华控基金：人工智能产业的变革与投资机会
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GUIDE
导读
01人工智能产业的历史性变革
在AI大模型技术的推动下，人工智能产业投资框架按照产业链主要划分为基础层、模型层、工具层和应用层。
从投融资角度来看，AI基础层领域，“百模大战”引发大模型军备竞赛，大模型创业企业涌现，AI基础层会持续享受行业增长红利。但从全球范围来看，AI基础层被美国“全系统”垄断，出口管制将进一步拉开国内AI算力、国产大模型与美国的差距，同时也为国产AI基础层企业带来了巨大机遇。
在面临巨大机遇的同时，国产AI基础层的挑战也同样存在，主要在于先进工艺芯片的制造能力，但从中长期来看会有所突破。
在AI模型层，国内大模型格局未定，“飞轮效应”推动下，第一梯队先发优势将逐步显现。AI大模型企业的竞争核心要素是数据、算力、人才以及商业落地；从中长期看，数据最为关键。
随着AI大模型行业发展的“飞轮效应”愈加显著，具备人才、算法、算力资源并且能够在2B、2C端持续落地的企业将率先通过飞轮效应构建护城河，竞争优势也将更加突出。行业进入“落地为王”的阶段，资源将向具备大规模商业落地能力的企业倾斜。
而过去十年AI的发展历程也表明，在2B、2C、2G场景下，大规模商业落地是关键，也是决定企业走多远、做多大的重要因素。在C端领域，AI大模型创业企业的挑战在于要解决应用开发者、终端用户规模不足的问题；面向B端，则需解决“项目制”的难题。
从AI工具层来看，AI大模型的训练、部署、推理应用过程中，需要高效的工具软件辅助。AI工具类企业，需要提高训练推理环节的并行计算性能、降低成本，部署环节具备更低门槛、更安全、更可控。AI工具层的属性，决定只有具备高壁垒、产品属性强的细分才会有机会。
从AI应用层来看，AI大模型具备3种底层能力（即感知、分析、生成）、4类产品形态（AIGC内容生成、Insight知识洞察、Copilot智能助手、AgentAI智能体），4类应用（工具类应用、通用软件类应用、ToB行业应用、智能硬件）；整体上，全球AI大模型应用处于导入期，4大类应用各具特点。
历史经验表明，新技术应用会在商业化落地后的2-3年迸发出巨大的发展机会。因此，尽管国内AI大模型应用面临重重挑战，但未来几年的创新机会依然值得期待。
END
华控基金连续三年荣获中国证券报「金牛私募股权投资持续卓越机构」等两项大奖
华控基金受邀出席第十五届中国深圳创新创业大赛南山区预选赛颁奖典礼
华控基金成立于2007年，是源自于清华大学的专业私募股权投资平台，拥有16年的私募股权投资经验，管理基金规模超百亿，致力于成为长期保持业绩一致的优秀私募股权投资机构。秉承着自上而下的投资策略，分析和把握行业周期所带来的机会，通过组合投资的理念来布局多个高成长的细分行业，为投资者创造长期而稳定的回报。基金专注投资细分行业龙头企业，重点关注：先进制造及高端装备、新一代信息技术、碳中和、前沿科技等高速发展行业。