财联社4月23日讯（记者 闫军 肖斐歆）在ChatGPT带动之下，TMT成为今年最火的主线，人工智能指数年后涨幅近50%。年初基金经理还在苦恼没有主线，从一季度开始纷纷加入调仓大军，打不过就加入，“一招鲜”在A股极致行情中是提高业绩的不二法门。
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二级市场的投资之火熊熊燃烧，更为敏锐，对产业更早介入的创投圈更有发言权。“硬科技将是一个长达十年的投资主题。”4月20日，在2023中国前海企业家峰会，基石资本董事长张维表示，下一步将加大对人工智能、半导体/芯片、碳中和、云计算和智能制造等五大硬科技板块。
许久未曾露面的创新工场董事长兼首席执行官李开复也罕见发声，AI已经来到从1.0迈入2.0的拐点，AI2.0时代的特点是“AI生产内容”，或将在电商、金融机构、教育等七大领域催生新一代AI2.0应用的研发和商业化。
张维：以ChatGPT为代表的第四次工业革命到来
为何要特别重视投资半导体与半导体产业？张维借用英特尔CEO帕特·基尔辛格的话引出未来世界格局的关键点，帕特曾说过，“过去50年里，油田的位置决定的全球地缘政治。未来50年里，地缘政治将由科技供应链和芯片在哪里生产决定，就是这么重要。”
半导体发展的这一底层逻辑要求我们将在科技领域谋求自主可控。但是从现状来看，中国集成电路国产化仍存巨幅缺口。据IC Insight数据，2021年，中国内地的IC市场规模为1865亿美元，其中有312亿美元在中国内地制造，占比16.7%。而这312亿美元中，总部位于内地的企业只生产了123亿美元，约占6.6%。
缺乏稳定、持续的长期规划，缺乏下游市场，导致难以发展迭代以及研发投入不足是制约中国半导体发展的三大因素。与此同时，半导体技术“卡脖子”也是全球共同存在的问题，张维表示，芯片是现代科学和工程技术体系的集大成者，当前理论与技术体系已经完成，但是仍需要解决大量的次基础理论和工程技术问题。芯片所需人才同样稀缺，对于芯片企业发展而言，未来能够成为龙头的已经不是需要技术型企业，而是科学型企业，杰出人才甚至“一将顶一师”。
针对半导体领域的投资思路，张维认为，需要重点引进链主企业、技术上卡脖子的企业，重点支持现有核心企业，特别是需要培育和支持几类龙头企业，并通过核心企业带动产业链发展。
这一这角度讲，资本对半导体的投入更为重要。据悉，基石资本在半导体产业链进行了自上而下的全产业链布局。张维介绍，已投资53家企业。被投企业如格科微电子、长鑫存储、壁仞科技、好达电子、芯动联科、联合创泰等，从原材料到设计、封装测试、制造，延展至半导体分销环节，构筑起了基石资本半导体“产业链组织者”的投资版图。
此外，张维还表达了对新能源车的看法，他表示，造车新势力最先把握到了汽车消费属性的机遇，并在2020年带动了国内C端新能源汽车市场，但是其优势并没有维持住。造车新势力高峰时车企达到58家，但是2022年底销量突破10万的仅有蔚小理、哪吒和零跑，需谨防投资过剩。反而以比亚迪为首的少数传统自主车企有望成为赢家。
李开复：AI当前有大量投资机会出现
去年年底以来，人工智能发展如火如荼。Wind数据显示，截至今年4月21日，人工智能指数年内涨幅达到48.42%。
李开复认为，全球现在正处于AI1.0时代。在与传统内容生产与分发相比，AI1.0时代的特点在于“精准推送”。平台能根据用户的使用习惯、检索历史精准推送人工生产的内容，但内容这一部分的数量和质量是有限的。AI2.0时代的特点是“AI生产内容”，在精准推送的同时能做到千人千面，按需生成，内容的数量、质量大幅提升。
步入AI2.0时代后，新一波商业潜能有望在各行各业加速点燃。李开复在会上谈及了以下“七大领域”与AI2.0结合后，能碰撞出新的火花。
第一，搜索引擎将改变以往的检索模式，而变成问问题、给答案的模式，当下很火的ChatGPT是很好地体现。
第二，电商和广告将更为AI大数据驱动，做到实时测试+动态调整，甚至把几分钟前的社会热点完美地融入广告内容，做到极致地实时定制。
第三，金融机构将全面使用AI来执行数据驱动的投资决策，AI还可以将金融信息的生产和金融产品的上线自动化，提高金融机构信息流与交易量的效率与质量；
第四，教育方面，AI导师将成为一个百科全书式的知识库，同时将变得更有趣、更有个性，能根据不同的使用者制定个性化方案；
第五，影视和娱乐将通过AI实现多模态的创作，根据大众的喜好定制电视和短视频的内容，使其更容易吸引大众的眼球，形成下一世代的娱乐主流；
第六，元宇宙、游戏使用AI可以大大降低虚拟世界内容的生产成本，增加与玩家互动的乐趣和娱乐性，激励用户参与；
第七，医疗领域通过AI能快速精准分析患者的整体健康状况，吸纳所有数据、生物特征、体检、病史和个人模型检测，加速诊断和治疗决策，还能与药物研发、个性化诊疗方案相结合。
围绕着人工智能发展以及未来落地场景等，李开复看好三大投资机会：一是各行各业的垂直AI助理方向；二是AI2.0平台，将会加速新一代AI2.0应用的研发和商业化；三是AI基础设施，依靠基础大模型和平台能力，支持AI模型训练、运维、管理。
