读书笔记:《智能涌现》透露的4条投资主线

最近老丁拜读了一本“硬书”——中国工程院张亚勤院士写的《智能涌现——AI时代的思考与探索》，是2025年3月才出版的。

这里先要感谢一下华夏基金，因为这本书是参加华夏基金的活动获得的赠书，感觉是送给我了一个“黄金屋”，哈哈哈。

站在当下的A股市场，AI概念炒得火热，但很多基民朋友其实搞不清：哪些是真产业趋势，哪些是纯概念炒作？张亚勤院士这本书，恰好给出了一个从技术底层审视产业投资逻辑的框架。老丁愚见，读完这本书再去看当前市场的AI、新能源、机器人、自动驾驶，甚至是创新药板块，会有一种“豁然开朗”的感觉。

今天老丁就以读书笔记的方式，把这本书的核心思想提炼出来，再结合2026年以来的市场实际情况，逐一浅析下各条赛道的基金投资机会。抛砖引玉，供大家参考。

这本书在说什么？

张亚勤院士这本书，核心可以用一句话概括：AI正处于“由量变到质变”的关键时刻，智能正在从“被动学习”走向“主动生成”，未来十年将是人类与智能共同成长的协作时代。

当前世界正处于百年变局，人类社会已经进入数字经济3.0时代：数字内容迭代，从1.0时代逐步迈入3.0时代；人工智能技术飞跃，从符号推理、深度学习走向知识+数据驱动的3.0时代：产业拓展更深更广，走向智能+3.0时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌现，我们该如何

本书阐述了人工智能技术演变的大趋势、算力驱动计算体系的突破，以及人工智能如何赋能生命科学、物联网、自动驾驶等。这些领域蕴含着巨大的商业空间和发展机遇，人工智能在探索过程中将发挥决定性和颠覆性的作用，相关研发成果在实用化、普及化之后将产生可观的社会效益。

书中提到：未来，有些产业和工作或将消失。不需要很多译者、不需要很多司机、不需要很多中介、不需要很多流水线工人。任何重复性和流程性的脑力和体力工作都将被机器取代；在任何可描述的、有固定规则的、有标准答案的问题方面，机器都会超过人类:任何考试,不论是高考、SAT(美国高中生大学人学考试)、GRE（留学研究生人学考试)、GMAT（经企管理研究生人学考试）还是数理化奥赛,机器都将是冠军。

老丁觉得这里面有几个关键判断，非常值得咱们做投资的人反复琢磨：

第一个判断：规模定律（Scaling Law）驱动“智能涌现”。张亚勤院士指出，当数据量、算力和参数规模突破某个阈值，AI模型的准确度会出现跳跃式提升——这就是“涌现效应”。老丁理解，这其实解释了过去两年AI行业持续“暴力堆算力”的底层逻辑，也意味着算力投资在未来相当长一段时间内都是硬需求。

第二个判断：AI大模型将成为新时代的“操作系统”。张亚勤院士打了一个很形象的比方——PC时代有Windows，移动时代有iOS和Android，而AI时代，大模型就是新的操作系统。他预测，全球基础大模型最终不会超过10个，整个产业将重构为“基础模型+垂直/边缘模型+智能体网络”的新格局。老丁觉得这个判断特别重要，因为它意味着大模型赛道的竞争终局是高度集中化的，投资机会更多在上游（算力、数据）和下游应用，而非一味押注模型本身。

第三个判断：人工智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合。张亚勤院士定义了AI大模型发展的五大方向：多模态智能、自主智能（智能体）、边缘智能、物理智能和生物智能。他进一步预判：信息智能约需4年成熟，物理智能约需10年，生物智能约需15-20年。

以老丁不成熟不一定正确的观点来看，这三个判断，恰恰对应了A股当前最热的几条投资主线——算力基建（信息智能）、机器人+自动驾驶（物理智能）、创新药研发（生物智能），以及一条贯穿始终的能源主线。下面老丁试着浅析一下这4条投资主线。

第1条主线：人工智能（算力/应用）

张亚勤院士在书中用了大量篇幅阐述算力驱动计算体系的突破，以及AI如何赋能千行百业。但老丁注意到一个细节：他在乌镇峰会专访中坦言，“美国目前在AI基础设施建设的速度过快，可能会存在一些泡沫”。既看好方向，又提醒泡沫——这种客观务实的态度，恰恰是咱们做投资最需要的。

回到2026年的A股。以老丁的观察，年初以来通信、电子、AI算力硬件（光模块、芯片）持续领跑。今年A股呈现“算力、半导体、锂电储能三极共振”格局，市场估值逻辑已从“讲故事”彻底转向看重业绩兑现和盈利质量。

老丁认为，这说明AI赛道的投资逻辑正在发生质的转变。2025年炒的是“预期”，2026年炒的是“落地”。国投证券有个判断老丁很认同：2026年AI定价将从“基础设施环节”向“供需缺口环节”过渡——通俗讲，就是从核心基础设施走向全产业链供需缺口。

