策略研究 | 证券研究报告 — 总量深度中银国际证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格宏观及策略：策略研究(8610)66229061证券投资咨询业务证书编号：S1300519060003(8610)66229064证券投资咨询业务证书编号：S1300522100001策略深度报告估值未透支，AI 进入应用下半场本轮AI 行情尚未出现明显泡沫化特征，2026 年AI 投资有望进入产业趋势下半场。◼“科网”泡沫对比：本轮AI 行情尚未出现明显泡沫化特征。 AI 行情持续演绎，市场对于美股AI 泡沫化担忧加剧。“科网”泡沫行情对于本次AI 行情有较高参考意义，回顾“科网”行情泡沫化顶峰的宏观背景、估值水平、业绩表现及资本开支情况等，对比本轮AI 行情，我们认为当前AI 行情泡沫化特征并不明显。1）宏观背景视角：货币政策由宽转紧易成为泡沫破裂触发因素，当前货币宽松周期预计仍将延续，短期内对于AI 行情不构成明显压力；2）估值视角：当前美股科技估值尚未达到泡沫峰值水平；3）业绩视角：当前科技股业绩优于“科网”泡沫期的互联网企业；4）产业投资视角：美国信息处理设备投资占GDP 比重距“科网”泡沫时期仍有较大距离。2026 年，AI 产业或从“算力竞赛”的上半场进入“应用落地”的下半场。◼2026 年AI 投资有望进入产业趋势下半场。从2013-2015 年科技行情驱动因素与演绎规律来看，科技和高端制造业具有显著的产业周期驱动特征，且充裕的流动性会对行情形成明显助推，TMT 板块业绩相对占优也往往成为科技行情的重要支撑，而移动互联网行情中科技行业的轮动规律则呈现出由硬及软，软硬交替上行特征。当前，宽裕流动性为当前高成长弹性的AI 产业链提供行情基础，TMT 板块业绩表现相对占优，硬科技“强者恒强”，软科技“困境反转”，AI 产业趋势演进亦有望遵循由硬及软，软硬交替上行的演进规律。◼AI 应用商业化拐点临近。当前AI 底层技术体系加速进入成熟期，AI 应用商业模式快速从概念验证走向收入闭环，2025 年三季度AI 应用业绩也呈现出了较为明显的反转态势，AI 应用行情未完，类比2013-2015 年行情规律，本轮软件应用行情后续或将从普涨走向聚焦，强基本面个股有望相对占优。◼配置率先商业化变现垂类赛道及AI agent 产业链。2013-2015 年TMT 行情中，软件应用端由广告营销→游戏→“互联网+”轮动。行情遵循技术路径越短、变现模式验证越快越率先反应的规律，综合来看，场景明确、付费模式验证、用户粘性与广度较高的赛道往往有望迎来行情机会。综合当前各个AI 应用场景及价值量提升，我们认为可以重点关注“AI+医疗”、“AI+营销”、“AI+企服”、“AI+编程”、“AI+娱乐”等细分赛道。同时，Moltbot 通过通讯软件入口、本地终端执行与自主代理能力三大核心设计，将个人AI 助理从被动工具转化为主动、便捷、私有化的“数字伙伴”，有望催化AI agent 产业链投资机会，重点关注AI agent、云服务、算力、存储、大模型厂商等主要环节。◼软件应用有望进一步催化算力需求，关注算力产业链“紧缺”环节。AI软件应用渗透率提升之下，AI 硬件高景气度有望持续，其核心特征正从普遍的“需求扩张”转向结构性的“供给紧缺”。这种紧缺由底层算力需求增长所驱动，并沿着产业链向上传导，在存储芯片、电力设施等关键环节形成瓶颈，关注存储、电力等产业链环节投资机会。此外，端侧硬件产品交互方式的革命性变化往往容易引发新产品渗透率的高速增长，AI 交互革命有望催化端侧换机热潮，端侧产业链亦值得关注。◼风险提示：宏观经济不及预期风险，市场波动超出预期风险，科技风格业绩不及预期风险。估值未透支，AI 进入应用下半场图表4. 货币政策由宽转紧易成为泡沫破裂触发因素，当前美联储仍处降息周期... 7图表5.Magic6 市盈率相对S&P 约为2010 年以来的不足均值+1X 标准差，远低于科网泡沫水平 .................................................................................................................... 8图表6.Magic6 当前营收表现优于科网泡沫时期的纳指 .............................................. 8图表7.Magic6 当前资本性支出与现金流比值相对健康 .............................................. 8图表8.美国信息处理设备投资占GDP 比重距科网泡沫时期仍有较大距离 ............. 9图表9. “科网”泡沫行情结束伴随着资本开支回落 ................................................... 9图表10. AI 资本开支延续旺盛趋势 ................................................................................ 9图表11. 科技和高端制造业也具有显著的产业周期驱动特征 ................................... 10图表12. 2013 年-2015 年上半年，TMT 行业特别是传媒、电子营收增速相对其他行业占优 .......................................................................................................................... 11图表13. TMT 行业遵循从通信到消费电子到计算机和游戏依次获得超额收益的规律 ...................................................................................................................................... 12图表14. TMT 板块业绩表现亮眼，硬科技“强者恒强”，软科技“困境反转” . 13图表15. 2024 年“9.24”以来，AI 产业链中算力涨幅明显，端侧、应用等涨幅则相对有限 .......................................................................................................................... 14图表16. 大模型Tokens 消耗量正在加速增长 ............................................................. 15图表17. 在各场景使用测试 AI 的受访企业占比 ......................................................... 15图表18. 2025 年Q3，AI 应用营收增速同比修复较为明显 ...................................... 16图表19. 2015 年主升行情中传媒行业内部从普涨走向聚焦 ...................................... 16图表20. 重点垂类AI 应用场景及价值量提升 ............................................................ 17图表21. Cursor1.0 主要功能 ......................................................................................... 