科技股行情演变 - A股市场震荡幅度加大，半导体、电网设备、机器人等方向成为市场焦点 [1] - 科技股行情正从初期的普涨向结构分化演变，前期表现强势的算力等方向明显承压 [1] - 投资的关键从"辨新旧"转为"识真伪"，在交易拥挤与估值高企的背景下挖掘"高低切"新机遇 [1] 投资逻辑共识 - 科技股投资图谱并非简单的二元对立，"老主线"如光模块和PCB业绩基础扎实，"新主线"反映最新技术路线变化，二者共同受益于全球AI建设高景气 [2] - 资金正从算力芯片、光模块等前期涨幅较大方向，向电力、半导体等环节扩散，进行高低切换 [2] - "老机会"如半导体和AI服务器是AI赖以生存的基础，需求长期存在；"新机会"在于机器人和电网等由AI衍生的新需求 [2] 投资策略应对 - 面对高估值，策略是"看业绩"和"分批买"，优先选择能赚钱、订单多的公司 [4] - 投资组合需要更加均衡，在关注科技股的同时，对金融、消费和创新药等也要关注，为组合注入稳定性 [4] - 部分机构对科技成长风格产品进行"小幅止盈"，保持基本仓位但兑现部分利润，等待更合适的回调机会再加仓 [4] 公司筛选标准 - 投资科技股首先要看技术是否真能用，例如半导体设备公司需验证是否进入大厂产线及出品良率 [3] - 其次要看赚钱能力是否扎实，特别关注毛利率指标，真正有技术壁垒的公司毛利率不低 [3] - 最后要观察研发是否真投入，关键看研发的转化效率，即高额研发费是否产出新产品 [3] 细分领域机会 - AI算力基础设施在海外云厂商资本开支高企与国内投资提速的双重驱动下，高景气度有望延续至2026年 [6] - 半导体国产化叙事强劲，部分关键环节的国产厂商完成技术突破后能马上获得国内订单并有政策长期扶持 [6] - 重点关注供应紧张的存储芯片，其价格可能回升；看好AI眼镜等新硬件；关注AI端侧硬件、可控核聚变、新一代通信技术等人气相对不高的科技领域 [7] 产业前瞻视角 - 相信会有海外模型公司推出新一代SOTA模型，模型上下文长度大幅拓展拓宽了AI应用能力圈 [6] - 模型和应用的发展将为产业链带来新的、未被充分定价的需求 [6] - 泛AI板块内部的拥挤是结构性的，当期业绩更好的企业有更高拥挤度、更好盈利预测，但估值在下降 [5]