AI 行业再迎大考：是泡沫还是新机遇

引言：

探讨投资回报率，究竟该如何计算？

市场似乎在新能源巅峰期找到了既视感？产能扩张、竞争加剧、价格下探，迹象如出一辙？

GPT 推出的 5.6 版本新模型表现如何？Anthropic 的年度经常性收入是否再次加速增长？

本周模型领域变动频繁，应作何解读？

本期旨在逐一剖析上述疑问

近两周关于泡沫与 ROI 的询问激增，上一次如此密集追问是在 25Q4 至元旦期间，当时 Anthropic 的 ARR 刚启动加速，质疑便消弭。近期市场震荡显著，尤其获悉部分产业动态后，咨询量陡增。

核心疑问无非以下几点：

编程代码能支撑多少 ARR，

除编程外尚有哪些应用场景，

明年千亿级资本开支，后年是否会减速，

2030 年真能实现十万亿级别吗

Anthropic ARR 增速放缓，是否会导致资本开支缩减

模型厂商能否核算 ROI，产业链其他环节能否核算，全社会能否核算

这些问题其实皆可测算：

宏观算法层面，基于 GDP 视角，可推算出数十万亿 —> 数值过大，

次之，从社会生产力维度，可推算出十几万亿 —> 考量场景过于繁杂，

再次，从生产力角度，可推算出十数万亿 —> 假设人类将被完全替代，

最后，仅从编程维度，可推算出万亿 —> 仅计算降本空间远未达此量级

测算后发现问题，这是一个漂移的锚点。算多则空间巨大但令人存疑，算少则恐见顶而难以接受。故发现的问题是，确实需考量 ROI，但不应将其作为交易锚点，此出发点本就偏差。因为 ROI 根本无法精准计算。此前研究数字化、智能化时，也曾被问及黑灯工厂的 ROI 究竟几何，是否阻碍渗透率，如今发现无人能离，道理相同：假设越宏大、越宏观、越主观，变量越多，预测越难。将不可精准预测的因素作为锚点，本身即存在漂移。

因此在过往文章中持续强调，我的锚定物是那些能客观、底层地展现产业真实进展的指标，例如 ARR、模型迭代速率、模型进步幅度、价格、毛利率等

现审视本周变动，几剂强心针：

1、GPT5.6：太阳级定价昂贵，Fable5 的 50-60%（原预期 30%），较 5.5 持平。地球级为太阳级一半，月亮级为地球级三分之一。性能不输 Fable5，待正式可用时再行验证

2、Agent 领域：Claude 发布企业级新款 Tag，字节推出个人生产力工具 Trae Work，GPT 发布新文详述 Agent 数据（涵盖个人与企业 Agent，披露大量数据）

3、模型自迭代：新定律问世，开启自迭代进程

4、Anthropic ARR 达 64B（环比 47B），OAI ARR 达 40B（环比 37B）

5、黄仁勋明确表态：AI 不止于降本，更在于创收

结论：模型端无虞，Scaling 持续、自迭代延续、新场景产品问世

上述产业层面问题之后，转向交易逻辑探讨，本周大家与我多讨论扩产、竞争、降价及涨价反噬利润等议题

当前可见的扩产动向：光纤（尤其本周大族）、光芯片（实际扩产规模低于预期）

竞争态势：跨界入局者众，光模块领域立讯加入，诸多二线光模块厂商，华丰亦切入；大族涉足光纤；算力租赁均在布局

利润反噬需求：本周苹果案例

降价趋势：模型厂商下调 Token 价格

究其根本，前三者担忧是否还有超额利润，未来利润能否上修。反噬则忧虑是否引发通缩

故而众人感觉似与昔日新能源高度相似

新能源的 M 型顶，左峰在 21 年 12 月，右峰在 22 年 7 月

21 年 12 月发生数事：

1）全球流动性收紧

2）补贴退坡，虽早有预期

3）上游涨价过度侵蚀需求

4）车企开启降价战抢占份额，压制供应链利润

5）估值过度透支，预期 22 年宁德时代 PE 达 50 倍，测算至 2030 年

6）至 22Q3 乃至 23 年，销量仅符合预期，未见上修

这些现象常被拿来与当下 AI 对比，我的观点是，终局取决于需求：

AI 需求取决于模型渗透率所处阶段，若仅限编程，则如当年汽车般处于 25%-30% 渗透率。—> 故需观察是否有新场景涌现

模型定价，技术升级驱动的降本完全合理，是否会牺牲毛利率降价抢份额—> 关键在于观察模型是否持续快速进步，只要迭代速度够快，保持 SOTA 领先地位，价格便难以下探，现状正是如此

结论即，仍维持 AI 处于本轮 Agent 商业化早期阶段，继续展望全年行情。期间估值完全透支的板块可考虑调仓，但尚未到减持 AI 的时机。