來源：廣發策略

　　報告摘要

　　26年的第一次「勝負手」在3月份，即能否敢於在美伊衝突、高油價以及加息預期的外部衝擊下加倉AI。

　　對此，我們在3月22日建議拋開美伊反覆、高油價和通脹預期等外生變量、聚焦景氣度賽道。

　　之後又有多篇文章討論擁擠度、通脹利率等因素的影響，這些都屬於產業趨勢和基本面之外的變量，而當前的市場是「一場EPS上調速度和利率上行速度的較量」。

　　近期，由於海外槓桿資金衝擊、重要節點預期過於一致、地緣衝突和油價反覆等原因，市場特別是科技資產的跌幅和速度均超預期。

　　站在當前時點，更需要客觀、理性去評估當前的市場的位置和機會。總的一個觀點，基於當前AI產業趨勢、調整幅度和時間、ETF增量資金等方面判斷，我們認為這裏將是今年的第二次「勝負手」。

　　1． 從本周的寬基ETF及主力資金流入監測來看，當前已經是「924」以來、僅次於25年4月對等關稅時期的次高峯。

　　2． 參考中美經驗，本輪科技板塊的調整空間已經非常充分。

　　回到當前，6月底以來，雙創指數的跌幅均已超過20%，核心定價因素是內外的流動性衝擊。從A股、美股過往核心產業周期的調整規律來看，A股科技板塊的調整空間已經比較充分，調整時間較歷史情形還略有不足。因此，我們判斷今年的第二次「勝負手」已不遠。

　　3． 最後也是很關鍵一個問題，當前有沒有可能出現產業周期的泡沫化頂部？這也是前面的階段性調整經驗能否參考的重要前提

　　此前的分析，我們都是基於一輪產業周期中的階段調整來推演，但若從基本面角度判斷一輪產業周期結束了，那純技術層面和流動性層面的分析將變得徒勞。

　　從A股和美股大量的統計經驗表明，判斷景氣拐點的關鍵在於兩個經驗值：【30%】&【-50%】。當增速由高位降至【30%】以下、或增速回落幅度超過【50%】，市場表現顯著變差。

　　回到產業景氣層面，當前較低的滲透率以及持續的CAPEX，意味着AI產業仍是進行時。但客觀來講，由於供需結構、技術壁壘等差異，AI內部不同環節的景氣度大概率會分化，後續對研究顆粒度的要求也將更高。

　　風險提示。地緣衝突超預期，使得全球通脹上行壓力超預期；海外通脹及美國經濟韌性，使得全球流動性更快進入緊縮周期；國內穩增長力度不及預期，使得經濟復甦乏力及市場風險偏好下挫等。

　　報告正文

　　短期，伴隨資金面負反饋風險初步顯露，寬基ETF再度出現明顯淨流入跡象，且淨流入幅度已經達到本輪牛市以來的第三高。

　　①2024年，9.24-10.9：主力資金重點持倉ETF日均淨流入248億元（合計1737億元），所有寬基ETF日均淨流入371億元（合計2597億元）；

　　②2025年，4.7-4.9：主力資金重點持倉ETF日均淨流入556億元（合計1667億元），所有寬基ETF日均淨流入562億元（合計1687億元）；

　　③2026年，7.13-7.18：主力資金重點持倉ETF日均淨流入184億元（合計920億元），所有寬基ETF日均淨流入305億元（合計1525億元）；

　　二、成長板塊調整的A股經驗

　　主線橫盤期間下跌的時間有多久、調整有多深？我們覆盤了2012年至今13個主線35次調整的經驗，經驗是：平均調整21個交易日、調整幅度19%、約過去1個月平均K線大小的5倍。

　　當前，6月底以來，雙創指數的跌幅均已超過20%，核心定價因素是內外的流動性衝擊。從A股過往核心產業周期的調整規律來看，A股科技板塊的調整空間已經比較充分，調整時間較歷史情形還略有不足。

　　三、成長板塊調整的美股經驗

　　2023年以來，美股科技經歷了6次比較長的調整。

　　平均來看：調整時間為40個交易日，標普500、納指、MAG7、費城半導體指數的調整幅度分別為-8.8%、-12.0%、-13.4%、-17.6%。

　　過去的幾次調整，總結來看：

　　調整的觸發因素多數是貼現率/政策/地緣外生衝擊；而結束調整的催化劑主要有：

　　（1）政策投降/轉鴿（比如4/9日關稅暫停、2025年11月威廉姆斯鴿派講話）；

　　（2）衝擊被證明是暫時的（2026年4月油價回落、停火）；

　　（3）盈利數據證僞泡沫論（2026年一季報英偉達/美光/科技整體EPS上修）。只要「AI資本開支->盈利」這條鏈沒斷，科技板塊的回撤幅度可控、且由科技股自己快速領升修復。

