文丨李壮 编辑丨承承

继2024年中央经济工作会议在下一年重点任务中首提“人工智能+”概念之后，2025年中央经济工作会议明确，2026年将深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理。同时，从中长期角度而言，“十五五”规划建议也将“人工智能+”作为战略发展的重点内容。《建议》提出，未来五年全面实施“人工智能+”行动。

由此，国产AI产业链将进入高质量发展阶段：算力基建从“高速扩张”转向“高效利用”，芯片从“可用”迈向“好用”，应用从“试点”走向“标配”。

事实上，全球人工智能目前处于大发展过程中，国产AI产业链价值也在从上游向下游传导。其中AI算力成长迅速，在A股市场，国产AI产业链呈现出算力基础设施板块率先实现营收与利润双高增长，国产芯片、行业大模型、垂直应用等细分领域也出现业绩改善趋势。

政策支撑 “人工智能+”发展进入新阶段

政策层面将“人工智能+”定位为国家战略的核心引擎，这将重塑A股各行业的竞争壁垒。

2025年12月10日至11日，中央经济工作会议在北京举行。会议将“坚持创新驱动，加紧培育壮大新动能”列为2026年年度重点任务第二位，仅次于“扩大内需”，明确提出“深化拓展‘人工智能+’，完善人工智能治理”。

这是中央经济工作会议第二次提出发展“人工智能+”。在2024年中央经济工作会议上，重点任务第二项即“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”，要求“开展‘人工智能+’行动，培育未来产业”。

对此，中国银河证券研报认为，“人工智能+”再提，核心驱动力不变，战略定力一以贯之。“人工智能+”连续两年被中央经济工作会议重点强调，确认其作为引领性、颠覆性技术的战略地位以及中国当下科技与产业融合的主攻方向。今年“坚持创新驱动，加紧培育壮大新动能”的新表述“更侧重确保科技创新能真正转化为可见、可量化的产业新动能和产业链竞争力，我们预计，未来政策导向将更侧重于产业增加值、市场份额、龙头企业培育等具体经济指标。”

中国银河证券同时还指出，2025年中央经济工作会议将“深化拓展‘人工智能+’”放在“制定服务业扩能提质行动方案”及“实施新一轮重点产业链高质量发展行动”同一体系下，隐含了一定程度的人工智能产业融合路径方向指引，即与服务业融合作为效率提升突破口、与先进制造融合重塑竞争力基石。

实际上，在“人工智能+”连续两个年度作为重点任务部署之外，它还是未来五年的战略发展方向。

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称《建议》）早在今年10月就正式发布，首次以完整段落系统部署人工智能（AI）发展，标志着AI正式上升为国家战略支柱。《建议》明确提出：“加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给。全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”

这一表述实现三大战略跃升：首先，基础能力体系化构建。《建议》将“算力、算法、数据”并列为AI发展的三大基石，强调健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场。这意味着，未来五年国家将加速打造自主可控的AI基础设施底座——包括国产AI芯片、大模型训练框架、高质量中文语料库等关键环节，从根本上破解“卡脖子”风险。

其次，融合应用、全域化推进。“人工智能+”被提升至国家级行动高度，覆盖产业发展、文化建设、民生保障、社会治理四大维度，实现AI从“可用”到“必用”的跨越，推动AI从新兴工具转变为系统性解决方案。

再次，科研范式深刻变革。《建议》特别提出“以人工智能引领科研范式变革”，核心指向AI for Science（人工智能驱动的科学研究），旨在通过人工智能技术重塑科学发现的路径与效率。

在《建议》发布之后，据新华社报道，目前，浙江、广东、四川、湖南、福建、贵州、辽宁等十多个省份陆续发布地方“十五五”规划建议，其中，对人工智能发展保持了巨大关注。比如，浙江提出在“十五五”时期以人工智能为核心变量，加快打造人工智能创新发展高地。其具体部署是“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、消费提质、文化建设、民生保障、社会治理等相结合，全方位赋能千行百业。建立健全全社会人工智能普及教育体系，提升全社会人工智能素养。加强人工智能治理。”

