互聯(lián)、交換機(jī)和芯片設(shè)計(jì)的MRVL、做數(shù)據(jù)和內(nèi)存連接半導(dǎo)體解決方案的ALAB等。

看懂這三年多，五個(gè)階段就可以直接濃縮成三個(gè)字——找瓶頸。

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AI不是另一次互聯(lián)網(wǎng)革命

三年多的AI行情不是一條主線走到底，而是不斷尋找系統(tǒng)瓶頸的過程。

最開始：GPU不夠，于是炒GPU。

后來：服務(wù)器不夠，于是炒服務(wù)器。

再后來：機(jī)房不夠，于是炒數(shù)據(jù)中心。

然后：電不夠，于是炒核電和電網(wǎng)。

之后：HBM不夠，于是炒存儲。

現(xiàn)在：定制芯片、CPU、互聯(lián)，哪兒哪兒都是瓶頸。于是AI上游全產(chǎn)業(yè)鏈遍地開花。

由于AI爆發(fā)的速度太快，一個(gè)舊瓶頸的解決，必然帶來新的瓶頸。瓶頸所在，就是潛在的利潤池所在，而瓶頸的解決過程，必然帶來利潤的大釋放，這就是三年多行情的底層邏輯。

市場摸透了這個(gè)規(guī)律后，就會(huì)提前尋找下一塊短板，而華爾街最擅長做的事情，也是提前給未來的瓶頸定價(jià)。

隨著定價(jià)的提前，“找瓶頸”的游戲難度也越來越高，很多都是“偽瓶頸”，有些是解決不了的，有些是可以被技術(shù)繞開的。

所以另一個(gè)思路就是跳出這個(gè)游戲，回到科技的第一性原理。

這樣，復(fù)盤三年就不夠了，我們需要把AI與20多年前的互聯(lián)網(wǎng)革命進(jìn)行比較——為什么互聯(lián)網(wǎng)革命一直是炒各種各樣的平臺，而非硬件方面的系統(tǒng)瓶頸？

1995~2000年的互聯(lián)網(wǎng)革命，納指漲了300%，其中也出現(xiàn)了無數(shù)百倍牛股，但市場最明星的股票是各種應(yīng)用公司，包括Yahoo!、Amazon、eBay、AOL，還有軟件公司，包括甲骨文、微軟等。投資者看重的是用戶規(guī)模，并創(chuàng)造了“市夢率”的概念，在沒有什么收入的情況下，市場就給了巨大的估值，從而引發(fā)了巨大的泡沫。

相比之下，通信、計(jì)算機(jī)、半導(dǎo)體等有業(yè)績實(shí)實(shí)在在增長的硬件設(shè)施，反而是配角，雖然思科、高通也漲幅驚人，但市場的想象力主要集中在應(yīng)用平臺端。

這么一比，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)AI與互聯(lián)網(wǎng)革命根本不是一回事，至少有三大差異：

第一，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造新場景，AI創(chuàng)造新供給

互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)時(shí)又叫“上網(wǎng)”，因?yàn)橄嚓P(guān)需求已經(jīng)普遍存在，比如買東西、聊天、搜索信息、看新聞，這些需求原本就存在，只是缺乏在線的連接方式，所以用“上”這個(gè)詞。

互聯(lián)網(wǎng)只是把線下需求搬到線上，用戶學(xué)習(xí)過程很短，所以用戶增長極快，應(yīng)用價(jià)值立刻顯現(xiàn)。

AI提供的是一種能力，比如寫文章、做PPT、寫代碼、做客服，這些行為的場景沒有任何變化，但能力大大提升。

互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了新的場景，從而誕生了一個(gè)新的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，所以屬于“產(chǎn)業(yè)革命”，網(wǎng)站平臺就是核心產(chǎn)品，凝聚了大部分價(jià)值，所以成為投資焦點(diǎn)；

