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　　來源：中信建投證券研究

　　文：黃文濤 何盛

　　當前AI算力產業鏈PEG中位數為0.96倍，顯著低於歷史牛市成長主線估值見頂時的PEG區間（2至3倍），核心資產遠未進入泡沫區間；機構資金仍處持續加倉的爬坡階段，抱團持續時間相較歷史仍處早期，系統性切換風險尚不構成。資金從核心向邊緣的流動並非風格切換的前兆，而是產業景氣在AI算力產業鏈內部的梯度擴散。行情演繹正從核心資產抱團沿缺貨漲價、新需求挖掘與產能擠佔三重邏輯，向全產業鏈景氣擴散轉變，後續超額收益將更多來源於AI算力產業鏈中卡位清晰、景氣收益明確且尚未充分定價的細分環節。

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　　近期AI算力核心板塊在3月至4月初的全球共振式下跌後出現震盪調整，機構投資者對核心算力資產估值是否觸及天花板、後續行情如何演繹產生明顯分歧。本文通過構建PEG估值分析框架，覆盤2005年以來四輪典型牛市主線（2005-2007年資源品、2008-2009年基建地產、2014-2015年移動互聯網、2019-2021年新能源與核心資產）的估值演進規律，並結合2020年白酒與2021年新能源兩輪典型機構抱團案例的歷史經驗，從估值空間、資金周期與行情演繹三個維度進行分析。

　　研究發現，當前AI算力產業鏈PEG中位數僅0.96倍，顯著低於歷史牛市成長主線估值見頂時的PEG區間2倍至3倍，核心資產遠未進入泡沫區間；從核心標的PEG分佈看，產業鏈呈現多數低估、個別偏高的結構性特徵。光模塊及PCB環節估值窪地特徵顯著，中際旭創PEG僅0.68倍、勝宏科技低至0.33倍、工業富聯0.51倍，均處於深度低估區間；新易盛0.83倍、滬電股份0.96倍亦處於合理中樞下方。當前估值水平遠低於2015年TMT行情及2021年核心資產行情的泡沫化閾值。二線標的PEG中位數達4.02倍，與一線核心資產形成明顯估值落差，估值透支程度已較為顯著，需要指出的是，二線標的因業績基數低、增速彈性大等特性天然享有更高估值容忍度，當前分層尚屬成長板塊常態，不構成獨立於一線的系統性切換信號。AI算力產業鏈當前機構抱團情況相較白酒、新能源抱團極值仍有較大空間，且抱團持續時間較短，系統性切換風險尚不構成。

　　綜合反映資金並不會因估值過熱而被迫撤離科技板塊，而更有機會在產業趨勢持續驗證的背景下，沿產業鏈向上下游環節進行景氣擴散。行情演繹正從核心資產抱團沿缺貨漲價、新需求挖掘與產能擠佔三重邏輯，向全產業鏈景氣擴散轉變。後續超額收益將更多來源於電子布、CCL、CPU、先進封裝等產業鏈卡位清晰、景氣收益明確且尚未充分定價的細分環節。

　　引言

　　我們在前期報告中明確提出，AI已確立為本輪結構性牛市的核心主線，AI應用、光模塊、PCB等核心環節自2024年以來相繼領升，龍頭標的實現了業績與估值的雙超預期。但進入2026年3月至4月初，A股在經歷全球共振式下跌後雖逐步企穩回升，AI算力核心板塊卻出現一定程度的震盪調整，機構投資者對核心算力資產估值是否已接近天花板、後續行情如何演繹產生了明顯分歧。本文通過構建PEG估值分析框架，覆盤2005年以來四輪典型牛市主線的估值演進規律，並結合白酒、新能源光伏兩大典型機構抱團案例的歷史經驗，從三個維度展開深度分析：第一，歷史牛市成長主線的估值天花板位於何處？第二，機構抱團通常會經歷怎樣的演進周期？第三，在估值尚未泡沫化的前提下，行情將如何進一步演繹，哪些算力產業鏈環節尚未完全定價？我們發現，當前AI算力產業鏈整體PEG中位數僅0.96倍，顯著低於歷史牛市成長主線估值見頂時的PEG區間2至3倍，核心資產遠未進入泡沫區間；目前機構資金處在持續加倉階段，機構抱團情況持續時間相較歷史情況仍處早期。資金從核心向邊緣的流動並非風格切換的前兆，而是產業景氣在AI算力產業鏈內部的梯度擴散。行情演繹正從「核心資產抱團」，沿缺貨與漲價、新需求挖掘和產能擠佔等三重邏輯，向「全產業鏈景氣擴散」轉變，後續超額收益將更多來源於產業鏈卡位清晰、景氣收益明確的細分環節。

