报告投资评级 - 行业投资评级：优于大市（维持评级） [2] 核心观点 - 市场投资范式正从“AI Panic”转向“AI HALO” [2][6] - “AI HALO”指代“重资产、低淘汰性”的投资逻辑，市场开始寻找AI无法通过代码复制的护城河资产 [3][6] - 市场审美发生结构性位移，从奖励“效率溢价”转向寻找“物理护城河” [16] AI HALO背景与市场表现 - **背景**：2026年2月初至今，AI工具对软件行业冲击超预期，引发全球软件股重创，即“AI Panic” [6] - **市场表现**：市场情绪从“AI赋能万物”反转为“AI吞噬轻资产”，导致对“确定性”重新定价 [9] - **资金流向**：资金从易被AI颠覆的“轻资产/软件层”撤出，涌向具有物理屏障的“硬资产” [9] - **指数表现**：标普软件和服务精选行业指数在所示期间内表现显著弱于标普能源精选行业指数 [7] AI HALO对传媒互联网的负面冲击 - **内容通缩**：AI能以低成本批量生产高质量内容，导致内容稀缺性消失，非头部稀缺内容的价格和长期价值面临下降风险 [12] - **中间商危机**：AI Agent普及导致用户不再需要点击链接浏览网页，互联网平台的流量分发和广告变现（如传统搜索引擎、信息流平台）面临冲击，存在“高淘汰风险” [12] - **应用层不稳定性**：基于底层大模型的“轻应用”存在“功能被集成”风险，产品生命周期不确定，整体估值承压 [12] - **资本开支黑洞**：为应对大模型军备竞赛，传媒互联网公司被迫加大算力等投入，从轻资产高毛利业务转向重资产，面临利润率结构性下移及资产快速折旧的风险 [12] AI HALO中的正面投资机会 - **数字矿产（专有语料数据）**：高质量、合规、垂直领域的专有数据成为稀缺的“数字重资产”，价值有望重估 [13] - **IP资产“硬化”**：AI降低IP衍生内容生产成本，但无法复制用户情感积淀，因此拥有强IP粘性并能通过线下潮玩、主题乐园等物理方式变现的公司价值将更为突出 [13] - **高毛利弹性**：AI降低内容生产成本，使重度游戏、专业中长视频等内容平台在不增加资本开支的情况下实现产出规模化，净利润率可能出现指数级增长 [13] - **边缘算力与物理入口**：控制智能座舱、AR眼镜等硬件接口以及边缘算力的公司拥有物理“入场券”；同时，GEO（生成式引擎优化）产业链在流量入口范式转换中受益 [13] 具体投资方向与标的 - **头部IP（文化硬资产）**：具备跨代生命力、强情感链接的内容/潮玩品牌，如泡泡玛特 [15] - **专有语料数据（数字矿产）**：具备国家级/省级交易所背景的数据方（如浙数文化）、数据确权与监管方（如人民网、新华网）、语料数据所有方（如南方传媒） [15] - **边缘算力（物理节点）**：拥有广泛线下物理网点与GPU资源的平台，如顺网科技 [13][15] - **双能巨头/AI效率赋能**：具备“基座模型+超级入口”的公司，如昆仑万维；AI赋能IP变现的公司，如中文在线、阅文集团 [15] - **被错杀的“高粘性生态”资产**： - **中重度游戏**：核心资产是用户社交关系网，AI难以复制，相关公司价值被低估，如巨人网络、恺英网络、完美世界等 [17] - **中长视频平台及头部专业视频**：在AI内容泛滥时代，平台的“信任背书”与“社区共识”成为“人文硬资产”，头部内容价值更稀缺，如哔哩哔哩、华策影视 [17] - **高粘性商业广告平台及中游营销服务**：物理曝光的确定性（如分众传媒的电梯广告）价值提升；具备双边效应和私域数据积累的第三方广告平台（如汇量科技）以及GEO营销产业链（如易点天下）存在机会 [17]

