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专题：科技成长主线贯穿二季度 震荡上行中布局细分龙头

　　（来源：ETF万亿指数）

　　近日 ，在朝阳永续向日葵聚会上
，华宝基金指数研发投资部基金经理曹旭辰分享了一个很有意思的判断：

　　AI产业已经从“算力有没有 ”阶段，逐渐进入“应用怎么落地
”的深度博弈阶段。

　　过去两年 ，市场对AI最大的共识
，是GPU、光模块 、服务器
、电力等“卖铲人”环节的高景气；而未来真正拉开差距的，可能不再是谁拥有更多算力 ，而是谁能把AI真正变成产品、用户和现金流 。

　　从这个角度看，AI产业正在经历一次典型的科技周期迁移
。前半程
，硬件定义产业；后半程，应用决定赢家。而这 ，也是本轮AI行情最值得重视的变化 。

　　01 算力：仍然是AI时代最确定的主线

　　曹旭辰在分享中提到
，过去三年，GPU是整个半导体产业“最锋利的剑 ”
。从A100 、H100 ，到GB200、未来的Rubin架构
，英伟达几乎以一年一次的大迭代节奏推动AI基础设施升级。

　　本轮AI与过去互联网最大的不同，在于大模型能力提升 ，本质上仍然依赖“堆算力
” 。

　　微软FY26Q2资本开支同比增长66%
，而Meta在25Q4的“投资现金净额/经营现金净额”预计将达到94.4%，这意味着云厂商即将从“用赚的钱投AI ”转向“借债投AI
”。

　　可见 ，云厂商虽然云收入增长明显
，但目前仍难完全覆盖AI成本扩张
。

　　数据来源：微软

　　这意味着，全球科技巨头对于AI的投入 ，仍然处于“抢未来入口”的阶段，而不是“算ROI ”的阶段。换句话说
，AI基础设施军备竞赛，还远没有结束 。

　　对应到投资端 ，创业板人工智能ETF华宝（159363）依然是比较典型的“AI卖铲人
”方向
。

　　这只ETF聚焦光模块
、IDC、AI服务器等核心算力环节
，覆盖中际旭创 、新易盛
、天孚通信等高景气公司，本质上是全球AI资本开支扩张的映射。

　　数据来源：Wind ，华宝基金指数投资部

　　当前市场对“算力长期景气”已经形成高度一致预期
，但真正的关键，在于2027年全球CAPEX是否会继续超预期？而从目前海外云厂商动作来看 ，答案仍偏积极 。

　　02 AI产业结构：芯片最集中
，应用最分散

　　当前AI产业结构，芯片层高度垄断 ，大模型层多寡头竞争
，而应用层则是百花齐放
。

　　数据来源：中泰证券

　　这其实和互联网早期非常相似。底层基础设施往往赢家通吃，而越往上层 ，商业模式越分散 。

　　目前全球高端GPU市场，英伟达依然占据接近9成份额；但到了应用层
，行业软件、Agent 、AI办公
、AI金融、AI教育 、AI营销，都还处于跑马圈地阶段
。

　　也就是说 ，AI真正最大的市场空间
，其实并不在模型，而在应用。因为最终决定产业规模的 ，从来不是技术参数
，而是用户时长
、商业化效率和生态能力 。

　　03 国产AI：从“追模型 ”转向“重应用”

　　曹旭辰分享中一个非常重要的观点是，海外模型追求“智能化
” ，国产模型更重视“商业化”
。

　　原因也很现实。海外拥有更强GPU资源
，因此继续加大资本开支，不断提升模型能力；而国内在高端芯片受限背景下 ，更倾向于通过中低端算力优化
，以及应用落地实现突破 。

　　DeepSeek-R1之后，国产AI产业的逻辑已经发生变化。不再单纯卷参数 ，而是开始重视推理效率、商业场景和自主可控
。

　　曹旭辰提出，2026年可能是国产自主可控真正的“业绩兑现元年 ”。 随着寒武纪 、华为昇腾
、海光等产业链逐渐放量
，国产GPU渗透率正在快速提升 。

　　下图显示，2026年预期华为昇腾出货量将达到180W+ ，较2024年的60实现翻倍增长
，寒武纪、海光等厂商也进入了大幅兑现期
。这为科创人工智能ETF等产品的配置价值提供了直接的业绩支撑。

　　国产GP