核心观点 - AI产业链自2026年1月中旬以来出现持续性回调，但市场担忧的商业模式与硬件需求不确定性是产业深化必然阶段，而非趋势终结，短期回调不改长期产业上行逻辑，回调反而贡献配置机会 [1][2] 市场回调的催化剂 - 微软财报暴露双重隐忧：2026财年第二季度财报显示Azure云计算业务增长放缓，同时公司预计2026年资本支出将超过1000亿美元，且微软云业务合同积压金额中约45%的剩余履约义务仅由OpenAI一家公司贡献，引发市场对高额资本支出回报及对OpenAI依赖度的担忧 [2][3] - 英伟达投资态度引发波动：2月1日，英伟达CEO黄仁勋表态公司没有必须投资OpenAI的责任，更愿逐步投入，但2月3日又澄清投资计划仍在“按计划推进”，并希望参与OpenAI未来的融资轮次及IPO，市场传闻导致担忧 [2][4] - Anthropic发布AI法律工具：Anthropic发布面向企业内部法务的AI工具，可实现合同审查、保密协议分类等工作自动化，引发市场对传统SaaS厂商业务可能受到冲击的担忧 [2][4] 市场情绪走弱的原因 - 双重不确定性：市场情绪走弱源于AI应用商业模式的不确定性与真实需求（硬件）的不确定性，估值逻辑正从为未来潜力支付溢价转向审视当下现实的确定性与投资回报 [2][5] - 商业模式不确定性：AI垂类应用的商业模式与业绩验证存在高不确定性，传统SaaS厂商的商业模式可能受到冲击，企业或通过自建AI工具替代现有SaaS服务，导致利润从SaaS公司转向通用大模型公司 [2][5] - 真实需求不确定性：云厂商的大额投资最终需企业买单，但企业是否愿意且有能力为AI支付高溢价仍不确定 [2][5] 对不确定性的分析与展望 - 不确定性是产业深化必然阶段：市场担忧的商业模式与需求不确定性是AI技术迈向产业深度融合的必然阶段，而非产业前景的根本性威胁 [2][6] - 垂类应用厂商有望构建新壁垒：传统SaaS厂商的核心优势在于长期积累的行业知识、数据、深度嵌入的解决方案及高客户迁移成本，下游企业自建AI系统在成本效益和专业性上可能不经济，传统厂商的AI化转型仍是产业逻辑上最具效率的方式 [2][6] - AI化转型带来估值提升潜力：能在AI转型中占据优势的应用厂商可能获得系统性估值提升，其服务模式有望从“提供一个软件账号”转向“交付一位全职数字员工”，提升下游客户人效比与付费意愿 [2][7] - 硬件需求将随软件成熟度增长：市场对需求的焦虑本质是下游应用成熟度问题，伴随AI应用从“技术演示”跨越到“生产工具”，解决问题能力提升将同步催化产业链硬件端需求 [2][7] 投资建议 - 建议关注AI应用、云服务、存储等AI产业链环节的投资机会 [2][7]