赵建系西京研究院院长 、中国首席经济学家论坛成员

本文核心观点来自西京投资集团2025年11月月度形势分析会。会上西京投资主席兼首席投资官刘央女士，西京研究院院长赵建博士，西京上海基金经理，西京新加坡基金经理，顶级Delta One交易员以及参会人员分别发表了自己的看法，会议内容整理如下：

核心观点

当下，我们正站在人工智能范式革命的历史起点，也是人类文明实现跨越式发展的临界点。当下AI的发展绝非寻常的科学技术迭代，而是一场深植于人类文明演进的生产力革命，其深度与广度将远超互联网与移动互联网浪潮的总和。这场革命的标志性事件已然显现，英伟达市值突破五万亿美元，其市值规模不仅远超我国几十年所积累外汇储备，更是超越了第三大经济体德国的GDP。资本市场的终极认可，折射出的正是人工智能在未来人类发展中的颠覆性价值。本质上，这是一场技术催化的文明范式跃升，其影响力将从技术生态渗透至产业逻辑、经济形态、社会结构乃至全球竞争格局。从技术落地到产业爆发，这场革命的进程已清晰可见——ChatGPT 横空出世三年来，我们见证的只是大模型的牛刀初试，未来十年，AI 产业的繁荣周期仍将延续，其重塑世界的能力也将持续释放。在这个过程中，我们同时也会见证一场史无前例的史诗级的泡沫和财富盛宴。毕竟，每一轮伟大的工业革命，都必伴随泡沫的膨胀、疯狂以及最终崩溃来“献祭”，然后才会迎来真正的新英雄时代。

注：下文内容将有限释出，如您对全文感兴趣，我们诚挚欢迎您加入西京研究院爱脑会并获取全文。

01

技术范式迁移：从比特到Token的文明演进

理解这场革命，需把握其技术范式的根本性跃迁。计算技术的发展史，实则是人机交互带宽单位的进化史。这一演进可划分为三个阶段，每一阶段都催生了不同的商业生态与巨头阵营。

第一阶为比特（bit）时代，以C语言等早期语言为代表，交互单位为二进制比特。此阶段的核心在于通过复杂指令序列实现人类流程的数字化与自动化，可显著提升事务处理的精确性。微软Windows与甲骨文数据库系此时代的典范，通过销售软件许可，成就了首批科技巨头，比尔·盖茨、拉里·埃里森等人物成为了时代符号。

第二阶为字节（byte）时代，伴随互联网与移动互联网普及，交互单位进阶为字节。算法、数据、算力形成初步闭环，核心价值转为优化人与信息的连接效率，破解了信息不对称难题。谷歌搜索与字节跳动等推荐算法系杰出代表，依托平台经济与流量分发机制重塑商业形态，凭借移动互联网红利，通过优化信息路径崛起为新一代巨头。网络效应成为了这一阶段价值扩张的核心引擎。

而今，我们迈入第三阶：Token时代。此处的Token非狭义的“代币”，而应该定义为人机交互的“有意义片段”——一个远大于比特与字节的信息单位，使机器得以理解与生成连贯的“意义”，而非仅处理孤立的“数据”。正是基本单位的变革，催生了机器的类人“创造力”。Token的生成与处理完全依赖两大支柱：海量高质量数据集与强大并行算力。这一底层逻辑的变革，使得提供算力生产资料的企业，获得了巨大的市值，这一按劳分配逻辑具备很强的内在合理性。例如，中际旭创作为A股光模块关键企业，其市值从数百亿飙升至数千亿，正是Token时代算力需求爆发的直接印证，也是AI基础设施重要性的鲜明例证。

人工智能繁荣刚刚起步，仍将有十年以上黄金发展期。这场变革的核心是“人机沟通带宽”的范式革命。当沟通带宽实现指数级扩张，“超级个体”价值将被极度放大。未来，由极少数人管理数百亿美元基金，或小团队创建数十亿美元公司，皆可成为可能。

02

产业格局重构：“前店后厂”模型与全球供应链博弈

在技术范式驱动下，人工智能产业正自发形成“前店后厂”模型，深刻重塑全球产业链、价值分配与地缘格局。

“后厂”指Token生产环节，核心竞争力在于控制“生产成本”。其关键战略要素有二：电力与晶圆。AI数据中心能耗惊人，训练顶级大模型耗电量堪比中小城市数日用电，稳定廉价电力成为发展的生命线乃至关键瓶颈。同时，作为算力载体的芯片，其先进制程产能成为全球竞争的焦点，战略意义凸显。

