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 [2] - 在证券研究工作中，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，未来研究员应打造人机结合模式，基于独特数据和逻辑提供洞察 [2] - AI对金融领域的重塑体现在四方面：服务从标准化到千人千面、风控从事后救火到提前防范、运营由手工操作到智能处理、生态由单打独斗变成智能联动 [2] - 与此前的金融科技相比，金融科技让金融变得更方便（工具属性），而AI让金融变得更聪明（智能属性），AI作为生产要素能直接切入各项业务，实现节流与开源，影响更为深刻 [2] AI对消费行业与宏观产业的影响 - 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 [3] - 每个消费者可拥有AI智能助理，增强消费者话语权，倒逼产品设计向用户需求倾斜 [3] - 未来创业模式将更小团体化，借助AI实现轻量化创业，满足消费者个性化、精细化需求 [3] - AI技术革命兼具价值、泡沫与周期三重属性，2025年是Agent元年，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年前后迎来泡沫转折点 [3] AI产业的硬核科技支撑与国产化进展 - 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 [4] - 全球AI竞争日趋激烈，其价值远超预期，AI正以多模态能力从复刻声音与数字人深入到千行百业 [4] - AI芯片发展需顺应“全功能、全生态”趋势，例如全功能GPU需集AI加速、图形渲染、物理仿真及视频编解码四大能力于一体 [4] - 精密光学企业超过50%的业务服务于受AI算力需求拉动的半导体领域，构成明确的长周期发展机遇 [4] - 在光刻机核心光学部件领域，国产成熟制程设备已有显著进步，但未来发展仍需长期持续投入与耐心培育 [4] - 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”，打造全国产化、软硬件一体的全栈开放解决方案，并通过开发者生态将算力转化为智能化动能 [5] 2026年投资市场展望与机会 - 后市A股市场将呈现横盘震荡略微走强的格局，追求长期、健康、稳健上涨 [6] - 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 [6] - 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 [6] - 未来长期机会仍在科技，中国经济已进入科技大发展的时代 [6] - AI依旧是2026年重要的投资方向，投资将由上游算力向应用算法过渡，随着算力基础设施完善，2026年有望涌现爆款应用，应用方向迎来布局窗口期 [6] - 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 [6] - 在消费领域，新消费以及有出海优势的公司值得挖掘，真正长期具有核心竞争力的龙头公司仍然存在投资价值 [7] - 2026年投资宜采用“稳中求进”思路，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更抢眼，但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 [7]