财通研究 | “C型”海域：平静海面下的三条暗流——2027年度策略初探

深度研究，创造价值。【财通研究】本期特邀请【财通证券研究所策略首席分析师徐近峰】，捕捉市场动态、洞悉市场趋势，多维度解析投资机会。

报告目录

正文

1.宏观展望：外部压力可能提升，“K型”有望转向“C型”

美国政治周期复盘-对经济影响：中期选举后支撑略乏力

政治周期对经济传导链条：1）换届大选前是危机相对易发期（锚点），背后是两党激烈竞争，结束时间看规模大小。2）1-2年库存周期向上，中期选举前往往触顶。选举后环比/二阶导可能见顶，背后是政策支撑力度可能不足；3）1-2年库存周期向下后，第一任期第3年可能筑底，刚好大选年回升，经济问题不大往往能连任；4）在1-2年库存周期向上，第二任期中期选举年往往下行周期中。叠加换党派新政策动能已相对乏力，选举疲态+反对派累积，中期选举执政方往往面临较大选情压力。

拜登4年不是继任，不过相对政治周期逻辑，更受疫情影响。

图表1：美国政治周期复盘-对经济影响

数据来源：Wind，iFind，财通证券研究所

美国政治周期复盘-对股市影响：第一任中期选举后上涨难度加大

政治周期对股市传导链条：没有经济那么明确（美股长牛，不完全受影响）。1）明确换届大选前危机冲击下，行情&估值往往调整。2）危机后行情大多回升，到第一任中期选举前，行情往往结束最容易上涨阶段，甚至开始向下，中期选举后半年行情大多短期见底。3）第二任中期选举前往往偏弱，选举后行情偏强(展望未来政党变化)。

图表2：美国政治周期复盘-对经济影响

数据来源：Wind，iFind，财通证券研究所；

美国经济周期复盘-高利率高景气高通胀阶段：2000年

经济传导链条：阶段1-资金成本抬升：利率高位（往往触及前高），且利率有限制性（实际利率-实际GDP>0）。阶段2-影响经济： 贷款增速、景气触顶回落；债券增速往往已提前见顶回落，甚至转负；联储存在提前降息可能，期限利差扩大/长债降幅不突出。阶段3-进入衰退期：PMI下行加速，可能低于50；如果债务危机企业债等利率可能反而抬升。进入阶段1，需要开始关注行情见顶（参考历史可能半年后）；进入阶段2，需要关注行情下行风险，对应历史区间，行情下行风险有所增加。当前还在阶段1，后续关注信贷增速和PMI拐点。

图表3：利率高位场景复盘-2000年

数据来源：Wind，iFind，财通证券研究所；资产和贷款同比源自银行资产端口径

图表4：利率高位场景复盘-2007年

数据来源：Wind，iFind，财通证券研究所；资产和贷款同比源自银行资产端口径

图表5：利率高位场景复盘-当前

数据来源：Wind，iFind，财通证券研究所；资产和贷款同比源自银行资产端口径

美国本轮特征：科技&投资贡献显著，更需高利率对科技投资压力传导

当前美国处于高利率+高景气+高通胀阶段，特别投资贡献显著，后续周期传导需关注高利率压力。

投资具体贡献：2025Q4以来，投资中的设备+知识产权贡献最突出，科技投资是当前美国经济的核心驱动力，因此科技投资延续性和高利率对科技投资压力的传导在本轮重要性更突出。

图表6：美国实际GDP增速拆分&预测

图表7：美国实际GDP增速拆分-细项

数据来源：Wind，彭博，财通证券研究所

美国地缘冲突回顾：6个月内解决不了的行动往往长期化

历史经验看，美国对外军事干预/地缘冲突，大多比较快速达成目标，少有超过半年的，如果超过很容易成为长期冲突。没达成目标就撤退的，主要就古巴猪湾事件（几天）和索马里行动（1年多）。

