夜雨聆风
26年大A的人工智能股怎么买?高盛最新逻辑下,真正值得买的不是,而是这3类票
前言｜这不是一篇“追热点”的文章
如果你最近一直在看 A股人工智能板块，或者在算力、软件、AI应用这些股票之间来回切换，心里大概率都会反复纠结几个问题：
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AI行情是不是已经走到“后半段”了？
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为什么很多AI软件股，业绩跟不上，估值却越来越难给？
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真正“值得买、能拿得住”的AI股票，到底应该怎么选？
这组文章，正是围绕这些问题写的。
这是一个五篇连载系列：
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第1篇（本文）：从宏观与产业结构出发，解释2026年A股AI投资的底层逻辑正在发生什么变化
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第2–5篇：分别聚焦 工业富联、昆仑万维、中际旭创、新易盛 四家A股公司，用同一套逻辑框架拆清楚：它们各自赚的是什么钱？壁垒在哪里？适合什么类型的投资者？
本系列内容，基于：
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对高盛、花旗等多份最新海外投行研报的系统阅读
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公司基本面、财务结构数据分析
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AI产业链上下游与A股实际情况的行业综合分析
目标不是制造情绪，而是帮你把AI股“怎么买、买什么、为什么买”分析清楚。
另外，之所以决定系统写这一组文章，还有一个现实背景。
20天之前，我在美股市场按照这套逻辑框架，对部分AI相关标的（英伟达、美光、朗美通等）进行了配置。结果比我预期的要顺畅——走势并不是情绪驱动，而是和订单、资本开支节奏高度相关。
这让我开始重新思考一个问题：
如果这套框架在全球资本市场正在被验证，那它是否同样适用于A股的人工智能板块？
A股的结构、投资者情绪、产业链位置当然不同，但产业逻辑本身并不分国界。
更重要的是，AI并不是一天两天的行情，它正在成为未来多年资本投入和产业升级的核心方向。不去研究AI股，并不会让行情波动消失，只会让自己在宏观波动中更被动。
所以，与其停留在抽象的宏观判断，不如把这套框架完整拆开——看看在A股市场，基于产业链、盈利模式、数据指标分析，哪些人工智能公司真正符合“重资产、低过时性”的特征，哪些则更接近高波动的应用赔率票。
这篇文章，算是一次系统梳理。后面的几篇个股分析，则是具体落地验证。
一、先说结论：2026年的AI投资，正在发生一次“范式转移”
很多投资者还停留在一个旧认知里：
AI = 软件 = 轻资产 = 高估值
但高盛在其最新策略报告《Strategy Matters：The HALO Effect – Heavy Assets, Low Obsolescence》给出了一个非常清晰、但可能让很多人不舒服的判断：
AI时代的中后段，市场的领导权，正在从“轻资产”重新转回“重资产”。
这不是情绪判断，而是基于三件正在同时发生的事情：
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全球真实利率维持高位
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地缘政治与供应链碎片化
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AI把最“轻”的公司，逼成了历史级别的资本支出机器
高盛给这套新逻辑，起了一个名字：
HALO效应（Heavy Assets, Low Obsolescence）——重资产 + 低过时性
二、什么是HALO？一个通俗易懂的解释框架
1 Heavy Assets：重资产，不再是贬义词
在过去十多年里，资本市场对“重资产”并不友好。
原因很简单：
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投入大
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回收慢
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折旧高
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看起来“笨重、不性感”
但高盛指出，在高利率 + 高不确定性环境下，真正稀缺的，反而是难以复制的实体资产。
这些资产的壁垒来自于：
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极高的资本门槛
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严格监管
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长建设周期
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精密工程与系统集成能力
一句话总结就是：
不是你想做就能做，不是有PPT就能做。
2 Low Obsolescence：不容易被AI“干掉”的资产
AI最擅长干什么？
降低信息处理成本，压缩中间环节，削弱差异化。
这恰恰是很多软件、IT服务公司最危险的地方。
而HALO资产的第二个关键词是：低过时性。
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电网不会因为AI升级就没用
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数据中心、服务器、光互联不会一年就被淘汰
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高速传输、算力交付能力反而会被反复叠加使用
这类资产的特点是：
技术在进步，但资产本身的经济寿命很长。
三、数据不会骗人：HALO资产，已经在跑赢市场
高盛并不是只讲概念。
他们跟踪了两组资产组合：
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结果很直接：
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自2025年以来
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资本密集型组合 跑赢轻资产组合约 35%
更值得注意的是第二点：估值体系的变化
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这不是轻资产暴跌，而是重资产被系统性重估。
四、AI带来的“双重冲击”：很多人只看到了上半场
