泉果基金钱思佳在其管理的产品三季报中分析指出，随着GPU算力的飞速提升和AI模型对token需求的爆炸式增长，技术迭代的速度正在形成一种新的"类摩尔定律"范式。制约AI发展的已经不仅仅是GPU的速度，还包括由此引发的散热瓶颈、传输带宽限制、能源消耗激增、存储墙问题以及集群协同效率等系统性挑战。三季度以来，AI硬件供应链中公司的基本面正在发生日新月异的变化，很多零部件都处于技术升级带来的通胀环境，可以展望的是，未来几个季度相关公司的业绩将让市场看到对行业景气度的兑现。

　　泉果基金钱思佳认为，这是属于AI时代的成长投资时期，也将不遗余力地在这些新经济领域深挖投资机遇。中国对AI的参与不仅体现在硬件、零部件领域，在大模型、半导体上游领域的实力也有明显的提升，这些都是未来中国新经济领域令人欣喜的发力点。在科技领域，泉果研究精选主要关注三大方向：硬件算力供应链、AI软件生态和机器人产业。在算力方面，今明两年将迎来业绩爆发式增长的确定性机会，包括服务器制造商及其核心零部件供应商。

　　钱思佳进一步分析指出，过去市场最大的担忧在于海外商业闭环尚未形成，从而质疑资本开支的持续性，但今年我们看到，无论通过并购还是直接提供B端和C端AI应用，海外公司收入表现良好，部分国内公司也在海外市场实现了十亿美元级别的AI应用收入，这意味着AI生态初步形成闭环，对算力供应链未来的持续性提供了支持。另外，AI软件领域可能具备更高的成长性，因此未来会投入更多研究资源重点跟踪软件的发展机会。在机器人产业链方面，国内相关上市公司推进速度快于海外，在关键零部件领域具备竞争优势，从长期来看，国内企业在机器人制造及零部件领域具备较大成长空间和想象力。