18图表22. Cursor 成为史上最快达到5 亿美元ARR 的公司 ....................................... 18图表23. Salesforce 及Plantir 营收表现 ....................................................................... 19图表24. Plantir 产品架构 .............................................................................................. 19图表25.伴随全球算力基础设施建设加速，中国变压器出口累计同比呈现上行趋势.......................................................................................................................................... 21图表26.伴随全球算力基础设施建设加速，中国变压器出口累计同比呈现上行趋势.......................................................................................................................................... 21图表27.iPhone4 的发布成为智能手机渗透率加速提升的重要拐点 ......................... 22图表28.AI 产业链重点关注股票池 ............................................................................... 23估值未透支，AI 进入应用下半场
1 AI 泡沫化担忧加剧
AI 行情持续演绎，市场对于美股AI 泡沫化担忧加剧。2023 年以来，在AI 产业趋势的催化之下，美股科技股涨幅明显，自2023 年1 月1 日至2026 年1 月26 日，纳斯达克指数累积涨幅已达127%，市盈率分位数已达2000 年以来的82.10%，A 股AI 指数同样迎来较大幅度增长，自2024 年9 月24日至2026 年1 月26 日，A 股通用人工智能收盘价涨幅已达180%，同期万得全A 收盘价涨幅为68%。伴随行情的持续上涨，市场对于美股科技股行情泡沫化的担忧亦有所加剧，“AI是否存在泡沫”的争议反复升温，成为资本市场的核心分歧点，这场辩论不仅是多空之争，背后也是对于技术演进速度、商业变现路径与宏观环境匹配度的深层思辨。一方面，乐观的投资者认为AI 作为通用技术将引发生产力革命，AI的需求仍然旺盛仍没有被满足，而另一方面，悲观派则质疑技术成熟度与商业化前景，资本的盲目涌入可能导致产能过剩的压力和问题。截至2026 年初，AI 行情已演绎数年，积累较为可观的涨幅，为探究当前AI 行情的泡沫化风险，我们以2000 年“科网”泡沫作为对比，从宏观背景、估值水平、业绩表现、资本开支等不同维度进行分析，并结合历史上科技行情的产业趋势演进及行业演绎规律探究AI 行情下半场的潜在投资机会。图表1. 2023 年以来美股纳斯达克指数涨幅明显注释：股价选取时间与市盈率分位数统计时间均为2000 年1 月1 日-2026 年1 月26 日；估值未透支，AI 进入应用下半场图表2. A 股AI 指数亦有较优表现注释：数据统计时间为2024 年9 月24 日-2026 年1 月26 日；估值未透支，AI 进入应用下半场2 “科网”泡沫对比：本轮AI 行情泡沫化了么？“科网”泡沫行情对于本次AI 行情有较高参考意义。美股历史上，1995-2000 年的“科网”泡沫行情对于本轮AI 行情分析具有较高的参考价值，其在技术革命性、市场叙事、资本行为及估值逻辑等方面与本轮AI 浪潮较为相似。1990 年代以来，万维网（WWW）的诞生以及图形化浏览器Mosaic 的出现使得互联网能够通过较低的边际成本，扩张潜在市场边界，从而对依赖地域与信息的传统商业模式进行价值重估，这一基于科技革命的产业逻辑叙事迅速受到资本市场关注，伴随互联网产业趋势演进，“科网”行情自1995 年即开始启动，直至2000 年3 月演绎到极致，1995 年1 月1 日-2000 年3 月12 日纳斯达克指数涨幅高达571%，明显高于同期标普500 指数的204%。图表3. 1995-2000 年的“科网”行情表现回顾“科网”行情泡沫化顶峰的宏观背景、估值水平、业绩表现及资本开支情况等，对比本轮AI行情，我们认为当前AI 行情泡沫化特征并不明显。宏观背景视角：货币政策由宽转紧易成为泡沫破裂触发因素，当前货币宽松周期预计仍将延续，短期内对于AI 行情不构成明显压力。20 世纪90 年代，克林顿政府的“信息高速公路计划”推动了互联网技术革命，也一定程度提振了经济特别是科技投资，宽松的货币政策助推之下美股科技股涨幅明显，但至1999-2000 年，经济出现了经济过热、通胀提升的问题，为了预防经济过热，美联储开始加息，这次货币政策的转向成为了“科网”泡沫破裂的重要催化因素。而对比当前，美联储仍然处于降息周期，美国经济衰退风险与美债信用危机担忧之下，特朗普当局需要保持较为宽松的货币政策，并且当前美国通胀整体可控，货币政策的宽松并无明显的掣肘因素，因此我们认为2026 年全年特别是前三季度来看，货币政策有望维持相对宽松的态势，对于科技行情，并不具备货币政策短期从宽松转向紧缩的明显压力。估值未透支，AI 进入应用下半场图表4. 货币政策由宽转紧易成为泡沫破裂触发因素，当前美联储仍处降息周期估值视角：当前美股科技估值尚未达到泡沫峰值水平。估值水平是衡量行情是否泡沫化的重要指标，从科技股估值的绝对水平和股票-债券相对收益率水平来看，当前AI 行情的估值水平距离“科网”泡沫顶峰水平仍有较大距离。2000 年3 月“科网”泡沫时期纳斯达克指数的峰值超过60X，而当前美股Magic6 的滚动12 个月市盈率则约为35X，当前Magic6 市盈率相对S&P 约为2010 年以来的不足均值+1X 标准差，远低于科网泡沫峰值水平。从估值情况来看，本轮行情距离泡沫破裂仍有一定的安全边际。而对比股票-债券相对收益率水平，能够更清晰地反映出资金的风险偏好与泡沫化程度。在“科网”泡沫顶峰时期，由于股票估值被推升至高位，其盈利收益率（市盈率的倒数）大幅低于无风险收益率（通常以美国国债收益率衡量），导致“股票-债券收益率差”达到深度负值，2000 年3 月，纳斯达克指数收益率-10 年期美债收益率差达到-5.54%，这是市场情绪过热、忽视风险的明确信号，而截至2026 年2 月2 日，本轮AI 行情中纳斯达克指数收益率-10 年期美债收益率差约为-1.33%，相比“科网”泡沫时期，仍有较高安全边际。估值未透支，AI 进入应用下半场图表5.Magic6 市盈率相对S&P 约为2010 年以来的不足均值+1X 标准差，远低于科网泡沫水平业绩视角：当前科技股业绩优于“科网”泡沫期的互联网企业。对比2000 年的“科网泡沫”，当前Magic6 为代表的科技股在业绩表现上相对更优，在科网泡沫顶峰时期（1999-2000 年），市场追捧的是“增长潜力”而非当期利润，更多关注“用户增长”“点击量”等非财务指标，这导致了很多可行商业模式、营收微薄的公司市值大涨，1998、1999 年3 年纳斯达克指数复合营收增速均为负，1998 年的归母净利润增速也为负，而相比之下，本轮AI 行情公司特别是龙头公司的业绩则要显得更扎实，一个非常重要的区别可能在于，当前的AI 投资能快速产生回报，企业部署AI 工具可能立竿见影地节省成本，AI正在增强巨头企业现有的、已盈利的核心业务，而非从零开始构建一个全新的、未经市场检验的商业模式，当前尽管AI 龙头厂商投资活跃，但Magic6 的经营现金流净额能够覆盖他们的资本开支。