聰明的錢丨AI產業化狂飆！科創板如何鎖定硬科技「黃金賽道」？

作者 |閆奕帆

編輯 |黃繹達

在科技快速迭代的時代背景下，人工智能正逐步從實驗室向應用領域加速滲透，科創板作為中國培育硬科技企業的「前沿試驗田」，憑藉其對科技創新企業的孵化與支持，成爲了資本市場的焦點，近期更是吸引了眾多投資者的目光。在AI概念熱潮之下，如何精準辨明真正具備潛力的投資風口，已然成為投資者亟需解決的核心議題。

6月25日，36氪攜手博時基金管理有限公司投資者關係部首席培訓官洪露娉和指數與量化部基金經理李慶陽進行了專場直播，共同分析科技版新機遇。

AI臨界突破與科創板波動解析

當前的AI市場正處於技術迭代的關鍵臨界點，OpenAI即將發佈的GPT-5有望在多模態理解與實時學習能力上實現突破，推動AI從「推理」邁向「行動」，並刺激算力需求出現井噴式增長。政策面的利好也在持續釋放，特別是在「人工智能+」政策助推與硬件創新的雙重加持下，驅動各行業的智能化轉型加速深化。

然而，二級市場方面，AI板塊在進入財報季后波動加劇，進入短期震盪階段，主要是受美國關税政策等外部因素影響，疊加資金短期呈現向創新葯等領域傾斜的緣故，AI板塊的后續增長動能重啟或需重大事件催化。

科創板近期的顯著波動，本質上是市場情緒與長期邏輯的博弈。以資金面為觀察窗口，AI板塊固有的高彈性特徵使其對資金流向極為敏感，隨着傳統行業的熱點擴散，高股息資產近年來長期保持對資金的強吸引力，都是加劇近期科技股調整的主要原因。科技金融15條等政策的出臺雖利好長期，但也引發了部分預期透支。

但需要明確的是，支撐科創板長期走強的核心驅動因素並未動搖，即半導體、AI、機器人等硬科技領域的國產化替代仍在持續推進。國家半導體產業基金、AI專項規劃等政策紅利持續加碼，疊加科創板ETF的擴容，為科技行業的發展構築起了堅實的支撐。

所以，當前的市場波動更多反映了對流動性收緊的短期擔憂，在硬科技自主化主線未變的背景下，短期的調整反而可能為長期配置創造機遇。

政策賦能：重塑硬科技生態

科創板「1+6」新政通過設立科創成長層，系統性重構了硬科技企業的成長生態。在融資端，建立了老股東定向增資機制，並將第五套上市標準擴展至AI、商業航天等前沿領域，有效破解了科技企業研發資金可能斷檔的難題。估值邏輯方面，引入專業機構審覈參考重塑估值錨點，IPO預審機制允許祕密遞交材料，有力保護了企業的核心技術安全。

產業生態建設上，則致力於提升研發成果轉化效率，優化再融資與併購重組規則，推動企業從依賴外部「輸血」向增強自身「造血」能力轉變。風險控制維度，新政在保持市場包容性的同時強化投資者保護，強制要求未盈利企業充分披露風險，並建立利益輸送「黑名單」制度。此輪改革標誌着資本市場對科技企業的價值判斷正從單純的「盈利確定性」轉向更重視「技術稀缺性」，持續強化企業的核心競爭力。

全球AI競賽白熱化背景下，國內企業面臨"危中有機"的複雜局面，技術封鎖的壓力倒逼算力、芯片等核心領域加速自主替代進程。政策助力科創板構建的全周期支持體系形成護城河，AI企業正探索的差異化路徑包括：DeepSeek等模型以更低訓練成本提升算法效率，同時工業機器人安裝量、自動駕駛、醫療AI等垂直場景的商業化進度實現了全球領先。這種"成本控制+場景深耕"模式，使國內企業在細分領域具備培育隱形冠軍的潛力，有望通過把握國產替代窗口期開闢國際競爭新路徑。

科創板掘金：解碼新估值與新賽道

如何估值科創板企業，則需突破傳統的PE/PB估值框架，建立動態的估值體系。初創期應聚焦其專利壁壘的深度與廣度，成長期需重點關注營收增速與訂單滯銷率等指標，成熟期則應考察其研發轉化效率與現金流狀況。技術壁壘可通過研發費用佔比等量化指標衡量，政策支持力度需結合產業基金投入等多維度分析，而場景落地速度則關乎商業化的實質進展。