出于供应链安全与算力主导权忧虑，美国科技巨头正向上游半导体领域进行垂直整合：谷歌自研TPU芯片、特斯拉联姻三星建晶圆厂、苹果也正在评估与英特尔的深度合作。地缘政治风险与对现有产能分配不满则是背后的直接动因。此前，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼要求台积电扩产遭拒，也侧面推动了“星际之门”等算力自建计划的启动，以彻底解其决算力供应链瓶颈。

这一产业趋势客观上成为美国政府升级基础设施的催化剂。美国政府以AI对电力与芯片的巨量需求为战略支点，正在推动两项战略级任务：一是升级老旧电网，提升国家能源效率与区域竞争力；二是重构全球半导体供应链，推动高端制造业回流美国。华盛顿与硅谷形成高效协同，AI产业正在产生巨大全球虹吸效应，吸引全球资本与人才涌入电力和半导体上游。

“前店”指Token分发、应用与消费环节，价值取决于“生态壁垒”与“用户触达能力”。拥有庞大用户生态与强大品牌的公司，在AI应用分发上具有天然优势。如谷歌凭借安卓与搜索、苹果依托iOS生态、特斯拉以智能汽车网络为落地场景等，而“前店”则是AI模型实现商业价值的必经之路。

由此可以看出，……

03

全球金融市场响应：资产重估与风险演化

当下深刻的产业变革正引发全球资本市场价值重估，并改变市场风险结构。需对不同市场与资产类别采取差异化分析视角与投资策略。

对美股市场，我们的核心判断为系统性风险可控，核心资产仍被低估。尽管近期市场波动，如部分科技公司CDS利差走阔以及个别银行车贷欺诈引发的金融稳定忧虑。然而，深入分析表明，此次更多是信贷市场内部结构性因素引发的技术性冲击，而非宏观环境恶化的前兆。

微观机制在于……

对年底短期展望，市场或因宏观扰动因素……

对A股市场，其运行逻辑与美股不同。临近年关……

从中长期视角，……

对于其他热门亚太市场，……

本小结内容每一项均有详细分析，欢迎您加入西京爱脑会会员获得全文报告。

04

机构化与交易化背景下，散户币圈投资难度飙升

加密货币市场因高波动性与独特的社群驱动特征，其投资逻辑需要独立看待。当前加密货币市场的运行逻辑与以往周期存在本质区别，呈现出鲜明的结构性分化特征。市场已从散户驱动转向机构主导，由长期只有转为波动交易，导致流动性分布严重不均，深层脆弱性开始凸显。

市场流动性结构转变：本轮行情的资金并非“自下而上”由广大散户流向市场，而是“自上而下”由华尔街等机构通过特定管道注入。这主要体现为两条路径……

主要风险与盈利模式转变：……

05

A股科技类资产的历史性转变

今年科技板块已完成对金融板块的历史性超越，信息技术板块市值达到24万亿元，占全市场总市值的20%，这一比例较上一次牛市的2015年提升了10个百分点，成为A股名副其实的第一大板块。金融板块市值虽仍有22万亿元，但占比已降至18%，较2015年则下降了约5个百分点，科技板块市值占比的提升幅度几乎是金融板块下降幅度的两倍。从行业市值排名看，科技板块（20%）>金融板块（18%）>工业板块（12.5%），这一排序彻底颠覆了2015年金融（23%）>工业（15%）>科技（10%）的牛市占比格局。

而在本轮牛市中的行业贡献度数据则更具说服力。从3000点到4000点的上涨过程中……

结构的分化不仅体现在行业层面上，科技股内部也呈现高度集中化特征……

06

具体投资机会扫描与风险考量

基于对技术趋势、产业格局与金融市场影响的综合分析，可梳理多层次、差异化的投资机会，投资者可以根据自身风险偏好与投资目标进行配置。

首先是“核心基石性机会”，……

其次是“核心衍生型机会”，具体可细分几方向：

1、电力基础设施：

2. 特定硬件与技术：

3. 数据与模型即服务：

第三类是“替代性供应链机会”，……

第四类是“A股结构性机会”……

于具体标的选择与投资执行，需综合考虑多维度：……

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结语：在范式革命中拥抱确定性

综上所述，人工智能发展已超越技术革新范畴，演变为一场席卷全球的、深刻的生产力革命。其核心驱动力在于……

……未来十年，AI驱动的繁荣周期刚刚起步，其重塑世界的力量将持续释放。理解并把握此次“比特”到“Token”的沟通带宽跃迁，以及由此催生的产业变革与全球博弈机会，是在此场宏大叙事中获取超额回报、避免被时代浪潮抛下的关键。