随着硬件基础设施的不断完善，AI产业在2026年初顺利迈入“应用为王”的新阶段，应用端的增长成为2026年开年以来闪耀市场的一颗星。
Wind数据显示，2025年全年AI应用指数（8841683.WI）涨幅达4.58%，围绕该指数的全年成交额达到324811.66亿元。这一趋势在2026年开年市场向好的背景下进一步被照射，在指数涨幅和成交额方面均有所体现。
早在2024年末，如果翻看梁国柱在管产品的年报就可以发现，彼时就曾在报告里明确写到：“2025年有望成为国内AI应用落地元年，或将带来贯穿全年的产业机会。”
到2025年三季度，他更是前瞻性强调，市场处于底层大模型带动上层应用涌现的从0到1的阶段，未来一段时间或将看到AI应用兑现。“展望四季度，会更加关注偏软件方向的AI应用。”梁国柱表示。
产业的发展有自身的韵脚，当读懂这个韵脚节奏，似乎在节奏上也在按照此前预想的脚本去铺展轨迹。
如今，在梁国柱看来，看好AI产业的软件行情，未来有望形成与硬件并驾齐驱的产业格局。同时，得益于大模型的高速迭代和国内应用场景的敢想敢试，中国的AI应用创新一改硬件的“跟随”趋势，呈现超越海外的振奋局面，产业应用落地的趋势或有望持续。
从算力筑基到应用主导
AI板块的行情自ChatGPT发布以来已持续近3年的时间，期间历经了多轮迭代，清晰呈现出从技术萌芽到产业落地的演进路径。
初期，ChatGPT的问世让海外应用公司率先享受技术红利，成为资本市场的焦点；而后，随着技术落地和需求升级，硬件公司、算力公司逐步崛起，成为支撑AI发展的核心基础设施力量。
“近期，部分海内外行业应用公司及AI应用平台型企业的表现反超基础设施领域，标志着AI领域或将逐渐迈入从基础设施端向行业应用落地转型的新阶段。”梁国柱表示。
在梁国柱看来，AI产业的发展可以划分为三个递进阶段。
第一阶段聚焦基础设施建设，大模型的训练与优化需要庞大的算力集群和优质数据作为支撑，这一阶段中，以GPU为代表的硬件企业、光模块芯片厂商等相关产业链公司表现突出，成为市场关注的核心；
第二阶段则聚焦大模型的价值变现。在前期投入巨额资本开支完成硬件布局后，如何通过大模型应用提升利润表现和整体ROI水平成为重点和关键，海外大厂已率先通过大模型赋能业务，实现运营效率的大幅提升和利润率的有效改善。
第三阶段则是应用场景的多维落地，AI技术将从不同侧面辅助日常生活。除了B端能有效实现降本增效外，更会在C端层面延伸到消费端的各类场景，比如AI解题工具已走进家庭教育场景。
“预计未来，AI应用落地速度或将进一步加快，有望看到AI的技术边界持续被突破，还有望在各类智能设备领域落地应用。”梁国柱表示。
中国AI应用创新超越海外
“相对于基础设施，国内AI应用的创新相比海外更加先进。”梁国柱笃定地表示，并进一步解释了这一观点背后的支撑原因。
一方面，移动互联网的普及为AI应用发展提供了坚实基础。国内APP覆盖范围广、用户群体庞大，构建了完善的C端与B端用户接触网络，让AI应用能够快速触达目标用户；
另一方面，工程师红利持续释放，国内工程师与产品经理对行业落地痛点的把握，有望敏锐捕捉行业变化，快速响应市场需求，为AI应用的本土化创新提供了核心支撑。
“这种优势也直接体现在资本市场，部分国内AI软件公司的表现超越了美国和香港相关企业，与硬件投资时代的跟随式增长形成鲜明对比。”梁国柱说。
立足全球的AI产业发展层面，国内外呈现出截然不同的发展路径与战略侧重。
海外行业的核心共识聚焦于AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能），各大厂商纷纷发力技术攻坚，致力于实现人工智能的全面突破；而国内则走出了一条“双线并行”的特色道路，一方面在AGI领域积极追赶，开源大模型已跻身行业前列，与美国的技术差距不断缩小；另一方面更注重“接地气”的应用落地，将大模型技术与实际场景深度融合，实现技术价值的快速转化。
