【编者按】

　　今年以来 ，经济运行总体平稳
，延续了动能向新 、结构向优的良好态势，但外部环境变化带来的不利影响增多 ，国内结构调整仍面临压力
，下半年承上启下，尤为关键。

　　在此时点 ，澎湃新闻“首席连线
”2026年中经济展望以《新动能
、新叙事》为题
，推出专题节目，意在捕捉当下中国经济正在发生的深层变化——以新质生产力为代表的新产业、新业态 、新模式等“新动能”如何加速成长 ，逐步接棒传统增长动力；以及，从“规模叙事 ”转向“质量叙事
”的“新叙事”
，怎样实现发展范式的转变 。

　　专题中，“首席连线
”工作室将对话数十位权威经济学家
、基金经理和分析师 ，拆解下半年经济走向
，解析投资新机遇
。

　　近日，国联民生证券研究所副总经理、海外研究首席分析师孔蓉在做客澎湃新闻“新动能 、新叙事——《首席连线》2026年中经济展望”专题时表示 ，当前AI行情与过去相比
，更大的不同是AI已经迈过从“烧钱 ”转向“赚钱
”的分水岭。

　　孔蓉指出，过去的三年多 ，市场看到的更多是AI不断地投入
、资本开支不断地提升
，各大厂商在资源、人才等方面不断地加大布局 。“而今年以来，全球AI板块都出现比较猛烈的行情 ，一个核心的因素就来自市场明显看到了赚钱效应
。”

　　对于下面 AI的行情演化
，孔蓉建议重点关注三方面指标：一是AI的商业化，二是大模型的收入情况 ，三是AI需求的承接情况。

　　而对于AI产业链的各环节，孔蓉强调
，AI和互联网并不相同，AI本质上是提高效率的工具 ，前期的基础设施建设不会随着应用的普及而结束
，相反对硬件的需求依然是持续不断的 。因此，对于上游硬件方向的投资机会 ，依然是看好的
。

　　“其中
，本轮存储周期的判断，要将其放在AI的超级周期中看。虽然在交易层面 ，存储的波动幅度很大
，但在需求层面，存储需求是有持续性的 。即便产能有边际变化 ，但供需之间的不平衡
，依然会阶段性存在。 ”孔蓉说
。

　　此外，孔蓉提醒投资者 ，重点关注数据中心建设下，能源和电力的机会。同时
，大模型竞争格局未定的大背景下，对云厂商的投资价值需要越来越重视 。此外 ，港股的性价比也不容忽视
。

　　AI行情逻辑已从“烧钱
”转向“赚钱”

　　“今年以来的AI科技行情
，与过去三年多相比是非常不同的。更大的分水岭，是AI从过去的‘烧钱’到‘赚钱’的转变 。 ”孔蓉表示
。

　　孔蓉指出 ，过去的三年多
，市场看到的更多是AI不断地投入 、资本开支不断地提升，各大厂商在资源、人才等方面不断地加大布局。“而今年上半年 ，全球AI板块都出现比较猛烈的行情
，一个核心的因素就来自大模型的商业化，让市场明显看到了赚钱效应 。
”

　　“尽管7月份全球科技板块特别是存储相关公司 ，在宏观
、资金以及交易层面的一些扰动下
，出现了比较大的波动，但整体看海外科技巨头的财报 ，AI相关收入的量级和增速都非常可观，AI从‘烧钱’到‘赚钱’的结论依然存在
。”孔蓉进一步指出。

　　因此
，孔蓉认为，下面 科技板块围绕“AI赚钱 ”的行情逻辑依然会延续 ，并且存在很多找到金子和挖到宝藏的机会 。

　　紧跟三大行情指标

　　对于下面 AI行情的演化
，孔蓉表示，还是要重点聚焦AI从“烧钱
”到“赚钱”的根本性改变 ，具体可关注三个维度的指标
。

　　“首先
，AI的商业化是需要重点和紧密关注的。一方面，要看财报中透露出来的AI收入增速情况 。另一方面 ，在手订单也非常重要
，一定程度上体现了未来收入的保障。 ”孔蓉进一步指出，“总的来说 ，下半年OpenAI等厂商的商业化增长大概率会延续
。同时
，不论是大厂还是云厂，在手订单量级都非常大。”

　　孔蓉指出 ，其次，是大模型收入的增长
，也是非常核心的指标 。这方面需要强调的是，大模型收入增速的放缓 ，并非大模型商业化变得缓慢
，而是随着收入基数的递增，收入的斜率陡峭度自然会逐渐平缓
。近来 大模型的收入增速 ，依然体现出了很高的商业化潜力。

　　“此外
，随着AI需求趋势在过去3年多的完全打开，可以关注哪些公司未来能够承接AI需求 。这方面 ，除了大模型公司
，企业内部AI的使用渗透率也在不断提升
。
”孔蓉说。

　　不过，孔蓉强调 ，虽然企业级的AI在下半年乃至明年普及渗透和商业化潜力非常大
，包括企业内部数据的打通、整体智能化的提升等，但这可能是一个更长期的过程 。

　　上游硬件行情依然看好

　　具体到AI产业链的各个环节 ，孔蓉表示，首先需要强调的是
，AI和互联网并不相同，二者之间的工具属性 、发展模式都不相同
。

　　“互联网本质上更多是信息的传递。通过前期 *** 基础设施的搭建
、用户的拓展 ，带来信息传递的便捷
，边际成本是趋近零的 。而AI本质上是提高效率的工具
。”孔蓉说。

