導語：既然產業層面變化不大，需要注意的就只剩下情緒。
短期A股主要矛盾仍是微觀流動性消化拋盤，最激烈拋壓階段已過，但修復過程存在波折——在缺乏新的利好刺激的空窗期，科技板塊進入"震蕩、緩慢修復"階段。
01 不太平靜的7月
整個7月，市場經歷了一輪劇烈的調整，尤其是科技方向出現了明顯回調，不少投資者可能都感受到了賬戶的波動。
科技板塊調整的原因有多方面，核心可概括為全產業鏈利潤分布需要重新分配，交易層面也需要適應新的預期。
自ChatGPT正式進入全球投資者視野以來，大模型在隨后的3年時間加速迭代。
全球AI產業也形成了高度專業化、深度耦合的分工體系。在此過程中，很多環節的競爭格局出現變化，比如博通和谷歌合作的TPU一度挑戰英偉達的GPU，國產開源大模型也在沖擊前沿閉源模型等，這些變化也曾經給AI產業投資帶來很大的不確定性。
今年上半年，隨著AI編程能力取得突破，全球Token量價齊升，人工智能方向尤其是算力基礎設施方向也進入順暢的上漲階段。
從6月下旬Meta出租算力開始，到蘋果與美光之爭，再到Kimi K3推出后引發“堆算力無效論”，直至海外云廠商龍頭資本開支急劇擴張導致自由現金流轉負，近期產業上的爭議不絕于耳，這是市場調整的產業背景。
除了產業鏈內部的深度耦合，科技股行情跨市場聯動效應同樣顯著。量化模型同步響應，交易規則趨同，資產之間通過ETF、期權、融資和風險預算緊密連接。
二季度以來，科技股單邊上漲與動量策略資金流入形成了相互強化的效應，動量資金在上行階段推高了上漲斜率，但是一旦發生影響AI敘事的事件，全球市場的脆弱性便會顯現。
本質上看，人工智能方向的科技股前期漲幅過大，過度演繹了樂觀情形，市值和交易數據均達到極致水平，因此在回擺階段也釋放出更大的波動率。
02 看長線，逆情緒
回顧歷史，這類以產業邏輯推動的行情，其下跌往往也遵循相似的演繹過程，研究清楚當前行情處于何種階段，對預判更有意義。
復盤全球歷次產業敘事驅動的行情，其下跌通常都不是一步到位的，而是基本都沿著“殺估值——殺邏輯——殺業績”的過程演繹。
“殺估值”的主要受流動性影響，典型如美債等無風險利率上行、國內流動性邊際收斂或板塊擁擠度達到極致等，導致市場無法接受高估值。但這一階段產業層面的變化較少，商業模式沒有被質疑，業績預期也沒有大幅下修。這一階段的本質還是估值回歸合理水平，一旦籌碼出清，會迎來較快修復。
進入“殺邏輯”的階段，一般意味著板塊的商業模式或遠期的產業前景被證偽，典型表現是增長曲線出現拐點、技術路線遭遇瓶頸等，導致市場開始定價“長期邏輯破壞”。
最后是“殺業績”，這一階段本質上是行業業績惡化的最終兌現，由于業績披露有固定節奏，業績兌現天然具有滯后性，因此當投資者大幅下修盈利預期后，真實的業績惡化往往還要再等一個業績期才會體現在報表上。如果后續產業邏輯沒有改善，僅憑利空出盡，板塊走勢往往陷入長期震蕩。
對應到7月的行情，這波全球AI產業的調整顯然以“殺估值”為主。本次調整的原因主要是美聯儲加息預期、科技股擁擠度達到極致、韓股情緒傳導等多個事件共振，基本可歸結為流動性或股市資金面沖擊。
部分投資者擔憂北美云廠商資本開支增速下降，但顯然與歷史上歷次行情的“殺邏輯”相比，本次在需求、供給、技術等因素上均有明顯不同。
嘉實大科技研究總監王貴重在二季報中也有對產業鏈的分析，2026年二季度，全球AI產業發展斜率加速，Agent+Coding場景需求爆發，頭部模型ARR在二季度實現加速，為上游推理算力資本開支的ROI回收帶來信心。
