中國AI投資不看貝塔看阿爾法

奧KA姆剃刀

03/03

2026 年開年以來，AI 依舊是全球資本市場的核心主線，但中國 AI 板塊的投資邏輯早已脫離「普漲狂歡」。高盛最新發布的《在中國 AI 領域尋找超額收益》研報直指核心：中國 AI 並非單一的權益投資故事，板塊內收益分化顯著、估值與基本面差異懸殊，「阿爾法優於貝塔」纔是當下佈局中國 AI 的關鍵思路。這份研報梳理了中國 AI 萬億市值賽道的 5 大核心主題層，針對不同類型投資者量身定製了 6 套...

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AI 並非單一的權益投資故事，板塊內收益分化顯著、估值與基本面差異懸殊，「阿爾法優於貝塔」才是當下佈局中國 AI 的關鍵思路。這份研報梳理了中國 AI 萬億市值賽道的 5 大核心主題層，針對不同類型投資者量身定製了 6 套投資策略，還篩選出兼具安全邊際與 AI 聯動性的標的組合，為我們撥開了中國 AI 投資的迷霧。接下來，我們就深度拆解這份研報的核心觀點，看清中國 AI 的真正投資機會在哪。核心前提：中國 AI 無普漲，阿爾法才是超額收益關鍵高盛將中國 AI 權益市場定義為涵蓋 5 大核心主題層、總市值達 10 萬億美元的賽道，但這個賽道從始至終都不存在 「齊漲齊跌」 的邏輯，這也是 「阿爾法思維」 的底層依據。從收益表現來看，中國 AI 標的的 3 個月滾動收益呈現極高的離散度，分位數間收益差距顯著，意味着選對標的與選錯標的的收益天差地別；從基本面和估值來看，五大 AI 主題層的核心指標更是差異懸殊：基礎設施板塊 22-27E EPS 複合增速達 37%、25E ROE16%，半導體板塊 26E 市盈率 37.1 倍、研發佔比 10%，AI 模型板塊資本開支佔比更是高達 115%，而 AI + 板塊 26E 市盈率僅 16.5 倍、估值處於歷史相對低位。此外，中國 AI 標的的跨市場、跨行業、行業內收益相關性均處於低位，市場對不同標的的增長預期折現差異極大。高盛強調，即便 AI 長期故事依然向好，投資者也必須摒棄 「買賽道就賺錢」 的貝塔思維，轉而通過精細化選股、擇賽道、選市場，捕捉阿爾法收益。六大策略：精準匹配不同類型投資者，覆蓋全投資維度高盛針對資產配置者、指數投資者、組合經理、主題投資者、基本面選股者、多空投資者六大類型，分別設計了針對性的 AI 投資策略，覆蓋從基礎配置到高階操作的全維度需求，核心思路均圍繞 「挖掘阿爾法」 展開。策略 1：資產配置者——A/H 股互補，A 股短期夏普比率更高A 股和港股並非二選一，而是為 AI 投資提供了不同的主題暴露度，二者形成互補格局。從標的分佈來看，半導體、基礎設施、算力、實體 AI等上游硬科技標的主要集中在 A 股；而AI 模型、AI + 應用類標的則更多佈局在港股市場。高盛維持對 A/H 股 AI 板塊的超配評級，但短期來看，由於港股以應用端為主，更易受 AI 顛覆風險的市場擔憂影響，A 股的夏普比率更高，直到 AI 顛覆相關擔憂消退。策略 2：指數投資者——STAR50、創業板指、恒生科技是核心標的將中國 AI 賽道映射到主流可交易指數後，高盛發現STAR50（94%）、創業板指（82%）、恒生科技指數（80%）是 AI 主題暴露度最高、佈局最均衡的三大指數，遠高於上證綜指、A50 等傳統老經濟指數 35%-40% 的 AI 佔比。這三大指數與中國 AI 整體市場的收益貝塔係數更高，自 「深度求索時刻」 以來的絕對收益也顯著更強，是指數化佈局中國 AI 的核心選擇（注：AI 模型因上市歷史較短，暫未在主流指數中體現）。策略 3：組合經理—— 聚焦基建、算力、半導體，三大賽道成核心在高盛定義的 5 大 AI 主題層中，基礎設施、算力、半導體 / AI 模型是最值得聚焦的三大方向，相較應用端具備更強的長期競爭力和短期催化，這也是中國 AI 在全球價值鏈中的核心優勢所在：基礎設施：中國在科技製造領域的比較優勢顯著，疊加中國企業 「出海」 的結構性趨勢，AI 基建標的有望在全球搶佔市場份額，股價表現具備跨周期韌性；算力：過去兩年算力基建（數據中心）標的收益居前，但當前市場焦點正從 「算力建設」 轉向算力供應鏈瓶頸，發電、輸電、儲能等算力配套領域供給緊張格局凸顯，中國企業在該領域佔全球總市值 26%、營收 38%，具備全球話語權；半導體：半導體產業鏈（材料、設計、設備、製造）是中國科技自主可控的核心，也是國家政策重點支持方向，儘管過去兩年半導體標的與 AI 板塊整體表現持平，但持續的政策支持使其成為科技組合的戰略性配置標的。