产业在奔跑的同时，政策也在护航。
2026年1月7日，工信部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，推动3－5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。
“国内不仅仅是跟随海外大模型的高目标，我们不仅仰望星空，还脚踏实地。”梁国柱骄傲地谈到。
生态版图竞相开花
如果要盘点2026年AI应用的现象级变化，“GEO概念”必不可少。
GEO（Generative Engine Optimization生成式引擎优化），是SEO（Search Engine Optimization）传统搜索引擎优化在生成式AI时代的演进。
“GEO重构了信息检索的底层逻辑。”，梁国柱拆解道，曾经用户获取信息是通过在搜索栏里检索信息，并进行筛选而获得结果。而现在则是让答案直接出现在AI生成中。一方面这种方式获取的答案更贴合用户的需求，另一方面有效缩减用户获取信息的时间成本和决策成本。
“这一转换将会重塑营销行业的底层规则。”梁国柱表示，传统营销依赖投流吸引用户，而GEO的信息直达模式将会促使企业重新思考销售费用的投入和产品信息的价值，催生全新的AI营销生态。
AI应用已经渗透和影响到生活的方方面面，生态版图竞相开花。
硬件领域的部分AI应用已进入实际使用阶段。以自动驾驶和扫地机器人为例：目前，上海部分区域已能看到测试车，海外也计划于2026年中实现自动驾驶的批量上线；扫地机器人已广泛进入民众家庭，尽管当前部分机器人功能仍显“笨拙”，但随着海外灵巧手技术的突破以及大模型从语言模型向视觉模型的升级，未来家庭服务机器人的智能化水平将大幅提升，应用场景也将持续拓展。
软件领域的应用则呈现出C端与B端齐头并进的态势。C端市场中，豆包、千问等AI平台用户量以不可估量的速度在积累。内容创作领域也迎来变革，AI漫剧可通过调用大模型快速生成短视频，极大提高创作空间，降低创作门槛。B端市场也已渗透到办公场景、医疗领域等。
中长期产业趋势
在梁国柱看来，从AI应用的产业演进规律来看，其具备中长期产业趋势，未来或有较大的产业空间。
从产业层面来看，AI 发展已基本完成基础设施的铺垫，进入应用落地的关键期。过去两三年，AI 硬件领域的算力集群、GPU 等核心部件持续迭代，如同为人工智能搭建起 “强健的大脑”，为应用层的规模化落地奠定了坚实基础。 “基础设施完善—应用场景落地—商业模式闭环” 的产业路径，具备较强的产业持续性。
未来AI应用或将遵循“修复—盘整—分化”的阶段，分化阶段则需要筛选出行业中具备核心竞争力、具备商业闭环能力和具备业绩兑现能力的企业。
“AI产业的市场逻辑或将从基础设施向基础设施和AI应用双轮发展演进。”梁国柱进一步补充到，AI硬件领域并未因应用行情的崛起而失去机会。随着AI应用的普及，每个人对算力的需求消耗增大，或将推动GPU、存储等硬件产品的升级与迭代，硬件与软件产业有望形成协同发展的态势，共同支撑AI产业的长期成长。
风险提示：基金有风险，投资需谨慎。上述内容仅为对AI产业市场情况的分析以及当前看好的行业，不作为任何投资建议，不代表对未来市场表现的保证，不代表本公司对基金业绩的任何承诺或预测，也不代表相关基金的未来实际配置。观点仅代表当时看法，今后可能发生改变。基金管理人不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的过往业绩及其评级并不预示本基金的未来业绩表现。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。
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