AI产业链就像盖一栋楼。它分成三层：上游、中游和下游。
最底下是上游，负责提供硬件。硬件就是盖楼用的钢筋水泥。这里面包括芯片、服务器、光模块这些东西。没有这些，什么都干不了。比如英伟达，它就是做芯片的，现在AI公司都得买它的芯片，所以它很赚钱。
中间是中游，负责提供技术和模型。他们就像大楼的设计师和施工队。他们用上游的硬件，开发出各种AI大模型。我们常说的ChatGPT、文心一言，就属于这一层。他们决定了AI有多聪明。
最上面是下游，也就是各种AI应用。这就像盖好的楼里，装修好的一个个房间。我们手机里用的各种AI软件，比如帮你写东西的、画画的、聊天的，都在这一层。这一层离我们普通人最近，也是竞争最激烈的地方。
AI应用解析
AI应用就是一个会学习的程序。你给它很多资料，它就自己学。学会了就能模仿人看东西、听声音、说话，甚至思考。然后它就可以帮你干很多活。
比如，你手机上的语音助手就是AI应用。你问它今天天气怎么样，它能听懂并且回答你。还有，短视频平台会给你推荐视频。它通过分析你看过的内容，猜你喜欢什么，然后就推给你看。这也是AI应用。现在，它还能帮你写邮件、做设计图、辅助医生看CT片。
市场上的AI应用有很多种，功能也不同。我把它们分了分类，这样看得清楚点。
| 应用类别 | 它能帮你做什么 | 举个例子 | 解决了什么问题 |
| 内容生成 | 你说一句话，它帮你写文章、画图、做视频。 | ChatGPT、Midjourney、Sora | 解决了没灵感、制作慢、成本高的问题。 |
| 对话交互 | 陪你聊天，当你的助理，或者扮演某个角色。 | MiniMax的星野、豆包 | 解决了孤单、查资料麻烦的问题。 |
| 效率工具 | 帮你整理会议记录，帮你写代码。 | Notion AI、微软的Copilot | 解决了重复劳动多、处理信息慢的问题。 |
| 行业解决方案 | 在金融、医疗这些专业领域，帮你做分析。 | 同花顺iFinD、AI医疗影像诊断 | 解决了一些行业门槛高、需要很多经验的问题。 |
| 多模态应用 | 它既能看懂图片，又能听懂声音，还能跟你对话。 | 谷歌的Gemini、国内的Kimi Chat | 解决了只能用一种方式和机器沟通的问题。 |
你看，AI应用已经不是一个东西了。它是一堆工具，正在进入我们工作和生活的每个角落。
AI应用-发展正当时
过去两年，AI公司都在比谁的模型更厉害。但是现在，情况变了。
今年，智谱华章和MiniMax都去香港上市了。上市就意味着，不能光讲技术故事了，得拿出真东西给市场看。你得告诉大家，你有多少用户，赚了多少钱。所以，AI行业进入了“价值验证”阶段，资本市场会检验你的技术到底值不值钱。
MiniMax的数据就很好。它的月活跃用户数，2023年是314万。到了2024年，就涨到了1910万。后来更是涨到了2762万。用户涨得这么快，主要是靠它的社交产品Talkie和星野。
而且，用户不只是用，还愿意花钱。2023年，平均每个用户一年花6美元。到了2025年前九个月，这个数字变成了15美元。这说明，大家觉得这个东西有用，愿意为它付费。它的另一个产品海螺AI，用户花的钱更多，从36美元涨到了56美元。这证明它的商业模式是跑得通的。
AI应用能发展起来，离不开软件的支持。模型再好，也得装在软件里才能用。创业板软件ETF华夏（159256）这个基金，就投了很多软件公司。它重仓的昆仑万维、同花顺，都是软件行业的龙头。这些公司要么自己在做AI应用，要么给AI应用提供支持。如果你想投资AI软件这个方向，又不知道选哪家公司，可以关注一下这个基金。
上游产业链–基础硬件
我们前面说了，AI产业链最底层是硬件。它们是AI的发动机。没有硬件提供的算力，再厉害的AI模型也跑不起来。这就跟淘金热的时候一样，最后最赚钱的，往往不是挖金子的人，而是旁边卖铲子和牛仔裤的。
在AI时代，硬件就是“铲子”。这里面最重要的有几个东西：光芯片、服务器、光模块。
服务器，你可以理解成给AI模型住的“房子”。模型越大，需要的“房子”就越多、越好。
光芯片和光模块，就像是连接这些“房子”的超高速网线。信息在服务器之间传来传去，速度必须快。不然，训练一个大模型可能要花好几年。
