即將過去的2025年，科技產(chǎn)業(yè)歷經(jīng)諸多變革，助推科技股成為貫穿全年的行情主線。年末之際，人工智能、芯片、新能源等科技主題的行情波動(dòng)明顯放大。隨著AI泡沫之爭再起，新一年的科技投資脈絡(luò)成為市場(chǎng)關(guān)注焦點(diǎn)。
迷霧之中，長城基金2026年度投資策略會(huì)如約而至。長城數(shù)字經(jīng)濟(jì)基金經(jīng)理韓林深耕科技領(lǐng)域多年，在本次策略會(huì)上就“AI泡沫論”“2026年科技投資如何布局”等熱門話題展開了深度探討。
韓林指出，2023年至今市場(chǎng)對(duì)AI泡沫的討論已歷經(jīng)三輪，且每一輪擔(dān)憂都隨產(chǎn)業(yè)進(jìn)展逐步化解：2023年關(guān)于AI投資持續(xù)性的爭議，被海外CSP大廠持續(xù)的資本開支與云服務(wù)收入增長打消；2024年底至2025年上半年的算力通縮擔(dān)憂，因北美市場(chǎng)延續(xù)“大力出奇跡”的模型訓(xùn)練方式而階段性消除。
2025年年末聚焦的循環(huán)投資問題，也隨著部分CSP龍頭用自研ASIC芯片訓(xùn)練出優(yōu)質(zhì)模型、構(gòu)建獨(dú)立生態(tài)而逐步緩解?；诖?，韓林判斷“對(duì)于AI來說，它可能還是相對(duì)早期的科技浪潮階段，并不覺得有很多泡沫”。
厘清泡沫爭議后，更關(guān)鍵的問題浮出水面：當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)到底處在什么階段？這直接決定了投資邏輯的底層框架。韓林通過與歷史科技周期對(duì)比，進(jìn)一步明確了AI產(chǎn)業(yè)可能的早期屬性。他指出，當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)與2000年互聯(lián)網(wǎng)周期雖同屬TMT領(lǐng)域的全球性科技浪潮，但前者的業(yè)績基礎(chǔ)更為扎實(shí)，核心特征也更貼合早期成長階段的定位。
“因?yàn)楝F(xiàn)在市場(chǎng)還是處在基礎(chǔ)建設(shè)大力發(fā)展的狀態(tài)之中，應(yīng)用變現(xiàn)和商業(yè)化尚處在探索的周期，所以還是產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)偏早期成長的階段。”他同時(shí)強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前AI投資的核心邏輯仍是看未來成長潛力，而這一潛力仍有巨大釋放空間。
關(guān)于普通投資者如何判斷具體板塊的景氣周期及拐點(diǎn)，韓林以中觀行業(yè)優(yōu)先為核心，提出從三大維度判斷景氣周期：一是供需邏輯，核心看需求端是否旺盛、供給端是否緊缺，供需緊張的格局往往對(duì)應(yīng)景氣上行；二是財(cái)務(wù)指標(biāo)，景氣周期中的行業(yè)或企業(yè)，毛利率、凈利率、ROE等盈利指標(biāo)通常呈向上趨勢(shì)；三是業(yè)績表現(xiàn)，景氣向上的企業(yè)會(huì)經(jīng)歷低于預(yù)期—符合預(yù)期—持續(xù)超預(yù)期的業(yè)績進(jìn)階過程。具體到AI領(lǐng)域，可通過跟蹤龍頭GPU廠商排產(chǎn)與供應(yīng)量、下游CSP廠商資本開支指引等具體指標(biāo)，佐證景氣周期狀態(tài)。
展望2026年，AI產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)如何定位？韓林認(rèn)為上游算力基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié)是明年AI板塊確定性較強(qiáng)的投資機(jī)會(huì)?！艾F(xiàn)在正好處在算力基礎(chǔ)設(shè)施軍備競賽之中?！彼硎?，當(dāng)前算力卡、計(jì)算、連接、存儲(chǔ)、電力供給、電力設(shè)備等各個(gè)環(huán)節(jié)均處于緊俏狀態(tài)，催生了大量投資機(jī)遇。
而該環(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)主要集中在兩方面，一是供應(yīng)鏈瓶頸，部分環(huán)節(jié)高度集中，供給波動(dòng)可能拖累整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈；二是階段性地緣政治影響帶來的不確定性。
對(duì)于中游模型或平臺(tái)環(huán)節(jié)，韓林認(rèn)為明年最大機(jī)遇在于卡位戰(zhàn)。一方面，模型能力的提升將顯著賦能平臺(tái)公司，助力其提升市占率；另一方面，大型CSP廠商兼具模型擁有者與云服務(wù)提供者的雙重身份，一旦把自己的模型和云服務(wù)結(jié)合起來，就有望可以通過SaaS、PaaS的模式去變現(xiàn)，這也是重要的機(jī)遇點(diǎn)。
對(duì)應(yīng)的挑戰(zhàn)則是成本壓力與技術(shù)迭代競爭：大模型研發(fā)需承擔(dān)高額的算力、電力及人力成本，盈利時(shí)點(diǎn)尚不明確；同時(shí)技術(shù)更迭迅速，行業(yè)內(nèi)不存在持續(xù)領(lǐng)先的企業(yè)，競爭態(tài)勢(shì)激烈。
下游應(yīng)用環(huán)節(jié)的機(jī)遇在于百花齊放的業(yè)態(tài)，韓林相對(duì)看好To B端的AI+SaaS應(yīng)用：“一旦提升了生產(chǎn)工具的效率，對(duì)于企業(yè)用戶來說會(huì)有更強(qiáng)的付費(fèi)意愿，商業(yè)上的轉(zhuǎn)換能力就相對(duì)比較強(qiáng)?！倍摥h(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)在于商業(yè)化推進(jìn)難度，若模型能力與AI應(yīng)用結(jié)合不緊密，將導(dǎo)致下游客戶付費(fèi)意愿不足，或因?qū)胫芷谶^長放緩商業(yè)化進(jìn)程。
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