【文章来源：天天财富】
平安科技创新混合基金经理翟森日前在题为 《人工智能新趋势及发展空间：2026 年 AI 投资展望》 的演讲中指出，全球 AI 资本开支正以前所未有的速度增长，AI 产业处于从算力发展到应用百花齐放的第二阶段。
人工智能赛道布局正逐步进入应用端。翟森指出，当前 AI 基础设施建设远未达到需要讨论泡沫的阶段。从历史上看，生产力革命的资本开支会达到全社会 GDP 的 3%—4%，尽管 2026 年 AI 资本开支仍将高速扩张，规模有望达 6000 亿美元，但这仍然远低于历史上的生产力革命的基础设施建设的高峰期。
这种乐观判断具有景气度持续上行的逻辑支撑。翟森表示，AI 基础设施规模 2030 年或冲至 3 万亿美元，2024 年至 2030 年的复合增长率 （CAGR） 将达 31%，成为历史上增速最快的基础设施周期。翟森认为，2026 年 AI 领域的投资整体策略是紧扣全球资本开支主线，同时布局国内替代机遇和应用端的新增长点。翟森的投资框架主要聚焦于以下方向：
一是北美算力基础设施：随着 AI 模型从一次性训练走向持续推理与持续学习架构，算力体系正在从 「单纯拼 GPU」 升级为 「计算+内存+存储+互联」 的系统竞争。模型对上下文、记忆和状态交互的依赖显著提升，使存储从配套资源上升为核心能力，继续看好存储配套供应链以及光通信板块。
二是国内算力追赶与应用落地：国内资本开支周期启动，关注国产 GPU/ASIC 的渗透机遇、服务器/光模块等配套产业，以及行业模型在特定场景的规模化应用。
三是 AI 应用生态的扩散：随着技术进入 「代理 （Agents）」 阶段，他看好能自主执行任务、提升决策密度的多智能体系统 （Multi-Agent） 及相关端侧硬件、机器人等应用形态的百花齐放。
翟森判断，国内 AI 算力渗透率正加速提升，政府、金融、制造等对国产 GPU 接受度上升。中国算力网络进入规模化阶段，各省市纷纷建设本地 AI 计算中心，形成更低延迟、数据本地化、成本可控的优势。中美 AI 生态呈现平行发展态势，大模型研发以美国为主导，而行业模型应用则在中国展现出更强竞争力。随着技术能力向需求应用驱动转型，AI 产业正从算力发展迈向应用百花齐放的第二阶段。
（文章来源：证券时报）
(原标题：平安基金翟森：AI 产业进入应用百花齐放阶段)
(责任编辑：126)
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平安科技创新混合基金经理翟森日前在题为 《人工智能新趋势及发展空间：2026 年 AI 投资展望》 的演讲中指出，全球 AI 资本开支正以前所未有的速度增长，AI 产业处于从算力发展到应用百花齐放的第二阶段。
人工智能赛道布局正逐步进入应用端。翟森指出，当前 AI 基础设施建设远未达到需要讨论泡沫的阶段。从历史上看，生产力革命的资本开支会达到全社会 GDP 的 3%—4%，尽管 2026 年 AI 资本开支仍将高速扩张，规模有望达 6000 亿美元，但这仍然远低于历史上的生产力革命的基础设施建设的高峰期。
这种乐观判断具有景气度持续上行的逻辑支撑。翟森表示，AI 基础设施规模 2030 年或冲至 3 万亿美元，2024 年至 2030 年的复合增长率 （CAGR） 将达 31%，成为历史上增速最快的基础设施周期。翟森认为，2026 年 AI 领域的投资整体策略是紧扣全球资本开支主线，同时布局国内替代机遇和应用端的新增长点。翟森的投资框架主要聚焦于以下方向：
一是北美算力基础设施：随着 AI 模型从一次性训练走向持续推理与持续学习架构，算力体系正在从 「单纯拼 GPU」 升级为 「计算+内存+存储+互联」 的系统竞争。模型对上下文、记忆和状态交互的依赖显著提升，使存储从配套资源上升为核心能力，继续看好存储配套供应链以及光通信板块。
二是国内算力追赶与应用落地：国内资本开支周期启动，关注国产 GPU/ASIC 的渗透机遇、服务器/光模块等配套产业，以及行业模型在特定场景的规模化应用。
三是 AI 应用生态的扩散：随着技术进入 「代理 （Agents）」 阶段，他看好能自主执行任务、提升决策密度的多智能体系统 （Multi-Agent） 及相关端侧硬件、机器人等应用形态的百花齐放。
翟森判断，国内 AI 算力渗透率正加速提升，政府、金融、制造等对国产 GPU 接受度上升。中国算力网络进入规模化阶段，各省市纷纷建设本地 AI 计算中心，形成更低延迟、数据本地化、成本可控的优势。中美 AI 生态呈现平行发展态势，大模型研发以美国为主导，而行业模型应用则在中国展现出更强竞争力。随着技术能力向需求应用驱动转型，AI 产业正从算力发展迈向应用百花齐放的第二阶段。