背后是军事行动长期化可能构建新的受益集团，同时受损方也逐步习惯。长期冲突结束需要目标进展可能性很低+国内政治和经济成本显著高企，成为显著负担。

图表8：美国地缘冲突回顾

数据来源：外交部，新华社等，财通证券研究所；

AI表外融资风险VS次贷危机：AI融资占债务比相对更低

当前AI融资核心风险集中于为规避资本开支压力而产生的表外及准债务结构，与次贷危机相比融资期限与压力显化路径有所不同。

AI相关表外融资主要依托非并表项目载体，并结合产业链资本投入及合同支持，满足数据中心建设、设备采购和算力扩张需求，方式主要有：股权出资、项目层借款、长期租赁与算力承购、融资担保与残值支持等。

本轮AI融资风险与次贷危机对比来看：一是当前融资占债务比低于次贷危机：据KBRA研究，AI-7公司相关表外合同义务（租约承诺、项目债及担保等）统计约3.2万亿美元，占最新美国非金融债务（约为83.83万亿美元）的比例约为3.82%；比较次贷危机来看，2007Q4住宅证券化资产/债务约为6.62%，仍有一定距离。二是两者底层资产和资金期限有所不同：首先，本轮AI主要涉及机房、电力、GPU与算力合同，技术迭代较地产更快，经济寿命可能短于合同期限；其次，历史住房证券化资产依赖短期ABCP及回购，而AI大量园区项目债期限较长，降低了项目对短期资金持续滚续的依赖。三是两者压力传导路径有所差异，次贷危机为房价下跌→资金挤兑→被迫去杠杆的传导，而本轮AI融资的潜在风险传导则始于头部厂商收入低于预期→建设缩减或残值折价→信用重估。

图表9：AI表外融资穿透

图表10：本轮AI融资占债务比低于次贷危机

图表11：压力传导路径差异

资料来源：KBRA，财通证券研究所（注：KBRA统计为宽口径表外相关义务，并非确切的存量已融资规模；美国非金融债务指标取美联储“债务证券及贷款”总额，含家庭、非金融企业及政府；住宅证券化资产为ABS发行人住宅抵押贷款资产）

2027年大厂ROI为核心观察指标

2026年市场主要在交易AI基础设施建设的规模与确定性，而2027年市场关注重点将转移到这些投入能否转化为收入、利润和自由现金流。

海外AI大厂的边际景气验证应由CapEx规模扩张，进一步转向商业化、利润率与现金回收。首先，CapEx继续增加，市场担忧集中在是否投资过度、资产回收期过长的议题上。其次，数据端来看：微软、Alphabet、亚马逊、Meta和甲骨文在2026年9个月的资本开支约为5569亿美元，而五家公司的合计自由现金流，已经从上年同期约1435亿美元盈余转为约140亿美元赤字；此外，计算微软、meta、谷歌和亚马逊的经营现金流开支覆盖率（CFOTTM/CAPEXTTM），2026Q3数据分别为1.44X、1.27X、1.12X和0.78X，较Q2均有所下滑，现金流承压下，后续若继续维持高强度投资，将要求AI业务贡献更多现金流和利润。

信用市场面临重新定价。巴克莱研究显示，AI相关企业CDS组合相对北美投资级信用指数的利差溢价在过去六个月由约10bp扩大至76bp，AI企业占美洲单一名称企业CDS未平仓规模的比例由约4%升至近14%。与此同时，超大规模云厂商与半导体企业CDS交易活跃度显著提升，反映市场对AI资本开支、融资可持续性及信用风险的关注上升。展望2027年，AI相关收入、自由现金流及资本回报率的兑现情况，或成为判断产业投资可持续性的重要依据。

AI已经开始创造收入，后续利润持续性需进一步验证：JPMorgan数据指出，截至2026年8月，AWS收入同比增长37%，谷歌云收入同比增长82%；云收入高速增长、订单储备扩大及盈利改善，已经初步体现AI投资回报，为云厂商维持和扩大资本开支提供经济动力，因此后续相较资本开支的规模，更应关注投资回报率。

