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三、关税、黄金、美元指数等的一些变化；

特朗普政府对华关税落地，对加拿大和墨西哥征收25%的关税（加拿大的能源进口除外，将征收10%关税），以及对中国征收10%的关税，主要针对芬太尼和非法移民问题，关税将于2月4日生效。

此举将美国的平均关税率从目前接近3%的水平提高到10.7%，为20世纪40年代以来的最高点。该命令包括报复条款，即如果他国以增加美国商品的关税作为回应，美国将在现有基础上继续增加关税。此举的爆炸性远远超出了特朗普第一任期的关税范围，结束了特朗普第一任期内与加拿大和墨西哥谈判达成的贸易协议，并很可能在未来显著提高美国人的食品、住房和汽油等主要商品的成本——因为中国、加拿大和墨西哥是美国最大的三个进口来源国，几乎占美国进口商品总量的一半。

美元指数和通胀预期抬升，对全球权益构成一些压制；

随后，今天我们这边也开始反击，自2025年2月10日起，对原产于美国的部分进口商品加征关税；

此外，市场是否会将这一关税行动视为提高其他贸易伙伴征收关税的可能性，这个周末的行动将导致投资者认为他们低估了进一步征收关税的风险，随着市场意识到需要为更广泛的潜在结果定价，比如大家都往上出牌，从对三对四对五一直出到JQK的话，那么对市场还是会形成冲击的，波动性可能会升高，而这也推升了黄金的预期。

但这事，也可能会存在一些细节上的变化，毕竟这关税要这么加下去，对面难免还是要尿自己身上啊，大家都还是要看利益的；所以也有外媒的作文说接下来双方可能会有一些对话，对墨和加关税推迟到3月等一些说法流传；拿关税作为讨价还价的筹码，倒也符合特朗普的风格。

后续这块预计还是会有一些反复，继续跟踪即可

相对好的一点在于，国内市场对于这样的反复变换和比较坏的情况已经预演了多次，相对定价了比较充分了，只要不太超纲，风险也就不至于那么大，这一点，从这两天港股的表现就能看出一二

二. 机器人；

舆情热度上看，DeepSeek之后，产业层面机器人热度紧随其后，更新一下假期产业的事件：
特斯拉链：
马斯克重申量产进展，远期空间巨大—
1、节奏：25年建设产线，26年巨大飞跃，27-28年持续超预期，远期超10万亿美元收入
2、方案：尚未完全定型，二代产品预计明年年中推出
3、量产：目前产线设计月产量1000台，年底达几千台；二代产品生产线1w台（明年年中），再下一条生产线月产10w台，理想状态下每年5倍增长
4、场景：今年在自有工厂上料、搬运等，26H2外售
5、成本：100w台下成本有望低于2w美元
6、训练：人形的训练需求可能至少是汽车的10倍
国内链：
宇树上春晚—
1、场景：16个H1机器人手持红手帕登台表演
2、硬件：最大关节扭矩360N·m，360°全景深度感知
3、软件：通过AI算法，可以听懂音乐，实时调整动作
国内机器人量产在即—
1、进展：与车企等制造企业试点近半年，小批量测试阶段有望结束，25年开启量产销售，多家预计全年超千台
2、智元、宇树、优必选、乐聚：进度较为领先，全栈式布局，硬件性能&成本控制，场景应用，股东背景等方面具备优势
3、银河通用、星动纪元、众擎、千寻智能：在大模型、运动控制算法等细分方向较为领先
4、普渡、傅利叶：由原本配送/康复机器人拓展，硬件&量产能力优秀
海外链：
1、Figure再获订单：1月31日，公司签约了第二个商业化客户，是美国最大的公司之一
2、海外公司具备模型优势，重视场景落地：绝大部分公司先落地汽车和物流场景，部分企业重视家庭场景，25年是量产元年，目标从百台至几千台
随着模型继续卷下去，拥有更强模型能力和更多物理数据训练之后，机器人作为更为精密的星辰大海的行业，今明两年的产业趋势还是值得一看的。

个人暂时不感兴趣，直接跳过

5. 其他半导体相关扩散

AI产业链全国产进一步接近闭环之后，强势的下游需求会反哺强势的上游创新和供给，逐渐形成飞轮效应，下游庞大的应用市场，随着时间推移，很有可能会反哺半导体的技术进步，端侧需求增加，也会消化成熟制程半导体产品的消化；

