核心观点 - AI被视为堪比互联网与新能源的长期产业浪潮，2023-2025年是技术爆发期，2026年或将迎来AI的“达尔文时刻”，投资进入第二阶段，选股能力成为关键 [1][2][7] - 周期板块正步入由“新质生产力”需求主导、供给受限、驱动因素多元化的新格局，有色金属行情由多重因素系统性地重塑定价逻辑 [1][9][11] - AI的角色正从独立概念转变为通用工具和重要背景因素，正在实质性重塑多个行业（如医药、传媒、能源）的效率、商业模式与估值逻辑，其影响力向产业链上游深度传导 [1][15][16][19][20] 广发基金唐晓斌观点：AI与半导体投资 - 业绩表现与配置策略：截至2026年1月25日，通过精选个股，其管理的广发远见智选基金年内业绩回报达到35%，业绩居全市场基金三强 [3]。核心源于构建了“存储+半导体设备”的差异化持仓，而非单纯布局存储模组 [3] - 前瞻调仓逻辑：在2025年四季度，基于对交易结构（公募基金对国产芯片龙头持仓重复度高、新增买盘有限）和产业趋势的双重研判，将持仓从国产芯片转向存储与半导体设备 [2][3][4] - 存储“超级周期”驱动因素：AI驱动需求激增与行业供给收缩双重共振 [7] - 需求端：AI大模型对存储性能提出颠覆性要求，HBM需求爆发且头部厂商产能已被预订，同时挤压传统电子领域供给，企业级SSD需求向好 [7] - 供给端：上轮周期后存储原厂巨亏，大幅收缩资本开支，当前库存去化充分，原厂出现封单不报价，DDR5与HBM价格弹性显著，国内存储龙头2026年扩产与资本开支节奏预计加速 [7] - 国产链机遇：据测算，2027年国产芯片规模可达8000亿元，全面国产化市值有望冲击10万亿元。国产链行情滞后海外约一年，2025年以主题布局为主，2026年有望迎来戴维斯双击，增长斜率大概率高于海外 [8] - 投资方法论：选定高景气方向后至少坚守2至3个季度，通过深度研究建立认知壁垒和坚定信仰，避免因短期波动频繁调仓 [5][6]。日常借助AI工具快速处理大量行业信息，并在专注的产业领域内捕捉细分领域（如封测设备）的超额收益 [6] 长城基金陈子扬观点：周期板块新格局 - 有色金属行情回顾与驱动因素：截至2025年12月31日，有色金属（申万）指数年内累计上涨94.74%，接近翻倍 [10]。此轮行情由四重因素共同驱动 [11]： 1. 美国债务周期：债务与赤字攀升引发美元信用担忧，推动多国央行增持黄金，储备体系多元化 [11] 2. 结构性需求：AI产业发展与全球能源转型催生对铜、铝等工业金属的增量需求 [11] 3. 供应链安全：全球供应链从效率转向安全，各国增加关键矿物储备 [11] 4. 供给周期：有色金属主要品种资本开支在2011年基本见顶，后步入漫长收缩期，行业产出缺口明显 [11] - 投资方法论：采用基于资本开支周期的投资方法，从景气、品质、估值三个维度评估标的，当三者矛盾时赋予景气度更高权重 [12]。更偏好上游资源品（如铜矿）的商业模式，因其成本相对固定，弹性主要来自产品价格 [12] - 2026年看好的方向： - 有色金属：行业高盈利状态或将维持较长周期，逐渐具备成长属性，应获价值重估。国内企业估值明显低于海外同行，但成长性与核心竞争力不逊色 [13] - 小金属：处于战略储备提升周期，面临资源稀缺与新增产能有限的供给约束，投资价值值得关注 [13] - 贵金属：各国央行购金与居民资产配置需求两大趋势未见逆转，黄金长期配置逻辑牢固。白银因全球库存持续偏低及流动性宽松，短期价格有支撑 [13] - 工业金属：对铜、铝等持阶段性谨慎态度，但基于能源转型与AI发展的长期需求逻辑未变 [13] - 化工行业机会：化工行业或迎来价值重估与拐点性机会，原因有三 [14]： 1. 行业资本开支下降，新产能投放接近尾声，行业将从过剩走向平衡甚至短缺 2. “反内卷”背景下，产能或成为一种稀缺资源或牌照 3. 全球范围内，国内化工产业部门齐全、高效、具备成本优势，未来盈利一旦回升，资产将得到重估 银河基金多位基金经理观点：AI重塑多行业 - AI角色转变：市场关注点正从是否具备AI概念，转向AI能否真正改变企业盈利模型。AI正从情绪驱动的主题炒作，走向可被纳入财务模型、进行估值重估的变量 [16][17] - AI在传媒行业的应用：2026年有望成为AI应用系统性落地的元年。大模型能力提升、大厂加速下场打通生态，使AI应用具备商业化扩散基础。AI正在实质性改变内容生产与分发效率，广告分发和内容生成可能最先受益 [17][19] - AI在医药行业的应用：AI核心价值在于对企业效率结构的改造，通过提升研发效率、优化流程来改变企业的利润率中枢与长期估值假设。只有当AI能实质性影响费用率、利润率等关键参数并体现在报表中，才具备持续投资价值 [17][19] - AI投资节奏：AI是一个3至5年的长周期主线，演进路径非线性。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或“幻灭期”，这反而是检验商业模式、筛选能兑现业绩公司的窗口期 [18][21] - AI对上游资源与能源的需求拉动：AI发展对算力、存储和网络设施的强劲需求，正持续拉动上游投入 [20] - 有色金属：AI算力投资显著抬升对铜、锡、铝等金属的需求，这是产业资本开支带来的真实需求增量 [20] - 新能源：算力需求上升进一步凸显电力供给和储能体系的重要性，可能为新能源技术路径提供新的想象空间 [21]