🚀⚙️2026 想“稳稳跑赢”，只需做一件事：把#AI产业链按模块买全，而不是押单一赢家
1️⃣先把底座铺好
我会优先用 VGT 这类信息技术ETF当底盘
理由很简单
它的持仓更贴近半导体硬件 系统软件 应用层
长期复利更干净
拿它做核心仓位 相当于先把科技大盘的胜率装进组合里
2️⃣为什么不只买一个“最强公司”
因为#AI不是单点爆发
它是一个从模型到芯片到数据中心到软件平台的系统工程
我更在意的是
每个关键环节都拿到“最强玩家”的现金流与定价权
这样不用赌谁最终胜出 也能吃到行业整体增长
3️⃣模块一 AI模型层 谁在定规则
模型决定API能力 定价方式 开发者生态的路线
所以我会盯住自带分发渠道的数据与场景巨头
$META 的 Llama 让大量公司能快速做内部Copilot与工具
$GOOGL 的 Gemini 深度嵌入搜索 邮箱 办公套件 视频生态
这类公司最大的优势不是模型本身
而是模型迭代能不断吸收真实使用数据 形成飞轮
4️⃣模块二 “镐和铲”层 谁在卖算力
训练 推理 服务器 互联 网络
只要行业继续扩张 这些环节就持续被动受益
我会把硬件栈拆开看
算力核心 $NVDA
定制芯片与网络关键部件 $AVGO
先进制程代工底座 $TSM
你会发现它们并不互斥
反而是同一波资本开支链条里的不同收费站
5️⃣为什么我把$AVGO看得很重
很多人只把它当“芯片公司”
但我更看重它在数据中心基础设施里的位置
定制加速器和以太网交换是云厂商扩容的刚需
而且这类业务一旦进到客户系统
替换成本极高
它更像是把“基础设施税”收进利润表
6️⃣$TSM为什么是硬件链条里的地基
先进制程的门槛不是钱的问题
是时间 经验 工艺良率 供应链协同
几乎所有顶级芯片设计公司都绕不开它
这意味着
当行业景气时 它会跟着吃满产能
当行业波动时 它依然是最难被替代的那一个
7️⃣模块三 数据中心电力与散热 谁在解决瓶颈
很多人盯着GPU
但真正限制扩张速度的
经常是电力接入 冷却方案 机柜密度 交付周期
所以我会把“供电与冷却”当作AI扩张的隐形杠杆
当算力密度提升
能把系统稳定跑起来的公司 会自然变成产业链的关键节点
8️⃣模块四 企业AI与数据操作系统 谁能把AI落地
模型很强不等于企业能用
企业真正的痛点是数据碎片化 合规 审计 流程联动
所以我会关注能把企业数据组织成可执行系统的平台型公司
$PLTR 这类路线的价值在于
它不是卖一个模型
而是把模型接进真实业务流程里 让AI变成可交付的生产力
9️⃣模块五 网络安全 谁在吃“副作用红利”
AI工具越普及
攻击面就越大
钓鱼 自动化攻击 内部权限滥用都会更频繁
所以我会把安全当作AI普及的必选项
$CRWD 这类公司受益的逻辑非常直接
企业越依赖AI 就越离不开安全基础设施
🔟最后我怎么把它们“拼成一套”
模型层决定生态入口
硬件层决定算力供给
代工与网络决定扩张效率
电力散热决定落地速度
企业软件与安全决定商业化深度
我不需要押注某一家赢到最后
我只需要确保自己始终站在“资金开支与软件渗透”的主干道上
你觉得 2026 这条链条里最先出现“定价权再抬升”的环节会是哪一段
模型 芯片 代工 电力散热 还是企业软件
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