高盛对AI的判断，非常关键的一点在于：
AI对市场造成的是“双重冲击”。
（一）对软件与应用的冲击：护城河在变浅
AI降低了：
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编码成本
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内容生成成本
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信息整合成本
结果是：
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软件差异化更难维持
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利润率面临长期压力
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终值假设被重新审视
这并不是说“软件没机会”，而是说——
“好故事”变多了，但“好商业模型”变少了。
（二）对基础设施的冲击：资本开支进入史诗级周期
最讽刺的一点是：
AI最成功的公司，正在变成历史上最“烧钱”的公司。
高盛统计的五大超大规模云厂商：
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也就是说：
2026年一年，可能干完“AI时代前”所有的总投资。
这些钱，会流向哪里？
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AI服务器
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高速互联
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光模块
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数据中心
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电力、散热、网络设备
这不是概念，这是订单。
五、放到A股：2026年AI，真正“值得研究”的三条主线
结合HALO逻辑与A股现实，可以把AI股票分成三类：
第一类：算力与服务器交付（确定性最高）
特征：
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重资产
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拼交付能力
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拼良率、效率、规模
关键词：
订单 → 产能 → 利润率
代表方向：
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AI服务器整机
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代工与系统集成
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液冷、电源、结构件
第二类：高速互联与光模块（弹性最大）
特征：
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技术代际升级驱动
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带宽需求线性增长
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产品结构决定利润弹性
关键词：
代际切换 → 高端占比 → 毛利变化
第三类：AI应用（分化最严重）
特征：
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用户数≠盈利
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商业化路径是关键
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算力成本决定天花板
关键词：
付费能力 → 现金流 → 成本控制
六、一个很多股民容易踩的坑
把“AI概念热度”，当成“盈利确定性”。
在AI早期，这个错误没那么致命。但在2026年前后，这个差异会被迅速放大。
HALO逻辑本质上告诉我们：
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市场正在奖励“能把钱变成资产，再把资产变成现金流”的公司
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而不是“故事讲得最性感的公司”
七、给A股投资者的一个实用框架
判断一只AI股是否“值得买”，可以问四个问题：
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它的收入，是否直接绑定AI资本开支？
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资产是否难以复制？有没有工程或规模壁垒？
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盈利是靠放量、提效，还是靠补贴与投放？
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技术升级，是延长资产寿命，还是缩短？
如果四个问题中，有三个答案是“确定性”，那它至少值得你长期跟踪。
八、写在最后：AI投资，正在从“想象力竞赛”回到“结构判断”
很多人沉迷于K线的细小波动，却忽略了更大的变量。
真正决定回报的，从来不是：
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你追没追到某一根涨停而是：
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你站没站对产业结构变化的方向
2026年的AI行情，不是终点，但一定是一个分水岭。
轻资产不再天然高估，重资产不再天然低估。
接下来的四篇文章，我会用同一套HALO框架，分别拆解4只A股：
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工业富联：AI服务器里的“交付型巨头”
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昆仑万维：AI应用的赔率与陷阱
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中际旭创、新易盛：光模块赛道的确定性与弹性差异
不站队，不喊单，只理性科学分析。
如果你真想在A股里把AI股买明白，这组文章，值得一篇一篇看完。
注：本文为原创内容，所有观点基于个人研究及相关数据分析，仅供参考，不构成任何投资建议。若您在阅读中希望进一步探讨相关问题，欢迎与作者交流（微信：13042187766），也欢迎您关注、转发、赞赏，谢谢！