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在AI产业投资领域，市场热度并未长期集中於单一环节。 自ChatGPT推动市场重新认识人工智慧以来，资本最初集中关注于以Nvidia为代表的算力与晶元板块，随后逐步转向Microsoft等云平台与软件生态，并进一步扩散至Agent、机器人、智能驾驶等应用落地方向。 热点的持续切换表明，AI并非由某一个单独赛道支撑的短期主题，而是一个由硬件、软件、应用共同构成、内部不断传导的新兴产业体系。

AI硬件：AI能力释放的基础底座

AI硬件位于产业链上游，承担的是计算、存储、网路传输和能源保障的职责，是模型训练、推理部署以及终端智慧化落地的物理基础。 无论是大模型训练，还是企业侧和终端侧的即时推理，本质上都要建立在足够稳定、可扩展的硬件系统之上。

从市场关注的热点看，硬件层最核心的公司包括Nvidia、AMD、Broadcom，以及围绕伺服器、存储、光通信和先进封装展开的一系列基础设施厂商。 Nvidia的GPU和CUDA生态仍是当前AI训练和推理体系中的核心基础设施，AMD则在AI加速晶元市场持续推进替代能力，Broadcom的重要性更多体现在高速互联、定制化晶元和数据中心网路环节。

（数据来源：华夏基金（香港），2026年4月27日）

AI软件：连接算力资源与应用场景的中枢层

AI软件位于产业链中游，其核心作用是把底层硬件资源组织成可调用、可开发、可部署、可运营的能力。 它既包括基础模型、训练和推理框架，也包括云平台、开发工具链、模型管理和安全治理。 因此，AI软件是AI从技术能力走向产业能力的关键桥梁。

对应到市场热点，这一层主要聚焦于 Microsoft、Amazon 和国内的阿里巴巴。 Microsoft 的核心优势在于 Azure 云平台与Copilot 产品矩阵，使其成为连接模型、云和办公应用的重要枢纽; Amazon 则依托 AWS 在企业云基础设施上的深厚积累，承接 AI 开发、训练、部署和推理需求，在企业级 AI 服务体系中占据重要位置; 阿里巴巴的代表性在于阿里云与通义千问模型体系的结合，其一端连接模型能力，另一端连接企业客户和产业场景，是国内 AI 平台层的重要参与者。

（数据来源：华夏基金（香港），2026年4月27日）

AI应用：AI商业价值的最终兑现端

AI应用位于产业链下游，是AI能力真正进入企业经营流程和消费者场景的环节，也是技术价值最终转化为收入、利润和使用者黏性的地方。 无论是智慧办公、代码辅助，还是机器人、智慧驾驶，本质上都是把通用模型能力与具体场景需求结合起来，形成可量化的效率提升、成本优化或产品创新。

对应到资本市场上看，应用层当前较具代表性的公司包括Tesla、比亚迪和Salesforce。 Tesla体现AI在智能驾驶和整车软件架构中的深化应用，其看点在于AI如何持续提升车辆的功能边界与用户体验; 比亚迪则体现AI能力与制造体系、产品矩阵及终端场景结合的路径，反映的是智慧化在大规模产业化中的落地能力; Salesforce则代表企业级AI应用的另一种典型形态，即把生成式AI和智慧体能力嵌入CRM、销售、行销和客服工作流之中，使AI从单一工具升级为企业流程中的生产力元件。

（数据来源：华夏基金（香港），2026年4月27日）

产业链之间相互牵引，存在上涨周期错位

（AI硬件产业代表性股票近五年价格走势，数据来源：Bloomberg，2021年4月27日至2026年4月27日）

（AI软件产业代表性股票近五年价格走势，数据来源：Bloomberg，2021年4月27日至2026年4月27日）

（AI应用产业代表性股票近五年价格走势，数据来源：Bloomberg，2021年4月27日至2026年4月27日）

从代表性公司股票的近五年走势看，AI产业链各环节并未呈现同步上涨，而是表现出明显的上涨周期错位。 其中，硬件层整体弹性最强，反映出市场对算力扩张、晶元升级和数据中心建设的定价更为直接; 软件层的走势相对更稳定，体现出平台生态、云服务能力和企业级AI预期的持续抬升; 应用层股价变动的分化更为明显，这既与各自AI商业化节奏不同有关，也与应用层企业原有主业交织影响有关。

这一差异表明，AI产业链不同环节在资本市场中的映射并不一致：上游更容易受到算力投入和基础设施扩张驱动，中游更多体现平台能力和生态预期的持续抬升，下游则更受商业化兑现节奏及公司原有主业因素影响。