　　一、歷史牛市主線回顧

　　估值情況衡量方法

　　在業績高增長的背景下，如何評估估值是否存在泡沫，是投資者最為關心的問題。我們採用PEG（市盈率相對盈利增長比率）框架進行分析，該方法將市盈率與盈利增長率相匹配。

　　計算公式：PEG=PETTM/過去兩年淨利潤複合增速 。與傳統PE估值相比，PEG框架具有以下優勢：

　　使用TTM（滾動十二個月）市盈率而非靜態PE，更及時反映最新業績變化；

　　採用兩年複合增速而非單年增速，平滑行業周期波動和一次性損益影響； 

　　為不同增速的公司提供可比基準，便於跨行業、跨階段的估值比較。

　　2005-2007年：上游資源品超級周期牛市

　　此輪行情根植於城鎮化加速與重工業化高峯期的需求爆發，上游資源品成為核心配置主線。鋼鐵、煤炭、有色金屬等行業進入超級景氣周期，寶鋼股份、中國神華等龍頭實現千億級市值突破。從資金結構看，QFII渠道開放引導外資加速流入，與國內公募基金共同形成對上游資源品的重倉配置，全球大宗商品周期與國內經濟高速增長形成共振。

　　從歷史估值水平看，2007年8月前後，隨着萬科A、招商銀行等龍頭PEG中位數觸及1.18倍，銀行地產板塊估值性價比邊際下降，主線板塊出現顯著的估值過熱跡象。歷史數據表明金融地產等重資產股票PEG中位數觸及1.18時表明過熱。

　　資源品價格強周期屬性導致業績呈現單峯特徵，即1至2年業績爆發期後往往伴隨多年低迷，2008年全球金融危機後大宗商品價格暴跌即為驗證。相較本輪AI算力，上游資源品缺乏連續高增長的產業基礎，其估值擴張主要依賴商品價格周期而非銷量持續增長，盈利波動性顯著更高。

　　2008-2009年：基建與地產鏈政策驅動牛市

　　「四萬億」經濟刺激計劃出台後，基建與房地產產業鏈成為新一輪資金抱團方向。工程機械、建築、水泥及地產開發商受益於財政擴張與信貸寬鬆，訂單與業績在短期內實現爆發式增長。本輪主線的核心特徵在於強政策驅動，財政擴張與貨幣寬鬆為基建地產提供充足資金支持。

　　2009年8月左右，周期股PEG中位數達到2.99倍，為當時牛市主線的估值頂點。歷史覆盤顯示，當強周期板塊PEG突破2.9倍區間，往往意味着市場對其業績持續性的擔憂升溫，資金開始尋找更具確定性的配置方向。消費與醫藥板塊憑藉穩定的現金流特徵，成為估值高位時的主要承接方向。

　　2010年後隨通脹壓力上升及房地產調控收緊，基建投資增速快速回落，資金抱團隨之瓦解。從投資邏輯看，此階段機構行為更多體現為政策博弈而非產業趨勢投資，與本輪AI算力由技術迭代和資本開支共振驅動的長期產業趨勢存在本質差異。

