【導讀】六位基金經理解讀AI產業鏈投資機會
今年以來，儲存、晶片、封測等類股行情輪番上演，AI硬體表現延續。近日華為一則關於“韜定律”的重磅消息，如一石激起千層浪。近日A股相關概念股出現明顯異動，題材熱度十足。
韜定律將帶來怎樣的產業衝擊波？AI硬體何以持續霸佔C位？下半場的投資密碼又是什麼？
為此，中國基金報記者採訪了：
上述基金經理普遍認為，韜定律是中國科技產業鏈長期自主創新能力的一次集中體現，短期對市場的影響情緒催化居多，長期有望引發範式革命。
這些基金經理認為，AI硬體成為今年市場主線，有著很強的邏輯支撐。從產業趨勢看，依然看好具備真實需求支撐、能夠持續兌現業績的AI硬體方向，但部分細分領域可能存在估值過高的風險。
韜定律是國內半導體產業發展邏輯的突破
中國基金報記者：近期華為韜定律爆火，引發廣泛關注，您怎麼理解？
李佳亮：韜定律是華為針對後摩爾時代晶片產業發展痛點提出的全新技術路線，它跳出了摩爾定律“死磕電晶體物理尺寸縮小”的傳統路徑依賴，轉而通過架構重構、邏輯折疊、垂直堆疊等創新方案壓縮晶片內部訊號傳輸時延，以此實現同等製程下的晶片性能躍升。這標誌著中國半導體從“跟跑規則”向“共創規則”實現關鍵跨越。隨著韜定律產業化推進，國內半導體全產業鏈領域將迎來全面升級，將進一步提升中國半導體在全球產業格局中的話語權。
翁子晨：韜定律本質上是中國科技產業鏈長期自主創新能力的一次集中體現。過去幾年，在外部技術封鎖和“卡脖子”壓力下，國內企業持續加大研發投入，通過工藝創新、架構最佳化和工程能力提升，不斷突破技術瓶頸。韜定律之所以引發廣泛關注，並不僅僅是因為一篇論文，更是因為它讓更多人看到了中國科技企業在先進製造領域持續追趕甚至局部突破的能力。從更深層次來看，它體現的是中國科技產業鏈長期積累形成的創新韌性，也反映出國內科技產業正在從“跟隨式發展”逐步向“自主創新”階段邁進。
房俊一：從方法論的角度看，韜定律的提出，核心關鍵並非簡單聚焦單個流程節點，把局部子環節做到極致，而是依託全域系統思維，開展升維佈局與整體統籌最佳化。韜定律對Chiplet （芯粒）技術路徑完成全維度系統化梳理，貫通電晶體、電路、晶片、系統四大層級，並制定明確可落地的執行標準，且已成為行業通用事實標準，技術要求顯著高於行業普遍水平。
楊雷：全球半導體產業在過去幾十年一直沿著摩爾定律發展，當電晶體尺寸迫近物理極限，尖端晶片生產成本指數級飆升時，半導體產業以“幾何微縮”為主要發展路徑的摩爾定律日益受到巨大挑戰。韜定律以“時間微縮”的發展思路，為全球半導體產業提供了新的發展路徑。
周建勝：韜定律是對華為以及產業內諸多應用實踐的總結歸納和昇華，這是華為對產業的一種理論貢獻，是中國自主創新的又一個里程碑。
韜定律在傳統“幾何微縮”之外提出“時間微縮”，給產業界指出了一條新的發展思路。實際上，過去這些年，國內外諸多產品的開發已經體現出韜定律的邏輯，但對於先進工藝遭受制裁的國內半導體產業鏈而言，韜定律的意義尤為重大。韜定律指明了中國半導體產業前進的方向，有望引導產業鏈齊心協力將中國半導體產業推向新的歷史高度，特別是極大縮小了與海外先進技術的差距。
龍江偉：在我來看，華為韜定律是一次中國產業的創新。過去我們常常用晶片的“製程節點”這種單一維度指標去衡量晶片的先進性，但我們看到韜定律是在製程受限情況下，通過系統性的改進提升去達到晶片的先進性。提升的方向不僅只是先進封裝測試環節，也對晶片設計、半導體裝置、材料等提出了新的要求和挑戰。這是在工程層面進行創新後對“先進性”的一次重定義，也是國內半導體產業發展邏輯的突破，不僅有望破解國內半導體“卡脖子”困境，更為全球半導體突破物理極限、實現長效發展提供了中國方案，重塑行業技術迭代與競爭格局。