過去兩周，美股巨頭公司陸續披露業績。谷歌、Meta的市場反饋不佳，其重資本開支下的折舊壓力、回報率下降以及自由現金流承壓，構成了壓制估值的既有敘事。
但財報發布后微軟和亞馬遜開始上漲。從它們的二季報可以看出，未履約的云合同快速增長，且多來自企業客戶，表明企業端的AI需求正在上升。一旦云廠商的AI收入兌現提速、利潤率企穩，市場將對同一批資產從"包袱"重新定價為"產能"。
因此，與2000年科網泡沫、2022年新能源崩塌等行情的“殺邏輯”相比，本次調整背后的需求、供給、技術等因素都有明顯不同，不能完全照搬歷史經驗。
既然產業層面變化不大，需要注意的就只剩下情緒。
6月份，大量資金在高位入場，形成厚重的套牢盤。市場跌破關鍵趨勢線后，上方的拋壓持續釋放，反彈至套牢盤區域時又會面臨賣出壓力，需要反復震蕩來消化，這個過程需要時間。
短期市場存在情緒超跌現象，不管是貪婪還是恐懼，都會放大短期波動。此時更需克服“追漲高潮、殺跌低點”的慣性，在情緒冰點時保持冷靜，尋找錯殺的布局機會；在情緒高潮時保持理性，避免盲目追高。
03 去偽存真，均衡對沖
結合近期美股的例子不難發現，現階段的科技投資需重點篩選具備扎實訂單、穩定現金流和清晰盈利路徑的方向。
嘉實品質發現基金經理蔡丞豐也有相似觀點，他在季報中提到，存儲受制于建廠周期、審批約束與高端設備的稀缺，未來數年有效供給的增量相對剛性，行業供需偏緊的格局具備較強的延續性。更值得關注的是，本輪價格上行并未局限于最高端的產品，而是由高端向服務器內存、企業級存儲乃至部分成熟制程與長生命周期產品全面外溢，呈現出全品類共振的特征，而非單一高端環節的孤立行情。
他進一步表示，這一產業邏輯對國內相關公司具有雙重利好：其一，海外頭部廠商將有限產能優先投向最高價值的產品，主動收縮部分利基與成熟制程供給，為國內相關設計公司讓出了確定性的結構性缺口；其二，在外部限制的背景下，國內供給優先服務內需，中低端價格上行與國產替代的加速形成共振。
嘉實全球產業升級股票發起式基金經理陳俊杰則指出，雖然宏觀面的不確定性會對當前位置的科技股造成擾動，短期股價的波動會加劇，但AI產業的長期成長邏輯仍然具備吸引力。當前，無論是基礎模型的能力，還是Agentic AI的發展，都表明人工智能仍處于產業發展的早期階段。真正決定行業長期價值的仍然是技術進步、商業模式成熟以及需求持續擴張。
王貴重提到硬件環節中以模擬、設備和存儲為主體：模擬芯片起步位置處于周期低點、長期空間大（國產化率低、具備出海潛力）、資產質地硬、市場預期不高，同時伴隨海外龍頭公司成熟制程產能緊張，我們預計國產模擬料號也具備漲價潛力。
他也關注傳媒板塊輪動的機會：從更長時間維度看，這輪AI終將從硬件走向軟件和應用。目前原生模型已經打響應用端商業化閉環的發令槍，后續伴隨上游供應鏈擴產降本，算力從云端向端側普及，場景也有機會從B端生產力工具往C端應用進一步豐富化，屆時預計是應用爆發的機會。
正如他所說，歷史上產業投資邏輯的失效，幾乎都不是一夜之間發生的，構建一套可動態更新的跟蹤框架更有意義。
當然，對于投資者來說，在關注科技成長主線的同時，也可適度配置紅利、高股息、低估值等防御性板塊，以平衡組合的整體波動，避免單一賽道過度集中帶來的回撤。同時，也不妨相信基金經理對產業和估值的判斷，做好靈活應對。
當越來越多的機構愿意俯下身來，把“慢”重新當成一種值得修煉的專業能力，而不是競爭里的一種劣勢——這個行業的終局，大概率會屬于那些真正長期的、專業的堅持者。
