顶尖基金能在十年左右时间为投资者带来两倍以上的分配回报（DPI），而前10%的基金在12年期满时，DPI可达2.5至3.5倍。
封面图｜《AI》电影剧照
12 月 18 日，风马牛地产研究院举办了一场 AI 领域投资机会线上讲座，特整理了嘉宾演讲部分内容，分享给大家。
演讲：刘小君（微信公众号：风马牛地产研究院）
大家好，今天我想与大家分享的内容是 AI 时代下的北美资产配置。随着移动互联网时代进入 AI 时代，尤其是 ChatGPT-4 的推出，美股二级市场上 AI 相关科技公司股票表现十分耀眼。其中，谷歌、亚马逊、苹果、微软、英伟达、特斯拉等公司股票在过去一年的涨幅已超过 100%。这不仅展示了 AI 技术在资本市场上的强劲势头，也反映了投资者对 AI 技术未来发展的乐观预期。重大技术突破往往伴随着科技巨头的显著增长。尽管这些公司现在估值已经非常高，但我们认为，在 AI 时代，它们有望实现类似移动互联网时代巨头公司的十倍估值增长。所以，我们建议投资者在资产配置中应该持续关注 AI 技术发展，并通过二级市场和一级市场合理配置 AI 资产，把握 AI 技术变革带来的长期投资机会。AI 市场变化与算力芯片趋势
接下来，我将分享一些 AI 市场中发生的一些最新变化。
首先，大家最为关注的依然是算力和算力芯片。目前，英伟达仍然是整个 AI 板块的龙头企业，公司股价也经历了巨大的涨幅。不过，最近几个交易日，英伟达的股价出现了较为缓慢的回调，值得投资者关注。此外，另一家公司博通股价最近连续两个交易日大涨。其上涨原因是行业开始进入新的发展阶段。市场开始讨论随着模型规模的增加，模型性能提升是否遇到瓶颈。举例来说，随着模型规模的增加，在初期和中期，模型的性能提升可能非常明显。但到了后期，即使继续增加模型大小或训练数据量，性能的提升也可能越来越小，这就是所谓的「撞墙」。业界开始质疑 Scaling Law（扩展定律）的效能。前几天，OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 在一次论坛演讲中提到，「随着计算能力的提升，数据量的增长却显得停滞不前，这将导致预训练模型的时代可能走向终结。如何利用算法和数据进行高效的推理，将是未来研究的一个重要方向。」如果 AI 市场的重点从模型训练转向模型推理，那么大家就会讨论一个问题：在推理阶段，是否仍然需要使用英伟达的 GPU 芯片，还是可以转向 TPU 芯片或者其他专用芯片？众所周知，许多初创公司自主研发的 TPU 芯片，包括谷歌的 TPU 芯片，在性能上已经展示出比英伟达 GPU 芯片更好的优势，尤其是在能耗和成本效率方面。最近，博通 CEO 陈福阳提出的观点，「未来推理阶段的芯片可能会由 ASIC 芯片主导，这些专用芯片有可能替代 GPU 芯片。」目前博通已收到大量订单，公司股价表现强劲，说明投资市场已经开始关注 ASIC 芯片。除了博通，其他谷歌、亚马逊和 OpenAI 等科技巨头公司也都在加紧研发自己的芯片。预计到 2025 年和 2026 年，AI 芯片市场将出现分化，英伟达仍将占据最大市场份额，但随着AI计算需求的增长，ASIC 芯片和其他类型的专用推理芯片也有望在市场中占据一席之地。特别是 ASIC 芯片，据 Marvell 预测，其在数据中心的市场份额有望提升至 25%，预计到 2028 年市场规模将提升至 429 亿美元。这表明，尽管英伟达的 GPU 在 AI 芯片市场中保持着强劲的领先地位，但 ASIC 芯片和其他专用推理芯片的市场份额也在逐步增长，显示出市场的多元化趋势。02
AI 投资与 VC 市场分析