图表6.Magic6 当前营收表现优于科网泡沫时期的纳指图表7.Magic6 当前资本性支出与现金流比值相对健康估值未透支，AI 进入应用下半场产业投资视角：美国信息处理设备投资占GDP 比重距“科网”泡沫时期仍有较大距离。产业资本开支反映了企业将技术预期转化为实体投资的真实力度，资本的涌入不仅推高了股票市值，也直接驱动了电信网络、服务器等硬件设施的过度建设和重复投资，这种实体经济层面的“产能前置”最终在需求证伪后形成了较大的资源错配与资产减值，是泡沫造成实质性破坏的核心环节，因此观察产业投资强度，是判断行情是否已从金融市场泡沫演变为实体经济失衡的关键。在“科网”泡沫时期，信息处理设备投资占GDP 比重最高达2.9%，较1970-1980 年代和历史平均水平明显过高，这很大程度上来源于当时市场对于未来流量的错误预判，进行的超前、重复和恶性竞争的基础设施建设，泡沫退去之后，出现了较为严重的产能过剩问题，而2024 年美国ICT 投资占GDP 仅约为1.7%，低于历史平均水平，并未呈现出明显的过剩趋势。图表8.美国信息处理设备投资占GDP 比重距科网泡沫时期仍有较大距离“科网”行情中，科技板块市场表现与资本开支力度有一定相关性，资本开支的持续走弱成为行情回落的触发因素之一，当前北美云厂商资本开支仍然较为旺盛。“科网”行情的历史规律来看，科技板块市场表现与资本开支力度有一定相关性，2000 年前后，伴随着信息技术设备投资力度的相对减弱，纳斯达克指数也开启了较为持续的回调。而对于当前的AI 行情，从北美四大云厂商资本开支来看，2025 年三季度四大云厂商延续了旺盛的资本开支趋势，微软、谷歌、亚马逊、meta 资本开支分别为167.45 亿美元、239.53 亿美元、342.28 亿美元、188.29 亿美元，三季度四大云厂商资本开支同比增长75.08%，延续了2025 年以来的高增长，并且主要云厂商仍在上调资本开支预期，谷歌和Meta 双双上调了2025 年资本支出指引，并预告2026 年投入将进一步“显著”增加。综合来看，AI 产业资本开支延续旺盛趋势。图表9. “科网”泡沫行情结束伴随着资本开支回落图表10. AI 资本开支延续旺盛趋势1.0%1.2%1.4%1.6%1.8%2.0%2.2%2.4%2.6%2.8%3.0%1970年1972年1974年1976年1978年1980年1982年1984年1986年1988年1990年1992年1994年1996年1998年2000年2002年2004年2006年2008年2010年2012年2014年2016年2018年2020年2022年2024年美国信息处理设备投资/GDP估值未透支，AI 进入应用下半场
3 AI 投资进入产业趋势下半场
3.1 以史为鉴：科技行情驱动因素与演绎规律科技和高端制造业具有显著的产业周期驱动特征，且充裕的流动性会对行情形成明显助推。科技和高端制造行业具有较强的成长属性，行情受到产业周期的驱动。2009 年以来，我国分别经历了3G、4G、5G 周期，也分别引发了三轮科技股行情。2009 年1 月7 日，工信部正式向三大运营商发放3G牌照，我国迎来3G 元年，移动通信基站设备进入建设高峰，2010 年，iphone4 上市，智能手机时代开启。2013 年12 月4 日，工信部正式向三大运营商发布4G 牌照，2014 年移动通信基站设备再度进入建设高峰，2015 年3 月5 日十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划，2013 年4 月-2015 年6 月，软、硬科技分别上涨611%、279%。2019 年6月6 日，工信部正式向三大运营商发布5G 牌照，2018 年底，新一轮移动通信基站设备建设高峰开始，中美经贸摩擦进一步助推了科技行情。产业周期之外，流动性环境对于科技和高端制造类行业具有显著的驱动作用，首先，科技行业估值较为依赖对未来现金流的贴现，其价值受贴现率变化的影响尤为显著。当流动性趋于宽松、无风险利率下行时，将直接引致估值中枢的系统性上移。其次，科技行业本身具有高研发投入与资本开支密集的属性，其扩张较为依赖外部融资，宽松的流动性环境不仅降低了股权与债权融资的直接成本，也通过改善资产价格为企业创造了更有利的融资条件。此外，充裕的流动性往往容易推升全市场的风险偏好，引导资金向具备高成长预期的科技领域倾斜。2005 年中-2006 年末、2012 年初-2015 年中、2019-2020 年的市场流动性宽松区间，软、硬科技均取得较优收益。图表11. 科技和高端制造业也具有显著的产业周期驱动特征TMT 板块营收相对占优成为科技行情的重要支撑。2013-2015 年上半年，TMT 行业营收增速普遍优于其他板块，特别是传媒和电子行业，科技板块投资价值凸显，较优的营收表现验证了科技行业的技术突破、需求扩张或效率提升等核心逻辑，成为了行情从主题概念走向可持续趋势性上涨的关键支撑。估值未透支，AI 进入应用下半场图表12. 2013 年-2015 年上半年，TMT 行业特别是传媒、电子营收增速相对其他行业占优从移动互联网行情看科技行业轮动规律：由硬及软，软硬交替上行。2009-2018 年的移动互联网时代先后经历了从大规模的基础设施建设到终端设备潮再到应用软件端的传导过程，呈现出由硬及软，最终软硬交替上行的循环趋势。2007 年下半年开始，通信即已开始相对其他TMT 行业占优。2010年iPhone4 发布，手机生产历经2010 年-2011 年上半年与2012 年上半年-2013 年下半年两轮上行期，区间内智能手机渗透率提升，带动2009 年中-2012 年底的消费电子行情，在此区间消费电子相对市场整体上涨56%。其后，在2013 年4G周期助推下，移动互联网应用端蓬勃发展，2013 年1 月-2015年6 月计算机、传媒领涨市场，而软件应用的发展进一步带动硬件端需求，通信、消费电子等亦有不错市场表现。区间涨跌幅(%)2013年2014年2015年上半年2013-01-01至2015-06-30CI005028.WI传媒19.5924.1034.82365.67CI005025.WI电子18.3222.1620.04213.15CI005022.WI非银行金融12.5418.3448.36115.69CI005021.WI银行12.1514.479.8781.34CI005023.WI房地产27.4213.71-0.28142.79CI005018.WI医药15.3313.6111.07180.55CI005015.WI消费者服务-0.3511.4914.95263.08CI005016.WI家电15.7510.61-0.06204.63CI005027.WI计算机7.7510.347.03532.65CI005013.WI汽车14.639.941.50169.27CI005007.WI建筑14.779.293.65160.38CI005011.WI电力设备及新能源13.207.818.14242.57CI005012.WI国防军工1.257.561.75292.54CI005024.WI交通运输4.667.290.78220.61CI005026.WI通信12.585.643.05313.73CI005008.WI建材18.294.35-9.8196.51CI005003.WI有色金属9.104.150.6947.23CI005029.WI综合23.153.47-10.05251.45CI005010.WI机械-0.642.47-5.42196.65CI005009.WI轻工制造7.672.432.36234.20CI005020.WI农林牧渔4.232.200.82181.11CI005004.WI 