高盛還通過模型測算指出，算力、基建、AI 模型板塊的市場隱含增長預期，顯著低於其潛在的市場規模（TAM）上行空間，存在明顯的預期差。策略 4：主題投資者—— 關注 HALO 標的，老經濟中的 AI 安全邊際機會AI 顛覆風險的持續發酵，讓市場開始重新定價 「重資產、低淘汰」（HALO）標的—— 這類標的多位於老經濟板塊，企業價值依託於有形資產，部分還具備高監管和高進入壁壘，AI 顛覆風險低，同時還與 AI 存在可追溯的基本面聯動。高盛篩選出 30 只 HALO 標的，核心分佈在材料（37%）、能源（17%）、公用事業（13%）、資本品（13%）四大板塊，具備三大特徵：有形資產 / 總資產比率超 65%、與 AI 組合收益相關性低於 50%、與 AI 板塊存在基本面聯動，且總市值均超 50 億美元。從數據來看，這批標的平均 25-27E EPS 複合增速 37%，26E PEG 僅 1.3，自 2022 年以來雖跑輸 MSCI 中國 10 個百分點，但當前 17.7 倍的遠期市盈率具備安全邊際，有形資產溢價有望在 AI 擔憂中持續提升。代表標的包括中石油、中石化、中國廣核、金風科技等。策略 5：基本面選股者—— 精選 50 只標的，覆蓋 22 個 AI 細分行業高盛對旗下 「高盛精選中國 AI 組合」 進行全面升級，從 22 個 AI 相關細分行業中篩選出 50 只標的，實現對 AI 全價值鏈的均衡、全面佈局，核心調整方向是向算力、半導體、基礎設施等上游板塊傾斜，並納入新晉上市的 AI 模型企業。這份組合的篩選標準極為嚴苛，要求標的具備：高直接 AI 收入暴露、相對行業同行更高的 AI 資本開支和研發強度、勞動密集型成本結構。從核心數據來看，該組合：直接 AI 相關收入佔比達 64%；26 年 12 個月遠期市盈率 40 倍；未來 2 年一致預期盈利增速 41%；回溯表現亮眼：自 「深度求索時刻」 以來漲幅達 97%，跑贏 MSCI 中國 67 個百分點。組合標的覆蓋算力電源、半導體設計、光模塊、數據中心、AI 模型、人形機器人等核心賽道，代表標的包括寧德時代、中芯國際、寒武紀、科大訊飛、海康威視、隆基綠能等，是基本面選股佈局 AI 的核心參考。策略 6：多空投資者—— 規避高 AI 脆弱性板塊，把握多空收益AI 顛覆風險並非全市場覆蓋，高盛明確了AI 脆弱性行業的五大特徵，這類行業 / 標的是沽空的核心方向：1）AI 相關收入暴露低；2）估值主要依託無形資產或人力資本；3）研發強度低，未擁抱 AI 新技術；4）資本開支強度低，業務模式轉型慢；5）處於民營主導行業，監管保護較弱。從行業排名來看，商業服務、教育、消費品零售、家居用品等板塊是 AI 脆弱性最高的領域，而晶圓製造、OSAT、半導體設備、銀行等板塊因 AI 收入暴露 100%、有形資產佔比高、研發 / 資本開支強度大，AI 顛覆風險最低。高盛還通過百分位排名構建了行業 AI 風險評分體系，為多空投資者提供了清晰的標的篩選框架。中國 AI 的阿爾法，藏在三大方向總結高盛這份研報的核心，中國 AI 的超額收益（阿爾法）並非藏在模糊的 「賽道邏輯」 裏，而是聚焦在三個明確的方向：選對市場：A 股聚焦上游硬科技（半導體、基建、算力），港股佈局 AI 模型與應用，利用 A/H 股的互補性捕捉市場阿爾法；選對賽道：緊抓中國在全球 AI 價值鏈中的比較優勢，重點佈局基礎設施、算力、半導體三大核心賽道，規避缺乏 AI 聯動、低研發低資本開支的脆弱性行業；選對標的：要麼是具備高 AI 收入暴露、高研發 / 資本開支的純 AI 標的，要麼是老經濟中具備高有形資產、低 AI 顛覆風險且有 AI 聯動的 HALO 標的，通過精細化選股挖掘標的阿爾法。2026 年的中國 AI 投資，早已不是 「閉着眼睛買」 的時代，貝塔紅利消退，阿爾法時代來臨。唯有立足中國 AI 的產業優勢和市場特徵，摒棄普漲思維，通過精細化、差異化佈局，才能在萬億 AI 賽道中捕捉真正的超額收益。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}