具体来看，在 AI 时代，投资者想要分享 AI 增长带来的红利，我们建议全面关注 AI 领域的投资机会，从一级市场和二级市场两个维度进行资产配置。其中，在二级市场上，投资者可以关注几类主要的科技巨头公司，包括芯片公司、云服务公司和互联网公司。此外，随着生成式 AI 的引入，许多垂直行业正在经历变革，为现有产品带来了全新的用户体验和市场空间。例如，SaaS 公司和 Adobe 等办公软件公司在 AI 技术的推动下进入了新的发展阶段，提供了丰富的投资机会。除了二级市场，一级市场也值得大家关注。每个技术创新时代都会孕育出新的科技巨头。正如移动互联网时代诞生了字节跳动、美团、滴滴、小红书等中国公司，以及国际上的 Uber、Airbnb 等成功案例，AI 时代也有望孕育出新的科技巨头。在 AI 时代，投资者可以通过一级市场进行合理的资产配置，抓住这些新兴公司的投资机会。目前 AI 仍处于发展的初期阶段，我们可以通过风险投资（VC）来参与 AI 领域的早期项目和创业公司，抢占未来 AI 巨头崛起的好机会。作为一种资产投资品类，尤其是美国 VC 基金，依然是非常值得投资的选择。自 1980 年代硅谷起步发展以来，美国 VC 基金持续为有限合伙人（LP）创造了良好回报，其内部回报率（IRR）高于其他资产类别。其中，顶尖基金能在十年左右时间为投资者带来两倍以上的分配回报（DPI），而前 10%的基金在 12 年期满时，DPI 可达 2.5 至 3.5 倍。相反，中国 VC 市场只有前 25%的基金能获得正回报，而前 5%的基金才能带来显著收益。在中国 VC 市场，LP 想要赚钱确实不容易。另外，美国和中国的 VC 市场存在显著差异。美国 VC 生态系统相对完善，从技术研发到产业应用，再到创业公司孵化和投资，形成了一个紧密的产业链。投资人对这些新技术和创业者的支持非常到位，整个生态环境非常成熟。相比之下，中国的创投生态则较为薄弱，导致 LP 投资成功率较低。所以美国 VC 基金 AI 赛道依然是一个值得关注和投资的领域。03
中美 AI 产业布局与差异
在 AI 技术发展上，中美两国也存在显著差异，这些差异不仅体现在技术层面的竞争，也体现在市场需求、应用场景以及政策环境等多个方面。从基础设施到行业应用，两国在 AI 领域发展各有优势和机遇。
第一，在人才和 AI 模型方面，美国在技术人才和基础设施方面具有相对优势，特别是在 AI 芯片、算力和模型层。美国企业如 OpenAI、谷歌在全球化应用和模型研发上表现突出，市场化速度较快。而中国在人才上稍显劣势。虽然也有众多互联网大厂和创业公司在 AI 模型领域进行创新，但受全球市场的限制，中国的模型公司更多专注于国内市场，竞争压力较大。不过，中国在商业密度、网络基础设施（4G、5G）以及应用层创新能力方面为 AI 应用提供了肥沃土壤。第二，在 AI 芯片与算力技术方面，美国在 AI 芯片领域，尤其是英伟达 GPU、H200 芯片领先全球。中国芯片算力虽然在逐步赶超，但目前仍处于追赶阶段，且在国际技术封锁的背景下，中国的创业公司需要通过自主研发和国内市场需求，才能有望弥补短板并取得突破。第三，在 AI 应用方面，中国在 AI 应用领域，尤其是面向 C 端用户的应用 APP 方面，具有无可比拟的优势。中国在移动互联网时代积累了大量 C 端应用 APP 开发经验，并且商业密度高、用户需求多样化。所以 AI 应用创新速度快和市场接受度高。相比之下，美国在 C 端的 AI 应用 APP 创新较少，市场规模和用户基础相对较小，应用落地的速度和深度不如中国。最后，中国在机器人产业拥有巨大的发展潜力。中国的机器人产业链相对成熟，尤其在人形机器人领域，中国技术已经能够与美国相媲美。