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過去這兩年的全球資本市場無疑是靠AI，尤其是靠英偉達支撐起來的，有一個圖片就非常形象描繪了這個局面，AI 產業鏈走出了一波洶涌澎湃的超級大牛市。

 01 硬的一直硬 軟的一直軟

但仔細分析可以非常明顯地看到，在過去這一波行情里，AI硬件比AI應用表現要強太多太多，尤其是中國資本市場，因為AI 主要是軟件為主——硬的邦邦硬，軟的軟趴趴。

AI 應用也被大家形象地稱為渣男，偶爾騙一下炮就跑路了。

按理說，AI應用是AI 硬件的根本目的，以算力為代表的硬件只是基礎，但按照資本市場的表現來看，市場似乎忘記了出發的目的，硬件端和軟件端兩者的二級市場表現有了巨大的差異，這是為什么呢？

對于這種懸殊的局面，很多看好AI應用的投資者堅信市場出錯了，他們的理由也非常簡單——別忘了是為什么而出發的，如果應用端沒有機會，理論上硬件端就不應該有機會！

Leo 常說，市場雖然偶爾會階段性失效，但絕大多數時間是有效的，如果你的持倉長時間弱于市場，別總想著是市場出錯了，而是要想一想市場當時究竟是怎么想的。

AI 產業鏈硬件端表現強于軟件端，粗看似乎不合理，但實際上就是資本市場對于未來業績確定性的定價邏輯——這兩年，硬件端的業績確定性就是明顯強于應用。

至于很多應用投資者憤憤不平的點，別忘了為什么而出發，沒有應用的繁榮，算力等硬件就是無源之水、無本之木。

但這里其實隱含了一個前提條件：市場默認AI是繼工業革命、信息革命后的又一歷史性的促進生產力大發展的革命性大浪潮。

換句話說就是產業鏈里軟件硬件最終都有機會，但具體到投資，大家都是先對確定性的品種進行定價，而在這方面，硬件端的確定性比應用端強太多了。

算力是AI革命的根基，只要AI真的是歷史性浪潮，那么現在就只是剛剛開始，未來隨著應用端越發繁榮，算力的需求只會越來越多，加上以算力為代表的硬件端產業競爭格局已經比較明朗，尤其是芯片產業鏈，甚至堪稱月明星稀，中國芯片產業甚至還有國產替代機遇，不炒它炒誰呢？

 02 大模型不確定的歷史性機遇

反過來，應用端的不確定性就太多太多了。

理論上，最受益的莫過于大模型公司了，但問題是現在才剛剛開始，雖然有一些大模型階段性跑得比較快，但在技術依然快速迭代的情況下，誰能跑到最后其實存在巨大的不確定性。

比如openAI ，最開始幾乎壟斷整個大模型市場，市占率超過80%，但隨著gemini在技術上的快速趕超，市占率也逐步掉到了60%以下了，考慮到谷歌本來就是人工智能領域最早的玩家，本就是擁有最強技術基因的公司，還擁有安卓系統、谷歌全家桶、蘋果默認搜索引擎等超級入口位置，憑借這樣的入口優勢，gemini只要在技術端上不弱于競爭對手，長期逐步超越openAI幾乎是確定性的趨勢。

又比如百度，那就更明顯了，在國內AI賽道本來是跑得最早最快的，幾年前陸奇上任后就喊出了all in AI 的口號，可惜干了一年就走人了，后面百度依然在人工智能上保持高強度的投入，無論是大模型還是無人駕駛技術，一度都是國內領先。

然而隨著華為在無人駕駛技術上的迅速崛起，加上大模型上deepseek一夜成名，百度在AI上的先發優勢都成為了笑話，大模型對于傳統搜索引擎的取代幾乎是確定性的，在大模型上已經不具備競爭優勢的百度又丟失了上網入口，它的終局似乎也很清晰了。

再說deepseek，更是讓大模型領域競爭的殘酷性表現的淋漓盡致。因為相比文心一言、kimi乃至ChatGPT之類的大模型的領先優勢，deepseek瞬間爆火，甚至被譽為中國國運級別的產品，但也就一年時間，已經明顯落后于豆包了。

