2025年即將落下帷幕，回望過去幾個月，AI產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著自ChatGPT引爆全球熱潮以來深刻的結(jié)構性變革。
谷歌憑借Gemini 3重振雄風，OpenAI轉(zhuǎn)向精細化垂直能力打磨，DeepSeek以“成本革命”撕開市場缺口，而上游的“反英偉達聯(lián)盟”已從概念走向?qū)嵸|(zhì)動作。這場始于模型層的競爭，已迅速傳導至整個產(chǎn)業(yè)鏈，引發(fā)上、中、下游的板塊重構。
站在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)折點上，我們有必要系統(tǒng)梳理這些變化背后的投資邏輯，為2026年的科技股投資指明方向。
中游模型層從“參數(shù)崇拜”到“效率為王”
近期谷歌Gemini 3在多模態(tài)理解和復雜推理上的全面突破，標志著傳統(tǒng)巨頭已找回技術節(jié)奏；OpenAI的GPT-5.1策略性轉(zhuǎn)向，則揭示了通用能力天花板臨近背景下，垂直領域精細化打磨成為新競爭維度；而以DeepSeek、Qwen為代表的中國力量，更是以“性能相當、成本減半”的打法，重新定義了行業(yè)競爭規(guī)則。
縱觀今年以來海內(nèi)外大模型的發(fā)布節(jié)奏和迭代路徑，可以明顯發(fā)現(xiàn)底層大模型技術范式的根本轉(zhuǎn)向：模型性能的“摩爾定律”正在失效。
行業(yè)關注的焦點已從單純的萬億參數(shù)競賽，轉(zhuǎn)向推理效率、能耗控制和成本優(yōu)化。DeepSeek通過稀疏注意力機制等架構創(chuàng)新，打破了“速度、成本、智能”的不可能三角，這種“高效能、低成本”的技術路徑，正成為全球模型開發(fā)的共識方向。
綜上，筆者認為2026年海內(nèi)外大模型，預計將逐漸從“追求技術前沿”轉(zhuǎn)向“平衡性能與成本”。那些能夠在保持競爭力的同時，顯著降低推理成本的企業(yè)，有望能夠獲得更大的市場份額和盈利空間。
同時，針對特定垂直領域（如代碼生成、科學計算、金融分析）的專用模型公司，也可能會迎來價值重估。
上游模型層多元化算力生態(tài)打破壟斷格局
盡管英偉達Q3財報依然亮眼，Blackwell芯片供不應求，但壟斷裂縫已現(xiàn)：Meta與谷歌的“世紀聯(lián)手”——計劃從2027年起大規(guī)模部署TPU芯片，以及Anthropic獲得100萬顆Google TPU的訂單，標志著中下游巨頭們對單一供應鏈安全性的深度擔憂已轉(zhuǎn)化為實際行動。
其實從當前Google、博通等巨頭今年以來的動作也可以看出來，GPU+TPU+自研芯片的多元化算力架構正在形成，算力生態(tài)正在多元化崛起。
全球算力市場正從單一供應商主導，走向多極競爭格局。
但不可否認的是，盡管谷歌TPU等專用芯片的崛起正在動搖英偉達在AI算力領域“一家獨大”的敘事，但英偉達憑借其CUDA生態(tài)系統(tǒng)，依然構筑了極深的護城河。
全球數(shù)百萬開發(fā)者已習慣基于CUDA進行編程，海量的模型、框架與應用在其上生根，形成了強大的生態(tài)鎖定效應。這種軟硬件深度融合的壁壘，不僅在于技術本身，更在于其建立的行業(yè)標準與開發(fā)者心智，使得競爭者短期內(nèi)難以從生態(tài)層面實現(xiàn)顛覆。英偉達憑借其生態(tài)根基，預計仍將在未來相當長時間內(nèi)保持主導地位。
因此2026年，算力層的投資機會預計將更加分散和多元化。除了繼續(xù)關注英偉達在高端訓練市場的領導地位，更應重視如TPU等ASIC芯片在推理市場的滲透率提升，以及液冷散熱、高效電源等配套產(chǎn)業(yè)鏈的爆發(fā)性增長等機會。
下游模型層從“概念驗證”到“價值創(chuàng)造”
2025年下游AI應用在經(jīng)過反復的商業(yè)化摸索后，也逐漸找到了方向。
