AI对金融与证券研究行业的影响 - AI正以超出预期的速度渗透各行各业 带来生产效率 产业形态与组织模式的全方位变革 [6] - 在券商研究工作中 AI在文本处理和数据挖掘方面具有独特优势 会替代研究员大部分传统劳动 未来研究员应拥抱AI 打造人机结合的典范 [6] - AI对金融领域的重塑体现在四个方面 一是服务从标准化到千人千面 二是风控从事后救火到提前防范 三是运营由手工操作到智能处理 四是生态由单打独斗变成智能联动 [6] - 此轮AI与金融科技的区别在于 金融科技让金融变得更方便 AI让金融变得更聪明 方便体现在工具属性 聪明体现在智能属性 由工具切换到生产要素 作为生产要素能直接切入金融各项业务 既能节流也能开源 具有深刻影响 [6] AI对消费行业与宏观趋势的影响 - AI将推动消费行业进入“超级消费者”与“超级创业者”并存的新时代 AI智能体应用越来越多融入日常生活 [7] - 一方面 每个消费者都可以拥有AI智能助理 赋予消费者更强话语权 倒逼产品设计向用户需求倾斜 另一方面 未来创业模式会更加小团体化 借助AI技术实现轻量化创业趋势愈发明显 消费者个性化 精细化需求将得到满足 [7] - AI技术革命兼具价值 泡沫与周期三重属性 2025年是Agent元年 AI产业价值已初步落地 但技术革命进程中必然伴随泡沫 预计2028年前后将迎来泡沫转折点 [7] - 消费者新的需求会随着AI技术的变化而不断变化 类似于泡泡玛特这样的公司 未来会在不同细分领域中出现 新消费以及有出海优势的公司都值得挖掘 真正长期具有核心竞争力的龙头公司仍然存在投资价值 [11] AI产业的硬核科技支撑与国产化路径 - AI产业的蓬勃发展离不开底层硬核科技的支撑 国内企业正围绕半导体 精密光学等关键领域 构建自主可控的产业生态 [8] - 全球AI竞争日趋激烈 其价值远超预期 从快速复刻声音与2D/3D数字人 到深入千行百业 AI正以多模态能力重塑世界 [8] - AI芯片的发展需顺应“全功能 全生态”趋势 全功能GPU集AI加速 图形渲染 物理仿真及视频编解码四大能力于一体 旨在满足上层应用日益复杂 多模态跨模态的综合需求 [8] - 茂莱光学超过50%的业务正服务于半导体领域 AI对算力硬件的巨大需求直接拉动了半导体产业 这构成一个明确的长周期发展机遇 [8] - 在光刻机核心光学部件领域 茂莱光学与国产光刻机龙头企业的合作已逾十年 国产成熟制程设备已有显著进步 但未来还有很长的路要走 光学行业具有长期深耕的属性 需要借助资本力量缩短技术攻坚周期 但过程无法一蹴而就 [8] - 硬件追赶相对容易 真正的壁垒在于软件生态 中国企业的破局之道在于“兼容自主 开放创新” 即在兼容主流生态的同时坚持自主研发 打造全国产化 软硬件一体的全栈开放解决方案 最终通过开发者生态将算力底座转化为各行各业的智能化动能 [9] 2026年投资展望与市场趋势 - 与会嘉宾一致认为 AI叙事远未结束 围绕算力 应用 传统行业转型等方向 将涌现出多层次的投资机会 [10] - 东方证券研究所所长判断 后市将呈现横盘震荡略微走强的格局 追求长期 健康 稳健上涨 驱动市场的核心动力从“国家治理预期提升”与“科技引领信心增强”转向平稳发展 [10] - 投资机会将从过去的“低波高分红+科技成长”的两端走行情 转向周期消费 生物医药等领域的中盘蓝筹 这类股票盘子适中 业绩扎实 题材清晰 且过去两三年表现相对平淡 未来三至六个月有望迎来估值修复 未来长期机会还是在科技 [10] - 万家基金副总经理预计 AI依旧是2026年重要的投资方向 将由上游算力向应用算法过渡 随着算力基础设施的完善 2026年有望涌现出爆款应用 应用方向迎来布局窗口期 [10] - 同时 高分红低波动的红利资产 具备全球重估价值的战略资源资产 以及“十五五”规划建议重点发力的内需领域 也将成为投资组合的重要配置方向 [10] - 2026年要用“稳中求进”的思路来做投资 科技资产用来“求进” 金融资产实现“求稳” 以科技为代表的资产可能在大部分时间表现会更加抢眼 但是决定全年收益排名的“胜负手”可能是以金融为代表的红利资产的配置 [11]