6月17日，陸家嘴論壇。
證監會主席吳清宣佈：科創板第五套上市標準適用範圍擴大至人工智慧領域，重點支援優質AI大模型企業上市。
翻譯一下這句話的意思就是，智譜、MiniMax、DeepSeek這些國內人工智慧公司，很快要在A股上市了。
截止目前，智譜的IPO輔導狀態已經變成輔導驗收，MiniMax5月底和中信證券簽了輔導協議，DeepSeek雖然還沒啟動IPO，但剛融了500億。這個節奏跟去年商業航天非常類似，第五套標準一放開，資本化處理程序直接提速。
大模型公司上市這件事，意味著二級市場很快就能直接買到純正的AI標的了。但在那之前，得先搞清楚一件事：這波AI浪潮，到底走到那了。
本周，吳曉波頻道首席財富顧問趙啟欣老師在一場內部直播中，詳細地分析了大模型產業當下的發展階段和未來展望。
01
三個指標，判斷AI產業的位置
很多人喜歡拿現在的AI跟2000年網際網路泡沫對比，有人說已經到了，有人說還早，兩種說法都不太對。判斷產業階段得看資料，不能憑感覺。
第一個指標，大廠資本開支。
微軟、Google、Meta、亞馬遜、Oracle，五家公司每個季度的資本開支都在漲，2026年Q1合計約1300億美元（同比增長超70%），全年預計超8000億美元。
1999年的情況是各個大廠的資本性投入已經出現明顯拐點。現在的AI軍備競賽，遠沒到那個階段。
第二個指標，核心產品銷量。
1999年10月，PC和相關裝置的銷售總量出現拐點開始下滑，半年後泡沫破裂。現在GPU、光模組、儲存晶片的拐點出現了嗎？沒有，輝達資料中心業務還在增長。
第三個指標，滲透率。
2000年網際網路泡沫破滅時，核心市場美國的上網人口滲透率達到43%；而根據微軟2026年一季度監測資料，當前發達經濟體勞動年齡人口的生成式AI使用率約為27.5%，全球平均約17.8%。
非要刻舟求劍地比，產業普及節奏大概相當於1997年的網際網路階段，仍處早期。
02
大模型九年五次躍遷
到2026年的當下，大模型技術走了五個階段。
2017年，Google團隊提出Transformer架構，次年OpenAI發佈GPT-1，首次驗證了預訓練語言模型的可行性。這就像愛迪生試出鎢絲能做燈絲，大模型的方向定了。
2020到2021年，GPT-3證明了“參數越大、能力越強”的規模效應，預訓練大語言模型正式走上主流賽道，輝達嶄露頭角。
2022年底到2023年，ChatGPT橫空出世，大模型從技術圈徹底走向大眾，生成式AI從實驗室概念變成了所有人都能用的工具，“GPT時刻”到來。
2023到2024年，多模態爆發，文生圖、圖生視訊、語音互動快速落地，AI不再只懂文字，開始具備多感官的理解與生成能力。
2025年至今，進入推理和Agent階段，這是關鍵轉折。原來大廠卷的是模型參數，砸錢訓練自己的大模型，訓練靠GPU，所以2024年以前輝達一枝獨秀，但現在競爭焦點正在轉移。
我們普通人天天和豆包聊天，跟DeepSeek提問，需要呼叫推理需求，推理對GPU要求沒那麼高，但對CPU和儲存的需求很大。這就是為什麼2025年之後，儲存晶片和CPU漲得比GPU好。
2026年推理算力需求已經佔全部AI計算的三分之二以上，北美五大雲廠商今年AI訓練算力預計增長56%，推理算力暴增122%。
訓練驅動變成了推理驅動，這個邏輯切換，很多人還沒反應過來。
現在這個趨勢還在加強。試想以後每個人每天生成一個4K高畫質長視訊，推理需求還會進一步爆發。AI硬體投入跟AI應用迭代高度相關，應用越多，算力需求越大，反過來又拉動硬體。
03
錢從那來，流向那去
AI怎麼賺錢？普通人收訂閱費，B端按API呼叫量收Token費，像收電費一樣，模型即服務。
那些工作先被替代？高頻、高工資、規範化的崗位。程式設計師、一般研究員、投資助理、財務、法務屬於第一批，還有演員，AI短劇又快又便宜。
企業部署AI後，中後台提效是最直接的，所有工作流、會議記錄、客戶溝通都會上傳平台，優秀員工的技能會被抽煉成通用skill，天天摸魚劃水的會被迅速識別。
企業裡的員工用得越多，貢獻的資料越多，模型能力越強，對工作效率的提升也越快，但不用也不行，公司會讓你用。最後大機率只剩頂級認知的行業專家和頂級銷售，人的差距會進一步拉大。
產業鏈上利潤流向三個方向。
第一，關鍵硬體。
GPU、ASIC、HBM、光模組、先進封裝，賣鏟子的邏輯依然成立。三星海力士變成兆利潤公司不是偶然。
第二，高切換成本的平台。
假如你們公司日常用企業微信辦公，會隨便切釘釘嗎？一般不會，除非對方推出不可替代的功能。雲平台、資料庫、MAAS這些平台，使用者粘性強，遷移成本高，利潤穩。
第三，可量化的ROI應用。
GitHub的AI程式設計助手每人每年228美元，最理想的情況軟體開發公司每月用16分鐘就回本，酒店機器人租一台1000塊一個月，節省半個人工。這些真有用的東西，程式碼助理、智能客服、量化投流，只要算得過來帳，企業就願意掏錢。
04
投資機會在那
大模型公司1兆市值合理嗎？
簡單算一筆帳，前段時間豆包推出了付費版，分別為68元/月、200元/月和500元/月，我們假如有1億人付費，每人每年花500塊，光C端就500億收入，再加企業端Token費，熬到最後肯定是千億級收入的公司，問題是誰能熬到最後形成寡頭格局。
第一批上市的獨立模型公司，如果智譜的估值對標1兆，那國內幾家平台型公司的大模型業務還遠未被市場充分定價。
儲存的邏輯也很清楚。中國市場佔全球DRAM需求25%，國內供應佔比不到8%，這個缺口就是長鑫的成長空間。但也不能昏頭，儲存是周期行業，預計2028年全球新增產能釋放，市場一般提前6到12個月反映預期。
AI產業可以高速發展十年，中間照樣能折騰好幾輪漲漲跌跌。別因為產業空間大就無腦沖，也別因為短期波動就懷疑方向。
假如你看到這裡，我們建議收藏一下這篇文章，半年後再回來看這些指標。資本開支到拐點了沒有，核心裝置銷量到拐點了沒有，滲透率又到了多少，你會對市場有更清楚的認識。 (吳曉波頻道)