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      別再當韭菜了!看懂這3個信號,你才能抓住真正的AI牛股!

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      不在漲停板頂峰相見,就在跌停板齊齊聚首,說的是AI應用概念股。1月16日,人民網、視覺中國等一眾AI應用概念股齊刷刷跌停。

      這波AI應用行情又是次“幻覺”?

      回看行情始于1月9日,直接引爆點是大模型獨角獸MiniMax港股上市首日暴漲超90%,市場對AI商業化前景信心增強,從而映射到國內。

      但,要慢牛不要瘋牛,要邏輯不要炒作。

      AI應用股價隨之劇烈調整,好在官媒及時定調其代表“未來產業方向”,但要挖掘真正有價值的;之后板塊走勢分化,19日藍色光標繼續上漲,引力傳媒、人民網繼續“躺”地板;1月21日久其軟件業績預告超預期,股價直接一字板;23日開盤不久,志特新材20厘米漲停。

      只能說,吹盡狂沙始到金。

      事實上,AI應用從最開始簡單炒作美股映射,到Deepseek實打實降低算力成本,再到如今大模型已跑通作為流量入口與商業化落地(B端降本+C端普及)樞紐雙重邏輯,加上政策護航(“人工智能+”行動),確實到了奇點時刻。

      當前AI應用股若能“砸”出黃金坑,反而可能讓行情走得更遠。

      但AI應用的方向眾多,廣告、醫療、辦公、金融等等,各自受益程度和落地效果如何?即便在同一方向也充滿“李逵”和“李鬼”,想不重蹈此次覆轍,該以什么標準去跟蹤與篩選?

      妙投團隊將圍繞AI應用核心領域逐一給出分析和判斷。

      AI也“逃”不了帶貨

      資金是最敏銳的,此次新“易中天”就出自AI應用最快兌現的方向,即廣告營銷上。

      相關的新模式是GEO(生成引擎優化)。簡單來講,就是用戶向AI提需求,經過GEO優化的品牌會被AI直接納入答案,賣點介紹、購買均可在同一頁面完成。而傳統SEO(搜索引擎優化)需要用戶用關鍵詞檢索,然后在一眾跳出的鏈接中逐一查看。

      舉例來說,假設用戶想喝奶茶,過去需要在外賣平臺輸入“奶茶”,瞬間跳出100家店鋪、200個選擇,自己要看配料、評論、滿減券、配送時間最終來決定買哪個;商家要給奶茶起長名字、塞關鍵詞、刷五星好評,被動等待用戶翻牌。

      現在用戶只需要輸入明確需求,AI模型會立刻合成一張“最佳訂單卡片”,確認后一鍵下單,很快送達;商家不再靠堆砌關鍵詞,而是提前把配方、出餐速度、真實好評做成干凈的數據包喂給AI模型,AI越信任它,越優先把它塞進答案里,商家從“守株待兔”變成“被算法主動推送到顧客嘴邊”。



      從廣告公司/平臺的商業模式看,SEO模式下品牌方“買”下關聯詞的付費方式更偏一次性的;而GEO模式下需要長期投喂“語料”,品牌方就需要不斷付費。顯然后者對廣告公司/平臺方更優。

      根據《2025中國GEO行業發展報告》,我國2025年的GEO市場規模預計為29億美元,全球約為112億美元;到2030年將分別達到240億美元和1007億美元。Semrush預測,在2028年1月,AI搜索占比將高達52%,全面超過傳統搜索且繼續上升。

      總之,GEO是AI應用領域最具增長潛力的賽道之一。所以GEO并非短期炒作題材,而是AI技術驅動下營銷行業的確定性變革。

      那么,這種模式下最受益的會是哪些?