其他產品就沒有機會了嗎？也不是，比如kimi，最近kimi K2.5 就登上了LMArena代碼能力榜單全球開源第一、視覺能力榜單全球開源第一，也是首個被OpenClaw官方推薦的主力模型，從2月4日至今，一直位居OpenClaw調用量的榜首，超過Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4.5。

因為大模型巨大的氪金屬性，雖然不似百團大戰那么殘酷，但在巨頭們都認為它是下一個革命性機遇的情況下，誰都不可能放棄，現在谷歌、meta、阿里、字節跳動，還有openAI、月之暗面、deepseek 等創業公司廝殺一片，但可別忘了，蘋果、微軟、亞馬遜和騰訊等巨頭還沒有發大力，大模型領域的競爭遠沒有到結束的時候。

所以你是投資者，對于大模型你如何選擇？

當然了，只要是確確實實已經完成閉環的垂直大模型，市場也是瘋狂追捧的，無論是因為claude而受到一級市場瘋狂追捧的anthropic，還是國內近期登錄資本市場的智譜和minimax等。

大模型都已經這么折磨人了，就更不要說下游的應用了。

 03 AI應用的利好迷思

就說今年市場追捧的兩波AI應用，廣告代理和GESEO等。

市場認為它們直接受益于大模型的技術進步，但實際真的是這樣嗎？或者廣告受益程度真的有市場追捧的那么高嗎？

GESEO就更是搞笑了，本來就是大模型為了降低幻覺率要重點打擊的對象，市場竟然把他們當寶一樣追捧。

再說最近seedance 2.0 的火爆出圈后，市場把電影板塊、IP 板塊炒上天了，但這兩個板塊真的那么受益于后續大模型影視創造能力的提升嗎？同樣需要仔細斟酌。

雖然seedance 2.0 視頻創造能力的躍遷，表面看讓電影公司有了降低制作成本、提升利潤率的機會，但再推進一步，在制作成本降低的同時，也降低了電影制作的門檻，未來電影制作行業會變成充分競爭行業，那么傳統電影制作公司的優勢在哪里？

又比如IP，表面看確實受益于大模型的視頻創造能力提升，因為很多IP有了影視化的可能性，但如果再推一步，正是因為視頻創造能力的提升，相當于降低了門檻，只要有一個創意，就可以做出很棒的視頻內容，又有成為新IP的可能性，那么之前的所謂IP的價值是不是還有那么高？這又是值得思考的。但如果再推進一步，在內容無限供應后，又會凸現那些家喻戶曉的IP的稀缺價值，IP 價值又會迎來全新的估價基礎。

再說軟件企業，最開始市場覺得很多SaaS會受益于大模型的技術進步，因為可以降低開發成本，省下來的就是利潤，但隨著大模型技術的進一步提升，市場會發現另一種可能性——大力出奇跡，當大模型技術無限進步的時候，就存在一種可能性，軟件根本不需要，一個通用模型就可以搞定所有一切，于是通用大模型吞噬一切的言論就出來了，軟件股也被市場拋棄了。

但這就是對的嗎？理論上，從終局考慮確實是對的，但階段性很難，而且里面很多細分領域可能還要再仔細斟酌的。

又比如騰訊、蘋果這樣掌握著入口的公司，真的有那么穩固嗎？往終局看，也真的不好說，誰知道AI的進步會不會有更好的硬件、更好的入口出現呢。

所以看吧，AI 應用就是這么麻煩，仔細思考下來都是這樣重重反轉、無限套娃。

就AI應用的這種不確定性，讓資本市場如何給你定價呢？遠不如硬件端確定性來的那么高，那干嘛不做確定性更高的硬件端呢？

市場終究是有效的呀。

當然了，這絕非說AI應用沒有機會，恰恰相反，AI 應用的機會比硬件還要大的多得多，現在也逐步開始表現了，未來將出現批量10倍于騰訊的機會，只是究竟會是哪些品種還看不出而已，接下來就是逐步挖掘和發現的時候！

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       原文標題 : 10倍于騰訊，關鍵剛剛開始，堪稱史無前例的機會