互联网+与人工智能+行情异同点在哪？

2013-2015 年的“互联网+”行情与当前的“人工智能+”行情相比，一个重大区别就是驱动行情的增量资金结构 已经发生了巨大变化。

1.“互联网+”与“人工智能+”行情相同点

相同点一：关键技术创新推动产业革命

2013-2015 年的科技牛市和当前的 AI+风潮都体现了关键技术创新对产业革命的重要推动作用。前者以移动互联 网为核心，后者则以人工智能为核心，两者均通过技术突破引领了产业变革。2013-2015 年，移动互联网、云计 算、大数据等技术的突破，实现了信息的高效传播与存储，推动社会走向数字化阶段。一方面，智能手机推出 并不断升级，用户人数逐年增加。2012 年，手机首次超越台式电脑，成为中国第一大上网终端。另一方面，通 信技术完成 3G到 4G 的跨越，奠定了移动互联网应用蓬勃发展的基础。2013 年，工信部正式颁发 4G 牌照，我 国电信产业从此进入 4G 时代。智能手机的普及和移动互联网技术的发展催生了一批新业态和新模式，对整个 产业链带来深刻影响。

本轮科技浪潮中，AI 技术的突破性进展，尤其是大模型的出现，推动了从数据处理到决策生成的全面升级。2022 年 11 月，OpenAI 首次发布 ChatGPT，自 ChatGPT3.5 发布后，2023 年 ChatGPT 月度访问量始终保持在 10 亿以 上。2023 年 3 月，更先进的模型 GPT-4 发布，进一步提升了多模态理解与生成能力。模型发布后，当月访问量 更是直接增加 6 亿左右，环比增长约 60%。在 ChatGPT 的引领下，决策式 AI 逐渐向生成式进化。AI 由执行特 定任务发展为可通用应用的智能体，推动人机交互方式的根本性变革；AI 生成内容质量也大幅提升，显著提高 了生产效率和创新能力。今年 1 月国内 DeepSeek-R1 大模型的发布对当前 AI 大模型的降本增效做出重大贡献， 低成本和开源等特性进一步降低了 AI 技术的应用门槛，激发了产业创新与行业融合发展。大模型作为人工智能 以及万物互联网的入口，为更多现实载体接入提供了契机，颠覆现代人类生活。 两次科技浪潮均体现了关键技术创新对产业革命的深刻推动作用，技术创新为底层技术到应用层面的全面变革 提供了支撑，赋能了大量产业，创造新的消费场景和就业机会，大幅提高生产力的同时也重塑着社会经济格局。

启示 1：新技术的突破往往是产业变革的催化剂，能够快速改变传统行业的运作方式和市场竞争格局。无论是互 联网+还是 AI+，都展现了技术创新如何打破行业壁垒、提升效率并创造全新的商业模式。投资者应密切关注前 沿技术领域的创新，尤其是那些具备引发产业革命潜力的技术，及时把握技术带来的投资机会，在行业变革中 占据先机。

相同点二：全球投资热点共振，产业龙头都不在 A 股上市

2013-2015 年的科技牛市与当前 AI+行情在市场特征上具有高度相似性。在技术创新引发产业变革的过程中，资 本市场逐渐形成共识，资金大规模流入科技板块，形成全球投资热点共振局面。2010 年 iphone4 问世后，智能 手机迅速开始普及，移动互联网领域催生了新一轮科技投资热潮，全球资本市场对科技股的关注度显著提升， 微软、苹果、亚马逊、特斯拉等科技龙头引领涨势，纳斯达克指数屡创新高。与此同时，受全球科技行情带动， A 股市场情绪也逐步升温，科技板块逐步跟涨，TMT 行业成为领涨主线，创业板指也随之一路上涨，展现出成 长风格占优的市场特征。A 股的科技牛市很大程度上是美股科技浪潮的映射，整体呈现出一定的跟随性和滞后 性，但其上涨也充分表明创业板指在估值水平较低的情况下，仍然具有较强弹性，当市场情绪和资金流入增加 时，创业板指能展现出强大的向上爆发力。尽管 A 股市场的科技公司在产业链中占据一定位置，但核心创新企 业都不在 A 股上市。其中，在移动互联网科技革命中推动行业变革并获得主要市场份额的企业，如腾讯、阿里 巴巴、京东等，均在美股或港股上市。A 股市场的投资机会则集中在移动互联网相关的主题和概念板块投资上， 如手游、在线影视、O2O 等业务模式创新企业，但这些公司并不在全球产业核心竞争力的最前沿。这一现象表 明，在全球科技革命浪潮中，A 股市场在直接投资世界级科技龙头方面存在一定局限性，更多投资机会体现在 本土供应链的延展中。

