文章核心观点 - 2026年科技产业的核心特征是“竞合”，即全球技术竞赛与国内供应链自主突破两条主线深度交织、同步演进[2][13] - AI产业变革的焦点正从实验室模型竞赛转向全球范围内的“产业化落地竞赛”[2][13] - 投资需理解海外需求拉动与国内自主突破的“内外共振”，以把握未来机会[2][13] 海外算力需求 - 海外AI算力需求是全球科技投资中最明亮的灯塔，其竞赛健康且可持续[3][14] - 竞赛动力源于三个底座：科技巨头资本开支有强劲自身现金流支撑、大模型领域“六分天下”格局避免恶性内卷、技术从文本向“世界模型”演进路径清晰[3][14] - 投资主线是“优选龙头，长期持有”，产业需求沿明确链条传递：首先受益于光模块，其次是服务器，再次是PCB等基础部件[3][14] - 全球龙头公司商业模式成熟、订单能见度高，价值在于持续分享产业扩张的β收益[3][14] 国产替代与半导体供应链 - 中国通过“超节点”集群作战，用系统级优势弥补单点算力差距，此路径将巨量拉动GPU和高速交换芯片需求[4][15] - 国内先进制程扩产或成“必选项”[4][15] - 半导体设备与材料环节确定性最强，处于扩产前置、不可或缺的位置，好比“淘金热”中“卖铲子”的生意[4][15] - 重点关注设备龙头在国产存储巨头扩产中的订单弹性，以及材料领域切入高端工艺、实现从0到1突破的中小市值成长股[4][15] 存储芯片 - AI彻底改变存储芯片供需逻辑，供给端年增幅稳定在15%左右，而需求端因大模型“记忆”功能和多模态内容海量消耗呈指数增长[5][16] - 供需错配可能催生跨越传统周期的行情[5][16] - 国产存储龙头上市与扩产是明确的产业事件，将带动从芯片设计、模组制造到上游设备、材料的全链条国产化机遇[5][17] - 本轮存储周期伴随快速技术迭代，当前产能可能因技术换代而提前“折旧”，投资蕴含独特的“期权价值”[6][17] AI延伸产业：电力与应用 - 电力是算力的“油箱”，北美数据中心算力激增带来巨大电力缺口，储能从“主题”变为“刚需”，成为AI算力扩张的“硬约束”和确定性受益环节[7][18] - 应用是技术的“价值终点”，需寻找价值“出口”[7][18] - 关注港股市场中传统业务能与AI结合、可能迎来估值重估的公司[7][18] - 关注AI时代可能诞生的新“基础设施服务”，例如确保内容原创与版权的数字内容确权领域[7][18] 其他市场机会与策略 - 逆向布局高增长领域，例如储能驱动的锂电产业链，储能需求（特别是大储）的超预期高景气可能在2026-2027年引发部分中游电池材料乃至上游资源环节的供需错配[8][19] - 该领域增长潜力与当前不高的市场预期形成对比[8][19] - 对人形机器人等过热主题保持谨慎，承认其长期想象空间，但短期内工程难度巨大、量产与盈利路径模糊[8][19] - 当前相关行情更多由风险偏好和事件催化驱动，需以更严格的标准进行筛选[8][19]