近日，银河基金的医药、周期、新能源、传媒和科技等领域的五位基金经理集中发声，围绕各自关注的投资方向分享了最新观点。

尽管所处赛道不同，但在人工智能这一关键变量上，医药基金经理方伟、周期基金经理金烨、新能源基金经理李一帆、传媒基金经理卢轶乔以及科技基金经理高鹏形成了高度一致的看法：AI正成为影响行业效率提升与估值逻辑重构的重要背景因素。

从应用端的商业化推进，到产业链层面的需求外溢，再到企业盈利模型与投资节奏的重新审视，AI已不再只是单一板块的主题概念，而是以更为底层的方式，逐步嵌入多个行业的投资决策框架之中。

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从独立概念到通用工具

AI角色正在转变

2026年，市场关注点正从是否具备AI概念，转向AI能否真正改变企业的盈利模型。这意味着，AI在投资层面的定位，正在由情绪驱动的主题炒作，逐步走向可被纳入财务模型、估值重估的变量。

方伟指出，AI并不是一个独立于现有产业的新赛道，而更像是一种生产力工具，其核心价值在于对企业效率结构的改造。在医药等行业中，AI的影响并不体现在短期收入爆发，而是通过提升研发效率、优化流程、降低费用率，进而改变企业的利润率中枢与长期估值假设。一旦AI能够实质性影响费用率、利润率等关键参数，其投资逻辑就有望进入可以量化、可以建模的阶段。

在应用端，卢轶乔认为，2026年有望成为AI应用系统性落地的元年，而非零星突破态势的延续。一方面，大模型能力本身已有显著提升，幻觉率下降、泛化能力增强，使得应用体验具备可用性；另一方面，大厂加速下场、打通生态和流量入口，使AI应用具备商业化扩散的现实基础。在这一背景下，AI不再只是技术展示，而是“如何变现”的现实考验。

高鹏则从投资节奏角度补充指出，AI仍是一个3至5年的长周期主线，但其演进路径并非线性向上。随着市场从硬件扩张转向商业化验证，出现阶段性波动甚至“幻灭期”也不意外。关键不在于短期情绪起伏，而在于哪些方向、哪些公司，最终能够率先跑通商业模式并兑现业绩。

重塑商业模式与估值逻辑

尽管上述几位基金经理关注方向各异，但在AI问题上，他们呈现出高度一致的判断：AI并未改变各自原有的投资框架，而是成为影响行业效率、商业模式与估值逻辑的重要底层变量。

卢轶乔观察到，AI正在实质性改变内容生产与分发效率。随着大模型能力提升和大厂生态打通，AI开始具备商业化落地条件，广告分发和内容生成更容易成为最先受益的环节。在这一过程中，AI并不是独立的投资主线，而是推动传媒行业效率跃迁、打开新增市场空间的关键工具。

在医药领域，方伟同样强调，AI并未构成一个脱离原有产业逻辑的新赛道。相反，其核心价值体现在对既有医疗企业经营结构的重塑之中。无论是研发效率提升，还是费用率与利润率中枢的变化，最终都会反映到企业的财务模型和长期估值假设中。在他看来，只有当AI真正嵌入业务流程、能够被量化并体现在报表层面时，相关公司才具备持续的投资价值。

尽管应用场景和行业属性不同，但基金经理们均认为，AI的投资意义不在于概念外延的扩张，而在于其是否成为能够提升效率，改善盈利质量，并最终兑现为业绩。正因为如此，AI正在跨越行业边界，成为重构多个赛道投资逻辑的重要背景因素。

反向拉动上游资源与能源需求

随着AI技术从创新研发迈向规模化应用，其影响力正从终端需求向产业链上游深度传导。AI发展对算力、存储和网络设施的强劲需求，正持续拉动有色金属、能源及相关基础设施领域的投入，使这些板块日益成为支撑AI长远发展的关键“底座”。

在有色金属领域，金烨指出，AI算力投资本身将显著抬升对上游资源的需求。例如，铜、锡、铝等金属在算力建设及相关基础设施中的使用量持续增加，使部分有色品种的需求逻辑获得中长期支撑。这类变化并非情绪或主题驱动，而是产业资本开支带来的真实需求增量，也因此成为周期板块中值得关注的结构性线索。

在新能源方向，李一帆则更多从产业自身出发，关注储能与光伏在周期反转后的业绩兑现。他提出，随着算力需求上升，电力供给和储能体系的重要性进一步凸显，部分远期应用场景有望为新能源技术路径提供新的想象空间，但这一变化仍需回到产业基本面加以验证。

在投资节奏上，上述基金经理也给出了相对一致的判断。他们认为，AI仍是一个跨越多年的长期主线，但其演进过程难以避免阶段性波动。随着市场关注点从资本开支转向商业化兑现，部分方向可能经历调整甚至“幻灭期”。不过，这类波动并不意味着逻辑逆转，反而为投资者提供了检验商业模式、筛选具备兑现能力公司的窗口期。