　　2014-2015年：移動互聯網+估值擴張牛市

　　此輪行情的核心驅動力在於場景應用與流量紅利，智能手機普及催生移動互聯網爆發，電商、社交等應用場景快速滲透。創業板引領結構性行情，「互聯網+」成為市場最強主線。以東方財富、樂視網為代表的創業板龍頭漲幅居首，TMT板塊成交佔比顯著提升，市場交易活躍度居前。

　　從資金特徵來看，此輪抱團呈現顯著的風險偏好提升特徵，估值擴張成為股價上漲的主要貢獻，盈利兌現相對滯後。多數「互聯網+」公司盈利模式尚不清晰，部分標的長期處於虧損狀態，股價支撐主要依賴對未來流量變現前景的樂觀預期。

　　2015年5月前後，隨着網宿科技、全通教育等龍頭PEG中位數攀升至3.38倍，TMT板塊估值泡沫化跡象顯現，為後續市場調整埋下伏筆。2015年6月後隨監管清理場外配資及估值泡沫破裂，創業板經歷劇烈調整。TMT板塊的歷史數據表明，核心成長資產PEG中位數達到3以上為進入過熱閾值。回顧此輪估值見頂特徵：缺乏業績支撐的估值擴張難以持續。

　　2019-2021年：新能源與核心資產牛市

　　2019-2021年市場呈現顯著結構性分化，新能源（光伏、車）與消費核心資產（白酒、醫藥）成為機構資金兩大抱團方向。寧德時代、隆基股份、貴州茅台等龍頭市值突破萬億，「茅指數」、「寧組合」成為市場核心配置標的。本輪主線的投資邏輯更接近於本輪AI算力：產業趨勢明確、政策支持力度大、業績持續增長。

　　2021年2月前後，核心資產板塊出現典型的估值見頂。隨着五糧液、貴州茅台等龍頭PEG中位數達到3.41倍，消費醫藥板塊估值性價比顯著下降，資金開始從核心資產向新能源、碳中和等更具業績彈性的方向遷移。

　　覆盤本輪牛市第二條主線，2021年12月前後，新能源板塊出現估值見頂，PEG達到2.23倍。本輪牛市同時揭示PEG估值過高時股價會先於業績調整。當新能源核心公司12月股價下跌回調時，大部分公司三季報和年報業績依然堅挺，提示我們重視絕對估值過熱閾值。

　　回顧此輪估值見頂後的演繹，新能源與核心資產主線存在明顯侷限：一是雖業績可持續，但增速逐步邊際放緩，難以維持連續多年的超高增長；二是部分龍頭市值體量巨大後，邊際資金推動效應減弱；三是2021年後隨產能擴張和競爭加劇，部分環節出現價格下行與盈利承壓，資金抱團隨之鬆動。相較而言，AI算力產業鏈技術迭代速度更快、產品升級周期更短、國產替代空間更大，為業績持續性提供更強支撐。

　　二、資金抱團的歷史經驗

　　機構抱團是A股結構性行情中的典型資金現象。從歷史經驗看，每一次抱團的形成與板塊投資邏輯的市場認可度息息相關，而抱團的瓦解往往意味着投資邏輯逐步被證僞。典型的機構抱團行為一般會經歷四個階段：認知形成、持續加倉（爬坡）、高位震盪（頂部）、抱團瓦解。

　　資金抱團的核心邏輯在於高景氣疊加高確定性，機構為避免踏空核心資產，持續向優勢產業集中配置。抱團能維持主要依靠抱團板塊主要公司後續仍有接盤；當業績增速跟不上估值、或行業景氣度邊際下滑、或整體流動性環境收緊時，抱團鏈條便可能斷裂。

　　2020年牛市白酒抱團覆盤

　　白酒板塊作為A股傳統核心資產，在2019年至2021年間經歷了一輪完整的機構抱團周期，以2020年為加速加倉與配置登頂之年。該輪抱團可清晰劃分為四個階段：

　　2021年牛市新能源抱團覆盤

　　新能源板塊在「雙碳」政策與產業高景氣共振驅動下，於2020年至2022年形成一輪典型的機構抱團，以2021年為快速加倉與頂部確立之年。從重倉股數據觀察，其抱團周期呈現認知周期長、加倉節奏快、頂部寬幅震盪、瓦解相對迅速的特徵。

