9月12日，由南方财经全媒体集团指导，21世纪经济报道主办、浦发银行联合主办的“2026资产管理年会”在上海隆重举办。本届年会聚焦“AI浪潮与大资管高质量发展”。

　　在平行主题论坛二发表主旨演讲时，鹏华基金研究部总经理孟昊从买方视角分享了对AI产业的观察。他认为，当前AI产业正处于“强现实、弱预期”阶段。需提防持续高投入与收入增长之间的阶段性缺口带来的股市波动，应对之道是用“立体跟踪”研究AI。

　　强现实、弱预期：下一个应用场景在哪？

　　孟昊解释，强现实体现在算力投资上，英伟达、博通、台积电等海外算力公司季报业绩均高速增长；海外云厂商已披露的累计未执行订单合计已达两万多亿美元，AI需求真实存在，商业模型已经跑通。弱预期则在于，编程（coding）应用场景已被充分预期，其市场天花板约在万亿美元量级。但下一个应用场景尚不清晰，目前可能的方向包括B端垂类智能体（金融、法律、医疗）、C端端侧应用（手机、物联网），以及想象空间最大的具身智能。

　　弱预期的另一担忧是云厂商的现金流。据测算，2027年几大云厂商资本开支合计将达1.2万亿美元，自有现金流将无法再覆盖资本开支，缺口需靠融资弥补；而债券市场已出现微妙负面反馈，覆盖倍数和价格端均反映出对AI远期持续高投入的担忧。

　　若编程（coding）和办公的变现斜率放缓，模型变现进入青黄不接，资本开支迈向万亿级别之后，短期或难以匹配大型云厂商的自由现金流。

　　AI类似2021年中的新能源，上游涨价，警惕叙事顶错位

　　以新能源产业为参照，孟昊判断，当前AI产业的定位类似于2021年年中的新能源，二者均遵循“需求非线性爆发—中游景气—上游供需缺口—缺口环节量价齐升—股价领先现货见顶”的周期成长投资框架。2023年AI需求爆发带动中游算力投资高景气，2025年和2026年上半年相关上游原材料价格出现大幅上涨。

　　但AI产业和新能源产业有三点不同：一是供给端，新能源产品偏同质化、标准品，而AI的很多材料环节（存储、电子布等）有持续升级的逻辑，伴随产品迭代，供需缺口的持续时间会更长；二是需求天花板，新能源是存量渗透替代，渗透率过半后天然放缓，而AI是“供给创造需求”、横向渗透各行各业，天花板高很多；三是见顶之锚不同，新能源看价格与供需拐点，AI不光要考虑供需的问题，还要跟踪“叙事的空间顶”，模型能力提升可能带来需求的二次打开。

　　展望未来，孟昊强调两点：一是模型迭代和能力提升并未停滞，规模定律仍然有效。当前模型参数仅为万亿级，而人类神经元突触达百万亿级，加大参数仍能让模型更智能；二是RSI（递归自我学习，即“模型训练模型”）将把训练从一次性发布推向永续竞赛，届时算力投资将大幅增加。渗透路径上，模型正从编程等标准化场景，向法律、商业、金融、咨询等非标准化场景延伸；从工具属性向组织属性的工作场景渗透。

　　“AI叙事没有问题，还在沿着既往的产业路径发展和延续。”孟昊表示，需要提防的风险是持续高投入与收入增长之间的阶段性缺口带来的股市波动，应对之道是用“立体跟踪”研究AI产业，以短端视角跟踪算力硬件公司业绩，以中端视角研究融资市场对AI的定价，以远期视角跟踪模型能力及其创造的新应用场景。“对于权益投资来讲，做好AI产业投资或仍然是主要的胜负手。”孟昊说。