文章核心观点 - 人工智能正从单一板块的主题概念转变为影响多个行业效率提升与估值逻辑重构的重要底层背景因素 基金经理们一致认为AI并未改变原有投资框架 而是作为生产力工具嵌入行业 其投资意义在于能否提升效率、改善盈利并最终兑现为业绩 [1][2][4] AI的角色与定位转变 - AI在投资层面的定位正从情绪驱动的主题炒作 转向可被纳入财务模型和估值重估的变量 市场关注点从是否具备AI概念转向AI能否真正改变企业盈利模型 [2] - AI并非独立的新赛道 而是一种核心价值在于改造企业效率结构的生产力工具 例如在医药行业通过提升研发效率、优化流程、降低费用率来改变企业的利润率中枢与长期估值假设 [2] - 2026年有望成为AI应用系统性落地的元年 大模型能力显著提升且大厂加速下场打通生态和流量入口 使AI应用具备商业化扩散的现实基础 面临“如何变现”的现实考验 [2] AI对商业模式与估值逻辑的重塑 - AI正在实质性改变内容生产与分发效率 在传媒行业 广告分发和内容生成成为最先受益的环节 AI是推动行业效率跃迁、打开新增市场空间的关键工具 [4] - 在医药领域 AI的核心价值体现在对既有企业经营结构的重塑 只有当AI真正嵌入业务流程、能够被量化并体现在报表层面时 相关公司才具备持续的投资价值 [4] - AI的投资意义不在于概念外延的扩张 而在于其是否成为能够提升效率、改善盈利质量并最终兑现为业绩的因素 因此正跨越行业边界重构多个赛道的投资逻辑 [4] AI对上游资源与能源需求的反向拉动 - AI发展对算力、存储和网络设施的强劲需求 正持续拉动有色金属、能源及相关基础设施领域的投入 使这些板块成为支撑AI长远发展的关键“底座” [5] - 在有色金属领域 AI算力投资将显著抬升对上游资源的需求 例如铜、锡、铝等金属的使用量持续增加 这是产业资本开支带来的真实需求增量 成为周期板块中值得关注的结构性线索 [5][6] - 在新能源方向 随着算力需求上升 电力供给和储能体系的重要性进一步凸显 部分远期应用场景有望为新能源技术路径提供新的想象空间 [6] AI的投资节奏与市场演进 - AI是一个3至5年的长周期主线 但其演进路径并非线性向上 随着市场从硬件扩张转向商业化验证 可能出现阶段性波动甚至“幻灭期” [3] - 随着市场关注点从资本开支转向商业化兑现 部分方向可能经历调整 但这类波动并不意味着逻辑逆转 反而为投资者提供了检验商业模式、筛选具备兑现能力公司的窗口期 [6] - 投资的关键不在于短期情绪起伏 而在于识别哪些方向、哪些公司能够率先跑通商业模式并兑现业绩 [3]