　　四、產業周期的泡沫化頂部如何判斷

　　最後一個問題，當前有沒有可能出現產業周期的泡沫化頂部？由於上述幾個部分，我們都是基於一輪產業周期中的階段調整來分析，但若從基本面角度判斷一輪產業周期結束了，那純技術層面和流動性層面的分析將變得徒勞。

　　對於產業周期的討論，依然要回到景氣投資三個階段的定位中。我們在研究景氣投資的時候，核心強調的一點是景氣的邊際變化。

　　景氣邊際變化，總結來說有兩層含義：

　　第一層含義：景氣出現上行速度的拐點（增速的拐點）。這一層變化相對容易識別，絕大多數時候跟蹤增速或增速預期的變化即可。同時，在股價形態上，增速的頂點通常也對應着估值的頂點，但估值的頂點不意味着股價的頂點，因為之後還可能進入EPS高增速抵消PE壓縮的階段。

　　第二層含義：景氣出現上行周期的拐點（景氣的拐點）。而景氣拐點的出現，則意味着：①EPS增速降低了或②增速降幅過大、PE壓縮幅度超過了EPS增長速度，因為PE本身就是增長的函數，增速腰斬意味着估值中樞得下移一檔。同時，降速的斜率也決定了PE壓縮的斜率。

　　而判斷景氣拐點的關鍵在於兩個經驗值：【30%】&【-50%】。

　　首先，統計經驗表明，當增速由高位降至【30%】以下時，市場表現顯著變差。

　　對前一年增速>50%標的，按當年的增速分10檔。可以發現規律：

　　（1）增速邊際回落，但維持較高增速的標的，仍有超額收益（第1組~第5組）；

　　（2）第5組是臨界線（增速>30%），當增速降至30%以下，市場表現顯著變差。

　　其次，【-50%】是景氣拐點判斷的另外一個關鍵，增速回落幅度超過【50%】，市場表現顯著變差。

　　對前一年增速>50%標的，按當年的增速降幅分10檔，降幅分別從-10%到-100%。可以發現：

　　（1）增速邊際回落，但維持較高增速的標的，仍有超額收益（第1組~第5組）；

　　（2）第5組是臨界線（增速降幅小於50%），當增速降幅超過50%甚至負增長時，表現顯著變差；

　　（3）高增長但降幅過大的標的，表現出了高增速的陷阱。一方面可能反映的是其盈利大起大落的「周期屬性」；另一方面，也可能反映市場在高增長時期對盈利過度樂觀，導致在降速增長時大幅殺估值。

　　值得注意的是，高增長標的，市場對其降速的容忍度也是提升的。我們提高上一年增速要求至100%，統計【前1年增速>100%，當年降速增長】的情況，可以看到在增速降幅達到60%之後，過往的平均表現回落幅度不大。因此，對於【-50%】經驗值的使用有一定靈活性，核心仍在於判斷景氣賽道何時出現盈利趨勢性的向下拐點。

　　另外，美股市場長期來看，也有類似的規律：當增速降至30%以下時，收益率大幅降低。但這種規律性同樣在2010年之後邊際減弱，可能原因在於：一是近10多年宏觀和市場流動性充裕，好資產持續享受估值溢價；二是回購行為可能平抑掉市場的部分波動。

　　回到產業景氣層面，較低的滲透率以及持續的CAPEX，意味着AI產業仍是進行時。

　　根據微軟報告，2026年第一季度全球人工智能滲透率達17.8%，比2025年下半年增長1.5個百分點；其中，美國31%、德國31%、日本23%、中國16%。按PC、互聯網等產業發展規律，達到40-50%滲透率之後，可能纔會引起股價較長時間的滯漲。當前AI整體滲透率不高，特別是正式部署進生產環境這一層。

　　最後，客觀來講，由於供需結構、技術壁壘等差異，AI內部不同環節的景氣度大概率會分化，後續對研究顆粒度的要求也將更高。

　　判斷不同賽道的景氣拐點，需要先識別盈利的主要來源及增長持續性，再結合兩個經驗值所對應的景氣階段進行分析。這一歷史分類也為後續AI內部不同環節的景氣跟蹤提供了參照。例如：（1）部分業績兌現較充分、訂單能見度較高的光模塊龍頭，更接近需求擴張主導、兼具技術迭代屬性的成長賽道；（2）PCB、服務器製造等環節的製造屬性更強，還需考慮產能釋放與供需變化；（3）通用DRAM、NAND等傳統存儲產品受價格和庫存周期影響較大，更接近價格主導型周期資產；（4）尚處商業化早期的部分AI應用，其定價可能更多受產業預期和估值擴張驅動。

責任編輯：郭栩彤