从中央到地方的一系列部署表明，“十五五”期间，人工智能不再是单一技术赛道，而是驱动整个经济社会系统性升级的“操作系统”，还是培育新质生产力、建设数字中国、实现高质量发展的关键所在。

对于国家政策对AI发展带来的长期和短期影响问题，浦银国际研究首席策略分析师赖烨烨向本刊表示，“政策支持的长期意义在于将‘人工智能+’定位为国家战略的核心引擎，以实现宏观经济的再平衡和高质量发展。中国人工智能的发展路径凸显出鲜明的实体经济和国家战略导向。人工智能是引领新一轮科技革命、催生新质生产力的关键，其最终目标是借助人工智能技术推动制造业转型与全要素生产率的根本性提升。因此，人工智能发展不只是对技术的追求，更是通过与产业升级、内需扩大的深度融合，抢占全球科技发展的制高点，并构建以先进制造业为重点的现代化产业体系。”

她指出，“短期来看，政策支持的价值主要体现在集中资源解决关键瓶颈和加速产业化落地。面对外部技术限制，预计政策资源将高度集中于攻克‘卡脖子’领域的技术瓶颈，以期在核心关键环节实现技术突破和国产化替代，从而确保产业链和供应链的安全与稳定。当前，政府对半导体产业的扶持力度较大，在产业政策、税收优惠以及人才培养等方面提供直接帮助。此外，‘人工智能+’六大重点行动等政策为人工智能在各行业的应用落地提供了清晰的指引和支持，有助于加速人工智能技术的商业化进程。我们认为，2026年人工智能投资逻辑将全面升级，从技术概念交易全面迈入产业价值兑现期。即投资者将不再盲目为概念买单，而会评估AI技术是否能转化为实际的收入和利润，关注是否有清晰的商业模式和规模化潜力。投资策略将从押注单一技术爆款，升级为全产业链布局，涵盖算力、基础模型、数据服务和垂直应用等方面，实现整体效率提升和长远的价值创造。”

AIM久胜创新管理顾问有限公司总经理兼首席创新官詹长霖则认为，“政策对‘人工智能+’的大力支持，短期价值（1-2年）在于提振内需与自主可控。一方面以算力基础设施（智算中心、数据要素平台）新基建接棒‘铁公基’老基建，还将直接拉动服务器、IDC、液冷等硬件板块的订单；另一方面破解近年来的‘卡脖子’问题，实现对关键技术和领域的自主可控。长期意义（3-5年+）在于人口红利替代与产业升级。‘人工智能+’的核心不在于AI本身，而在于‘+’。随着中国人口红利消退，AI是维持制造业竞争力和提升服务业效率的关键工具，即新质生产力。长期看，政策旨在推动AI与实体经济（医疗、金融、工业、汽车等行业或领域）的深度融合。这会重塑A股各行业的竞争壁垒——未来的行业龙头，必须是AI应用最好的公司。”

在上市公司层面，对于“人工智能+”政策组合拳的出台也持乐观态度。半导体行业上市公司乐鑫科技向本刊表示，“我们对‘人工智能+’的整体判断是：这是一次以应用牵引为核心的新一轮技术扩散，而不是单点技术突破。从短期看，政策明确提出‘人工智能+’，有助于稳定市场预期、加快AI在制造、能源、消费电子等场景的落地节奏，尤其对端侧和行业级应用意义更大。从长期看，更重要的是它推动AI成为基础设施型能力，像当年的‘信息化’‘数字化’一样，深度嵌入实体经济。对乐鑫而言，我们更关注应用场景的持续开放，让技术有真实落地土壤，以及政策及市场环境对长期研发和基础软件生态的耐心支持。稳定、可预期的政策环境，有助于下游客户进行中长期产品规划，从而提升产业链的可见度和确定性。”

