2026世界人工智能大会期间，二级市场投资人密集发声。当AI从“概念炒作”走向“业绩兑现”，市场关注的焦点正在发生结构性转移。综合多位投资人在WAIC论坛及会外交流中的核心观点，AI下一轮投资机会正沿着三条主线展开。
一、国产算力链：从“政策驱动”到“业绩驱动”
多位二级市场投资人指出，国产算力产业链正经历从“主题投资”向“基本面投资”的关键转折。
芯片环节是投资人关注的第一站。随着国产AI芯片在训练端和推理端的渗透率持续提升，相关企业的收入结构正在发生实质性变化。有投资人指出，过去市场对国产算力芯片的预期更多来自政策面和国产替代逻辑，但2026年上半年，部分头部厂商的出货量和客户结构已经能够支撑起独立的业绩叙事。
服务器与液冷是第二条线索。AI算力集群的规模化部署正在催生对高密度服务器和先进散热的刚性需求。投资人关注的重点已经从“有没有订单”转向“毛利率能否稳住”，这标志着行业正在走向成熟。
光模块与互联是第三条线索。随着集群规模从千卡向万卡、十万卡演进，内部互联成为制约系统效率的核心瓶颈。投资人普遍认为，光模块和高速互联芯片将是国产算力链中弹性最大的细分环节之一。
核心判断：国产算力产业链的投资逻辑正在从“能不能做出来”切换到“能不能卖得好、赚得到钱”，具备规模效应和客户粘性的公司将在下一阶段获得估值溢价。
二、模型公司商业化：从“烧钱换用户”到“算账过日子”
WAIC期间，投资人讨论最热烈的话题之一是模型公司的商业化拐点。
订阅制与API调用是当前最清晰的变现路径。多位投资人指出，模型公司需要证明的不是“有多少用户”，而是“有多少用户愿意持续付费”。ChatGPT等头部产品的付费转化率正在成为行业标杆。
企业级解决方案被视作更大的市场。投资人关注的重点是：模型公司能否将通用能力转化为行业know-how，形成可复用的产品矩阵而非定制化项目。有投资人直言：“只看API收入的模型公司估值有天花板，能做出行业解决方案的才有想象空间。”
成本控制能力正在成为新的估值锚点。随着推理成本在模型公司总成本中的占比持续攀升，谁能在同等效果下把Token成本压得更低，谁就拥有更宽的护城河。Kimi K3因用户请求爆表而暂停订阅的案例，成为WAIC期间投资人反复提及的警示样本。
核心判断：模型公司正在从“规模优先”转向“效率优先”，下一阶段的赢家是那些在商业化速度和成本控制之间找到平衡点的公司。
三、估值重构：市场正在重新定义“AI公司值多少钱”
估值是WAIC期间二级市场投资人讨论最密集的话题。
PS向PE的切换正在发生。过去两年，市场用PS（市销率）为AI公司定价，核心逻辑是“先占市场再谈利润”。但随着头部公司收入体量跨过临界点，投资人开始要求看到利润端的兑现。多位投资人指出，2026年下半年到2027年将是AI公司从“讲PS故事”到“交PE答卷”的关键窗口。
研发投入的资本化处理成为争议焦点。AI公司的高研发投入究竟是“费用”还是“资产”，直接影响到利润表的呈现方式。有投资人认为，当前市场对AI公司的研发投入处理过于保守，低估了长期价值；也有投资人认为，过度资本化会掩盖真实的现金流状况。
头部溢价与尾部折价正在加剧分化。WAIC期间，多位投资人表达了一个共识：AI行业的“二八分化”将比互联网时代更剧烈。头部公司凭借数据飞轮、算力储备和生态壁垒持续扩大优势，而缺乏差异化能力的跟随者将面临估值折价甚至出清。
核心判断：AI公司的估值体系正在从“故事定价”转向“现金流定价”，市场会奖励那些能清晰回答“钱从哪里来、利润从哪里来”的公司。
四、投资人的三个共识
综合WAIC期间二级市场投资人的讨论，可以提炼出三个共识性判断：
第一，国产算力是确定性最高的主线。 在外部供应不确定性和国内AI算力需求爆发的双重作用下，国产算力产业链的业绩兑现节奏最为清晰。
第二，模型公司的分化才刚刚开始。 不是所有模型公司都能走到商业化彼岸，真正具备技术壁垒、成本优势和行业落地能力的公司将获得估值溢价。
第三，AI投资正在从“β行情”走向“α行情”。 普涨阶段已经结束，下一轮机会属于那些能够在细分赛道中建立起真正竞争壁垒的公司。选股能力将比仓位判断更重要。
当AI从实验室走进财务报表，二级市场的投资逻辑也在经历一场静悄悄的重构。国产算力链的业绩兑现、模型公司的商业化拐点、估值体系从PS向PE的切换——这三条主线，勾勒出AI下一轮投资机会的轮廓。
