从预期走向现实静待行业主升浪20260730

核心观点：2026年底市场行情的底层逻辑已从早期炒概念、炒预期转变为当前炒业绩、拼落地的状态。AI领域远未结束，未来三年应用端和模型端的增长可能比算力端更强劲。

国产大模型与产业链：国产大模型代码能力已进入全球第一梯队，物理AI、AI加存储等产业链订单持续超出预期。国产算力链在未来半年可能比NV链有更汹涌的表现，其中国产AI芯片最为关键，预计2027年算力供需可能平衡，2028年仍可能供不应求。

服务器行业变化：AI服务器需求增长推动服务器向多卡服务器发展，中国国产芯片超级服务器从今年三季度开始出货，将提高服务器性能和毛利率，带动服务器内部各个环节成本上升和价值量增加。

模型性能与性价比：随着中美模型差距缩小，模型选择应注重性价比，中国模型在算力基础设施成本较低的情况下具备更高性价比。模型竞争未结束，未来三年哪个国家的模型成为全球最佳难以预测。

商业化与落地场景：国产大模型初期尝试通过广告盈利效果不佳，后转向高附加值领域如编程行业，未来AI将重塑工作流提高效率。AI辅助软件（如AI制药、AI法律服务）等高附加值赛道有望率先实现商业化。

存储板块与巨头上市：存储需求主要来源于数据沉淀备份和AI推理过程，存储板块热度不代表行情结束。巨头上市不直接等同于AI行情结束，判断AI行情结束的核心依据是对AI需求变化的持续跟踪。

投资策略与技术拐点：科技投资本质是买变化，寻找能带来最大增量变化的公司。投资者需学习新技术、把握技术发展趋势，通过上下游验证预判公司业绩，关注行业技术变革。

AI大规模落地与新基建：AI广泛应用将带来对操作系统、数据库、中间件等基础设施的巨大需求，数据治理成为最重要的一环。今年被视为AI收入的元年，而非盈利的元年，投资者应关注AI产品的市场化进程。

AI与EDA结合：AI将带来更多EDA需求，同时使EDA工具更有效率，缩小中国EDA工具与美国工具之间的差距。投资者应关注公司产品迭代情况和业绩拐点。

AI行情后续空间：AI的需求和供给一直在被低估，AI发展速度和技术进步快速变化使得传统认知中的需求和供给难以准确评估。AI行业收入增长可能超出预期，持续跟踪AI领域新进展和应用可能发现更多商业机遇。