从基金投资角度看，2025年天弘中证人工智能主题指数基金A类收益率高达60%+，但老丁要提醒各位：历史收益不代表未来，2026年AI板块内部分化已经开始显现。算力方向从核心硬件（光模块、存储芯片、PCB）向液冷、算力租赁、供电等“算力+”环节扩散；应用端，AI编程已打响商业化第一枪，2026年被视为AI应用商业化大幅加速的关键一年。

老丁个人的建议是：关注“算力+”和“AI应用”两个子方向的主题基金或指数基金，但要注意持仓集中度风险。公募基金在通信、电力设备板块的持仓占比已经处于历史高位，虽然尚未达到极致水平，但拥挤度确实在升高。

第2条主线：新能源与清洁能源电力

张亚勤院士这本书虽然没有把新能源电力作为核心章节，但老丁读完有一个强烈的感受：书中反复强调的“规模定律”，实际上隐含了一个巨大的能源需求逻辑。大模型训练和推理需要海量算力，算力需要海量电力——这是一条藏在水面下的投资逻辑链。

书中预计，到2035年全中国数据中心的耗电量将超过4500亿度。5G基站的消耗量也将超过2400亿度。随着AI大模型吞噬的算力资源越来越庞大，用于模型训练的耗能和排放也必然越来越高。

平安基金基金经理林清源有句话老丁印象深刻：“算力的尽头是电力。预计到2030年，AI耗电量将超过200GW，相当于美国一半以上的有效电力负荷”。这跟张亚勤院士对算力持续扩张的判断完全吻合。

2026年以来（截至4月28日），中证电网设备主题指数上涨31.65%，中证新能源指数上涨10.88%，远超沪深300的2.77%。

老丁还关注到一个重要信号：信达澳亚的“科技猎手”冯明远，在一季度大幅砍仓AI算力与消费电子，重新杀回新能源锂电材料赛道，重仓恩捷股份、德方纳米等标的。

老丁愚见，新能源电力赛道当前有三个维度的投资逻辑：（1）AI算力中心配储需求爆发，锂电产业链迎来全新的结构性增量需求；（2）“双碳”目标正式纳入省级党政考核，政策催化密集；（3）全球能源自主和能源安全逻辑，推动储能锂电、风光、电力设备出海。

但老丁也要提醒：电力设备板块目前拥挤度也在高位，内部细分板块表现分化明显——电池、电网设备走势偏强，光伏、风电设备出现小幅回调。建议关注储能、电网设备、锂电材料等景气度更高的细分方向，避免追高光伏等内卷加剧的板块。

第3条主线：机器人与自动驾驶

张亚勤院士提出一个非常大胆的预测：“10年后，机器人将可能比人都多，会陆续进入工厂、社会，最终进入家庭”。他还将物理智能的实现时间预估在10年左右，而自动驾驶正是物理智能的典型应用场景。

老丁发现，张亚勤院士的这些预判正在被产业数据快速验证。国盛证券研报明确指出，2026年将是L4级自动驾驶上量的元年。特斯拉Cybercab量产临近，小鹏Robotaxi下半年开启载客示范运营。智驾平权趋势确立，高阶智驾加速向大众市场渗透。他预计2030年自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过5000亿美元。

人形机器人方面，宇树科技亮相春晚，特斯拉和小鹏均指引2026年实现量产。机构预计人形机器人仍将是2026年重要投资主线。

书中预计，到2029年服务型机器人市场规模将达到730.1亿美元。今天自动驾驶产业的去泡沫化进程已基本完成。2025年极有可能是自动驾驶元年。预计自动驾驶规模化、商业化落地的时间节点在2030年左右（这是指在开放环境下的乘用车）。在矿区、景区、物流等场景下，自动驾驶规模化、商业化的步伐可能更快。

老丁认为，机器人和自动驾驶赛道目前处于“0→1”到“1→N”的切换阶段，产业催化的密度和力度都在加强。从投资时机看，2026年正是“预期打满但业绩刚刚开始兑现”的关键窗口期，波动大、机会也大。

但老丁觉得，这个板块最大的风险在于估值透支。核心零部件如激光雷达、智驾域控等虽然成本持续下行有助于商业化推进，但也意味着产业链利润可能被压缩。更适合用“卫星仓位”的方式小比例参与，不宜重仓押注单只个股或单一主题基金。

第4条主线：创新药

老丁在读书时，发现张亚勤院士对“生物智能”的论述时，他判断生物智能的成熟需要15-20年，但这并不意味着现在就无利可图。恰恰相反，AI与生物医药的融合，正在从实验室走向产业化，是当下极具性价比的左侧布局方向。