      從上面模擬訂餐的過程可看出,GEO將導致流量入口進一步集中,推薦權高度平臺化,轉化鏈路被極度壓縮。所以本質上,GEO是新一代信息分發與商業推薦體系。

      基于此,GEO 的“定價權”在平臺,不在執行層,長期最大受益者一定是擁有AI模型的互聯網平臺。特別是平臺還同時擁有用戶行為數據(意圖)、 模型推理路徑(推薦邏輯)和商業化接口(廣告等)。

      這和SEO時代谷歌、百度是最大贏家,是同一個邏輯。

      但并非所有平臺都會受益。

      原因在于,過往互聯網平臺用戶增量見頂后,考核重點在于對存量用戶的轉化,而AI會帶來新沖擊,至少在廣告層面并非全是助力。

      “當廣告被迅速淹沒在AI創造的內容洪流時”,品牌廣告就很難賣上價;如果平臺還是“貨架邏輯”,擺放的無論是廣告還是商品都需要被用戶看到,現在大模型直接繞過,傳統廣告模式就會受打擊。

      而且,AI模型的推薦資源也可能會更傾向本來就財大氣粗、數據資產豐厚的大品牌主,中小玩家的ROI(投資回報率)被顯著壓縮。相當于有“中央廚房”的大餐廳被選中幾率大,街邊蒼蠅館子可能越來越受冷落。

      “客大欺店”亙古存在,這對流量平臺來說,議價權可能會被削弱。

      AI不全是增量紅利,對不同互聯網平臺沖擊也不一樣,所以AI應用炒作之前“萬物皆可炒”,現在則更偏炒作谷歌系、阿里系,更為聚焦。

      更多在于谷歌、阿里等也是打造或計劃打造從芯片、網絡、大模型(Gemini3、千問)直到AI應用各種落地(廣告、購物、醫療等)的全鏈條模式,邏輯上形成了閉環。

      即便如此,現實中,這也并非一蹴而就的事。

      很多超級APP的核心現金流仍是傳統廣告。平臺若推GEO,需平衡存量廣告生態,定價策略復雜,也會擔心沖擊現有廣告庫存,暫時只把GEO當作炫技和增量,并未大規模商業化。而且很多互聯網平臺布局廣泛,將鏈路打通也需要時間。



      但趨勢已經開始就不會停下,也不允許被停下。

      相比之下,港股互聯網龍頭是國內AI革命性技術的引領者,也是AI應用中更確定的方向,雖然平臺性質會導致收益有差異,但整體來看,2026年值得關注。

      大A股這邊“炒”得歡的主要是類AI應用股,如藍色光標、易點天下,其受益點在于企業面對的平臺更多、規則更復雜、模型更多導致外包需求上升,自身也在布局類GEO的策略解決方案,如易點天下的AIO就和GEO邏輯契合,這是廣告技術服務商的傳統能力延伸。

      同時易點天下有電商大客戶,是Applovin國內電商代理,基本面中營收出現了明顯的放量;藍色光標有訂單,作為行業龍頭利潤率開始好轉。這波炒作邏輯其實是行業變革加基本面反轉。

      他們本質上是AI時代的高級代理商,在大A風險偏好回升、AI應用主題活躍階段,極易被資金追逐。

      (妙投研究員:段明珠)

      AI醫療可能反復活躍

      近期,AI醫療表現強勢,泓博醫藥、迪安診斷、創新醫療、美年健康等漲幅較好,年初至今累幅均在50%以上,資本市場關注度較高。

      那么,這輪行情是否會持續呢?

      這依賴于AI醫療板塊是概念驅動還是有積極進展,甚至是展望未來仍有利好催化。

      分析下來,我們認為熱度有望持續。有三點原因:

      一是政策支持陸續出臺,對AI醫療領域的產業落地發展有較強支撐。

      如2026年1月7日,國家工業和信息化部等八部門聯合印發了《“人工智能+制造”專項行動實施意見》提出要“推動智能裝備迭代”,重點提及AI在高端醫療裝備、遠程醫療等場景應用。

      2025年12月國家醫保局印發《病理類醫療服務價格項目立項指南(試行)》,明確將“人工智能輔助診斷”列為病理診斷的擴展項,并將人工智能輔助診斷納入病理診斷價格項目的價格構成,理順AI輔助診斷技術應用收費路徑,支付方更加明確,商業化空間有望打開。

