人工智能产业迎来了重磅利好政策。
近日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，目标到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。
该文件有何标志性意义？对AI产业有何影响？将衍生出怎样的投资机会？一起来看看长城久祥基金经理刘疆的最新研判~
1、《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》有何标志性意义？
刘疆：主要体现在以下三方面：
一、为人工智能产业提供了纲领性文件，具备显著的引领作用。该文件自上而下、由点及面，有助于各行各业都能找到自身的方向和定位，有助于人工智能产业更明晰、更快速、更有力地发展。
二、提出了明确的总体要求，为产业发展指明方向。文件确立了至2027、2030和2035年三阶段发展目标，推动新一代智能终端、智能体等应用逐渐全面普及，直至步入智能经济和智能社会发展新阶段。
三、清晰定义了“人工智能+”六大重点领域，无论对于产业还是投资都具备清晰的指导价值。
2、根据《意见》内容，贯穿“AI+”全产业链的核心投资逻辑有哪些？
刘疆：首先是基础设施建设保障方面，包括算力建设和统筹、模型能力发展、数据供给创新等，大规模的基础设施投资将驱动相关领域投资机会。
其次是“AI+”六大重点行动，包括+科学技术、+产业发展、+消费提质、+民生福祉、+治理能力、+全球合作，可谓包含了生产力和生产关系的方方面面。在AI的影响和应用下，这些领域将孕育广泛多元、空间巨大的投资机会。
3、《意见》提出强化8项基础支撑能力。就AI基础层而言，哪些细分方向有望直接受益？
刘疆：首先，算力作为最重要的基础设施受益明显。算力在AI产业中扮演着“卖铲人”的角色，无论是训练还是推理，随着模型能力越强、应用场景越广、使用用户越多，算力的需求将呈现爆发式增长的态势。整个算力产业链，包括算力芯片、服务器生产、光通信、PCB、液冷散热及电源等细分板块，景气度都有望快速上升。同时，随着国产算力芯片能力的持续增强，相关产业链也有望长足发展。
其次，国内模型能力有望实现显著进步。DeepSeek等模型的发布已经惊艳全球，同时国内诸多大模型在持续迭代创新，给国内人工智能产业发展提供了坚实底座，未来基于国内大模型之上的各种细分模型、应用有望蓬勃发展。
此外，数据是人工智能产业发展的重要基石，国家尤为重视大数据产业的发展，从中央到地方成立了专门的大数据部门，未来数据有望成为重要的产业。
4、《意见》强调AI应用与6大重点领域广泛深度融合。“AI+6大重点行动”中，您最关注的领域是什么，将衍生出怎样的机会？
刘疆：几大方向都值得关注。首先，“科学技术”是人工智能发展的基础推动力，二者相辅相成。其次，产业发展有望孕育重大投资机会：一方面，智能原生新模式新业态有望催生新兴的商业模式和产业企业；另一方面，人工智能对于工业、农业与服务业的升级改造，蕴含的投资机会不言而喻。再者，“消费提质”也非常值得重视：一是人工智能可创造新的场景，二是人工智能与传统消费产品的融合创造新的需求，比如智能汽车、AI手机和电脑、智能穿戴、智能家居等；三是人形、无人机、3D打印及脑机接口等领域的全新消费产品也有望成为新时代的发展引擎。
5、除AI+政策利好外，当前AI产业端有何重要进展？经过行情持续发酵，哪些AI细分领域仍存在预期差？
刘疆：一、国内外大模型持续进化迭代，智能化水平不断提升，多模态能力持续飞跃，扮演着重要的引擎角色；二、用户使用频率和Token调用量在持续爆发式增长，驱动推理算力需求大幅上升；三、在AI能力进化下，自动驾驶和无人车、无人机，人形机器人等产业有望实现大踏步发展；四、AI应用和AI终端创新层出不穷，Agent被普遍认为是AI时代新的生态，终端向来都是创新的富饶土壤。
目前，算力的投资价值正在被市场广泛认知，各个环节的投资价值被逐渐挖掘；而在应用端，未来或出现新的投资机会。
6、目前AI板块的估值情况和投资机遇如何？将采取怎样的投资策略？
刘疆：估值方面，随着投资价值被逐渐挖掘，板块的估值水平有所上升，但总体仍然处于合理范围，随着行业景气度持续上升和产业规模不断壮大，估值仍有提升空间，新的投资机会也将不断出现。
策略方面，近年来我们始终将AI视为时代最强创新主线和长期成长方向之一，持续在依循AI产业的演进发展挖掘投资机会：首先以算力为代表的基础设施已率先迎来景气爆发，我们已经在算力芯片、光通信、PCB、液冷等细分方向深度挖掘相关投资机会；随着AI基础设施建设的完善和AI能力的迭代，端侧产品、云端应用有望诞生爆品并带来全新的生态和产业链投资机会；在具身智能场景，人形机器人、无人车、无人机等受益于AI能力进化有望迎来爆发。
7、后市需要关注的行业核心因素和不确定因素还有哪些？
刘疆：值得关注的行业核心因素包括：一、大模型的迭代进步和多模态能力的发展；二、 *** 、龙头科技厂商等在人工智能和算力领域的投资和建设计划；三、算力芯片、服务器和数据中心的迭代；四、下游应用的迭代创新与落地进展。
潜在不确定因素一方面来自于技术方向的变化，另一方面来自于伦理道德、社会治理、公共安全等潜在冲突，后续发展变化值得关注。
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