行业投资评级 - 投资评级：优于大市（维持评级） [2] 报告核心观点 - 市场投资范式正从“AI Panic”向“AI HALO”转换，即从关注AI对软件和轻资产行业的冲击，转向寻找具备“重资产、低淘汰性”护城河的资产 [3][6] - “AI HALO”指Heavy Assets, Low Obsolescence（重资产、低淘汰性），其核心在于寻找AI无法通过代码或算法复制的物理或情感壁垒 [3][5] - 市场情绪从“AI赋能万物”转变为“AI吞噬轻资产”，导致资金从易被颠覆的软件层撤出，涌向具有物理屏障的“硬资产” [6][9] - 投资逻辑从奖励“效率溢价”转向寻找“物理护城河”，市场审美发生结构性位移 [16] AI HALO的背景与市场表现 - 2026年2月初至今，因AI工具对软件行业冲击超预期，全球软件股遭遇重创，即“AI Panic” [6] - 同期，市场资金开始从软件等轻资产行业流向能源等重资产行业，呈现“避风港效应” [6][9] - 数据显示，标普软件和服务精选行业指数与标普能源精选行业指数走势出现显著分化 [7] - 恒生互联网科技业指数与恒生指数相比，也表现出相对弱势 [7] AI HALO对传媒互联网及AI应用的负面冲击 - **“内容通缩”导致长期价值降低**：AI模型能以低成本批量生产高质量内容，导致内容稀缺性消失，非头部稀缺内容的价格和长期价值面临下降风险 [10][12] - **“中间商危机”导致流量入口去中介化**：AI Agent普及使用户不再需要传统网页浏览，互联网平台的流量分发和广告变现（如传统SEO、广告位）模式受到冲击，面临“流量脱水”风险 [12] - **底层快速迭代导致“应用层”远期不稳定**：基于大模型二次开发的“轻应用”存在“功能被集成”风险，产品生命周期不确定，整体估值承压 [12] - **“资本开支黑洞”带来生存陷阱**：为应对大模型军备竞赛，传媒互联网公司被迫加大算力等基础设施投入，从轻资产高毛利业务转向重资产模式，面临利润率结构性下移和资产快速折旧的风险 [11][12] AI HALO中传媒互联网及AI应用的正面机遇 - **“数字矿产”——高质量专有数据价值重估**：AI训练对真实、合规、垂直领域数据需求越高，优质语料和实时交互数据成为稀缺数字资产，相关公司价值有望重估 [13] - **IP资产的“重置价值”与物理化**：AI无法复制用户对特定IP的情感积淀，拥有强IP粘性并能通过线下潮玩、主题乐园等物理体验实现商业化的公司价值将更为突出 [13] - **“高毛利弹性”的可能**：AI降低内容生产成本，使重度游戏、专业中长视频等“重研发”领域在不增加资本开支的情况下实现产出规模化，平台净利润率可能出现指数级增长 [13] - **边缘算力与“物理入口”**：用户场景向物理终端转移，控制硬件接口（如智能座舱、AR眼镜）及边缘算力的公司拥有物理“入场券”；同时，GEO（生成式引擎优化）产业链在流量入口范式转换中受益 [13] 投资建议与细分领域机会 - 建议把握正向确定性资产，布局被错杀的“高粘性生态”资产 [14][17] - **头部IP（文化硬资产）**：AI无法生成情感共鸣，具备跨代生命力的内容/潮玩品牌（如泡泡玛特）重置成本随情感积淀升高，具备极强低淘汰性 [15] - **专有语料数据（数字矿产）**：合规、实时、私域的垂直数据是稀缺资源，具备“行政+物理”双重壁垒，相关公司包括具备交易所背景的数据方（如浙数文化）、数据确权方（如人民网）及语料数据所有方（如南方传媒） [15] - **边缘算力（物理节点）**：离用户最近的GPU节点是AI推理时代的硬“物理入口”，拥有广泛线下物理网点与GPU资源的平台受益 [15] - **双能巨头/AI效率赋能**：具备“基座模型+超级入口”的公司（如昆仑万维）或能通过AI赋能实现IP低成本商业化变现的公司（如中文在线、阅文集团） [15] - **被错杀的“高粘性生态”资产**： - **中重度游戏**：核心资产是“用户社交关系网”，AI无法克隆，相关公司包括巨人网络、恺英网络、吉比特等 [17] - **中长视频平台及头部专业视频**：在AI内容泛滥时代，“信任背书”与“社区共识”（如B站弹幕文化）是珍贵的人文硬资产，头部内容价值更稀缺，相关公司包括哔哩哔哩、华策影视等 [17] - **高粘性商业广告平台及中游营销服务**：物理曝光的确定性（如分众传媒的电梯广告）在升值；具备双边效应和私域数据积累的第三方广告平台（如汇量科技）以及GEO营销产业链（如易点天下）具备成长机会 [17]