中美在产业链上的侧重，带来地域性上涨周期错位

（中美AI指数近五年价格走势，数据来源：Bloomberg，2021年4月27日至2026年4月27日） 

类似的错位不仅存在于产业链上下游，也体现在中美两大AI市场的行情轮动中。 正如上图中三只核心指数的走势所示，代表全球顶尖算力与基础大模型生态的美股AI主题指数（红线），自2023年以来凭借底层技术突破率先开启了长牛走势，享受了“算力先行”的AI弹性增长。 然而，底层技术向制造与应用端的传导存在时间差，这恰恰为中国市场积蓄了爆发后劲。 代表国产算力与广阔应用生态的A股AI主题指数（蓝线）依托完备的硬件制造体系与海量的C端场景迅速承接，在技术追赶、产业链扩容与商业大面积落地阶段，展现出深厚的向上动能。

因此，中美AI资产的定价节奏形成了发展视窗的错位与互补：美国市场的弹性增长优势更多体现于硬件突破与底层技术，而中国市场的持续深厚动能则更集中于制造链扩张、产业升级与规模化应用落地。 两者在全球AI产业链中各有侧重，共同构成了完整的产业演进逻辑。

全产业链、多地域配置的意义

回看AI产业投资，追热点的策略往往难以持续：若只押注算力，容易忽视未来价值向平台与应用迁移的趋势; 若只押注应用，又可能错过基础设施和底层硬件的高弹性潜在增长机会。 全产业链配置的意义，恰恰在于它更贴合AI真实的运行逻辑——硬件提供基础，软体完成组织，应用实现价值兑现，任何一层都难以长期脱离其他层级独立存在。

多地域配置的意义，则在于主动覆盖不同市场的优势。 美国在前沿技术、平台生态和资本定价方面具备较强积累，中国则在制造能力、产业场景和规模化落地效率上展现出突出优势; 二者放在同一框架内观察，看到的是互补而非替代。 在全球竞争和地缘不确定性上升的背景下，全产业链、多地域配置，比单一区域或单一环节投资更有优势，因为它抓住的不是一时的热点切换，而是AI价值在不同层级、不同市场之间迁移的长期规律。

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数据来源：华夏基金（香港），2026年4月27日

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A股涨势解码：经济数据驱动叠加多重利好催化

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华夏基金香港 04-28 11:59

今年4月以来，A股市场强势回暖， 据2026年4月24日财联社报导，沪深两市合计成交额连续第13个交易日突破2万亿人民币。 相比2025年沪深两市1.7万亿的日均成交额水准，量价齐升态势明显：沪深300同日收报4,769点，较今年3月23日的年内低点上涨7.95%[1]。 回顾此轮上涨，资金面并非唯一驱动因素，一季度国民经济的良好开局与多重利好事件同样起到了关键的催化作用。

沪深300指数2026年价格走势图，数据来源：Bloomberg，2026年1月5日至2026年4月24日

一季度经济数据的集中披露，为本轮行情提供了扎实的基本面底气。 其中最受关注的是PPI由负转正——这一指标结束了长达数月的负值区间，标志著工业企业盈利压力的实质性缓解，制造业板块的估值逻辑得到修复。 与此同时，出口数据保持韧性，一季度GDP增速回暖，内外需“双轮”初现协同效应，市场对中国经济复苏可持续性的信心因此回升。

（图片来源：国家统计局，2026年4月16日）

图片来源：国家统计局，2026年4月16日

在基本面回暖的土壤上，近期多个热点事件接连催化市场涨势。 科技板块方面，4月19日北京亦庄人形机器人半程马拉松成功举行，冠军机器人“闪电”以50分26秒打破人类男子半马世界纪录（57分20秒），技术突破引发全球关注。 与此同时，DeepSeek-V4模型正式发布并开源，其在Agent能力、世界知识和推理性能上实现国内与开源领域的领先，将进一步强化了市场对国产大模型及AI产业链景气度的预期楼市方面，2026年3月份一线城市商品住宅销售价格环比上涨，高盛、摩根大通等多家国际投行陆续对中国房地产市场释放积极信号，普遍看好一线城市楼市的修复前景。 货币政策方面，央行近期继续释放宽松倾向信号，市场对降准降息的预期升温，推升权益资产吸引力，资金加速向A股市场转移。 多重利好接连催化，与基本面改善形成共振，助推A股本轮上涨。

当然，行情的持续性仍有赖于多重条件的兑现。 投资者亦需关注潜在风险：政策落地节奏若低于预期、外部贸易环境若出现反复，或将对市场情绪形成扰动。 基本面与催化剂的共振暂时成立，而A股能否将短期涨势转化为中期趋势，或将取决于接下来政策执行与经济数据的持续验证。

（附表：沪深300指数历史价格与回报率，数据来源：Bloomberg。 2021年4月23日至2026年4月24日）

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关于华夏港美人工智慧ETF的重要事项

投资涉及风险，包括损失本金。 过往表现并不代表未来业绩。 投资华夏港美人工智慧ETF（「本基金」）前，投资者应参阅基金章程及产品资料概要，包括细阅风险因素。 阁下不应仅依赖本资料作出投资决定。 请注意：

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报告时间：2026年4月28日

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