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人工智能赛道布局正逐步进入应用端。翟森指出，当前 AI 基础设施建设远未达到需要讨论泡沫的阶段。从历史上看，生产力革命的资本开支会达到全社会 GDP 的 3%—4%，尽管 2026 年 AI 资本开支仍将高速扩张，规模有望达 6000 亿美元，但这仍然远低于历史上的生产力革命的基础设施建设的高峰期。
这种乐观判断具有景气度持续上行的逻辑支撑。翟森表示，AI 基础设施规模 2030 年或冲至 3 万亿美元，2024 年至 2030 年的复合增长率 （CAGR） 将达 31%，成为历史上增速最快的基础设施周期。翟森认为，2026 年 AI 领域的投资整体策略是紧扣全球资本开支主线，同时布局国内替代机遇和应用端的新增长点。翟森的投资框架主要聚焦于以下方向：
一是北美算力基础设施：随着 AI 模型从一次性训练走向持续推理与持续学习架构，算力体系正在从 「单纯拼 GPU」 升级为 「计算+内存+存储+互联」 的系统竞争。模型对上下文、记忆和状态交互的依赖显著提升，使存储从配套资源上升为核心能力，继续看好存储配套供应链以及光通信板块。
二是国内算力追赶与应用落地：国内资本开支周期启动，关注国产 GPU/ASIC 的渗透机遇、服务器/光模块等配套产业，以及行业模型在特定场景的规模化应用。
三是 AI 应用生态的扩散：随着技术进入 「代理 （Agents）」 阶段，他看好能自主执行任务、提升决策密度的多智能体系统 （Multi-Agent） 及相关端侧硬件、机器人等应用形态的百花齐放。
翟森判断，国内 AI 算力渗透率正加速提升，政府、金融、制造等对国产 GPU 接受度上升。中国算力网络进入规模化阶段，各省市纷纷建设本地 AI 计算中心，形成更低延迟、数据本地化、成本可控的优势。中美 AI 生态呈现平行发展态势，大模型研发以美国为主导，而行业模型应用则在中国展现出更强竞争力。随着技术能力向需求应用驱动转型，AI 产业正从算力发展迈向应用百花齐放的第二阶段。
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平安科技创新混合基金经理翟森日前在题为 《人工智能新趋势及发展空间：2026 年 AI 投资展望》 的演讲中指出，全球 AI 资本开支正以前所未有的速度增长，AI 产业处于从算力发展到应用百花齐放的第二阶段。
人工智能赛道布局正逐步进入应用端。翟森指出，当前 AI 基础设施建设远未达到需要讨论泡沫的阶段。从历史上看，生产力革命的资本开支会达到全社会 GDP 的 3%—4%，尽管 2026 年 AI 资本开支仍将高速扩张，规模有望达 6000 亿美元，但这仍然远低于历史上的生产力革命的基础设施建设的高峰期。
这种乐观判断具有景气度持续上行的逻辑支撑。翟森表示，AI 基础设施规模 2030 年或冲至 3 万亿美元，2024 年至 2030 年的复合增长率 （CAGR） 将达 31%，成为历史上增速最快的基础设施周期。翟森认为，2026 年 AI 领域的投资整体策略是紧扣全球资本开支主线，同时布局国内替代机遇和应用端的新增长点。翟森的投资框架主要聚焦于以下方向：
一是北美算力基础设施：随着 AI 模型从一次性训练走向持续推理与持续学习架构，算力体系正在从 「单纯拼 GPU」 升级为 「计算+内存+存储+互联」 的系统竞争。模型对上下文、记忆和状态交互的依赖显著提升，使存储从配套资源上升为核心能力，继续看好存储配套供应链以及光通信板块。
二是国内算力追赶与应用落地：国内资本开支周期启动，关注国产 GPU/ASIC 的渗透机遇、服务器/光模块等配套产业，以及行业模型在特定场景的规模化应用。
三是 AI 应用生态的扩散：随着技术进入 「代理 （Agents）」 阶段，他看好能自主执行任务、提升决策密度的多智能体系统 （Multi-Agent） 及相关端侧硬件、机器人等应用形态的百花齐放。
翟森判断，国内 AI 算力渗透率正加速提升，政府、金融、制造等对国产 GPU 接受度上升。中国算力网络进入规模化阶段，各省市纷纷建设本地 AI 计算中心，形成更低延迟、数据本地化、成本可控的优势。中美 AI 生态呈现平行发展态势，大模型研发以美国为主导，而行业模型应用则在中国展现出更强竞争力。随着技术能力向需求应用驱动转型，AI 产业正从算力发展迈向应用百花齐放的第二阶段。
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