行业投资评级 - 投资评级：优于大市（维持评级）[1] 报告核心观点 - AI快速发展背景下，具备“重资产”和“低淘汰率”特征的“AI HALO”资产价值彰显[1][2] - AI Agent能力快速提升，削弱了软件、平台经济等轻资产模式的护城河，而基建等HALO资产直接受益于AI资本开支的大幅增长[8][12] - 海外大厂资本开支预计将大幅增长，从2021-2023年的合计4297亿美元，增至2024-2026年的合计13,111亿美元，为前者的3倍[15] - 在AI应用层面，国产大模型在Token调用量上表现占优[17][24] AI HALO概念与市场表现 - **定义**：HALO = Heavy Assets（重资产）+ Low Obsolescence（低淘汰率）[7] - 重资产：商业模式建立在庞大的实物资本基础上，具有高复制壁垒（成本、监管、建设时间等）[7] - 低淘汰率：资产的经济相关性能够穿越技术周期持久存在，不会被AI革命取代[7] - **代表资产**：包括输电网、油气管道、公共事业、交通基础设施、关键设备、材料及更换周期缓慢的工业产能[7] - **市场表现**：统计2025年1月1日至2026年2月27日，美股美国基建股指数上涨80.59%，而美国SaaS指数下跌17.05%，基建股指数大幅跑赢[7] AI HALO的驱动因素 - **驱动因素一：AI Agent能力提升削弱轻资产护城河**[8] - AI Agent任务处理能力快速提升，目前Claude Opus 4.6能以50%成功率完成16小时长任务，预计到2028年可独立完成长达3周的任务[11] - 轻资产模式护城河削弱体现在两方面： 1. 研发护城河削弱：AI在软件编程、药物研发等领域缩小领先厂商与普通厂商的差距[11] 2. 平台经济护城河削弱：AI Agent替代消费者做最优决策，可能导致平台使用率下降[11] - **驱动因素二：资本开支增长直接利好HALO资产**[12] - 海外大厂（谷歌、微软、Meta、亚马逊）资本开支大幅增长，预计2026年（日历年）四家资本开支达6600亿美元[15] - 2024-2026年资本开支总和预计为13,111亿美元，是2021-2023年总和（4297亿美元）的3倍[15] - 资本开支用于购买AI芯片、服务器等硬件，直接带动对IDC（数据中心）、能源电力等基础设施的需求，使相关HALO资产受益[15] AI HALO相关产业链公司梳理 - 报告梳理了国内有望受益于AI资本开支增长的AI HALO相关公司，覆盖多个产业链环节[16] - **IDC**：科华数据、世纪互联、万国数据、宝信软件、光环新网等[16] - **算力租赁**：宏景科技、协创数据等[16] - **晶圆代工**：台积电、中芯国际、华虹半导体[16] - **AI芯片**：海光信息、寒武纪、华为（昇腾）等[16] - **AI服务器**：浪潮信息、中科曙光、紫光股份、联想集团等[16] - **液冷**：英维克、申菱环境、曙光数创等[16] - **服务器电源**：台达电子、光宝科技、麦格米特等[16] - **存储**：海力士、三星、长鑫存储、长江存储等[16] - **板卡/模组**：工业富联、纬创、广达[16] - **PCB&载板**：胜宏科技、沪电股份、深南电路等[16] - **光模块**：中际旭创、新易盛、剑桥科技等[16] - **光器件/芯片**：天孚通信、源杰科技、长光华芯等[16] - **光纤光缆**：康宁、长飞光纤[16] - **交换机**：Arista、思科、华为、紫光股份、中兴通讯等[16] AI应用动态（Token出海） - **OpenRouter调用量维持高位**：本周OpenRouter的Token总调用量预计为13.74T，前两周分别为13T、14T，数据维持高位[24] - **国产模型表现占优**：在OpenRouter上，国产大模型MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、GLM 5分别位居第一、第三、第五名[24] - 截至报告日当周，三者Token调用量分别为1.7T、798B、634B[24]

