我是陆骁，公募科技基金经理，第 11 年盯着行情屏幕，同时负责一只偏股科技主题基金的投资决策。
2026 年这波“ai概念股”行情，又一次把我办公室外的电梯间变成了临时股吧：实习生在讨论算力龙头还能涨几成，客户在问“是不是闭着眼买 AI 就行”，销售同事则盯着申购数据，眼神发光。
但我每天更常见到的，是另外一块屏幕：一长串估值模型、业绩预测、现金流折现，还有我自己设置的风险预警。那一串红色高亮的 ticker，代表的是：涨得太快、定价太满、兑现门槛太高。
这篇文章，我不打算贩卖焦虑，也不会唱多或唱衰某只具体股票，而是想用一个“内部从业者”的视角，跟你聊清楚：{image}2026 年这个时间点，ai概念股到底在发生什么，你该怎么判断哪些值得继续拿，哪些只是热闹看客。
先把当下这个时间点定住。
到 2026 年 1 月，全球泛 AI 相关公司（包括算力、算法、大模型应用等）总市值，已经占到纳斯达克成分股市值的约 27%（Wind 与公开财报数据汇总），而 2021 年这个数字大概只有 9%。A 股这边，申万行业里与“人工智能”高度相关的计算机和通信板块，在过去 12 个月的涨幅普遍在 35%–80% 区间，远高于上证指数不到 10% 的表现。
资金为什么又涌进来，有几个很现实的原因：
落地场景开始真金白银2025 年底以来，AI 办公、AI 设计、AI 客服在国内大企业里的渗透率有一轮明显抬升。很多友商 CTO 在闭门会上直说：节省人力成本 20%–30% 的项目，已经被实打实地写进预算，而不是 PPT 里的漂亮愿景。资本市场看到的是：AI 从讲故事，慢慢过渡到看收入。
大模型算力投入进入“第二阶段”2023–2024 年更多是谁跑得快、谁比拼 GPU 数量。到了 2025–2026 年，算力基础设施开始出现马太效应，能拿到长期优质服务器和芯片供应的企业不多，市场自然愿意给这些公司更高溢价。
海外巨头财报给了“信心锚”2025 年欧美几家云服务巨头，在财报中给出的 AI 相关增量收入已经占到整体云业务增量的 30%–40%。这件事在卖方报告里被反复引用，直接推高了国内外“ai概念股”的估值锚。
从一个基金经理的角度，我看的是另外一层：真正赚钱的公司数量，和现在被贴上“AI 概念”的股票数量，并不在一个量级。
这中间的差距，就是你需要警惕的地方。
在内部投委会上，我们会把“ai概念股”做一个粗糙但实用的拆分，大致四类：
算力与基础设施提供者包括 GPU/AI 芯片、服务器、光模块、数据中心运营等。特征是：资本开支巨大，议价权强，收入与 AI 训练、推理的需求高度相关。
平台与底层模型公司提供大模型、开发平台、AI 操作系统。特征是：研发投入高，前期亏损很正常，用户与生态是关键。
垂直行业解决方案提供者比如 AI 医疗影像、AI 金融风控、AI 制造质检等。特征是：对行业 know-how 依赖极强，销售周期长，但一旦落地粘性高。
“蹭概念”的传统公司原主业与 AI 关联度有限，通过公告合作、改名、布局“智能+”来获得关注。特征是：AI 收入占比极小，甚至没有可量化的项目。
问题在于，二级市场的热度，常常不太区分这四类。你在行情软件里搜索“AI”，能出来一大串代码，但真正能从 AI 红利里吃到“肉”的，多半集中在前两类的一小撮公司，以及第三类里手握核心场景的少数玩家。
我在看一个所谓“ai概念股”的时候，会习惯性问三件事：
AI 相关业务在营收/利润里占多少比例？如果披露的 AI 相关收入连 5% 都不到，却在路演里反复强调 AI 业务，那我会把这一块当成“远期期权”，估值很克制。
有没有可持续的技术或资源优势？算力资源、算法团队、行业数据、渠道网络，至少得占住一个。单纯“买 GPU+租机房”，这件事情本身门槛不高。
客户是否愿意真金白银付费？续费率怎样？B 端项目特别容易做漂亮的案例，但财报里最诚实。看预收账款、合同负债、客户集中度，会比听故事可靠很多。
如果这些问题都答不上来，那在我心里，这只“ai概念股”更接近“情绪标的”，而不是长期资产。
很多投资者会说：我没时间像你们一样一页页啃财报，有没有更“粗暴”的办法？有，而且出奇好用。
我内部会给新来的研究员一个“三行筛选法”，你也可以直接拿去用在 ai 概念股上：
看研发费用率：对于号称重投 AI 的公司，过去一年研发费用率（研发费用/营业收入）如果明显低于同行平均，或者在 AI 概念大火的 2025 年还在持续下降，那至少说明一件事：它讲 AI 的声音，比真正砸钱做 AI 的力度更大。2026 年一季度的数据里，我关注的一批算力与软件龙头，研发费用率普遍在 15%–30% 区间，而很多纯概念股只有 3%–5%。