张亚勤院士指出，AI将加速蛋白质结构预测、新药分子设计、基因组学分析等领域的突破。这一点，老丁个人感觉，对于创新药投资逻辑有着颠覆性影响。

书中谈到：以新药研发为例，以前研发一款新药的平均周期通常为10-15年，将一种药物推向市场的成本则高达25亿美元。而AI技术的引入，能够显著加速新药研发的某些阶段。根据波士顿咨询集团的研究，AI可以将药物研发和前期临床阶段的时间缩短25%-50%，成效惊人，而且这还只是开始。

当前，A股港股创新药板块悄悄走强，特别是近一年的涨幅较大：

港股通创新药（931250）今年上涨6.56%（截至4月28日）、近一年上涨45.16%。

SHS创新药（931409）今年上涨2.06%（截至4月28日）、近一年上涨22.77%。

恒生港股通医疗保健指数（HSSCHI）今年上涨4.47%（截至4月28日）、近一年上涨37.36%。

一些头部CXO企业接入AI辅助药物筛选，一批国内AI制药初创也拿到大额融资。更重要的是，政策端“全链条支持创新药发展”的重磅文件已落地，2026年创新药审批加快、医保谈判预期温和，产业环境明显回暖。

老丁愚见，AI制药+创新药基金组合，是当前市场上少数兼具“科技成长”弹性和“刚需防御”属性的配置方向。目前公募基金在医药板块的整体持仓比例处于历史低位，而产业趋势却在向上，这种“筹码低位+景气反转”的组合，往往蕴含着中线级别的机会。

不过，也要清楚地认识到：创新药板块的波动系数一点不比半导体低，研发失败、临床数据不及预期等黑天鹅事件足以让单只个股闪崩。所以，直接买个股不如借道基金分散风险，可以关注重仓创新药、CXO且基金经理对AI制药有深度认知的主动管理型医药基金，或者中证创新药指数基金作为底仓。定投方式入场，可能会让自己的心态从容很多。

实操建议和风险清单

聊完4条主线，老丁想回归到基金账户怎么操作上。

张亚勤院士这本书给我最大的启发，不是某只票能不能追，而是建立起一个“技术成熟度→产业渗透率→基金配置节奏”的思考框架。

第一条：用“时间轴”决定科技仓位节奏。

如果从组合中的科技仓位上来说：信息智能（算力+AI应用）已进入业绩兑现期，适合作为核心仓位，但要注意控制拥挤度；物理智能（机器人+智驾）处于0到1爆发前夜，更适合作为卫星仓位博弈弹性；生物智能（创新药）处于预期修复早期，可以用定投慢慢收集筹码，等待AI制药的商业化奇点。分三个时间维度来配置，账户的波动率可能会平滑很多。

第二条：主线基金不要押宝一只。

老丁发现，很多朋友喜欢全仓干一只风格极致的AI主题基金。但实际情况是，同样叫“人工智能基金”，有的重仓光模块，有的偏应用软件，有的甚至买了一堆新能源。所以务必翻一翻基金定期报告，看清持仓构成，尽量用“算力类基金+应用类基金+创新药基金”的组合来分散子方向风险。如果自己不会选，也可以考虑科技成长混合型基金，让基金经理帮你做轮动。

第三条：新能源电力基金当成主线仓位的“压舱石”。

很多基民把新能源当成独立板块去炒，老丁觉得思路该换换了。当下新能源电力的本质，是AI算力产业链的上游“卖铲人”，它的需求周期会跟随全球算力资本开支走，景气度的持续性可能比市场想象的要长。拿出一部分仓位配置重仓储能、锂电、电网设备的基金，能有效对冲纯AI基金的波动。

第四条：严格执行“回撤纪律”。

再好的产业趋势，股价也不可能天天涨。如果遇到单只主题基金回撤超过20%的情况，不要盲目补仓死扛，先确认产业逻辑是否破裂。如果没有破裂，可以在关键支撑位分批加仓；如果基本面恶化，该止损就止损。人工智能是时代变革力量不假，但张亚勤院士也说了，泡沫是存在的。对基金投资者而言，活下来比什么都重要。

最后，老丁把当前几条主线的核心风险再拉一个清单，当做是提醒：

拥挤度风险：AI硬件、电力新能源交易拥挤度高，催化剂不及预期时会快速回调；

分化风险：普涨时代结束，业绩为王，跟风概念基金可能长期横盘；

地缘政治与替代技术风险：算力被扼喉、光计算突破降低能源需求等，都可能瞬间改写赛道逻辑；

老丁想说，张亚勤院士这本《智能涌现》让我们看到了一个比新能源车更大的产业画卷。但作为基金投资者，越是宏大的叙事越要保持清醒。拥抱时代红利，不等于满仓单挑；看清产业主线，更要管住手，分批布局。用组合思维和定投节奏，去分享AI带来的时代红利，这才是持久之道。

希望今天这篇读书笔记，能够给各位一些投资启发，也能够给各位在震荡行情里多一份清醒认知和投资定力。

好了，今天就聊到这里，感谢大家阅读。如果你觉得有用，记得关注、点赞、评论、转发哟，在此先谢过！让我们结伴而行，一起学习进步，一起慢慢变富。