金吾財訊 | 上周（10.12-10.16）AI鏈觸發一輪由美股主導、亞洲股市緊跟的廣泛回調，且從高端半導體、存儲芯片，到光通信、PCB乃至AI服務器等產業鏈大部分環節同步疲軟。費城半導體指數創下2008年以來最長連跌紀錄，納斯達克100指數上周累計下跌5.5%，錄得2025年4月以來最差單周表現。高盛主經紀商業務部門數據亦顯示，截至10月15日的五個交易日，對沖基金削減科技股倉位的幅度創高盛2016年開始統計以來最大，其中信息技術板塊淨賣出最為突出，而半導體板塊賣出金額最大。可就在這一股市背景下，特斯拉、英偉達、美光科技、OpenAI等國際AI鏈巨頭近日又紛紛扭頭振臂高呼下場「物理AI」。特斯拉當地時間周一向SEC提交的DEF 14A委託書文件中，首次以書面形式寫入「V3 Optimus for mass production」；美光科技副總裁李哲在首爾COEX會展中心舉行的韓國半導體展上透露，公司正研發專為物理AI應用而設計的邊緣推理存儲器（EIM）。英偉達GTC柏林大會定於當地時間10月20—22日舉辦，官方明確聚焦加速計算、智能體AI、物理AI、機器人、開源模型、AI基礎設施等方向。OpenAI首席執行官山姆·奧特曼接受外媒採訪時透露，將把機器人智能系統研發作為核心攻關方向，並預計有望在2027年推出效果亮眼的演示樣機。

受相關消息影響，周二（20日）A股、港股市場在AI鏈仍整體受壓之際，物理AI板塊走出逆市大漲行情，並將漲勢延續至今日（21日）。截至發稿，港股市場中，迅策（03317）漲5.29%，五一視界（06651）漲4.90%，佑駕創新（02431）漲3.40%，本末科技（06731）漲2.67%，地平線機器人-W（09660）漲1.06%。

A股市場中，凡拓數創（301313）漲14.32%，索辰科技（688507）漲5.17%，東土科技（300353）漲3.77%，能科科技（603859）漲3.10%，中控技術（688777）漲3.09%，奧比中光-W（688322）漲2.68%，漢王科技（002362）漲1.91%。

