《徽声在线》7月22日讯（记者 张宇，实习记者 陈思瑶）“过去，投资主要聚焦于资本性支出（capex）相关的上游硬件领域，但近一两个季度，单纯增加capex已难以满足市场需求。”国联民生研究所副总经理兼海外研究首席分析师孔蓉在接受本报记者采访时指出，“AI基础设施建设和应用落地的周期，相较于互联网和云计算时代，显得更为漫长。因此，无论是存储周期还是硬件周期，都将经历更长时间跨度的发展。”

2026年7月19日，孔蓉做客WAIC 2026徽声在线专访直播间，分享了她对全球AI产业的独到见解。孔蓉团队长期深耕全球AI产业一线，对AI硬件、上游供应链、应用场景及模型发展有着深入的跟踪和研究。

孔蓉认为，AI产业正稳步前行，大厂财报表现值得期待。中国的大模型和开源生态在全球范围内展现出强大的市场竞争力，为AI商业化开辟了广阔的空间。然而，由于供需不匹配问题长期存在，整体硬件和基础设施建设仍处于初级阶段。

全球AI步入商业化盈利“黄金期”

随着AI技术的迅猛发展，全球AI产业今年以来与以往最显著的区别在于，它已真正迈入商业化落地的盈利阶段，尽管股市波动不断。

资本市场波动加剧，引发了对META算力租赁业务是否意味着“算力过剩”的担忧，同时，股市也密切关注大厂未来的现金流状况。但孔蓉认为，META涉足算力租赁领域，恰恰反映了整体算力需求的旺盛。“当前算力租赁市场，预计两三年内即可实现成本回收。”

此外，孔蓉透露，META在重新评估业务后，决定在美国再投资约400亿美元用于数据中心建设。

在她看来，近期市场的波动更多与交易层面和去杠杆因素有关。从产业进展来看，AI产业仍按既定节奏稳步发展。随着大厂财报季的临近，市场不仅关注capex本身，更期待商业化收入的增长情况。

“过去，投资主要围绕capex进行上游硬件投资，但近一两个季度，单纯增加capex已不足以满足市场需求。投资者更加关注在持续投入下，投资回报率（ROI）如何，以及未来收入能否持续增长。因此，在财报季，我们更关注AI企业的盈利能力及其持续性，这是影响AI投资的关键因素。”孔蓉分析道。

孔蓉对云厂商的财报持乐观态度。她认为，商业化年度经常性收入（ARR）的增长是影响AI板块及投资的重要指标，投资应重点关注Anthropic和OpenAI等领先企业。基于前期收入的快速增长，后续收入增速同样值得期待。近期，Anthropic发布的claude fable 5等新模型能力出众，国内Kimi K3发布后ARR拉动迅速，这些都是重要的市场指标。

国内大模型与开源生态竞争力凸显

与海外模型在AI编程辅助、智能、算力等方面的激烈竞争相比，国内大模型曾一度给人“定位模糊”的印象。那么，未来国内大模型将如何展现其核心竞争力呢？

孔蓉认为，中国大模型正保持快速发展态势。

她向记者表示，Kimi K3发布后，不仅在国内引起广泛关注，海外生态和市场也对其模型能力给予了高度评价。这表明，中国大模型和开源生态仍在快速推进。在当前海外token成本不断攀升的背景下，开源模型因其高性价比而备受青睐，甚至一些美国公司也开始关注并使用开源模型。因此，开源AI的市场份额有望逐步提升，使中国大模型和AI开源生态在全球范围内具有更强的竞争力。

针对业界对“AI模型可能颠覆软件业”的担忧，孔蓉认为，虽然AI模型能力不断增强，在更多场景下实现落地，导致AI产业链价值分配与原有软件生态存在差异，但核心与数据相关、与安全认证相关的应用仍具有广阔的发展空间。

未来，模型和AI的更强能力将进一步拓宽应用场景，不仅限于编程代码，还包括桌面端Agent、机器人、生物医药等多个领域。这将为产业和投资带来众多机会。AI不仅推动自身模型迭代，还将促进其他技术的发展，提高许多行业研发端的投入效率和原有研发效率，这也是AI商业化收入的重要来源。

硬件与基础设施建设仍处于初级阶段

随着今年商业化进程的加速，上游硬件需求持续旺盛。然而，扩产能并非一蹴而就，供需不平衡问题长期存在，推动了上游需求的持续增长。无论是GPU、存储还是MLCC（多层陶瓷电容器）等核心公司股价均大幅上涨，现货市场也表现亮眼。孔蓉认为，尽管市场波动不断，但AI硬件前景依然广阔。

“AI周期与互联网周期、云计算周期均不相同，其基础设施建设和应用落地周期更长。因此，无论是存储周期还是硬件周期，都将经历更长时间的发展。”孔蓉分析道。

基于这一判断，她认为，随着AI模型迭代和应用发展，需求未来仍将保持增长态势，但整体仍处于初级阶段。“供需不匹配问题将长期存在，硬件机会仍未结束，无论是存储还是其他硬件领域。”

除了上游硬件外，能源和电力将成为影响AI发展的关键因素。中国作为电力大国，基础设施完善；但在海外，电力将成为核心瓶颈。因此，从整体投资机会来看，上游硬件和基础设施仍处于初级阶段，尚未完成全面布局。

（徽声在线记者张宇 陈思瑶）