现在，所有公司都在抢算力。所以，谁能提供好的硬件，谁就有话语权。这就是为什么英伟达这么重要，因为高端的AI芯片基本都是它在卖。我们现在用的每一个AI应用，背后都有成千上万的硬件在不停地工作。
AI应用–3大核心蓝海赛道
国家现在在大力推“人工智能+”，意思就是让AI进入各个行业。模型、数据、算力这些基础也越来越好。我觉得有三个方向，机会很大。
1、AI+营销（GEO）
你先要明白，我们找信息的方式变了。
以前，我们想买东西，就去百度搜。所以商家都去做SEO，就是想办法让自己的网站排在搜索结果的第一页。
后来，我们开始刷短视频，等平台推荐。商家就开始研究推荐算法。
现在，很多人开始直接问AI。比如，“我想买一台适合新手的相机，有什么推荐？” AI会直接给你一个答案。GEO，就是生成式引擎优化。它的目的，就是让AI在回答这类问题的时候，能提到你的品牌和产品。
GEO是怎么做的呢？我们举个例子。假设你是一个卖相机的商家。
第一步，你要分析用户会问AI什么问题。比如，“新手相机推荐”、“旅游用什么相机好”。
第二步，你要围绕这些问题，写很多高质量的内容。比如，详细的相机评测、给新手的购买指南、不同场景的相机使用教程。
第三步，把这些内容发布到网上，比如你自己的博客、知乎、或者其他平台。
第四步，AI会学习到你发布的内容。当再有用户问类似问题时，AI就可能根据它学到的知识，来组织答案，最后就可能推荐了你的相机。
这个市场现在发展很快。Garter预测，到2028年，传统搜索引擎一半的流量，都可能被AI搜索抢走。这意味着，营销的阵地正在转移。
创业板软件ETF华夏（159256）持仓的昆仑万维，就在布局AI搜索和营销。所以它也能从GEO的发展中受益。
2、AI+短/漫剧
短剧很火。当它和AI结合在一起，就更有意思了。
以前做一部动画片，成本很高，也很花时间。你需要画师一张一张地画，需要配音，需要后期制作。
但是，AI改变了这一切。AI可以帮你写剧本、画角色、配音、甚至直接生成视频。这让做动漫的门槛和成本都降了很多。
现在用AI做动漫短剧，流程大概是这样的：
第一步，用ChatGPT这样的工具，输入你的想法，让它生成一个短剧剧本。
第二步，用Midjourney这样的AI绘画工具，根据剧本生成主要的角色形象和场景图片。
第三步，用Sora或者快手的可灵这些AI视频工具，把你画的图片变成会动的视频。
第四步，用AI配音工具，给视频加上声音和对话。
这样，一部AI动漫短剧就做好了。整个过程可能只需要几天，成本也比传统方式低。
这个市场有个特点。数据显示，看AI漫剧的观众里，超过90%是男性。而传统短剧的观众，大部分是女性。这说明AI漫剧没有去抢原来的市场，而是开辟了一个新的市场。现在，像阅文集团、快手、抖音这些公司，都在进入这个领域。
3、AI+电商
AI也在改变我们买东西的方式。
传统的电商，是“人找货”。你需要打开淘宝或者京东，在搜索框里输入你想买的东西，然后在一大堆商品里自己挑选、比较。
但是AI电商，可以做到“货找人”，或者说是“方案找人”。你不用再自己去搜了。你可以直接告诉AI你的需求。
举个具体的例子。你想买一双跑鞋，你可以直接对你的手机语音助手说：“我体重80公斤，每周跑步三次，每次跑5公里，主要是在柏油马路上跑。帮我推荐一双合适的跑鞋，预算在800元以内。”
AI会理解你的所有要求。然后，它会整合网上的信息，直接给你推荐几款最合适的跑鞋，并且附上购买链接。你只需要点一下，就能完成购买。整个过程，你都不需要打开任何购物App。
这个改变是很大的。它把购物的起点，从“搜索框”变成了“对话框”。未来，谁能掌握这个对话的入口，谁就能在电商市场里占有优势。现在，OpenAI已经在尝试这个功能。国内字节跳动的豆包，也接入了抖音商城，可以在对话里直接推荐商品。
总结
总的来说，2025年，AI总算从一个概念，变成了能实际使用的东西。
国外的OpenAI在前面带路，国内的公司也在后面紧追。技术上能实现了，商业上也有人愿意付钱了。
政策也在支持。算力这些基础条件也准备好了。所以，现在是AI应用开始大规模出现的时候。
未来谁能在这个市场里胜出？我觉得有三类人。第一类，是本身就有大量用户的平台。第二类，是在某个垂直行业里有很深积累的公司。第三类，就是那些提供硬件和算力的公司。
AI发展的浪潮已经来了。
