Eli Lee
新加坡银行首席投资策略师

我们认为，AI相关企业作为一个整体，在未来将会继续取得盈利增长。根据OpenRouter的资料，2026年仅仅四个月内，算力需求就已经增长了四倍，反映出实际终端业务应用的爆发。尽管增长轨迹陡峭，但目前生成式AI的普及率只达到大约50%，远低于其他革命性科技创新，比如互联网的普及率已经超过了90%。因此，我们认为AI的普及采用依然处于早期阶段，未来还会有巨大的发展空间。

半导体：AI交易从GPU扩大至AI推论受益群体，因而取得卓越表现

近几个月来，由于晶片供应链短缺，加上云端巨头的资本开支继续上调而创下新高的强劲需求支撑下，半导体推动科技股飙升至历来的高点。当初市场担心美伊战争可能破坏半导体生产的疑虑并未变成现实。

值得注意的是，随着智能体AI（Agentic AI）兴起，AI交易正从GPU扩大到特定推论式特殊应用集成电路（ASIC）、中央处理器（CPU）、记忆体、存储器和网络设备。我们的分析显示，在2022年11月30日ChatGPT发布后约半年内，GPU是当时的显著优胜者，相关股票价格增长超过一倍以上；而在2026年12月12日Claude Cowork发布（大致可被视为智能体AI的转折点）后的类似时期内，CPU、存储器和记忆体细分板块中，也出现了相关股票价值价增长超过一倍以上的情况，而GPU相关股票的增长则没那么迅猛。虽然行业GPU的需求应该还是会强劲，但现在每一次模型调用都需要用到更多协同能力、记忆体和系统级算力。根据超微半导体（AMD）的数据，CPU与GPU的比例甚至可能从1:4–8增加到高达1:1，这将为半导体格局带来颠覆性的转变。

互联网：对资本开支盈利能力的担忧有所缓解，但盈利增长需跟上半导体才能迎来重新评级

多家互联网巨头的2026年第一季业绩大致显示，云端业务收入正加速增长，积压订单也同时增加，显示算力需求继续超越现有数据中心的容量。稳健的终端用户采用率进一步得到了原生 AI销售额激增的配合，其中以Anthropic为首，其年度化收入已从2025年初的不足20亿美元，大幅跃升至2026年4月的 300 亿美元。此外，互联网企业业正透过扩展产品，从提供服务延伸到晶片销售，积极将其 AI投资转为获利。这将缓解市场之前对这些企业能否从其庞大的AI资本开支中获得盈利的担忧。然而，互联网企业的盈利增长依然落后于半导体，随着AI应用推出，若其收入收入能够跟上，则可能促成重新评级。

软件领域：在AI颠覆风险中谨慎挑选

尽管软件领域的近期盈利表现坚韧，但由于市场担忧其终端价值的脆弱性，因此估值倍数已从2025年的峰值显著下滑。这主要是因为AI加剧了竞争压力，并侵蚀了软件企业的防护能力。对于某些具脆弱性的软件企业而言，这种市场表现就有如当年互联网颠覆报业时的情况：股价在2000年代初期就开始下跌，而数年后才出现结构性的盈利衰退。我们认为，这种压力在短期内不太可能消退，因为原生AI公司公开售股上市的计划，可能导致商业应用加速推出，以此展示其在大语言模型（LLM）投资方面的获利能力。

因此，我们对软件领域抱持谨慎挑选态度。投资者应有心理准备，对于某些较为脆弱的细分领域，可能必须经历一段长时间的低迷和波动过程。我们认为网络安全领域因其防御性更强，因此能够脱颖而出，这是因为AI增加了安全风险和监管要求，从而为该行业提供了结构性助力。随着网络安全客户持续整合其开支以减少供应商数量，因此较大型的网络安全公司的受益将会更大。同时，原生AI公司可能会扮演辅助角色，而非与现有网络安全企业直接竞争。“玻璃之翼”（Project Glasswing）便是一个良好例证，科技合作伙伴在此计划中将可以优先获得Anthropic的Mythos模型（此模型擅于识别和应对软件的脆弱性）。

投资者策略：分散投资于推论领域以参与AI的下一阶段机会，并在买入点保持纪律

总体而言，我们认为AI交易扩大至AI推论受益者（即ASIC、CPU、记忆体、存储器、网络设备等）是一个正面的进展，因为这将让投资者能够参与AI的增长，又能将风险分散于更多细分领域和个别公司中。尽管如此，基于近期动力强劲，显示仓位可能已经过度扩张，因此投资者在评估AI推论受益者所提供的风险回报时，也应将其估值考虑在内。只要长期算力需求持续上升，半导体晶圆代工厂将继续成为受益者。主要互联网企业也依然具有吸引力，因为相对于半导体厂商而言，其股价表现较为落后，此外其在外部和内部AI应用的推出方面均具备增长潜力。最后，我们对软件公司应保持谨慎挑选，并且看好能同时受益于AI助力和供应商整合趋势的大型网络安全企业。