经济学家宋清辉：AI资产或进行阶段性“去泡沫化”

从投资策略来看，应坚持长期投资，避免盲目追逐热点。一方面，应重点关注拥有自主核心技术、研发能力突出、产业竞争优势明显的龙头企业；另一方面，也应重视AI应用落地带来的长期机会，关注能够真正提高生产效率、创造商业价值的细分行业。对于估值明显偏高、缺乏盈利支撑、过度依赖概念炒作的股份，则需保持谨慎，防范阶段性估值回落风险。

●内地人形机器人正迅速量产化及商业化。有分析指出，于AI题材选取而言，公司「收益能力」已重要过「故事性」。资料图片

【沪港通锦囊】AI资产或进行阶段性「去泡沫化」

过去两年，人工智能（AI）无疑是全球资本市场最耀眼的投资主线。从大模型横空出世，到算力基础设施建设全面提速，再到晶片、伺服器、光模组、数据中心等产业链持续受到资金追捧，全球资本围绕AI展开了一轮规模空前的价值重估。中国资本市场也迎来AI产业投资热潮，国产大模型、算力基础设施、机器人、智能终端等领域不断吸引资本关注。然而，投资者须保持理性，警惕AI资产可能进入阶段性「去泡沫化」过程，以更好地把握长期趋势中的结构性投资机会。

笔者认为，任何一轮科技革命都会伴随着资本热潮，也都会经历从概念驱动到业绩驱动的转换过程。互联网如此，新能源如此，AI同样不会例外。当前全球AI产业仍处于快速发展阶段，但资本市场对未来成长空间已经给予了较高预期，一些企业估值甚至提前透支了未来数年的盈利能力。

一旦企业盈利兑现速度低于市场预期，或者AI商业化进程出现阶段性放缓，高估值资产便可能面临调整压力，这也是资本市场运行的客观规律，而非AI产业长期逻辑发生改变。

投资焦点转为「算收益」

从全球市场来看，AI投资逻辑正在发生明显变化。此前市场更加关注企业资本开支规模，谁投入更多GPU、建设更多数据中心、采购更多高端晶片，谁便容易获得资本市场青睐。但随着AI产业逐渐进入商业化阶段，投资者开始更加关注企业盈利能力、现金流改善以及投资回报率。

市场正在从「讲故事」逐步转向「算收益」，资本更加重视AI是否真正能够创造持续利润，而不仅仅是持续烧钱扩张。这意味着未来AI资产将进一步分化，真正拥有核心技术、商业模式成熟、盈利能力持续改善的企业，有望继续获得估值支持，而缺乏盈利支撑、仅依赖概念炒作的公司，则可能面临估值回落。

对于中国资本市场而言，AI产业仍然拥有广阔的发展空间。近年来，国家持续推动数字经济、新质生产力和人工智能产业发展，在算力基础设施、大模型研发、工业智能化等领域不断加大政策支持力度。随着国产晶片、国产算力平台以及国产大模型不断取得突破，内地AI产业链自主可控能力持续增强，为资本市场提供了丰富的投资机会。未来，无论是AI晶片、伺服器、数据中心，还是工业软件、智能制造、机器人、智能汽车等应用场景，都有望成为长期受益方向。

估值回落为部署良机

宋清辉著名经济学家

值得留意的是，本轮AI资产若出现阶段性调整，也可能为A股带来新的投资窗口。一方面，高估值概念股经过充分调整后，估值将更加合理，长期资金有望重新布局真正具备核心竞争力的优质企业；另一方面，AI应用层企业有望逐渐接棒基础设施企业，成为下一阶段产业发展的重要增长点。随着AI不断向医疗、教育、金融、制造、物流等传统行业渗透，产业应用价值将逐步释放，投资机会也将由硬件向软件、由基础设施向场景应用不断延伸。

与此同时，也必须看到，AI产业未来仍面临不少挑战。首先，全球AI算力投资规模巨大，如果未来商业化落地速度低于预期，不排除部分数据中心、算力设备出现阶段性供给过剩。其次，高端晶片出口限制、国际科技竞争加剧，也可能影响全球产业链协同效率。此外，目前不少AI企业仍处于高研发投入阶段，盈利模式尚未完全成熟，短期业绩波动可能加大市场情绪波动。

从投资策略来看，应坚持长期投资，避免盲目追逐热点。一方面，应重点关注拥有自主核心技术、研发能力突出、产业竞争优势明显的龙头企业；另一方面，也应重视AI应用落地带来的长期机会，关注能够真正提高生产效率、创造商业价值的细分行业。对于估值明显偏高、缺乏盈利支撑、过度依赖概念炒作的股份，则需保持谨慎，防范阶段性估值回落风险。

作者为著名经济学家宋清辉，著有《中国韧性》。本栏逢周一刊出。