电力及公用事业4.441.21-5.42183.01CI005019.WI食品饮料5.741.023.4261.93CI005006.WI基础化工9.280.79-5.64165.02CI005017.WI纺织服装5.200.643.90206.14CI005001.WI石油石化4.02-0.57-22.8493.49CI005014.WI商贸零售13.41-2.353.70174.17CI005005.WI钢铁0.26-7.14-25.39128.57CI005002.WI煤炭-2.93-14.64-25.728.70营业收入同比增长率(%)证券代码证券简称估值未透支，AI 进入应用下半场图表13. TMT 行业遵循从通信到消费电子到计算机和游戏依次获得超额收益的规律3.2 AI 投资进入产业趋势下半场宽裕流动性为当前高成长弹性的AI 产业链提供行情基础。开年以来A 股市场资金面环境相对充裕，杠杆资金有较为明显增加，宏观流动性层面，中央经济工作会议对于货币政策表述为：“要继续实施适度宽松的货币政策，灵活高效运用降准降息等多种政策工具”，2026 年货币政策有望延续宽松，2025 年下半年以来，人民币汇率持续升值，且短期来看，海外地缘政治波动增加，全球配置资金对中国资产关注度增加，股市内外资金面条件均相对有利。宽裕的市场流动性往往能够助推高成长弹性的科技行情，历史上几轮科技行情都对应着相对宽松的市场流动性，当前较为宽裕的流动性行情能够为AI 产业链提供行情基础。TMT 板块业绩表现相对占优，硬科技“强者恒强”，软科技“困境反转”。随着AI 大模型训练与应用推理需求增长，全球算力基础设施建设如火如荼，云厂商纷纷扩建数据中心，加大AI 芯片、服务器与配套设施等的采购力度，这支撑着2024 年以来通信、电子等硬科技行业业绩的持续向好，截至2025 年三季报，硬科技在所有行业中业绩表现居前，表现出“强者恒强”的态势，而对于应用软件端，在各个垂类方向上，AI正在加速渗透，实现降本增效、内容创新甚至催化新的商业模式的形成，对比2024 年相对弱势的业绩表现，传媒、计算机等软科技行业在2025 年三季报表现出了较强的“困境反转”动力，而随着AI 应用产业趋势的进一步演进，这一趋势在2026 年仍然有望延续。估值未透支，AI 进入应用下半场图表14. TMT 板块业绩表现亮眼，硬科技“强者恒强”，软科技“困境反转”AI 产业趋势演进亦有望遵循由硬及软，软硬交替上行的演进规律。回顾移动互联网时代的产业轮动，其路径呈现出由基础设施到终端设备、再到应用的传导过程。当前AI 时代的产业趋势，也正遵循这一由硬及软，软硬交替的内在规律演进。AI作为高度依赖算力的通用技术，其发展和应用必须以强大的底层基础设施为支撑。因此，产业的初始投资必然集中于芯片、服务器、网络等硬件环节，以构建基本的技术能力与供给。当硬件提供了基础能力后，其商业价值需通过软件和应用来落地与变现。软件将硬件的算力转化为具体场景下的产品、服务与解决方案，从而触达最终用户并创造收入，完成从技术投入向商业回报的闭环。软件应用的普及与复杂化，会持续产生对更大规模、更高效率、更低成本算力的新需求，这构成了驱动硬件持续迭代升级的核心市场拉力。而每一轮硬件的升级，又为软件创新打开了新的可能性空间，两者因此形成相互驱动、螺旋上升的供需正循环，这与移动互联网时期的由硬及软，软硬交替上行具有相同的产业逻辑。但本次AI 浪潮的产业路径与移动互联网时期或仍存在一些关键差异，特别是在终端设备侧，移动互联网的核心创新是人机交互向移动端的迁移，因此智能手机作为必备的新终端载体，是应用生态构建的先决条件。而本轮AI的核心突破在于智能本身，其能力可通过云端API、现有软件升级或嵌入既有设备如手机、电脑、汽车等来直接提供，因此产业价值的释放可以首先在云端和现有终端上发生。然而，这并不意味着终端设备不会迎来新的创新。相反当AI 能力足够强大和普及时，它将驱动消费端设备从“通用计算工具”向“场景化智能体”演变。眼镜、手表、家居设备乃至机器人等，或将依据特定场景深度整合AI、具备独立感知与交互能力的下一代终端。它们的成熟与普及，更多依赖于AI 软硬件协同发展的成熟度，因此其规模化发展可能与AI 应用并行，甚至稍晚于软件服务的广泛渗透。2026 年，AI 产业或从“算力竞赛”的上半场进入“应用落地”的下半场。近几年，全球范围的“算力军备竞赛”如火如荼，全球厂商为在未来的AI 生态中占据先发优势，不断加码算力资本开支投入，算力基础设施已具一定规模之下，下游需求端能否充分消化算力供给，转换为实际的产业效率提升与业绩兑现，形成上下游商业逻辑闭环成为AI 产业趋势能否延续的关键点。当前大模型性能不断强化、商业模式逐渐成熟，而下游应用厂商也在2025 年逐步迎来初步业绩验证，例如三季报AI 应用厂商业绩即表现出了较为明显的修复态势，这些信号或表明AI 应用商业模式正在加速落地。2026 年，AI 产业有望从“算力竞赛”的上半场加速进入“应用落地”的下半场。估值未透支，AI 进入应用下半场图表15. 2024 年“9.24”以来，AI 产业链中算力涨幅明显，端侧、应用等涨幅则相对有限估值未透支，AI 进入应用下半场
4 配置AI 应用下半场行情
4.1 AI 应用商业化拐点临近4.1.1 AI 软件应用行情或将从普涨走向聚焦底层技术体系加速进入成熟期，AI 应用商业模式快速从概念验证走向收入闭环。AI 应用的底层技术体系正在加速进入成熟期，在算力层，推理效率与性价比大幅提升为AI 应用商业化提供了底层经济性支撑。大模型的通用能力上，MCP+A2A 协议建立了AI agent 互联底座，大模型长期记忆强化，技术拐点突破加速AI 应用商业化进程。另一方面，AI 应用商业模式正在快速从概念验证走向收入闭环，部分AI 垂类商业模式已经逐步进入业绩验证期。过去一年，AI 应用需求的直接反映指标Tokens 消耗量快速增长，例如截至2025 年9 月，豆包大模型日均 Tokens 调用量已突破 30 万亿，相比2025 年 5 月底增长超 80%，表明AI 应用需求正在高速扩张，同时国内外多个垂类场景如AI 编程、AI 多模态、AI 广告、AI 教育、AI 医疗等已初步证明了AI 应用的商业价值。图表16. 大模型Tokens 消耗量正在加速增长图表17. 在各场景使用测试 AI 的受访企业占比AI 应用2025 年三季度业绩呈现出了较为明显的反转态势。2025 年三季报，AI 应用营收增速同比修复较为明显，由2025 年中报的0.74%上升至1.55%，为2023 年以来的最高水平。部分AI 垂类厂商业绩表现亮眼，AI 安全厂商
三六零归母净利润增速由中报的17.43%提升至三季报的78.88%，AI 办公厂商
金山办公归母净利润增速由中报的3.57%提升至三季报的13.32%，第三季度WPS 个人业务收入8.99 亿元，同比增长11.18%。金山办公表示，通过AI 新产品落地推广及海内外市场精细化运营，带动WPS AI 月活、付费用户数及用户价值稳步提升； AI 广告厂商
