会议背景与核心共识 - 由21世纪经济报道主办，近30位来自经济学、险资、外资资管、券商、私募、科技产业及科学界的嘉宾，就“科技叙事主线与资本市场新周期”进行了闭门研讨 [1] - 与会者达成阶段性共识：拥抱AI与算力基础设施，寻找解决真实痛点的技术落地应用，并高度重视具备全球竞争力的出海企业 [15] - 资本市场正迎来一个由硬科技定义的新周期，其特点是结构性机会，考验认知深度、资本耐心与产业融合能力 [14] 宏观经济与市场周期展望 - 基于覆盖31个一级行业、124个二级行业的景气度模型，2026年被认为是“筑底回升的转折之年” [3] - 转折逻辑基于三重动力：外部冲击（如房地产）的负面影响已基本消化完毕；新一轮投资周期可能于2026年下半年开启；以AI、新能源车、半导体为代表的战略性新兴产业已从幼稚走向强大，进入规模化商业化阶段 [3][5] - 2026年作为“十五五”开局之年，财政政策预计将更加积极，重点投向“物”与“人” [5] - 有观点预判2026年将是中美经济与货币政策出现罕见“共振”的窗口期，为全球资本流动创造有利条件 [5] - 部分外资机构看好中国资产但仍在等待宏观数据确切反转，可能因“刻舟求剑”式的思维而错过市场底部 [5] AI浪潮的产业前景与投资逻辑 - AI是会议毫无争议的焦点，多数产业与资本代表不认为当前存在泡沫 [6][7] - 从资本开支占比看，美国当前约4000亿美元的AI投资仅占其27万亿美元GDP的约1.2%，未来可能达到1万亿美元也仅占约4%，远未到泡沫水平 [9] - 主流机构普遍认为这是第四次工业革命的早期阶段 [9] - 云服务商定位为“AI算力的批发商和零售商”，训练大模型是批发业务，千行百业的AI应用推理需求是潜力更大的零售市场 [9] - AI正带来切实的生产力提升：在药物研发领域，公司通过“AI+药物研发”复合型人才梯队提高效率；在数字内容领域，AI工具可将数周的工作缩短至一两天，实现显著降本增效 [9][10] 硬科技发展的挑战与跨越路径 - 从实验室技术到可商业化交付存在鸿沟，核心矛盾在于高校科研追求“先进性”，而产业需要“商业化”和成本可控 [11] - 人才恶性竞争是痛点，高薪挖走整个团队会导致原团队完整性被破坏，被挖人员在新环境也难以发挥，造成双输局面 [11] - 探索“体制内策划，体制外运营”模式，绑定高校教授以提供技术源与人才稳定性，并解决关键的“首单客户”问题以促成技术与工业标准的磨合 [11] - 作为“耐心资本”的代表，国家队险资对于国家鼓励的方向（如算力芯片、商业航天、量子计算）会重金投入，并通过多种方式长期陪伴，但其险资属性使其更偏向中后期项目 [12] - 机器人等硬件企业迭代周期慢，安全是商用落地最大前提，目前采取务实的策略，如让专用轮式机器人承担劳务工作，而将人形机器人限定在特定区域使用 [14] - 半导体等领域Know-how极深、横向复制难，企业采取双线并进策略：纵向深耕高壁垒核心技术，同时依托既有优势沿产业链需求进行横向拓展，这要求极致的战略定力 [14] 具体行业观察与案例 - 新能源车行业已进入结构性重塑早期，自主品牌市占率从过去的40%-50%攀升至70%以上，且出口车型毛利率普遍高于国内10个百分点 [5] - 典型的周期性行业如普钢、焦炭，其景气度与已持续负增长的生产资料价格高度相关 [3]