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这一轮科技投资中,AI仍然是最强的牵引线索,但其内部逻辑已经明显发生变化。早期市场更多围绕模型能力、参数规模和想象空间展开交易,而现在,AI正被越来越多地放回商业现实中重新审视。
围绕这一变化,诺安基金科技组对AI应用的判断明显更偏实际落地方向。诺安基金科技组研究员范钧毅把关注点放在AI for Business、AI for Science、智能助手和自动驾驶四条线索上。
尤其是AI for Business和AI for Science,前者对应的是专业劳动门槛下降,后者对应的是研发范式变化,这两类方向共同指向一个更现实的命题,即AI能否真正进入企业流程、研发流程和生产流程,并没有停留在展示层。报告中提及,已有中国科技企业将临床前研发周期缩短约70%。
自动驾驶和智能助手的变化也类似。自动驾驶不再只是概念股轮动里的老题材,而是随着高速NOA渗透率超过40%、城市NOA突破10%,开始进入更密集的产业验证期。智能助手则随着Agent架构和RAG技术演进,从简单问答逐步走向任务拆解与闭环执行,这意味着AI正从“工具”向“协作中枢”移动。
基金经理陈衍鹏就明确提出,未来1至2年确定的方向之一仍然是AI算力,而2026年可能会成为AI应用元年,机器人、自动驾驶、AI代理都是重要突破口。
与应用同步升温的,是底层基础设施的再定价。报告将AI基础设施拆解为算力、通信和存储三大环节,并提出一个很直接的判断:行业竞争正在从“做出最好的芯片”,转向“交付最便宜的Token”。这其实也是当前市场交易逻辑变化的一个缩影。过去资金更多盯住芯片性能、模型参数,如今则开始重新评估单位成本、推理效率和系统协同能力。
在这一背景下,通用GPU与专用ASIC从单纯竞争走向竞合,CPU在AI agent时代的角色被重新抬升,数据中心互联、1.6T光模块、硅光、CPO/NPO、OCS、PCB,以及CXL内存池化等细分方向,也被放进同一条产业链条里审视。一个比较明显的现象是,市场对AI链条的理解,已经从单点设备或单一器件,扩展到了“算力、运力、存力”协同演进的系统工程。
科技组研究员袁文翀对“芯、网、存”三大核心环节的强调,本质上也是在提示,AI基础设施的机会不再只是某个单一硬件品类,而是整条底层架构在同步升级。
诺安基金权益事业部副总经理兼研究部总经理邓心怡展望未来表示,AI 产业的投资机会已经更加清晰和聚焦、更加具备业绩可兑现性。模型层的格局清晰和能力快速演进、算力层的需求匹配、应用层的生产力创造和交互范式重构,是接下来科技投资里,最核心、最值得长期坚守的主线。
如果说AI应用和基础设施对应的是科技投资最热的一面,那么半导体则更像是这轮科技主线中最具底座属性的部分。报告对半导体的表述,相比市场常见的“国产替代”叙事,更强调“主动创新”和系统性能力提升。
按照报告给出的口径,在政策、资金和人才驱动下,中国半导体产业链自主能力已明显增强,28nm及以上成熟制程实现稳定量产,先进工艺进入规模生产阶段,刻蚀、清洗、薄膜沉积等关键设备与核心材料也在持续突破,先进封装加快推进。
发布会上,基金经理周靖翔将这一逻辑概括得更直接。他认为,自主可控并不是简单的国产替代,而是产业能力的系统性提升;从投资角度看,半导体正在迎来AI驱动下的超强周期。
报告提到,“国芯+国模+国用”战略正在加速落地,国产AI芯片正从“可用”走向“好用”。举例来看,DeepSeek推动FP8精度适配国产芯片,智谱发布完全基于国产算力训练的多模态SOTA模型。
除了AI和半导体,报告还把更多笔墨投向了未来产业。
人形机器人是其中讨论度较高的一条线。报告认为,人形机器人正跨越“死亡之谷”,AI大模型提供“大脑”,新能源车供应链则为其提供量产基础;特斯拉Optimus量产提速后,中国供应链有望凭借成本和响应优势承接核心份额。基金经理助理杨靖康提到,“灵巧手”是AI连接物理世界的“最终接口”,正成为差异化竞争的核心。
创新药则是另一条被频繁提及的主线。报告给出的数据是,过去十年中国医药交易总额从31亿美元跃升至1357亿美元,占全球近半,中国已成为全球TOP20跨国药企的第二大创新来源地。随着重磅品种进入欧美上市通道,中国创新药正从“借船出海”走向“造船出海”。这一变化对应的,并不只是情绪上的产业升级,而是商业模式、收入来源和国际化能力的重新定价。
脑机接口、太空经济和可控核聚变则更偏中长期。基金经理唐晨认为,脑机接口最先可能在医疗健康领域落地,并可能沿着严肃医疗、消费级渗透加速、人机共生的路径推进。对于太空经济,杨靖康给出的判断是,这是一场关乎未来50年国家战略安全与经济发展主动权的“圈地运动”。刘晓飞则提到,可控核聚变已形成完整供应链体系,国内企业正在持续突破并拓展国际合作。