当前的 AI+行情在市场逻辑上与 2013-2015 年的科技牛市较为一致。人工智能技术的突破推动产业变革，使得 英伟达、Meta 等美股科技巨头在本轮行情中率先受益，股价持续攀升，带动全球资本关注 AI 领域，而 A 股市 场在本轮 AI 行情中仍然表现出一定的滞后性。类似地，在此次人工智能科技革命中，全球 AI 产业链的核心企 业，如英伟达、台积电等也都不在 A 股上市。这使得 A 股市场的投资方向主要围绕 AI 产业链、供应链展开， 如算力、光模块、数据中心及应用层面的相关领域，而无法直接投资全球领先的 AI 技术供应商。

启示 2：从此前几次科技浪潮的市场表现来看，由于科技创新往往率先出现在海外，因此 A 股行情早期往往表 现为海外映射行情，投资者更多关注海外龙头映射股或相关产业链标的。

相同点三：都获得了极强的政策利好支持

两个时期的科技牛市都受益于政府对科技创新政策支持力度的增强。2013-2015 年，国家通过一系列科技战略和 政策，为互联网企业提供市场机会、资金支持等。2013 年 2 月，国家发展改革委员会联合相关部门发布《战略 性新兴产业重点产品和服务指导目录》，明确了战略新兴产业的七个行业，其中就包括新一代信息技术产业， 这从顶层设计的角度为信息技术相关产业的发展做出了战略性安排。近几年，国家高度重视人工智能领域前景， 出台了一系列政策支持其发展。2024 年政府工作报告首次提出开展“人工智能+”行动，为 AI+的发展营造了良好 的政策环境。国家通过顶层设计、资金扶持、激励合作、规范标准等举措，推动 AI 技术创新，加速产业融合与 转型升级。

除科技战略外，两轮行情的另一个重要的政策共性在于对并购重组的积极态度。由于经济低迷和股市不振，A 股 的 IPO 在 2012 年底开始暂停直到 2013 年年底，IPO 规模也同样在 2024 年之后大幅萎缩。不过，IPO 停滞导致 风投机构退出压力大增，大量待上市企业堆积，为了缓解 IPO 压力并推动产业升级，证监会的工作重心转向并 购重组，这成为风投机构的重要退出途径，也为科技企业实现产业链上下游整合提供了重要机遇。

在对并购重组的政策鼓励支持下，TMT 行业在 2013-2015 年期间通过跨行业并购重组，与其他产业实现融合， 推进了“互联网+”进程，也加速了一大批传统产业的转型升级。同时，科技企业实现了资源整合和协同发展， 显著提升了行业集中度和竞争力。

2023 年以来，证监会、上交所等通过多举措激发并购重组市场活力，支持硬科技领域发展，助力上市公司通过 重组实现产业升级和技术突破。在这一过程中，AI 成为最受益的领域之一，企业通过并购加速获取 AI 技术、 人才和数据资源，推动 AI 技术在各产业的深度融合和创新应用。政策导向不仅提升了科技企业的核心竞争力， 也为“AI+产业”模式的发展提供了重要支撑，推动我国科技产业向高端化、智能化方向迈进。

启示 3：政策支持往往是技术创新和行业发展的重要推动力，也是 A 股行情启动推升的重要催化剂。在互联网 +时代，政府提出了“互联网+”战略，成为 2015 年牛市行情的重要政策推力；在 AI+时代，国家对人工智能的 高度重视，也带来了大量的政策支持、资金投入和市场关注度。因此，投资者需要关注国家重大战略和政策动 向，特别是国家重点支持的行业和领域，充分把握政策红利带来的机会。同时，政策变化也可能带来行业整合 的机会，投资者应密切关注企业的并购重组机会，这往往是行业整合和企业扩张的重要途径。

