AI行业投资逻辑的演变 - 行业投资逻辑正从关注技术本身转向关注商业场景的落地与价值创造 投资重点从创业者背景和技术演示转向场景的真实性、可复制性和持续放大能力 [4] - 2025年融资市场已明确体现这一趋势 MiniMax、月之暗面、银河通用等公司凭借清晰的核心应用场景获得大额融资 [4] - 具身智能、AI芯片、自动驾驶成为2025年资本最集中的投资方向 [4] AI技术发展阶段与核心驱动力 - AI技术发展已从“能不能”的阶段进入“能不能真正落地赚钱”的阶段 商业场景的成熟条件已经具备 [2] - 行业关注重心正从技术本身转向场景价值 资本、产业和政策均参与其中 [2] - 2026年年初形成的清晰判断是“得场景者 得AI” [2] 中美AI场景发展路径差异 - 国内AI发展更多依赖链主企业、政府和渠道推动 数据获取相对容易 在AI与硬件结合方面具备优势 更适合打造偏“硬”的生产力场景 [5] - 硅谷AI发展依托产品自增长和开发者生态 受数据和合规约束更强 场景创新以软件为主 强调投资回报率可测、部署成本低、可复制性强 [5] - 硅谷许多项目深耕法律、医疗、金融等细分领域 通过数据壁垒快速完成商业验证 [5] 未来AI场景发展的关键因素与方向 - 影响AI场景发展的宏观因素多元 包括政府政策、平台入口、链主企业、基座模型、AI原生公司、生态体系以及GPU和能源等基础设施 [4] - 2026年“AI+”将成为生存题而非选择题 大模型加速向“智能体”转变 机器人向“具身智能”升级 [4] - 低空经济、AI for Science、智能制造等新场景有望实现深度突破 [4] - 决定未来胜负的关键在于能否创造全新的、万亿级的原生场景 而非场景的广度 [9] 对不同市场参与者的战略启示 - 对大企业而言 面临在“+AI”（用AI给旧产品打补丁）和“AI+”（用AI进行自我革命）之间的战略抉择 以及短期场景收益与长期技术能力布局的权衡 [7] - 对创业者而言 需判断是做需要更多耐心和资源的AI原生创新 还是离现金流更近的用AI提升效率 [7] - 对投资人而言 需平衡投资共识与反共识 2025年具身智能、人形机器人以压倒性优势成为AI领域融资规模最高的品类 而让投资人一战成名的往往是反共识项目 [7] - 一位AI投资人指出存在反直觉现象：有时资本足够耐心 但创业者未必愿意为可能伟大的事情投入同等时间和坚持 这种耐心差异影响共识与反共识的形成 [7]

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]

英伟达市值突破4万亿美元 - 英伟达股价周三上涨近3%至164 42美元历史新高 市值一度突破4万亿美元 收盘达3 98万亿美元 [1] - 公司自4月低点反弹超70% 2023年初以来累计涨幅超过1000% 占标普500指数权重达7 5% [2] - 成为全球首家市值达4万亿美元企业 远超微软3 7万亿和苹果3 1万亿美元 [12] AI算力需求驱动增长 - 四大科技巨头(微软 Meta 亚马逊 Alphabet)下财年AI资本支出预计达3500亿美元 同比增35% 贡献英伟达40%营收 [6] - 云基础设施AI软件占企业AI预算首位 推动亚马逊 微软等云巨头AI算力需求激增 [8] - 机构预测2028年AI数据中心市场规模将达5630亿美元 主权AI需求超预期 [10] 财务与市场表现 - 预期市盈率约33x 低于十年平均水平 显示估值仍有上行空间 [9] - 华尔街近90%分析师给予买入评级 花旗将目标价上调至190美元 [10] - Loop Capital预测市值或达6万亿美元 大幅上调目标价至250美元 [18] 技术优势与行业地位 - 在AI训练/推理领域占据80%-90%市场份额 建立GPU+CUDA生态护城河 [18] - Blackwell系列芯片预计创销售纪录 推动AI基础设施市场指数级增长 [17] - 被华尔街称为"新时代的黄金和石油" 参与几乎所有主权AI基础设施建设 [10][18] 市场环境与竞争格局 - 纳斯达克100指数持续创新高 七大科技巨头(含英伟达)驱动美股长期牛市 [5] - 尽管面临对华芯片出口限制 但AI芯片需求仍呈现井喷式扩张 [7] - Anthropic预测2027年AI大模型将自动化多数白领工作 推理端需求潜力巨大 [17]

