中国AI投资不看贝塔看阿尔法

奥KA姆剃刀03-03

2026 年开年以来，AI 依旧是全球资本市场的核心主线，但中国 AI 板块的投资逻辑早已脱离 “普涨狂欢”。高盛最新发布的《在中国 AI 领域寻找超额收益》研报直指核心：中国 AI 并非单一的权益投资故事，板块内收益分化显著、估值与基本面差异悬殊，“阿尔法优于贝塔”才是当下布局中国 AI 的关键思路。这份研报梳理了中国 AI 万亿市值赛道的 5 大核心主题层，针对不同类型投资者量身定制了 6 套...

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的关键思路。这份研报梳理了中国 AI 万亿市值赛道的 5 大核心主题层，针对不同类型投资者量身定制了 6 套投资策略，还筛选出兼具安全边际与 AI 联动性的标的组合，为我们拨开了中国 AI 投资的迷雾。接下来，我们就深度拆解这份研报的核心观点，看清中国 AI 的真正投资机会在哪。核心前提：中国 AI 无普涨，阿尔法才是超额收益关键高盛将中国 AI 权益市场定义为涵盖 5 大核心主题层、总市值达 10 万亿美元的赛道，但这个赛道从始至终都不存在 “齐涨齐跌” 的逻辑，这也是 “阿尔法思维” 的底层依据。从收益表现来看，中国 AI 标的的 3 个月滚动收益呈现极高的离散度，分位数间收益差距显著，意味着选对标的与选错标的的收益天差地别；从基本面和估值来看，五大 AI 主题层的核心指标更是差异悬殊：基础设施板块 22-27E EPS 复合增速达 37%、25E ROE16%，半导体板块 26E 市盈率 37.1 倍、研发占比 10%，AI 模型板块资本开支占比更是高达 115%，而 AI + 板块 26E 市盈率仅 16.5 倍、估值处于历史相对低位。此外，中国 AI 标的的跨市场、跨行业、行业内收益相关性均处于低位，市场对不同标的的增长预期折现差异极大。高盛强调，即便 AI 长期故事依然向好，投资者也必须摒弃 “买赛道就赚钱” 的贝塔思维，转而通过精细化选股、择赛道、选市场，捕捉阿尔法收益。六大策略：精准匹配不同类型投资者，覆盖全投资维度高盛针对资产配置者、指数投资者、组合经理、主题投资者、基本面选股者、多空投资者六大类型，分别设计了针对性的 AI 投资策略，覆盖从基础配置到高阶操作的全维度需求，核心思路均围绕 “挖掘阿尔法” 展开。策略 1：资产配置者——A/H 股互补，A 股短期夏普比率更高A 股和港股并非二选一，而是为 AI 投资提供了不同的主题暴露度，二者形成互补格局。从标的分布来看，半导体、基础设施、算力、实体 AI等上游硬科技标的主要集中在 A 股；而AI 模型、AI + 应用类标的则更多布局在港股市场。高盛维持对 A/H 股 AI 板块的超配评级，但短期来看，由于港股以应用端为主，更易受 AI 颠覆风险的市场担忧影响，A 股的夏普比率更高，直到 AI 颠覆相关担忧消退。策略 2：指数投资者——STAR50、创业板指、恒生科技是核心标的将中国 AI 赛道映射到主流可交易指数后，高盛发现STAR50（94%）、创业板指（82%）、恒生科技指数（80%）是 AI 主题暴露度最高、布局最均衡的三大指数，远高于上证综指、A50 等传统老经济指数 35%-40% 的 AI 占比。这三大指数与中国 AI 整体市场的收益贝塔系数更高，自 “深度求索时刻” 以来的绝对收益也显著更强，是指数化布局中国 AI 的核心选择（注：AI 模型因上市历史较短，暂未在主流指数中体现）。策略 3：组合经理—— 聚焦基建、算力、半导体，三大赛道成核心在高盛定义的 5 大 AI 主题层中，基础设施、算力、半导体 / AI 模型是最值得聚焦的三大方向，相较应用端具备更强的长期竞争力和短期催化，这也是中国 AI 在全球价值链中的核心优势所在：基础设施：中国在科技制造领域的比较优势显著，叠加中国企业 “出海” 的结构性趋势，AI 基建标的有望在全球抢占市场份额，股价表现具备跨周期韧性；算力：过去两年算力基建（数据中心）标的收益居前，但当前市场焦点正从 “算力建设” 转向算力供应链瓶颈，发电、输电、储能等算力配套领域供给紧张格局凸显，中国企业在该领域占全球总市值 26%、营收 38%，具备全球话语权；半导体：半导体产业链（材料、设计、设备、制造）是中国科技自主可控的核心，也是国家政策重点支持方向，尽管过去两年半导体标的与 AI 板块整体表现持平，但持续的政策支持使其成为科技组合的战略性配置标的。