自OpenAI在2022年11月30日推出ChatGPT以来，从2023年的大模型“百花齐放”到2025年的AI算力基建矿潮，尽管过程中出现过曲折，AI产业还是经历了3年多时间的飞速发展，带来了丰富的投资机会。

随着时间来到2026年，AI的基础设施日渐铺开，AI行情持续已久，因此，关于AI行情变化的讨论声逐渐变大：上游算力能否保持增长？模型竞争将走向何方？应用层面的落地是否会迎来预期中的突破？AI是否存在泡沫？

在充满变化的AI产业中投资，判断先人一步更可能成为赢家。在Alpha Insights——景顺长城基金2026年度投资策略会中，AI主题圆桌论坛环节，科技军团核心成员张仲维、农冰立、江山与长江证券计算机首席分析师宗建树、景顺亚太区科技分析师陈佳雯围绕AI的投资机会展开了深度探讨。

下面是小景整理出的干货内容，希望能给大家提供一些投资上的参考。

算力需求增长曲线能否继续陡峭？

所谓“淘金先富卖铲人”，迄今为止的AI浪潮中，作为上游基础设施的算力成为了最大赢家，不仅产业链有“绩”可循，也是资本市场中确定性较高的一环，以2025年为例，算力含量高的万得光模块指数大涨181.28%。这种高需求还能持续吗？（数据来源：Wind，2025.01.01-2025.12.31）

张仲维综合模型、产业链收入以及供应链的确定性三个不同方面做出了判断，认为全球算力还有很大的需求空间，具体而言：

首先，就大模型算力需求的三个环节，Pre-train（预训练）仍有较大增长空间，Post-train（后期调优）Post-train正在持续发力，Test-time（测试）将成为未来今年算力需求的增长点；

其次，OpenAI在2025年实现200亿美元的收入，并且算力投入与收入同步10倍增长，形成“算力建设-收入增长”的正向循环；

最后，从供应链来看，台积电将2026年的资本开支上调至560亿美元，预示其对2027年、2028年的需求比较乐观，给全球AI投资人带来了信心。

陈佳雯认为，尽管DeepSeek的出现证明了可以通过工程优化降低算力消耗，但这和算力的不断投入并不冲突。站在各个云厂商的角度来看，现在不继续投入的风险远大于过度投入的风险，结合台积电非常强劲的资本开支指引，算力的资本开支在两三年内非常有确定性，而在未来，Agentic AI（代理式AI）与机器人、数字孪生等Physical AI或将接棒，进一步放大算力需求。

至于如何在变化中把握算力的投资机会，江山表示，简单区分海内外算力、训练或推理算力过于简单粗暴，核心还是在于找到产业链中有价值通胀的环节。现阶段研究来看，两个趋势比较确定，一是大模型训练对数据高速传输以及存储的需求；二是大模型推理带来集成电路和更高性能CPU的需求。

如何看待AI泡沫化争议？

2025年以来，AI投资过度一直是市场争论不休的话题，尤其是云厂商跟英伟达买芯片——英伟达用卖芯片的钱投资AI公司——AI公司再向云厂商买算力这种“左脚踩右脚”的循环发生后，市场愈发担忧AI是否泡沫化。

张仲维表示，从投资角度看，集中在产业链龙头是必然结果。AI大模型的研发和迭代、芯片的研发都需要上千亿美金，这个过程中，只有行业龙头才能负担，因此也只有龙头可以投。

农冰立旗帜鲜明地指出，现阶段的AI和互联网泡沫完全不同。他表示，这轮AI竞争的核心是对芯片等关键生产资源的掌控，大厂通过前置投资和交叉持股可以锁定稀缺资源，不然则意味着退出了竞争。如果类比19世纪，当时的铁路投资占到了美国GDP的6%，而当前算力投资占北美GDP仅1-2%，绝对规模并未过热。此外，从投资有效性来看，每一块GPU都立即形成算力并被充分利用，需求是真实的。