看毛利率趋势：AI 真能提升效率的公司，要么能涨价，要么能压成本，长期看，对毛利率是有帮助的。如果某公司打着 AI 旗号，AI 相关产品却处在“低价抢市场”的状态，那毛利率会被持续压低；一两年看不出问题，三五年就会很明显。
看经营性现金流：这是检验“收入质量”的关键。2025 年底我们对一批“AI 解决方案”公司做过梳理，能把 AI 项目做成持续正向经营现金流的，不超过样本的 30%。现金流长期为负，而应收账款快速膨胀的，极大概率是在用赊销、买单案例来堆漂亮的报表。
你不需要在一晚上把所有概念股翻一遍，只要在准备买入或加仓之前，抽出十分钟做这个“三行检查”，很多“雷”，可以当场排除。
过去一年最困扰我和团队的，是一个很现实的问题：很多核心 AI 标的，从绝对估值看确实不便宜，但不买又担心错过一个时代性的浪潮。
我们会刻意区分两个概念：
估值贵不贵，是一个“静态”问题比如 AI 芯片龙头当前滚动市盈率 60 倍，这在传统行业看来已经是高得离谱。
贵得是不是合理，是一个“动态”问题关键要看未来 3–5 年的盈利增速、行业格局、竞争壁垒。
2026 年的一个真实情况是：全球头部 AI 基础设施公司，给出的业绩指引里，未来三年 AI 相关收入复合增速多数在 25%–40% 区间。如果增长能兑现，60 倍的估值未必说不通；但如果增长提前透支、竞争格局恶化，那哪怕 30 倍，也可能是“贵”的。
对普通投资者来说，没必要做复杂的估值模型，有几个简单的“估值温度计”可以用：
- 同行业对比：你看的这只 ai 概念股，估值显著高于同类公司吗？高的理由是什么？
- 与自身历史对比：它现在的估值在自己近 3–5 年的区间里处于什么位置？是极端高位还是中段？
- 与业绩增速对比：过去三年净利润实际复合增速是多少？管理层给出的指引又是多少？
当“估值溢价远超同行”+“业绩增速没有明显优势”同时出现时，我会非常克制。
说得直白一点：高估值可以接受，但要配得上足够持续的成长；光靠想象力硬撑的贵，是我在投委会上最容易投反对票的一类。
聊了这么多，落到你自己账户上，或许更想知道的是：“现在到底该不该上车？”
我不可能给一个统一答案，但可以把自己给家人和身边朋友提的几条建议，完整地搬出来：
把“买时代”拆成“买公司”AI 是时代方向，这个判断几乎没有争议。但你在交易软件里下单的是一只只股票，不是“时代指数”。在时代正确的前提下，选错公司，照样可能长期跑输。
仓位上给自己预留犯错空间2026 年很多 ai 概念股波动极大，一天涨跌 8%–10% 是常态。我会建议普通投资者把单一概念板块仓位控制在总资产的 20%–30% 以内，如果你不是全职盯盘，这个比例再往下调。这也意味着：哪怕你看好 AI，账户里也应该有一部分防守型资产。
多用定投、少用梭哈对趋势看对的大方向，具体买入点往往没那么重要，特别是持有周期拉长之后。分批买入，能让你不必为某一次“买在短期高点”而懊悔太久。
警惕“万能 AI”叙事当一个公司试图把所有业务都往 AI 上靠，什么都做、什么都号称有优势时，我反而会降低关注度。真正好的 AI 公司，往往只在一两个细分方向里极致投入，愿意舍弃与主航道无关的短期机会。
对我来说，“和 ai 概念股相处更舒服”的状态，大致是：你知道自己买的是什么类型的公司，理解它可能的上涨空间，也接受它的波动和潜在回撤，不把短期盈亏当成对自己判断的终局裁决。
每天收盘之后，我们投研团队会关掉一整天闪烁的行情屏幕，办公室一下子安静下来。有人开始整理当天看过的路演纪要，有人还在和公司管理层视频沟通，有人对着模型把某只 ai 概念股从“观察池”挪到“回避池”。
从业这么多年，我越来越清楚的一件事是：AI 本身不神秘，神秘的是人们对它的期待。概念股也一样，价格承载的是集体情绪，而不是冷冰冰的技术参数。
如果你看到这里，或许说明你愿意花点时间去理解，而不是只被情绪推动着点下“买入”。这本身，就是在与风险对齐的一步。
2026 年的 AI 行业，远不到“盖棺定论”的时候。我们可能还会经历新的突破、新的监管、新的洗牌，也会再遇到几轮让人心跳加速的涨跌。但只要你能在“时代故事”和“具体公司”之间，搭一座属于自己的桥——用最简单的几项数据、几个问题去筛选、去验证——那这波浪潮，对你而言，就不再只是“风口上的故事”，而更接近一场有准备的长期旅程。
如果要用一句话收尾，我会这样说：ai 概念股能不能买，从来不只有“能”或“不能”这两个答案；真正关键的，是你用什么方式，带着怎样的节奏，去参与这场缓慢展开的技术与资本的交织。
