【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）