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近期 ，随着国内首部AIGC（生成式人工智能）长剧《后西游记》热播引爆市场，市场正把AI投资视线从火热的算力硬件 ，转向具备商业化落地能力的下游AI应用 ，AI产业投资迎来从概念炒作到商业验证的关键转折 。那么，关于AI应用 ，可重点关注哪些叙事？如何寻找真正具备商业化落地能力的AI应用标的？我们一起来看长城基金国际业务部副总经理 、基金经理曲少杰的分析 。 1 、当前AI行情已经从算力硬件 ，逐步往下游应用扩散，市场出现大量AI应用题材 ，但不少公司仍然停留在概念层面 ，收入、利润兑现很弱。如何区分真正具备商业化落地能力的AI应用公司和纯题材炒作标的？可重点关注哪些硬指标？ 长城基金国际业务部副总经理 、基金经理曲少杰：大模型 、算力硬件只是技术底座，只有AI真正嵌入业务流程、解决真实痛点 ，产生用户愿意付费的价值 ，整个AI产业才能形成正向循环 。如果始终停留在技术演示 、概念试点，没有落地应用，算力与模型投入就无法完成商业闭环 ，产业扩张不可持续 。行情从算力硬件向应用扩散 ，本质就是市场从炒技术供给转向验证技术创造的实际价值。 现实中AI已经走出实验室，在编程代码助手 、视频生成、医药研发 、智能办公等领域实现规模化使用 。编程场景实现代码生成 、调试、安全检测全链路辅助；视频生成完成素材 、剪辑 、数字人内容工业化生产；医药领域辅助靶点发现、分子筛选、临床文档处理；办公场景实现文档总结 、内容生成 、业务流程自动化 ，部分场景已经从试点走向企业规模化部署 ，不再只是PPT概念 。 最新美股财报可以看到，AI应用不再只是故事 ，已经转化为财报收入。同时四大云厂的AI云业务维持高增速 ，云厂商AI相关云收入快速上行，侧面反映企业端真实采购算力、AI服务的需求 ，下游应用的繁荣向上传导拉动云基础设施景气度 。 ARR（年化经常性收入）是当前衡量AI应用价值重要的验证标尺 ，一切必须落实到真实收入上 。ARR代表可持续复购的年化收入，区别于一次性项目 、短期试点订单。能够产生持续增长的ARR ，有望是当下AI应用最好的方向 。 2 、怎么看待近期火爆的AI短剧？是否真的能够提振传统赛道、被认为是“老登 ”的传媒股的估值和盈利能力？ 曲少杰：AI短剧已经完成商业闭环 ，AI大幅压缩剧本 、画面 、配音的制作成本与生产周期，海内外均已经出现真实分账、付费收入，部分公司财报中已经体现AI短剧带来的营收增量 ，海外付费模式兑现尤其突出 。 AI短剧爆发带来供给爆炸 ，但并没有大规模新增用户时长，更多是在短视频 、网文 、传统影视已有的用户池内部做存量抢夺 ，分流原有内容的用户与消费时长。 主动拥抱AI的传媒企业把AI短剧作为新增业务有机会打开第二收入来源 ，有机会获得估值与业绩的双重改善；拒绝变革不布局AI内容能力的传统传媒公司，会面临双重挤压 ，一方面AI量产内容抢占用户时长；另一方面AI带来行业成本体系重构 ，传统实拍模式的成本劣势被放大，存量业务承压 ，不仅享受不到AI红利 ，反而会被新技术冲击，盈利能力进一步承压。 3、AI应用有两条主线：一类是国内ToB企业服务 、垂直行业AI改造；另一类是出海AI应用 ，比如AI工具 、AI内容 。对比来看 ，哪一条业务主线的确定性更高？出海叙事是否能够成为很多公司的第二增长曲线？ 曲少杰：从商业模式维度看，ToB与ToC不是二选一，两类形态都要做 。ToB垂直行业AI改造 ，核心面向政企、制造业、金融等行业客户 ，看重行业know how 、私有化部署 、降本增效的可量化ROI，收入来源多为项目制、订阅授权 ，落地周期长 ，但客户粘性强。ToC是快速获取用户增量，消费 、娱乐等AI应用更应该从终端客户入手 ，快速做大体量 。 从市场维度看 ，国内市场与出海市场同样都要布局，中国AI模型能力可以和海外最好的模型平视竞争 。当前国内头部大模型综合能力已经大幅追赶 ，在长文档处理 、多模态生成、推理成本效率等维度具备较强竞争力。国内市场的优势在于本土行业场景 、数据合规 、政企客户资源；出海市场优势在于海外用户付费意愿更强、订阅商业模式成熟 。企业不应把全部筹码押在单一市场 ，国内基本盘打底，出海打开增量 ，可能是更稳妥的战略选择 。 4 、面对赛道估值抬升以及AI应用涉及到的合规问题 ，挖掘AI应用应该注意到哪些机会或避免哪类投资？ 曲少杰：AI应用投资应该避免跟风炒作，而应该看真实ARR增速和毛利率等财务可持续性。优先选择AI增量收入可验证 、客户付费真实、单位经济模型向好的标的，远离只有概念没有财报数据支撑的题材 。 免责声明： 本通讯所载信息来源于本公司认为可靠的渠道和研究员个人判断 ，但本公司不对其准确性或完整性提供直接或隐含的声明或保证 。此通讯并非对相关证券或市场的完整表述或概括 ，任何所表达的意见可能会更改且不另外通知。此通讯不应被接受者作为对其独立判断的替代或投资决策依据 。本公司或本公司的相关机构 、雇员或代理人不对任何人使用此全部或部分内容的行为或由此而引致的任何损失承担任何责任 。未经长城基金管理有限公司事先书面许可，任何人不得将此报告或其任何部分以任何形式进行派发 、复制、转载或发布 ，且不得对本通讯进行任何有悖原意的删节或修改。基金管理人提醒 ，每个公民都有举报洗钱犯罪的义务和权利。每个公民都应严格遵守反洗钱的相关法律、法规 。市场有风险，投资需谨慎 。
