AI 产业跟踪

上游扩产，中游迭代，下游兑现

那么，回到AI产业本身，近期产业趋势有没有发生变化？

看AI产业链上游，当前最值得关注的仍是算力需求。英伟达最新季度营收达到960亿美元，同比增长85%，数据中心业务保持高速增长；与此同时，台积电上调全年资本开支，HBM、DDR5和企业级SSD需求依然较强。

简单来说，AI产业最前端的算力需求还没有降温，芯片、服务器等基础设施仍需要持续扩产来满足需求。

看中游模型层，中美模型仍在高速迭代。近期海内外头部模型密集更新，竞争重点也从单纯比拼参数规模，逐步转向实际任务完成能力，代码、长上下文、工具调用等能力持续提升。

8月以来，模型竞争进一步向智能执行能力延伸，模型开始从回答问题向检索、分析、调用工具和完成工作流程拓展。与此同时，头部模型调用量持续增长，模型能力与实际应用之间的连接进一步加强。

看下游应用层，AI商业化已从产品发布逐步进入订单、付费和使用量验证阶段，重点公司的营收及毛利率整体改善，AI对企业业务的带动开始兑现；同时，AI眼镜、人形机器人等端侧应用也进入放量阶段。

整体来看，虽然近期科技股波动有所加大，但AI产业链上中下游仍在持续推进，算力需求保持旺盛，模型加速迭代，应用端也开始逐步兑现，产业景气度仍值得关注。

科技资产分化加剧，盈利兑现成为关键

再来看国内科技资产，AI产业景气仍在，但产业景气并不意味着所有科技资产都会同步表现。近期成长风格仍然占优，不过市场成交有所收缩，科技行情更多呈现结构性轮动，高弹性方向的波动也可能进一步加大。

对于科技资产而言，产业趋势仍是重要支撑，但仅有产业逻辑已经不够。AI、半导体、高端制造等中期产业方向仍可关注，更需要聚焦订单、利润和现金流能够兑现的公司。

与此同时，海外利率仍处高位，高弹性科技方向对流动性的敏感度较高。在产业机会仍存、但行情分化加剧的背景下，配置重点需要从寻找高景气方向，进一步转向筛选基本面能够兑现的资产；若后续量能与盈利验证不及预期，也需适当降低高拥挤板块暴露。

为了进一步观察当前市场中的科技股投资机会，我们选取了部分国内私募成长风格基金经理，并汇总如下，方便投资者了解不同管理人的投资特点。

上表并未涵盖国内所有优秀的科技股投手，也不构成投资推荐和建议。仅是作为国内基金行业的一个观察侧面，权当参考。

对科技投资而言，真正的难点或许并不是找到下一个热门方向，而是在产业快速变化的过程中，持续判断机会究竟能否兑现。

因此，参与科技行情不能只关注单一热点，也需要考虑投资组合的波动管理。通过筛选具有明确投资框架和成长股研究能力的私募管理人，并结合不同策略进行合理配置，可以在参与产业长期发展的同时，降低单一方向波动对组合的影响。