AI 大基建时代
1、AI 落地的核心指标：AI 云的规模
在 AI 加速落地的时代，落地的核心指标是 AI 云的规模；而相比新能源车时代，产业发展的核心指标是销量。AI 落地对生产效率的影响受多个因素影响，包括用户数、用户使用频次、单次推理的模型水平。同时从最大效率使用 AI 算力的角度来看，AI 云规模能够充分反映这一趋势。
2、AI 落地需要 AI 大基建：加速多模态落地，提高 AI 应用的成功率
对标移动互联网：3G/4G 等网络基建的背景下，带来了短视频（抖音、快手）、本地生活（美团、滴滴）等应用的爆发。
AI 互联网时代：Deepseek 开源带动模型平权后，AI 行业的下一个目标是多模态的平权，进而拓展 AI 模型的适配场景，更多的 AI 基建有望提高 AI 云的普及率，进而带动 AI 应用的成功率。
3、AI 大基建产业链：从 “AI 云→IDC→芯片设计→晶圆制造”
AI 云：跟 AI 应用需求绑定，Deepseek、豆包和元宝三大 AI 应用的增长有望显著带动阿里云、火山云和腾讯云的增长；同时小米 AI 终端的增长有望带动金山云的增长。
IDC：AI 云扩张的基础，核心在于谁能拥有更多的资源储备，进而能够获得 AI 云厂商的订单。
芯片设计：华为、寒武纪领跑，Deepseek 爆发后带动国产芯片在推理场景中充分使用，进而需求强劲，25 年关注头部芯片设计的产能。
晶圆制造：最底层的 AI 基建，随着国产芯片设计的崛起，影响 AI 芯片产量的核心因素在于先进制程的产能，因而晶圆制造是 AI 大基建最底层的环节。
4、建议关注：
AI 云：阿里巴巴、腾讯控股、小米集团（金山云）；
晶圆制造：中芯国际（港股）、华虹半导体（港股）；
IDC：A 股，润泽科技、光环新网；中概股，万国数据、世纪互联；
芯片设计：寒武纪、华丰科技（华为算力产业链）