业绩初兑现

算力基础设施板块业绩高增

在国产AI产业链上游，算力基础设施板块最先感受到行业发展的积极成效。

事实上，自2024年以来，在“人工智能+”国家战略加速落地和全球AI算力需求爆发的双重驱动下，作为AI时代的“卖铲人”，算力基础设施是AI产业崛起的根本与基础，也最先受益于这个产业的兴起。以新易盛、天孚通信等为代表的光模块（CPO）厂商，凭借着800G高速光模块等高端产品的批量交付，业绩增长持续超预期（见表1）。

以新易盛为例，其2024年以来的营收和业绩出现爆发式增长。财报显示，公司2024年营业收入和归母净利润分别实现86.47亿元和28.38亿元，同比增长179.15%和312.26%，2025年前三季度，营业收入和归母净利润分别为165.05亿元和63.27亿元，分别同比增长221.70%和284.38%。对于营收的大幅增长，新易盛表示，“主要系报告期内公司受益于人工智能算力投资的发展，销售收入较上年同期大幅增加。”

2025年前三季度，新易盛的800G以上产品占比在持续提升。新易盛在接受机构调研时表示，“结合目前的客户需求指引等情况，预计整体行业在2025年第四季度及2026年将持续保持高景气度，公司也将根据市场需求变化情况做好充分准备，以满足未来的订单交付需求。”

天孚通信是上游光器件核心供应商，亦在同期保持营收和净利润的高增长。财报显示，公司2024年营业收入和归母净利润分别为32.52亿元和13.44亿元，同比增长67.74%和84.07%；2025年前三季度，营业收入和归母净利润分别为39.18亿元和14.65亿元，分别同比增长63.63%和50.07%。

对于光引擎产品未来的市场拓展机会问题，天孚通信在接受机构调研时表示，“公司目前已具备800G及1.6T高速光引擎的量产能力，未来将依托现有技术优势，持续拓展新客户，把握市场增长机遇。”其同时还表示，“泰国生产基地第一期项目已于2024年年中投入使用，目前正在根据客户需求增加产能；第二期项目今年投入使用，预计2026年泰国生产基地各产品线将陆续增加产能。”

在光模块行业高增长背后，是技术壁垒与规模效应的双重护城河。800G光模块对精密制造、热管理、信号完整性要求极高，国内头部企业已形成先发优势。随着海外新一代AI服务器放量，相关厂商对光模块市场的高景气度趋势持积极看法。

产业链走强

国产芯片、行业大模型等环节经营改善

以海光信息、寒武纪-U为代表的国产AI芯片龙头业绩高增长，国产AI产业链的整体业绩表现越发亮眼。

排在算力基础设施之后的国产AI产业链其他环节，比如国产芯片、行业大模型、垂直应用等环节也在逐步释放业绩，国产AI产业链正从“单点突破”迈向“协同共进”（见表2）。

目前，国产AI芯片与服务器企业正加速商业化进程。以海光信息为例，其是国产芯片龙头公司之一，产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。公司2025年半年报显示，海光DCU系列产品以GPGPU（面向通用计算的图形处理器）架构为基础，可广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。海光DCU已在智算中心、人工智能等多个领域实现规模化应用，成为算力基础设施和商业计算等行业应用需求的关键力量。

同时，随着信息技术应用创新的不断推进，国内更多的龙头企业积极开展基于海光高端处理器的生态建设和适配，在操作系统、数据库、中间件、云计算平台软件、人工智能技术框架和编程环境、核心行业应用等方面进行研发、互相认证和持续优化，研制出了一批具有国际影响力的国产整机系统、基础软件和应用软件，在金融、电信、交通等国民经济关键领域基本实现自主可控，建立了基于海光CPU和海光 DCU 的完善的国产软硬件生态链。海光高端处理器的研发、销售和应用，与海光生态建设相辅相成，已经形成了良性互动，协同发展。

