发布时间:2025-06-17源自:融质(上海)科技有限公司作者:融质科技编辑部
与过去“概念驱动”的科技股不同,当前AI智能科技股票的上涨有着更扎实的基本面支撑。技术端,以Transformer架构为基础的大模型技术已从“实验室阶段”迈入“工业化应用”,参数规模突破千亿级的通用模型,配合垂直领域的小模型微调,正快速渗透至金融、医疗、制造等场景;需求端,企业降本增效的刚需与消费者对智能化体验的追求,共同推动AI应用市场规模激增。据Gartner预测,2024年全球企业AI支出将同比增长28%,其中AI解决方案和算力基础设施是两大核心投入方向。
若将AI产业比作“数字时代的石油工业”,那么算力是“钻井设备”,模型是“炼油厂”,应用则是“加油站”。这三大赛道的企业,正是当前AI智能科技股票的核心标的。
算力是AI大模型训练与推理的基础,其重要性堪比“工业时代的电力”。2024年,随着AI应用从“文本生成”向“多模态交互”(如图像、视频、3D建模)拓展,算力需求正以指数级增长。GPU(图形处理器)作为当前主流的AI算力载体,其市场份额长期被英伟达占据,但国产替代趋势下,海光信息(x86架构兼容GPU)、寒武纪(云端智能芯片)等企业正加速技术突破。算力基础设施服务商(如数据中心运营商、液冷技术企业)也因算力需求的“外溢效应”成为投资热点——毕竟,算力芯片需要高效的散热、供电系统支撑,这一环节的技术壁垒同样不可小觑。
大模型是AI技术的“大脑”,其竞争已从“参数规模”转向“场景适配性”。2024年,市场对“通用大模型+垂直行业模型”的需求显著提升:一方面,百度文心一言、阿里通义千问等通用大模型通过API接口向企业开放,降低了中小企业的AI使用门槛;另一方面,医疗(鹰瞳科技)、金融(同花顺AI投研)、制造(树根互联)等垂直领域的专用模型,因更贴近实际业务需求,商业化落地速度更快。具备“数据-算法-场景”闭环能力的模型企业(如拥有行业数据壁垒或深度绑定头部客户的厂商),更可能在激烈竞争中脱颖而出。
尽管AI智能科技股票前景广阔,但高收益往往伴随高风险。投资者需重点关注以下三点:
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