文 | 盘古智库 文 | 盘古智库 今天，我想聚焦一个核心议题——AI时代的资本市场机遇，并将围绕三个关键问题展开：为什么现在必须拥抱AI？产业与资本已形成哪些共识？普通人又该如何抓住机遇？ 首先，我们来探讨第一个问题：为什么是现在？ 过去十年，AI领域发生了一场“从0到1”的质变。以深度学习为基础、Transformer架构为突破的技术范式，让AI彻底跳出“实验室”，走进了人们的日常生活。2022年ChatGPT的出现就是标志性节点，它让大家真切感受到“AI能用、好用”——写方案、改报告、解难题，甚至辅助编程，AI已经从“概念”变成了实实在在的工具。更关键的是，现在的AI不是“单点突破”，而是技术、政策、资本的“三力共振”：技术成熟度不断提升，政策支持力度持续增强，资本正以前所未有的速度涌入AI领域。 就像当年的电和互联网，AI正从“可选品”变成“必需品”，开始渗透到办公、医疗、制造等每一个行业。 狄更斯说“这是最好的时代，也是最坏的时代”，放在AI领域再贴切不过：有人靠技术红利快速成长，有人因认知滞后被时代甩下，差别就在于“是否看懂”和“是否行动”。 接着看第二个问题：AI领域已经形成了哪四大共识？这是我们判断机会的核心依据。 第一是技术共识。大模型的价值已经被验证，“算法+数据+算力”的规模效应越来越明显——数据越多、算力越强，AI的能力就越突出。现在的技术迭代，不是“能不能用”，而是“怎么用得更好”，多模态、轻量化模型的发展，只会让AI的应用场景越来越广。 第二是政策共识。中美欧等主要经济体，都把AI当成“未来竞争力的核心”：美国通过法案砸钱支持基础研究，中国将AI纳入“新质生产力”重点领域，欧盟也出台了《人工智能法案》明确发展方向。简单说，资源、人才、制度都在向AI倾斜，这是最确定的“时代风口”信号。 第三是市场共识。AI的应用已经从“小众场景”走向“千行百业”：办公里用AI写PPT、编程时用AI补代码，医疗上用AI辅助诊断、药物研发，甚至自动驾驶、机器人也在快速落地。企业愿意为AI付费，因为它能降成本、提效率——比如制造业的质检成本，用AI能降低约70%，这种“刚需”就是市场的底气。 第四是资本共识。全球资本正以前所未有的力度布局AI产业，仅美国的大型科技公司，每年在AI领域的投入就高达数千亿美元，覆盖从芯片、算力到应用的全链条。资本的逻辑很简单：AI是未来10年最确定的增长赛道，早布局就能早享红利。有了共识，就有了“造富样本”，我们简单分析一下AI产业链的机会分布。上游的算力与硬件是“基础中的基础”：英伟达的GPU占据了大模型训练90%以上的市场，市值突破4.5万亿美元；台积电的先进制程是芯片制造的关键；国内的光模块、PCB企业，比如中天科技、深南电路，也在供应链里快速崛起。中游的平台与模型是“生态核心”：OpenAI靠ChatGPT估值超数千亿美元，国内的阿里、腾讯等云厂商，也在通过大模型抢占市场，他们是AI时代的“基础设施提供者”。下游的应用层则是“机会最多的地方”：生物医药领域，AI能加速蛋白质结构预测和新药研发；新能源行业，AI能够优化分布式能源管理；甚至咱们熟悉的广告、办公软件，都在依靠AI提升效率，这些垂直场景里，正涌现出一批“隐形冠军”。 最后，也是大家最关心的问题：普通人该如何参与？我从投资和个体行动两个层面，给大家一些框架性思路。 展开全文 先看投资层面（这里必须强调，不构成投资建议，只是分享思考逻辑）。首先是市场选择，优先级可以参考“美股＞港股＞A股”——美股的AI龙头更集中、产业链更完整，流动性也更好；港股和A股则有一些细分领域的机会。 其次是投资方法，建议“以ETF/指数基金为底仓，少做高频个股博弈”。AI板块波动大，个股风险高，通过ETF覆盖半导体、AI算力等赛道，能分散风险，也能分享整个行业的增长。 具体可关注三个方向：一是算力/半导体链，比如半导体ETF、台积电相关标的、光模块和先进封装企业；二是AI基础设施，像数据中心、分布式能源设备、液冷供电设备；三是AI应用与软件，比如生产力工具、开发者平台、AI驱动的广告和云服务。 