　　同時，在2022年新能源板塊的抱團瓦解期與白酒板塊的瓦解最大區別在於新能源瓦解更多呈現機構配置分化而非立刻的大幅減倉。在抱團瓦解期各子領域差異較大：光伏組件與硅片（以隆基、通威為代表）最先被機構徹底拋棄，2022年下半年隆基遭遇崩塌式減倉，排名從第3驟降至第17，反映出市場對產能過剩邏輯的快速證僞；電池材料（如恩捷、天賜）同樣遭到大量拋售，恩捷、天賜排名分別跌至92名和163名，隔膜、電解液資產被持續減持；動力電池環節（寧德、億緯）雖在2022年一季度仍可衝擊榜首，但此後進入緩慢撤退而非崩盤式減持，億緯鋰能（維權）相對堅挺；新能源整車（比亞迪）在2022年二季度衝至第8位後基本維持在第9-10名，表明下游整車邏輯仍被機構認可；而逆變器與儲能（以陽光電源為代表）則是在瓦解期逆勢上漲，2022年下半年排名持續衝高至行業前七，顯示出機構配置重心正從發電端向儲能端遷移。

　　歷史經驗對當前AI算力抱團的啓示

　　對比白酒與新能源兩輪典型抱團，可以提煉出以下關鍵規律：

　　第一，一次季度的減倉不等於抱團瓦解：新能源2021Q1和2021Q4的兩次減倉都只是中場調整，需要連續2-3個季度的系統性回落才能確認瓦解。

　　第二，基本面業績的高速增長和賽道內部的分化接力決定頂部持續時間。白酒在PEG突破3倍後約1個季度即出現股價見頂；新能源在頂部區間的估值PEG超過2，但由於業績仍在釋放，頂部震盪期持續了約3-4個季度；並且新能源板塊內部有不同產業鏈持續接力，從上游材料與電池到下游的整車製造。當業績增速邊際放緩、無法支撐高估值時，抱團瓦解劇烈。

　　第三，板塊內部出現子領域分化如上游崩塌性減倉但下游加倉，往往是瓦解的中後期信號。同時當龍頭還在高位、但二線已經崩塌時，瓦解已經開始。

　　第四，瓦解後的調整周期漫長。白酒見頂後3年仍未恢復至前高；新能源板塊自2022年高點至今，多數成份股跌幅中位數超過40%，部分標的跌幅超過60%。

　　第五，當前AI算力抱團處於什麼階段？從公募持倉看，2025年四季度公募基金通信行業持倉市值佔比為10.18%，創歷史新高，但尚未達到白酒（18.62%）與新能源（16.73%）的歷史極值水平；從抱團時間看，從2025年中期開始抱團以來持續時間較短（白酒整個周期近2年、新能源整個周期近3年）並且機構投資AI算力板塊持續性增多，表明爬坡時期仍在繼續；從PEG估值看，當前產業鏈中位數0.96倍，遠低於前述兩輪抱團瓦解時的3倍以上水平。從業績驗證看，2026年一季度產業鏈淨利潤增速中位數超100%，業績仍在加速釋放而非邊際放緩。

　　綜合判斷，當前AI算力抱團仍處於市場共識行程後的持續加倉爬坡期，尚未進入高位震盪期，更不構成瓦解條件。即便後續核心標的估值繼續抬升，參照歷史經驗，在PEG達到超過2之前，系統性風險相對有限。

