公募数字AI纯软件配置占比降至45%，物理AI是分流还是扩容？

上一次一个科技新赛道以超过30%的年复合增速崛起，同时旧赛道的成熟增速滑落到10%以内，是2019年新能源分流传统消费电子。那之前，传统消费电子成交额占比一度超过25%；三年后，新能源占比升至22%，传统消费电子则被压到11%，估值中枢被系统性下修30%以上。

目前同样的剧本，正在AI产业链内部重演——只是这次略有不同。

历史坐标，指向结构分化而非全面替代

2013年移动互联网崛起时，资金从PC互联网全面撤出，传统PC端标的收益不足移动互联网赛道的三分之一。2019年新能源行情中，消费电子板块里只有苹果链等少数核心标的保留了超额收益。

但这两次迭代有一个被忽视的共性：旧赛道中没有算力属性、无法适配新场景的标的被彻底边缘化，而能共享新赛道需求的供应链龙头，反而享受了双重红利。

当前物理AI以现有数字大模型、算力技术为底座，加上传感器、执行器等硬件形成感知-判断-执行闭环。它与数字AI之间不是替代关系，而是“数字底座+物理落地”的协同递进关系。

最直接的证据：当前国内物理AI专属算力需求占整体AI算力大盘已达17.2%，完全是数字AI之外的新增量，不存在挤占通用算力资源的情况。更关键的是，单台物理AI仿真服务器的HBM用量是通用大模型训练服务器的1.8倍，1.6T光模块用量是通用集群的2.3倍。

类似性与差异点，这次的关键变量

与2013年、2019年的类似性在于：物理AI年产业复合增速预期超过20%，远高于成熟数字AI应用赛道的增速，机构资金正在持续向“高增速、有订单”的实体方向迁移。公募基金对数字AI纯软件应用类标的的配置占比，已从2025年末的70%降至2026年中的45%，同期物理AI硬件落地环节的配置占比快速升至25%-30%。

但这次有一个关键变量不同：产业链重叠度。截至2026年6月，A股+H股127家核心AI标的中，跨界同时布局数字AI与物理AI业务的厂商有19家，对应市值占板块总市值的22.5%。

这些企业（如百度、英伟达、中科曙光、索辰科技）既是数字AI算力的核心供应商，又是物理AI基础设施的第一批建设者，能够同时享受两类技术红利。

另一个关键差异：物理AI不是凭空创造的独立技术栈。70%以上的物理AI训练集群直接沿用当前数字AI训练的硬件架构，大模型能力复用比例超过60%。这意味着物理AI的扩张并非资金“出走”，而是资金在同一个技术主线上找到更高确定性的落地方向。

资金不会消失，只会迁移

当前市场的真实图景是：2026年二季度，数字AI板块未出现全口径持续大幅流出信号。AI产业链内部的存量资金在重新排列组合，而非撤退。

“物理AI第一股”Momenta启动港股招股，14家基石投资者合计认购30亿港元，覆盖GIC、富达、贝莱德、比亚迪等全产业链资金；同期具身智能企业智平方完成50亿元融资。这些增量资金并不来自对数字AI的零和抽血，而是来自产业资本对新方向的战略加注。

中信证券的判断最为清晰：当前处于AI驱动的K型分化阶段，AI算力硬件仍是最强景气共识，不会出现资金大规模从数字AI向物理AI完全切换的情况。

资金只是在AI内部优先向“实体落地、订单明确”的高景气环节迁移，高浮盈应用端的纯软件标的面临阶段性获利了结风险，但底层算力、光模块、存储等基础设施环节反而由于物理AI的新增需求而受益。

谨慎收尾，规律不是剧本

历史不会完全重演，但结构性规律往往会。一个核心判断是：大科技成长主线的资金池并未收缩，物理AI更像是对这个池子开的“扩容阀门”，而不是“排水阀”。当前的关键观测变量是物理AI能否在1-2年内兑现足够规模的订单营收，完成从“概念炒作”到“业绩验证”的闭环。

如果验证成功，资金将在科技主线内部持续向物理AI倾斜；如果验证不及预期，资金反而可能回流至确定性更强的数字AI算力环节——这是历史上所有科技赛道迭代中都出现过的剧本，但结局从不提前写定。