每当地缘冲突升级，市场可能都会迅速进入同一套叙事框架：战争推升油价，油价抬升通胀，通胀扰动货币政策，利率水平上升成长板块尤其是科技股因此而承压。这个逻辑并非没有道理，但它常常过于线性，甚至有时候被演绎成一种近乎必然的结论。
问题恰恰在这里：地缘冲突确实会影响资产价格，但是否足以改写一个产业的中长期发展趋势，又是另外一个问题。我们认为，真正需要回答的，不是“战争会不会响AI”这样一个过于粗糙的问题，而是拆分出来看，地缘冲突影响的是短期AI的估值，还是中期AI企业的盈利兑现，抑或者是长期AI产业的趋势？
核心观点
我们的判断有三点：
第一，短期来讲，地缘冲突冲击的是市场风险偏好，带来的是估值的波动。
第二，中期来讲，地缘冲突对AI板块的冲击，取决于不同环节的盈利韧性与业绩兑现。
第三，长期来讲，决定AI中长期趋势的，不是一次冲突的本身，而是这种冲突导致的油价和利率冲击能否持续、AI的技术进步是否已经停滞、AI产业渗透率是否已经触及天花板。如果这三个方面没有发生根本变化，那么冲突更像是短期节奏变量，而不是长期终局变量。
01 市场为什么把风险事件线性外推成对AI的不利影响？
这并不只是针对科技股本身，而是成长风格资产在市场定价中的共性。作为典型的成长方向，科技股往往具有几个特征：当期利润未必突出，现金流和分红水平也不定占优，市场之所以愿意给予较高估值，更多是在为其未来几年乃至更长期的高增长买单。
换句话说，这类资产的很大一部分价值，本质上来自对未来盈利的预期。平时在风险偏好较高、流动性宽松的环境下，市场愿意为这种远期增长支付溢价；但当地缘冲突升级、油价抬升、利率上升、避险情绪升温时，投资者往往会先下调对远期利润的定价意愿，不再愿意为更远的增长支付同样高的价格。也正因如此，科技股常常成为市场进行“风险收缩”时最先调整的方向之一。相较之下，价值或红利类资产由于当期盈利更稳定、分红更明确、现金流回收更快，在外部不确定性上升阶段通常会显得更具防御属性。
也正是在这样的定价逻辑下，市场很容易形成一种线性外推：即地缘冲突升级，会通过油价、通胀和利率预期的变化，对AI形成明显压制。这个判断并非毫无依据，但需要看到的是，战争对AI的影响虽然真实存在，却首先体现在估值层和风险偏好层，而不一定会立刻传导为产业趋势层面的反转。
很多时候，市场交易的并不只是事件本身，而是冲突是否会持续升级——是否会持续到足以系统性推升油价中枢、改变实际利率路径，并进一步挤压企业的资本开支与盈利预期。但再往深一层看，真正决定AI长期叙事是否受损的，仍然是技术进步是否出现停滞、产业渗透率是否接近天花板。如果这些核心变量没有发生根本变化，那么地缘冲突带来的更多仍是短期节奏扰动，而非长期产业趋势的逆转。
02历史经验：1999年科索沃战争——产业趋势可能压过宏观扰动
如果从“战争是否一定压制科技成长”这个问题出发，那么1999年的科索沃战争，或许比传统危机案例更有启发意义。原因在于，当时市场同样经历了地缘冲突、油价上行与美联储加息，但纳斯达克并未因此直接转弱，反而在随后数月继续大幅上涨。
科索沃战争从1999年3月24日开始至6月10日结束。冲突期间，布伦特油价从3月中下旬的约12美元/桶升至6月中旬的约16美元/桶，到1999年底时候接近26美元/桶，确有明显抬升。与此同时，美联储在1999年下半年连续于6月30日、8月24日和11月16日加息。按通常的线性理解，这样的组合本应对科技股形成压制，但实际情况却并非如此：纳斯达克指数从3月24日的2300升至6月30日的2600点，之后到11月中旬进一步上行至3300点。如果按3月24日冲突之日算起，指数价格上涨幅度达到75%。这至少说明一件事：“战争—油价—加息—科技股下跌”并不是一条必然、同步、机械生效的链条。
图：1999-2000年期间纳斯达克指数走势（左轴-指数点位，右轴-利率水平%）
数据来源：Wind，华富基金整理制图。统计区间1996.12.31-2000.12.31，相关指数历史业绩不预示其未来表现，不构成对相关类型基金未来业绩表现的保证。
1999年下半年的科技股表现，并不是市场对战争或者加息的视而不见，而是新经济、互联网信息技术发展的产业逻辑，阶段性的压过了宏观扰动。当时主导科技股定价的，是更强的产业趋势与业绩兑现能力。