　　三、AI算力各細分環節景氣度梳理

　　預計行情將向AI算力上下游景氣擴散

　　歷史覆盤表明，牛市主線切換往往是當核心板塊估值泡沫化後，資金從高估值方向流向低估值窪地。然而，本輪AI算力主線的邏輯存在本質不同。當前AI算力產業鏈PEG中位數僅為0.96倍，顯著低於2015年TMT行情（3.38倍）、2021年核心資產行情（3.41倍）及2021年新能源行情（2.23倍）的歷史見頂閾值，核心資產遠未進入泡沫區間，同時分析機構持倉資金抱團情況得到當前板塊仍處於持續加倉的爬坡階段。綜合反映資金並不會因估值過熱而被迫撤離科技板塊，而更有幾率在產業趨勢持續驗證的背景下，沿產業鏈向上下游環節按以下三重邏輯進行景氣擴散：

　　第一重邏輯：供需缺口擴大，漲價邏輯向業績兌現傳導。 AI算力需求爆發式增長與上游供給剛性形成錯配，核心環節供需缺口持續擴大。例如光模塊800G向1.6T規格迭代、PCB高多層板技術升級、高速CCL材料緊缺等因素推動價格中樞系統性上移，且漲價邏輯由成本驅動轉向技術溢價驅動，頭部廠商產能利用率維持高位，業績兌現的確定性與持續性顯著增強。 

　　第二重邏輯：新需求挖掘與價值重估。 AI算力建設使得一批原本處於產業鏈邊緣的環節戰略地位顯著提升。如AI服務器技術規格躍升使部分原處產業鏈邊緣的環節戰略地位質變，液冷散熱與數據中心供電因單機櫃功耗躍升至百千瓦量級，從可選配套轉為必選基礎設施。

　　第三重邏輯：製造資源重構，產能擠佔導致長期稀缺。 AI芯片對先進封裝、HBM等高端產能的佔用具有結構性特徵，並非短期庫存周期波動。例如CoWoS等2.5D/3D封裝產能排期已延伸至2027年，HBM產能佔比快速提升並擠壓傳統DRAM供給空間，高端產能對成熟產能的物理擠佔將演變為長期資源配置格局的重塑，相關環節稀缺性由階段性緊張轉向結構性特徵。 

　　AI算力各細分環節景氣度梳理

　　光模塊：漲價與業績兌現邏輯為主

　　AI 算力集群建設高度依賴高速通信網絡，光模塊是數據中心與智算中心擴容的核心硬件。目前光模塊核心公司PEG處於正常範圍，仍有上漲機會。

　　光模塊是實現光電信號轉換的核心器件，向高速率快速迭代。2026年全球光模塊市場預計保持60%增速，2031年規模近600億美元。AI 大模型分佈式訓練與普惠推理流量持續爆發，全球雲廠商與國內算力運營商同步推進800G規模商用、1.6T 批量起量，3.2T預計2027-2028年開始驗證，光通信技術迭代進一步提速。AI 場景對超高清帶寬、微秒級低延遲、高可靠無損傳輸的要求持續提升，高速光模塊需求量與規格同步爆發。國內運營商與互聯網大廠全面啓動智算中心內部互聯、跨區域算力調度網絡升級，在全國樞紐節點智算中心規模化部署高速光模塊方案。

　　電子布：新需求挖掘與價值重估為主，市場未充分定價

　　AI算力集群建設推動PCB向高多層、高頻高速迭代，電子布作為覆銅板核心基材，是信號完整性與熱穩定性的底層保障。電子布由電子級玻璃纖維紗織造而成，與樹脂結合形成覆銅板（CCL），其價值量約佔CCL成本的30%，直接決定PCB的介電損耗與熱膨脹係數 。AI服務器PCB用量較傳統服務器增長2至3倍，價值量提升4至5倍，英偉達Rubin架構採用5階24層HDI板及M9級材料，高多層背板對低介電、低膨脹特種電子布需求爆發 。特種電子布（LowDk-2、LowCTE、Q布）技術壁壘高，當前供給缺口達30%至50%，其中LowDk-2與LowCTE緊缺態勢預計貫穿2026全年 。全球高端織布機產能幾乎被日本豐田壟斷，設備交期長達12至18個月，且AI薄布生產效率僅為普通厚布的三分之一，產能擴張極度受限 。2025年10月以來電子布價格開啓持續上行通道，月度調價已成為行業常態，截至2026年4月主流7628型號報價已至6.2至6.5元/米 。預計2026年電子布市場維持高景氣，高端特種布量價彈性顯著高於普通產品，國產廠商在中低端已實現自主可控，高端領域正加速突破日系壟斷 。

