近期，中國人工智能初創企業深度求索（DeepSeek）發布其新一代大模型R1，宣稱該模型在多項基準測試中性能與OpenAI的頂尖模型相當，但建設成本及算力需求僅為后者的極小比例。這一技術突破引發全球科技板塊劇烈震蕩，納斯達克指數一度下挫，行業市值蒸發近1萬億美元。

然而，Meta Platforms首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在2月5日的全員內部會議上明確表示，公司的人工智能基礎設施投資計劃不會因外部競爭而調整，并強調2025年將是“AI決定性的一年”。

“規模化護城河”并非短期可復制的優勢

扎克伯格指出，DeepSeek在算力優化與模型效率上的創新值得肯定，其公開發表的技術細節為Meta提供了可借鑒的路徑。他坦言：“競爭對手的進步促使我們保持警覺，但Meta的核心優勢在于開源生態與規?；A設施?！盡eta首席財務官蘇珊·李（Susan Li，Meta CFO）進一步補充稱，由于公司主要依賴廣告業務而非開源模型Llama的直接變現，DeepSeek對Meta的沖擊相對有限。這一表態與Meta近期強勁的財務表現相呼應：2024財年，Meta營收同比增長22%至1645億美元，凈利潤飆升59%至623.6億美元，其中第四季度廣告收入達467.8億美元，用戶活躍度持續攀升。

盡管外部環境動蕩，Meta仍堅持其激進的資本開支計劃。扎克伯格重申，2024財年追加的600-650億美元投資將主要用于數據中心擴建與AI團隊擴張，預計到2025年底，Meta將部署超過130萬塊GPU（圖形處理器），并建成覆蓋曼哈頓大部分區域的超大規模數據中心，算力規模目標為2吉瓦。他特別強調，盡管DeepSeek驗證了低成本AI研發的可能性，但Meta的長期戰略依賴于基礎設施的“規?；o城河”——“為數十億用戶提供高智能服務需要巨大的服務器能力，這絕非短期可復制的優勢”。

在技術路線層面，Meta正加速推進其開源大模型Llama的迭代。扎克伯格透露，下一代Llama 4將整合代理功能與多模態能力，目標是成為全球最具競爭力的AI模型，甚至超越封閉體系的ChatGPT。這一野心與Meta首席科學家揚·勒昆（Yann LeCun，Meta首席AI科學家）的長期研判不謀而合。勒昆曾公開表示，當前大型語言模型（LLM）的統治地位或將在3-5年內被顛覆，新一代AI架構需突破物理世界理解與復雜推理能力的局限。Meta顯然試圖通過開源生態與硬件投入的雙重布局，搶占未來技術范式的話語權。

扎克伯格亦對AI的社會影響作出回應。他承認，AI可能導致部分崗位被替代，但同時將催生對“AI工程師”等新興職業的需求，且“未來工程的核心在于人機協同效率”。這一判斷與Meta近期的人力策略形成反差：盡管2024年員工總數增長10%至7.4萬人，但公司計劃裁撤5%的“低績效崗位”，并重新招聘專注于AI與硬件領域的專才。

值得關注的是，Meta正同步調整其政策框架以應對監管變局。扎克伯格宣布，公司將重構多元、公平與包容（DEI）政策，以符合日益嚴格的反歧視法規，同時2025年將重點“重置”與全球政府的關系，尤其尋求與美國政府的戰略合作。這一背景下，Meta近期以2,500萬美元和解與前總統唐納德·特朗普（Donald Trump）的訴訟糾紛，被外界視為緩和政治風險的舉措。

縱觀全局，Meta的AI豪賭既源于技術競賽的緊迫性，亦受地緣博弈的驅動。扎克伯格多次提及“開源標準必須由美國主導”，暗示DeepSeek的崛起反而強化了Meta堅守開源賽道的決心。若其規劃的“10億用戶級AI助手”能在2025年如期落地，Meta或可重塑全球AI產業格局。然而，高達650億美元的年度資本開支與持續虧損的元宇宙部門（Reality Labs 2024年運營虧損49.7億美元）亦表明，這場馬拉松式的投入仍需資本市場給予足夠的耐心與信心。

博通：大科技的AI熱潮將持續到2030年底

扎克伯格的表態，無疑給資本市場吃下一粒定心丸。

展望2025年，人工智能基建仍在持續。對于科技企業來說，從深度學習模型的訓練到復雜的推理任務，都需要強大的計算能力作為支撐。例如，OpenAI的GPT系列模型參數量不斷攀升，訓練這些模型所需的算力也呈指數級增長。這種對算力的強烈需求推動了AI基建中數據中心、GPU等硬件設施的持續建設和升級

博通CEO表示，其客戶正在制定三到五年的AI基礎設施投資計劃，預計大科技公司對人工智能的投資熱潮將持續到2030年底。GPU、ASIC、DCI等環節在推理階段的普及將帶來新的機會。同時，盡管訓練需求的減少可能對Retimers和光模塊等環節產生一定壓力，但整體來看，AI基礎設施的建設將繼續保持強勁增長。

那么，面對這一波人工智能的紅利，普通人該如何參與？

購買ETF或許是一個不錯的選擇。

由于人工智能概念的股價相對較高，以英偉達為例，買一股英偉達就要花掉140美元；甲骨文、谷歌的股價都在150美元以上；微軟的股價在400美元上下；而Meta的股價更是高達近600美元。對于許多人來說，將這幾個公司各買一股打包買走，都將花掉不少積蓄。

相比之下，和人工智能相關的ETF就成了不錯的選擇，因為購買ETF就相當于買入一籃子股票，能達到上述的“打包買走的效果”，但卻沒有這么高的買入門檻。

一般來說，ETF的資金門檻介于個股和場外基金之間，買一手（100份額）可能也就一百多元，低的甚至不到一百元，比個股的門檻低很多。

以下是一些市面上熱門的人工智能ETF產品，僅作舉例，不作推薦建議：

而且，ETF對于個股的選品十分豐富。對于不熟悉個股分析的投資者來說，ETF提供了一種簡單的投資方式，無需深入研究每家公司。

ETF也不存在停牌或者退市的風險。ETF可能會跟行業或大盤一起大跌，但自身不會暴雷，所以在極端熊市的情況下也能保持交易的正常進行，給了投資者止損出局的機會。

門檻低、交易透明、選品豐富、不會暴雷、并且支持場內交易，對于普通投資者或者是新手投資者來說，ETF是參與人工智能市場的最佳選擇。