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　　东海基金权益投资部负责人、基金经理张立新从三个方面分析了上述合作事件对全球科技链的启示：首先，人工智能领域竞争格局趋于固化，AI算力“军备竞赛”进入白热化阶段，获取顶级AI算力的门槛提高，其他AI公司在底层算力上与领先集团的差距拉大；其次，自主创新压力加剧，会强烈刺激各方加速AI生态建设，谷歌、亚马逊等科技巨头会更坚定地发展自研AI芯片，部分国家和地区也会加大对本土算力解决方案的支持；最后，大功率数据中心、新一代算力平台的出现将驱动产业链竞争向上游延伸，英伟达新一代Rubin平台对封装技术、高带宽内存要求更高，同时液冷散热等新技术的重要性凸显，为相关领域带来了新机遇。

　　郭梁良也认为，今年随着DeepSeek、Kimi K2、豆包、千问等国产领先模型的出现和迭代，缩小了中国和美国在模型本身的差距。根据Scaling Law的第一性原理，模型能力的进步离不开更大量算力的堆砌。OpenAI与英伟达的千亿美元合作，本质上就是对‘算力决定模型上限’这一理念的极致押注。这一演变意味着，中国AI产业的发展路径需要转变，“从‘模型追赶’转变为‘构建自主算力底座’，产业发展重心将更加向产业链上游和底层技术倾斜。GPU、ASIC、HBM、高速互联、先进封装、先进制程晶圆制造、半导体设备和材料等一系列环节，都有望成为新一轮科技竞争的一部分。”

　　他进一步分析了上述合作事件对产业发展的影响，主要体现在三个方面：一是技术发展路径从Scaling Law到系统工程创新，算力层面采用“集群技术+软件能力”来弥补硬件短板，例如凭借通信设备领域的技术积累，通过超节点集群设计与软件优化，使整体系统能力与海外厂商差距大幅缩小；二是以场景优势弥补基础不足，在通用大模型绝对性能短期难以超越的情况下，丰富的产业门类和海量应用场景是我们最大的优势，国家正推动AI技术在制造业升级、智慧城市、生物医药等垂直领域快速落地；三是推动国产大模型架构创新，从源头优化资源利用，比如DeepSeek通过混合专家模型、多头潜在注意力等技术机制，在保持模型强大能力的同时，大幅缩减实际计算成本。”

　　郭梁良则强调了市场、政策、场景等三大方面面临的机遇。从市场角度看，中国拥有全球最庞大的网民数量和良好的互联网群众基础，这不仅是AI的市场，也是反哺AI进步的“燃料。从场景角度看，庞大的Token消耗会产生庞大的数据资源，有助于我国厂商训练更强大、更本土化的AI大模型。从政策角度看，党和政府高度重视AI产业发展，将数字经济、建设全国一体化算力体系提升到了国家战略高度。“在‘东数西算’工程引导下，各地方政府也相继出台AI算力建设相关补贴和扶持政策，制的优势能在关键时刻集中力量办大事。”

　　郭梁良则表示：“在当前的市场环境下，会考虑以确定性龙头为基石、以新技术黑马做增强的策略，这样既有望保证组合的稳定性，又有可能抓住产业变革带来的超额收益机会。”龙头企业受益于产业趋势的确定性程度高，抵御风险能力强，且当前估值和业绩匹配程度也比较高，概念炒作的估值溢价低；增强部分，可关注产业发展过程中出现的一些新技术方向，比如OCS、DCI、空心光纤、正交背板等。这些新技术在从0到1的落地过程中，能够享受到供给稀缺带来的利润率溢价，远期广阔空间折现回当前市值定价，也能够提供不错的弹性。