      二是利好催化不斷,AI醫療從概念邁入臨床,甚至部分領域已經開始商業化。

      一方面,海外AI醫療公司業績高增預期。2026年1月12日,Tempus AI(AI檢測檢驗及數據服務,為醫生提供臨床決策支持,為藥企藥物開始提供數據服務等)公布2025年初步業績:營收同比增長83%;且截至2025年12月31日,其合同總價值已突破11億美元,創下歷史新高。映射到國內企業如華大基因、華大智造、聯影智能、晶泰控股等未來AI領域的布局業績可期。



      另一方面,AI醫療的實際應用層面有積極進展,更是提振了資本市場情緒。

      先是健康服務領域好消息不斷,如螞蟻集團旗下的AI健康應用螞蟻阿福在2025年12月15日新版上線的螞蟻阿福APP,發布后引爆市場,1月8日的最新月活已達3000萬,每天在阿福上咨詢健康問題已超1000萬。

      除此之外,2026年1月8日,全球AI巨頭OpenAI也正式推出旗下首款AI醫療產品——ChatGPT Health,通過集成電子病歷和可穿戴設備數據,能夠解讀化驗單、通過對話進行初步分診,并提供個性化的健康建議。更是在1月13日,OpenAI宣布以1億美元收購AI醫療初創公司Torch,加強對醫療領域的押注。

      而AI制藥領域也有突破。如2026年1月12日,英矽智能宣布,公司自有生成式AI平臺Pharma.AI輔助開發,具有腸道限制性和用于炎癥性腸病的治療的創新候選藥物,已在一項名為BETHESDA的IIa期臨床試驗(NCT07265570,CTR20253800)中完成其創新PHD抑制劑ISM5411的首例受試者給藥。

      其中,公司還提到,Garutadustat在之前的I期臨床研究中表現出良好的安全性和耐受性,進一步證明了其AI開發藥物在臨床應用中的潛力。

      晶泰控股更是在2025年8月與DoveTree達成近60億美元的合作,根據協議,晶泰將利用其“AI+機器人”藥物發現平臺,為DoveTree針對腫瘤、免疫炎癥、神經系統疾病等多個領域的靶點開發小分子及抗體類藥物發現候選藥物;2026年1月與禮來關于雙抗大分子藥物研發形成合作,禮來將借助晶泰旗下Ailux的專有平臺加速多個治療領域的研發。

      這是繼2023年雙方在AI小分子藥物合作后再次攜手,表明晶泰的技術實力和平臺價值獲得了國際頂尖藥企的持續認可。

      再有,海外巨頭們在AI醫療領域的動作不斷,進一步提振市場情緒。

      2026年1月12日-15日,全球醫療健康領域最具影響力的年度盛會摩根大通醫療健康大會(JPM)上,英偉達和禮來宣布成立人工智能聯合創新實驗室,雙方將在未來五年內共同投資至多10億美元用于基礎設施和研究,旨在利用千顆Blackwell芯片加速新藥發現,顛覆傳統研發模式,人工智能在制藥行業中的應用有望加速。

      Anthropic在摩根大通醫療健康會議上正式推出Claude for Healthcare服務,標志著生成式AI在醫療領域的應用邁過關鍵合規門檻。

      在以上背景下,我們認為2026年AI醫療將有更多應用場景落地有積極進展,屆時市場情緒將會進一步得到提振,即,AI醫療板塊的行情并未結束,資本市場上可能會隨著利好消息反復活躍。但也要警惕大幅上漲后的回調風險。

      (妙投研究員:張貝貝)

      物理AI先看自動駕駛

      除了大模型等軟件,物理AI也將迎來“ChatGPT時刻”。

      在CES 2026上,黃仁勛把演講火力全部集中在“物理 AI(Physical AI)”上,并表示自動駕駛將成為物理AI最先實現規模化落地的應用場景。

      英偉達把自動駕駛系統重新定義為“推理平臺”,推出全球首個開源推理型自動駕駛模型 Alpamayo,并與奔馳合作在2026 年一季度讓車輛在美國上路。

      另外,中美自動駕駛產業紛紛迎來重大變化,行業臨近加速拐點。

      近日,工信部正式公布我國首批L3級有條件自動駕駛車型準入許可。1月13日,美國眾議院審查《2026年自動駕駛法案》,簡化自動駕駛的部署規則。

      除了路權的放開,Robotaxi的單車盈利模式能否跑通,也是關鍵。

      比如:百度的蘿卜快跑在武漢地區實現盈虧平衡、小馬智行的第七代Robotaxi在廣州全市單車經濟模型收支平衡等。

      此前,據招商證券統計,Waymo第六代的單車成本為15萬美元。現在,有機構預計Waymo第六代的單車合計BOM成本將降低到10w美元以內。

      妙投認為,隨著車隊規模擴張和單車成本下降,自動駕駛的商業化拐點正在越來越近。自駕企業、激光雷達等供應鏈商,也將迎來增長機遇。

      (妙投研究員:董必政)

