AI时代大逆转:为何“硬邦邦”的资产开始吊打“轻飘飘”的概念?

  • 时间:2026-02-25 09:00
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朋友们,最近资本市场的风向,突然变了!高盛的一份报告直接“炸场”,他们发现了一个惊人的趋势:在AI浪潮的席卷下,那些看起来“笨重”、需要大量资本投入的“硬资产”公司,其股票表现竟然完胜了过去备受追捧的“轻资产”概念股。这就像曾经被嫌弃的“钢铁直男”,一夜之间成了香饽饽。
为什么会有这种转变?核心逻辑在于恐惧与确定性。AI的颠覆力太强了,投资者开始担心,那些只靠模式和算法的轻资产公司,会不会被更强大的AI模型或新入局者轻易取代?就像材料里专家说的,老牌公司不是“恐龙”,而是“会跳舞的大象”。当不确定性增加时,拥有实体产能、数据中心、半导体工厂、智能硬件生产线这些“硬通货”的公司,反而成了避风港。它们构成了AI世界的“基建”,是算力落地不可或缺的物理基础。
这波趋势,其实早有苗头。钛媒体的观察提到,大厂入局AI玩具,轻资产合作模式虽是首选,但本质是“输出灵魂,托管肉体”。灵魂(算法)固然重要,但没有承载灵魂的“肉体”(硬件),一切皆是空谈。百家号的分析更是一针见血,直接点出“硬件吃肉、软件喝汤”的现象。2023年数据显示,A股AI硬件企业净利大增,而纯软件AI公司盈利却大幅下滑。这赤裸裸地说明,在AI爆发的当前阶段,实实在在的硬件创新和产能,才是商业价值变现最快、最坚实的部分。
当然,这并非说软件和算法不重要。同花顺的文章剖析得很深刻,AI通过个性化响应、智能降本、数据变现,从根本上重塑商业模式。但这一切的落地,越来越依赖于“硬资产”的支撑。智能汽车需要生产线和芯片,AI服务器需要机房和电力,智能制造需要机器人和传感器。未来的赢家,很可能属于那些能完美融合“软实力”与“硬资产”的企业,走出一条“软硬一体化”的差异化盈利之路。
所以,AI重塑的不仅是商业模式,更是投资逻辑。光环正在从“轻”向“重”转移。当潮水退去,真正能经得起冲击、抓住时代红利的,或许正是这些有“根”有“基”的硬核玩家。
【A股相关概念股梳理(涉及算力基础设施、AI硬件等)】
- 中科曙光:国产高端计算领军企业,深度参与算力基础设施建设。
- 浪潮信息:全球领先的服务器供应商,AI服务器核心厂商。
- 工业富联:服务器、云计算及精密制造巨头,AI硬件制造重要基地。
- 寒武纪:国产AI芯片设计公司,提供算力核心部件。
- 海光信息:国产CPU及DCU(协处理器)设计企业,服务于算力领域。
(注:以上仅为基于公开信息的梳理,不构成任何投资建议。)
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网友讨论 12

  • 科技观察者Leo:

    终于有人说到点子上了!轻资产吹了这么多年泡沫,AI一来,还是得靠实打实的算力和产能说话。高盛这个观察很敏锐。

  • 老股民张师傅:

    道理是这个道理,但A股这些硬件股波动也大啊,昨天涨今天就跌,拿不住。

  • SiliconValleyInsider:

    This aligns with what I'm seeing. VCs are now more interested in AI infrastructure and robotics than just another SaaS startup. The game has changed.

  • 爱吃菠萝的投资者:

    “硬件吃肉,软件喝汤”,这话太形象了!看看那些做AI应用的公司,有几个赚到钱了?都在烧钱。反而卖铲子(硬件)的先富起来了。

  • AI产品经理小王:

    从我们做产品的角度看,确实如此。模型再好,最终要落地到具体的终端或解决方案里,硬件和供应链能力成了最大的壁垒。

  • 风轻云淡:

    会不会又是一轮炒作?等AI热点过了,这些重资产公司的折旧和周期性能不能扛得住?我觉得还得观察。

  • Data_Analyst_Ming:

    文章逻辑清晰。这其实反映了投资从“预期驱动”转向“实物资产驱动”的阶段性变化。在技术革命初期,承载技术的物理载体价值最先被重估。

  • 财经小书童:

    想起了互联网泡沫时期,最后活下来并且成为巨头的,很多都是当时有自己数据中心和网络设施的。历史不会简单重复,但总会押韵。

  • 搞机爱好者:

    支持!没有好的芯片、服务器、传感器,再牛的AI算法也是空中楼阁。中国在硬件领域必须突破!

  • 喵星人理财:

    所以现在布局,是不是应该多看看工业富联、浪潮这种有制造能力的?感觉比纯炒概念的踏实点。

  • skeptical_optimist:

    长期来看,最大的价值肯定还是属于拥有顶尖AI算法和平台的公司。硬件是周期性的,软件生态的护城河更深。不过短期逻辑我同意本文。

  • 奔跑的韭菜:

    完了,我刚把周期股换成科技成长股,风向又变了?这市场跟得太累了!

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