策略：又到了分子和分母赛跑的时刻20260831

发布时间：2026-08-31 一、AI总结内容 一、核心观点 1. 市场当前处于风格拉锯阶段，AI行情需等待分子端产业景气预期上修，以对冲分母端流动性压力。 2. 参考2022年新能源二波行情，分子端增速上行可战胜分母端估值压制，当前AI需类似的强产业信号催化。3. AI行情已进入平台期，市场尚未等到类似年初代码（Code）行情的具象化利好引爆一致预期 二、AI产业核心跟踪 1. 算力需求拆分：2026年训练算力仍占AI总算力需求约40%，推理侧是当前算力主线但缺乏付费闭环清晰的大规模应用场景。 2. 英伟达财报：当期营收、下期指引超预期，二八财年营收指引增长约70%，供应商长单采购翻倍，印证终端需求能见度高；AI企业级（ACE）板块同比翻倍，占数据中心收入半壁江山，跨行业渗透进展积极。 3. Agent AI进展：Open Router近7天数据显示，Agent类Token消费占比接近代码（Code），工作流执行类占比23.8%，Agent AI或达临界点；黄仁勋称AI已进入多数是Agent的阶段，单任务算力是人类提示的15-100倍。 4. 产业信号：OpenAI下一代模型Sora或强化多智能体长周期协同，闭开源代差追赶难度提升，有望修复训练端情绪；Code行情曾因云代码泄露等具象事件引爆，当前需类似通用Agent等新赛道的利好催化。 三、投资建议 1. AI硬件：保持开放积极观察，关注量增主逻辑、国产替代方向，等待新市值空间打开的叙事催化，可参考此前《如何把握后续的科技硬件修复机会》报告。 2. 均衡风格方向：关注边际改善的细分领域，如大炼化、新能源、医药创新链等，获取阿尔法机会。3. AI中下游：软件、AI赋能类方向（如AI+医药、AI+非银）筹码压力小于硬件，且叙事已改善，可密切跟踪，待流动性压制缓和后增加关注。 四、风险与关注 1. 宏观流动性预期拉锯（美债、日本加息预期）压制风险偏好，难以出现AI行情全面占优的格局。2. AI产业新场景兑现节奏慢于预期，尤其是推理侧大规模付费应用的落地进度。3. 中美开源与闭源模型代差的竞争格局变化存在不确定性。 二、音频原文（转写） 嗯，各位领导晚上好啊。我是这个东欧策略的分析师孔思迈。嗯，那又到了我们这个每周一度的啊策略周观点时刻啊。那今天我们也是来讨论一下，就是在当前的这个时间点，我们怎么看后续啊？ 就是整个这个AI行情啊，它到底还有没有一个新的机会啊？那首先其实在那个七月末的啊一篇报告啊，叫如何把握后续的科技硬件修复。机会啊，这篇报告里面我们当时提出了，就是说从这个流动性的一个维度来看呢 ，其实二六年下半年开始，市场它将从一个呃成长风格绝对占有的这样的一个状态，进入到一个风格拉锯的状态啊。但是AI的一个产业趋势呢，其实还留有一些这个想象空间。 那我们看到啊，就是八月以来呢，其实呃市场的这个风险偏好是在温和修复的啊。那包括科技硬件在内啊，就是这个A股整体它都有。一个反弹，但是实际上呢？啊，在这个过程中，两创并没有跑赢大盘。 那反而是代表这种交易性，或者说投机性赚钱下面的这种小微盘呢，它占据了一个 呃，优势啊就超额反而在前面。啊，那这个板块层面来看呢，其实电子和通信呢。呃 这个表现并不差啊，就是说。这个这个反弹幅度基本上也是在十个点左右。 好 但是如果我们去对比，就七月份。当时可能是三十个点左右的跌幅啊，也就是说电子和通信呢，它其实只收回了上个月跌幅的不到三分之一这样的一个一个情况。而且。动态来看呢，其实行情的演绎也不是很流畅。 啊，那我们观察到的就是说投资者呢，他不再像七月份那样，就是对产业的一个利好是充耳不闻的，但是也不太愿意。呃，我们说大仓位去压住做多啊。呃，那在八月十八号之后呢，随着这个宏观的一个不确定性由暗入明啊，就是 啊，美债这件事情呢，它的一个 我们说对于这个 市场风险的一个压制是显性化了。啊，但是在这个时候，其实不不管是大盘还是两创啊。 