      AI金融難有商業模式質變

      AI應用起風了,作為應用環節之一的金融科技,最近漲幅也比較大,金融科技ETF2026年開年以來截至1.14日已經上漲超過14%。

      金融科技上市公司大體上分兩種,一種是具備線上平臺和一定技術能力,以此為基礎開展金融業務,以東方財富為代表,通過線上能力來服務客群,做證券、基金銷售業務,可以稱之為互聯網金融公司;另一種是金融IT公司,以恒生電子、潤和軟件、宇信科技等為代表,為金融機構做系統、做軟件開發,類似IT外包商的角色,自身并不從事金融業務,可以稱之為金融IT公司。

      AI對于這兩類公司的業務都有助力。目前互聯網金融上市公司主要是做證券相關的業務,核心競爭力是來自線上的流量與獲客能力。

      AI的作用主要體現在:提供功能更強的工具,提升客戶性,例如研報生成、輿情監測、量化策略優化、個性化資產配置等方面的工具,幫助投資者把握機會,既可以增強獲客環節的吸引力,也可以通過智能投顧等業務直接創造收入,提升客戶對于產品的付費意愿。這些公司大多以金融產品銷售業務,如基金電商,AI可以在廣告營銷環節實現降本增效。

      金融IT上市公司數量眾多,包括銀行IT、保險IT、證券IT等,但市值高的公司很少,大多業績成長性不佳,主要源自商業模式較差,金融企業客戶大多話語權較強,金融IT產品很難標準化,定制化開發居多。

      因此金融IT公司成本較高,利潤率低,另外行業門檻并不高,且客戶多樣化的需求又使得市場份額非常分散(特別是銀行IT更是如此,證券IT、保險IT要好一些),這些都降低了金融IT公司的成長能力。

      AI對于金融IT公司也有著兩方面的積極影響,首先是AI能力的提升,強化了金融機構對于IT開發的需求。

      金融歷來是IT技術的最大行業客戶,AI在金融領域的應用也是B端中較為成熟的,比如信貸風控與反欺詐領域,AI可以助力非結構化數據解析、動態風險畫像、實時交易反欺詐,讓信貸審批時間繼續降低,風險識別準確率提升;

      在客戶服務與營銷環節,對話式 AI 客服、客戶畫像生成、精準營銷觸達等都可以幫助金融公司提質增效,因此金融機構會有更強的部署意愿,金融IT公司的訂單有望增長;

      金融IT公司最大的成本就是用工成本,來一筆訂單,項目交付過程就有配置相應的技術團隊。而AI編程等技術能力趨于成熟,有望幫助金融IT公司降低成本,提升毛利水平。

      因此,AI在金融領域的應用非常廣泛,潛力很大,對于金融科技上市公司的影響也會逐漸顯現出來,有望助力營收增長并降低成本。

      AI有望成為金融科技板塊的重要投資邏輯,不過要關注的是,這些因素的影響都是漸進式的,很難短期內給上市公司業績帶來巨大推動。不同公司的技術能力、組織執行力等因素各不相同,中長期帶來的提質增效也會差別很大。

      更重要的是,AI技術雖然帶來一些業務發展推動力,但不能根本上改變金融IT公司商業模式差的狀況。定制化項目交付、產品繁雜、行業格局過于分散等狀況依然困擾行業。

      另外金融科技板塊權重較高的,都是與證券相關的,如金融科技ETF中前幾大權重股分別是東方財富、同花順、指南針、恒生電子,因此金融科技指數以及跟蹤指數的ETF,與股市牛熊有一定的相關性,周期波動較為明顯。

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