$南方创业板人工智能ETF联接A(OTCFUND|024725)$
$南方创业板人工智能ETF联接C(OTCFUND|024726)$
创业板人工智能ETF今日跌幅较大，AI硬件端再度承压。而近期AI应用相关主题逆势走强。市场关心的问题是：这是短期的高低切换，还是产业逻辑的拐点？我们的判断是：长期拐点显现，但拐点发生在产业价值分配层面，过程会较为漫长。
一、7月调整的本质：拥挤度修正，不是产业趋势逆转
本轮AI硬件回调要分基本面和交易面两层看。基本面上，AI产业景气度没有发生本质变化，产业链公司的盈利预测未见明显下修，硬件环节供需仍处于高位紧平衡。当多数资金基于同一套逻辑集中于同一批资产，任何边际变化都会被放大，叠加杠杆资金后放大效应更为明显。
7月几个负面因素恰好集中出现：上游涨价预期已提前反映在股价中、市场开始重新审视海外云厂巨额资本开支的投资回报、国产开源模型带来Token价格进一步下行的预期、以及美联储加息对流动性的扰动。这些因素单独看都不足以改变产业趋势，但足以促使融资盘被动减仓，形成放大式下跌。因此本轮调整更接近一次拥挤度修正，与产业趋势逆转是两件事。
二、应用走强的产业基础：模型能力提升叠加成本下行
对于应用端走强，我们更倾向于理解为AI主线内部的资金再平衡，而不是资金流出AI。被选中的方向大体具备三个特征：持仓结构相对干净、估值分位更低、本轮回调中被错杀。同时产业端也在同步配合，国产模型正在实现能力与成本的双向改善：Kimi K3在前端编程评测平台Code Arena拿下第一名，中美头部大模型之间的能力差距已缩小到大约3至4个月。DeepSeek V4 Flash凭借2840亿总参数、130亿激活参数的架构实现了性能大幅提升，同时延续低价路线。对应用侧公司而言，模型调用成本明显下降、单位经济性改善，这是本轮应用行情具备产业基础而非单纯补涨的主要依据。
三、估值现状：整体偏高、结构分化
本轮调整后软件和硬件的估值均有所消化，但绝对水平仍然不低。不过估值高低本身不是结论，要看盈利增速能否消化估值。
软件板块内部分化明显。头部互联网公司横跨云业务与应用，AI业绩弹性主要来自云业务，关注点是云业务收入弹性与毛利改善，这是资本开支转化为盈利、消化估值的核心路径。应用类公司当前多数仍处收入放量前夕，市值对应的是远期空间，关键在于AI业务在总收入中的占比能否持续提升并保持逐季环比增长。Token成本下行已经改善单位经济性，但估值消化最终要靠收入规模真正起来。
硬件端静态估值不高，问题在于盈利处于周期高位，需要跟踪产能释放后价格何时见顶。
当前AI板块是"整体偏高、结构分化"的状态，后续走势更多由各环节的业绩兑现节奏决定，而不是整体估值的高低。
四、中长期判断：价值分配从投入侧向产出侧迁移
中长期对应用侧维持偏乐观，核心理由是空间与渗透率的错配：应用对应的是AI最终的收入来源，但目前收入体量与产业投入严重不匹配。这种错配决定了应用侧的中长期弹性大于硬件，但兑现是分年度逐步发生的。
判断依据在于海外定价锚的更替。随着北美云厂模型商业化及资本开支ROIC预期修复，全球资金正从AI基础设施的投入侧向云与应用的产出侧切换。此前市场对AI资产的定价依据是资本开支强度，属于预期定价；当产出侧的收入可被计量，定价依据转向收入与利润的实现程度。这一转换构成中期估值体系的变化，并非单次风格轮动可以解释。
国内的边际变化在成本端。国产开源模型在能力持续提升的同时压低Token定价，推理成本下行直接改善应用层单位经济性，扩大可商业化场景的边界。应用侧的核心约束由技术可行性转向客户付费意愿，这是前期不具备的产业条件。
五、后续催化剂与风险提示
下一轮行情的催化剂按可验证性排序看三类：第一，海内外互联网公司AI相关业务收入能否延续增长、投资回报能否覆盖资本开支，这是最硬的信号；第二，Agent产品化落地与分成机制成型，决定应用公司有没有稳定的变现通道；第三，中国开源模型能力再跃升与Token价格进一步下行，持续打开可商业化场景的边界。
风险方面需要关注四点：一是波动风险，前期AI硬件交易拥挤度尚未充分出清，杠杆水平仍处高位；二是业绩兑现节奏可能滞后于股价表现，若后续财报未能确认收入放量，前期涨幅将进入消化期；三是估值敏感性，A股科技资产估值仍处偏高分位，对流动性与风险偏好变化敏感度高；四是主题化风险，部分标的AI收入占比极低，涨幅由概念驱动缺乏业绩支撑。
数据来源：wind，20260819。
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