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　　郭梁良也认为，今年随着DeepSeek、Kimi K2、豆包、千问等国产领先模型的出现和迭代，缩小了中国和美国在模型本身的差距。根据Scaling Law的第一性原理，模型能力的进步离不开更大量算力的堆砌。OpenAI与英伟达的千亿美元合作，本质上就是对‘算力决定模型上限’这一理念的极致押注。这一演变意味着，中国AI产业的发展路径需要转变，“从‘模型追赶’转变为‘构建自主算力底座’，产业发展重心将更加向产业链上游和底层技术倾斜。GPU、ASIC、HBM、高速互联、先进封装、先进制程晶圆制造、

　　他进一步分析了上述合作事件对产业发展的影响，主要体现在三个方面：一是技术发展路径从Scaling Law到系统工程创新，算力层面采用“集群技术+软件能力”来弥补硬件短板，例如凭借通信设备领域的技术积累，通过超节点集群设计与软件优化，使整体系统能力与海外厂商差距大幅缩小；二是以场景优势弥补基础不足，在通用大模型绝对性能短期难以超越的情况下，丰富的产业门类和海量应用场景是我们最大的优势，国家正推动AI技术在制造业升级、智慧城市、生物医药等垂直领域快速落地；三是推动国产大模型架构创新，从源头优化资源利用，比如DeepSeek通过混合专家模型、多头潜在注意力等技术机制，在保持模型强大能力的同时，大幅缩减实际计算成本。

　　郭梁良则强调了市场、政策、场景等三大方面面临的机遇。从市场角度看，中国拥有全球最庞大的网民数量和良好的互联网群众基础，这不仅是AI的市场，也是反哺AI进步的“燃料。从场景角度看，庞大的Token消耗会产生庞大的数据资源，有助于我国厂商训练更强大、更本土化的AI大模型。从政策角度看，党和政府高度重视AI产业发展，将数字经济、建设全国一体化算力体系提升到了国家战略高度。”在‘’工程引导下，各地方政府也相继出台AI算力建设相关补贴和扶持政策，制的优势能在关键时刻集中力量办大事。

　　郭梁良则表示：“在当前的市场环境下，会考虑以确定性龙头为基石、以新技术黑马做增强的策略，这样既有望保证组合的稳定性，又有可能抓住产业变革带来的超额收益机会。”龙头企业受益于产业趋势的确定性程度高，抵御风险能力强，且当前估值和业绩匹配程度也比较高，概念炒作的估值溢价低；增强部分，可关注产业发展过程中出现的一些新技术方向，比如OCS、DCI、空心光纤、正交背板等。这些新技术在从0到1的落地过程中，能够享受到供给稀缺带来的利润率溢价，远期广阔空间折现回当前市值定价，也能够提供不错的弹性。