　　孔蓉指出，在AI发展和投资的初期 ，很多人就说应该立刻去投应用
，因为参照互联网，发展到最后都是应用的机会 。“这个逻辑只能说有一半是对的 ，甚至可以说不算准确。 ”

　　“过去3年AI的整体机会依然在围绕着上游硬件
，甚至硬件行情的持续度和确定性，比原有的应用端行情要高得多
。原因就在于 ，即便到今天使用AI
，基于当前的模型架构，多一个用户和任务 ，就要多消耗一个token和算力，所以AI本质上和互联网的模式是不同的
，前期的基础设施建设不会随着应用的普及而结束，相反对硬件的需求依然是持续不断的。
”孔蓉解释说 。

　　因此 ，孔蓉判断
，AI硬件和基础设施的机会，依然没有结束
。而且随着AI应用场景的不断拓展 ，上游的机会并没有结束
，下面 依然会延续。“而且往后看，上游的重要性依然非常大 。”

　　“随着大模型商业化的不断深入 ，更多的用户和更多的任务需求
，带来的是更大的算力需求
。因此，在算力方面 ，不论是存储还是GPU、CPU
，AI上游硬件的需求依然是非常旺盛的。基于这样的判断，上游硬件的方向 ，后续的投资机会也依然是被看好的 。 ”孔蓉说
。

　　关注能源电力 、云厂商等机会

　　AI产业链的其他环节上，孔蓉建议投资者
，可以重点关注能源电力，大模型持续竞争下的云厂商 ，以及AI在生物医药等领域的应用。

　　首先
，孔蓉表示，随着AI和数据中心整体需求的延续 ，能源和电力的机会
，会成为全球市场未来非常重要的一个领域 。从近来 的数据中心建设看，能源和电力是其中的瓶颈
。“这方面需要指出的是 ，能源电力的基础设施上
，国内相对更加完善，与海外的情况存在不同。
”

　　“其次 ，可以关注AI产业链中大模型的机会 。过去几年
，大模型的座次在不断地调整。其中，中国大模型也在不断崛起 ，开源模型的能力在不断地提升，在全球范围内获得了很好的口碑和认可
。”孔蓉说。

　　孔蓉表示
，近来 来看，大模型本身之间 ，并没有特别大的差距
，全球范围内，近来 的大模型竞赛还没有一个明确的定论 。随着模型迭代周期的缩短 ，大模型最终的赢家
，仍然需要拭目以待
。

　　“在大模型竞争格局未定的大背景下，云厂商的投资价值未来是需要越来越重视的。大模型公司和云厂之间的合作是非常紧密的 ，随着大模型持续地竞争
，云厂的价值和议价权会越来越强 。 ”孔蓉说
。

　　具体到下游的应用场景，孔蓉表示 ，未来随着AI能力的不断提升
，势必将带动很多领域的研发和发现。这方面，企业级AI的应用 ，特别是与编程和生物医药领域的结合，可以重点关注和挖掘 。

　　存储周期要放在AI超级周期中看待

　　具体到存储领域
，孔蓉表示，近来 存储怎么去估值 ，应该将其视为周期股还是成长股
，是否要进行估值切换，的确非常关注
。

　　“对于本轮存储周期的判断 ，我一直强调
，要将其放在AI的超级周期中看。从近来 的发展看，AI不仅局限在回答一些问题上 ，更加强调的是智能体的能力
，帮用户实现很多任务 。而在这个过程中，对于存储的需求是持续不断的 ，往后看依然是延续的
。
”孔蓉说。

　　因此
，孔蓉强调，虽然在交易层面 ，存储的波动幅度很大，但在需求层面
，从AI的超级周期中看，需求是有持续性的 。

　　“而从供给端看 ，虽然供给端产能有变化
，但近来 AI智能体展现出来的需求，是非常旺盛且不断在增长。叠加一些物理环境方面的限制 ，存储供需之间的不平衡
，依然会持续存在
。”孔蓉说。

　　注意AI板块波动性

　　具体到市场层面，孔蓉首先表示 ，随着AI已经从“烧钱 ”转向“赚钱
”
，“AI泡沫”是否存在已经不证自明 。

　　“只要行情跌了，‘泡沫论’就会浮现 ，行情上涨后又会把‘泡沫’淡忘
。关于AI是否有‘泡沫’
，可以从两个维度观察。一方面，是真实的需求 。近来 各行各业对AI ，的确有真实的产品需求，而且产业链公司的在手订单
，都是非常旺盛的
。 ”孔蓉指出。

　　孔蓉进一步指出，另一方面 ，从估值来看
，很多AI硬件公司的估值，近来 都不算特别的贵 ，估值水平还都在一个比较合理的区间和水平 。

　　配置层面
，孔蓉建议投资者，总体可关注三条线索：一是硬件端的存储
、GPU、CPU等不分伯仲的并行机会；二是相对确定性和能见度更高的云厂商；三是港股的性价比
。

　　与此同时 ，孔蓉提醒称
，对于AI板块的投资，仍需要重点关注其波动性。

（文章来源：澎湃新闻）