一方面，Cisco（思科）和Microsoft（微软）等核心科技公司仍保持了显著的收入与利润增长，Cisco在 1999财年收入 121亿美元，同比增长43%，净利润21亿美元，同比增长55%；
另一方面，Amazon、eBay等互联网平台的销售额、用户数和交易规模高速扩张。产业层面，根据美联储的研究估计，IT投资在1998—2000年连续对美国GDP增长贡献约0.75个百分点。在1999年期间，美国IT设备投资经通胀调整后的增速约为22.3%，而同期非IT设备投资的经通胀调整后的增速仅为3.7%。
03AI产业的盈利和资本开支预期是否受到冲突影响？
中期视角，地缘冲突是否会影响AI产业链各环节的盈利兑现和资本开支预期。对上游硬件而言，冲突带来的扰动通常并不会第一时间打断需求，更多是先体现为能源、、特种气体和供应链成本的波动，从而影响毛利率、交付节奏与现金流表现。但从最新一季全球龙头财报看，这种扰动尚未改变AI上游景气延续的方向。TSMC 2026年一季度净利润同比增长58%，收入同比增长35%，并将全年美元收入增速指引上修至超过30%，资本开支也上调至520亿至560亿美元区间高端；ASML 一季度净利润升至278亿欧元，销售额88亿欧元，也都是超出市场预期，并同步上调全年收入指引至360亿至400亿欧元。龙头公司的财报共同说明，尽管市场担心冲突推升成本并扰动供应链，但AI算力链条的订单、扩产与盈利兑现并未被实质打断。
国内产业链已披露的2026年一季度业绩，也在一定程度上验证了这一点。当前表现较强的方向，主要集中在PCB、存储、国产算力和液冷等环节：前者受益于、高速交换和升级，后者则分别受益于推理需求扩张、自主替代推进以及高功率算力集群建设加快。
从结果上看，相关上市公司中已有一批在收入、利润和订单层面保持较高增速，说明当前产业景气的核心驱动力，仍然来自AI需求本身的持续释放，而不是短期宏观扰动。资本市场对这些高增长方向仍给予相对积极的定价，反映的本质上仍是对其盈利韧性、扩产逻辑和中期业绩兑现能力的认可。
04产业趋势而不是战争，仍然主导着当前AI的投资叙事
首先，人工智能能力非但没有停滞，反而持续加速进步。斯坦福大学《AI Index Report 2026》显示，过去的2025年，全球超90%的顶尖模型在博士级科学问题、多模态推理、竞赛数学等任务上，表现已追平甚至超越人类水平。
例如，GPT-5.2在博士级科学推理（GPQA Diamond）中准确率超92%，首次接近人类专家水平，这有望进一步实质性加速科研进程。除此之外，尤为突出的是代码能力的进化，在关键基准SWE-bench上，AI系统一年内的成绩从60%飙升至近100%。此外，目前企业机构在AI采用率上面已高达88%，也有80%的大学生正在使用AI工具辅助学业。
数据来源：Stanford University《AI Index Report 2026》，报告链接：https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026，协议链接：https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/?ref=chooser-v1
其次，中美人工智能模型的性能差距已经大幅缩小。多年来，美国在AI领域始终占据全面领先地位，无论是模型规模、性能表现，还是研究成果与引用量，均遥遥领先。但中国正迅速崛起为能够与美国直接竞争的核心力量，持续缩小差距。2025年2月，DeepSeek-R1曾短暂追平美国前沿模型。截至2026年3月，美国顶尖模型Claude Opus 4.6的Elo评分为1503，而中国顶尖模型紧追其后，差距已缩小至仅2.7%。
图：中美大模型能力差距已经大幅缩小
数据来源：Stanford University《AI Index Report 2026》，报告链接：https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026，协议链接：https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/?ref=chooser-v1
