2025年春節deepseek爆火，多次深度使用后覺得非常驚艷，就像是一個隨身大百科全書。

AI時代來了，我們又該怎樣理解這個時代？

一、算力爆炸：芯片性能的宇宙大膨脹

過去相當長一段時間，算力的需求是靠3A大作驅動的，而AI出現之后，就像是一個算力黑洞，驅使硬件迭代。

英偉達H100 GPU的浮點運算能力達67 TFLOPS，較2016年的P100提升 2300%，

全球AI算力需求以年均 215% 速度增長，遠超半導體產能58%的增速，

訓練同等規模AI模型的算力成本，從2018年的10億降至2023年的230萬。

在算力驅使下， 硬件就像經歷新的石油戰爭一樣，

臺積電3nm工藝產線中，AI芯片訂單占比已達63%（2024年5月數據），存 儲芯片市場出現結構性分化： HBM內存價格同比上漲290%，傳統DRAM庫存積壓達18個月。

在算力的支持下，大模型也迎來瘋狂迭代，比如：

• GPT系列參數規模快速演變：GPT-3（2020）：1750億 → GPT-4（2023）：1.8萬億，參數規模 10倍/年的增速，超越芯片性能進步速度

• 全球大模型數量從2021年的15個激增至2024年的427個，

• DeepSeek 僅上線 18 天日活就達 到了 1500萬，成為了全球增速最快的 AI 應用， 萬，而 ChatGPT 過 1500 萬花了 244 天。

  
  

二、資本市場的“寒武紀大爆發”

2024年Q2，全球AI產業單季融資額突破420億美元，這一數字相當于2020年全年規模的3.7倍。在這場算力驅動的進化競賽中，資本市場正以超摩爾定律的速度重塑價值坐標。

• OpenAI估值軌跡：從2019年微軟首輪10億美元注資，到2023年沙特主權基金參與的290億美元融資，其估值年復合增長率達127%。

• 英偉達的算力霸權：其市值在18個月內完成1萬億到3萬億美元的跨越，H100芯片的毛利率高達78%（2024Q1財報）。但更值得關注的是CUDA生態形成的技術護城河——全球超過460萬開發者構建的軟件壁壘，已超越硬件制造本身的價值。

• 暗流涌動的二級市場：標普500成分股中，AI相關企業的營收貢獻度從2020年的7.3%躍升至2024Q1的22.6%。資本正在用腳投票，重構傳統行業估值模型。

三、應用層的生態裂變

生成式AI正在吞噬軟件市場：

• 律所采用LegalGPT后，合同審核效率提升340%，但單價下降65%

• 醫療AI診斷準確率：肺結節識別準確率從2019年86%提升至2023年97.4%，皮膚病診斷水平超越85%執業醫師水平。

• 金融業智能投顧管理規模突破4萬億美元，但同質化競爭導致費率跌破0.15%。

四、投資邏輯的范式轉移

當算力成本以每18個月下降50%的速度演進，傳統估值模型正在失效。AI企業的估值更加看重：

1.數據資產密度：高質量訓練數據獲取成本及獨占性，

2.能耗經濟性：每百萬次推理的電力消耗比，

3.商業拓展：從技術演示到付費轉化的路徑設計。

4. 底層技術創新，數據主權等。

”我們教會AI識別甲骨文上的雨痕時，它也在學習人類眼角的淚痕。"

積極擁抱變化，當AI 時代來臨時，我們也應該在牌桌上。