總的來看，當前科創板估值呈現明顯的結構性分化，雖然靜態估值（如PE）水平不低，但整體上有較高成長性為其支撐。

AI產業鏈目前處於高研發投入階段，盈利周期相對滯后，未來估值支撐主要來自三個方面：持續的政策賦能、AI應用滲透率的加速提升、科創板指數擴容對市場結構的優化。壓制因素則包括對流動性變化的高度敏感、業績兑現壓力以及潛在的海外製裁風險。因此，在策略層面，投資者需以「資本耐心」換取潛在的「技術複利」。

在新興賽道佈局方面，多個領域展現活力：生物醫藥憑藉細胞/基因療法的臨牀突破與高端醫療設備國產替代空間的打開迎來機遇;商業航天受益於低軌衞星「先登先佔」的資源稀缺性而爆發，可複用火箭技術正推動發射成本大幅降低;低空經濟隨着載人飛行器試點與無人機物流規模化正走向現實;新材料領域則通過新能源電池迭代、半導體光刻膠國產化等構建堅實的產業基礎。這些賽道兼具技術稀缺性與強政策支持，有望接力AI成為市場新熱點。

產業化提速：從芯片替代到場景落地

AI細分領域的競爭格局已出現明顯分化。在芯片設計環節，頭部企業正憑藉「算力+能效」雙標準確立領先優勢，大模型算法技術已接近國際頂尖水平，並通過B端服務實現商業化變現。國產芯片替代系統性支撐AI產業是核心的投資邏輯，同時在安全自主層面，自研芯片應規避供應鏈斷供的風險。

而AI應用端仍處混沌期，碎片化需求導致盈利模式不穩定，工具鏈環節因開源生態薄弱制約產業化效率。行業將經歷"硬件標準化-算法分層化-應用頭部化"的洗牌，投資者可優先聚焦競爭格局相對清晰的硬件與算法環節，同時緊密跟蹤應用端的邊際變化。

產業協同方面，阿里、騰訊等巨頭推出算力租賃服務，顯著降低了中小企業應用門檻；邊緣AI芯片年增速高達45%，有力推動了場景落地。這種替代並非簡單的技術替換，而是一場生態重構的革命，助力中國從算力進口國向規則制定者角色轉變。

AI驅動下的商業模式閉環正在多個領域逐步成型：醫療健康領域，AI診斷與藥物研發形成「技術-付費-數據」的良性循環；製造業中，工業質檢高達99.8%的準確率帶來單條產線年省千萬元的成本效益，形成剛性驅動；金融業依託AI風控與監管科技協同，構建起可持續發展路徑；教育領域則通過「硬件+會員」模式在素質教育與職業教育中開闢新場景。

這些行業的共性在於需求剛性、政策導向明確、投資回報可量化，因此成為AI商業化的先鋒陣地。

風險與機遇並存：科創板AI配置方略

傳統行業與科創板AI呈現鮮明風險收益分化：前者受宏觀經濟周期主導，波動率約20%且現金流穩定，適合防禦型投資者；后者波動率達40%，盈利滯后但由技術突破驅動，適配能承擔風險的成長型投資者。

商業衞星產業作為戰略級賽道，憑藉低軌衞星資源稀缺性、可複用火箭大幅降本、手機直連衞星等新興場景的爆發，展現出巨大潛力。跟蹤中證衞星產業指數，可押注中國從「試驗星」向「全球組網」的跨越，具備顯著的長期配置價值。

在投資策略上，風險偏好較高的投資者可通過配置科創板AI指數基金捕捉行業整體紅利。投資個股時，風險防範需貫穿投資全程，警惕脱離基本面的概念炒作，重點關注企業的專利數量、訂單可追溯性及估值匹配度，通過資產分散配置與長期視角應對高波動特性。只有深刻理解科創板「技術創新驅動」的本質邏輯，方能在產業變革的大潮中把握時代賦予的紅利。

而相對保守的投資者則可採用「核心+衞星」配置策略，即核心資產配置高股息股票或債券以穩定現金流，「衞星」倉位可搭配黃金等與股市相關性低的資產，同時預留10%-20%現金用於把握震盪市中的補倉機會，在波動較大的震盪市中，採用定投或網格交易策略有助於規避擇時風險。

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