投资组合总览 - 截至2025年第一季度，景顺集团美股持仓总市值为5300亿美元，较上一季度的5400亿美元环比小幅下滑1.8% [1] - 投资组合调整活跃，新增130只个股，增持1800只个股，同时减持1761只个股，清仓120只个股 [1] - 前十大持仓标的占美股持仓总市值的17.15% [1] 前十大持仓与科技股配置 - 前十大重仓股行业配置相对集中，主要集中于信息技术和通讯行业 [3] - 投资风格延续2023年以来的基调，以增持科技股为主，特别是持续加仓美股七大科技巨头 [3] - 前十大持仓中，除博通外均获增持，凸显对科技巨头长期看涨的坚定立场 [3][5] - 微软位列第一大重仓股，持仓约4013万股，市值约151亿美元，占投资组合2.85%，持仓数量较上季度增长2.26% [3] - 苹果位列第二大重仓股，持仓约6687万股，市值约149亿美元，占投资组合2.81%，持仓数量增长1.47% [4] - 英伟达位列第三大重仓股，持仓约1.32亿股，市值约144亿美元，占投资组合2.72%，持仓数量增长2.14% [4] 重点增持个股分析 - 特斯拉获得的环比增持规模最为庞大，持仓数量较上季度大幅增长17.58% [5] - 亚马逊持仓数量较上季度增加4.08%，持仓约5994万股，市值约114亿美元，占投资组合2.16% [4] - Meta持仓数量环比增长2.32%，持仓约1767万股，市值约102亿美元，占投资组合1.93% [4] - 奈飞持仓数量较上季度增加8.28% [5] 投资逻辑与主题 - 大举增持科技巨头的动向反映出对“AI投资逻辑”的高度认可，即市场对AI算力基础设施与AI应用软件的强劲需求将推动相关公司业绩与估值增长 [7] - AI投资主题重获全球资金聚焦，是特斯拉等AI概念股股价反弹的重要逻辑 [7] - 特斯拉因其在完全无人驾驶和Robotaxi体系方面的进展，以及向AI和人形机器人领域的多元化发展，被长期视为核心AI概念股 [7] 其他重要交易 - 从持仓比例变化幅度看，前五大买入标的包括Invesco S&P 500 Revenue ETF、Visa、奈飞、CVS Health Corp和Cencora Inc [8] - 前五大卖出标的包括博通、Marvell Technology、Trade Desk、赛富时和Invesco S&P 500 Pure Value ETF [9]

AI投资主题重获市场青睐 - 全球资管巨头贝莱德和奥本海默等机构力挺AI投资主题 强调其长期强劲回报潜力 [1] - 特朗普政府计划调整拜登时期对先进AI芯片的出口限制 可能出台更宽松规则 [1] - AI相关科技股近期强势反弹 特斯拉因深耕AI领域成为热门概念股 [1] 特斯拉的AI+制造业优势 - 摩根士丹利认为特斯拉是"AI+制造业"完美融合标的 有望驱动美国制造业复兴 [2][3] - 特斯拉具备"DREAMS"六大维度护城河：数据、机器人、能源、AI、制造、太空 [9][10] - 特斯拉拥有700万辆上路车辆 预计2040年超1亿辆 数据规模远超同行 [9] - 制造(M)维度是核心护城河 特斯拉垂直整合度高 美国本土供应链比例最高 [10] 特斯拉的技术与产品布局 - 特斯拉开发了FSD完全自动驾驶、Dojo超级计算机和定制化AI芯片 [9] - 马斯克的xAI公司Grok大模型未来或与特斯拉AI体系融合 提升FSD智力等级 [9] - Optimus人形机器人拥有22个自由度的双手 基于独家电机与执行器技术 [9] - SpaceX可能充当AI生态系统的数据传输层 提供高安全性通信 [10] AI与制造业的融合趋势 - 英伟达CEO黄仁勋指出制造业未来将依赖AI、人形机器人和数字孪生技术 [7][8] - 新型制造工厂本质上是AI超算系统 特斯拉引领这一转型 [8][10] - 大摩用亚历山大博物馆比喻 强调知识(软件)与原子(硬件)结合的重要性 [12][13] - 特斯拉成功将数据-软件-硬件-制造形成闭环 避免历史教训 [12] 市场表现与机构观点 - 摩根士丹利重申特斯拉"增持"评级 目标价410美元 较当前276美元有48%上行空间 [3][10] - 特斯拉持续位列大摩"首选股票"清单 看好未来12个月表现 [3][10]

核心观点 - 贝莱德和大摩等机构认为AI驱动型股票具备长期投资回报增长潜力，建议投资者保持配置敞口 [1][2][3] - AI算力产业链相关公司如英伟达、台积电等有望跑赢大盘，彰显"阿尔法超额收益" [3][5][6] - 尽管全球贸易政策波动，AI投资主题的长期逻辑仍然完好无损 [1][3][8] 行业趋势 - AI/ML支出在美国科技企业IT预算中占据最优先位置，安全防御软件需求紧随其后 [2] - AI训练/推理成本呈现指数级下降，形成"结构性顺风"提升盈利能力 [4] - 全球AI算力需求持续强劲，重心转向AI推理领域 [5] - 美国科技巨头计划在AI基础设施上投入逾3150亿美元 [7] 公司表现 - 台积电净利润猛增60%，维持2025年营收增长25%的预期，AI相关营收预计翻番 [6] - 台积电计划将CoWoS先进封装产能翻番，主要用于英伟达AI GPU产能 [6] - 台积电预计2024-29年营收复合年增长率约20%，AI相关营收增长45% [7] - 阿斯麦预计2025-2026年为业绩增长年，芯片产品组合倾向高端制程AI芯片 [5] 投资建议 - 建议布局由技术专家主动管理的ETF产品如AIEQ，把握AI技术栈各层投资机遇 [8] - 主张从硬件到软件的组合押注，捕捉分阶段型投资回报增长 [8] - 德意志银行等机构维持英伟达"买入"评级，12个月平均目标价167美元 [9]