最近一个月,围绕AI的讨论可以说是冰火两重天,先是“末日论”的恐慌和“硬资产”的崛起,后又见识到了AI直接参与到军事中。以往的AI投资脉络,似乎正在面临前所未有的考验,要怎样去理解这些变化呢?
01.情绪演变——从AI末日论到HALO崛起,再到AI参与实战
我们先来简单捋捋最近的情绪演变脉络,2月底,美国一家研究机构发布了一份名为《2028年全球智能危机》的报告,虚构了AI在2028年导致大规模失业、消费崩溃、金融体系崩盘的场景。报告一出,欧美科技股应声下跌,引发了一场关于“AI末日论”的恐慌。几乎同一时间,HALO浪潮正在席卷华尔街,它是“重资产、低淘汰率”(HeavyAssets,LowObsolescence)的缩写,还被摩根士丹利和高盛写进投资报告,它有个很简单的检验标准:“你能不能在输入框里打几个字,就把这家公司的产品做出来?如果不能,这就是HALO股。”资金开始从轻资产的科技股,涌向那些“看得见、摸得着、推不倒”的硬资产。

而就在市场争论AI是“颠覆者”还是“被颠覆者”时,最新局势表明,AI大模型已经直接参与到军事行动中,甚至成为指挥决策的“超级参谋”。AI不再是单纯的“生产力工具”,它已经成为国家竞争中的核心战略资源。这也让市场对AI的认知,从“轻资产叙事”拉回到了“硬核价值”的现实!
02.硬资产提前启动——AI核心逻辑真的变了吗?
这样看,是不是AI叙事的逻辑在经历左右摇摆呢?我们再深入一层,回看这轮硬资产的上涨,其实是明显早于HALO这个概念被提出来的时间的。今年开年到2月底,标普500的能源板块涨幅超过23%,再看A股的业绩快报,有色金属领域,北方稀土预计去年归母净利润同比增长116%至134%;电力设备领域,思源电气2025年归母净利润同比增长54%。还有国防军工领域,中无人机因产品交付量显著增长,营收同比激增340%。这些利好,是实实在在的业绩支撑,而非单纯的概念炒作。
这是否意味着AI的核心逻辑变了呢?换个视角,不如理解为这个阶段市场的审美变了,毕竟AI的尽头是算力,算力的尽头是电力、是铜、是电网设备。没有这些看得见摸得着的“硬资产”,AI再聪明也跑不起来。
03.回归行情——AI各领域处在不同发展阶段
那是否意味着AI方向的“轻资产”们,已经不具备布局价值了呢?这里有个关键问题:AI的发展涉及多行业多领域,它们处在完全不同的发展阶段,自然行情的演绎特点也会不同。
第一个阶段:算力基础设施,已经进入“业绩兑现期”。
全球智算集群建设持续提速。数据显示,目前我国万卡智算集群已达42个,智算规模达1590EFLOPS。算力芯片、光模块、服务器、液冷等环节,订单能见度高,业绩确定性最强。这是AI产业链的“压舱石”。
第二个阶段:AI软件与应用,正处于“场景卡位战”。
2026年春节全行业AI应用流量大战,标志着互联网生态进入AI主导的第三阶段。AI超级入口的竞争,不只是基础模型能力的竞争,更是对用户场景、消费生态覆盖能力的综合角逐。具备全域生态能力的头部平台,将享受渗透率提升与估值重塑的双击。(资料来源:中泰证券)
第三个阶段:端侧AI与智能硬件,正迎来“规模化元年”。
2025年是端侧AI终端规模化落地的元年——AI手机、AIPC、AI眼镜等新品密集亮相。IDC数据显示,2025年全球人形机器人出货量接近1.8万台,同比增长约508%。这是从0到1的突破期,弹性大,但波动也大。(数据来源:中国电子信息产业发展研究院发布《全球人工智能产业趋势洞察》)
第四个阶段:具身智能,还在“从实验室走向产业化”的早期。
机器人、智能驾驶等“物理AI”,技术仍在快速迭代,商业化路径还在探索。这是未来的星辰大海,但对普通投资者来说,也是最难把握的阶段。
所以,AI的投资逻辑不是“变不变”的问题,而是“分化”的问题。不同环节处在不同阶段,对应着不同的投资策略——有的看业绩,有的看场景,有的看突破,有的看耐心。而对于多数人的投资来说,最好的策略往往是“少折腾、不追高、分批布局”,硬资产和轻资产都有各自的逻辑和布局价值,可以考虑通过不同方向的ETF来组合投资,用时间换空间,用配置代替博弈。

以上产品费率请详见法律文件。数据来源:iFinD,截至2026年2月10日,机器人ETF最新规模258.18亿,游戏ETF最新规模140.05亿元,人工智能AIETF最新108.74亿元,创业板软件ETF华夏最新规模5.44亿,创业板人工智能ETF华夏最新规模18.21亿,科创人工智能ETF华夏最新规模26.46亿,大数据ETF华夏最新规模3.71亿,云计算ETF华夏最新规模5.96亿元,芯片ETF最新规模275.58,通信ETF华夏最新规模79.01亿,科创半导体ETF最新规模81.97亿,半导体设备ETF华夏最新规模27.58亿,电网设备ETF最新规模174.35亿元,光伏ETF华夏最新规模14.4亿元。规模不代表业绩水平,规模数据为时点数据,不具备长期参考价值。
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