高盛还通过模型测算指出，算力、基建、AI 模型板块的市场隐含增长预期，显著低于其潜在的市场规模（TAM）上行空间，存在明显的预期差。策略 4：主题投资者—— 关注 HALO 标的，老经济中的 AI 安全边际机会AI 颠覆风险的持续发酵，让市场开始重新定价 “重资产、低淘汰”（HALO）标的—— 这类标的多位于老经济板块，企业价值依托于有形资产，部分还具备高监管和高进入壁垒，AI 颠覆风险低，同时还与 AI 存在可追溯的基本面联动。高盛筛选出 30 只 HALO 标的，核心分布在材料（37%）、能源（17%）、公用事业（13%）、资本品（13%）四大板块，具备三大特征：有形资产 / 总资产比率超 65%、与 AI 组合收益相关性低于 50%、与 AI 板块存在基本面联动，且总市值均超 50 亿美元。从数据来看，这批标的平均 25-27E EPS 复合增速 37%，26E PEG 仅 1.3，自 2022 年以来虽跑输 MSCI 中国 10 个百分点，但当前 17.7 倍的远期市盈率具备安全边际，有形资产溢价有望在 AI 担忧中持续提升。代表标的包括中石油、中石化、中国广核、金风科技等。策略 5：基本面选股者—— 精选 50 只标的，覆盖 22 个 AI 细分行业高盛对旗下 “高盛精选中国 AI 组合” 进行全面升级，从 22 个 AI 相关细分行业中筛选出 50 只标的，实现对 AI 全价值链的均衡、全面布局，核心调整方向是向算力、半导体、基础设施等上游板块倾斜，并纳入新晋上市的 AI 模型企业。这份组合的筛选标准极为严苛，要求标的具备：高直接 AI 收入暴露、相对行业同行更高的 AI 资本开支和研发强度、劳动密集型成本结构。从核心数据来看，该组合：直接 AI 相关收入占比达 64%；26 年 12 个月远期市盈率 40 倍；未来 2 年一致预期盈利增速 41%；回溯表现亮眼：自 “深度求索时刻” 以来涨幅达 97%，跑赢 MSCI 中国 67 个百分点。组合标的覆盖算力电源、半导体设计、光模块、数据中心、AI 模型、人形机器人等核心赛道，代表标的包括宁德时代、中芯国际、寒武纪、科大讯飞、海康威视、隆基绿能等，是基本面选股布局 AI 的核心参考。策略 6：多空投资者—— 规避高 AI 脆弱性板块，把握多空收益AI 颠覆风险并非全市场覆盖，高盛明确了AI 脆弱性行业的五大特征，这类行业 / 标的是做空的核心方向：1）AI 相关收入暴露低；2）估值主要依托无形资产或人力资本；3）研发强度低，未拥抱 AI 新技术；4）资本开支强度低，业务模式转型慢；5）处于民营主导行业，监管保护较弱。从行业排名来看，商业服务、教育、消费品零售、家居用品等板块是 AI 脆弱性最高的领域，而晶圆制造、OSAT、半导体设备、银行等板块因 AI 收入暴露 100%、有形资产占比高、研发 / 资本开支强度大，AI 颠覆风险最低。高盛还通过百分位排名构建了行业 AI 风险评分体系，为多空投资者提供了清晰的标的筛选框架。中国 AI 的阿尔法，藏在三大方向总结高盛这份研报的核心，中国 AI 的超额收益（阿尔法）并非藏在模糊的 “赛道逻辑” 里，而是聚焦在三个明确的方向：选对市场：A 股聚焦上游硬科技（半导体、基建、算力），港股布局 AI 模型与应用，利用 A/H 股的互补性捕捉市场阿尔法；选对赛道：紧抓中国在全球 AI 价值链中的比较优势，重点布局基础设施、算力、半导体三大核心赛道，规避缺乏 AI 联动、低研发低资本开支的脆弱性行业；选对标的：要么是具备高 AI 收入暴露、高研发 / 资本开支的纯 AI 标的，要么是老经济中具备高有形资产、低 AI 颠覆风险且有 AI 联动的 HALO 标的，通过精细化选股挖掘标的阿尔法。2026 年的中国 AI 投资，早已不是 “闭着眼睛买” 的时代，贝塔红利消退，阿尔法时代来临。唯有立足中国 AI 的产业优势和市场特征，摒弃普涨思维，通过精细化、差异化布局，才能在万亿 AI 赛道中捕捉真正的超额收益。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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