而AI是一種全新的生產(chǎn)力形式，屬于所有產(chǎn)業(yè)的“技術(shù)革命”，一個(gè)全新的技術(shù)供給形式，老的產(chǎn)業(yè)鏈必然不適應(yīng)，出現(xiàn)各種瓶頸，所以產(chǎn)業(yè)鏈重新整合是投資邏輯，瓶頸成為財(cái)富的焦點(diǎn)。

第二，互聯(lián)網(wǎng)的邊際成本接近零

互聯(lián)網(wǎng)公司有一個(gè)巨大的優(yōu)勢，增加100萬用戶，服務(wù)器成本增加有限，所以市場愿意給行業(yè)領(lǐng)先者以極高的估值。

AI應(yīng)用恰恰相反，每一次調(diào)用都在消耗資源，新增用戶意味著新增算力消耗，邊際成本下降有限；再加上生產(chǎn)效率提升轉(zhuǎn)化成收入需要時(shí)間，用戶額外付費(fèi)的習(xí)慣需要培養(yǎng)，因此資本市場很難直接給應(yīng)用高估值。

因此，市場現(xiàn)階段自然更愿意投“鏟子股”。

第三，AI應(yīng)用缺乏網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)

互聯(lián)網(wǎng)平臺值錢的是商業(yè)模式，核心是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。無論是Meta的社交網(wǎng)絡(luò)、Google的搜索習(xí)慣、亞馬遜的交易市場、用戶越多，競爭壁壘越高，所以投資者初期只看用戶規(guī)模，不看收入。

而AI應(yīng)用目前最大的問題是，AI產(chǎn)品之間差異有限，能力容易被復(fù)制，一個(gè)功能出來，幾周后行業(yè)都能做，除了大模型外，護(hù)城河都不明顯，老龍頭甚至有被顛覆的危險(xiǎn)，市場自然不愿意給應(yīng)用以互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的平臺估值。

所以過去三年，AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于AI商業(yè)模式的發(fā)展速度，結(jié)果就是：產(chǎn)業(yè)鏈上游賺錢，產(chǎn)業(yè)鏈下游講故事。

互聯(lián)網(wǎng)是產(chǎn)業(yè)革命，AI是技術(shù)革命，如果從這個(gè)角度，AI其實(shí)更像19世紀(jì)的鐵路革命和電氣化革命。關(guān)鍵變量是什么？我們必須將復(fù)盤的時(shí)間再向前推200年。

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AI才是技術(shù)革命的常態(tài)

1860年代，鐵路開發(fā)熱潮時(shí)，蜂擁而來的資本相信，鐵路一定會(huì)改變世界，但究竟誰利用鐵路賺最多錢，當(dāng)時(shí)沒人知道。

于是鐵路行情中，市場先炒鐵軌、機(jī)車、鋼鐵、煤炭，而不是鐵路沿線、物流、旅游、房地產(chǎn)。

今天的AI也有類似特征，大家已經(jīng)相信AI會(huì)改變世界，但還不知道誰能憑借AI獲得持續(xù)超額利潤，而且很可能這種得益是所有行業(yè)的，因此資金只能不斷圍繞最確定的瓶頸“GPU、電力、存儲、互聯(lián)”等反復(fù)定價(jià)。

很多人之所以總有“這回該輪動(dòng)炒應(yīng)用”的幻覺，其實(shí)是因?yàn)榇蠹覍萍纪顿Y的歷史記憶，主要來自1995-2020年的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。

所以說，如果把時(shí)間拉長到兩百年的技術(shù)革命史來看，互聯(lián)網(wǎng)反而是特例，AI才是常態(tài)，第一批明確的投資機(jī)會(huì)往往不是最終應(yīng)用，而是基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸環(huán)節(jié)。

只有跳出互聯(lián)網(wǎng)的思維慣性，回到過去200年的歷次技術(shù)革命，回到技術(shù)革命的第一性原理，才能洞察這一輪AI行情的發(fā)展脈絡(luò)。