得益于中国强大的制造业基础，中国制造的机器人在成本控制和生产效率方面具有明显的优势，这在服务型机器人和教育机器人等细分市场上尤为突出。尽管在 AI 模型层面，中国可能还面临着一些技术挑战，但随着技术的不断进步，中国有望在未来实现技术的赶超。总之，在 AI 领域，中美两国展现出各自的特色和优势，为企业带来了不同的机遇与挑战。美国在技术研究开发和全球市场应用方面占据优势，而中国则在应用场景丰富性、商业活动密集度以及机器人产业供应链上展现出其独到的竞争力。企业要想在 AI 行业取得成功，关键在于如何依据各自国家的资源优势、市场需求和全球竞争格局，来制定出适宜的发展策略。AI 时代的到来，无疑为投资者提供了巨大的机会。从 AI 的基础设施到应用层的布局，我们可以看到 AI 在全球范围内的广泛影响。在这个变革性的时代，如何把握投资机会，合理配置资产，已经成为当下资本市场中极为重要的课题。希望大家能够通过合理的资产配置来抓住这一轮 AI 产业的投资红利。
人工智能正在全面重塑传统商业模式和行业结构。这一时代的到来不仅催生了全新的创业公司，也为成熟企业提供了转型与创新的契机。投资者如今面临的，是如何抓住这些迅猛发展的技术趋势，发现最具潜力的 AI 项目和创新公司。4 月 20 日至 26 日，专为企业领袖打造的美国特训营即将启航！本期特训营将带领大家走进美国金融中心纽约与美国科技之都旧金山，深入探讨全球经济发展趋势、地产开发、金融科技与人工智能等前沿领域的最新动态。在这里，大家将系统学习 AI 如何重塑行业格局，洞悉人工智能与数字经济的深度融合。同时，学员们还将亲访谷歌等全球领先的科技创新企业，直击商业脉搏，感受技术变革，洞察行业发展机遇。美国特训营·第七期
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顶尖基金能在十年左右时间为投资者带来两倍以上的分配回报（DPI），而前10%的基金在12年期满时，DPI可达2.5至3.5倍。
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12 月 18 日，风马牛地产研究院举办了一场 AI 领域投资机会线上讲座，特整理了嘉宾演讲部分内容，分享给大家。
演讲：刘小君（微信公众号：风马牛地产研究院）
大家好，今天我想与大家分享的内容是 AI 时代下的北美资产配置。随着移动互联网时代进入 AI 时代，尤其是 ChatGPT-4 的推出，美股二级市场上 AI 相关科技公司股票表现十分耀眼。其中，谷歌、亚马逊、苹果、微软、英伟达、特斯拉等公司股票在过去一年的涨幅已超过 100%。这不仅展示了 AI 技术在资本市场上的强劲势头，也反映了投资者对 AI 技术未来发展的乐观预期。重大技术突破往往伴随着科技巨头的显著增长。尽管这些公司现在估值已经非常高，但我们认为，在 AI 时代，它们有望实现类似移动互联网时代巨头公司的十倍估值增长。所以，我们建议投资者在资产配置中应该持续关注 AI 技术发展，并通过二级市场和一级市场合理配置 AI 资产，把握 AI 技术变革带来的长期投资机会。AI 市场变化与算力芯片趋势
接下来，我将分享一些 AI 市场中发生的一些最新变化。