一个AI助理的爆火 ，彻底点燃了全球科技股。 9月 ，Meta上线AI助理Muse，不到两周登顶美国应用商店免费榜 。9月21日 ，Meta单日暴涨11% ，AMD市值首破1万亿美元，英特尔 、ARM集体飙升 。次日 ，A股CPU概念股同步上扬。 AI不再只是聊天 ，它开始真正干活了 。算力世界的底层逻辑，正在被重写 。 01 、C端应用叙事跑通！Muse到底什么来头？ 9月8日，Meta正式推出个人AI智能体Muse。上线不到两周 ，它就直接登顶美国苹果和谷歌应用商店免费榜 ，下载量超过250万次，日活用户达64.2万 ，是ChatGPT同期数据的近三倍 。 资本市场瞬间被点燃 。Meta股价单日大涨11.43% ，创2025年4月以来最大涨幅；AMD涨近10%，市值首次突破1万亿美元；英特尔涨超12% ，ARM飙涨17%。A股同步联动 ，CPU概念集体上扬，海光信息等CPU龙头走强 。 Muse到底是什么？简单说 ，它不是只会聊天的机器人 ，而是一个能替用户“动手办事 ”的AI助理 。Meta给每位用户配了一台云端专属虚拟电脑，可以连接Gmail、日历 、OpenTable等服务 ，帮用户填表 、处理邮件、购物 、订旅行 ，甚至关掉App后还能在后台继续干活。 Muse是Meta数千亿美元AI投入开始兑现的切实信号。广告 、订阅和交易分成，都可能成为新的变现空间 。这也意味着AI C端应用叙事跑通！ 02、算力逻辑有变化！CPU这次要当主角？ Muse的意义远不止于一款产品 。它触发的是对整个AI算力底层逻辑的重新定价——当AI从“回答问题”走向“执行任务 ”，算力的需求结构正在被重写。 逻辑一：AI从“动嘴 ”到“动手” ，算力需求有变化 过去几年 ，AI投资的主线围绕GPU展开——大模型训练需要海量并行计算，GPU的架构天然适合 。但Agent的运作方式完全不同 。一个Agent可以拆解为“LLM（大脑）+ Planning（编排）+ Tool Use（执行）+ Memory（记忆）” ，其中CPU承担任务编排 、数据调度 、沙箱执行、记忆管理和工具调用等关键环节。 Agentic AI的规模化落地“彻底重构了CPU算力需求 ” ，打破了传统AI场景下“CPU辅助 、GPU主导 ”的算力格局 。进一步分析来看，AI工作负载正从算力密集型走向系统密集型 ，任务调度 、工具调用、沙盒运行、数据解析等均可基于CPU运行 ，CPU在AI系统中的重要性明显抬升 。 这意味着，CPU的角色正在从“数据搬运工”升级为任务主导的“大管家 ” ，其负载从脉冲式变为持续满载 ，并发与隔离需求激增，驱动CPU需求量呈“乘数级 ”增长。 逻辑二：不是涨一点 ，是翻四倍！CPU需求彻底爆了 Agent时代CPU需求的增长 ，不是简单的线性增加，而是量级上的跃升 。 Arm预测，传统AI数据中心每吉瓦需要约3000万个CPU核心 ，到了Agentic AI时代 ，这个数字将激增至1.2亿个，翻了整整四倍 。Arm CEO Rene Haas进一步指出 ，行业很可能转向256核心甚至512核心的CPU设计。 在配比层面 ，CPU与GPU的比例也在发生根本性变化 。 AMD CEO苏姿丰指出，AI基础设施部署中 ，CPU与GPU的比例正在从过去的1比4或1比8向接近1比1转变 ，在某些智能体数量大量增加场景下，CPU数量甚至可能超过GPU 。中信证券研报认为 ，乐观情形下 ，CPU与GPU配比将达到8：1，预计远期市场规模有望达到2万亿美元 ，比当前GPU市场规模更高。 摩根士丹利测算 ，随着AI智能体基础设施需求激增，预计CPU潜在市场规模（TAM）到2030年达1250亿美元。AMD预计未来几年服务器中央处理器（CPU）总潜在市场年复合增长率超35%，并将2030年市场规模预期从去年预测的600亿美元翻倍上调至1200亿美元 。 逻辑三：订单排到半年后 ，CPU进入“抢货”模式 需求端爆发的同时 ，供给端也在告急 。英特尔CEO陈立武表示，目前只能满足约50%的CPU客户订单。并且 ，英特尔计划10月再度上调PC CPU价格约10% 。 这种供需失衡正在形成量价齐升的格局 。