未来一到两年内,整个产业链中业绩确定性最强、能…
【菜科解读】
最近这段时间,无论你是否身处科技圈,大概率都在各大社交平台上刷到过一只异常火爆的“AI龙虾”。
伴随着大量无编程基础、甚至极少接触大模型的小白用户开始兴致勃勃地加入到“沉浸式养龙虾”的行列中,国内众多科技厂商也迅速跟进,密集发布了一系列低门槛、强交互的同类应用。
在这个春天,人工智能终于剥离了晦涩的代码外衣,真真切切地以一种工具的形态,涌入了普通人的手机和工作台。
然而,在这个产业端高歌猛进、全民欢呼AI终于“好用”的沸腾时刻,二级市场却展现出了惊人的冷静:既然 AI Agent的应用已经跑通,全行业景气度持续上行,大家都在疯狂使用,为什么相关上市公司的股价却在近期陷入了震荡,迟迟未能迎来预期中的全线大涨?
今天,我们就从这只火出圈的“AI龙虾”入手,再盘一盘万众瞩目的英伟达 GTC 大会,到底释放了什么核心信号,看看资本市场到底在担忧什么,又在期待什么。
为什么最近AI龙虾持续火爆股价却不涨?市场在担忧什么?
“AI龙虾”是近期爆火的一类AI智能体(行业内称之为 AI Agent)的昵称,相比于传统的AI聊天对话框,“AI龙虾”不仅能听懂人类语言指令,还能直接代替用户干活。
例如,你让它“把今天邮箱里关于二季度规划的附件下载并总结成表格发给老板”,它能在后台自主打开邮箱、下载文件、新建表格、提取信息并发送。
“AI龙虾”跨越了被动问答的对话框时代,变成了一个能把人从繁琐日常劳动中解放出来的超级助理。
这就是为何全网都在疯狂“养龙虾”、拥抱Agent的底层逻辑。
“AI龙虾”的运行消耗了大量的算力,带来了全行业需求快速提升,但为什么市场反响平平,部分公司甚至还出现短期调整?除了短期风险偏好下降的影响,还有一个问题是“AI龙虾”太贵了,市场担忧提供AI服务的公司入不敷出,也担心高昂的成本使消费者尝鲜过后不再续订,也就是说,市场吃不准“繁荣”的持续性。
很多深度体验的用户发现,现在的“AI龙虾”极其费钱,一天可能就要消耗掉大量Token。
如果权限配置不慎,养一天龙虾或要花费上千美元。
这是因为“AI龙虾”需要在后台自己跟自己不断对话来完成任务。
它越聪明、越像真人,完成一个任务消耗的算力就是以前聊天机器人的十倍甚至上百倍。
因此,市场开始担忧AI企业提供“龙虾”收到的订阅费很难覆盖对应的算力支出。
而如果现在就向用户收取过高的费用,又容易在行业发展早期吓跑客户,让大家放弃持续探索使用AI。
总结来说,“AI龙虾”的出现使算力需求激增,但市场担心收入增长无法匹配算力支出,也担忧用户在当前的价格下更多是尝鲜,缺乏持续订阅,也就难以形成持续的“繁荣”。
短期股价回调,不是否认行业的景气度和AI的长期空间,而是在对这种短期的不确定性进行定价。
后续要观察什么?期待算力成本的进一步下降
如何解决当前的担忧呢?既然不能让AI变笨,唯一的办法就是进一步降低算力成本,让更多用户能可持续地“养龙虾”。
这正是全球投资者紧盯昨夜英伟达GTC大会的原因,在行业发展的关键节点,我们看到产业界正以极快的速度降低算力成本。
其一,是传统芯片架构的升级,让推理成本下降10倍。
在昨夜的GTC大会上,黄仁勋正式揭晓了基于Vera Rubin架构的 R100 GPU。
这颗超级芯片不仅在推理性能上实现了较上一代Blackwell提升5倍的跨越,更是将单次推理Token的成本整整降低了10倍。
其二,是推出专门为“龙虾”类应用订制的推理芯片。
为了彻底打下推理成本,老黄不仅在升级GPU,还在大会上重点展示了此前重金收购的Groq团队及LPU(语言处理单元)技术的新进展。
LPU是一条专为生成Token而建的极速定制流水线。
这种专为推理而生的底层架构,吞吐量和超低延迟大幅提升,同样降低了推理成本。
其三,是算法层面的升级,用更少的算力跑出更聪明的模型。
以国内DeepSeek等为代表的优秀大模型企业,也在底层架构上贡献了诸多亮眼发明。
通过巧妙的算法优化,用更少的算力跑出更聪明的模型,从软件端压缩了“养龙虾”的开销。
AI产业中长期发展空间依然广阔,这种发展离不开基础设施的支持
一项颠覆性的技术在普及之初,往往都伴随着高昂的基础设施成本。
早期的4G网络如此,早期的云计算如此,AI也不能例外。
尽管短期面临一定波动,但AI中长期的投资逻辑其实非常清晰,主要看两股力量的交汇:
一方面,是成本端的进一步压缩,为更多用户持续使用AI创造基础。
以英伟达Rubin架构、被其吸收整合的Groq LPU技术、以及DeepSeek算法创新为代表,底层算力推理成本正速度加速下行,为更多用户持续地使用AI提供支撑。
另一方面,是收入端的规模效应,通过吸引更多用户来摊薄每个人的成本。
众多科技大厂正在一起借助不断下降的算力门槛,打造更平民化的Agent产品,吸引更多小白用户加入,用庞大的用户基数去摊薄固定成本。
当整个行业因为 Agent 大规模应用而产生的收入预期,实打实地跨过了支撑它运转的算力总投入时,这个行业就真正越过了盈利的临界点。
到那一天,我们将看到一大批AI产业链企业业绩增长的确定性大幅提升。
在这个从“投入期”向“兑现期”跨越的关键阶段,无论前台的应用形态如何演变,底层的算力消耗都是必须的。
未来一到两年内,整个产业链中业绩确定性最强、能最先兑现利润、能够扛过短期不确定性的,大概率依然是上游的算力芯片及AI Infra(基础设施)方向。
对于想高效把握这一投资者主线的投资者,建议关注下列ETF产品,整体打包产业趋势:
半导体设备ETF易方达(159558):国产算力的基石,国产化水平快速提升,业绩确定性强;
科创芯片设计ETF易方达(589030):聚焦AI芯片领域,投向“中国的英伟达们”;
云计算 ETF 易方达(516510):AI Infra(基础设施)占比超过50%,同时包含AI应用重点领域;
科创创业人工智能ETF易方达(159140):全AI产业链布局,AI算力基础设施占比高(65%)。
表:四大高算力基础设施占比指数对比

资料来源:WIND,数据截至2026/3/16,不作为个股推荐
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据此操作,风险自担。
这个命名意在强调其多触手的覆盖能力,平台希望这套工具不再局限于单个环节,而是成为一个能够渗透店铺经营各个角落的全链路AI系统。
根据淘天集团在2026天猫TOP TALK上的披露,这套工具的核心是为商家提供一支由AI Agent组成的7乘24小时团队。
它整合了数据分析、设计、广告投放和智能导购四个核心角色,相当于将一个“店长加超级专家加多名员工”的配置打包成了一个数字工作台。
比如通过TMIC深度融合大模型,让品牌定制专属Agent辅助研发,号称效率能提升20倍。
淘宝此举背后,是电商AI赛道的竞争逻辑正在发生质变。
京东同时还推出了行业首个承诺100%赔付的“稳赚计划”,试图解决商家对广告投放ROI不确定的焦虑。
与此同时,拼多多和抖音也在各自的商家后台强化AI能力的渗透。
拼多多商家版主打多店铺管理和极速响应,抖音的“抖店”则深度绑定直播与内容场景,强调从流量到转化的闭环。
与淘宝此次推出的“全链路Agent团队”相比,各家侧重点有所不同:京东倾向于以免费工具降低商家进入门槛,而淘宝则更强调AI作为“数字员工”的深度协同能力。
当AI工具从“有没有”变成“好不好用”,甚至演变为“能不能独立干活”时,商家的选择标准也在发生变化。
一个值得关注的趋势是,2026年的电商AI不再仅仅是解决人力不足的问题,而是开始介入决策环节,比如辅助选品、自动优化广告出价、甚至自主处理售后协商。
那么,当淘宝试图用“龙虾”的多触手覆盖全链路,京东用免费策略和ROI保底拉拢中小商家,拼多多和抖音凭借各自的流量生态构建壁垒时,商家究竟是该选择一套大而全的“全能管家”,还是组合使用多个垂直领域的“单点专家”? 这场由AI Agent引发的效率竞赛,最终会不会导致电商运营的门槛不降反升,让没有能力驾驭复杂工具的中小商家再次掉队? 这里认真推荐你报名: 黑马·AI星球Agent实战营 黑马·AI星球Agent实战营,系国内⾸个基于“全链路业务拆解+Agent搭建实战”的企业级Agent实战营,3天闭关+90天陪跑,让你带走: 1、一套完整的企业级Agent构建方法论 2、一个基于真实业务场景的可运行Agent Demo 3、一份量身定制的落地推进计划 4、在线陪跑与生态资源对接支持 让AI真正落地变现! 扫码咨询报名 活动详情如下 黑马精选
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