首先，大家最为关注的依然是算力和算力芯片。目前，英伟达仍然是整个 AI 板块的龙头企业，公司股价也经历了巨大的涨幅。不过，最近几个交易日，英伟达的股价出现了较为缓慢的回调，值得投资者关注。此外，另一家公司博通股价最近连续两个交易日大涨。其上涨原因是行业开始进入新的发展阶段。市场开始讨论随着模型规模的增加，模型性能提升是否遇到瓶颈。举例来说，随着模型规模的增加，在初期和中期，模型的性能提升可能非常明显。但到了后期，即使继续增加模型大小或训练数据量，性能的提升也可能越来越小，这就是所谓的「撞墙」。业界开始质疑 Scaling Law（扩展定律）的效能。前几天，OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 在一次论坛演讲中提到，「随着计算能力的提升，数据量的增长却显得停滞不前，这将导致预训练模型的时代可能走向终结。如何利用算法和数据进行高效的推理，将是未来研究的一个重要方向。」如果 AI 市场的重点从模型训练转向模型推理，那么大家就会讨论一个问题：在推理阶段，是否仍然需要使用英伟达的 GPU 芯片，还是可以转向 TPU 芯片或者其他专用芯片？众所周知，许多初创公司自主研发的 TPU 芯片，包括谷歌的 TPU 芯片，在性能上已经展示出比英伟达 GPU 芯片更好的优势，尤其是在能耗和成本效率方面。最近，博通 CEO 陈福阳提出的观点，「未来推理阶段的芯片可能会由 ASIC 芯片主导，这些专用芯片有可能替代 GPU 芯片。」目前博通已收到大量订单，公司股价表现强劲，说明投资市场已经开始关注 ASIC 芯片。除了博通，其他谷歌、亚马逊和 OpenAI 等科技巨头公司也都在加紧研发自己的芯片。预计到 2025 年和 2026 年，AI 芯片市场将出现分化，英伟达仍将占据最大市场份额，但随着AI计算需求的增长，ASIC 芯片和其他类型的专用推理芯片也有望在市场中占据一席之地。特别是 ASIC 芯片，据 Marvell 预测，其在数据中心的市场份额有望提升至 25%，预计到 2028 年市场规模将提升至 429 亿美元。这表明，尽管英伟达的 GPU 在 AI 芯片市场中保持着强劲的领先地位，但 ASIC 芯片和其他专用推理芯片的市场份额也在逐步增长，显示出市场的多元化趋势。02
AI 投资与 VC 市场分析
具体来看，在 AI 时代，投资者想要分享 AI 增长带来的红利，我们建议全面关注 AI 领域的投资机会，从一级市场和二级市场两个维度进行资产配置。其中，在二级市场上，投资者可以关注几类主要的科技巨头公司，包括芯片公司、云服务公司和互联网公司。此外，随着生成式 AI 的引入，许多垂直行业正在经历变革，为现有产品带来了全新的用户体验和市场空间。例如，SaaS 公司和 Adobe 等办公软件公司在 AI 技术的推动下进入了新的发展阶段，提供了丰富的投资机会。除了二级市场，一级市场也值得大家关注。每个技术创新时代都会孕育出新的科技巨头。正如移动互联网时代诞生了字节跳动、美团、滴滴、小红书等中国公司，以及国际上的 Uber、Airbnb 等成功案例，AI 时代也有望孕育出新的科技巨头。在 AI 时代，投资者可以通过一级市场进行合理的资产配置，抓住这些新兴公司的投资机会。目前 AI 仍处于发展的初期阶段，我们可以通过风险投资（VC）来参与 AI 领域的早期项目和创业公司，抢占未来 AI 巨头崛起的好机会。作为一种资产投资品类，尤其是美国 VC 基金，依然是非常值得投资的选择。自 1980 年代硅谷起步发展以来，美国 VC 基金持续为有限合伙人（LP）创造了良好回报，其内部回报率（IRR）高于其他资产类别。其中，顶尖基金能在十年左右时间为投资者带来两倍以上的分配回报（DPI），而前 10%的基金在 12 年期满时，DPI 可达 2.5 至 3.5 倍。相反，中国 VC 市场只有前 25%的基金能获得正回报，而前 5%的基金才能带来显著收益。在中国 VC 市场，LP 想要赚钱确实不容易。另外，美国和中国的 VC 市场存在显著差异。美国 VC 生态系统相对完善，从技术研发到产业应用，再到创业公司孵化和投资，形成了一个紧密的产业链。投资人对这些新技术和创业者的支持非常到位，整个生态环境非常成熟。相比之下，中国的创投生态则较为薄弱，导致 LP 投资成功率较低。所以美国 VC 基金 AI 赛道依然是一个值得关注和投资的领域。03