图表12：Hyperscaler收入有所增长

图表13：2026Q3四大厂经营现金流开支覆盖率略有下滑

资料来源：wind，Reuters，JPMorgan，Barclays，财通证券研究所

云厂商CAPEX总量维持高位，但增速可能略有下滑

预计云厂商CAPEX规模仍较大，但增速有可能下降。

BCG称五大云厂商（Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Oracle）的AI资本开支有望在2031年投入约5万亿美元的人工智能资本支出，且投资的规模远不止科技领域；但从预测来看，2026E增速继续上行（93.7%），2027E起有所放缓（42.7%），2028年继续扩张但增速放缓，2029—2030年接近平台、存在小幅波动，2025-2030 CAGR约为25%。

图表14：云厂商CAPEX增速可能见到拐点

资料来源：BCG，财通证券研究所（注：BCG假设AI占全部比例为75%）

中国本轮特征：经济发动机换挡，新制造、新基建领跑

投资结构看，传统投资中，地产2021年开始下行，制造和基建整体2025H2也开始下行，制造相对更具韧性；

新质中，新制造-高技术产业仍保持正增长，新基建-六张网在十五五规划中也预计正增长。

图表15：投资结构看，显著更偏向新质方向

数据来源：Wind，iFind，中国发展网等，财通证券研究所；2026年六张网增速计算中，2025年规模使用十四五总规模和假设十四五期间增速同十五五来测算

中国本轮特征：经济动能换挡或近尾声，重新重视传统经济韧性

相较于2006、2016年，本轮经济周期虽然向上，但由于经济发动机换挡，地产仍在去杠杆进程中。

规模视角：本轮地产投资/GDP和住宅库存都至2000年水平，经济动能换挡已近尾声。增速视角：本轮地产增速下坠趋势在2024年见底，但绝对值看仍在-20%水平。

图表16：地产去杠杆进行中

数据来源：Wind，iFind，财通证券研究所；中国2026年地产投资/GDP使用TTM和近年土地销售/地产投资进行估算。

2.市场研判：全A非金融盈利增速或收窄，估值端放大市场波动

全A非金融业绩：2027年增速或一定程度收敛

图表17：2027年全A非金融盈利增速或收窄

数据来源：Wind，财通证券研究所

板块业绩：业绩增速较中报均出现下行，科创与上证50回落显著

板块来看，整体业绩2025年底部上行以来，首次出现累计增速普遍边际回落。三季报各板块利润累计同比增速较中报均出现下行，科创板增速仍处高位，但相较上期回落15个百分点幅度更明显。对比同期营收增速持走平，背后指向Q3成本费用端对盈利形成拖累。

指数角度，大盘股回落幅度远超中小盘。由于前期盈利修复的高基数效应与周期权重拖累，上证 50 前三季度利润同比增速仅 1.8%，较中报大幅回落 17 个百分点。中证 1000 增速 4.8%，较中报回落 6个百分点。

图18：盈利修复斜率显著放缓，累计增速普遍回落

数据来源：Wind，财通证券研究所

行业业绩：从“普涨修复”进入“收敛回落”，高增速板块普遍下台阶

1、整体来看，10个行业2026Q3单季的业绩增速相较Q2出现改善，前期高增速板块普遍下台阶。

2、上游原材料呈现强周期高位退坡。煤炭、石油石化、有色金属单季利润仍维持正增长，但较 Q2 增速大幅收窄。钢铁单季大幅亏损、建筑材料持续深度负增，传统地产链上游品种盈利持续承压。

3、中游制造景气整体降温，增速普遍下台阶。电力设备单季业绩转负增，累计增速回落幅度居中游之首；化工和军工在前期高基数下Q3单季回落至个位数增长。

4、下游消费结构性修复。商贸零售、医药生物是亮点，单季净利润增速分别达 68%、30%，均较中报逆势提升；地产链相关消费均为负增长，必选消费整体表现平淡，消费修复的广度与力度仍显不足。

