算力硬件和AI应用的分歧

元旦前大A下跌，元旦期间港股惯性抬升等待节后南下资金接盘，比较有趣的是美股，节前最后一天收跌，1月2日算力硬件大涨，但mega 7和ai 应用走弱，在算力硬件众多利好催化下最后纳指还是以下跌收盘。

你说这市场差吧，1月2日恒科大涨，晚上中概股大涨，美股费城半导体指数大涨；你说这市场好吧，节前怂的一批，1月2日纳指也走的很废。

但综合节前、节中的走势来看，恒科肯定是等着南下资金接盘，至于接得住还是接不住只能今天走走看看。美股科技股作为AI情绪的源头，1月2日的表现更现实，存量资金调仓，从mega 7（大型科技股）调到中小市值，从应用调到硬件。如果有增量资金，纳指不至于跟费半走反向。

所以我还是保持震荡的交易策略不变，而且节前已经有不少算力链的高增长低估值的公司回调了20%左右了，海外存储已经新高，涨价催化持续不断，下跌的时候慢慢买入我觉得是赔率和胜率都比较高的策略。

核心原因还是我觉得算力的需求仍然是被低估的，除了已经落地的聊天机器人、AI编程和AI视频这三个AI应用场景以外，2026年谷歌、meta、字节、阿里和腾讯都有可能落地AI agent应用（具体形态类似于meta最近收购的manus，也可以参考豆包手机的视频），AI agent会拉动活跃用户、付费用户快速上升，并且消耗大量算力。

关于1月2日的美股，资金从应用出逃，疯狂的流入算力，这引发了一个分歧——算力硬件 vs AI应用。

我仔细地思考了这个问题，我觉得从源头来说，这个分歧就是错误的。

算力硬件和AI应用其实没有分歧，AI应用的用户、收入一直都是与算力同步“暴涨”。大家经常有“算力很火热，AI应用很冷”的感觉，其实是被互联网公司、应用公司股价、估值和走势弱于硬件股的表面现象影响了。

一方面，AI已经落地的三个应用场景，chatbot、AI coding和AI视频的用户、收入同比和环比都是持续上升，另一方面很多细分的领域，AI玩具，AI agent，产业使用的AI渗透率和收入也在快速增长，同时疯狂的消耗着算力。

相应的各种“纯血”AI公司的收入都是同比翻倍甚至几倍的增长。

拿端侧硬件举例，很多人觉得端侧偏应用所以涨不起来，以此来证明算力和应用的矛盾。但其实端侧硬件中，AI眼镜的行业增速预期是100%，并不是AI端侧应用不行，而是除了AI以外的传统科技消费品增速不行。

再看软件，如果拿掉传统的云、广告这些收入，但看AI带来的收入，哪个应用公司不是几倍的增速？

算力硬件和AI应用其实不存在分歧。软件公司增速低于硬件公司是因为其AI业务的纯度不够，或者说被传统低增速业务拖累导致的。

算力硬件公司直接或间接地得到了AI需求爆发到来的增长红利，但这种红利越往下游就越分散。比如传递到互联网大厂可能80%收入和利润都跟AI没什么关系，传递到智能硬件公司，AI眼镜增速再快，可能也只能给端侧硬件公司贡献个位数的收入比例。

所以真正的分歧应该是：AI产业需求暴增 VS 传统产业需求不振

我认为2026年这种分歧还是会继续持续下去，因为老美通胀下行，失业率上行，传统消费零售的需求不会回到21年疫情后的那种盛世了。咱们这边此时此刻已经出台的政策力度，比25年略有后退，是不足以走出通缩的。

因此纯血的AI股，尤其是算力硬件，他们全部业务都能直接间接受益于AI需求的公司，与传统产业公司相比，仍然会在2026年表现得更好。除非服务消费刺激政策力度超预期的好。

对于非纯血AI业务的科技公司，比如恒科，其主要收入来源是内需消费，我相信调整完毕也会有阶段性的一波升势，但很难复制去年2月份，在国补+deepseek双重加持下形成的2个月50%的右侧行情。

此外还有商业模式的问题。软件应用的竞争是直接的，比如openai和gemini，而硬件和矿产资源扩大产能是需要时间的，上游受制于台积电和ASML，供给端的增速跟不上需求的增速。因此市场其实非常价值，选择了竞争低，扩产难，涨价趋势明确，AI需求比较纯的算力硬件。

因此，越接近AI算力需求的板块，受EPS（盈利）驱动更多；

而AI混血或者擦边，甚至跟AI没什么关系的板块，即使是低估值的消费股，其实更偏向于情绪驱动或者政策预期驱动。

前者赚的是业绩的预期差，后者则赚的是情绪的预期差的钱，这点一定在交易之前想清楚。

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