相同点四：都处于宏观经济承压期，流动性环境有利

2013-2015 年期间，中国经济面临转型压力和增长动力不足的挑战，同时受到全球经济疲软和欧债危机的影响， 国内经济增速放缓。2013 年，“钱荒”对国内流动性环境造成了不利影响，国内经济下行压力依然较大。为应 对这一局面，2014 和 2015 年，国内货币政策逐渐走向宽松，央行通过创设 MLF、下调存贷款基准利率和存款 准备金率等方式为经济注入更多流动性，为企业融资提供了较为宽松的环境。 2023 年以来，尽管中国经济在疫情后经济逐步复苏，但整体经济环境依然面临一定的压力，尤其是在外部环境 不确定性增加的背景下。为应对经济复苏中的挑战，央行自 2023 年 3 月起实施降准，并在全年多次下调 1 年期 和 5 年期 LPR。这些政策有效增加了市场流动性，为 AI+行情提供了有力的资金保障，推动了资本流向高成长 型科技企业，尤其是人工智能等新兴产业。

启示 4：在宏观经济承压期，市场流动性往往会得到释放，为资本市场创造有利的投资环境。此时，高成长性行 业尤其是科技领域往往会成为布局焦点。特别是在互联网+和 AI+的背景下，资本会集中流向那些技术前景广阔、 市场潜力巨大的企业，投资者应抓住宏观经济周期中流动性宽松的机会，积极布局科技股。

2.“互联网+”与“人工智能+”行情不同点

不同点一：A 股增量资金结构不同

2013-2015 年的“互联网+”行情与当前的“人工智能+”行情相比，一个重大区别就是驱动行情的增量资金结构 已经发生了巨大变化。 1）公募基金话语权不同：“互联网+”行情中，公募基金发行火爆，规模快速增长，2015 年上半年，偏股型基 金新成立 9449 亿份，远超 2013 和 2014 年的 1176 亿份和 2009 亿份。作为对比，2024 年下半年，偏股型基金 新成立仅 2156 亿份，上半年更是只有 1150 亿份。与 2015 年相比，当前公募基金（主动权益）在 A 股市场上的 话语权已经大幅下降。

另一个区别是，2014-2015 年的大牛市中，一批从 2013 年创业板行情中崭露头角的“新生代”基金经理走到舞 台中央，其投资偏好集中在 TMT 行业当中。最终大量公募基金抱团在“互联网+”主题龙头上，形成“基金抱 团-股价大涨-基金净值上涨-更多资金申购-进一步抱团”的正向循环，也为 2015 年下半年抱团瓦解导致的“负 反馈”埋下了伏笔。许多当时的创业板大牛股都有公募抱团的情况出现，例如朗玛信息、中科金财、卫宁健康 和安硕信息，2014 年年底公募基金持股占流通市值比例分别高达 55.90%，46.92%、45.98%和 42.23% 。和当时 相比，目前的“人工智能+”行情公募抱团的情况更少。

启示 5：公募抱团具有以下几大特点：行业配置集中；集中买入市场热点，协同炒作吸引资金进入；新申购资金 流入形成正向循环；排名压力促使被动抱团；抱团股成长预期较高，或是通过披露并购、重组、转型等利好消 息提高市场预期。本轮行情公募抱团影响较小，有利于公募基金排除排名压力干扰，投资决策更加长期化，选 出具有长期发展潜力而非依赖短期利好催化的公司。

2）杠杆资金流入更加规范影响更小：在 2014-2015 年的大牛市中，杠杆资金提供的流动性支持是行情加速、泡 沫扩大的关键因素。据统计，2015 年高峰时期，市场中各类杠杆资金规模高达 5.4-6.0 万亿，其中合规的两融渠 道，融资余额最高为 2.27 万亿，分级基金 A 类规模最高 0.18 万亿。其他非合规的杠杆资金规模更大，如信托渠 道、资管配资和民间配置的资金规模最高时预计分别有 1.8-2.2 万亿、0.77 万亿和 0.4-0.6 万亿。在 2015 年股灾 发生后，分级基金时代终结，非合规的场外配资在监管清理和长期熊市后规模大幅萎缩，两融成为目前主要的 杠杆资金流入渠道。不过和 2014Q4-2015Q1 的高峰期相比，目前融资买入占市场成交额的比例约为之前的 55%， 杠杆资金的影响力也大不如前。

启示 6：以两融为代表的杠杆资金仍是本轮行情的关键增量资金来源，杠杆资金风险偏好高，青睐科技成长板块 等特点也将反映到本轮行情中。不过，和 2014-2015 年“杠杆牛”相比，本轮行情杠杆资金的定价权已经明显下 降，这有助于避免科技成长板块的股价脱离产业发展和基本面实际，形成巨大的估值泡沫。板块暴涨暴跌的幅 度预计会小于 2014-2015 年。

