2025年，AI技术迎来密集迭代，如Grok 3、DeepSeek稀疏算法、GPT-4o免费开放等。这些技术突破不仅优化了AI性能，还降低了训练与推理成本，加速了AI应用的商业化落地。这一系列事件对A股和港股科技板块的投资逻辑产生了深远影响，市场投资逻辑从关注算力基础设施迅速向AI应用端扩散，“AI+”成为市场关注的重点。
AI技术突破重塑了投资逻辑。李涛指出，AI技术突破增强了市场对AI技术的信心，改变了科技股估值逻辑，投资者更看重企业技术创新与增长潜力。技术优势企业将获得更高的估值，带来新的投资机会，如AI医疗等领域前景广阔。翟森认为，未来开源基座模型将成为“数字公共品”，厂商通过计算服务、工具链优化获取收益，商业模式开始逐步清晰。国内与海外的技术代差消失，国内科技巨头未来有可能从AI产业的追赶者成为引领者。张小郭表示，AI技术突破不仅优化了AI性能，还降低了训练与推理成本，加速AI应用商业化落地，催生出新软硬件产品，推动传统IT架构变革。市场投资逻辑从关注算力基础设施转向AI应用端，“AI+”成为焦点。邓心怡提到，DeepSeek的崛起标志着中国AI技术在全球范围内的竞争力显著提升，其高性能与低成本的特性不仅推动了国内科技股的估值重构，还引发了外资对中国科技资产的重估。李延峥认为，DeepSeek带来的影响可以总结为“算力平权”和“模型平权”。算力端证明现阶段有限的算力投入后训练强化学习，要比投入预训练增加模型参数更为陡峭的Scaling Law斜率。应用端，DeepSeek已使得国内各种应用可以低门槛接入顶级模型。
DeepSeek-R1和Grok 3策略存在差异。翟森表示，DeepSeek-R1通过创新训练与开源模式，打造专业化、低成本的推理引擎，降低训练成本，侧重在有限算力下创新算法，将算力向推理端倾斜；Grok 3追求通用性与实时功能，依赖强大计算能力和平台整合，沿袭北美大规模预训练路径。虽然二者策略不同，但投资逻辑本质未变，算法创新和大规模算力相互依存。张小郭认为，DeepSeek路线降低了AI技术的使用门槛，催生AI应用端的爆发，带来众多AI垂直应用、端侧AI硬件等方面的投资机会。Grok路线重点依赖大规模算力，投资机会主要集中在算力芯片、光模块、IDC、云服务等算力基础设施领域。李涛指出，DeepSeek-R1通过优化数据和算法，追求效率和成本降低，其开源特性推动了AI能力的民主化，促进了技术的快速迭代和创新。Grok 3则是通过大规模算力投入实现性能突破，成为“大力出奇迹”的典型。邓心怡认为，DeepSeek-R1聚焦“低成本 + 高性能”开源策略，凭借低推理API价格和优质蒸馏小模型，降低AI开发应用门槛，推动技术普惠与生态共建，在端侧智能等领域投资价值巨大。Grok 3借助海外大规模算力集群，提升模型边际能力，融合多模态和思维链能力，投资逻辑侧重高难度思考推理应用及前沿技术研发。李延峥表示，Grok 3是预训练阶段堆算力、做大模型参数的代表，而DeepSeek-R1则在后训练和测试时间缩放方向上发力，获得比资源投入预训练更好的效果。具体到投资上，预训练相关的投资主要依赖于海外AI大厂的资本开支，而现在范式转变后，应用侧和推理算力或会获得更好的增长预期。