这两则消息分别代表了AI投资中“算力基础设施（卖水人）”与“应用落地（淘金者）”两个不同阶段的核心逻辑变化。
一、 硬件端指引：算力“第二极”崛起，关注“谷歌链”补涨机会
摩根士丹利关于谷歌TPU产量“爆炸式增长”的预测，意味着AI芯片市场不再是英伟达的独角戏，谷歌自研芯片（TPU）产业链正在成为一个新的、巨大的独立增量市场。
投资逻辑变化：从“英伟达依赖”到“多链并存” 过去两年，AI硬件投资高度绑定英伟达（Nvidia）供应链。现在，谷歌TPU产量的激增（2027年500万块，甚至可能外销）意味着供应链逻辑发生了质变。
寻找那些“既在英伟达链上，又打入了谷歌/亚马逊自研链”的通吃型企业，或者像赛微电子这样具有谷歌架构独特稀缺性（OCS MEMS）的标的。
二、软件端指引：Agentic AI 是应用落地的“真·黎明”
亚马逊AWS re:Invent发布的重点在于Agentic AI（代理式AI），即AI不再只是“陪聊”，而是能“自主干活”。这标志着AI应用进入了实质性生产力阶段。
投资逻辑变化：从“大模型军备竞赛”到“企业级自动化”
以前（GenAI）： 用户问，AI答（生成文本/图）。商业价值主要在于创意辅助。
现在（Agentic AI）： 用户给目标，AI自主拆解任务、调用工具、监控流程、完成工作（如自动处理客服退款、自动写代码并部署）。这直接对应企业的降本增效，意味着B端客户更愿意买单。
三、 总结：具体的投资策略建议
结合两则消息，目前的AI投资策略应采取“哑铃策略”：
左手抓“非N”算力基建（短期爆发力），继续关注光模块/光器件（确定性最高）。
右手布局Agent应用生态（中长期潜力）：亚马逊的动作表明2025年是AI Agent爆发年。
AI产业链的三大机会及核心逻辑：
第一大机会：AI算力基础设施（确定性最高）
核心逻辑：“卖铲人”，无论哪家大模型的AI能获胜，都需要买他们的硬件。核心逻辑：Scaling Law（缩放比例）+缩放法则（缩放）+军备竞赛。只要大模型的参数量仍在增加，对算力的需求就是指数级的。北美四大云厂商（微软、谷歌、亚马逊、Meta）的支出（Capex）仍然创新高，这是该板块业绩的基石。
算力芯片，英伟达不仅是唯一选择，“去英伟达化”的自研芯片（ASIC）正在爆发（如谷歌TPU、微软Maia）。关注英伟达供应链，同时高度定制芯片（ASIC）产业链（今日谷歌TPU概念大涨即关注逻辑）。
光通信（光模块/CPO）：“算力看卡，更看网”。百万张显卡联网，数据传输速度不仅仅是瓶颈。算力越强，安装的光模块速率必须增益（从400G走向800G、1.6T）。
第二大机会：AI端侧硬件/边缘侧（爆发力最强）
核心逻辑：“新载体”，AI大模型从云端下沉到手机、电脑和机器人里。 核心逻辑： 硬件换机潮+边缘推理。
AI PC / AI Phone（消费电子）：消费电子市场沉寂已久，AI是唯一的换机动力。各大厂商（苹果、高通、联发科）都在推端侧AI芯片。人形机器人（具身智能），人工智能的终极物理形态。大模型给了机器人“大脑”，使其能够听懂人的语言并执行任务。这是继智能手机之后的下一个万亿级别的步骤。
第三大机会：AI应用与赋能（天花板最高）
核心逻辑：“淘金者”。将技术转化为生产力，赚取用户的钱。 核心逻辑： **降本增效降低本增效+新流量入口。
AI Agent（智能体），从“你问它答”演变为“你吩咐它做”（如帮我订票、写代码、做报表）。这是软件行业商业模式的重构。多模态内容生成（媒体/游戏），只需输入文字即可生成视频（Sora）、3D模型、游戏场景。大幅降低内容制作成本。自动驾驶，特斯拉FSD（完全自动驾驶）引入端到端大模型技术，加速了L3/L4级自动驾驶的落地。
关键点：智能座舱、运输计算平台。
AI算力资本支出指引向好，传输硬件持续受益
据公司定期报告数据披露，包括微软、谷歌、Meta、亚马逊在内的北美四大云厂商2025年第三季度资本开支约为1124.7亿美元，环比增长18.38%，总规模为2019年以来最高水平。
根据 36 氪研究院数据，2024年中国大模型市场规模约为 294.16 亿元，预计 2026 年将突破700 亿元，行业正处于爆发式发展阶段。
1.海外四大科技公司资本开支持续上升
2.中国多模态大模型市场规模和应用场景分布
3.人工智能对以太网光模块市场的影响
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