5、大金融盈利波动剧烈。非银金融是全市场盈利回落幅度最大的板块，房地产单季盈利 42% 实现边际修复，但累计增速仍处负区间。仅银行保持 3%-5% 的平稳增速，在全行业波动中盈利稳定性突出。

6、TMT内部分化，电子是全 A 唯一实现利润、营收双高增的行业。计算机盈利从高位大幅跳水，单季增速由 45% 降至 3%；通信平稳低增，传媒单季转负。

图19：高增速板块普遍下台阶

数据来源：Wind，财通证券研究所

市场估值：PE视角处于历史中高位

图表20：全A的PE估值处于历史中高位

数据来源：Wind，财通证券研究所

市场估值：ERP视角升至80-85分位

全A的ERP滚动10年分位看，2016年以来，基本80-85分位支撑已较为明显，包括2018年10月、2022年4月、2022年10月、2023年8月等

图表21：全A的ERP&分位数

数据来源：Wind，iFinD，财通证券研究所

3.配置方向三条α线索

方向一：红利资产，从周期金融到出清的消费制造

美国通胀四象限划分：红利相对走势与通胀周期相关

? 划分方法

核心PCE同比取3个月移动平均：水平以2%（美联储目标）划高低位，方向以6个月变化划上下行，构成2×2四象限。

? 样本区间

2005/01以来共34个连续区间、261个月；最长区间为高位下行2023/01–2024/11（23个月），16个月的区间有2016/01–2017/04与2021/04–2022/07两段。

? 当前位置

2025/09起进入"高位上行"，已13个月：核心PCE同比2026/09为3.12%，区间均值2.97%。

? 直观关系

相对净值趋势上行段（2016–2018、2021–2024）多落在通胀上行或高位区；2019–2020低位下行期红利相对走弱。

图表22：中证红利全收益/万得全A相对净值 vs 美国核心PCE同比（底部色带为通胀阶段）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

通胀上行期红利跑赢，低位下行期（类通缩）红利跑输

? 分阶段年化相对收益

低位上行+4.9%（胜率52%）、高位上行+4.4%（胜率46%）、高位下行+2.5%（胜率55%）、低位下行-3.4%（胜率46%）。

? 规律总结

除低位下行外的三个阶段红利均跑赢；低位下行（类通缩）是唯一跑输阶段，物价回落压低名义增长与周期价值板块盈利弹性。

? 底层逻辑

通胀水平抬升或自低位回升，是红利超额收益较确定的窗口；当前"高位上行"历史上红利年化跑赢约4.4%，四分类中需警惕向低位下行切换。

图表23：2005年以来各通胀阶段红利相对万得全A年化收益及统计明细（合并月频口径）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

相对收益性价比：红利相对PB已升至5年+2STD上方

? 最新读数

相对PB 0.565（2026/10/30），高于5年均值0.442，已升破+2STD（0.545）。

? 历史分位

10年分位72%，5年分位99%——相对估值处近5年最高水平。

? 结论

2026/7以来红利涨幅快于市场整体，相对估值洼地已基本填平；从相对估值看，红利相对市场的性价比明显下降。

图表24：红利/万得全A相对净值与相对PB（右轴）及5年均值±1/±2STD（带自2013/07起）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

相对收益性价比：股债利差2.84pct，处历史中高位

? 最新读数

股债利差=红利股息率TTM（4.49%）-10Y国债收益率（1.65%）=2.84pct。

? 历史分位

2008年以来分位82%、10年分位67%，仍在历史中高位；但5年分位仅34%，低于5年均值3.15pct。

? 结论

利率中枢下移使红利股息率的相对吸引力仍在；但近一年红利上涨叠加利率企稳，利差已从极值收敛，边际性价比走弱。

图表25：红利股息率TTM vs 10Y国债收益率（左轴）与股债利差（右轴，含5年均值）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