资产配置上，建议把AI相关权益资产控制在总资产的20%-33%，分批建仓，不要追涨杀跌，并且坚持“抓龙头、长期持有”——优先选各个细分领域的前三名，容忍短期的高估值，换取长期的确定性，每季度复盘一次持仓逻辑，及时调整。 再看个体行动层面，核心是“把AI当成自己的‘超级助手’”。 第一，工具化使用AI。不要只把AI当“新鲜玩意儿”，而是主动用它提升效率：写报告用ChatGPT，做图用Midjourney，处理数据用AI工具，先从1-2个工作环节入手，把AI变成“第二个自己”。 第二，升级能力模型。花点时间学习“提示工程”，知道怎么跟AI“对话”才能出好结果；了解基础的数据处理和自动化知识，让AI帮助完成重复性工作，从而把精力放在更有创造性的事上。 第三，保持认知迭代。每周固定抽出1-2小时，看看AI领域的研报、财报，或者技术更新，用一页纸记录“重点赛道、龙头企业、核心指标、潜在风险”，形成自己的“行业雷达图”，避免信息滞后。 最后，我想和大家说：AI不是一阵风，而是一条在未来十年、甚至更长时间的“时代主航道”。技术、政策、市场、资本的四重共识已经形成，接下来比拼的，不是谁能预测未来，而是谁能把“认知”变成“系统性的行动”。 未来，AI都将持续重塑全球的产业格局与资本逻辑。面对这场深刻的结构性变革，唯有以开放的心态拥抱技术、以理性的视角布局资本，才能在波动中把握机遇。愿我们都能在AI时代的浪潮中把握方向、稳步前行。谢谢大家！ （本文系盘古智库理事长易鹏在10月1日线上会议“AI时代如何拥抱资本市场”的发言摘要。）返回搜狐，查看更多

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智通财经APP获悉，摩根士丹利表示，iPhone 17系列的💯早期交货时间与去年同期相比持平或略有延长，该行维持对苹果(A😉APL.US)“增持”评级，目标价240美元。 大摩指😉出，iPhone 17系列初期供应状况优于去年，同时早期交货😅时间与去年同期相比持平或略有延长，表明iPhone 17的早🙌期需求可能同比增长。这一积极信号与市场对2026财年iPho😊ne出货量持平的预期形成对比，为苹果公司带来了乐观前景。 🤩 该行的数据显示，iPhone 17系列在开始预订后的4天🙌内(截至9月16日)，其交货时间在全球多数主要市场均呈现同比🌟持平或上升的趋势。具体来看： iPhone 17 Pr😎o Max：在美国的交货时间为22.5天，国际平均为24天，😢较预订开始时的19.4天显著延长。与国际市场相比，其交货时间😂同比增加1.2天。 iPhone 17 Pro：在美国👏为14.2天，国际平均为18.1天，同比缩短2天，但国际市场😡仍增长2天。 iPhone Air：在美国为6.7天，😴国际平均为7.9天，同比缩短3天(与iPhone 16 Pl😅us相比)，且在中国市场尚未上市。 iPhone 17👏标准版：表现最为突出，在美国交货时间为15.5天，国际平均为🚀19天，同比延长6.5天和9天。中国市场的交货时间达到30.🎉5天，创下两年来的最高记录。 这些数据表明，iPhon🤩e 17的需求整体强劲，尤其是基础型号和Pro Max型号。🤔报告强调，早期供应状况优于去年，主要得益于生产良率的提升和印😎度工厂产能的扩大——苹果首次在印度同时生产和发货所有新机型。😊 大摩报告通过实地调研发现，当前用户的升级动机主要源于😎替换老旧设备。iPhone的平均更换周期约为5年，这意味着i🌟Phone 12用户（上一次“超级周期”的群体）成为今年的自😢然升级者。 大摩预计，苹果2026财年收入将增长6.5💯%，其中iPhone收入增长5.5%，服务收入增长12%。毛😴利率稳定在46.9%左右，每股收益达8.00美元。看涨情景下😢，iPhone更换周期加速可能推动收入和每股收益更高增长；看🔥跌情景则假设需求疲软和关税压力导致增长放缓。返回搜狐，查看更🌟多