不过对于半导体行业而言，逻辑链稍微偏长一些，有一些变化和验证也得边走边看；

6. 智能体；

当然，虽然DS取得了不错的进展，但定位上仍然是站在巨人肩膀上的优秀的学生，欣喜的看到进步和突破的同时，也还是要保持理性谦虚和客观，而不是被无脑带节奏；

而海外的一些进展也同样值得关注，比如最新的OpenAI第二个智能体Deep research发布，在专家级问题上测试人工智能准确率为26.6％，之前o3-mini和DeepSeek-R1虽名列前茅，但准确率仅有10%左右。

后续可以关注其他模型刷榜Humanity‘s Last Exam的情况。

但一点趋势很明确，随着各方竞争的白热化，智能体产业趋势的爆发似乎指日可待。

4. 国内大模型加持的一些大厂

比如小米和阿里巴巴之类

小米端侧的能力，加上挖了核心人才，大模型加端侧触角，逻辑还是比较顺的

包括阿里巴巴这类，Qwen模型的赋能以及DS的开源，对其电商业务和其他业务的赋能和发展逻辑也在，这两家公司近期表现都还不错；

另外没有DeepSeep效应的美团和百度这些就稍微没那么强势了；

3. 范式转变下，ASIC、云相关的一些方向

DS最近爆火后，CSP云厂看到了低价与应用榜第一，纷纷接入，并加大投入

AMD、昇腾、海光等非NV芯片看到了算力市场的裂缝


靠DeepSeek小公司无力支撑的算力需求打开了市场，对非nv卡、ASIC的预期是边际改善的（美股最近填坑的一些品种已经反馈了这样的逻辑，比如博通、Credo、天弘科技之类）

而国内卡的晶圆代工这块，由于更多国内的卡去填补国内推理需求的井喷，这些都需要国内先进晶圆厂的产能，中芯国际也是逻辑受益的，港股已率先反应；包括提供算力租赁的云厂商也是受益的，比如叠加小米端侧和罗福莉双buff的金山云的大涨也是反馈了这样的逻辑；

2. 和DeepSeek直接相关的（偏主题性投资）：

这块主要是涉及到DeepSeek股权相关、算力供应商、和DS的合作方以及相关的数据和技术相关公司，基本就是在节前最后一个交易日走的比较强一些的那些品种；

这块主要还是市面上大家挖出来和DS能搭上一点边的相关公司，阶段性更多还是主题投资为主，不过二月份相对基本面和业绩真空期一些，对主题投资的环境而已也不算差，但阶段性业绩预期薄，不要盲目追高就行，以主题情绪题材的思路应对即可；

那DeepSeek可能更利好哪些细分方向？

主要有：

1. AI 应用端、端侧、Aipc、Aiphone等


2. 和DeepSeek直接相关的（偏主题性投资）


3. 范式转变下，ASIC、云相关的一些方向


4. 国内大模型加持的一些大厂


5. 其他半导体相关扩散；


6. 智能体

就目前而言，相对于逻辑相对拧巴一些的算力方向，AI 整个大行业中当然存在着一些逻辑更为顺畅的细分方向；

比如：

1. AI 应用端、端侧、Aipc、Aiphone等（产业逻辑顺畅）：

端侧相关，包括字节豆包这个方向的，有朋友会问DS和豆包是否是竞争关系进而破坏豆包端侧的逻辑？答案是不仅不会，反而字节也会受益于DS r1的开源。豆包在情感语音、多模态、视频生成等应用向的模型能力上，是超过DS和其他。最重要的是，字节算力储备、资本优势决定了，对任何模型和research上的进展进步，都有比较强的吸收改进能力。所以，对字节豆包相关的端侧也是有助力的；

在其他AI应用上，对于AI+教育或AI+电商等逻辑也比较顺畅，比如，在电商领域，通过用户的购买路径，大模型可以快速推导出最佳路径和最合适的推荐方案；

再比如AI教育这块，例如，讯飞有1.15亿道题，学生的作业基本不会超出题库范围，因此需要大模型加强讲解能力。R1逻辑能力强，只需将题库中的题目和答案输入，它就能快速变身为AI老师。原来大厂依靠题库资源和COT能力卡位，但DeepSeek直接降低了门槛。

AIPC、AIP HONE 等；AIPC的逻辑在于：小模型越来越强，比如微软笔记本连接了deepseek-R1，并且很快就能在微软AI电脑Copilot+ PC上运行；一个重要变化在于之前是闭源模型能跑，但那个要收费，那开源不收费之后，普及率大概率就会上来；

另外一个情况是deepseek r1目前性价比最好的两个模型317b和617b，在普通笔记本上部署还比较慢，所以要更换到AIPC这样的超极本，模型能力开源且比较优秀后，这块成本少了，只升级更换成超极本这样的动机就会更强一些。

