协会新闻｜吴世春：AI不是一个产品，而是一条产业链

从算力底座到产业应用，AI投资的价值重心正在发生迁移

TECHUB NEWS 香港报道｜记者 Alma Li｜2026年8月25日

核心观点：吴世春将AI投资概括为三条主线：周期为锚、硬科技为核、政策为势。他判断，2026至2030年是新一轮康波周期的战略布局黄金窗口；中美科技博弈的本质是算力霸权之争，“封锁越严，国产替代空间越大”；AI投资的评价标准，正从参数和榜单转向收入、续费与可复制的商业结果。

8月24日，由全球价值投资协会、香港股权投资协会主办的“金融资本与科创独角兽平行论坛”（Financial Capital Meets Sci-Tech Unicorns）在香港举行。梅花创投创始合伙人、全球价值投资协会副会长吴世春以《AI投资机会与思考》为题发表演讲，从康波周期谈到中美科技博弈，从“十五五”规划谈到AI产业链的价值迁移，并对未来三年的投资机会给出判断。

从“泡沫”谈起：榜单会变，框架要稳

演讲开场，吴世春以“泡沫”为引子。他打趣说，没上车的人容易把它看成泡沫，上了车的人，往往觉得价值很扎实。话题轻松，指向的却是早期投资最基本的矛盾：市场热度变化很快，企业成长和产业成熟却需要时间。

他提到，这两年大模型领域的排名几乎每隔两三个月就会变化一次。如果投资判断始终跟着榜单走，很难建立稳定的方法。

吴世春把自己的框架概括为三点：周期为锚、硬科技为核、政策为势。周期用于判断技术革命所处的位置，硬科技决定企业能否形成难以复制的能力，政策则影响资金、产业资源和市场制度的配置方向。

人生发财靠康波

“人生发财靠康波。”这是吴世春反复讲的一句话。康波，即康德拉季耶夫周期，跨度约50至60年，由“周期天王”周金涛系统阐释，技术革命是驱动它轮动的核心引擎。一个人一生中，真正改变命运的康波机遇只有三次，财富的积累，本质是对周期红利的捕获，而不是劳动的简单叠加。

那么现在处于什么位置？他的判断是：第五轮康波萧条期接近尾声，第六轮康波——以AI为驱动的智能革命——刚刚萌芽，2026至2030年是这一轮的战略布局黄金期。他把当下类比为1995年的互联网：基础设施建设期刚开始，未来会诞生一批万亿市值的科技公司。与互联网和移动互联网相比，AI带来的不只是效率工具，而是对生产力和生产资料的重构，这个红利期可能持续数十年。

演讲开场，他还讲了自己的一笔老投资：十多年前，以数百万元天使投资珞石机器人，是其最早的天使轮投资方；这家公司近期在香港上市，账面回报约10亿元。他用这笔交易说明长期主义的含义：投资赚的是对时代认知的钱。

中美博弈，本质是算力霸权

谈到中美科技竞争，吴世春的表述很直接：这场较量的本质，是算力霸权之争。

他梳理了制裁路径：2022年高端GPU断供，2023年实体清单扩容，2024年制造设备封锁，2025年延伸到先进封装。但他得出的结论相反——“封锁越严，国产替代空间越大”。假如高端芯片和关键设备可以完全自由流通，很多本土产业未必会在这么短的时间里获得如此密集的资本投入。

由此，他划出三条黄金赛道：算力层，国产GPU、算力调度、智算中心；制造层，先进封装、Chiplet；应用层，工业软件、行业大模型、AI原生应用。越接近关键瓶颈，技术价值可能越高，相应的研发难度和商业风险也越大。

支撑这个判断的，是他归纳的中国四重优势：庞大的制造业基础与丰富的产业场景，国家资本、地方产业资本与社会资本的协同能力，持续的工程师红利，以及完整的产业链。“中美科技博弈不是短期摩擦，而是一场长达20年的马拉松。”他说，硬科技既是国家竞争力的支撑，也是时代给投资者穿越周期的礼物。

政策给出方向，企业仍要完成验证

政策，是吴世春框架中的第三条主线。已经发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》将数智化发展单独成篇，并提出统筹推进算力设施、模型算法和高质量数据供给。

资本市场制度也在提高对未盈利科技企业的包容度。2025年6月，中国证监会发布《关于在科创板设置科创成长层、增强制度包容性适应性的意见》，重启未盈利企业适用科创板第五套标准，并将适用范围扩大到人工智能、商业航天、低空经济等领域。资金端，国家集成电路产业投资基金三期注册资本3440亿元，为研发周期长、投入规模大的硬科技企业提供更长期的资本支持。

不过，方向清楚并不意味着投资变得简单。吴世春把未来数年的投资环境比作一场“开卷考试”：题目已经摆在桌面上，政策可以标出重点，但企业仍要解决技术、产品、客户和现金流问题，投资机构也仍需独立验证，并为判断失误承担成本。

用他的话说，从资金、产业、需求到退出，中国已经构建起“全球最具确定性的硬科技政策闭环”。

五层蛋糕：底层决定上限，顶层决定价值

讲到具体怎么投，吴世春借用了黄仁勋提出的“五层蛋糕”框架：能源层、芯片层、基础设施层、模型层、应用层，自下而上，层层依赖。

“底层决定上限，顶层决定价值。”能源和芯片是AI的“硬基础”，决定算力天花板；模型和应用是“软引擎”，决定商业厚度。按他的测算，芯片层价值占比最高，约35%；基础设施层约20%；模型层、能源层、应用层各占约15%。

这套结构的意义，是避免把AI等同于大模型。目前产业价值较多集中在芯片和模型层，随着技术扩散，价值会继续向算力基础设施和应用端流动。对早期投资机构而言，更大的增量机会可能来自应用层，即能够进入企业核心流程、提升实体经济效率的产品。

未来三年：三个判断

算力供给仍将偏紧

吴世春预判，算力供给偏紧的状态可能持续到2028年，算力调度和先进封装是核心瓶颈。衡量算力投资不能只看设备数量，还要看能源成本、集群利用率、互联效率和软件调度能力。

AI应用将更多进入企业核心流程

他预计，AI应用将进一步由面向消费者转向面向企业，工业制造可能成为价值最集中的场景。企业对降本增效、质量控制、研发提速和生产安全有明确需求，能够嵌入真实流程、产生可衡量结果的产品，更容易形成稳定收入。

国产替代进入深水区

“有没有”的问题解决之后，市场会进一步追问“好不好用”：性能、可靠性、成本和生态成为新的筛选标准。只靠概念和政策标签的公司会被淘汰，真正掌握技术、能完成产品化并赢得客户的企业才会留下。

演讲最后，吴世春把话题收束到写在演示文稿最后一页的一句话上：“一个人的财富，本质是他对时代认知的变现。”

编辑说明：本文由TECHUB NEWS记者Alma Li根据2026年8月24日论坛现场录音及演示材料整理，有删节，已经分论坛主办方同意发布。正文采用第三人称报道体，仅保留能够从现场录音、演示材料或公开权威资料确认的内容；无法核准的专有名词、案例和数据未予采用。文中政府公开文件链接已经核实。

免责声明：本文仅作信息交流，不构成任何投资建议。

相关公开资料：

1. 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》｜中国政府网

2. 中国证监会关于在科创板设置科创成长层、增强制度包容性适应性的意见

3. 国家金融监督管理总局关于中国银行参与投资设立国家集成电路产业投资基金三期股份有限公司的批复