是从这个8月18号到现在。行情其实都进入到了一个这个平台期。但这周五呢，这个扎克森后会议上啊，这个卫士发言是比较偏阴的啊，那市场。其实是上修了这个九月。 联储加息的一个概率。呃，那在美国之外呢？因为日本这一边其实 东京的一个核心通胀粘性还是比较强，所以日本这边的九月份加息的预期。啊，也是上修的。 所以说短期来看呢。呃，我们说整个这个宏观以及中观流动性的一个预期，确实不是太友好。那我们一直都是。在提示啊，就包括以前的报告里面说，成长风格的一个顶部啊，它其实很难是这个流动性。 预期拐点这样一个单一因子。呃，能够去决定的。那如果说 呃，产业趋势足够强劲呢，其实。我们说投资者也可以把这个流动性的一个矛盾暂时放一放啊，去交易这个产业本身景气预期上修。 啊，就是分子端的一个改善。那其实我们看到2022年啊，当时新能源板块的这个二波行情其实是发生在呃，联储呢正式进入以后。这个加息通道。啊，这样的一个期间内啊。 那那个时候呢，其实五月份啊。嗯。就是行情，那本质上其实就是。啊，分子完增速的一个上行，它对冲是战胜了这个分母端加息带来的一个估值压制。 我们看当时呢，其实一个是这个电动车的这个销量预期，其实是比 呃，之前想象的要好一些，那同时 呃，储能的话呢，也带来了一个增量的一个景气趋势。啊，所以说。啊，本质上是分子啊战胜了一个分母的一个问题。那回到现在的这个AI，尤其是硬件啊，它它能不能再有这样一段向上的一个趋势行情，其实也是看我们说是否有一个 分子端的一个新的景气预期去上修。 啊，然后这样的话我们就可以把就是相关的一些细分环节它在 二八年级以后的这个订单能见度提高啊。那这样反过来就可以把定观。近端的一个。呃，估值技术维持甚至再推高一些。 嗯。那目前的话，其实行情确实是进入到了一个平台阶段啊。那市场其实还没有 等来一个很明确的案例。就是。 也就是这个扣定2.0的一个时刻。啊，但是从最近的一些产业信号来看呢，其实我们对于未来并不悲观啊。啊，我们把市场对于AI算力需求的担忧简化一下啊，可以拆分为第一个就是训练层面啊。我们说前沿闭源模型呢，和这个一线的这个开源模型拉开代差的步伐，其实是在放缓的。 啊，那这样的话就导致像这个搜塔闭源基座的一个。A P I E大被压缩，某种意义上动摇了这种我们说这个前沿这个超大规模的训练算力的一个。呃，军备竞赛的一个逻辑。那么第二的话就是从这个推理侧来看啊，在这个I G N T A I的一个。 coding的紧急叙事兑现之后啊，就是AI产业呢。它是阶段性的。面临的一个新增长。场景的一个空窗。 而国产的这个开源模型呢，其实它还在不断的通过这个架构创新和工程能力的一个提升，去推动推动这个TOKEN的一个降本。嗯 那这样子的话，就是我们说这个下壁通缩的一个焦虑，他就。时不时的。就是。 再重新去演绎一下啊。嗯，那其实训练端的本质呢，它是这个AI优质模型基座的一个供给。那推理出呢，对应的是一个这个需求场景的一个打开。那么从这个 中举视角来看呢，其实推理的占比肯定是 呃，要越来越提升的，但是 这不代表这个训练并不重要。 那至少从当前的一个格局来看呢，其实 26年的话，啊，这个我们采用AMD测算的数据。呃，二六年的话呢，训练期它还是占到整个算力需求的百分之四十左右。那这也就是说，如果市场现在去下修头部厂商高端训练D P U资本开始预期的话呢，其实 呃 他对于整个算力预期的一个冲击，还达不到一个。我们说这个无关痛痒的一个程度，那尤其是在 现在的话，市场认为这个推理测新场景的一个接续还不太明朗的一个情况。 だ 那么 呃，预期的改善其实需要前沿模型厂商去推出新的这种搜索模型，拉开待查。呃，那这边有一个看点是open I即将发布的下一代模型S船。那目前的话，官方信息比较少啊。那我们综合一些硅谷的科技媒体的一个分析呢，其实现在产业端啊。 认为这个extra呢，它可能会在这个长周期自律agent啊，然后以及一些前沿科研等等方面去建立一个必然的。