短期情緒催化居多
長期有望引發範式革命
中國基金報記者：從投資角度看，韜定律對市場影響幾何？是情緒催化劑居多，還是會引發範式革命？那些鏈條最為受益？
房俊一：從產業角度來看，更多的是對摩爾定律的一種補充。傳統摩爾定律依靠縮小晶片體積、堆疊電晶體來提升性能，產業競爭長期聚焦在製程節點上。而韜定律推動行業競爭邏輯轉變，核心賽道轉向系統架構、先進封裝與全端協同。從這個產業敘事邏輯出發，對於從事架構設計和先進封裝的公司來說，角色重要性會大幅提升。在此敘事框架下，國產半導體產業會更加強化“科技自主可控”的邏輯，產業鏈上，可能較為受益的環節有：先進封裝、國產EDA、晶圓製造廠等。
李佳亮：短期來看，這已帶動A股先進封裝、EDA等相關概念股出現明顯異動，類股估值快速抬升。但必須明確，韜定律對應的完整產業生態搭建仍需多方協同，商業化落地才剛剛起步，相關技術尚未對全產業鏈的營收、利潤產生實質貢獻，當前行情的情緒屬性更為突出。若後續商業化驗證順利，技術路線得到全行業認可，韜定律將徹底重構全球半導體的競爭格局，帶來實質性的投資範式變革。
從產業鏈受益邏輯來看，從晶圓製造、先進封裝到上游核心裝置材料，再到混合鍵合、TSV工藝、高端散熱等細分環節，全產業鏈都將迎來不同程度的需求增長與價值重估。
楊雷：“韜定律”的探索，對於解決國產半導體產業的短期困境，以及對於突破全球半導體產業的摩爾定律瓶頸，都具有重要的戰略意義。回到投資視角，我們要重視這一產業變革帶來的機遇，可能包括但不限於晶圓製造、先進封裝、大算力晶片以及對應的上游供應鏈。
龍江偉：從投資層面看，短期市場已快速反應，先進封裝、晶片製造、國產裝置材料等相關受益類股迎來情緒上漲，題材熱度充足。長期來看，市場估值錨正從單一製程參數，轉向企業系統技術能力、量產落地實力與生態協同水平。後續投資需聚焦有核心技術、可落地量產的產業鏈標的，依託韜定律帶來的產業變革紅利，把握半導體國產替代的長期機會。
翁子晨：從投資角度看，我認為韜定律兼具情緒催化和產業推動雙重意義。短期來看，由於相關成果集中曝光，市場會提升對國產半導體產業鏈的關注度，對自主可控方向形成情緒催化。但從產業角度來看，韜定律並非剛剛誕生的新技術，相關理念和工藝最佳化實際上已經在產業界逐步應用，因此其影響更多體現在增強市場信心，而非立刻改變行業格局。
長期來看，真正受益的仍是具備核心技術積累和產業化能力的環節，包括半導體裝置、材料、先進封裝以及部分核心設計領域。投資者既要關注其中蘊含的長期機會，也需要警惕短期情緒推動下的過度炒作風險。
周建勝：“時間縮微”預期將推動半導體產業重估，短期情緒催化居多，但長期來看有望引發範式革命。“時間縮微”需要創新的架構設計、散熱設計、供電設計、先進封裝能力等，給產業界帶來較大挑戰，但這些挑戰本身也是機會。受益的產業鏈相對較多，其中垂直互聯加工裝置與先進封環節或有望先收益。
AI硬體成為今年市場主線
有強邏輯支撐
中國基金報記者：今年年初，很多人預期今年投資主線會由AI硬體轉向AI應用端，但實際上硬體科技一直佔據“C位”，主要原因是什麼？
房俊一：究其原因，既有基本面使然，也有資金面的抱團強化。具體來說，從產業邏輯出發，進入2026年，整個AI產業從前期的“模型訓練”到“推理落地”，大模型正在與各行各業結合，推理算力需求呈現指數級增長，直接催生了硬體的剛性需求增長。
