AI资产估值逻辑：产业演进与市场定价的深度博弈

围绕本次会议“AI资产估值逻辑”的主题，我将从两个维度展开。第一，从AI资产定价的底层规律出发，探讨当前AI板块面临的估值约束与结构分化之间的矛盾，并推演AI估值体系的演进方向；第二，探讨本轮行情极致演绎的动因，并就AI板块后续走势提出几点思考。

AI资产定价的底层规律

从产业发展与资本市场定价规律来看，但凡具备划时代意义的科技变革，必然会在主流市场中形成系统性的市值渗透，具体体现为相关产业市值占比的趋势性提升。AI作为一项足以重塑人类生产生活方式的革命性技术，正在印证这一规律。7月27日刚上市的长鑫科技，开盘即成为A股市值最大的公司，这本身就是时代趋势的深刻注脚。

AI对经济的拉动作用正在持续显现。在美国，算力、大模型与AI应用已成为科技巨头收入增长的核心支柱，AI在科技行业的渗透率已超过40%。在中国，AI正成为新的出口增长引擎。上半年AI产业链出口占我国整体出口比重上升至22%。从增量贡献来看，AI产业链贡献了出口增量的一半。

从资产定价始终走在基本面趋势之前的规律来看，AI产业渗透率提升在二级市场的映射过程中，机构持仓占比的抬升领先于市值扩张与估值中枢的抬升，估值的抬升领先于企业盈利能力的提升，而企业盈利增长最终领先于AI在全行业营收增长的实质性提升。股价往往领先于基本面，但无法无限脱离基本面。今年6至7月，AI板块出现的极致分化与阶段性调整，本质上反映了机构增配和市值扩张程度超出了中短期基本面支撑的边界。

AI板块面临的估值约束与结构分化

从基本面本身来看，当前AI产业链的行业景气度仍在延续。但前期市场对周期成长逻辑进行了极致的线性外推，将算力环节产品涨价和景气高位作长期化推演，叠加对产能释放节奏的乐观假设，形成了极高的远期盈利预期。当前所说的2028年至2029年的低估值，实则隐藏着两个前提假设：一是行业竞争格局长期不发生显著变化，二是算力的通胀斜率能够维持。不可否认，当前阶段产业需求确实存在，但估值的容错率正在下降。

与此同时，市场对产业链利润分配预期的定价正趋于极致化。下游头部大模型的高盈利构成整个AI产业链利润分配的基础，但这一基本面正面临高性价比大模型挤占份额的挑战。要保持高盈利，头部大模型已到了一个必须突破利润边界的窗口期。上游AI算力通胀是2025年11月以来全球AI产业趋势性机会的核心逻辑，到2026年，几乎所有产业链环节都或多或少地发酵了算力通胀逻辑。

作为AI资本开支核心主体的云计算龙头，其利润和现金流正面临上下游的双重挤压。当我们跳出市场、回归产业格局进行思考，云计算龙头优化供应链会阻碍无序涨价，是产业发展的必然选择。

我们也看到，尽管科技产业趋势上行，但市场对科技产业估值方法的包容度反而在下降，这本身也是行情极致化的体现。企业处于不同发展阶段，定价的核心矛盾不同，适用的估值方法也截然不同：

初创期企业尚未形成稳定收入，核心定价在于技术突破的可能性与未来收入实现的概率，更适合采用风险定价下的远期空间折现思路；成长期企业的定价侧重于成长空间与增长路径，估值锚点更多聚焦营收收入与市占率；成熟期企业则关注成长确定性与盈利质量，利润与现金流成为估值的核心锚点。

如果说基本面与估值的偏离是本轮调整的内在动因，那么机构配置行为的极致化演绎，则是推动行情从正循环转向负循环的重要力量。本轮行情中，机构配置领先于行业趋势，且已走向极致。公募基金赛道化、被动化的趋势不断加强。2026年，主动偏股型基金在科技板块的持仓占比升至历史高位。在正向行情中，赛道型产品凭借高弹性吸引资金持续流入，但一旦行情转向，负反馈机制明显放大市场波动幅度。

在基本面与资金面极致分化的背景下，AI板块已从正循环转向负循环，行情步入中期停滞期。在此阶段，估值全面抬升难以为继，需要重大产业催化才能重新开启上行通道。我们应保持耐心，梳理AI行业趋势变局下的发展路径，落实产品投研能力，使产品风险收益特征与产品需求真正匹配，为下一阶段更加丰富多元的AI产业行情做好充分准备。

本轮行情演绎与后市展望

展望未来，AI产业趋势的发展仍有上行支撑，但估值主线的迁移是必然趋势。长期来看，随着基础层技术日益完善、应用场景逐步铺开，产业链利润将逐步向下游应用端迁移，这是科技产业发展的通用规律。

在过渡阶段，算力通胀可能阶段性存在，但随着技术进步和产能逐步补齐，受益资产在产业间的利润分配将发生转移。与此同时，中国本土AI产业链的全球竞争力与长期价值正被市场低估。未来，中国AI领域完全有可能诞生一批具备全球竞争力的企业，通过行业龙头并购重组，整合国内优质产业链，深入融入全球AI核心供应链，进而推动中国AI产业与国际接轨。这一过程可能伴随着下一轮估值分化。

科技金融使命与资管行业责任

最后，我想从科技金融与资本市场时代使命的角度再做一点延伸。在“五篇大文章”中，科技金融位于首位。科技自立自强对于中国经济转型升级的成败，以及在全球科技竞争中能否占据制高点，都具有重大作用。科技创新天然具有高风险、迭代快、收益不确定的特征，这决定了其更适配直接融资体系。权益市场作为连接金融资源与科技创新的核心枢纽，在科技金融建设中责无旁贷。

正因如此，培育科技慢牛的市场格局意义重大。健康的科技产业估值应当沿着企业生命周期有序演进，从初创期的风险定价，到成长期的成长验证，再到成熟期的价值兑现，形成良性的估值传导链条。如果二级市场短期泡沫化严重，科技板块暴涨暴跌，可能导致二级市场估值持续低迷，IPO融资节奏放缓，一级市场退出渠道拥堵，整个科技投融资链条出现节奏断层，反而会损害科技创新的长期进程。

防止科技金融泛化，真正将金融资源精准配置到核心科技突破和产业升级领域，避免打着科技金融旗号进行无序扩张，是整个资管行业必须坚守的原则。

回到AI资产的具体赛道，我们认为，价格会波动，情绪会反复，但估值终归要交给时间检验。我个人认为，AI革命足以比肩人类历史上的工业革命，因此我们必须高度重视对AI革命的研究与跟踪，且必须保持前瞻性。若需类比，可参考90年代互联网革命对美国股市的影响——它推动了美国股市走出一轮长达六年的牛市，其间虽有起伏，但整体上行趋势十分明显。

短期而言，我们应保持理性与耐心；长期来看，我们始终充满信心。AI作为新一轮科技革命的核心方向，其产业趋势的上升动力及其对经济社会的重塑作用才刚刚显现。中国AI产业正快速追赶全球前沿，而我们资产管理行业也必将在服务实体经济、伴随产业成长的过程中，实现自身能力与价值的提升。

作者李昇系国泰基金总经理，文为作者在CF40青年论坛双周内部研讨会第207期“AI资产估值逻辑”上所做的主题演讲。文章仅代表作者个人观点，不代表CF40及作者所在机构立场，未经许可不得转载。