王一平这个判断，其实是站在“结构分层”的角度看AI投资：硬件＞云计算＞软件应用。我基本认同。

第一，现阶段增长最快、收入确定性最高的，还是算力硬件。全球AI资本开支仍在扩张周期，GPU、先进封装、HBM、光模块、电力和液冷等环节需求清晰，订单能见度高。很多龙头对应2026-2027年高速增长的盈利，估值并不夸张，PEG合理，赚的是确定性增长的钱。这一轮真正的现金流扩张，先体现在硬件层。

第二，云计算更像“浮标”。北美云厂商本质就是那几家MAG 7。现在市场大致给到27年约20倍PE（假设收入和利润按当前趋势增长）。如果AI变现加速、利润率抬升，压缩到27年15~18倍也并非不可能。对大资金、或对AI相对谨慎态度的人，这类资产是稳健配置，但相对来说弹性有限。

第三，软件应用是当前最难判断的方向。现在很多软件公司的逻辑是“降本增效”，用AI coding提高效率。但问题在于：一方面SaaS技术壁垒在下降，开发门槛被大模型拉低；另一方面，模型能力提升后，有可能直接替代部分软件功能层。你很难判断谁的护城河在加深，谁会被模型吞噬。

这并不是说软件公司都会消失，确实可能有公司借助大模型和客户关系找到新定位。但对二级市场来说，当前赔率与胜率不匹配。你押的是终局，而不是阶段性位置高低。

如果用一句话概括：
AI投资结构像倒金字塔——底部硬件最确定，中部云平台偏防守，顶部应用不确定性最高。

在这个阶段，做简单题，可能比做复杂推演更重要。#人工智能[超话]#