海光信息财报显示，公司营业收入和归母净利润近年来保持快速增长势头。其中，营业收入从2022年的51.25亿元增至2024年的91.62亿元，2025年前三季度为94.9亿元。同期，归母净利润从8.04亿元增至19.31亿元，2025年前三季度为19.61亿元。今年前三季度营业收入和归母净利润均超过2024年全年水平。同时，今年第二季度和第三季度归母净利润的同比和环比均实现增长，其中环比分别增长37.49%和9.26%。

在AI芯片方面，海光信息在12月10日接受中信证券等机构调研时表示，“海光DCU对标国际主流GPGPU，算子覆盖度超99%，兼容CUDA（一种并行计算平台和编程模型，用于让开发者能够利用 GPU（图形处理器）进行通用高性能计算），可满足从十亿级模型推理到千亿级模型训练的全场景需求。2025年DCU市占率位列国产AI加速芯片头部，深算三号已经投入市场，受到客户认可”。在当天的路演活动中，公司表示，“目前海光DCU已进入行业、互联网等重要应用领域，2026年的份额将实现一定提升，成为AI算力竞赛中的核心供应商，同时海光已与国内主流大模型全面适配，支持了AI场景的多元化落地。”

同时，在12月15日中信证券等机构参与的调研活动中，海光信息介绍，“海光信息研发人员占比超 85%，2025年前三季度，研发投入达29.35亿元，同比增长35.38%。未来海光信息会将全部资源集中于芯片设计迭代，持续推进C86架构的自主优化、DCU芯片与英伟达GPU的性能对标，在全栈能力上，海光信息将围绕互联总线与上下游厂商合作，全面打造GPGPU全栈产品。‘饱和式研发投入’将直接为产品带来快速迭代能力，让公司能够快速响应市场需求，在国产化替代、AI 算力爆发等关键节点抢占先机。”

据IDC（国际数据公司）预测，2025年中国加速服务器出货量将同比增长56.3%，到2029年中国加速服务器市场规模将超过千亿美元，市场需求旺盛。

值得一提的是，备受市场关注的海光信息、中科曙光重大资产重组在12月10日公告终止。对此，海光信息在路演活动中指出，“两家公司重组可能形成垂直一体化产业体系，在产业链纵向整合上实现降本增效、技术协同上加速创新等优势。而不重组，两家独立经营运作也在企业自身发展、产业生态、市场竞争三个维度具有显著优势，两家公司均属于当前中国算力产业的龙头企业，具有明显的领先技术底蕴，在自身技术迭代发展和资本市场助力的双螺旋作用下，两家公司独立发展也具有充足的市场空间。海光信息作为独立芯片供应商，为整个国产服务器行业提供核心算力芯片；中科曙光则作为整机厂商与其他芯片企业合作，形成‘芯片厂商竞争+整机厂商择优采购’的市场化生态，推动国产算力产业链的多元协作与良性竞争。”

在技术路线和产品生态上与海光信息不同的AI芯片龙头寒武纪-U（688256.SH）也出现了业绩拐点。寒武纪-U 2025年前三季度实现营业收入46.07亿元，同比增长2386.38%；实现归母净利润16.05亿元，同比扭亏为盈。从单季度表现来看，寒武纪-U从2024年第四季度开始连续4个季度实现盈利，分别为2.72亿元、3.55亿元、6.83亿元和5.67亿元，结束了其长期亏损历史。

寒武纪-U在2025年半年报中介绍，公司自成立以来一直专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片。目前，公司的主要产品线包括云端产品线、边缘产品线、IP 授权及软件。由于智能芯片是集成电路领域新兴的方向，在集成电路和人工智能方面有着双重技术门槛，业内企业间比拼的核心要素包括研发能力、资金实力、客户资源和产业链整合能力。