呃，护城河，而且 该模型的一个核心方向是强化多智能体长周期协同能力，而不是简单的。呃，我们说单一期做大模型升级，那么 开源对对他的一个追赶难度呢，很可能会。呃。 比这个传统基座模型更高一些啊，那当然这个是现在产业层面的一个产。这是产业层面的一个预期啊。呃，因为毕竟模型还没有发布，我们可以就是抱着一个比较开放啊，积极观察的一个态度。那如果说 呃，艾特他能 够去提高这个系统工程级的一个壁垒呢。 然后投资者发现这个开源和闭源的一个。代茶它不容易被快速抹平的话呢，其实这样的话。呃，训练算力的一个市场情绪可能会得到一个边际的一个一个修复。嗯，那当然的话就是目前啊，就是算力的一个主线叙事其实已经转到了这个推理这一边。 那是就是市场它还没有明确看到一个像代码那样就是足够具象化，而且这个TOKEN的一个消耗量级是可验证啊，商业化付费闭环很清晰的呃，这样的一个能够打开TM TM空间的一个大规模的一个应用场景啊。但是我们去跟踪了一些 接这个产业的微观层面的一些边际信息啊，发现其实呃这个I G N T A I啊，它的一个渗透呢，可能比市场的一个中性预期要呃更快一些。那首先第一个啊，我们看这个英伟达本周的一个财报，那当然这个财报其实是很有诚意的。 那首先它在这个财务数据上啊，就是驳斥了七月以来的就是这个大家讨论的A I泡沫论。那英伟达它不仅是当期的一个营收和下期的指引啊，都去 是超预期的。还非常罕见的就给出了这个更远期的啊，就是二八财年的一个。呃，收入增长的指引啊，这个这个指引是百分之七十左右。 好，那。那另一方面，它的这个面向供应商的一个长单采购的一个额度也是增长了。超过了一倍啊，那这个说明其实。呃，对于 产业端来讲啊，他们能够看得到的这个真实的终端需求，能见度是很高的。 紧急确定性也比较强。那相当于是给市场抬升了一个中期预期，或者说是吃下一颗定心丸。那么在业绩数字之外呢，也有两个信息比较值得重视，一个是 呃，我说英伟达本身呢，它这个客户结构和增长动能的一个多样化。比如说它的这个A C I E板块啊，就是同比增长是翻倍。 呃，占到这个数据中心收入的半壁江山。那我们知道这个A C I I E板块本身，它可能包括一些像这个企业端啊，对吧？啊，然后这个这个 这个主权A I啊，对吧？就是就是在这个超大规模。 云厂商之外的这样的一些客户，那他们能够占到。世纪城中心收入的半壁江山呢啊，就说明其实AI已经在这个跨行业、向多领域渗透啊，有了一个很积极的一个进展。那第二个的话，就是黄仁勋在问答中表示啊，他认为上个月开始这个ATGENICAI呢，它其实已经呃超越了一个临界点啊。那也就是说，从多数AI是PROMPT变为多数AI是AGENT啊，就是说从这个人类提示变成了这个这个代理式的一个AI。 呃，那这个的话，我们觉得是一个。很值得这个重视的一个信号。因为呃agent AI呢，就是agent AI它的一个单项任务算力呢，其实是呃人类直接提示模型十五到一百倍啊，就这个本身对于推理测的一个预期是非常积极的。那第二个的话，就是我们呃去去这个看了一下这个open router的一个最近七天的一个数据啊。 啊，因为这个这个数据它只能调用最新七天的啊，就是这个token流量消费。结构的一个数据。啊，那我们可以看到啊，就是在code之外啊，就是整个这个agent大类的一个占比，其实已经和后code很接近了。啊，就是这个是。 一个消费结构，那扣的可能占比在百分之三十七点五。然后这个agent呢，它可能占比在百分之三十五点 五啊，这两个它是没有重叠的。那么在agent里面的这个细分项目嘛，就是这个work flow。呃，就是工作流执行的这一块呢，其实它的一个单项支出已经达到了。 呃，百分之二十三点八，也就是在五分之一更多的这样的一个。占比啊，也就是说。呃 从这个数据能够看出来，就是准通用agent对于收入的贡献其实已经 呃，不容小觑了。啊，所以总结来说呢，其实 在coding之外啊，这个agency的渗透呢，它进展是很积极的，只是说这个利好它不够