蓝色光标归母净利润增速由中报的-47.33%转为正增长，三季报增速为58.90%。蓝色光标2025年前三季度AI驱动业务收入达24.7 亿元，公司基于BlueAI 平台孵化的AIAgent 已达136 个，覆盖视频生成、智能投放、内容创作等多个业务场景，为公司业务效率提升和业务创新提供了强大支撑。估值未透支，AI 进入应用下半场图表18. 2025 年Q3，AI 应用营收增速同比修复较为明显AI 软件应用行情或将从普涨走向聚焦，强基本面个股有望相对占优。回顾2013-2015 年移动互联网行情中的软件应用表现，2015 年软件应用主升行情中，传媒行业等核心板块行情从普涨走向聚焦，随着行情演绎，传媒行业中涨幅大于0%、大于万得全A 的个股数量总体趋势上均趋于减少，并且区间内强基本面个股涨幅更高，对比2015 年1 月1 日-2015 年6 月15 日涨幅超过150%的传媒行业个股与全部传媒行业个股，前者2014 年归母净利润增速中位数、营收增速中位数分别为24.70%、19.37%，明显高于后者的20.53%、13.87%。这一趋势或在本轮AI 应用行情中亦有所表现。AI 应用行情未完，后续或将更加聚焦于强基本面、真龙头个股。图表19. 2015 年主升行情中传媒行业内部从普涨走向聚焦估值未透支，AI 进入应用下半场4.1.2 AI 应用配置商业模式率先变现赛道2013-2015 年TMT 行情中，软件应用端由广告营销→游戏→“互联网+”轮动。行情遵循技术路径越短、变现模式验证越快越率先反应的规律，综合来看，场景明确、付费模式验证、用户粘性与广度较高的赛道往往有望迎来行情机会。综合当前各个AI 应用场景及价值量提升，我们认为可以重点关注“AI+医疗”、“AI+营销”、“AI+企服”、“AI+编程”、“AI+娱乐”等细分赛道。◼“AI+医疗”： 医疗场景兼具“需求刚性”与“付费深度”， 在C 端医疗健康赛道具备必选消费特征，支付意愿较强，在B 端，药企、医疗机构等具备较强支付能力，AI 对于药物研发成本的降低和诊断效率的提升能够带来一定的价值提升。◼“AI+编程”：编程场景是当前AI 应用落地速度快、商业化路径较为清晰的方向，以代码生成为核心的功能能够直接提升生产效率，用户粘性较高，用户付费意愿较强。◼“AI+营销”： 广告直接与“点击率、转化率、投放成本”挂钩，具有明确的ROI 考核机制，对AI 赋能价值极为敏感，AI 应用作为流量变现新入口的大趋势之下，围绕AI 应用产业链构建的AI 营销商业模式加速确立。◼“AI+娱乐”：包括游戏、影视、文字在内的内容生成领域市场空间广阔，AIGC 能大幅降低创作成本并实现个性化。◼“AI+企服”： 企业流程自动化是AI Agent 的自然落地场景，市场需求明确，能直接嵌入现有SaaS 工作流并形成强粘性，订阅制模式可快速规模化。图表20. 重点垂类AI 应用场景及价值量提升注释：分数区间为1-5 分，5 分最优，1 分最差，场景明确性越强，分数越高；付费模式越明晰，分数越高；用户粘性与广度越强，分数越高；产业链投资成本越低，分数越高。综合评分之中，付费模式验证、用户粘性与广度占比均为30%，场景明确性为25%，产业链投资成本占比为15%。“AI+营销”： AI 重塑广告价值链，赋能ROI 提升AI 重塑广告价值链，赋能ROI 提升。相比内容创作等更偏“赋能工具型”的应用，广告直接与“点击率、转化率、投放成本”挂钩，具有明确的ROI 考核机制，因此对AI 赋能价值极为敏感。ChatGPT 广告业务即将上线，千问APP 接入淘宝，AI 应用重塑流量变现新逻辑。1 月21 日，据财联社报道，OpenAI 已通知多位广告主，计划于2 月初上线ChatGPT 广告服务，初期将按照展示次数计费，同时面向免费及低价订阅用户开启广告投放测试。此前，1 月15 日，阿里旗下千问App 接入淘宝、闪购、支付宝、飞猪等业务，无须跳转就能直接实现点外卖、买东西、订机票等AI 购物功能。垂直领域场景明确性理由付费模式验证理由用户粘性与广度理由产业链投资成本理由综合评分推荐意见AI+医疗辅助诊断、药物研发、健康咨询等场景价值高医院/药企付费能力强，但解决方案定制化成本高医院、药企等B端绑定深，C端健康咨询用户覆盖广，但合规门槛高、落地周期长需对接医疗设备、医疗数据、合规系统，投入较高3.95↑AI+营销广告文案生成、投放优化需求刚性，数据驱动精准营销适配成熟按效果付费（CPC/ROI）模式清晰，B端商户付费意愿B端依赖工具提效，C端用户画像增强平台粘性依赖算法与现有平台数据，轻量化开发为主3.80↑AI+企服流程自动化需求广泛，但企业需求碎片化（如CRM、ERP差异大）订阅制普适性强，企业降本增效诉求明确企业一旦部署系统，替换成本高标准化SaaS工具为主，边际成本低3.70↑AI+娱乐内容生成（游戏NPC、短视频脚本）需求增长会员付费、广告分成、IP变现等模式多样C端用户追求新鲜感，但资源库商业逻辑相对稳健依赖算法生成能力，轻量化开发为主3.70↑AI+办公高频刚需（文档生成、图表制作、会议记录等）,场景颗粒度细，技术适配成熟订阅制模式普及（如Copilot），B/C端付费意愿职场用户基数大，功能嵌入工作流后迁移成本高轻量级SaaS工具为主，无需重资产投入3.60↑AI+教育个性化学习、智能答疑需求明确，但学科适配复杂度较高K12/职教付费能力强学生/用户学习习惯依赖性强，粘性强需结合教学内容定制开发，中等投入3.60↑AI+金融智能金融决策分析、智能投顾、风控场景明确，金融数据丰富易用变现路径清晰，金融机构付费能力高，付费习惯易养成B端风控系统、金融服务依赖性强，C端用户覆盖广依赖金融数据基础设施，但无需硬件重投入3.55↑AI+电商智能推荐、内容生成、供应链管理需求大用户购买行为、库存与物流数据等的分析决策，对B端用户有一定意义B端工具粘性中高数据驱动为主，API接入成本低3.15—AI+制造智能制造（质检、预测维护）场景明确，但工业协议兼容性复杂传统制造业付费意愿低，需长期教育，ROI验证周期长B端工厂粘性中低（价格敏感），技术替代风险存在需与生产线硬件深度集成，投入高3.10—AI+法律合同审查、法律咨询场景存在，但法律条文复杂性强，解释性要求高律所付费意愿仍待验证，C端付费习惯需要培养用户低频使用，替代性强需构建法律知识库，但无需硬件投入2.15—AI+农业精准农业（虫害监测、产量预测）需求存在，但农户信息化水平低，场景分散农户付费能力弱，依赖政府补贴，商业模式难闭环用户（农户）粘性低，工具使用频次有限。需部署物联网设备与田间基础设施，初期投入1.85—估值未透支，AI 进入应用下半场截至2025 年10 月，ChatGPT 的周活跃用户已经超过了8 亿。千问App 上线仅两个月，C 端月活跃用户数（MAU）已突破1 亿大关。AI 应用用户数的庞大规模使其正在成为AI 新时代的下重要的流量入口，而ChatGPT 和千问APP 的进展表明，AI 龙头厂商正在加速AI 流量变现的进程。ChatGPT的广告测试可能表明，基于对话交互的流量具备较强的广告价值，其“展示计费”模式试图将传统展示广告迁移至对话场景。而千问与淘宝的闭环整合，则有望验证“对话即交易”的可行性，其核心是将阿里体系内的商品、履约与服务能力转化为AI 可调用的功能。两者分别代表了AI 商业化两大主流方向：流量变现，即AI+广告与交易闭环，即AI+电商。AI 应用作为流量变现新入口的大趋势之下，围绕AI 应用产业链构建的AI 营销商业模式正在加速确立，相关厂商均有望受益。“AI+编程”：商业变现路径清晰，高用户粘性AI 编程代表性公司营收、用户数增长迅速，成为AI 应用商业化落地最为顺畅的领域之一。在众多生成式AI 应用场景中，编程（Coding）是当前落地速度快、商业化路径较为清晰的方向。2025 年12 月，Anthropic 宣布，旗下AI 编码软件Claude Code 上线仅6 个月，就创造了近10 亿美元年化营收，据澎湃新闻，Anthropic 的年化经常性收入在2025 年底超过90 亿美元，成为历史上增长最快的科技公司之一。国内AI编程头部厂商AI编程产品亦在加速落地之中，2025 年