此外，頭部雲廠商持續提高AI資本開支，更加強化了AI硬體的高景氣抬升。反觀應用端，整體呈現的商業化兌現不足現狀依然存在。不僅如此，關於軟體行業是否會因為AI的出現而被重構的負面情緒也會有所作用。最後，基金季報持倉情況顯示，硬體的佔比在提升，而軟體的相關持倉在下降。
楊雷：今年以來，AI硬體和AI應用表現都很好，只不過當下的AI應用是大模型引領，模型即應用，而不是移動網際網路時代的“應用”公司。
龍江偉：AI應用端目前仍面臨落地慢、盈利難、同質化嚴重的問題，多數場景尚處於技術試水階段，難以形成規模化營收，兌現業績周期較長，無法支撐持續行情。反觀AI硬體產業鏈邏輯更為紮實，AI算力、儲存、先進封裝等上游環節需求持續爆發，訂單飽滿、業績兌現能力強。同時，國產替代與技術迭代雙向賦能，疊加機構資金偏好確定性標的，資金持續扎堆硬體賽道。目前AI產業仍處於“先基建、後應用”的階段，硬體是AI發展的底層剛需，成為今年市場的主線有強邏輯支撐。
李佳亮：2026年以來，OpenClaw、Claude Code、Codex等智能體產品相繼落地，標誌著AI正式進化為可獨立完成工作任務的實用生產力工具，大幅提升了使用者付費意願，推動AI產業商業化進入新階段。與傳統大模型聊天場景相比，智能體完成複雜任務需消耗數十倍的Token資源。
高頻任務執行將算力轉化為穩定持續的現金流，AI應用商業模式徹底跑通。生產效率提升與綜合成本削減讓企業付費意願強烈，B端商業模式的跑通驗證了AI算力巨額資本開支的回報價值，證明相關投入為正向資產投資，推動全球開啟新一輪算力軍備競賽。在這種預期下，後續AI競爭力的比拚就又回到了比拚算力，AI硬體產業鏈將迎來確定性的長期需求增長，進入長期的通膨通道，因此硬科技一直佔據“C位”。
翁子晨：年初市場普遍認為AI應用端將成為下一階段主線，主要是因為應用場景擁有更大的想像空間和潛在使用者規模。但從實際發展情況來看，AI應用的大規模商業化落地仍需要時間驗證，而訓練端和推理端的算力需求卻在持續快速增長。無論是海外科技巨頭還是國內網際網路企業，都在持續加大資本開支建設算力基礎設施，這使得GPU、光模組、伺服器、PCB等硬體環節不斷兌現業績，形成較強的基本面支撐。未來AI應用仍有巨大成長空間，但從產業發展節奏看，硬體景氣度領先於應用爆發是較為合理的發展路徑。
周建勝：今年硬科技仍佔據核心位置，主要原因是產業仍處於大規模資本投入建設AI基礎設施、培育先進大模型的階段。AI應用端的爆發，一方面有賴於AI基礎設施的成熟完善與低成本獲取，另一方面則取決於大模型能否在諸多領域突破應用閾值。
AI硬體行情未結束
部分細分領域或存在估值過高風險
中國基金報記者：行情走到現在，AI硬體端，您還看好那些細分方向？那些領域已出現泡沫或估值過高的情形？
房俊一：探索AI硬體的細分機會，觀測供應是否緊缺以及估值是否兌現仍是較為核心的抓手。由於下游訂單和AI擴張後的潛在需求廣闊，而供給端暫無顯著技術替代，關注點依然是供給偏緊的賽道。細分來看，先進封裝、高頻寬記憶體、光模組等供需缺口長期存在，液冷、PCB等AI伺服器配套缺口也提示關注。再結合“韜定律”去考慮技術路徑替代帶來的產業新增需求，先進封裝、光模組、散熱（液冷）的潛在需求還將進一步抬升。
楊雷：AI硬體行情走到現在，各個細分方向的龍頭估值趨於合理，產業鏈緊缺方向可能部分透支了未來的收益率空間。後續超額收益機會或集中在以下方向：
第一，是算力產業鏈細分方向中，目前第一大、第二大供應商仍由台灣地區、日本、韓國主導的環節。大陸供應商憑藉研發和服務響應速度快、擴產積極性高、製造業成本優勢突出等特點，正逐步獲得從次要供應商向主要供應商轉變的機會；二是目前被海外“卡脖子”，國內有望突破核心技術瓶頸、實現自主可控的環節；三是新技術方向；四是供需瓶頸下，出現明確漲價趨勢的方向。
