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最近这两年，全球AI相关赛道的创业者如过江之鲫，在写字楼里面随便碰到的一位投资掮客，都有可能大谈All in AI。

但是，几个细分领域中，LLM大模型的军备竞赛可是要烧钱的，能烧得起的也就股民们耳熟能详的那些巨头。至于专业领域的AI模型（例如细分工业领域的专用AI）的开发，也需要深厚的专业知识积累、大量的实验数据，是一个耗时耗力的精心过程，往往局限于细分相关行业的原有佼佼者。要想复刻以前Web 2.0时代那样靠着一个抽象的idea和几卷PPT就能拉到一批天使投资和ABC轮融资，难度是越来越高的。

数据中心的建设成本不断升高，承租方的算力需求和开支也不断上涨

事实上，既缺乏细分行业领域的专业技术功底，又没有雄厚资金实力的小型创业团队，想在AI赛道打赢持久战，也确实看不到多少赢面，唯一对这类创业团队相对友善的AI赛道细分领域也就AI agent了，而这类团队，恰恰是当前市场上最常见的类型。

这几年科创领域的职业投资人也变得成熟，在慢慢拨开各种行业新造词汇的外衣后，对于这个现实的认知也越来越清晰，没那么容易被2023年AI大潮初期的各色PPT轻易忽悠了。这种Web 2.0时代的典型创业团队，如果缺乏细分行业领域的专业知识功底，只能在AI agent赛道拼凑idea，挖掘需求，就算目前实在没有需求也要画出未来需求。

这年头的商业企划书的模板领域也开始卷出新赛道了

成熟于Web 2.0时代的那套‘打通数据链’的叙事方式和营销卖点，至今依然有效。因此，现在无论一级市场，还是二级市场，从项目数量上归纳，最多的就是AI agent，绝大多数不会触及模型的训练，大多不会触及模型工具层，也没太多复杂的后端算法，总结起来，就是一套提示词工程+基于API的复杂套壳+校验机制。

这套技术组合，真的有什么高壁垒和高门槛吗？一个做互联网的团队就可以去完成，都不需要动用数学领域和专业领域的技术，多数情况也不需要训练模型，其算法的复杂度也不算高。这种层面的IT技术，所有的AI巨头们都能做。而且目前巨头们已经设立了专门的AI agent产品线，在已有的颇具竞争力的应用端产品线上融入AI模型，例如$微软(MSFT)$  的Copilot。

微软用于销售领域的365 Sales Copilot

由于目前LLM的基础模型还有待继续改进， LLM本身能力的不够完善，就限制了AI agent的能力上限。就好比，一个人的大脑如果能力平平，即便拥有再敏捷的周围神经和四肢，依然难以胜任复杂工作。大模型LLM本身的能力才是AI赛道的决胜胜负手。所以，当下巨头们的资本开支决策依然是大幅倾向模型和算力。

美股M7

鉴于创投市场和二级市场的各种利益因素，当大模型LLM的蓝筹巨头们以及细分领域的专用 AI成功者(例如Palantir) 的估值已经获得显著拔高时，二级市场上，鼓励股民建仓 AI agent赛道的呼声会逐渐增加，这是正常商业现象，毕竟卖方需要新的细分热点。一些声音诸如“未来的天下一定是应用层的”、“还在关注模型？未来的赛道是AI agent”、“AI领域的利润未来是应用层的”、“AI的发展分多个阶段，目前阶段是模型和算力，下一个阶段是AI agent”等等不断出现在各大自媒体。这也导致一部分投资者从Microsoft/OpenAI、$Meta Platforms, Inc.(META)$ 、$谷歌(GOOG)$  等大模型或Palantir等专业AI个股中减仓挪出资金，寻找带有AI 应用层概念的中小股票、甚至是AI agent初始创投项目。

但最终的收益如何呢？二级市场的AI 应用层概念股票如果作为短线股，炒一波行情是可行，但作为中长线股，到目前为止，回报率跑赢$英伟达(NVDA)$  , Meta, $台积电(TSM)$  ，broadcom，Oracle等巨头的比例偏低。至于单纯AI agent赛道的初创项目，据笔者所知，孵化效果也谈不上好，反而是在云计算端对算力硬件做优化和集成的初创公司估值提升很快。而后者，拿到大金额C、D轮融资和pre-IPO轮融资的案例已经不少了，投资方不乏AI科技巨头，有的是LLM模型端的巨头，如微软、字节等等，也有Nvidia这样的算力硬件巨头。云计算技术新秀Nebius就是这么成长起来的。

有的投资者会疑问: “那是不是等到模型端成熟了以后，比如LLM接近AGI水平了，AI agent的爆发时刻就到了？” 笔者认为AI agent的 爆发时刻属于股民们耳熟能详的巨头。真到了基础模型能力飞跃甚至到接近AGI的时刻，先手优势最明显的玩家是那些手牌里有先进大模型的玩家，其次是拥有庞大互联网生态或者拥有庞大移动端生态的玩家，最好是这几个优势都具备，单纯走AI agent赛道的玩家从一开始就是受制于人的。

在AI技术领域，中小初创公司，如果突然崛起，基本上背后都有AI科技巨头的股权融资注入。微软、Google、Meta、Nvidia、苹果、亚马逊、字节、腾讯、等等，这两年开始每年都会考察至少百家以上的AI初创团队进行评估，这些AI巨头的订单、技术合作也正是这类初创公司崛起的催化剂，即便是到了二级市场，如果突然有接到哪个美股巨头的订单，股价往往是一夜之间几十个percent的涨幅。

Nebius在确认与微软的大额合作后，股价当天暴涨接近50%

退一步讲，即便假如将来有AI agent赛道的中小初创公司迅速崛起为巨头，其背后的投资方，依然极有可能是大家耳熟能详的巨头。毕竟，AI领域的几乎所有细分赛道都是要烧钱的，都是需要强有力的合作方的，或者需要强大客户背景背书的，背后没有AI科技巨头的支持，初创公司很难胜出。

换个角度思考，AI科技巨头们作为AI市场中的最重要大玩家，他们的市场敏锐度本身就强于大多数投资人，而且AI科技巨头们的下场站队往往也是决定性胜负手。总之，在股票市场长期押注例如M7这类巨头一样可以作为间接持股兼顾AI agent赛道。

马太效应是巨头们长期维持高增长的重要底层逻辑之一

从社会运行法则上看，马太效应一直主导着市场，除非在一场突如其来的技术革命中，原有的巨头犯了战略路线错误，才会被其他新秀进行降维打击。然而，AI赛道中，门槛最高、且同时是关键胜负手的LLM端和算力端都在蓝筹巨头们手中，更别谈已有的用户粘性了。而所谓的AI agent作为依附于模型能力的外围，技术门槛偏低，且本身在融资、市场、技术合作上高度依赖巨头们。且不说AI agent 赛道里小项目方鱼龙混杂，全球AI巨头们本身已经成长为科技领域的投资先锋，市场敏锐度极高。大道至简：目前的格局，在押注AI巨头和投资AI agent小股票这两个选项中，二级市场股民更适合前者。