AI资产估值逻辑：产业演进与市场定价的深度博弈

围绕本次会议“AI资产估值逻辑”的主题，我将从两个维度展开。第⼀，从AI资产定价的底层规律出发，探讨当前AI板块⾯临的估值约束与结构分化之间的⽭盾，并推演AI估值体系的演进⽅向；第⼆，探讨本轮⾏情极致演绎的动因，并就AI板块后续⾛势提出⼏点思考。AI资产定价的底层规律从产业发展与资本市场定价规律来看，但凡具备划时代意义的科技变⾰，必然会在主流市场中形成系统性的市值渗透，具体体现为相关产业市值占⽐的趋势性提升。AI作为⼀项⾜以重塑⼈类⽣产⽣活⽅式的⾰命性技术，正在印证这⼀规律。7⽉27⽇刚上市的⻓鑫科技，开盘即成为A股市值最⼤的公司，这本⾝就是时代趋势的深刻注脚。AI对经济的拉动作⽤正在持续显现。在美国，算⼒、⼤模型与AI应⽤已成为科技巨头收⼊增⻓的核⼼⽀柱，AI在科技⾏业的渗透率已超过40%。在中国，AI正成为新的出⼝增⻓引擎。上半年AI产业链出⼝占我国整体出⼝⽐重上升⾄22%。从增量贡献来看，AI产业链贡献了出⼝增量的⼀半。从资产定价始终⾛在基本⾯趋势之前的规律来看，AI产业渗透率提升在⼆级市场的映射过程中，机构持仓占⽐的抬升领先于市值扩张与估值中枢的抬升，估值的抬升领先于企业盈利能⼒的提升，⽽企业盈利增⻓最终领先于AI在全⾏业营收增⻓的实质性提升。股价往往领先于基本⾯，但⽆法⽆限脱离基本⾯。今年6⾄7⽉，AI板块出现的极致分化与阶段性调整，本质上反映了机构增配和市值扩张程度超出了中短期基本⾯⽀撑的边界。AI板块⾯临的估值约束与结构分化从基本⾯本⾝来看，当前AI产业链的⾏业景⽓度仍在延续。但前期市场对周期成⻓逻辑进⾏了极致的线性外推，将算⼒环节产品涨价和景⽓⾼位作⻓期化推演，叠加对产能释放节奏的乐观假设，形成了极⾼的远期盈利预期。当前所说的2028年⾄2029年的低估值，实则隐藏着两个前提假设：⼀是⾏业竞争格局⻓期不发⽣显著变化，⼆是算⼒的通胀斜率能够维持。不可否认，当前阶段产业需求确实存在，但估值的容错率正在下降。与此同时，市场对产业链利润分配预期的定价正趋于极致化。下游头部⼤模型的⾼盈利构成整个AI产业链利润分配的基础，但这⼀基本⾯正⾯临⾼性价⽐⼤模型挤占份额的挑战。要保持⾼盈利，头部⼤模型已到了⼀个必须突破利润边界的窗⼝期。上游AI算⼒通胀是2025年11⽉以来全球AI产业趋势性机会的核⼼逻辑，到2026年，⼏乎所有产业链环节都或多或少地发酵了算⼒通胀逻辑。作为AI资本开⽀核⼼主体的云计算⻰头，其利润和现⾦流正⾯临上下游的双重挤压。当我们跳出市场、回归产业格局进⾏思考，云计算⻰头优化供应链会阻碍⽆序涨价，是产业发展的必然选择。我们也看到，尽管科技产业趋势上⾏，但市场对科技产业估值⽅法的包容度反⽽在下降，这本⾝也是⾏情极致化的体现。企业处于不同发展阶段，定价的核⼼⽭盾不同，适⽤的估值⽅法也截然不同：初创期企业尚未形成稳定收⼊，核⼼定价在于技术突破的可能性与未来收⼊实现的概率，更适合采⽤⻛险定价下的远期空间折现思路；成⻓期企业的定价侧重于成⻓空间与增⻓路径，估值锚点更多聚焦营收收⼊与市占率；成熟期企业则关注成⻓确定性与盈利质量，利润与现⾦流成为估值的核⼼锚点。