3）被动崛起，ETF规模超过主动权益：我们统计了主动权益类公募基金持有的 A 股资产和 ETF 基金持有的 A 股规模进行对比，可以发现，主动权益资产自 2022 年之后不断下滑，2024 年 9 月后的 A 股大涨也并未扭转主 动权益规模收缩的趋势；ETF 基金规模则持续攀升，尤其是 2024 年之后加速增长，A500、科创 50 等 ET F 产品 甚至一度掀起投资热潮。2024 年 12 月，A 股 ETF 规模首次超过主动权益。 被动崛起时代哪类标的最为受益？一是看哪些 ETF 基金流入资金最多，最受青睐；二是看这些 ETF 基金重仓配 置在哪些个股，受到多家 ETF 重仓配置，ETF 持仓占流通市值最高的标的最受益于被动投资崛起。一般来说， 行业龙头公司一般由于市值规模较大，更容易被纳入 ETF 配置之中，能获得更多被动资金流入。例如中芯国际 和寒武纪-U 在 2024 年三季报中，前十大股东均出现了四家 ETF 基金，持股占流通市值分别为 17.15%和 8. 24%， 考虑到非前十大股东的其他 ETF 持仓，这一比例还会更高。

目前，大部分 ETF 基金跟踪的指数都选取市值龙头作为指数成分股，并往往依据自由流通市值进行加权，这种 设计容易导致一些个股在大涨后由于市值达标被纳入指数，获得 ETF 配置，并由于资金流入进一步上涨，从而 获得更多指数权重；也容易因为利空大跌后在某些指数的权重下降，被动资金流出，导致其市值进一步萎缩甚 至被指数剔除。因此，这类 ETF 很可能形成“正循环”反馈，并导致“高买低卖”的情况出现。不过，随着越 来越多基于非规模因子的“Smart Beta”产品出现和普及，这类市值龙头的“正循环”特征将会有所消退。 启示 7：和主动权益主动时期相比，“被动崛起”时代市值龙头的“正循环”特征会导致被动资金流入带来的股 价上涨更加缓慢，但资金看好行业/因子方向的上涨也会更加坚定和持续。市场受到短期利好催化的影响更小， 更注重长期发展趋势和企业核心竞争力。在产业前景看好、资金涌入时，市场对行业龙头的亏损拥有更高的容 忍度。

不同点二：中国科技实力更强

两轮行情的第二个重大区别是中国科技实力已经今非昔比，在多个关键领域已经或正在赶超美国。在 3G、4G 时 代，中国移动互联网的发展落地显著滞后于欧美发达国家，5G 时代则实现了中美同步落地。中国的大数据、云 计算等新一代信息技术也在近年取得了长足进步。目前，中国专利申请量长期占到全球总申请量的 25%，领先 美国 5%以上。存量有效专利数、科研期刊发表数量也都大幅超过美国，创新产出指数也和美国越来越接近，这 些数据都反映出中国在工程师红利加持下，科技创新的动能越来越强。

2024 年 10 月，彭博社援引彭博情报对 13 个关键技术领域的追踪结果称，“中国制造 2025”在很大程度上取得 了成功。中国已经在无人机、太阳能电池板、石墨烯、高速铁路以及电动汽车和锂电池等 5 项关键技术领域占 据全球领先地位，并正在另外 7 项技术领域迅速追赶领导者。

然而科技的高速发展未能充分反映到 A 股中。2023-2024 年纳斯达克定价全球科技股，两年间纳指上涨 84. 5% ， 但中国科技股未能跟随上涨，科创 50、恒生科技在此期间均多次探底，中美科技股相关性从显著正相关直接变 为显著负相关，这是什么原因？

我们认为，过去两年 A 股科技股和美股行情的脱钩主要有三大原因：一是美股科技逻辑转向 AI，但在美国科技 围堵下 A 股 AI 逻辑基础并不坚实。二是美股 AI 获得全球资金追逐，A 股科技股则面临较大资金撤离压力。三 是出于中国科技公司更擅长模仿而非原创、受政策影响太大、依赖本土市场限制了增长空间等因素的担忧，中 国科技股估值长期低于美股。目前，这三点因素正在发生变化： 1）A 股全面转向“AI+”主线：长期以来，美股引领着全球科技股逻辑，2019-2021 年全球新能源汽车龙头特斯 拉成为世界瞩目的“大牛股”，但随着中国在新能源汽车、光伏等领域占据世界领先地位，美股的核心叙事逻 辑却已然转向人工智能。然而，2023 年以来，A 股核心逻辑并未转向人工智能，我们认为主要有以下原因：