對于AI軟件，2025年無疑是AI Agent（智能體）發(fā)展的關鍵年份，人工智能的核心角色從被動“建議者”向主動“執(zhí)行者”深刻進化。年初以來各最新發(fā)布的大模型均將強大的Agent調(diào)用與任務規(guī)劃能力作為核心標準，顯示這一趨勢已成為行業(yè)共識；應用層面，下游的Agent服務在2025年也呈現(xiàn)出了爆發(fā)式增長，深入各行各業(yè)。
Salesforce的AgentForce平臺簽約量激增，也證明了企業(yè)愿意為“能實際干活”的AI付費。這一轉(zhuǎn)變標志著AI開始深入企業(yè)核心業(yè)務流程，創(chuàng)造可量化的商業(yè)價值。
對于硬件方面，隨著模型效率的大幅提升，使得在手機、PC、物聯(lián)網(wǎng)設備等終端本地運行大模型成為可能。這兩年端側(cè)應用如AI手機、AI眼鏡及具身智能機器人持續(xù)發(fā)布，顯示了AI技術不僅解決了數(shù)據(jù)隱私和安全問題，更通過降低推理延遲和成本，打開了消費級AI應用的萬億市場空間。
2026年科技股投資策略動態(tài)平衡與全球配置
AI產(chǎn)業(yè)革命作為堪比互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的長期趨勢，其發(fā)展遠未結(jié)束。
2026年筆者認為有可能會成為底層技術收斂與商業(yè)化落地的關鍵交匯點，產(chǎn)業(yè)投資價值顯著。
因此2026年的投資核心邏輯預計從“技術敘事”會逐漸轉(zhuǎn)向“業(yè)績驗證”，這需要我們密切跟蹤AI商業(yè)化進度的一些關鍵指標，比如企業(yè)客戶AI支出的實際增長、AI應用用戶的付費轉(zhuǎn)化率和留存率、主要AI公司的毛利率改善和盈利路徑清晰度等等。
同時AI產(chǎn)業(yè)經(jīng)過了兩年多的飛速發(fā)展，上游硬件“優(yōu)先”的行業(yè)早期投資思路有可能會逐漸向中下游滲透，產(chǎn)業(yè)鏈上中下游應逐漸形成均衡化布局，避免過度集中于單一環(huán)節(jié)，構建抗風險能力更強的投資組合。
除此以外，AI產(chǎn)業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、市場高度全球化，任何單一地區(qū)的政策變化都可能產(chǎn)生連鎖反應。因此考慮到AI產(chǎn)業(yè)的全球化屬性，建議采取多國別配置策略：美國在基礎模型和高端芯片領域保持領先；中國在應用落地、成本控制和制造業(yè)整合方面具有優(yōu)勢；歐洲、以色列等在特定垂直領域（如生物醫(yī)藥、網(wǎng)絡安全）有獨特創(chuàng)新。
2025年的AI產(chǎn)業(yè)格局重塑，本質(zhì)上是一場從“技術驅(qū)動”向“價值驅(qū)動”的深刻轉(zhuǎn)型。上游的算力多元化、中游的效率競爭、下游的商業(yè)化突破，共同指向一個更加成熟、務實和可持續(xù)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段。
對于投資者而言，2026年既充滿機會也布滿挑戰(zhàn)。關鍵在于保持戰(zhàn)略定力，避免被短期技術熱點左右，而是聚焦于那些真正創(chuàng)造商業(yè)價值、解決實際問題的企業(yè)和環(huán)節(jié)。同時，通過全球化、全產(chǎn)業(yè)鏈的均衡配置，在享受AI產(chǎn)業(yè)長期增長紅利的同時，有效管理行業(yè)波動和政策風險。
風險提示：
投資有風險?；鸬倪^往業(yè)績并不預示其未來表現(xiàn)。基金管理人管理的其他基金的業(yè)績并不構成基金業(yè)績表現(xiàn)的保證。相關數(shù)據(jù)僅供參考，不構成投資建議。投資人請詳閱基金合同等法律文件，了解產(chǎn)品風險收益特征，根據(jù)自身資產(chǎn)狀況、風險承受能力審慎決策，獨立承擔投資風險。
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