　　CCL：漲價疊加新需求挖掘，高端材料升級邏輯被低估

　　CCL（覆銅板）性能直接決定PCB的傳輸速率和信號完整性。AI服務器對高速CCL（低Dk/Df材料）的需求爆發，推動CCL行業進入新一輪升級周期。AI算力集群建設推動高速互聯與高密度集成，覆銅板（CCL）作為PCB核心基材，是AI服務器信號完整性與散熱可靠性的基礎保障。CCL由樹脂、玻纖布與銅箔壓合而成，決定PCB的介電損耗與層間互聯能力，核心指標為低損耗因子（Df）與高玻璃化轉變溫度（Tg）。AI服務器GPU/ASIC架構迭代正驅動CCL材料等級從M7向M8快速遷移，英偉達Rubin架構部分PCB已導入M9材料，谷歌TPU等ASIC方案亦跟進採用，未來三年M9材料需求將呈爆發式增長 。一方面，Resonac、三菱瓦斯化學等宣佈CCL價格上調30%以上，建滔積層板等國內龍頭跟進漲價，屬於典型的「漲價與業績兌現」；另一方面，材料等級從M7向M8、M9的躍升，意味着CCL行業正從周期品向高速材料科技品切換，產品結構與價值中樞發生質變。

　　PCB：漲價邏輯為主，已獲市場共識

　　PCB是AI服務器爆發的最大受益方向之一，其需求增長來自於多重因素疊加。PCB是芯片的承載和連線的載體，AI服務器GPU板層數從傳統20層提升至40層以上，HDI板（高密度互連板）佔比提高，高速材料（低損耗CCL）使用比例增加等帶動PCB需求爆發；高多層板（20層以上）2025年下半年開始漲價，漲幅10%-20%。根據深南電路 2025 年半年報援引 Prismark 數據，2024~2029 年 PCB 各細分產品預計將實現不同幅度的增長。2025 年 18層以上多層板產值預計將達到 34.31 億美元，按年增長 41.7%；2024~2029 年 18 層及以上多層板產值預計將從 24.21 億美元增長至 50.20 億美元，CAGR 達到約 15.7%，是增長最快的 PCB 細分產品。

　　先進封裝：產能擠佔為主，國產替代定價不足

　　AI芯片先進封裝需求持續爆發，封測仍是產業鏈核心制約點，台積電CoWoS產能緊缺格局延續，據2026年2月預測，全球CoWoS需求將突破100萬片，台積電產能缺口超30%，英偉達將鎖定其60%以上產能，博通、AMD等被迫轉向三星、安靠等替代產能；日月光年初上調封測代工價格，三菱瓦斯化學3月宣佈上調封裝相關電子材料價格，緩解瓶頸方面，台積電推進CoWoS產能擴張並將部分低端製程外包，英特爾推廣EMIB替代方案，三星、國內封測龍頭也同步加速產能擴張與技術佈局。

　　日月光、台積電等海外龍頭的封測產能緊張已被市場認知，A股封測標的長電科技、通富微電等在AI算力產業鏈持倉中的佔比仍然較低，估值也相對低，國產替代定價不足。

　　CPU：新需求挖掘與價值重估邏輯，未被市場充分定價

　　AI算力集群從單一GPU通用計算向異構協同演進，CPU作為系統編排與數據調度的核心控制單元，在智算中心架構中不可或缺。隨着AI推理負載爆發，通用服務器進入替換周期，服務器CPU需求顯著回升，KeyBanc調查顯示AMD 2026年度服務器CPU已接近售罄，英特爾與AMD考慮於2026年一季度將服務器CPU均價調漲10%-15% 。架構層面，雲巨頭加速部署Arm架構自研CPU以優化每瓦性能，CounterPoint預測至2029年定製化AI服務器中Arm架構CPU份額將從2025年的25%飆升至90% 。在AI投資的敘事框架中，CPU長期被簡單歸類為傳統計算或通用服務器周期，然而AI推理服務器的爆發疊加通用服務器替換周期啓動，使CPU從邊緣配套重新迴歸核心，其戰略地位面臨系統性重估，CPU是核心但未被市場充分定價的典型環節。