Agent带来数量呈数量级增长且非人类的调用主体 ，每一次任务的编排 、检索 、工具调用都高度依赖CPU算力，AI推理与Agent应用的落地有望持续驱动服务器CPU需求进入一轮供不应求的量价齐升周期。 受益方向有哪些？ 顺着“Agent爆发—CPU需求激增—配套升级 ”这条逻辑链 ，从产业逻辑看 ，受益方向可沿三条主线展开 。 一是CPU相关环节 。Agent的规模化运行让CPU从辅助角色走向任务调度核心，服务器CPU需求从线性增长转向量级提升 ，海外CPU厂商受益于供给紧张和价格上行 ，国产CPU则受益于信创推进与自主可控加速，在政务、金融 、电信等关键领域渗透率有望持续提升。 二是Meta为代表的海外算力扩张 。云厂商资本开支持续加码 ，数据中心集群规模扩大 ，光模块作为算力互联的关键环节，需求确定性强，高速率产品迭代和订单能见度拉长支撑行业高景气 ，产业链从配套器件升级为算力基建核心赛道 。 三是应用端。Muse推动智能体从开发者群体向普通消费者渗透 ，2C Agent有望成为AI应用落地的重要方向，具备场景 、数据和分发优势的软件与平台型公司迎来价值重估 ，AI应用层的商业化空间逐步打开 。 03、相关ETF 创业板人工智能ETF华宝（159363）：光模块+AI应用 ，创业板算力与应用双轮驱动！标的指数“中际旭创+新易盛+天孚通信 ”含量超35%，站在“光”里 ，重点布局光模块CPO龙头 ，是AI算力核心旗手 。联接基金：A类023407 、C类023408。 科创芯片ETF华宝（589190）：同类费率较低*，覆盖芯片全产业链 ，重仓AI芯片 、存储、半导体设备材料等核心环节 ，能够较好地映射AI算力基础设施持续升级所带来的产业发展趋势，进攻性强。联接基金：021225 。 科创芯片设计ETF华宝（589430）：Fabless轻资产模式 ，纯设计端高弹性！标的指数覆盖算力 、存储 、互联与定制、特色感知与SoC四大主线 ，掌握中国芯设计核心力，是AI算力与国产替代的核心旗手 。 港股互联网ETF华宝（513770）：港股AI应用核心，汇聚港股互联网巨头。标的指数重仓阿里巴巴-W 、腾讯控股等云厂商巨头及各领域AI应用公司 ，龙头优势显著 ，支持日内T+0交易 。联接基金：A类017125 、C类017126 。 注：费率详见各基金法律文件。提醒：近期市场波动可能较大，短期涨跌幅不预示未来表现 。请投资者务必根据自身的资金状况和风险承受能力理性投资 ，高度注意仓位和风险管理 。 数据来源：沪深交易所、Wind等。注①：截至2026.9.21 ，根据国证指数，创业板人工智能指数前三大成份股分别为新易盛（占比13.94%）、中际旭创（占比12.87%） 、天孚通信（占比10.57%） 。注②：科创芯片ETF华宝管理费0.3% ，托管费率0.08% ，综合费率0.38%，在同标的指数ETF中费率较低 。注③：截至2026.9.21 ，根据中证指数 ，中证港股通互联网指数前两大成份股分别为阿里巴巴-W（占比14.22%） 、腾讯控股（13%）。 根据基金管理人的评估，创业板人工智能ETF华宝、科创芯片ETF华宝 、科创芯片设计ETF华宝 、港股互联网ETF华宝风险等级为R4-中高风险 ，适宜积极型（C4）及以上的投资者 ，适当性匹配意见请以销售机构为准 。 风险提示：科创芯片设计ETF华宝被动跟踪上证科创板芯片设计主题指数，该指数基日为2019.12.31，发布日期为2024.7.26；科创芯片设计ETF华宝被动跟踪上证科创板芯片设计主题指数 ，该指数基日为2019.12.31 ，发布日期为2024.7.26；港股互联网ETF华宝被动跟踪中证港股通互联网指数，该指数基日为2016.12.30指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整 ，其回测历史业绩不预示指数未来表现 。文中指数成份股仅作展示 ，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论 、预测 、图表、指标 、理论 、任何形式的表述等）均只作为参考 ，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另 ，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任 。基金投资有风险 ，基金的过往业绩并不代表其未来表现 ，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资须谨慎 。 MACD金叉信号形成 ，这些股涨势不错！
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