朱雀基金陈飞:AI产业趋势下 关注国内科技大厂、产业数智化、实体AI投资机遇

2025-12-19 08:57:19来源:上证基金宝
AI依旧是资本密集、人才密集、数据密集型的实业,能否形成应用、数据与模型之间的飞轮效应,是每家AI企业成功的关键。AI将催生更多人机交互范式的创新,进而带动产品与应用侧的全面革新,AI正大幅提升决策与执行的能力值。随着多模态模型的迭代,AI从最初偏被动的文本、图片交互,逐步升级为能够识别人类所处的真实世界。AI感知与改变真实世界的能力正在大幅提升。

展望2026年的AI产业趋势,朱雀基金公募投资部投资副总监、基金经理陈飞日前发表观点称,AI依旧是资本密集、人才密集、数据密集型的实业,能否形成应用、数据与模型之间的飞轮效应,是每家AI企业成功的关键。AI将催生更多人机交互范式的创新,进而带动产品与应用侧的全面革新,AI正大幅提升决策与执行的能力值。随着多模态模型的迭代,AI从最初偏被动的文本、图片交互,逐步升级为能够识别人类所处的真实世界。AI感知与改变真实世界的能力正在大幅提升。

基于以上产业趋势,陈飞重点关注以下三大方向:

第一个重点关注的方向是国内科技大厂。陈飞认为,当前AI领域的竞争已不再是单点竞争,而是系统性竞争,可以概括为科技大厂的“极致协同设计能力”。具体而言,这些AI企业能够对底层芯片、系统、软件以及上层模型与应用进行同步优化,通过打通产业链上下游,实现性能的巨大飞跃与成本的大幅降低。海外企业之所以能厚积薄发,核心得益于其一体化打通的AI全栈能力。国内头部部分科技大厂,同样具备覆盖全产业链上下游的强大AI全栈能力。

陈飞建议进一步关注这些企业所处的产业生命周期节点:海外科技大厂的发展大致领先国内1-2年,它们从2022年12月开始加大资本开支,2023年一季度、二季度的财报中已体现出资本开支的大幅提升;而国内典型互联网大厂的资本开支则在2024年三季度、四季度实现明显上台阶。在海外领先的1-2年里,其显著的收入端变化体现在云计算(公共云)业务上,部分代表企业云业务收入均实现台阶式加速增长,盈利能力也持续提升。这背后反映的是全社会对模型调用的需求增加以及云计算作为AI基础设施的利用率持续提高。国内相关企业的财务特征与海外类似,其云业务收入在2025年三季度、四季度已呈现加速提升的态势。

陈飞注意到,过去1-2年市场更多关注科技大厂的资本开支,而当前投资者的视角已转向这些企业AI业务的实际经营数据,其中较具代表性的是公网实际消耗量与开源模型下载量。某海外公司2025年10月的Token消耗量已达1300万亿,增长速度极为迅猛,这体现了用户对其图片及原生GPT等模型的爆发式需求。

此外,陈飞表示看好国内科技大厂的另一重要原因,是这些企业能够很好地兼顾AI投入与股东回报。从财务数据来看,国内典型科技大厂的单季营收同比增速以及毛利率从2024年开始企稳并持续提升;同时,2024年三季度、四季度至2025年,云业务增速及AI对现有业务的驱动作用,已逐步体现在收入端,呈现加速成长态势。因此,2026年国内科技大厂仍是重点关注的方向。

第二个重点关注的方向是“X+AI”,即产业数智化。陈飞表示,在智能互联行业,相关企业能够为实体企业提供车间级场景改造与智能化升级服务,同时在这一过程中积累企业专属数据,为产品迭代提供支撑。在垂类软件领域,大模型的发展可能会替代部分简单、轻度的C端应用,但对于拥有深厚行业Know-how、专有数据及复杂流程的垂类软件公司而言,AI反而会进一步提升其竞争力。

第三个重点方向是实体AI,典型的代表是机器人等新型硬件载体的创新。陈飞表示,当前人形机器人面临的较大问题是算法能力不足,缺乏跨场景泛化能力,但未来将迎来国内外产业共振、产业与市场共振的良好态势。海外方面,头部企业计划在2026年一季度末发布第三代机器人,生产线也将于2026年投产;国内部分机器人本体厂的IPO节奏在2026年已较为明确,国内外产业进展的共振以及实业与资本市场的联动将为该领域带来良好发展机遇。

基于对产业的判断,陈飞认为,机器人产业玩家分为三大类。第一类是初创企业,优势在于垂直领域技术积累深厚、产品迭代速度快(研发周期显著短于车企及科技大厂)。当前面临的较大挑战则是前期融资规模有限,导致产能存在瓶颈,场景渗透需依赖合作。若2026年这些企业拓宽融资渠道,其发展空间将进一步打开。第二类是造车新势力等车企,优势在于自动驾驶领域积累的多模态技术可复用,具备成熟的制造能力与供应链协同能力,且自有工厂场景能为机器人布局提供应用支撑。第三类是科技大厂,优势在于大模型(机器人大脑)布局较强,生态整合能力突出,但目前缺乏硬件研发经验,未来与初创企业的合作或是明确趋势。

在机器人产业链的投资机会上,陈飞表示将重点把握三大细分领域:一是机器人本体厂与供应链企业;二是机器人普及后,基于这一新型硬件载体可能孵化的新商业模式;三是供应链中具备高弹性、高壁垒且国产化率低的环节。选股思路上,从中期与长期维度,对本体厂需具备的核心能力进行打分,包括硬件定型能力、供应链成熟度、运动能力、生态搭建能力等;供应链环节,将重点关注弹性高、竞争壁垒高且当前国产化率有增长空间的环节,包括灵巧手、传感器、部分核心零部件等。

陈飞总结表示,在投资选择上,挖掘的这些泛AI企业均具备一个共同特点,就是现有业务实力强劲,能够充分支撑当前估值与成长性;而在AI应用或机器人领域的布局与创新,对这些企业而言,相当于业绩与业务增长的“向上期权”。这一期权不仅为投资提供了重要的安全边际,一旦兑现也将为企业价值与市值带来更大的提升空间。

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