　　存儲芯片：產能擠佔與資源重構邏輯為主，市場認知正在加速

　　AI浪潮引發存儲芯片需求井噴，改變了存儲行業景氣周期。大型AI模型訓練和推理對內存、存儲器的需求是傳統應用的數倍：單台AI服務器平均配置1.7TB存儲（含DRAM和SSD），遠高於普通服務器的0.5TB。這直接帶來高帶寬內存（HBM）、DDR5內存條及企業級SSD等高端產品供不應求。當前HBM3E為出貨主力，佔比超95%，HBM4預計於2026年下半年接棒成為主流 。三星、SK海力士、美光三大原廠將先進製程產能系統性向HBM傾斜，擠壓常規DRAM與NAND供給，疊加擴產周期長達1.5至2年，2026年全球存儲產能增速僅約7.5%，遠低於需求增速，預計存儲芯片漲價趨勢將貫穿全年。

　　總結

　　通過分析過往牛市主線案例和AI產業鏈梳理，我們得出以下啓示：

　　（1）當前AI算力產業鏈PEG中位數僅0.96倍，顯著低於歷史牛市主線見頂閾值，核心資產遠未進入泡沫區間；

　　（2）機構資金仍處於持續加倉的爬坡階段，系統性切換風險尚不構成。

　　（3）行情正沿缺貨漲價、新需求挖掘與產能擠佔三重邏輯，由核心資產向電子布、CCL、CPU、先進封裝等尚未充分定價的細分環節梯度擴散。

　　（1）內需支持政策效果低於預期。如果後續國內地產銷售、投資等數據遲遲難以恢復，通脹持續低迷，消費未出現明顯提振，企業盈利增速持續下滑，經濟復甦最終證僞，那麼整體市場走勢將會承壓，過於樂觀的定價預期將會面臨修正。

　　（2）中美戰略博弈加劇風險。警惕中美戰略博弈領域擴散、程度加劇的風險。例如戰略博弈從貿易擴散到科技、關鍵資源、金融、航運、物流、軍事等多個領域，出現全方位戰略衝突，這可能影響正常的經濟活動，同時對權益市場造成衝擊。

　　（3）美股市場波動超預期。若美國經濟超預期惡化，或聯儲局寬鬆力度不及預期，可能導致美股市場出現較大波動，屆時也將對國內市場情緒和風險偏好造成外溢影響。

　　黃文濤：經濟學博士，紐約州立大學訪問學者。現任中信建投證券首席經濟學家、研究發展部聯席負責人、中信建投機構委、投委會委員，董事總經理。兼任南開大學碩士導師、中信改革發展研究基金會諮詢委員、中國首席經濟學家論壇理事、中國證券業協會首席經濟學家委員會委員等職務。多次參與國務院部委等機構形勢分析研討及果題研究。多年榮獲新財富、水晶球、金牛獎、保險資管協會等最佳分析師，2016年新財富最佳分析師評比榮獲固定收益第名。2024年榮獲服務高質量發展最佳首席經濟學家。

　　何盛：上海交通大學本碩，目前主要負責大勢研判、專題研究、海外策略等領域。曾任東北證券策略分析師，2022年加入中信建投證券研究發展部。

　　證券研究報告名稱：《【市場策略思考30】牛市主線成長板塊的估值空間是多少》

　　對外發布時間：2026年4月29日

　　報告發布機構：中信建投證券股份有限公司 

　　本報告分析師： 

　　黃文濤 SAC編號：S1440510120015

　　何盛 SAC編號：S1440522090002

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責任編輯：楊賜