龍江偉：首先是光通訊。經過持續產業調研跟蹤，我們發現光模組行業整體擴產速度快、整體產能約束少，行業頭部企業資源優勢明顯，能夠穩定拿到擴產增量，且行業產能不易外流，整體業績確定性很強。在傳統光模組之外，OCS、CPO等前沿新技術方向，以及因光模組放量帶來的自動化檢測裝置的機會，也是重點關注的方向。
其次是PCB方向。隨著AI裝置持續升級，算力、光通訊裝置對PCB的高速化、精密化要求持續提升，帶動裝置更新、材料升級，行業迎來明確的結構性升級紅利。同時PCB行業擴產難度大、高度依賴場地與重型裝置，產能擴張受限，行業格局非常穩定，不容易出現無序內卷。
第三是晶圓方向。AI的演繹始終圍繞著新技術和新瓶頸環節兩個方向持續演繹，我們注意到越來越多的產品出現缺貨漲價的“通膨”現象，核心都指向產能的瓶頸。晶圓廠的價值可能還未得到充分的定價，無論是先進製程還是傳統BCD工藝等都在讓晶圓廠重新站回到AI浪潮的中心。另外，儲存晶圓廠的上市也會打開邏輯晶圓廠的估值空間。
翁子晨：從產業趨勢來看，依然看好具備真實需求支撐、能夠持續兌現業績的AI硬體方向。當前全球科技巨頭仍在加大AI資本開支，訓練和推理需求持續增長，因此GPU、ASIC晶片、光模組、高速PCB、伺服器、液冷散熱以及電源等環節仍具備較好的景氣度，這些領域也是當前AI產業鏈中最直接受益於算力擴張的方向。
不過，隨著類股持續上漲，部分細分領域的估值已經明顯抬升。未來需要更加關注企業實際業績增長與訂單兌現情況，而不能僅依賴概念和遠期預期進行定價。
周建勝：在AI硬體端，或將繼續看好海外光互聯、PCB、電力設施、散熱等細分方向，以及國產算力晶片的自主創新機會。但部分細分領域可能存在估值過高的風險，例如某些國產半導體裝置、光互聯上游的材料或裝置等。
偏向成長平衡策略
保持銳度同時儘量控制回撤
中國基金報記者：對於AI鏈，您接下來的投資思路是什麼？除了硬體端，還看好那些方向？
龍江偉：目前更偏向於成長平衡型策略，保持銳度的同時儘量控制回撤。目前我們重點關注以AI為主的產業鏈，但不押注AI某一技術方向。AI呈現出的拉動效應巨大，從算力、運力、再發散到存力、電力，目前更是延展到了CPU、模擬晶片、功率晶片等，不同環節都存在結構性機會。此外，為豐富組合彈性、最佳化收益結構，在核心AI主線外，會持續跟蹤商業航天、機器人、核聚變、創新藥等屬於高端製造主題的高潛力小眾賽道，擇機低位佈局。
翁子晨：經過過去兩年的快速上漲後，AI產業投資正在從“主題投資階段”逐步進入“產業驗證階段”。當前整體類股估值已不低，因此未來投資需要更加重視風險控制，我們更關注那些已經形成商業閉環、能夠持續創造收入和利潤增長的細分方向。
除了硬體端外，同樣看好AI應用領域未來的發展機會。雖然目前應用端整體仍處於早期階段，但企業級軟體、AI Agent、智能終端、機器人等方向已開始出現商業化落地跡象。隨著模型能力持續提升和使用成本不斷下降，未來AI價值創造有望逐步從基礎設施嚮應用層擴散。
周建勝：隨著AI模型能力的強大和持續降本，我們較為看好AI應用率先在硬體端落地開花，AI手機、AI PC、AI Car、AI可穿戴裝置等落地阻力可能較小，產業生態比較成熟，有望率先得以普及。
楊雷：當前看好AI產業鏈的投資機會，同時積極關注有超額收益的細分方向和公司。當前，繼續看好大模型和AI基礎設施產業鏈，並積極關注其他AI受益方向。 (中國基金報)