近期，谷歌在人工智能領(lǐng)域的一系列動作引發(fā)全球市場高度關(guān)注，其推出的Gemini 3模型更是成為焦點，不僅帶動了AI行情，也引發(fā)了關(guān)于“人工智能泡沫”的熱烈討論。為此，多位公募投研人士從不同角度對AI產(chǎn)業(yè)投資價值進行了深入分析。

谷歌此次憑借Gemini 3 Pro與Nano Banana Pro的發(fā)布，在AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了對OpenAI的反超。南方創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF基金經(jīng)理潘水洋指出，谷歌構(gòu)建了從TPU自研芯片、Gemini大模型到搜索及Waymo應(yīng)用的全棧式閉環(huán)生態(tài)，顯著提升了模型性能，將模型參數(shù)優(yōu)化周期大幅壓縮，展現(xiàn)出軟硬一體帶來的迭代效率與成本優(yōu)勢。這一生態(tài)化競爭策略正推動谷歌重新掌握AI主導權(quán)，Gemini 3模型的推出也有望進一步提升算力與存力的需求。

嘉實基金大科技投研總監(jiān)王貴重認為，Gemini 3在推理、編程和多模態(tài)能力上有顯著提升，是AI發(fā)展中的重大突破。它展示了AI產(chǎn)業(yè)可能的進路，包括原生多模態(tài)、Agent發(fā)展方向等，還呈現(xiàn)出AI從硬件到軟件再到服務(wù)閉環(huán)商業(yè)模式的可能性，可看作AI產(chǎn)業(yè)過渡階段的里程碑。

永贏基金權(quán)益投資部聯(lián)席總經(jīng)理李文賓表示，Gemini 3的發(fā)布初步奠定了谷歌在AI領(lǐng)域從追趕到領(lǐng)跑的地位，展示了其技術(shù)與生態(tài)協(xié)同的優(yōu)勢。這一變化讓產(chǎn)業(yè)在算力基礎(chǔ)設(shè)施層進入多元化競爭狀態(tài)，模型和應(yīng)用層可能向集中化演進，后續(xù)需關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈重塑帶來的投資機會。

對于當前AI板塊的基本面和估值水平，以及AI行情的可持續(xù)性，投研人士們也有不同看法。王貴重稱，目前AI整體估值不便宜但空間巨大，AI主線能否持續(xù)取決于國內(nèi)AI發(fā)展能否追上美國，而國內(nèi)在硬件、算法、應(yīng)用層面都有追趕優(yōu)勢。李文賓則認為，當前AI板塊基本面持續(xù)向上，估值合理，預(yù)計2026年至2027年高景氣將持續(xù)，AI作為行情主線具備較強的可持續(xù)性。從基本面看，上游算力側(cè)保持高景氣度，中游模型側(cè)國內(nèi)外模型廠商都有突破，下游應(yīng)用端已出現(xiàn)AI應(yīng)用雛形，有望大規(guī)模推廣落地。

關(guān)于“人工智能泡沫”與2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的異同，投研人士們普遍認為當前并未出現(xiàn)“人工智能泡沫”。博時基金權(quán)益投資四部副總經(jīng)理兼投資副總監(jiān)肖瑞瑾表示，與2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫相比，人工智能行業(yè)有巨大不同，雖然存在結(jié)構(gòu)性風險，但也對應(yīng)著潛在投資機會，當前中國具備強大生態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)處于相對低估值狀態(tài)，是較為顯著的投資機遇。潘水洋也認為，目前AI領(lǐng)域投資增長快、公司估值較高，但產(chǎn)業(yè)鏈盈利持續(xù)兌現(xiàn)、基本面良好、流動性相對寬裕，尚不具備傳統(tǒng)意義上觸發(fā)產(chǎn)業(yè)劇烈調(diào)整的宏觀條件，現(xiàn)在說AI出現(xiàn)泡沫可能言之過早。

