行业与公司 * 行业为科技行业，具体聚焦于人工智能（AI）产业链，包括上游算力（硬件、芯片、网络通信）、中游算法技术（软件服务）及下游应用（互联网、游戏、消费电子、VR、AI PC、AI 手机等）[1][3][6][12][14] * 公司层面提及了北美算力链龙头企业（如英伟达）及国产算力链龙头企业，以及美股应用公司（如AppLovin、Palantir）作为映射参考[12][15] 核心观点与论据 AI行情趋势与阶段判断 * 2025年AI行情呈现三大趋势：从上游到中下游、从集中到百花齐放、从AI到AI加，并在Deepseek行情中得到验证[3] * 当前AI行情处于扩散早期阶段，建议以扩散视角布局，包括国产算力向上游半导体设备材料扩散，以及向港股互联网、游戏、消费电子等中下游应用领域扩散[1][6] * 通过拥挤度、滚动收益差、成交占比及日历效应分析，判断2025年6月8日科技板块布局时机已到，并推荐上游算力板块，后续得到验证[1][4] AI投资框架与关键指标 * AI投资框架包含五大关键板块：择时指标（如TMT与全A滚动收益差，在-10%至10%区间波动）、日历效应、内部轮动因素、细分行业比较和历史借鉴（2013-2015年互联网加行情）[1][7] * 自由流通市值修正后的成交占比指标使2023年（约50%）与2019年（40%）的数据具有可比性，修正后均在2.4左右，提供更准确的市场分析[1][8] * AI轮动强度指标通过跟踪AI产业50大新闻方向的涨跌幅变动构造，衡量板块内部轮动速度，与AI指数呈显著反向关系；轮动收敛时板块通常上涨[1][9] * TMT板块存在业绩期和全年日历效应，全年2-3月、5-6月及10-11月是胜率较高的三个阶段[2][10][11] 影响轮动与表现的核心因素 * AI内部出现分化，包括上游与中下游、北美算力与国产算力之间，分化主要由业绩驱动[1][5] * 决定A股AI产业链内部轮动的核心变量在于景气优势，美股上游和中下游的轮动与其业绩增速差呈显著正相关[13] * 海外映射是重要因素，美股与A股呈现显著正相关，例如2023年英伟达超预期业绩带动美股算力链跑赢并映射至A股[12] * 自2025年6月以来，上游算力呈现强者恒强状态，并在8月开始扩散至北美低位方向和国产算力链；下游应用实现补涨，大部分中游板块涨幅仍处于低位[14] 细分行业比较与机会 * 细分行业比较可通过涨跌幅、拥挤度指标、业绩增速对比、海外映射及筹码结构等多个维度进行[14][15] * 2025年上半年软件困境反转实现大弹性，上游算力硬件板块业绩增速占优；有望实现困境反转的领域包括软件应用SaaS、网络安全、游戏等[14][15] * 当前主动公募在上游算力硬件的配置比例达近10年历史高位，而机构资金在中下游环节配置比例仍较低，网络安全、操作系统、办公软件、云计算、金融科技等中下游细分领域有较大加码空间[15] 历史借鉴与当前展望 * 2013-2015年互联网加行情对当前AI行情有启示：AI长期轮动将从上游到中下游；行情将从AI内部向AI加（赋能传统行业）扩散[16] * 政策层面高度重视AI应用落地（如2025年8月26日国务院人工智能行动意见），有望推动国内AI商业化进程提速[16] * 大级别行情不必过分担心成交占比新高（如TMT成交占比达40%以上），应更关注以持仓为核心的广义拥挤度和景气优势[17][18] * 业绩是支撑TMT长期稳定发展的重要因素，在戴维斯双击时收益更显著；2025年TMT行情中通信、电子、传媒等行业股价有一半以上由业绩贡献[19] * 对比2013-2015年行情（TMT最大涨幅519.6%，上涨时长超30个月），本轮AI行情（自2022年10月至今涨幅约105%，持续时间约一年）在时间和空间上仍有较大潜力，翻倍个股占比（27.5%自2022年起）远低于前期[22][23] 其他重要内容 * 在13至15年的牛市中，TMT板块经历的回撤平均持续51.5天左右，最大回撤幅度平均为15%，原因包括市场整体冲击、资金兑现、景气优势收敛及流动性冲击（如13年6月钱荒）[21] * 本轮AI行情调整需关注是流动性还是基本面因素引发的影响[21]