杨方线上配资股票:合法的配资公司-中信证券：AI应用仍具备较大成长空间

　　中信证券研报表示，AI应用板块成为2026年开年主线 ，年初以来涨幅19%
，位居A股首位。我们认为，后续AI应用催化仍多 ，AI应用加速落地趋势有望延续 。年初举办的CES2026为观察后续AI应用落地方向提供了重要窗口
。硬件侧，AI正在逐步渗透日常生活
，硬件入口形态日趋多元，涵盖汽车 、机器人
、眼镜、智能家居等大型终端 ，以及智能眼镜 、戒指、耳机等可穿戴设备和智能玩具细分品类。软件侧
，模型推理能力升级带来企业级AgenticAI加速落地 。Rubin等下一代硬件平台带动token和推理成本大幅下降，有望进一步加速应用落地。整体来看 ，中国在应用落地节奏与用户规模方面具备优势
，AI应用仍具备较大成长空间
。

　　科技｜从CES 2026看中国AI应用投资趋势

　　AI应用板块成为2026年开年主线，年初以来涨幅19% ，位居A股首位。我们认为
，后续AI应用催化仍多，AI应用加速落地趋势有望延续 。年初举办的CES 2026为观察后续AI应用落地方向提供了重要窗口
。硬件侧 ，AI正在逐步渗透日常生活
，硬件入口形态日趋多元，涵盖汽车
、机器人、眼镜 、智能家居等大型终端 ，以及智能眼镜
、戒指、耳机等可穿戴设备和智能玩具细分品类。软件侧，模型推理能力升级带来企业级Agentic AI加速落地 。Rubin等下一代硬件平台带动token和推理成本大幅下降
，有望进一步加速应用落地
。整体来看，中国在应用落地节奏与用户规模方面具备优势 ，AI应用仍具备较大成长空间。

　　▍报告缘起：2026年开年以来
，受2026年春节期间AI应用密集催化预期带动，AI应用板块成为开年主线 。

　　在DeepSeek V4潜在发布 、豆包亮相春晚等预期推动下 ，中信传媒和计算机板块年初至今分别上涨19%和12%
，涨幅位列全市场前两位
。展望未来，GPT-6和Grok-5等新一代模型有望进一步提升Agent能力 ，AI应用催化效应料将持续释放
，板块加速落地的趋势有望延续。在此背景下，前瞻性布局AI应用潜在爆发方向 ，将成为获取超额收益的关键
，而国际消费电子展（CES）为观察这些落地方向提供了重要窗口 。

　　▍物理AI：英伟达重申物理AI统一框架
。

　　英伟达将物理AI视为AI发展的下一阶段，并重申“三台计算机”架构：模型训练（GB300）
、仿真模拟（RTX PRO）与端侧推理（THOR）。该架构覆盖从数据生成、模型训练到端侧部署的完整闭环 ，为机器人与自动驾驶提供统一的底层平台 。

　　▍AI硬件：多元入口覆盖全场景，技术赋能重塑硬件生态。

　　AI正在逐步渗透日常生活
，硬件入口形态日趋多元，涵盖汽车 、机器人
、眼镜、智能家居等大型终端 ，以及智能眼镜 、戒指
、耳机等可穿戴设备和智能玩具细分品类
。

　　1）汽车：VLA开源模型推动智能驾驶技术普及。英伟达发布并开源自动驾驶VLA大模型Alpamayo 。该模型参数规模约100亿
，支持通过视频输入生成行驶轨迹，并同步给出可解释的推理过程
。作为面向自动驾驶研究社区的开源模型 ，Alpamayo有望降低算法门槛、加快技术扩散。英伟达宣布
，奔驰CLA将于今年一季度在美国率先搭载相关技术栈，随后推广至欧洲与亚洲市场 。

　　2）机器人：通用专用并行发展 ，中美激烈角逐
。根据Counterpoint
，本届CES共发布160余项机器人项目，覆盖人形 、工业、服务
、消费、农业与医疗等方向 ，中国为发布数量最多的国家。人形机器人主线逐步收敛至“可落地 ”和“工厂场景量产
”
，而专用机器人则围绕具体需求加速商业化，例如家庭清洁领域出现爬楼组件 ，割草机器人 、泳池机器人持续落地 。当前机器人技术的主流路径是以任务驱动和场景适配为核心，有望在清洁
、物流、安防等高频场景中率先实现规模化应用
。