绝对收益性价比：红利类ETF持续净流入，与其他ETF背离

? 总量

2025年红利类ETF净流入+314亿元；2026年以来+380亿元，两年合计+694亿元，持续净申购。

? 对比

其他ETF资金面由流入转流出：2025年净流入1456亿元，2026年以来转为净流出2360亿元，与红利ETF明显背离。

? 边际变化

近6个月红利ETF月均净流入+35亿元；8–9月连续小幅流出后，10月再度净流入+78亿元，资金面仍有支撑。

图表26：红利类ETF vs 其他ETF累计净流向（上）与红利ETF月度净流入（下）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

绝对收益性价比：PB处5年极高位，股息率降至5年低位

? PB估值

中证红利PB 0.92：10年分位65%、5年分位100%，绝对估值处近5年最高水平。

? 股息率

股息率TTM 4.49%：10年分位42%（中性），但5年分位仅12%，处近5年低位。

? 结论

绝对收益视角下红利赔率明显下降：估值不再便宜、股息率保护垫变薄，收益需更多依赖盈利与分红的稳定性。

图表27：中证红利PB（上）与股息率TTM（下），含5年均值±1/±2STD（带自2013/07起）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

机构持仓：公募重仓红利市值占比4.0%，处历史低位区

? 当前水平

2026Q3红利股市值占重仓A股4.0%、只数占比7.2%；重仓含红利股的基金占比28.8%。

? 历史位置

市值占比峰值26.0%（2017Q4），2021年以来均值仅4.6%；最新值处2010年以来10%分位。2026Q2曾降至2.2%的历史最低，Q3回升至4.0%。

? 结论

主动偏股基金对红利资产仍显著低配，拥挤度低；若红利行情延续，机构仓位回补空间较大。

注：红利标签取中证红利季度成分，仅当期成分股计入红利持仓；统计口径仅含A股，港股持仓已剔除。

图表28：主动偏股基金前十大重仓股中红利资产占比（2010年以来，季度；口径仅含A股）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

机构持仓：重仓集中于TMT成长，红利行业配置处历史低位

? 行业结构（2026Q3）

电子35.7%、通信15.0%、医药生物9.4%居前；TMT成长合计52.6%（2026Q2峰值61.3%）。

? 红利相关行业

银行、煤炭、石油石化、交运、钢铁、公用、建筑、家电合计仅8.0%，2010年高点41.3%，2026Q2曾低至4.5%。

? 行业内红利占比

煤炭76%、银行61%、石油石化47%、非银42%、建筑装饰31%——基金的红利暴露高度集中于传统周期与金融板块。

? 红利重仓股

招商银行、中国平安、工商银行、格力电器、江苏银行被重仓基金数最多。

图表29：2026Q3重仓行业TOP10（左）与红利/TMT板块权重变迁（右，2010年以来；口径仅含A股）

数据来源：iFinD，Wind，财通证券研究所

个股层面：26Q3口径股息率筛选Top50，中位5.0%

? 筛选逻辑

四道门槛：派息率TTM 20%–100%；净利TTM同比≥0、2027年一致预期同比≥0、预期变化不低于全市场25%分位（-8.63%）；分红额TTM(26Q3)不低于2025年度分红；分红TTM同比提升且近两季环比不回落。

