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　　来源：刘煜辉的高维宏观

　　谈及明年展望，刘博对于算力链的beta，是持保留态度的。

　　今年，市场的逻辑归因都极为“纯粹”，基本全部都归因于纯血英伟达链条。然而，当下局势正在悄然变化。一是，谷歌开始向王者挥拳。最近推出的新一代AI模型Gemini 3被认为是当前多模态理解能力最强的系统，在各项基准测试中大幅领先。二是更严重的，Scaling law正受到越来越多的质疑。

　　Scaling law认为模型性能会随规模扩大而持续提升，这个核心假设初期一直在快速推动AI的发展。但如今模型规模扩大后性能提升并不显著，Scaling law的有效性开始面临挑战。这两大边际变化，都将对达子的估值逻辑产生影响。往大里说，会不会影响费城半导体的景气周期转中期调整。

　　还有一个因素对国产算力链的贝塔有着不可忽视的影响，那就是“H200进东大”，最近特朗普政府在考虑允许英伟达向我们出售H200芯片。英伟达芯片巨大的CUDA生态优势短线对国产算力链的情绪冲击也不可小觑。

　　不过，对于明年AI端侧和应用的贝塔，倒是可以更为乐观一些。从叙事逻辑上讲，发展AI端侧完全契合东大自身的AI战略定位。

　　AI端侧，实则是一个庞大而复杂的产业链生态，是大模型装入消费电子的外设+应用场景+数据挖掘+数字资产+信用扩张周期。当下，Qwen、智谱等中国模型已经逐渐被全球开发者所认可。而所谓的外设，就是靠着强大的制造能力而风靡全球的“中国制造”，比如消费电子、电动车、无人机、等等。AI端侧的核心意义，就在于解决AI基建那巨量资本开支的变现问题，并构建完整的AI端侧产业链生态闭环。

　　现在西大在力推谷歌的“全栈自研”模式：试图将芯片-软件-模型-应用的链条全部跑通，形成自身的竞争优势。而东大，则更应当构建独属于自己的AI战略。中国人的优势就是制造Power，机器人、无人机、智能外设、电动车，这些工业制造领域才是中国人大展身手的主战场，软件只是工具。开源的软件让全世界的用户加入AI生态，然后把这些生态装入物美价廉的硬件（AI Agents）中，最终再把这些硬件卖给全世界……

　　而AI生态催生出的应用场景和数据资源，将形成巨大的飞轮效应，让AI所创造的巨额财富，最终沉淀在中国的土地上……