在AI板塊估值及細分領(lǐng)域風險方面，諾德基金基金經(jīng)理周建勝指出，目前AI板塊中部分細分領(lǐng)域存在估值偏高風險，建議將更多倉位放在當下及未來三年確定性相對較強且能兌現(xiàn)利潤與現(xiàn)金流的龍頭公司上，對于確定性較低、彈性較大的品種，可考慮低倉位、分散持倉。李文賓認為，目前AI板塊投資風險不在于短期估值，而在于產(chǎn)業(yè)進展是否順利以及競爭是否加劇影響領(lǐng)先企業(yè)產(chǎn)業(yè)地位。肖瑞瑾提醒，當前市場AI板塊中算力租賃行業(yè)和AI初創(chuàng)企業(yè)、應(yīng)用層企業(yè)存在一定高估風險，投資中應(yīng)以防御姿態(tài)應(yīng)對。

對于中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)劣勢及國產(chǎn)算力板塊投資價值，西部利得基金基金經(jīng)理吳海健稱，中國AI產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢在于應(yīng)用場景和基建能力，包括擁有全球最大的數(shù)字市場、豐富的落地場景、強大的基建能力和能源保障；短板在于底層算力和模型架構(gòu)，如高端芯片受限、芯片制造工藝暫時落后等。從中期看，科技自主可控是長期趨勢，伴隨先進制程產(chǎn)能釋放，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠、運營商算力需求有望快速釋放，帶來國產(chǎn)算力芯片供應(yīng)鏈業(yè)績高速增長。翟森認為，中國在AI上的優(yōu)勢是整體體系的效率與落地速度，在開源生態(tài)、算力成本、工程化人才和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同上具備規(guī)模化能力，劣勢在于受限于高端算力芯片供給，長期依然看好國產(chǎn)算力的成長空間。

在AI應(yīng)用端發(fā)展階段及商業(yè)化路徑方面，肖瑞瑾表示，AI應(yīng)用目前處于高速發(fā)展期，看好AI在建模和編程、個人知識庫管理、企業(yè)生產(chǎn)力工具等多個細分領(lǐng)域的應(yīng)用前景。李文賓看好有明確商業(yè)化路徑的應(yīng)用場景，如AI廣告、辦公和軟件助手、數(shù)據(jù)與分析平臺、AI編程、金融醫(yī)療等垂直領(lǐng)域軟件平臺等。王貴重稱，AI正從預(yù)期驅(qū)動轉(zhuǎn)入真實落地新階段，在To C端與廣告、游戲、個人助理等緊密結(jié)合，在To B端，國內(nèi)部分工作正逐步被AI替代。翟森認為，AI商業(yè)化處于初期階段，尤其To C層面尚未形成大規(guī)模、可重復的單點產(chǎn)品模式，先看好傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字生產(chǎn)力進入改造階段的商業(yè)化落地。

對于AI算力、模型、應(yīng)用三大環(huán)節(jié)的投資價值，王貴重認為，現(xiàn)在可能處在由“硬三年”向“軟三年”過渡的早期階段，模型和應(yīng)用將帶來巨大投資機會，同時也會給上游算力帶來新機會。潘水洋最看好AI產(chǎn)業(yè)鏈上游算力基礎(chǔ)設(shè)施，近期海內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭大幅上調(diào)資本開支計劃主要投向該領(lǐng)域，且國產(chǎn)替代進程在加速。李文賓最關(guān)注算力環(huán)節(jié)，這與當前全球AI發(fā)展階段有關(guān)，同時認為模型端競賽難下結(jié)論，應(yīng)用端投資需等大模型競爭格局清晰后才有確定結(jié)論。肖瑞瑾更看好AI算力基礎(chǔ)設(shè)施和AI生態(tài)應(yīng)用，認為算力投入仍是必選項，掌握龐大算力資源和應(yīng)用基礎(chǔ)的大型科技企業(yè)具備顯著優(yōu)勢。

關(guān)于未來1 - 2年AI領(lǐng)域可能出現(xiàn)的技術(shù)突破和商業(yè)應(yīng)用，李文賓認為可能出現(xiàn)在全模態(tài)突破、AI智能體落地、具身智能突破方向。翟森指出，關(guān)鍵突破主要來自算法升級與算力基礎(chǔ)設(shè)施升級，隨著推理成本下降和自動化能力增強，AI將在多個領(lǐng)域快速實現(xiàn)商業(yè)化。肖瑞瑾認為值得關(guān)注的技術(shù)突破是在線學習，商業(yè)應(yīng)用場景最值得關(guān)注無人駕駛和人形機器人。