卓易信息推出两款AI编程应用 SnapDevelop 和EazyDevelop，Snapdevelop 截止到2025 年上半年，已经有 2 万试用用户，EazyDevelop 于2025 年 10 月份发布，截至12 月已有12000 多人使用。作为AI 应用商业化落地最为顺畅的领域之一，AI 编程赛道相关厂商亦可能有望率先迎来业绩验证。图表21. Cursor1.0 主要功能图表22. Cursor 成为史上最快达到5 亿美元ARR 的公司“AI+医疗”：兼具“需求刚性”与“付费深度”海内外龙头加速布局AI 医疗赛道，兼具“需求刚性”与“付费深度”，AI 医疗赛道具备较强商业潜力。AI在医疗领域应用广泛，包括医学辅助诊断、加速药物研发、健康咨询等。海内外龙头正在加速布局AI 医疗赛道，OpenAI 正式推出ChatGPT Health，为用户提供个性化健康对话服务；Google 发布开源医疗模型MedGemma 1.5，瞄准离线医疗场景；Anthropic 推出面向医疗企业的Claude for Healthcare，蚂蚁集团完成“蚂蚁阿福”品牌升级，连接全国5000 家医院、30 万真人医生。我们认为，在C 端医疗健康赛道具备必选消费特征，支付意愿较强，在B 端，药企、医疗机构等具备较强支付能力，AI对于药物研发成本的降低和诊断效率的提升能够带来一定的价值提升，因此综合来看，AI 医疗赛道具备较强商业潜力。“AI+企服”： 或成为 AI Agent 最先落地场景， SAAS 厂商有望充分受益企业服务或成为 AI Agent 最先落地场景， SAAS 厂商有望充分受益。企业内部的许多业务流程，如员工报销、IT 工单处理、数据报表生成、供应链及客户管理等，具有规则相对清晰、目标明确、重复性高的特点，是AI Agent 的理想应用场景，它能理解需求、自主规划步骤、调用不同工具来实现相关功能。在这一过程中，SAAS 厂商有望充分受益，由于长期深耕垂直行业，相关厂商能够将AI Agent 能力集成到现有产品中，作为解决客户具体问题的“数字员工”进行交付。估值未透支，AI 进入应用下半场以代表性AI 企服厂商Palantir 为例，Palantir 专注于大数据分析和人工智能领域，帮助客户进行数据分析，广泛应用于政府、商业和军事等多个行业，公司的 AI 数据分析与决策产品催化公司营收同比连续8 个季度持续上行。图表23. Salesforce 及Plantir 营收表现图表24. Plantir 产品架构Anthropic 发布AI 法律工具，引发市场对于SaaS 厂商可能受到冲击的担忧。近期，美国AI 公司Anthropic 发布一款面向企业内部法务团队的工具，Anthropic 表示，该工具可以实现合同审查、保密协议(NDA)分类、简报撰写以及模板化回复等法律工作的自动化。这引发了市场对于传统SAAS厂商业务可能受到冲击的担忧。传统应用厂商有望凭借行业积淀与数据优势构建AI 时代新壁垒，先发厂商有望获得估值提升。对于商业模式的不确定性，我们认为当前市场对商业模式颠覆的担忧可能一定程度上混淆了“工具革新”与“价值消亡”的本质区别，传统SaaS 厂商所面临的可能并非是被彻底取代，而是一场必要的价值链条重构。传统厂商的核心优势不仅在于软件功能，更在于长期积累的行业专属知识、数据，深度嵌入客户业务流程的复杂解决方案，以及由此建立的高客户迁移成本与信任关系。下游企业自建AI 系统在成本效益上不经济，在专业性和可持续性上可能也缺乏保障。一方面，企业需投入组建跨学科团队（算法、工程、数据等）进行模型训练与优化，另一方面，企业自身有限的数据量也可能导致自建模型效果易陷入瓶颈，而专业SaaS 厂商拥有行业层面长期积累的大量数据、资料以及对行业流程的深度积累，对于开发高效模型具有先天优势，同时对于开发模型的固定成本，专业SaaS 厂商可将这些成本摊薄至大量客户。能在AI 转型中占据优势地位的应用厂商未必会因通用人工智能的分流影响业绩，反而可能获得系统性的估值提升。SAAS 厂商的深度AI 化有望提升其服务的深度与效率，推动其商业模式趋向于从“提供一个软件账号”转向“交付一位在辅助产出业务成果的全职数字员工”，帮助下游客户提升人效比，进而提升下游客户的付费意愿。“AI+娱乐”：AI 多模态生成重塑娱乐内容的生产与消费模式AI正在成为推动内容产业变革的重要引擎，其核心价值在于通过大幅降低专业创作门槛，实现叙事内容的大规模、个性化生产，不仅能帮助专业创作者（B 端）提升效率、突破创意瓶颈，更能赋能海量普通用户（C 端）进行个性化内容创造，从而扩展整个市场的供给与消费规模。2025 年AI 短剧迎来增长，2025 年微短剧行业的全年产值已接近900 亿元，较2024 年近乎翻倍增长。从商业模式看，其变现路径清晰且多元。在B 端，可向影视公司、游戏工作室等提供定制化服务，以项目制或年费制收费；在C 端，则可通过提供高级功能的会员订阅、与平台进行收入分成等方式变现。快手可灵发布至今仅1 年多时间，2025 年预期收入已超10 亿元。估值未透支，AI 进入应用下半场4.1.3 Moltbot 催化AI agent 产业链投资机会Moltbot 通过通讯软件入口、本地终端执行与自主代理能力三大核心设计，将个人AI助理从被动工具转化为主动、便捷、私有化的“数字伙伴”。 近期，开源AI助手Moltbot在软件开发平台GitHub上受到广泛关注，几天内获5 万+星标。Moltbot是一款持续运行、可以执行任务的个人 AI 智能体，可安装在Mac、Windows、Linux 等设备上，长期在线接收指令、处理任务，还能记住用户偏好和对话历史。其实现的三大功能具有较高的现实意义：一是其以通讯软件为入口，在用户最熟悉的环境中将指令自然转化为行动，极大降低了使用门槛；二是其以本地电脑为执行终端，使AI 助手能够更加了解用户的使用习惯、偏好和细节，体验更具个性化；三是在个人助理层面将AI 从“对话机”变为“执行者”，使其能够主动触发，与用户进行互动，将AI 从需要被管理的“工具”升级为可自主服务的“数字伙伴”，有效提升人机协作效率。Moltbot 具备高商业潜力，大模型厂商正在加速接入。尽管Moltbot 的使用仍需要大模型如Gemini、ChatGPT、Anthropic Claude 等的支持，在底层技术上创新有限，但其主要突破在于通过工程整合与产品设计将大模型的“认知能力”与操作系统的“执行能力”私有化的结合。Moltbot 虽仍面临一定的商业化瓶颈，但生态位价值意义重大，Moltbot 建立在开源大模型和开源框架之下，这表明未来AI 代理生态中，核心价值可能从“模型本身”上移至“代理框架”和“应用层”，而这一雏形产品受到市场和用户的广泛关注表明此类个人AI 助手在AI 应用生态位中具备较高商业价值。大模型厂商正在加速接入Moltbot，1 月28 日下午，腾讯云与阿里云相继宣布上线 Moltbot 云端极简部署及全套云服务，强调用户可一键完成安装。此前，云厂商