行业投资评级 - 投资评级：优于大市（维持评级）[1] 核心观点 - AI快速发展，AI HALO资产价值彰显[1] - AI HALO（重资产、低淘汰率）资产在AI浪潮中价值凸显，其代表的基建、关键设备等领域直接受益于AI资本开支增长，市场表现显著优于轻资产模式[2][6][12] - AI Agent能力快速提升，削弱了以研发和平台经济为核心的轻资产模式护城河[8][11] - 海外科技大厂资本开支大幅增长，用于AI硬件，直接带动数据中心、能源电力等基础设施需求[12][15] - 国产大模型在应用层面表现活跃，Token调用量数据维持高位且占优[17][24] AI HALO概念与市场表现 - **定义**：HALO = Heavy Assets（重资产）+ Low Obsolescence（低淘汰率）[6] - 重资产指商业模式建立在庞大实物资本基础上，具有高复制壁垒（成本、监管、建设时间等）的资产[6] - 低淘汰率指资产的经济相关性能够穿越技术周期持久存在，是刚需，不会被AI革命取代[6] - **代表资产**：包括输电网、油气管道、公共事业、交通基础设施、关键设备、材料及更换周期缓慢的工业产能[6] - **市场表现**：以美股为例，统计2025年1月1日至2026年2月27日，美国基建股指数上涨80.59%，而美国SaaS指数下跌17.05%，基建股指数大幅跑赢[3][6][7] AI HALO兴起原因 - **AI Agent能力提升削弱轻资产护城河**： - AI Agent任务处理能力快速提升，目前Claude Opus 4.6能以50%成功率完成16小时长任务，预计到2028年可独立完成长达3周（如几周的研发）的任务[9][11] - 研发护城河削弱：AI在软件编程、药物研发、游戏/影视制作等领域缩小领先厂商与普通厂商的研发实力差距[11] - 平台经济护城河削弱：AI Agent替代消费者做最优决策，可能降低相关平台使用率[11] - **资本开支增长直接受益HALO资产**： - 海外大厂（谷歌、微软、Meta、亚马逊）资本开支大幅增长，预计2026年（日历年）四家大厂资本开支为6600亿美元[13][15] - 2024年-2026年资本开支总和预计为13,111亿美元，是2021年-2023年总和（4297亿美元）的3倍[15] - 资本开支用于购买AI芯片、服务器、交换机等硬件，直接带动IDC（数据中心）、能源电力（电厂）等基建需求[15] AI HALO相关产业链公司梳理 - 报告梳理了国内有望受益于大厂资本开支增长的AI HALO相关公司，涵盖多个细分领域[16]： - **IDC**：科华数据、万国数据、数据港、宝信软件等[16] - **算力租赁**：宏景科技、协创数据等[16] - **晶圆代工**：台积电、中芯国际、华虹半导体[16] - **AI芯片**：海光信息、寒武纪、华为（昇腾）等[16] - **AI服务器**：浪潮信息、中科曙光、紫光股份等[16] - **液冷**：英维克、申菱环境、曙光数创等[16] - **服务器电源**：台达电子、麦格米特、欧陆通等[16] - **存储**：海力士、三星、长鑫存储、长江存储等[16] - **板卡/模组**：工业富联、纬创、广达[16] - **PCB&载板**：胜宏科技、沪电股份、深南电路等[16] - **光模块**：中际旭创、新易盛、剑桥科技等[16] - **光器件/光芯片**：天孚通信、源杰科技、长光华芯等[16] - **光纤光缆**：康宁、长飞光纤[16] - **交换机**：Arista、思科、华为、中兴通讯等[16] 国产大模型应用动态 - **OpenRouter调用量维持高位**：本周（报告发布当周）OpenRouter的Token总调用量预计为13.74T，前两周分别为13T、14T，数据维持高位[18][24] - **国产模型调用量占优**：在OpenRouter上，国产大模型MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、GLM 5分别位居第一、第三、第五名[20][24] - 截至报告日当周，上述三款模型的Token调用量分别为1.7T、798B、634B[24]