DeepSeek 出现以前，中国人工智能大模型技术被认为和美国同类产品存在巨大的差距。同时，美国涉足大 模型领域的核心企业，如微软、亚马逊、谷歌、特斯拉、OpenAI 等，均在基础层和技术层持续进行巨额大 规模投入，这推动投资者进一步调高发展预期。与此同时，中国投资者则担忧中国企业在大模型领域和美 国的差距越来越大。DeepSeek-R1 的出现，使得国产大模型跻身世界前列水平，扭转了市场的这一认知。

美国科技封锁下，中美算力领域差距巨大。美国占据了全球 90%的新增智能算力份额，同时其在智能算力 建设上的投入力度不断增强。反观中国，由于受到外部限制，无法购入英伟达性能最为优异的 AI 芯片。这 使得中国的互联网巨头对算力的投入受到外部限制，而 A 股算力领域主要围绕英伟达产业链和国产算力两大逻辑展开。对于美股 AI 核心标的英伟达，中国则缺乏对标的上市公司。

中国 AI 行业发展速度较慢，长期采取跟随策略。近年来，尽管中国人工智能科技水平全球领先，但与美国 相比技术进步速度仍然偏慢，美国在大模型领域的先发优势和对中国算力的限制不断强化进一步打击了 A 股投资者的信心。在算力和大模型均不占优势的情况下，中国投资者倾向于认为中国的人工智能行业仍能 够在应用端取得优势，但需要等待行业的发展重心逐步转移至下游应用环节，因此 A 股投资者在 AI 主线 上长期偏向跟随策略。

启示 8：随着美国通过巨大算力投入开发新一代大模型的进展放缓，中国人工智能企业迎来了赶超的良机。随着 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的出现，投资者认识到中国能够用较少的算力投入开发出全球领先的大模型，这 意味着中国将在人工智能领域再度与美国展开激烈竞争，A 股也开始全面转向“AI+”主线。

2）美股 AI获得全球资金追逐，A 股科技股则面临较大资金撤离压力：近两年中美科技股脱钩的另一关键原因 在于流动性差异。由于美国在人工智能领域的领先地位，美股 AI 板块获得全球资金追逐。2023-2024 两年间， 标普 500 信息技术指数大涨 114%，远超标普 500 指数 54%的涨幅和 MSCI 全球（除美国）指数 15%的涨幅。美 元指数的强势也能从另一个角度反映全球资金回流美国的情况：尽管面临债务问题和大选带来的政治分歧，但 在俄乌冲突延宕、巴以冲突加剧、欧洲政局动荡、中国经济疲弱和日元汇率风险上升的多重影响下，全球投资 者纷纷“抱团”美国股债，最终形成了全球“抱团”美股，美股“抱团”AI 的局面。 与美股相反，近两年 A 股科技股则面临较大资金撤离压力。从国内资金视角来看，由于经济疲软、股市低迷， 险资等中长期资金 A 股配置仓位偏低，居民资金流入新基金体量也明显下降，内资未能给予科技股充足的流动 性支持。另一方面，由于美元强势、美国科技围堵、A 股赚钱效应不佳，外资在 2022 年以后减配中国资产的倾 向也非常明显。内外压力下，2023 年-2024 年 8 月，A 股长期处于存量博弈或减量博弈环境中，期间人工智能 主题多次阶段性上涨，但除部分细分板块涨幅较大外，总体并未如美股科技股那样形成主线行情。

启示 9：科技成长风格的崛起与市场流动性的关联十分紧密。当前我国宏观流动性充裕，10 年期国债收益率在 去年 12 月跌破 2%，目前仍处于历史极低水平，充裕的流动性环境通常有利于长久期的科技成长风格取得超额 收益。即使宏观流动性整体不充裕，对科技行业充足的资金支持仍然可以推动科技股行情，例如 2013 年“钱荒” 并未影响中小创的融资、并购，近两年来 10 年期美国国债收益率处于高位也未影响全球资金抱团美股 AI。目 前，证监会等部门正推动中长期资金流入 A 股，多支科技 ETF 火热发行，两融渠道杠杆资金流入也持续增加， 困扰 A 股的微观流动性问题近半年来已经获得明显改善。

