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華爾街AI新寵年內股價上漲7倍。

人工智能（下文簡稱“AI”）熱潮持續(xù)高漲。各類大模型如繁星點點，向社會上每個角落滲透，各類應用場景不斷拓展，插上AI翅膀的千行百業(yè)正經歷著一場深刻而廣泛的變革。

在資本市場，AI技術的迅猛迭代給了資本市場巨大的想象空間。近期，美股AI應用概念股AppLovin備受全球矚目，年初至今股價漲幅超700%，市值超千億美元，股價屢創(chuàng)歷史新高，續(xù)寫AI神話。A股市場，繼AI算力側誕生一批大牛股外，AI應用再度掀起“AI”熱，一批AI下游應用公司吸引資本市場目光，機構競相調研布局，股價異軍突起。

不過，個股的普漲難掩基本面分化的事實，在板塊整體估值高企之際，有基金經理指出，當前板塊內的溢價呈現明顯分化，在投資時需要甄別，挑選出一些團隊優(yōu)質、業(yè)務場景與AI技術結合潛力大的AI應用公司。

AI應用不斷涌現，在資本市場掀起投資浪潮。

近期，廣告商起家的美股上市AppLovin11月份披露的三季度業(yè)績大超預期，該公司近年來在移動廣告和應用分析領域持續(xù)進行戰(zhàn)略布局，通過AI工具助力廣告變現率提升。

AppLovin成為華爾街“AI新寵”，年初至今股價漲幅超700%，市值超千億美元，收盤價屢創(chuàng)歷史新高，續(xù)寫AI神話。

A股方面，AI應用板塊持續(xù)走高，多只個股股價短期翻倍。港股方面，廣告營銷公司匯量科技11月累計漲幅超3倍，AI互動終端網絡公司趣致集團近10個交易日累計漲幅超過55%。基金方面，數字經濟、傳媒等AI應用相關主題基金凈值崛起。

近期AI應用板塊受到廣泛關注，永贏數字經濟智選基金經理王文龍認為，首先驅動力是北美經過2年左右時間的算力投資交易開始往應用遷移，這不僅僅是股票交易選擇，同時也是美股不少應用公司開始出現AI相關收入的超預期表現，AI應用開始出現業(yè)績驅動股價上漲的狀態(tài)；第二是因為國內開始出現一些能夠產生規(guī)模AI收入的公司，規(guī)模的大模型訂單、AI助手收入、廣告提效等都能看到，這部分今年還是以訂單的形式為主，明年將可能規(guī)模體現在收入報表中。

民生加銀基金經理朱辰喆分析，雖然大家去年所期待的殺手級AI應用遲遲沒有出現，但近期AI應用已經在很多場景落地，很多傳統(tǒng)的工作流程都已經融入AI功能。

朱辰喆表示，從B端看，AI率先落地廣告、電商、金融財稅等場景，增厚報表端業(yè)績，成為Applovin、Shopify等海外AI應用公司業(yè)績超預期的驅動力之一。新一批以OpenAI o1為代表的模型在邏輯推理、準確率等方面有顯著提升。“我們預計醫(yī)療、法律、工業(yè)的AI化革新有望加速。從C端看，頭部應用訪問量在高基數下仍持續(xù)增長，ChatGPT、Perplexity AI、豆包、Kimi等產品的10月訪問量，較6月漲幅均超15%。同時一批現有互聯網產品也已融入AI功能，包括百度文庫、騰訊會議、微信輸入法等。”

AI應用之所以受到關注，寶盈基金基金經理容志能認為，是因為美國多家相關公司發(fā)布了財報，股價創(chuàng)新高傳導至A股，A股中先是映射了AI教育，后來開始在IP玩具等終端發(fā)酵。“A股行情的發(fā)展方向很清晰，還是圍繞AI在發(fā)力應用和終端。傳統(tǒng)行業(yè)，如廣告、教育、搜索等都會被AI賦能，同時也會有新的形式，AI Agent會落地到各類終端，如耳機、玩具、音箱等。”容志能表示。

“AI應用火爆行情背后或是AI發(fā)展的第一階段基礎設施（算力、數據庫）建設已經接近增速的高點。”華商基金艾定飛表示，未來支持AI行業(yè)持續(xù)發(fā)展的動力或需要來自于AI應用和AI終端的爆發(fā)，從而帶動產業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的公司找到適合自己的商業(yè)模式，從而利用商業(yè)閉環(huán)來實現盈利。該板塊當前基本面相對穩(wěn)定，估值相對合理。