如果说基本⾯与估值的偏离是本轮调整的内在动因，那么机构配置⾏为的极致化演绎，则是推动⾏情从正循环转向负循环的重要⼒量。本轮⾏情中，机构配置领先于⾏业趋势，且已⾛向极致。公募基⾦赛道化、被动化的趋势不断加强。2026年，主动偏股型基⾦在科技板块的持仓占⽐升⾄历史⾼位。在正向⾏情中，赛道型产品凭借⾼弹性吸引资⾦持续流⼊，但⼀旦⾏情转向，负反馈机制明显放⼤市场波动幅度。在基本⾯与资⾦⾯极致分化的背景下，AI板块已从正循环转向负循环，⾏情步⼊中期停滞期。在此阶段，估值全⾯抬升难以为继，需要重⼤产业催化才能重新开启上⾏通道。我们应保持耐⼼，梳理AI⾏业趋势变局下的发展路径，落实产品投研能⼒，使产品⻛险收益特征与产品需求真正匹配，为下⼀阶段更加丰富多元的AI产业⾏情做好充分准备。本轮⾏情演绎与后市展望展望未来，AI产业趋势的发展仍有上⾏⽀撑，但估值主线的迁移是必然趋势。⻓期来看，随着基础层技术⽇益完善、应⽤场景逐步铺开，产业链利润将逐步向下游应⽤端迁移，这是科技产业发展的通⽤规律。在过渡阶段，算⼒通胀可能阶段性存在，但随着技术进步和产能逐步补⻬，受益资产在产业间的利润分配将发⽣转移。与此同时，中国本⼟AI产业链的全球竞争⼒与⻓期价值正被市场低估。未来，中国AI领域完全有可能诞⽣⼀批具备全球竞争⼒的企业，通过⾏业⻰头并购重组，整合国内优质产业链，深⼊融⼊全球AI核⼼供应链，进⽽推动中国AI产业与国际接轨。这⼀过程可能伴随着下⼀轮估值分化。科技⾦融使命与资管⾏业责任最后，我想从科技⾦融与资本市场时代使命的⻆度再做⼀点延伸。在“五篇⼤⽂章”中，科技⾦融位于⾸位。科技⾃⽴⾃强对于中国经济转型升级的成败，以及在全球科技竞争中能否占据制⾼点，都具有重⼤作⽤。科技创新天然具有⾼⻛险、迭代快、收益不确定的特征，这决定了其更适配直接融资体系。权益市场作为连接⾦融资源与科技创新的核⼼枢纽，在科技⾦融建设中责⽆旁贷。正因如此，培育科技慢⽜的市场格局意义重⼤。健康的科技产业估值应当沿着企业⽣命周期有序演进，从初创期的⻛险定价，到成⻓期的成⻓验证，再到成熟期的价值兑现，形成良性的估值传导链条。如果⼆级市场短期泡沫化严重，科技板块暴涨暴跌，可能导致⼆级市场估值持续低迷，IPO融资节奏放缓，⼀级市场退出渠道拥堵，整个科技投融资链条出现节奏断层，反⽽会损害科技创新的⻓期进程。防⽌科技⾦融泛化，真正将⾦融资源精准配置到核⼼科技突破和产业升级领域，避免打着科技⾦融旗号进⾏⽆序扩张，是整个资管⾏业必须坚守的原则。回到AI资产的具体赛道，我们认为，价格会波动，情绪会反复，但估值终归要交给时间检验。我个⼈认为，AI⾰命⾜以⽐肩⼈类历史上的⼯业⾰命，因此我们必须⾼度重视对AI⾰命的研究与跟踪，且必须保持前瞻性。若需类⽐，可参考90年代互联⽹⾰命对美国股市的影响——它推动了美国股市⾛出⼀轮⻓达六年的⽜市，其间虽有起伏，但整体上⾏趋势⼗分明显。短期