全A 5577只逐级筛至2288、628、545、349只，按股息率降序取前50（第50名4.17%）。

? 主要结论

股息率4.17%–7.70%、中位4.99%；派息率中位59.5%，PB中位1.58倍。

行业：银行8只、医药生物6只、纺织服饰5只、非银金融4只，其余分散在汽车、有色、建装、石化等。

? 关键观察

相较此前报告派息率上限由75%放宽至100%后，东阿阿胶（99%）、罗莱生活（95%）等消费股纳入，名单由"银行+公用"向消费制造扩散。

注：总市值与一致预期取2026/10/30收盘；派息率=滚动四期分红/归母净利TTM；股息率=分红额TTM/总市值。

图表30：全A 5577只个股筛选结果Top50（左列第1–25名，右列第26–50名；股息率、派息率TTM、净利TTM同比）

数据来源：iFinD，财通证券研究所

方向二：优势出海，更聚焦，更下沉，重视隐形冠军

近年来专精特新公司加速出海，参与出海公司数量占比已达80%+

细分赛道天花板较低背景下，倒逼专精特新企业加速出海。截至2025年，有1404家专精特新上市公司布局境外市场，境外收入合计超过30000亿元，两者均创下历史新高。从相对数来看，2025年专精特新出海公司数量占全部出海公司数量比接近40%，海外收入份额占比25%左右；2025年专精特新公司内部来看，出海率为83.0%，为历史以来新高水平。

2026《优质中小企业梯度培育管理办法》中将“国际领先”第一次写入专精特新企业认定标准。《新办法》市占率首次明确定性+定量化：主导产品须满足“国内或国际细分市场市占率≥10%，或国内前三名”；取消企业自证，改由部委间数据共享核验等。

图表31：参与出海的中国“专精特新”上市企业占比达到80%+

图表32：2026H1专精特新企业海外收入结构：电子、机械设备、家用电器合计占比超四成

图表33：2018年中美贸易摩擦以来，专精特新政策不断加码

数据来源： iFind，Wind，政府官网等，财通证券研究所

隐形冠军的全球版图：德国1500家领跑，中国约80家刚起步

赫尔曼·西蒙及其团队延续的研究型口径，通常强调企业必须在全球细分市场位居前三或在欧洲市场位居第一，营业收入规模相对有限，且公众知名度较低。按照这一较严格标准，2026年德国约有1500家“隐形冠军”企业，约占全球的60%至70%；美国约350家，日本约220家，瑞士约170家，奥地利约120家，意大利约90家，中国约80家。

德国“隐形冠军”企业的典型优势并不在大众消费品或平台型互联网领域，而在工业中间品、专用设备、精密制造、专业材料、自动化系统和高可靠性零部件等细分市场。具体来看，德国“隐形冠军”企业主要集中在制造业细分领域，其中机械与设备制造仍是最重要板块，约占30%；电气工程和自动化约占15%；特种化学品约占10%；医疗技术约占8%；包装和印刷行业约占7%。中国专精特新企业与德国隐形冠军相比，虽在品牌影响力和全球品牌强度上稍弱，但增长率快速上升，研发强度高，未来潜力巨大。

图表34：德国“隐形冠军”企业仍然具有明显的数量优势

图表35：行业分布来看，德国“隐形冠军”企业仍高度集中于制造业及相关生产性服务领域

图表36：德国和中国隐形冠军在战略方面的差异

数据来源： 《DACH中小企业组织发展、冲突管理与领导实践杂志》等，财通证券研究所

2018~2026H1专精特新一级行业出海进程

图表37：2018~2026H1专精特新一级行业出海进程

数据来源： iFind，Wind，财通证券研究所  注：箭头起点2018年，终点2026H TTM，期间一个节点一年

2018~2026H1专精特新重点细分出海进程

图表38：2018~2026H1专精特新重点细分出海进程

数据来源： iFind，Wind，财通证券研究所  注：箭头起点2018年，终点2026H TTM，期间一个节点一年

专精特新出海公司股票池筛选

图表39：专精特新出海公司股票池筛选

数据来源： iFind，Wind，财通证券研究所  注：筛选口径为2023~2025海外收入占比≥30%；筛选口径为2023~2025国外-国内毛利率≥10%

中美“300亿对300亿”降税清单落地，受益行业大部分集中于消费品

美方清单绝大多数属于List4A商品，相当于税率下降了20%。具体生效日期尚未公布。美方清单绝大多数属于List4A商品（2019年9月生效，最初税率15%，2020年1月第一阶段协议签署后降到7.5%），叠加2026年7月24日起加征的新的301关税（税率12.5%），相当于税率下降了20%。具体生效日期尚未公布,清单本身也设有动态调整机制，预计每年最多调整一次。