中美 AI 产业布局与差异
在 AI 技术发展上，中美两国也存在显著差异，这些差异不仅体现在技术层面的竞争，也体现在市场需求、应用场景以及政策环境等多个方面。从基础设施到行业应用，两国在 AI 领域发展各有优势和机遇。
第一，在人才和 AI 模型方面，美国在技术人才和基础设施方面具有相对优势，特别是在 AI 芯片、算力和模型层。美国企业如 OpenAI、谷歌在全球化应用和模型研发上表现突出，市场化速度较快。而中国在人才上稍显劣势。虽然也有众多互联网大厂和创业公司在 AI 模型领域进行创新，但受全球市场的限制，中国的模型公司更多专注于国内市场，竞争压力较大。不过，中国在商业密度、网络基础设施（4G、5G）以及应用层创新能力方面为 AI 应用提供了肥沃土壤。第二，在 AI 芯片与算力技术方面，美国在 AI 芯片领域，尤其是英伟达 GPU、H200 芯片领先全球。中国芯片算力虽然在逐步赶超，但目前仍处于追赶阶段，且在国际技术封锁的背景下，中国的创业公司需要通过自主研发和国内市场需求，才能有望弥补短板并取得突破。第三，在 AI 应用方面，中国在 AI 应用领域，尤其是面向 C 端用户的应用 APP 方面，具有无可比拟的优势。中国在移动互联网时代积累了大量 C 端应用 APP 开发经验，并且商业密度高、用户需求多样化。所以 AI 应用创新速度快和市场接受度高。相比之下，美国在 C 端的 AI 应用 APP 创新较少，市场规模和用户基础相对较小，应用落地的速度和深度不如中国。最后，中国在机器人产业拥有巨大的发展潜力。中国的机器人产业链相对成熟，尤其在人形机器人领域，中国技术已经能够与美国相媲美。得益于中国强大的制造业基础，中国制造的机器人在成本控制和生产效率方面具有明显的优势，这在服务型机器人和教育机器人等细分市场上尤为突出。尽管在 AI 模型层面，中国可能还面临着一些技术挑战，但随着技术的不断进步，中国有望在未来实现技术的赶超。总之，在 AI 领域，中美两国展现出各自的特色和优势，为企业带来了不同的机遇与挑战。美国在技术研究开发和全球市场应用方面占据优势，而中国则在应用场景丰富性、商业活动密集度以及机器人产业供应链上展现出其独到的竞争力。企业要想在 AI 行业取得成功，关键在于如何依据各自国家的资源优势、市场需求和全球竞争格局，来制定出适宜的发展策略。AI 时代的到来，无疑为投资者提供了巨大的机会。从 AI 的基础设施到应用层的布局，我们可以看到 AI 在全球范围内的广泛影响。在这个变革性的时代，如何把握投资机会，合理配置资产，已经成为当下资本市场中极为重要的课题。希望大家能够通过合理的资产配置来抓住这一轮 AI 产业的投资红利。
人工智能正在全面重塑传统商业模式和行业结构。这一时代的到来不仅催生了全新的创业公司，也为成熟企业提供了转型与创新的契机。投资者如今面临的，是如何抓住这些迅猛发展的技术趋势，发现最具潜力的 AI 项目和创新公司。4 月 20 日至 26 日，专为企业领袖打造的美国特训营即将启航！本期特训营将带领大家走进美国金融中心纽约与美国科技之都旧金山，深入探讨全球经济发展趋势、地产开发、金融科技与人工智能等前沿领域的最新动态。在这里，大家将系统学习 AI 如何重塑行业格局，洞悉人工智能与数字经济的深度融合。同时，学员们还将亲访谷歌等全球领先的科技创新企业，直击商业脉搏，感受技术变革，洞察行业发展机遇。美国特训营·第七期
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