自2020年上市以来，寒武纪-U保持极高的研发投入水平，2020年-2023年，公司研发支出总额占营业收入比例均超过100%（见表3），这也是其长期亏损的重要原因。不过，在研发驱动之下，公司产品持续在互联网、运营商、金融等多个重点行业应用场景落地，获得了行业客户的广泛认可。比如，截至2025年半年报，在大规模分布式训练软件平台方面，公司迭代更新了DeepSpeed等业界主流生态分布式训练组件，降低新模型的适配周期。

2025年前三季度，寒武纪-U研发投入合计7.15亿元，研发投入占营业收入的比例为15.51%，同比减少340.14个百分点。公司指出，“由于公司报告期营业收入较上年同期大幅增长，营业收入增长幅度远高于研发投入增长幅度，因此研发投入占营业收入的比例较上年同期减少。”2024年前三季度，寒武纪-U实现营业收入仅有1.85亿元，而今年前三季度则高达46.07亿元。

据了解，在人工智能算力需求增长持续超预期的背景下，寒武纪-U等芯片企业业绩持续性值得期待。

另外，浪潮信息作为AI服务器龙头，亦受益于国内算力建设潮。财报显示，公司2024年营业收入同比增长74.24%，今年前三季度同比增长44.85%；2024年归母净利润同比增长28.55%，今年前三季度同比增长15.35%。

在算力“底座”之外，国产AI产业链中的大模型和应用层面也在发生积极变化。科大讯飞（002230.SZ）聚焦教育、医疗、政务等重点领域，其讯飞星火大模型是目前主流大模型中唯一在训练、推理、应用方面实现全栈自主可控的大模型，基座模型对标全球第一梯队水平。2025年第三季度，公司营业收入60.78亿元，同比增长10.02%；归母净利润1.72亿元，同比增长202.40%，经营质量持续改善。

同花顺（300033.SZ）是金融AI应用的典型公司，已构建较强的技术壁垒，公司问财 HithinkGPT 大模型可对复杂的金融市场数据进行深度分析，其人工智能体（AI Agent）技术则大幅提升了市场分析、风险管理和客户服务的精准度与效率。在A股市场回暖以及新技术加持之下，同花顺2024年以来的营业收入和业绩保持双位数增长。

整体上，国产AI产业链正形成良性循环：算力基础设施稳定扩张→国产芯片推广加速→行业大模型迭代升级→垂直应用领域初见成效。

细分赛道酿投资机遇

算力基建、端侧AI获看好

伴随国产AI产业链各细分赛道逐步价值兑现，算力基建、端侧AI受到机构的积极关注。

当前，人工智能处于高需求之下。据高盛预测，到2030年，全球AI相关基础设施投资总额或突破4万亿美元。而中国“人工智能+”行动指向全方位赋能千行百业，在此背景下，中国AI产业链的发展前景广阔。

未来，国产AI产业链包括算力基建、行业大模型、智能终端等细分赛道将渐次进入价值兑现阶段，其中酝酿着结构性投资机遇。

目前，国产AI产业链在一些细分领域已经建立起发展优势。据赖烨烨介绍，中国AI发展的核心优势在于其庞大的内需市场、强大的商业化落地与供应链整合能力，以及国家战略驱动的国产替代的坚定导向。首先，广阔的内需市场、庞大的人工技术和丰富的应用场景，不仅为AI算法训练提供了强大的数据支持，也催生了强劲的算力需求。其次，面对高端芯片限制，中国采取了差异化的发展路径。一方面，通过“以算法换算力”的策略优化算法，在现有算力条件下降低模型训练成本，加速商业化落地；另一方面，在“自主可控”的国家战略驱动下，通过超级群等系统级架构创新来弥补单点技术差距，并加速推动从芯片到服务器、材料设备的全产业链国产替代与协同。此外，中国在人才积累、知识产权等方面也有领先优势。自2016年以来，中国在AI相关专利申请占比上已明显超过美国，显示出强大的创新活力。从数据供给、人才储备到政策支持、商业化落地，中国AI产业在多个关键发展维度都更具优势，这些因素共同构成了中国AI发展实现“弯道超车”的潜力。