拆解美方77个税号来看，受益行业大部分集中于消费品。其中，家纺家居（20项，9亿美元）、小家电与个人护理（13项，46亿美元）、体育用品（9项，2亿美元）、儿童用品（7项，16亿美元）、日用品（7项，39亿美元）、节日与装饰品（8项，2亿美元）、玩具与游戏用品（9项，68亿美元）、钓鱼及户外用品（4项，0.3亿美元）。

图表40：中美“300亿对300亿”降税清单落地，受益行业大部分集中于消费品

数据来源：商务部，trademap，财通证券研究所

方向三：AI定价转向ROI，商业化领先的应用有望脱颖而出

AI应用有望从技术突破走向商业兑现

全球AI应用商业化有望加速。根据Gartner预测，2027年全球AI软件支出有望达到6,564亿美元，同比增长约42%；AI Agents及Assistants支出有望达到655亿美元，同比增长约124%。伴随企业AI应用从辅助工具向自动化工作流演进，AI应用市场有望持续扩容。

随着大模型能力持续提升、Agent应用逐步成熟，AI正由通用问答和辅助生成向企业核心业务流程渗透。首先，麦肯锡调查显示，至少在一项业务职能中使用AI的企业占受访企业的比例在2026年可能已达到89%，企业AI应用渗透率已有明显突破。其次，Gartner预测：一是到 2029 年，60% 的人工智能部署企业将设立专门部门，负责将人工智能总成本与价值或利润进行映射；二是到 2028年，全球500强企业中将有60%的企业在推理阶段嵌入AI财务运营控制，从而将成本治理从被动报告转变为实时优化。

图表41：2025-2027年全球人工智能市场支出（百万美元）

图表42：2026年统计企业AI应用渗透率达到89%

资料来源：Gartner，McKinsey，财通证券研究所整理

AI应用场景日趋多元，已覆盖通用助理与搜索、办公协同、代码开发、内容创作、企业流程管理、金融决策、医疗教育及工业视觉等领域。海外科技巨头依托技术与生态优势加速布局，其中，Microsoft、Alphabet聚焦通用AI及办公场景，Adobe深耕创意设计，Salesforce、ServiceNow推动企业级Agent落地，Palantir聚焦行业数据与智能决策，Meta则在广告营销领域持续拓展AI应用。整体来看，AI应用正由通用工具向垂直行业渗透，商业化模式逐步丰富。

图表43：AI应用案例与对照中美上市公司

资料来源：Wind，iFinD，Menlo Ventures ，Palantir等，财通证券研究所

A股AI应用组合筛选

首先，我们选取AI应用相关个股进行财务指标的筛选。一是盈利质量上，要求2023–2025每年归母及CFO均正，2025 ROE(平均)≥10%，三年累计CFO/归母≥1。二是增长门槛上，最新累计营收同比>0且扣非同比≥0。筛选出符合要求的个股共计5只，分别是焦点科技、同花顺、泛微网络、金山办公、巨人网络。

其次，在筛选出的样本池中我们进行三维度的观察。业务维度，需要有对外销售的AI应用，并核查独立收费、付费客户或实际采用。质量维度，三年持续盈利与正CFO；2025 ROE≥10%；三年现金/归母≥1；最新收入及扣非继续增长。价格维度，扣非TTM PE≤30倍、CFO收益率≥3%。其中，巨人网络扣非PE仅10.2倍、CFO收益率达10.9%，估值优势突出；焦点科技AI收费模式相对清晰，现金流表现良好；同花顺盈利能力较强，但估值偏高。整体来看，AI应用标的商业化进展存在分化，建议关注低估值、现金流稳健且具备AI变现潜力的公司。