3）中国科技股估值长期低于美股：长期以来，中国科技企业估值水平长期低于美国科技公司，投资者往往将其 解释为：中国科技公司更擅长模仿而非原创、受政策影响太大、依赖本土市场限制了增长空间。然而现在，投 资者开始意识到这一观点或许并不正确。

中国科技企业更擅长创新？——模仿只是创新的学步车，现在中国企业创新能力开始震惊世界。人类历史 上所有重大创新都站在前人肩膀上。Google 诞生前有 AltaVista，Windows 借鉴了施乐图形界面，SpaceX 火 箭技术传承自 NASA。中国公司的“模仿优化”本质是快速学习，模仿不是原罪，关键看能否在巨人肩膀 上种出新的果实。目前中国的宁德时代、比亚迪锂电池技术全球领先，DeepSeek 等新一代国产大模型在极 低成本的前提下实现了全球领先水平。

中国科技企业受政策影响太大？——政策波动是创新的压力测试，规范经营才能持续创新。硅谷经历过拆 分 AT&T 才催生了英特尔，08 年金融危机让 Airbnb 和 Uber 崛起。中国互联网公司整改完成后，“二选 一”行为不复存在，阿里巴巴旗下的淘宝特价版已经接入抖音小店，京东也开始与快手、抖音等平台合作。 这种跨平台合作反映出互联网巨头正在打破原有壁垒，探索共赢模式。更公平的竞争环境、更开放的生态 体系更有助于科技企业持续创新。

依赖本土市场限制了增长空间？——本土市场是火箭发射的第一级推进器，中国企业正在进军全球。不可 否认，美国科技公司天然拥有布局全球的视野和便利，然而庞大的本土市场并非企业发展的牢笼，而是火 箭发射的第一级推进器。TikTok 用中国 8 亿网民的注意力训练推荐算法，成为横扫全球移动互联网的利器。 比亚迪 2023 年成为中国汽车业老大后，2024 年才能以庞大的技术积累和供应链优势进军全球 100 多个国 家和地区，以惊人的 427 万辆年销量，成功跻身全球第五。

启示 10：转变思维，中国科技股正迎来价值重估。在去年 9 月底我们提出“信心重估牛”，10 月初推出的“重 估牛”系列报告第一篇《“信心重估牛”的核心逻辑和线索》中，我们提出的四条“信心重估”的线索中，就包 括“龙头企业价值重估，媲美美国跨国龙头公司的、国际化的中国龙头企业有望脱颖而出，获得全球资金的青 睐。”目前，随着 DeepSeek 等一批国产大模型震惊世界，中国创新能力获得全球认可，具有全球视野和创新精 神的中国科技龙头企业也正在摆脱长期以来的估值折价，迎来价值重估。

不同点三：受益方向上存量标的更多，增量标的更少

两轮行情的第三个重大区别来自近十年来中国资本市场的改革和发展。2013 年中小创行情启动时，A 股 TM T 行 业上市公司数量还相对较少，仅 2009 年创业板开板后一批科技成长公司集中上市。对于风起云涌的移动互联网 浪潮，核心受益的腾讯、阿里、百度、京东、网易等公司均未在 A 股上市，A 股上市公司中对移动互联网、云 计算、大数据等新兴产业核心受益的公司很少，A 股投资者在 2013 年的景气投资后，很快转向并购重组-外延 式增长逻辑和“互联网+”转型升级逻辑。

相较上轮，本轮“人工智能+”行情存量标的更多，增量标的更少。存量标的更多，主要是 2019 年科创板开板 后，一大批硬科技公司获得资本市场支持，集中上市 A 股，其中以电子和计算机行业居多。我们统计发现，截 至目前，已经有 585 家科创板上市公司，总市值高达 7.4 万亿元，其中 243 家为新一代信息技术产业，总市值达 4.4 万亿元。这些硬科技公司拥有更强的技术实力，更多的研发投入，位于产业科技发展的前沿，距离产业发展 的核心距离更近。增量标的更少，主要是去年以来 IPO 的停滞和并购重组的低迷（相较 2013-2015 年）。

启示 11：本轮“人工智能+”行情围绕并购、重组、定增、次新的炒作相比上一轮预计将有所淡化。投资者应该 更多挖掘已经在 A 股和港股上市的，能够实际受益于人工智能浪潮的科技公司。和上一轮相比，本轮上市公司基本面增长的持续性可能明显更强。