回顾过去三年 AI 板块市场表现，每一轮回调大多源于市场对 AI 商业闭环能否落地兑现的担忧，同时伴随筹码结构的变化；而板块后续重新上行，主要依靠产业层面业绩的实际兑现，及行业景气度对比后资金重新回流的选择。在此过程中，市场逐步形成一些共识，但亦有分歧。

共识一：人工智能具备真实落地的应用价值

市场普遍认可人工智能已经展现出实际应用价值。在 C 端市场，对话式 AI 产品已经在一定程度上替代传统搜索引擎，成为大量用户获取信息的工具。在 B 端市场，海外不少企业客户已经愿意针对大模型代码开发场景进行付费，代码领域成为 AI 商业化落地的标杆场景。

与之相对的市场分歧在于，除代码开发以外，市场尚未明确看到其他能够完整跑通商业闭环的应用场景。投资者普遍存在顾虑，企业大规模资本投入之后，是否能够获得合理的商业回报。现阶段市场整体处于观望状态，市场期待能够出现类似代码开发、可以带动 Token 消耗量快速攀升的全新应用场景。

我们认为，即便大模型的能力维持当前水平不再迭代升级，依旧能够创造可观收入，持续提升各产业运行效率。Coding场景能够实现商业化爆发，核心原因在于全球代码资源开源公开，数据储备充足，代码编译本身属于严谨的数学运算过程，高度契合大模型的能力边界，输出结果可以自主校验，不需要大量人工反馈修正。

展望后续发展，我们认为市场或许很难再出现如同代码开发一般单一赛道的爆发式增长，但法律、金融、医药研发、多 Agent 事务处理等多个垂直领域或将逐步实现落地应用，Token 消耗的增长将会由多个垂直场景叠加共同实现。多 Agent 模式完成任务所消耗的 Token 数量远高于普通问答交互，我们判断这将成为行业重要的增量来源。

共识二：AI 算力资本开支将保持增长

市场形成共识，2027 年 AI 领域资本开支增长具备较高确定性。台积电芯片代工业务展望、英伟达资本开支指引等，均指向 2027 年行业资本开支相较今年将实现 50% 以上的增长，该判断得到全球范围内投资者的广泛认同。

在此基础上，市场仍存在两点主要分歧，第一，如果存储及上游原材料价格延续上半年的上涨节奏，是否会对下游真实算力需求形成压制；第二，2027 年资本开支的增量当中，那些并非来自算力设备采购数量的实质扩张，而是存储成本上涨消耗的部分所占比例如何。

我们认为，AI 是覆盖全社会全场景的技术变革，不属于单一周期属性品类。参考家用电脑、智能手机产业的发展历程，我们认为2028-2029 年算力资本开支不会出现断崖式下滑，行业或将出现增速回落，但市场绝对规模依旧保持扩张。在此背景下，投资的重点不再是判断整个板块是否具备投资价值，而是挖掘行业内部的结构性机会。我们预计2027 年 AI产业内部部分细分赛道将呈现高于行业平均水平的增速。

硬件技术迭代创新始终围绕降本与增效两大核心目标推进。存储成本上行带来的压力，会倒逼产业端技术方案持续优化，客观上利好光通信等相关配套环节。我们认为AI 产业的结构性机会有望延续数年，发展路径或与移动互联网以及新能源产业的发展历程相似。

共识三：AI 板块增长前景可观，估值处于合理甚至低估水平

对比互联网泡沫时期上市公司估值水平，韩国存储、国内光模块、美国芯片等 AI 产业链相关标的，当前估值具备吸引力。而市场的分歧集中于行业增长的可持续性。担忧类似储能行业曾经实现高增长，但后续两年业绩出现回落的历史经验，即便当前板块估值偏低，投资者依旧不敢加大配置力度。

我们认为，如果应用场景落地、资本开支长期增长的逻辑能够得到验证，那么本轮 AI 板块的震荡回调，本质是等待产业层面出现新的催化因素，等待市场筹码结构重新实现均衡，为下一轮行情做铺垫。整体来看，我们对于 AI 产业，尤其是算力基础设施板块保持乐观的态度。