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　　近日，诺安基金发布《中国科技—燃！2026年科技投资报告》，并结合投研团队观点，对AI、算力基础设施、半导体以及未来产业等方向进行了集中阐述。与去年以“敢”为关键词相比，这一次市场讨论的重点，已经不再只是技术突破本身，而是中国科技产业在经历一轮高强度迭代后，哪些方向开始从概念演绎走向产业兑现，哪些环节能够真正承接业绩、订单与资本开支的验证。

　　这一变化背后，是科技投资叙事正在发生细微切换。过去一年，围绕AI、国产算力、创新药、人形机器人、太空经济等领域市场关注度持续抬升，科技板块也反复成为资金交易焦点。一边是算力链条持续扩张、应用端加快落地，另一边则是估值分歧、泡沫争议与交易拥挤同步出现。科技投资并未降温，只是进入了更讲究兑现节奏和产业排序的新阶段。

　　从此次报告和发布会释放的信息看，诺安基金试图强调的是一套更完整的科技投资框架：AI不再只是模型竞赛，而是逐步沿着应用、基础设施和自主可控三条线向下展开；未来产业也不仅停留在“远景叙事”，而是在创新药、机器人、脑机接口、太空经济、可控核聚变等方向上，开始出现更具体的产业路径。对于公募机构而言，这种从主题追逐走向主线筛选的变化，也在重新定义科技投资的表达方式。

　　AI从技术展示走向商业检验，算力与应用开始同步提速

　　这一轮科技投资中，AI仍然是最强的牵引线索，但其内部逻辑已经明显发生变化。早期市场更多围绕模型能力、参数规模和想象空间展开交易，而现在，AI正被越来越多地放回商业现实中重新审视。

　　围绕这一变化，诺安基金科技组对AI应用的判断明显更偏实际落地方向。诺安基金科技组研究员范钧毅把关注点放在AI for Business、AI for Science、智能助手和自动驾驶四条线索上。

　　尤其是AI for Business和AI for Science，前者对应的是专业劳动门槛下降，后者对应的是研发范式变化，这两类方向共同指向一个更现实的命题，即AI能否真正进入企业流程、研发流程和生产流程，并没有停留在展示层。报告中提及，已有中国科技企业将临床前研发周期缩短约70%。

　　自动驾驶和智能助手的变化也类似。自动驾驶不再只是概念股轮动里的老题材，而是随着高速NOA渗透率超过40%、城市NOA突破10%，开始进入更密集的产业验证期。智能助手则随着Agent架构和RAG技术演进，从简单问答逐步走向任务拆解与闭环执行，这意味着AI正从“工具”向“协作中枢”移动。

　　基金经理陈衍鹏就明确提出，未来1至2年确定的方向之一仍然是AI算力，而2026年可能会成为AI应用元年，机器人、自动驾驶、AI代理都是重要突破口。

　　与应用同步升温的，是底层基础设施的再定价。报告将AI基础设施拆解为算力、通信和存储三大环节，并提出一个很直接的判断：行业竞争正在从“做出最好的芯片”，转向“交付最便宜的Token”。这其实也是当前市场交易逻辑变化的一个缩影。过去资金更多盯住芯片性能、模型参数，如今则开始重新评估单位成本、推理效率和系统协同能力。

　　在这一背景下，通用GPU与专用ASIC从单纯竞争走向竞合，CPU在AI agent时代的角色被重新抬升，数据中心互联、1.6T光模块、硅光、CPO/NPO、OCS、PCB，以及CXL内存池化等细分方向，也被放进同一条产业链条里审视。一个比较明显的现象是，市场对AI链条的理解，已经从单点设备或单一器件，扩展到了“算力、运力、存力”协同演进的系统工程。

　　科技组研究员袁文翀对“芯、网、存”三大核心环节的强调，本质上也是在提示，AI基础设施的机会不再只是某个单一硬件品类，而是整条底层架构在同步升级。

　　诺安基金权益事业部副总经理兼研究部总经理邓心怡展望未来表示，AI 产业的投资机会已经更加清晰和聚焦、更加具备业绩可兑现性。模型层的格局清晰和能力快速演进、算力层的需求匹配、应用层的生产力创造和交互范式重构，是接下来科技投资里，最核心、最值得长期坚守的主线。

　　半导体逻辑从“替代”走向“自强”，科技主线开始向产业深处延伸

　　如果说AI应用和基础设施对应的是科技投资最热的一面，那么半导体则更像是这轮科技主线中最具底座属性的部分。报告对半导体的表述，相比市场常见的“国产替代”叙事，更强调“主动创新”和系统性能力提升。

　　按照报告给出的口径，在政策、资金和人才驱动下，中国半导体产业链自主能力已明显增强，28nm及以上成熟制程实现稳定量产，先进工艺进入规模生产阶段，刻蚀、清洗、薄膜沉积等关键设备与核心材料也在持续突破，先进封装加快推进。