AIphone的逻辑：

核心逻辑是"集线器效应"：手机能同时连接眼镜、手表、耳机等各种设备，天然成为AI指挥中心。就像现在手机已经整合了相机、MP3、导航仪，未来会把AI助理、健康监测、AR显示等功能都吃进去。

另外一个关键因素是成本摊薄：手机厂商自己做小AI模型（比如接打电话时自动过滤骚扰、相册智能分类），但真正厉害的百万级大模型（比如ChatGPT级别的对话）还得靠专业AI公司。不过所有设备最终都要通过手机联网，就像5G模组、AI芯片这些烧钱的技术，只有手机这种年销十亿台的品类才摊得平研发成本。这块来讲，后续iphone17的预期是主要的跟踪点。

互联网周期对多数公司并不友好。泡沫破灭摧毁了声誉、对冲基金、职业生涯和资本，最显著的特征是赢家屈指可数。虽然人类文明/GDP/社会整体受益，但我们交易的是公司而非"社会"。那些穿越牛熊的幸存者有什么共同特征？他们逆势重注投入，在艰难时期持续投资硬科技、实体资产、生产设施、基础设施，尤其是人力资本。没有幸存者是靠抠门取胜的。

很多人也许会担心，是否会重现互联网泡沫，但从参与资金的角度看，这次的AI投资潮，资金来自于口袋满满的科技巨头，而互联网泡沫的时候，这些巨头还没产生，那时候的投资周期主要来自于风险投资VC，他们的钱，需要对后面的LP压力负责；所以，暂且不论其他方面，单纯从投资的资金性质看，AI产业的韧劲也会更强一些；

所以，算力中长期的需求，在AI平权时代到来后，变得和水电煤一样渗透到各行各业和每个人的生活中时，虽成本必然下降，但需求量肯定是指数级上升的，对经济的促进也是指数上升的，反而总的算力需求肯定在目前的基础上也是往上走的；

因此，站在这个节点，从产业趋势看，算力的产业趋势依然远未到天花板，只不过一些相关企业确实已经计入了较多的乐观预期，在这次DS事件冲击后，情绪和价格调整修正一下也是合理，但如果短期杀的过猛，到一个相对舒服的估值位置后，一些业绩能见度高的细分领域还是可以考虑捞一捞的；

SemiAnalysis的文章中也指出，到今年年底，如果成本再下降 5 倍，请不要感到震惊；那越来越便宜的成本，就能使得AI平权，让每个人都用得起AI，那就会必然导致推理算力的需求量呈现指数级的上升；

而这，也契合当前AI投向的结构，引用大摩的观点：

“DeepSeek的新闻引发了市场对许多与美国AI基础设施增长相关的股票的大幅调整。我们在本报告中探讨的关键点包括：我们对美国数据中心建设管线的分析表明，目前已知的管线中，绝大多数是用于AI推理（AI Inference）和非AI用途，而非AI训练（AI Training）。根据我们的分析，预计未来6年内计算成本将下降约90%，这将导致‘杰文斯悖论（Jevons Paradox）’的出现，即随着AI的普及，对AI计算资源的需求将迅速增长。我们与企业的讨论显示，近期有证据表明美国在AI基础设施方面的支出显著增加。”

预训练的成本越来越高，也很难实现稳健的收益，所以现在美国数据中心投向的也多用于推理，而这块则是即将爆发的领域；
所以，你看到美股科技巨头的Capex根本没降，反而还在增加，比如：

Meta：2025 年费用增长的最大单一驱动力将是基础设施成本，这是由更高的运营费用和折旧推动的；比如微软的capex 也超预期，25财年Q2资本支出飙升至 226 亿美元，比一年前的 115 亿美元增长 96%，以支持其云和 AI 产品的需求。上一个季度200亿美金，市场预计这个季度195-200亿美金；

巨头都在迎接这样的爆发时刻，某TMT团队的观点我觉得写的蛮好，引用一下：

如果把"AI"类比为互联网（Altman和Bezos在Dealbook访谈中都将其比作晶体管或电力，但"互联网"可能是最普遍的比喻）...那么这项技术当然会快速普及到大众消费者和企业，基础设施成本将不再是投资者的关注焦点，真正重要的是这项"新技术"带来的创新和商业模式。互联网曾显著提升GDP和生产力，如果AI具有类似效应，我们必将见证经济腾飞（克林顿执政时期甚至实现了预算盈余...）。

但让我们暂时抛开"开源""互联网""普惠大众"这类宏观叙事，假设你正在运营一家渴望穿越技术周期、基业长青的实体企业...过去一周的进展会让你削减AI总投入吗？