优刻得也已上线该服务。特别是对于Minimax 旗下模型MiniMax 2.1，Moltbot 开发者Peter Steinberger 尤其称赞其为目前最“Agentic”的一个大模型。Moltbot 催化AI agent 产业链投资机会，重点关注AI agent、云服务、算力、存储、大模型厂商等主要环节。Moltbot 作为一款受到广泛关注的个人AI Agnet，有望直接带动大模型调用量的增长，催化软硬科技闭环，带动整个AI agent 产业链上下游投资机会，包括云服务、算力、存储、大模型厂商等。首先，Moltbot 这类AI Agent 直接调用和消耗大模型API，其每一次复杂任务（如规划行程、总结文档），都需要大模型进行理解和规划，这会产生对模型服务的持续调用，直接为大模型厂商带来收入增量；其次，大模型厂商提供API 服务需要充足的基础设施支持，要求包括计算、网络、存储在内的综合资源池，这使得大模型调用量的增长需要云服务厂商提供有力支持，并为相关云服务厂商带来收入和利润增长；最后，算力基础设施零件厂商包括算力芯片、存储芯片、光通信等有望充分受益于下游需求的增长。AI agnet 产业链均有望持续受益，关注AI agent、云服务、算力、存储、大模型厂商等主要环节的重点个股。4.2 配置AI 硬件“紧缺”环节AI 硬件景气延续，关注“紧缺”环节。AI 硬件高景气度持续，其核心特征正从普遍的“需求扩张”转向结构性的“供给紧缺”。这种紧缺由底层算力需求增长所驱动，并沿着产业链向上传导，在存储芯片、电力设施等关键环节形成瓶颈，从而构成了当前阶段硬件投资的“紧缺”投资逻辑。存储价格上涨，产业链上下游博弈加剧，国产存储厂商投资机会逐步显现。2025 年以来，存储芯片价格显著上行，海外主要厂商持续释放涨价信号。2026 年1 月5 日消息，据《韩国经济日报》报道，存储芯片大厂三星电子和SK 海力士计划将供应给微软、谷歌、AWS 等云服务大厂服务器DRAM的合约价大幅上调，相比去年四季度的合约价将上涨60%至70%。与此同时，下游手机厂商采购意愿受到抑制，小米、OPPO、vivo 等厂商库存普遍低于两个月。据Trend Force 数据，2025 年第四季度DRAM 合约价格同比涨幅超过75%，在存储配件占手机硬件成本约10%–15%的假设下，年内手机整体成本已被抬升约8%–10%。在AI 大模型内存需求快速增长的背景下，三星、SK 海力士、美光等国际厂商持续将晶圆产能向HBM 倾斜，标准型DRAM 供给明显收缩。海外厂商限制产能、成本抬升之下，中国下游厂商压力加大，需求有望向国产存储转移。2025 年11 月ICChina2025 展会上，长鑫存储发布速率达8000Mbps、单颗容量24Gb 的DDR5 标准内存及多系列模组产品，标志国产存储技术向高端迈进。在全球存储供给偏紧的环境下，国产存储厂商有望充分受益。估值未透支，AI 进入应用下半场图表25.伴随全球算力基础设施建设加速，中国变压器出口累计同比呈现上行趋势伴随全球算力基础设施加速，全球电力及存储短缺问题正在凸显。AI 与云计算推动数据中心密集扩张，对电力与存储资源的需求快速上升。微软CEO 萨提亚·纳德拉指出“我们现在面临的最大问题并不是算力过剩，而是电力，也就是能否在靠近电源的地方足够快地建成基础设施。”该趋势在数据层面亦有所印证：自2023 年以来，中国变压器出口金额持续上行，美国电价中枢明显抬升。据BNEF 预测，到2035 年美国数据中心用电需求将占全国电力需求近9%。在此背景下，建议关注海外电力产业链的关键环节，包括燃气轮机、SOFC 电池、STT（固态变压器）及储能等方向。图表26.伴随全球算力基础设施建设加速，中国变压器出口累计同比呈现上行趋势4.3 AI 交互革命有望催化端侧换机热潮端侧革命的呈现形式往往是交互方式的升级，端侧硬件产品交互方式的革命性变化往往容易引发新产品渗透率的高速增长。美国科技互联网革命中的核心端侧产品是个人电脑，个人电脑由命令行向图形化界面与键鼠操作转变，大幅降低使用门槛；手机由按键向触屏转变，推动智能手机快速普及。2010 年iPhone4 的发布即成为智能手机渗透率加速提升的重要拐点。估值未透支，AI 进入应用下半场AI 交互革命有望催化端侧换机热潮。AIGC 技术将推动端侧产品向语音、动作等多模态交互演进，交互中枢由传统App 体系转向AI 智能体，用户与App 的直接关联逐步弱化，豆包手机助手已体现出这一趋势雏形。尽管产品仍处于早期阶段，但随着功能成熟与体验优化AI 交互模式的革命性改变预期能够带动端侧换机热潮，而这一趋势可能在未来1-3 年就有望上演，催化AI 产业链中下游行情。图表27.iPhone4 的发布成为智能手机渗透率加速提升的重要拐点估值未透支，AI 进入应用下半场4.4 关注AI 产业链重点环节及个股对比“科网”泡沫，本轮AI 行情尚未出现明显泡沫化特征，AI 行情有望延续，2026 年AI 投资有望进入产业趋势下半场，呈现由硬及软，软硬交替上行的演进规律。当前AI 应用商业化拐点临近，软件应用行情后续或将从普涨走向聚焦，强基本面个股有望相对占优。配置率先商业化变现垂类赛道及AI agent产业链，重点关注“AI+医疗”、“AI+营销”、“AI+企服”、“AI+编程”、“AI+娱乐”等细分赛道以及AI agent、云服务、大模型厂商等主要环节。软件应用有望进一步催化算力需求，关注算力产业链“紧缺”环节，关注存储、电力等产业链环节投资机会。此外， AI 交互革命有望催化端侧换机热潮，端侧产业链亦值得关注。图表28.AI 产业链重点关注股票池注释：市盈率统计时间为2026 年1 月31 日，市盈率分位数统计时间为2020 年1 月1 日-2026 年1 月31 日证券代码证券名称2026年1月31日收盘价(元)2026年以来涨跌幅（%）市盈率（倍）市盈率分位数(%)2025年Q3营业收入增速(%）2025年Q3归母净利润增速（%）688258.SH 卓易信息152.3398.94321.7599.738.03122.02688188.SH
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拓尔思22.9115.13-67.02-45.57-460.24600602.SH云赛智联21.2113.48152.9492.5413.32-8.28300846.SZ首都在线25.5912.09-50.25-12.0532.11300857.SZ协创数据227.9635.1494.7699.9354.4325.30300442.SZ润泽科技81.8354.9826.8530.9515.05210.740100.HKMINIMAX-WP473.0037.10-28.33174.68-68.242513.HK智谱226.2072.02-50.46002230.SZ科大讯飞59.6018.51164.5861.6414.4180.609988.HK阿里巴巴-W169.2018.4923.5255.755.6453.37603986.SH兆易创新314.8846.97162.0887.8620.9230.18300223.SZ北京君正143.8035.61218.5373.747.35-15.99688766.SH普冉股份306.00140.55357.5291.464.89-73.73688300.SH 联瑞新材66.797.5756.2987.4518.7619.01603308.SH 应流股份51.4023.1198.7496.2011.0229.59605060.SH 联德股份43.6618.1347.96100.009.2721.56002595.SZ 豪迈科技83.36-1.3627.9998.3726.8926.21300408.SZ 三环集团50.009.2937.6452.6520.9622.16603067.SH 振华股份34.1418.5046.7998.917.4712.56000338.SZ 潍柴动力23.7438.0217.4180.195.325.67002138.SZ 顺络电子39.4010.8932.5138.1619.9523.23601179.SH 中国西电14.5059.3461.6368.1811.8519.29002028.SZ 思源电气184.8019.5445.6499.0532.8646.94688676.SH 金盘科技91.521.3164.1289.168.2520.27601126.SH 四方股份37.5224.7338.5798.3720.3915.57688332.SH 