图表44：AI应用关注组合

资料来源：wind，财通证券研究所整理（注：日频数据取2026/10/29数据）

物理AI产业化进程可能提速

2027年物理AI的机会可能集中在对专用自动化的升级，以制造与物流为基本盘，向巡检、医疗物流等高价值任务扩散。

物理AI通过融合环境感知、智能决策与自主执行能力，正加速向工业制造、商业物流、交通出行、家庭生活、医疗健康及农业能源等领域渗透。当前应用以工业自动化、智能仓储和自动驾驶等场景为主，并逐步向家庭服务、医疗护理等复杂场景拓展，推动AI从数字世界走向物理世界，打开智能化应用的长期增长空间。

物理AI潜在发展空间充裕。一是ADL在2026年9月估计当前市场约180亿美元，2030年可达600—1000亿美元。二是GVR和Mordor Intelligence均预测未来五至七年行业复合增速超过35%，反映出物理AI具备较高的长期成长预期。

图表45：物理AI应用场景

图表46：物理AI市场规模情景锚点（亿美元）

图表47：GVR预测物理AI2026-2031CAGR可达37%

资料来源：McKinsey，ADL，GVR，Mordor Intelligence，财通证券研究所绘制

风险提示

全球地缘风险；全球经济衰退风险；海外金融风险超预期；历史经验失效。

风险提示

全球地缘风险：美伊冲突存在延续风险，进而影响全球油价和供应链等。

全球经济衰退风险：高油价压制全球景气，硬着陆衰退的风险增加，进而影响中国景气。

海外金融风险超预期：美国潜在的二次通胀风险可能导致降息幅度低于预期（或加息幅度超预期），同时叠加美股相对高位，存在美国股市等金融市场波动加大的风险。

历史经验失效：本文结合历史政策效果、经济周期、股市行情等经验对当下进行分析，存在历史经验失效的可能。

报告来源

注：文中报告节选自财通证券研究所已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。

证券研究报告：《C型”海域：平静海面下的三条暗流——2027年度策略初探》

对外发布时间：2026年11月1日

报告发布机构：财通证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）

本报告分析师 ：

分析师：徐近峰 SAC：S0160523030003

分析师：林 昊  SAC：S0160526010002

分析师：常瑛珞 SAC：S0160526080006

分析师：王亦奕 SAC：S0160522030002

分析师：张洲驰 SAC：S0160524070004

分析师：张欣诺 SAC：S0160526080007

法律声明

01

分析师承诺

作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，并注册为证券分析师，具备专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解。本报告清晰地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响，作者也不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。

02

资质声明

财通证券股份有限公司具备中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。

03

公司评级

以报告发布日后6个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准：

买入：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅大于 10%；

增持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在 5%～10%之间；

中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-5%～5%之间；

减持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅小于-5%；

无评级：由于我们无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，致使我们无法给出明确的投资评级。

A股市场代表性指数以沪深300指数为基准；中国香港市场代表性指数以恒生指数为基准；美国市场代表性指数以标普500指数为基准。

04

行业评级

以报告发布日后6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准：

看好：相对表现优于同期相关证券市场代表性指数；

中性：相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平；

看淡：相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数。

A股市场代表性指数以沪深300指数为基准；中国香港市场代表性指数以恒生指数为基准；美国市场代表性指数以标普500指数为基准。

05

免责声明

以上推送的内容涉及投资研究观点，为避免不当使用所载内容可能带来的风险，若您并非财通证券客户中符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的专业投资者，请勿使用相关信息。本文所载的投资研究观点摘自财通证券研究所已经发布的研究报告或对已经发布报告的后续解读。若因报告的摘编而产生的歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。请注意，本微信公众号不承担更新推送投资研究信息或另行通知义务，后续更新信息请以财通证券正式发布的研究报告为准。

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