核心观点 - AI产业是资本、人才、数据高度密集的产业，其成功关键在于形成应用、数据与模型之间的飞轮效应 [1] - 尽管存在市场质疑，AI产业中长期趋势明确，将催生人机交互范式创新，带动产品端与应用侧全面革新 [1] - 投资重点在于挖掘现有业务实力强劲、能够支撑当前估值并具备成长空间的泛AI企业 [1] AI产业发展趋势与投资逻辑 - AI将显著提升决策与执行能力，是产业发展的核心驱动力 [3] - 产业重点关注三大方向：国内科技大厂、产业数智化、实体AI [1] 国内科技大厂 - 具备“极致协同设计能力”的国内科技大厂是首要关注方向，能够对底层芯片、系统、软件及上层模型与应用进行同步优化，打通产业链，实现性能飞跃与成本大幅降低 [3] - 国内头部科技大厂具备覆盖全产业链上下游的强大AI全栈能力，类似海外领先企业 [3] - 海外科技大厂发展领先国内1-2年，其资本开支从2022年12月开始加大，并在2023年一季度、二季度财报中体现大幅提升 [3] - 国内互联网大厂的资本开支在2024年三季度、四季度明显上台阶 [3] - 海外领先期间，其收入端变化显著体现在云计算（公共云）业务上，反映了全社会模型调用需求增加及云基础设施利用率提高 [4] - 国内相关企业的云业务收入在2025年三季度、四季度呈现加速提升态势，财务特征与海外类似 [4] - 国内科技大厂能够很好兼顾AI投入与股东回报，其单季度营收同比增速及毛利率从2024年开始企稳并持续提升 [4] - 2024年三季度、四季度至2025年，云业务增速及AI对现有业务的驱动作用已逐步体现在收入端，呈现加速成长态势 [4] 产业数智化 - “X+AI”即产业数智化，是实体企业借助AI优化流程、提升效率以增强竞争力的重要路径 [5] - 在IP内容创作领域，多模态AI算法（如文字生成图片、视频）解决了IP改编周期长、成本高的产能瓶颈，提升了IP爆款概率，近期AI漫剧、AI短剧等新产品涌现得益于低成本制作优势 [5] - 在智能互联行业，相关企业能为实体企业提供车间级场景改造与智能化升级服务，并在此过程中积累企业专属数据以支撑产品迭代 [5] - 对于拥有深厚行业技术诀窍、专有数据及复杂流程的垂类软件公司，大模型的发展不会构成威胁，反而会进一步提升其竞争力 [5] 实体AI：人形机器人 - 人形机器人是重点关注方向之一，尽管当前面临算法能力不足、缺乏跨场景泛化能力等问题 [6] - 预计2026年国内外或将迎来人形机器人产业与资本市场共振的良好态势，带来发展机遇 [6] - 机器人产业玩家可分为三大类：初创企业、造车新势力等车企、科技大厂 [7] - 初创企业优势在于垂直领域技术积累深厚、产品迭代速度快（研发周期显著短于车企及科技大厂），挑战在于前期融资规模有限导致产能瓶颈，场景渗透依赖合作，若2026年能拓宽融资渠道则发展空间将打开 [7] - 造车新势力等车企优势在于可复用自动驾驶领域积累的多模态技术，具备成熟的制造能力与供应链协同能力，且自有工厂场景能为机器人布局提供应用支撑 [7] - 科技大厂优势在于大模型（机器人大脑）布局较强，生态整合能力突出，但缺乏硬件研发经验，未来与初创企业合作或是明确趋势 [7] - 机器人产业链投资看好三大细分领域：机器人本体厂与供应链企业、基于机器人硬件载体可能孵化的新商业模式、供应链中具备高弹性、高壁垒且国产化率较低的环节 [7] - 选股思路从中长期维度对机器人本体厂的核心能力（如硬件定型能力、供应链成熟度、运动能力、生态搭建能力）进行打分，前瞻布局综合能力较强的企业 [8] - 供应链环节重点关注弹性高、竞争壁垒高且国产化率有增长空间的环节，包括灵巧手、传感器以及部分核心零部件 [8]