發布日期：2026-08-26
從算力底座到產業應用，AI投資的價值重心正在發生遷移
TECHUB NEWS 香港報道｜記者 Alma Li｜2026年8月25日
核心觀點：吳世春將AI投資概括為三條主線：週期為錨、硬科技為核、政策為勢。他判斷，2026至2030年是新一輪康波週期的戰略佈局黃金視窗；中美科技博弈的本質是算力霸權之爭，“封鎖越嚴，國產替代空間越大”；AI投資的評價標準，正從引數和榜單轉向收入、續費與可複製的商業結果。
8月24日，由全球價值投資協會、香港股權投資協會主辦的“金融資本與科創獨角獸平行論壇”（Financial Capital Meets Sci-Tech Unicorns）在香港舉行。梅花創投創始合夥人、全球價值投資協會副會長吳世春以《AI投資機會與思考》為題發表演講，從康波週期談到中美科技博弈，從“十五五”規劃談到AI產業鏈的價值遷移，並對未來三年的投資機會給出判斷。
從“泡沫”談起：榜單會變，框架要穩
演講開場，吳世春以“泡沫”為引子。他打趣說，沒上車的人容易把它看成泡沫，上了車的人，往往覺得價值很紮實。話題輕鬆，指向的卻是早期投資最基本的矛盾：市場熱度變化很快，企業成長和產業成熟卻需要時間。
他提到，這兩年大模型領域的排名幾乎每隔兩三個月就會變化一次。如果投資判斷始終跟著榜單走，很難建立穩定的方法。
吳世春把自己的框架概括為三點：週期為錨、硬科技為核、政策為勢。週期用於判斷技術革命所處的位置，硬科技決定企業能否形成難以複製的能力，政策則影響資金、產業資源和市場制度的配置方向。
人生髮財靠康波
“人生髮財靠康波。”這是吳世春反覆講的一句話。康波，即康德拉季耶夫週期，跨度約50至60年，由“週期天王”周金濤系統闡釋，技術革命是驅動它輪動的核心引擎。一個人一生中，真正改變命運的康波機遇只有三次，財富的積累，本質是對週期紅利的捕獲，而不是勞動的簡單疊加。
那麼現在處於什麼位置？他的判斷是：第五輪康波蕭條期接近尾聲，第六輪康波——以AI為驅動的智慧革命——剛剛萌芽，2026至2030年是這一輪的戰略佈局黃金期。他把當下類比為1995年的網際網路：基礎設施建設期剛開始，未來會誕生一批萬億市值的科技公司。與網際網路和移動網際網路相比，AI帶來的不只是效率工具，而是對生產力和生產資料的重構，這個紅利期可能持續數十年。
演講開場，他還講了自己的一筆老投資：十多年前，以數百萬元天使投資珞石機器人，是其最早的天使輪投資方；這家公司近期在香港上市，賬面回報約10億元。他用這筆交易說明長期主義的含義：投資賺的是對時代認知的錢。
中美博弈，本質是算力霸權
談到中美科技競爭，吳世春的表述很直接：這場較量的本質，是算力霸權之爭。
他梳理了制裁路徑：2022年高階GPU斷供，2023年實體清單擴容，2024年製造裝置封鎖，2025年延伸到先進封裝。但他得出的結論相反——“封鎖越嚴，國產替代空間越大”。假如高階晶片和關鍵裝置可以完全自由流通，很多本土產業未必會在這麼短的時間裡獲得如此密集的資本投入。
由此，他劃出三條黃金賽道：算力層，國產GPU、算力排程、智算中心；製造層，先進封裝、Chiplet；應用層，工業軟體、行業大模型、AI原生應用。越接近關鍵瓶頸，技術價值可能越高，相應的研發難度和商業風險也越大。
支撐這個判斷的，是他歸納的中國四重優勢：龐大的製造業基礎與豐富的產業場景，國家資本、地方產業資本與社會資本的協同能力，持續的工程師紅利，以及完整的產業鏈。“中美科技博弈不是短期摩擦，而是一場長達20年的馬拉松。”他說，硬科技既是國家競爭力的支撐，也是時代給投資者穿越週期的禮物。
