近日，摩根大通發布2025年AI投資策略展望認為，隨著AI的加速普及，中小企業的估值正在向科技巨頭的估值追趕并呈現收斂，AI產業投資的核心邏輯已從“押注巨頭”轉向“全產業鏈多元化布局”。DeepSeek的橫空出世也在重塑全球AI產業價值鏈，但由于潛在的知識產權和地緣政治影響，最終結果仍充滿復雜性。

一、AI浪潮下科技巨頭的“戴維斯雙擊”，AI投資由投“大”邁向投“廣”

不同于21世紀初的互聯網泡沫，本輪AI浪潮的估值邏輯建立在強勁的盈利基礎上（如下圖所示）。以英偉達為例，其股價和每股收益保持同步增長的正向關系，這與2000年思科的股價與盈利預期顯著脫鉤形成鮮明對比。

對比美股科技七巨頭12個月的PE發現，并不存在對“AI泡沫”的擔憂。而展望未來12個月的盈利增長預測來看，科技巨頭仍有望保持較快增長，英偉達盈利增速更是有望達到145%。截至2024年底這幾家科技巨頭的現金儲備合計約4,600億美元，高額資本開支與充沛的現金流已形成正向循環，推動企業收益持續增長。

隨著AI普及穩步推進，根據麥肯錫發布的2024年全球AI調查顯示，2024年企業至少在一個業務領域采用AI技術的比例已從2023年的55%躍升至72%，尤其是生成式AI的應用增長更為突出。隨著科技巨頭持續賦能行業生態建設，將推動整個AI產業鏈的發展。在此背景下，更加廣泛地沿著AI價值鏈投資的策略至關重要。

二、DeepSeek重塑AI價值鏈

DeepSeek突破性的訓練效率與推理成本優化正在重構全球AI產業價值鏈，并推動市場尋求兩大新的平衡點：一是降低對大規模資本投入的依賴，加速AI應用的商業化落地；二是AI產業鏈內部的價值再分配：AI行業發展重點正從基礎設施層向應用層轉移，從過去的訓練(Training)逐步轉向推理(Inference)。

• 軟件行業

模型的進化速度與成本負擔對軟件行業的創新至關重要。DeepSeek通過技術手段提高模型效率，定價僅為其他大模型的1/3至1/60。因而，代理式AI（Agentic AI）的核心技術門檻也在隨著成本大幅下降。未來，代理式AI的商業化應用有望加速落地，更多企業將自建代理AI系統。對于應用軟件開發商而言，更低成本的AI模型可以整合至現有軟件系統中，進一步提升APP開發效率并降低成本。

• 互聯網行業

算力將成為長期競爭壁壘，亞馬遜、Meta、谷歌等巨頭都在持續加大資本支出，用于AI基礎設施建設。2025年亞馬遜資本支出預計將達到970億美元，Meta 650億美元，谷歌620億美元，預計到2026年互聯網巨頭的資本支出規模仍將繼續擴大，但增速將放緩。中美AI競爭博弈可能倒逼美國放松監管以鞏固美國本土科技巨頭的全球領先地位。

• 半導體

DeepSeek的模型效率提升將縮短高性能AI芯片的市場導入周期，推動半導體需求快速增長。通用人工智能AGI目標的實現有賴于模型效率與芯片性能的協同突破，將推動半導體芯片產品持續迭代。

• 硬件與網絡

短期內，預計AI模型訓練支出仍將保持穩定；長期看，DeepSeek等技術變革正推動行業由過去的模型訓練主導轉向訓練與推理并重，行業資金分配重點正逐漸向推理環節傾斜。

*本文主要摘選自J.P.Morgan《AI Investing: More broadening than bubble》&《DeepSeek Implications U.S. Equity Thematic Research》

署名：Anthea, Jack, 運營管理部