近年來，AI投資一路高歌猛進，但AI燒掉的巨額資金開始引發(fā)華爾街對科技企業(yè)的擔憂，短期的投資回報與狂熱的AI投資潮相距甚遠。

不過，AppLovin進入業(yè)績兌現期，三季度業(yè)績大超預期，是AI應用商業(yè)化落地的現實案例，引發(fā)了業(yè)界的無限遐想。AI賦能預期推動下，機構普遍認為，AI滲透加快，AI應用商業(yè)化逐步落地，有望為公司提高業(yè)績貢獻度。

在各個傳統(tǒng)業(yè)務仍在探索AI應用前景之際，越來越多行業(yè)開始嘗到“甜頭”。

在朱辰喆看來，廣告營銷和電商板塊是AI落地較快、相關上市公司受益明顯的板塊。在廣告營銷中，AI一方面賦能廣告素材的制作，實現降本增效；另一方面通過大量的數據分析和算法調優(yōu)，實現廣告投放需求與投放媒體的精準匹配，提高廣告轉化率。在電商板塊，電商涉及上架、買賣家溝通、發(fā)貨等一系列重復瑣碎的工作，這些工作形式相對固定，AI落地速度較快。

王文龍也表示，AI從可驗證情況看，A股中，大模型公司可以在訂單上看到顯著增長，做AI agent的公司開始能夠看到小批量收入，AI廣告公司可以看到成本優(yōu)化，利潤率提升。

嘉實基金基金經理田光遠認為，人工智能生成內容（AIGC）是目前AI應用的主要領域之一。在面向個人領域，AIGC技術滿足了個人的日常生活需求，涵蓋了如Chatbot、社交、游戲、教育和內容創(chuàng)作等多個場景。美股上市企業(yè)中已有部分AI相關企業(yè)開始盈利，國內已有部分算力相關公司的盈利速度在高速提升。容志能也表示，算力板塊，如PCB、光模塊、連接器、服務器等，都得到了業(yè)績驗證。

展望后市，朱辰喆看好兩大發(fā)展方向：一是軟件端，AI助手、AI搜索和AI視頻流量規(guī)模大、增速高，有望與電商、客服、短劇等具體場景結合，打造出爆款應用；二是硬件端，AI眼鏡具有時尚美觀、便攜、使用高頻等特點。隨著多模態(tài)技術的進一步發(fā)展，未來有望承接更多新的AI玩法，成為當前最具潛力的AI終端。

王文龍認為，如果從變革的角度出發(fā)，傳統(tǒng)行業(yè)中制造業(yè)等勞動密集型行業(yè)中，企業(yè)在生產過程中的流程優(yōu)化，以及新的需求點挖掘會有顯著提高。而知識密集型行業(yè)中，醫(yī)療、法律、設計、文娛、金融等，企業(yè)和個人的生產效率在AI工具的加持下會明顯提升。

田光遠則表示，伴隨大模型技術和能力指數級躍遷，賦能千行百業(yè)的能力不斷提升，未來AI將和萬物結合，所有跟信息技術相關的領域都會迎來一定程度的重塑。短期看，金融、教育、文娛傳媒、辦公、營銷等領域能夠實現快速場景落地；中期看，政務、制造、智慧城市等領域市場潛力不斷釋放；長期看，大模型有望為醫(yī)療、汽車、科研等領域帶來顛覆性變革，推動生產力高質量發(fā)展。

縱使AI看起來前景極好，但當前各個行業(yè)仍處于探索的初期，AI在應用端帶來的基本面利好尚不明確。沒有基本面支撐的炒作只會是曇花一現。

A股七連板公司華勝天成就表示，公司AI應用相關產品主要為“智能客服”“智能數據助手”等，前述業(yè)務確認收入占業(yè)務收入比例較小，對公司業(yè)績不構成重大影響。在多只個股股價已經飆升至短期高位時，市場也需要一些冷靜的聲音。