不过，也存在一些痛点或发展瓶颈。赖烨烨指出，这些痛点主要集中在国产AI产业链的中上游。在半导体与高端芯片领域，目前中国芯片制造的关键设备EUV光刻机的光源、光学系统等核心部件制造尚未实现完全自主可控。在先进制程中，刻蚀机、薄膜沉积设备等国产化率较低。目前EDA工具全球市场被美国、欧洲和日本垄断，中国在硬件仿真、功能验证等环节与国际顶尖水平差距仍然较大，高端芯片设计仍依赖国外IP授权。在先进制程与晶圆制造领域的代工受限，导致高端AI芯片在性能与供给上受到制约，且难以逾越由CUDA构建的全球软件生态壁垒。“不过，下游封测已实现国产主导和技术升级。研发能力的提升，除了能够维护供应链安全之外，还能提升企业在国际采购中的定价权和选择权。”

赖烨烨分析认为，当前A股国产AI产业链呈现清晰的梯队分化。“价值表现已从早期的普涨转向围绕业绩兑现深度演绎。算力基础设施（如光模块、印制电路板/覆铜板）作为第一梯队，凭借全球需求高景气度，已实现显著的股价上涨和业绩验证。国产算力链（芯片、设备、先进封装）作为第二梯队，受自主可控逻辑驱动，表现出高弹性但波动较大，股价与国产化进度紧密相关。而端侧硬件和应用作为第三梯队，目前仍以预期驱动为主，价值表现取决于未来产品落地和商业模式验证。”

她说，“我们认为，算力基础设施板块的高增长具备强持续性。为了应对外部挑战并推动‘人工智能+’战略，国内算力基建的加速部署成为必然，这意味着算力基础设施板块的高增长具备很强的持续性。A股算力产业链涵盖了服务器与硬件、数据中心（IDC）服务、云计算与软件、网络设备与解决方案（包括光模块）、芯片与半导体、能源与制冷等多个细分赛道，这些上游环节的需求有望持续增加。因此，我们认为已经出现业绩兑现的光模块等算力基础设施领域，其高增长并非短期现象，而是在国产化替代和AI基建超级周期的双重驱动下，有望在未来几年继续保持强劲势头。”

对于国产AI产业链的投资机会，詹长霖指出，“在2025年受到追捧的算力板块，资金会逐渐从纯硬件向‘硬件+软件生态’及具有实质性收入的垂直应用转移。展望‘十五五’开局之年的2026年，建议关注以下三条主线：一是核心主线：国产算力自主可控是最确定的Beta（Beta是指对市场波动的敏感度，即受益于行业整体β行情，而非个股α），因为政策定调最高，不受外部经济周期影响，属于‘必选消费’，比如国产GPU/AI芯片龙头以及华为昇腾产业链等。二是景气延续：光通信与先进封装是全球竞争力的Alpha（Alpha是指投资组合超越市场基准的超额收益，Alpha资产通常是指在国内乃至在全球同类资产中具备稀缺性和持续性），因为具备全球定价权的中国硬科技行业属于稀缺品种。三是潜力爆发：端侧AI与垂直应用，主打较大的预期差，因为2026年将是‘端侧AI’大年，‘换机潮’将带来业绩改善。这其中的细分领域包括消费电子组件、办公与IP变现等。”

而作为中国端侧AI芯片领域少有的具备全球影响力的硬科技公司，乐鑫科技在端侧人工智能和AIoT（人工智能物联网）领域具有代表性。

对于中国AI产业链的优势话题，乐鑫科技表示，“我们认为，投资者在看中国AI产业时，首先需要区分‘云端算力竞争’与‘端侧智能扩散’两条主线。物联网应用场景丰富，从消费电子、智能家居，到工业控制、能源管理等，这些场景天然适合高集成度、低成本的端侧智能。其次，中国在制造业环节协同效率极高，产品从定义到量产的周期在全球范围内具备竞争力。”