中科蓝讯140.967.3555.8179.564.292.17688018.SH 乐鑫科技168.30-1.0060.5030.9430.9750.04688049.SH 炬芯科技55.685.8652.0734.8554.74113.85688099.SH 晶晨股份87.590.4139.8425.769.2917.51688608.SH 恒玄科技220.50-2.8455.2714.5618.6173.50688772.SH 珠海冠宇19.34-10.1739.8621.1821.1844.37002600.SZ 领益智造14.64-5.7946.7278.3619.2537.66300602.SZ飞荣达35.045.6754.9145.3829.95119.36301489.SZ 思泉新材162.23-18.48176.4879.0257.9352.21002273.SZ 水晶光电23.83-5.1428.7815.748.7814.13AI端侧AI agentAIDC及云服务AI大模型存储AI电力“AI+医疗”“AI+编程”“AI+娱乐””AI+广告”“AI+企服”估值未透支，AI 进入应用下半场风险提示
1.宏观经济不及预期风险
国内经济复苏或增长力度若弱于预期，可能影响企业盈利与市场整体估值，或导致市场表现承压。
2.市场波动超出预期风险
国内外政策、事件、流动性或情绪变化可能加剧市场短期的非理性波动，导致资产价格脱离基本面运行。
3.科技风格业绩不及预期风险
若科技产业趋势发展不及预期，相关企业营收与利润可能不及预期，或导致板块调整。估值未透支，AI 进入应用下半场披露声明本报告准确表述了证券分析师的个人观点。该证券分析师声明，本人未在公司内、外部机构兼任有损本人独立性与客观性的其他职务，没有担任本报告评论的上市公司的董事、监事或高级管理人员；也不拥有与该上市公司有关的任何财务权益；本报告评论的上市公司或其它第三方都没有或没有承诺向本人提供与本报告有关的任何补偿或其它利益。中银国际证券股份有限公司同时声明，将通过公司网站披露本公司授权公众媒体及其他机构刊载或者转发证券研究报告有关情况。如有投资者于未经授权的公众媒体看到或从其他机构获得本研究报告的，请慎重使用所获得的研究报告，以防止被误导，中银国际证券股份有限公司不对其报告理解和使用承担任何责任。评级体系说明以报告发布日后公司股价/行业指数涨跌幅相对同期相关市场指数的涨跌幅的表现为基准：公司投资评级：买 入：预计该公司股价在未来6-12 个月内超越基准指数20%以上；增 持：预计该公司股价在未来6-12 个月内超越基准指数10%-20%；中 性：预计该公司股价在未来6-12 个月内相对基准指数变动幅度在-10%-10%之间；减 持：预计该公司股价在未来6-12 个月内相对基准指数跌幅在10%以上；未有评级：因无法获取必要的资料或者其他原因，未能给出明确的投资评级。中 性：预计该行业指数在未来6-12 个月内表现基本与基准指数持平；未有评级：因无法获取必要的资料或者其他原因，未能给出明确的投资评级。沪深市场基准指数为沪深300 指数；新三板市场基准指数为三板成指或三板做市指数；香港市场基准指数为恒生指数或恒生中国企业指数；美股市场基准指数为纳斯达克综合指数或标普500 指数。本报告发布的特定客户包括：1) 基金、保险、QFII、QDII 等能够充分理解证券研究报告，具备专业信息处理能力的中银国际证券股份有限公司的机构客户；2) 中银国际证券股份有限公司的证券投资顾问服务团队，其可参考使用本报告。中银国际证券股份有限公司的证券投资顾问服务团队可能以本报告为基础，整合形成证券投资顾问服务建议或产品，提供给接受其证券投资顾问服务的客户。中银国际证券股份有限公司不以任何方式或渠道向除上述特定客户外的公司个人客户提供本报告。中银国际证券股份有限公司的个人客户从任何外部渠道获得本报告的，亦不应直接依据所获得的研究报告作出投资决策；需充分咨询证券投资顾问意见，独立作出投资决策。中银国际证券股份有限公司不承担由此产生的任何责任及损失等。本报告内含保密信息，仅供收件人使用。阁下作为收件人，不得出于任何目的直接或间接复制、派发或转发此报告全部或部分内容予任何其他人，或将此报告全部或部分内容发表。如发现本研究报告被私自刊载或转发的，中银国际证券股份有限公司将及时采取维权措施，追究有关媒体或者机构的责任。所有本报告内使用的商标、服务标记及标记均为中银国际证券股份有限公司或其附属及关联公司（统称“中银国际集团”）的商标、服务标记、注册商标或注册服务标记。本报告及其所载的任何信息、材料或内容只提供给阁下作参考之用，并未考虑到任何特别的投资目的、财务状况或特殊需要，不能成为或被视为出售或购买或认购证券或其它金融票据的要约或邀请，亦不构成任何合约或承诺的基础。中银国际证券股份有限公司不能确保本报告中提及的投资产品适合任何特定投资者。本报告的内容不构成对任何人的投资建议，阁下不会因为收到本报告而成为中银国际集团的客户。阁下收到或阅读本报告须在承诺购买任何报告中所指之投资产品之前，就该投资产品的适合性，包括阁下的特殊投资目的、财务状况及其特别需要寻求阁下相关投资顾问的意见。尽管本报告所载资料的来源及观点都是中银国际证券股份有限公司及其证券分析师从相信可靠的来源取得或达到，但撰写本报告的证券分析师或中银国际集团的任何成员及其董事、高管、员工或其他任何个人（包括其关联方）都不能保证它们的准确性或完整性。除非法律或规则规定必须承担的责任外，中银国际集团任何成员不对使用本报告的材料而引致的损失负任何责任。本报告对其中所包含的或讨论的信息或意见的准确性、完整性或公平性不作任何明示或暗示的声明或保证。阁下不应单纯依靠本报告而取代个人的独立判断。本报告仅反映证券分析师在撰写本报告时的设想、见解及分析方法。中银国际集团成员可发布其它与本报告所载资料不一致及有不同结论的报告，亦有可能采取与本报告观点不同的投资策略。为免生疑问，本报告所载的观点并不代表中银国际集团成员的立场。本报告可能附载其它网站的地址或超级链接。对于本报告可能涉及到中银国际集团本身网站以外的资料，中银国际集团未有参阅有关网站，也不对它们的内容负责。提供这些地址或超级链接（包括连接到中银国际集团网站的地址及超级链接）的目的，纯粹为了阁下的方便及参考，连结网站的内容不构成本报告的任何部份。阁下须承担浏览这些网站的风险。本报告所载的资料、意见及推测仅基于现状，不构成任何保证，可随时更改，毋须提前通知。本报告不构成投资、法律、会计或税务建议或保证任何投资或策略适用于阁下个别情况。本报告不能作为阁下私人投资的建议。过往的表现不能被视作将来表现的指示或保证，也不能代表或对将来表现做出任何明示或暗示的保障。本报告所载的资料、意见及预测只是反映证券分析师在本报告所载日期的判断，可随时更改。本报告中涉及证券或金融工具的价格、价值及收入可能出现上升或下跌。部分投资可能不会轻易变现，可能在出售或变现投资时存在难度。同样，阁下获得有关投资的价值或风险的可靠信息也存在困难。本报告中包含或涉及的投资及服务可能未必适合阁下。如上所述，阁下须在做出任何投资决策之前，包括买卖本报告涉及的任何证券，寻求阁下相关投资顾问的意见。中银国际证券股份有限公司及其附属及关联公司版权所有。保留一切权利。中银国际证券股份有限公司中国上海浦东银城中路200 号中银大厦39 楼邮编200121电话: (8621) 6860 4866传真: (8621) 5888 3554相关关联机构：中银国际研究有限公司香港花园道一号中银大厦二十楼电话:(852) 3988 6333致电香港免费电话:中国网通10 省市客户请拨打：10800 8521065
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