王文龍認為，目前國內AI應用的溢價呈現明顯分化，一部分實際上主業(yè)有收入有利潤的公司，也有AI創(chuàng)新，過去長期看估值，溢價并不高；另一部分主業(yè)沒有可觀測估值，但卡位未來大方向，做映射投資時會被發(fā)現的，溢價非常明顯。這也和產業(yè)初期的特征類似，新冒出來的公司往往能夠享受一波快速的產業(yè)預期紅利，給高溢價，而老龍頭們需要通過不斷兌現產業(yè)進展才會逐漸獲得認可，形成盈利與估值的共振。從前景來看，預期階段新公司溢價更高，從長期持有的角度看，有估值有AI兌現力的頭部公司未來更可能享受持續(xù)的溢價提升過程。

朱辰喆同樣相對較為樂觀，他認為新技術的發(fā)展過程中，往往會出現很多高估值的公司，回顧2013—2015年移動互聯網發(fā)展期間，大量游戲、影視、廣告營銷公司同樣獲得高估值。不僅A股如此，當前很多集成AI技術的美股SaaS公司，同樣估值較高。在目前這個階段，要挑選出一些團隊優(yōu)質、業(yè)務場景與AI技術結合潛力大的AI應用公司，即便當前AI對財務報表的貢獻還很低，但隨著底層模型技術的發(fā)展和應用端的持續(xù)調優(yōu)，也有望實現大規(guī)模商業(yè)化。

容志能也有類似觀點，他認為人工智能在方向上，從算力、大模型再到應用端，方向都不會被證偽，產業(yè)趨勢沒問題，只是落地到公司，不一定是當前炒的這些標的而已。當前風險還算可控，沒漲多少，甚至都沒到去年5月的高點。“我國AI技術在全球來看，處于第一梯隊，且從全球來看，AI產業(yè)鏈也只有美國和中國能分享，原因是產業(yè)鏈夠完整，從硬件到軟件和內容生態(tài)都有，而大部分國家都只能參與其中的一部分環(huán)節(jié)而已。”

田光遠則表示，本輪AI應用爆發(fā)是產業(yè)趨勢必然規(guī)律，不是單純的技術炒作。目前還處于AI應用真正爆發(fā)的前夕，資本支出處于快速增長階段，收入兌現仍需時間，科技板塊的整體估值仍處于比較合理的位置。

AI固然能夠在傳統(tǒng)行業(yè)引領巨大變革，但并非“萬金油”，在應用端以及投資方面也需厘清思路辨明方向。

“目前A股對AI板塊更多還是主題性投資，因為難以對此類公司進行內在價值的衡量，公募基金對于A股AI板塊投資仍較為理性。”滬上一位基金經理對證券時報記者表示，早期成長階段的企業(yè)估值有一定藝術性，短期難以基于企業(yè)的收入、利潤進行精準估值，也因此基金的凈值波動也較大。

朱辰喆認為，AI落地當前面臨四個方面的問題。

第一是技術適配問題。企業(yè)在應用AI技術時可能會遇到技術適配問題，包括技術環(huán)境、用戶教育和支持體系等。通用大模型往往需要經過進一步的訓練，才能在垂類場景實現很好的落地，因此很多B端客戶對定制化的要求比較高。

第二是數據問題：數據的質量問題、數據隱私和合規(guī)性問題對AI應用落地構成挑戰(zhàn)。

第三是成本問題。AI技術落地需要降低算力成本和提高算法性能，否則高成本可能導致AI失去商業(yè)價值，難以實現商業(yè)化和規(guī)模化。

第四是安全性和可靠性。大模型的幻覺問題難以被消除，需要經過大量專有數據的訓練和持續(xù)調優(yōu)，才能滿足工業(yè)、醫(yī)療等嚴肅場景對準確性的要求。

在王文龍看來，客戶產生應用付費意愿的前提是“有利可圖”，要么能提高工作效率賺取更多回報，要么能提高使用感受或者創(chuàng)造新的使用需求滿足用戶的社交、情感等需求，因此模型能否精準解決問題，以及應用能否直擊需求痛點會是落地的第一要素；其次，企業(yè)在做AI應用創(chuàng)新的時候也是在考量投入產出比，單位算力獲得的回報能否覆蓋推理算力成本+獲客成本+模型訓練的攤銷，如果能覆蓋才可持續(xù)發(fā)展形成正向循環(huán)，目前還有距離。