最后，从产业演进看，AI正加速形成“算力—模型—应用”相互强化的正向循环。需求侧最直观的体现，是Tokens调用量的持续跃升。根据国家数据局数据，截至今年3月，我国日均 Tokens 调用量已超过140万亿，较2024年初的1000亿增长逾千倍，较2025年底的100万亿又进一步提升40%以上。其背后反映的，并非简单的使用量扩张，而是大模型能力提升、应用场景拓宽以及 Agent 交互范式演进共同驱动下，推理需求进入加速释放阶段。尤其是 AI Agent 的出现，使模型从“被动问答”进一步走向“主动执行”，单次任务背后对应的调用链条更长、交互轮次更多、资源消耗更高，从而打开了Tokens消耗非线性增长的空间。需求放量将直接拉动 、GPU、ASIC 等计算芯片需求，并进一步向 AIDC、服务器等AI基础设施环节传导。
与此同时，多模态大模型的持续迭代，也正在推动下游应用加快落地，从、到更广泛的产业场景，应用边界不断拓展，而应用繁荣本身又会反向推升推理和训练需求，进一步强化算力投入的必要性。国产大模型层面，MiniMax、智谱等厂商的产品能力持续提升，部分模型在海外主流榜单中保持领先；传统互联网平台如字节、阿里等资本开支也有望超预期上行，从而为国产算力产业打开更大的需求空间。供给侧方面，国内企业在技术突破、良率改善和产能爬坡上的进展，也在持续抬升行业天花板。在美国芯片出口管制、国内政策支持和产业链自主可控诉求共同推动下，国产AI芯片正沿不同技术路径加快切入市场，迎来关键发展窗口。整体而言，“Agent渗透—推理放量—算力扩容—应用落地—需求再放大”的正反馈机制，意味着AI产业正由单一模型能力竞争，逐步迈向产业共振驱动的上行阶段。
图：Agent应用落地拉动算力产业示意图
数据来源：华富基金整理制图
05 选对配置工具，锚定产业趋势
回到投资层面，短期内，地缘冲突、油价波动与风险偏好收缩，确实会加大AI板块的估值扰动，但这并不是AI产业趋势的逆转。但如果AI产业仍在持续兑现算力投入、模型迭代和应用落地三条主线，那么市场波动更多改变的是节奏，而不是长期趋势本身。对投资者而言，真正的难点，不在于判断每一次事件会把市场带到哪里，而在于在波动中，如何持续把握AI这条仍在扩张的产业主线。不仅要看对产业趋势，还要选择合适工具。在这一背景下，指数投资并非降低进攻性，而是一种更具韧性的参与方式。
但是选择工具的难点又在于，当前AI内部从算力基础设施到模型平台、再到应用落地，景气节奏并不完全同步，单纯依赖市值加权去配置AI，或者押注一个细分方向，难度都在上升。所以，对投资者而言，更有价值的并不是一个“泛AI”篮子，而是一套能够在产业链内部持续做筛选、跟踪景气、并动态优化结构的smart beta框架。
相比于简单采用市值因子加权的方法，中证人工智能产业指数（.CSI）兼具“被动跟踪”的纪律性与“主动管理”的优化基因。以季度调仓的频率，同时采用“AI营收占比+SUE超预期因子+行业中性利润增速优选”的三层闭环体系。
1AI营收占比：剔除蹭热点公司，确保成分股含“AI”量高；
2SUE超预期因子：这是捕捉超额收益的“杀手锏”，指数优选业绩增速超预期的个股，力争在景气拐点出现的第一时间纳入，同时也能剔除景气度边际下滑的子行业；
3行业中性的利润增速优选：一方面是优中选优；另一方面是弱化单一细分行业过于集中带来的波动风险。
近期3月份的一次季度调仓调整后，指数的核心结构保持了相对比较均衡的配置：算力（硬件基础）与应用（软件场景）的比例维持在6：4的配比，而AIGC应用、、三大核心子环节的权重占比均仍超过20%，合计占据指数的主导地位。这奠定了指数既紧跟算力基建的确定性，又不错过应用爆发可能性的基础。
图：人工智能指数（.CSI）调样前后权重变化
数据来源：华富基金，截至2026.3.19。调样时间为2026.3.16。
人工智能ETF华富（）及其联接基金（008020/008021），更像是一种用Smart Beta参与AI产业升级的配置工具。它所提供的，并不只是“一键买到AI”，而是在波动中，尽可能以更规则化的方式，去承接AI产业共振上行过程中的核心机会。
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