算力的尽头是不是电力？

AI产业链发展带来的不仅是TMT相关的机会，比如酷炫的人形机器人、好用的AI手机和电脑都需要资源品来实现，使得资源品因需求提升而上涨。那么，需要配置相关行业吗？

江山表示，以铜为例，单从供需的角度分析，不只是包括数据中心的用铜，还包括上游带动能源基建相关的使用量，可能超过一半的需求都是由AI带动。由于下游的增量需求与AI的深入绑定，金属资源品已经成为AI产业贝塔下的一个分支，可以从中寻找投资机会。

农冰立认为，数据中心对电力的需求增量确实带来电力设施建设的紧迫性，使得电力供应成为中美等国都需要面临的架构性挑战，考虑到电网投资主体是国家或者其他私人单位，供需错配可能产生新的投资线索。至于金属资源品，铜和铝的需求比较明确，小金属还看不到特别显性的需求，需要在未来持续观察。

怎样看待大模型的竞争格局

和未来的演进？

从过去的大语言模型到现在的原生多模态模型，AI模型始终是驱动整个行业变化的最核心要素，行至今日，如何看待大模型的竞争格局与进化方向？

张仲维表示，今年最期待的是由英伟达GB系列训出来的大模型，落地时间大约在一季度至二季度之间。至于发展趋势，Online Learning模型（在线学习）是重点，未来会实时地根据每一个人所提供的最新的参数或者数据去进行修改和训练，为每个人做到不一样的Online Learning模型。

农冰立表示，大模型的差距正在缩小，评估模型优劣的标准会变得复杂、多元化，未来将更看重商用端的应用以及执行具体任务的效率，比如成本和速度。至于国内的大模型，期待在长上下文推理和全模态能力上取得进展，以缩小与海外模型的差距。

陈佳雯认为，关于模型的问题可以分成基础模型生态和垂类小模型生态来看。基础模型的竞争门槛较高，未来仅会剩下7至8家竞争优势突出的巨头，它们分别在不同方向具备领先优势，比如Claude擅长编程、xAI获取资讯的及时性以及谷歌在处理长文本和多模态能力上的优势，竞争不再同质化。第二梯队的互联网公司则可以依托大模型研发垂类小模型，用以降低成本、提高效率。

2026年，最看好哪些细分方向？

面对行情变化，2026年的投资需要做怎样的转变？哪些方向更值得关注？

江山表示，AI应用已经在很多场景逐步铺开，C端更多以聊天机器人的形式展开，B端则是对人工的替代，比如美国信用卡账单的评估和寄送。投资层面，标的会变得非常稀缺，重点关注手握头部大模型的公司。此外，从5年以上的维度看，机器人的确定性非常高。

张仲维更为直接，明确表示AI缺什么就看好什么，比如美国缺电、中国缺芯、全球缺存储和光。

农冰立也认可江山和张仲维的观点，并且还相对看好互联网和消费电子。他表示，期待苹果等公司能推出真正让消费者买单的AI手机等端侧产品，点燃新的行情，而不只是停留在聊天机器人层面。同时，国内互联网公司利用大模型赋能自身业务的预期和估值都较低，存在预期差。

陈佳雯表示，上半年来看，不管是存储也好，光芯片也好，上游产能也好，PCB的产能也好，各个环节都非常紧缺，需求推动下，AI算力基础设施会迎来超出大家意料的行情；下半年看，如果资金从AI的算力链流出，加上端侧设备出现，有望AI端侧的行情。

小景说：

虽然当前市场对AI行情的节奏存在一定分歧，但不可否认的是，AI已从技术概念加速迈向产业落地的新阶段，算力基建需求真实、大模型竞争格局逐步清晰、技术落地的 “群众基础” 愈发深厚、应用端也有望逐步释放真实价值。当前AI领域日新月异，这样的阶段，正是主动管理体现“阿尔法价值”的舞台。正如科技军团几位基金经理所言，坚守基本面的调研、寻找到产业链中，通过深度的研究应对快速的变化，筛选到真正有价值的核心公司，甚至在技术爆发的早期挖掘到结构性机会。景顺长城科技团队将继续发挥主动管理的优势，力求在波动中把握主线，帮助投资者把握AI发展的投资机遇。

上述观点是基于目前市场情况分析得出，具有时效性，仅供参考，不作为投资建议，投资需谨慎。基金管理人与股东之间实行业务隔离制度，股东并不直接参与基金财产的投资运作。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。

您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。

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