夜雨聆风今天，科创50指数在早盘走低之后午盘强势翻红，截至收盘上涨2.69%；创业板指同样午后发力，一举突破4000点并创出历史新高。
以海外算力延伸的创业板和国产算力为代表的科创50，在全球AI硬件行情的带动下一路高歌猛进，不管不顾。相比之下，以中概互联网为代表的AI软件公司今年以来却表现平淡——腾讯年内下跌约23%、美团下跌15%、阿里巴巴下跌7%，整体估值处于近十年约25%分位的极低水平。
市场正在用真金白银划出一道清晰的分界线：一边是承载着AI训练与推理需求的芯片、服务器、光模块和电力基础设施；另一边则是曾被寄予厚望的AI应用层——SaaS企业、搜索引擎、电商平台和社交网络。
公开数据显示，主动偏股型基金对AI硬件板块（光模块、PCB、半导体等）的配置比例已达31.5%，超配17.7个百分点；而软件相关行业持仓已跌至历史低位，2026年第一季度传媒与计算机的持仓分别为1.0%与1.5%，处于历史低位且仍在被减仓。
从全球视角来看，软件权重较高的美国（标普500）和中国市场（上证综指）受拖累较为明显，而硬件与通信设备占比较高的日本、韩国和中国台湾则获得了显著的结构性优势。当前的AI行情，正在以极致的方式演绎：真正赚钱的不是淘金者，而是卖铲子和牛仔裤的人。
硬件与软件的割裂，根源在哪儿？
硬件与软件的割裂有着深层次的原因，其核心在于投资者对投入产出是否具备确定性。
从ChatGPT引爆AI热潮开始，市场早期关注的是大语言模型等软件板块，随后目光才逐渐转向卖铲子的硬件端。在AI浪潮早期，硬件和软件板块都表现优异。
但随着DeepSeek等技术创新大幅降低了大模型开发的进入门槛，市场上涌现出层出不穷的大模型，竞争激烈，软件公司的护城河一度遭到市场质疑。
最重要的是，AI软件在应用端对投资者的回报路径尚不明确，盈利闭环也还不够清晰。曾将AI token消耗量和云厂商AI收入增长视为货币化重要依据的逻辑链条，如今仍存疑问。豆包的收费消息已引起广泛关注，且云厂商的AI相关收入更多归于算力租赁，依赖于少数头部模型企业，终端价值创造仍需要时间。
于是，一边是各家AI软件公司大举资本开支采购硬件，一边是自身的AI盈利模式尚不清晰，导致回报兑现可能要在未来的某个时间点才会出现。而在硬件领域，持续的产品已带来了可见的收益和现金流。因此，在确定性面前，资本自然而然地选择了可见的业绩和可讲的故事。
重资本开支下的估值困境
以中概互联网为代表的软件行业处境更为特殊。它们一方面承载着大量传统业务的增长天花板——广告、电商、游戏等主业已进入成熟竞争阶段；另一方面，在AI领域的大规模投入短期内不仅未能转化为利润，反而成为估值压制因素。
此外，新崛起的AI模型公司与传统互联网公司在应用层存在直接竞争，像豆包等以非上市公司身份施加压力，进一步挤压了上市互联网公司的估值空间。
这让互联网公司陷入两难境地：不投AI，会被市场视作错过AI发展大趋势；投AI，则意味着资本支出大幅增加，影响当期业绩和现金流。
阿里巴巴和腾讯虽然在AI发展路径上各有侧重，但两家对AI的投入都十分巨大。今年三月，阿里巴巴承诺在数年内投资530亿美元，目标是提高其在云和AI领域的收入；腾讯则计划今年资本开支至少翻倍，将超过52亿美元。这些庞大的资本支出加剧了投资者对盈利压力的担忧。腾讯目前约12.5倍的市盈率处于2022年以来的最低水平，阿里巴巴约18倍的市盈率也远低于亚马逊的25倍。
历史回顾：硬件先行，软件接棒
回顾历史，历次科技革命往往由硬件突破引发，早期硬件涨幅最为剧烈，随后软件应用逐步接棒。
在PC与互联网革命中，以IBM的PC兼容机架构为起点，半导体、路由器等硬件设备不断革新，为互联网基础设施的搭建奠定了根基。其中网络设备制造商思科扮演了绝对龙头角色，其股价在整个90年代累计上涨超过1000倍。随着PC硬件渗透率的快速提升，操作系统和应用软件的市场空间被打开——1996年至2000年间，微软股价最大涨幅达1089%，甲骨文涨幅达810%。
移动互联网时代，苹果和安卓等智能终端产业链首先爆发，苹果股价五年内上涨5倍，硬件基础设施先行铺设，软件应用层的商业变现逻辑尚在酝酿之中。随着智能手机渗透率到达高点，应用生态逐渐崭露头角——手机游戏、网约车、餐饮团购等商业模式层出不穷，移动互联网全面重塑传统行业，谷歌的市值也在这个阶段超越了苹果。
软件的机会，可能在拐点到来之前
从上述历史经验来看，目前硬件的上涨并不是这轮科技行情的终点。能撑起一轮完整科技行情的，必然是硬件与软件的良性互动、形成闭环。毕竟，如果长期挖不到金子，铲子和牛仔裤最终也卖不出去；终端如果始终无法变现，谁还会继续投资算力硬件？
值得关注的是，今年已有Anthropic等软件企业开始摸索出商业闭环模式——它们抛弃了传统厂商的订阅模式，改为按量付费，撬动了指数级的增长。而且，Claude产品已被集成到Salesforce Slack、Google Workspace等企业软件工具中，以协作而非替代的方式运行。一旦AI软件在各行业实现实质性赋能，整个软件板块可能迎来系统性重估。
与此同时，随着AI普及和生产力提升，越来越多的人使用AI软件辅助决策和提升效率，背后的token消耗成本肯定不会一直由模型厂商承担。豆包已开始试点付费机制，通过消费者分层来实现商业闭环。虽然这个过程可能需要时间，但与互联网模式一样——一旦用户养成了使用习惯，后续就将进入收益兑现期。
当前硬件与软件的分裂局面，正是AI产业从野蛮生长走向成熟分化的必经阶段。真正的投资机会，在于洞察周期的位置，以及那些尚未被市场完全定价的未来变量。在AI硬件猛涨的阶段，或许可以适当把目光转向软件端。关注AI应用的收入增速何时反超投资增速、资本支出增速何时见顶？这两个信号，可能就是软件开启"印钞机"模式的时刻。