乐鑫科技指出，“在具体细分赛道上，无线连接SoC（系统级芯片）、低功耗MCU（微控制单元）、AI+感知与边缘推理、AIoT 操作系统和开发生态等方向，已经形成全球影响力。乐鑫自身也正是这一优势结构中的领先代表，长期深耕端侧智能与连接，向市场提供包括硬件、底层操作系统、开发工具链、应用方案、AI、云服务等软硬件协同的一整套生态系统。”

展望五年后，乐鑫科技的总体判断是：“第一，算力形态将持续分层，云端负责模型训练，端侧负责实时感知和决策；第二，AI 将从“卖点”变成默认能力，用户不再关心是否是 AI，而是体验是否更好；第三，AI 的价值将更多体现在效率提升和以低成本解决痛点，而非单一参数指标。在这一过程中，乐鑫希望扮演的角色非常清晰：我们希望成为端侧 AI和AIoT的‘基础能力提供者’，通过高集成度、高性价比、低功耗的无线通信 SoC，持续演进的软件与AI能力，以及繁荣的开发者生态，让AI能够规模化、低门槛地进入真实世界。从公司治理和长期战略看，我们始终坚持长期研发投入、重视软件与生态、面向全球市场。我们相信，真正有生命力的AI，不是炫技，而是在千行百业、万亿设备中稳定运行。”

从私募机构角度来看，山东驼铃私募基金创始人赵忠华向本刊表示，国内AI产业链发展的相对优势主要体现在三方面，一是应用场景与数据规模：拥有全球最丰富的互联网及产业数字化场景，为算法迭代提供海量数据。二是市场纵深与响应速度：庞大的内需市场可快速孕育商业化应用，企业善于针对本地需求进行敏捷创新。三是工程师红利与政策支持：具备大量研发人才，且“人工智能+”等国家战略为产业提供了明确引导与资源倾斜。而劣势同样有三方面，一是底层技术依赖：高端AI芯片（如训练卡）、核心框架（如PyTorch/TensorFlow）仍受制于海外生态，算力自主可控存在挑战。二是创新范式短板：在原创性架构与基础理论研究方面与国际前沿尚有差距，开源生态影响力待提升。三是商业化落地瓶颈：同质化竞争严重，行业解决方案的深度与盈利能力不足，企业端付费意愿与能力仍需培育。

赵忠华指出，当前，A股AI产业链价值遵循“基础设施→模型→应用”的传导逻辑。“算力基础设施（如光模块）业绩高增长具备1-2年持续性，受全球AI资本开支驱动，但后续增速可能随技术迭代和竞争分化。其他赛道兑现节奏：上游芯片/服务器紧随其后；大模型仍处投入期，盈利尚需时日；AI应用（如办公、教育）的业绩兑现取决于产品落地与付费转化，目前已经开始逐步兑现；数据服务将先行受益于训练需求。整体上，呈现出清晰的产业链轮动特征。”

因此，赵忠华短期看好能兑现业绩的算力基础设施，因其直接受益于全球AI资本开支浪潮，业绩可见性强；中期关注国产算力，这是突破限制、保障供给的战略环节，政策催化明确；长期必须布局AI应用，因其拥有国内用户、数据与场景的护城河，一旦模型成熟将率先实现价值变现。

目前，国产AI产业链正站在“从1到N”的爆发前夜，2026年也将成为AI价值全面兑现的关键之年。国产AI产业链最大的投资机会，真正的落点可能就在于“谁能用AI解决最痛的产业问题”。对投资者而言，应聚焦那些真正扎根场景、具备技术壁垒、实现商业闭环的企业，来分享新质生产力的时代红利。

（本文已刊发于12月20日《证券市场周刊》。文中提及个股仅为举例分析，不作投资建议。）