　　3）AI/AR眼镜：向轻量化 、低功耗与垂直化演进。本届CES超过50家AI眼镜厂商参展
，中国品牌占比超过60% 。主流产品重量已降至40g左右，多芯片方案在续航与场景功耗上明显优化
。AI眼镜与AI+AR眼镜双线并行：前者侧重拍摄与多模态交互 ，后者强调显示与沉浸体验
，分别覆盖轻交互与重AR需求。

　　4）智能家居：交互和创意成为核心差异化要素 。语言模型并未改变智能家居的基础功能，而是改变交互方式。产品竞争点从“功能堆叠”转向交互设计与创意表达
。例如Fraimic的AI相框 ，通过生成式模型与电子墨水屏实现内容动态变化
，强调审美与情绪价值。

　　5）AI正以更自然的方式“嵌入万物 ”，应用覆盖家庭
、出行、健康 、运动
、陪伴与生产等高频场景 。从远景追踪相机、婴儿监视器 、行车记录仪 ，到耳机
、情绪手环、女性健康可穿戴
，再到调酒机器人 、人形机器人与AI诊疗机，显示出AI持续拓展应用边界
。AI录音作为大模型落地最快的刚需场景 ，产品形态正从单一设备向戒指、耳机
、挂饰等扩展
，以提升佩戴便利性和使用频率。AI陪伴产品则从“工具理性”走向“情绪价值
”，如Skyris飞行式AI宠物BOOBOO和Loona手机+玩具基座方案 ，在弱化硬件复杂度的同时强化情绪表达 。

　　▍Agentic AI：模型推理能力升级，企业级AI加速落地
。

　　Agentic AI使AI从“单一简单任务”升级为可持续运行的“数字劳动力 ”
，以满足企业的复杂定制化需求。英伟达提出了一套完整的多模型、多模态 、多云和混合云的架构，能够完成推理规划
、工具使用以及反思的架构 。企业分别在不同场景下加以运用 ，企业级AI有望加速落地
。

　　▍Rubin 平台：算力运力存力齐升
，超节点趋势明确。

　　新一代Rubin平台强调算力集群的整体性能，Rubin NVL72训练和推理效率约为Blackwell平台的4倍和10倍 。新一代Rubin AI平台包含六款芯片——Rubin GPU、Vera CPU 、NVLink 6交换机
、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-6以太网交换机
。芯片层面 ，Rubin GPU实现训练

　　▍算力3.5倍 、推理算力5倍。

　　通信层面
，NVLink通信带宽提升2倍 。存储层面，HBM显存带宽达到22TB/s ，是上代的2.8倍。此外
，英伟达首次发布Context Memory存储平台，形成288GB HBM
、750GB扩展内存和16TB SSD的分层内存体系 ，从系统层面缓解长上下文推理的内存瓶颈
。

　　▍风险因素：

　　基础模型迭代不及预期；头部厂商进行技术封锁；宏观经济恶化致使风险投资收紧；开源软件进步超出预期；宏观经济恶化致使用户付费意愿下降；基础模型使用成本提升等。

　　▍投资策略：建议重点关注AI应用的落地机会 。

　　AI应用正从概念阶段
，加速向工程化、规模化推进，投资策略上建议重点关注AI应用的落地带来的投资机遇 ，重点推荐三类标的：1）具备生态壁垒的互联网龙头企业，互联网巨头在 AI 大模型研发 、海量数据积累及用户流量入口方面具备显著先发优势
，能够快速将 AI 能力赋能旗下产品与服务矩阵，实现技术的高频次场景渗透与规模化商业变现；2）聚焦智能体（Agentic）技术研发与场景落地的标杆企业 ，其产品与技术已深度嵌入办公
、教育、企业服务等核心场景
，智能体能力的持续升级有望驱动业绩增长；3）为各场景赋能的AI大模型厂商
。

（文章来源：财联社）