政策給出方向，企業仍要完成驗證
政策，是吳世春框架中的第三條主線。已經發布的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十五個五年規劃綱要》將數智化發展單獨成篇，並提出統籌推進算力設施、模型演算法和高質量資料供給。
資本市場制度也在提高對未盈利科技企業的包容度。2025年6月，中國證監會發布《關於在科創板設定科創成長層、增強制度包容性適應性的意見》，重啟未盈利企業適用科創板第五套標準，並將適用範圍擴大到人工智慧、商業航天、低空經濟等領域。資金端，國家積體電路產業投資基金三期註冊資本3440億元，為研發週期長、投入規模大的硬科技企業提供更長期的資本支援。
不過，方向清楚並不意味著投資變得簡單。吳世春把未來數年的投資環境比作一場“開卷考試”：題目已經擺在桌面上，政策可以標出重點，但企業仍要解決技術、產品、客戶和現金流問題，投資機構也仍需獨立驗證，併為判斷失誤承擔成本。
用他的話說，從資金、產業、需求到退出，中國已經構建起“全球最具確定性的硬科技政策閉環”。
五層蛋糕：底層決定上限，頂層決定價值
講到具體怎麼投，吳世春借用了黃仁勳提出的“五層蛋糕”框架：能源層、晶片層、基礎設施層、模型層、應用層，自下而上，層層依賴。
“底層決定上限，頂層決定價值。”能源和晶片是AI的“硬基礎”，決定算力天花板；模型和應用是“軟引擎”，決定商業厚度。按他的測算，晶片層價值佔比最高，約35%；基礎設施層約20%；模型層、能源層、應用層各佔約15%。
這套結構的意義，是避免把AI等同於大模型。目前產業價值較多集中在晶片和模型層，隨著技術擴散，價值會繼續向算力基礎設施和應用端流動。對早期投資機構而言，更大的增量機會可能來自應用層，即能夠進入企業核心流程、提升實體經濟效率的產品。
未來三年：三個判斷
算力供給仍將偏緊
吳世春預判，算力供給偏緊的狀態可能持續到2028年，算力排程和先進封裝是核心瓶頸。衡量算力投資不能只看裝置數量，還要看能源成本、叢集利用率、互聯效率和軟體排程能力。
AI應用將更多進入企業核心流程
他預計，AI應用將進一步由面向消費者轉向面向企業，工業製造可能成為價值最集中的場景。企業對降本增效、質量控制、研發提速和生產安全有明確需求，能夠嵌入真實流程、產生可衡量結果的產品，更容易形成穩定收入。
國產替代進入深水區
“有沒有”的問題解決之後，市場會進一步追問“好不好用”：效能、可靠性、成本和生態成為新的篩選標準。只靠概念和政策標籤的公司會被淘汰，真正掌握技術、能完成產品化並贏得客戶的企業才會留下。
演講最後，吳世春把話題收束到寫在簡報最後一頁的一句話上：“一個人的財富，本質是他對時代認知的變現。”
編輯說明：本文由TECHUB NEWS記者Alma Li根據2026年8月24日論壇現場錄音及演示材料整理，有刪節，已經分論壇主辦方同意釋出。正文采用第三人稱報道體，僅保留能夠從現場錄音、演示材料或公開權威資料確認的內容；無法核准的專有名詞、案例和資料未予採用。文中政府公開檔案連結已經核實。
免責宣告：本文僅作資訊交流，不構成任何投資建議。
相關公開資料：
1. 《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十五個五年規劃綱要》｜中國政府網
2. 中國證監會關於在科創板設定科創成長層、增強制度包容性適應性的意見
3. 國家金融監督管理總局關於中國銀行參與投資設立國家積體電路產業投資基金三期股份有限公司的批覆