不過，在多重情緒與催化交織盤面下，投資者亟待審慎理清的是，本輪物理AI上行行情，究竟是資金在算力主線遇冷後的敘事接力，還是產業商業化兌現節奏真的迎來前置？

一、估值敘事遷移，物理AI長線增長規避短期AI資本回報拷問上周美股AI鏈下行並傳導至亞太市場，直接導火索來自AI雲計算企業CoreWeave的信用端異動：其五年期信用違約互換（CDS）利差一度走闊至1194.5個點子，衍生品市場隱含的五年違約概率突破60%；票息9%、2031年到期的債券收益率上行至15.6%；另一檔9.75%票息債券收益率觸及16.2%，而該收益率區間通常被市場定義為困境債務信號。CoreWeave信用風險快速抬升，放大了市場對於AI行業資本支出回報能力的擔憂，進而帶動AI產業鏈標的出現恐慌式拋售。這一波動背後，底層邏輯是AI板塊估值核心要素的切換：從「AI有沒有需求」轉向「資本支出能否在折舊與孖展成本周期內產生足夠回報」。疊加宏觀背景中美國通脹數據強化利率維持高位的預期，高久期成長股迎來系統性重定價。光通信、PCB、存儲芯片等賽道跌幅居前，除前期交易擁擠度偏高之外，更在於其估值高度依賴遠期現金流折現，利率上行，直接推高折現模型分母端，壓制估值空間。此前數據中心敘事短板暴露：市場開始要求短期增速兌現，持續資本開支帶來的折舊壓力、孖展成本壓力逐步顯性化。在算力、存儲等主線遭遇回報邏輯拷問的同時，資金開始尋找適配高利率環境的新敘事載體，物理AI由此進入資金配置視野，二者估值邏輯形成鮮明對照。弗若斯特沙利文發布的《2026全球人形機器人市場研究報告》披露，2026年上半年，全球人形機器人銷量達3.6萬台，收入5.4億美元，對比AI數據中心的收入體量，仍存在數量級差距，尚未進入「資本開支能否覆蓋回報」的拷問階段。這意味着在高利率環境中，物理AI暫時不用接受短期現金流驗證。資本從「需要當期利潤表覈驗的算力敘事」，轉向「兌現節點後置、短期免於財報檢驗的物理AI敘事」，屬於資金層面理性的久期配置行為，不等同於產業基本面優先級發生翻轉。巨頭對外釋放的信息裏，也為商業化兌現周期預留了充足的彈性與預期留白。特斯拉雖表示「V3 Optimus準備大規模量產」，但未提到具體量產與商業化落地時間，沙利文上述研報也指出，特斯拉Optimus、Figure AI、Agility等產品大多還停留在原型迭代和實驗室小規模試點，業務更多以企業內部自用為主。美光尚未公開EIM計算架構，而傳聞中的「2028年下半年實現量產」也僅僅是業內人士預測。OpenAI雖預計在2027年推出演示樣機，但奧特曼並未披露更多細節，且表示「人形機器人真正走向公開實際應用，還需要數年時間。」換而言之，這些AI巨頭們對外的「物理AI」呼聲中，基本都保留了「2027年前暫不接受利潤表檢驗」的預期窗口。國內產業端的判斷同樣偏謹慎，人形機器人龍頭宇樹科技周二坦言：「人形機器人行業尚處於商業化早期，技術成熟度、下游市場需求培育、產業鏈配套能力均存在不確定性。」二、物理AI長期產業方向清晰，短期需關注「三個不對稱」儘管商業化落地尚存重重挑戰，但物理AI長期產業方向清晰。開源證券研究認為，物理AI有望成為coding之後需求空間最大的市場。市場機構Markets and Markets調研預測，全球物理AI市場規模預計將從2026年的15億美元增長至2032年的152.4億美元，年複合增長率高達47.2%。只是，方向確定不等於落地路徑確定，當前市場敘事隱含的增長路徑假設，和真實產業現狀之間，還存在三組可跟蹤、可證僞的不對稱。這也是投資者應對當下市場紛繁信息時，需要審慎思考的關鍵之處。第一個不對稱，是官宣發布密度與整機產能爬坡速度之間的落差。特斯拉在文件中寫明「已為V3 Optimus大規模量產做好準備」，但產業端表現仍較為保守。據華爾街見聞報道，知情人士透露斯拉8月Optimus周產量已達數百台，較今年二季度的每周數十台增長約十倍，但仍較其規劃的每周約兩萬台有着明顯差距。從數十台到數萬台，這個過程需要跨越的並非平滑增長曲線，而是涵蓋手部結構裝配、關節模組全檢、供應鏈從小批量試製升級至車規級流水線等系列工程門檻。在企業切實實現產能目標達成前，口號也好規劃也罷，都不能等同於實際生產能力與水平。第二個不對稱，是遠期市場空間口徑與當前可審計收入之間存在數量級落差。物理AI市場規模測算存在較大口徑差異：前文Markets and Markets預測2032年全球物理AI市場規模將達152.4億美元；Strategy&測算2030年全球物理AI市場規模約4300億歐元；黃仁勳預估物理AI可重塑的製造與物流產業存量價值約為50萬億美元量級。而這些不同預測差異跨度，也展現出行業「當前真實確認收入」與「敘事納入的全產業存量價值」之間的鴻溝。口徑越寬泛，敘事久期越長，估值對利率、現金流貼現假設的敏感度越高。因此，當市場引用「萬億市場空間」論證估值時，投資者更需謹慎追問數字統計口徑、對應兌現時間節點，以及從當前收入到遠期目標之間必須跨越的關鍵里程碑。第三個不對稱，是技術迭代、商業化進程等慢變量約束，不會跟隨敘事熱度同步加速。當前物理AI的核心瓶頸不在於雲端算力供給，而在物理交互數據與模型泛化能力。中國信通院聯合清華大學發布的《具身智能發展報告（2026年）》指出，當前技術路線尚未定型，且千萬小時高質量物理交互數據缺口、Sim2Real仿真遷移鴻溝等難題，解決所需周期均不受官宣發布頻率影響。此外，該報告還直白地指出，當前行業「技術冷、應用冷、企業冷並存：前沿模型閉源導致產業可獲得能力與前沿水平存在約兩代斷層，數據效用限制模型能力上限；出貨不等於上崗，相當比例設備月均開機天數不足10天，訂單含金量低，整機價格僅佔全生命周期成本的40%-60%；表演租賃日租金跌去八至九成，二手工程樣機殘值縮水近九成，多數企業增收不增利。」商業化維度上，報告表示，多數環節仍處於「增長已成立、盈利未建立」的探索階段，可持續商業閉環尚未形成。值得一提的是，此番物理AI板塊的走高，本質是AI大板塊回調之後，板塊內部主線切換，並非獨立於全球AI定價體系的獨立行情。若後市算力、芯片主板塊延繼續走弱，在情緒傳導效應下，物理AI上漲走勢恐將難以維持。結語總體而言，巨頭集中加碼物理AI，並非單純的概念造勢，背後是AI產業從雲端數字大模型，向實體具身智能延伸的長期趨勢。但本板塊短期上行，是多重因素共振的結果：既有算力主線回調後的資金騰挪，也疊加了英偉達大會、特斯拉文件披露等事件催化。不可否認，物理AI有着確定性極高的長期產業價值，但當下股價已提前計入大量遠期樂觀假設。展望後市，能不能演化成貫穿數年的核心主線，而不只是一輪事件驅動的階段性輪動行情，最終仍要依靠持續落地的產能、訂單與商業化數據，來逐步驗證。