文章核心观点 - 长城基金基金经理韩林认为，当前AI产业仍处于相对早期的科技浪潮阶段，泡沫并不显著，2026年科技投资应围绕AI产业链展开，其中上游算力基础设施环节确定性较强 [1][6] - 市场对AI泡沫的担忧已历经三轮（2023年投资持续性、2024年底至2025年上半年算力通缩、2025年末循环投资），均随产业实际进展而逐步化解 [1][6] - AI产业当前阶段与2000年互联网周期类似，但业绩基础更扎实，特征更贴合早期成长阶段，核心投资逻辑在于未来成长潜力 [2][7] AI产业阶段与泡沫争议 - 2023年关于AI投资持续性的争议，被海外CSP（云服务提供商）大厂持续的资本开支与云服务收入增长打消 [1][6] - 2024年底至2025年上半年的算力通缩担忧，因北美市场延续“大力出奇迹”的模型训练方式而阶段性消除 [1][6] - 2025年年末聚焦的循环投资问题，随着部分CSP龙头用自研ASIC芯片训练出优质模型、构建独立生态而逐步缓解 [1][6] - 当前市场仍处在基础建设大力发展状态，应用变现和商业化尚在探索周期，属于产业发展相对偏早期成长的阶段 [2][7] 景气周期判断框架 - 判断行业景气周期可从三大维度入手：一是供需逻辑，看需求是否旺盛、供给是否紧缺；二是财务指标，如毛利率、净利率、ROE呈向上趋势；三是业绩表现，经历从低于预期到符合预期再到持续超预期的过程 [2][7] - 在AI领域，可通过跟踪龙头GPU厂商排产与供应量、下游CSP厂商资本开支指引等具体指标佐证景气周期状态 [2][7] 2026年AI产业链投资机遇与挑战 - **上游算力基础设施**：是2026年AI板块确定性较强的投资机会，当前正处在“算力基础设施军备竞赛”之中，算力卡、计算、连接、存储、电力供给、电力设备等各个环节均处于紧俏状态，催生大量投资机遇 [3][8] - **上游算力基础设施挑战**：一是供应链瓶颈，部分环节高度集中，供给波动可能拖累整个产业链；二是阶段性地缘政治影响带来的不确定性 [3][8] - **中游模型或平台**：最大机遇在于卡位战，模型能力提升将赋能平台公司提升市占率；大型CSP厂商兼具模型拥有者与云服务提供者双重身份，结合模型与云服务后有望通过SaaS、PaaS模式变现 [3][8] - **中游模型或平台挑战**：大模型研发需承担高额的算力、电力及人力成本，盈利时点尚不明确；同时技术更迭迅速，行业内不存在持续领先的企业，竞争激烈 [4][9] - **下游应用**：机遇在于百花齐放的业态，相对看好To B端的AI+SaaS应用，因提升生产效率能增强企业用户付费意愿，商业转换能力较强 [4][9] - **下游应用挑战**：商业化推进难度大，若模型能力与AI应用结合不紧密，将导致下游客户付费意愿不足，或因导入周期过长放缓商业化进程 [4][9]