（二）“AI 交易” 的落地底气：三大真实需求支撑，业绩看得见摸得着
与 AI 概念股不同，AI 交易从诞生起就瞄准金融机构、企业、个人投资者的 “交易效率、风控、成本” 痛点，2025 年行业规模已达 280 亿元，同比增长 42%，且 80% 的头部企业实现盈利：
机构客户的 “效率刚需”
券商、基金等机构的交易流程包含 “订单生成、合规审核、执行、复盘” 四大环节，传统人工模式下，一笔大额基金申赎的审核需 2 小时，而 AI 交易系统可压缩至 15 分钟，效率提升 75%。2025 年 Q3，中信证券、易方达基金等头部机构的 AI 交易渗透率已达 60%，较 2024 年提升 25 个百分点，仅这一需求就支撑 AI 交易行业 120 亿元的规模。
中小微企业的 “成本痛点”
中小微企业的跨境交易、外汇对冲等业务，传统上依赖银行客户经理人工操作，单笔手续费高达 1%-2%，且汇率波动风险难把控。某 AI 交易工具（如 “企业汇 AI”）可自动完成 “汇率预警、最优交易时机选择、合规申报”，手续费降至 0.3%，2025 年服务中小微企业超 10 万家，带动行业新增营收 80 亿元。
个人投资者的 “决策辅助”
普通投资者面临 “信息过载、情绪干扰” 的问题，AI 交易工具（如同花顺 “AI 盯盘”）可实时筛选 “符合均线策略的个股”“规避业绩雷的标的”，2025 年用户付费率达 18%，较 2024 年提升 5 个百分点，成为 AI 交易行业的稳定增长极。
吴老师团队测算，2026 年 AI 交易行业规模有望突破 400 亿元，同比增长 43%，其中机构级应用占比将达 55%，成为核心增长引擎 —— 这一赛道完全脱离 “AI 泡沫” 的虚高逻辑，是实打实的 “落地型资产”。
二、AI 交易的下一个目标：四大落地赛道，谁是 “泡沫中的真黄金”？
在 “AI 泡沫” 回调中，AI 交易并非 “全面普涨”，而是呈现 “结构性机会”—— 吴老师团队通过 “需求强度、盈利弹性、政策支持” 三大指标，筛选出四大核心目标赛道，这些赛道的企业不仅 2025 年逆势盈利，2026 年更有明确的业绩增长空间。
（一）目标 1：机构级 AI 交易系统的 “国产化替代”—— 政策 + 需求双驱动
核心逻辑
此前国内头部机构的 AI 交易系统主要依赖海外供应商（如彭博、路孚特），一套系统年费高达 500 万美元，且存在 “数据出境风险”。2025 年 8 月，央行、证监会联合发布《金融科技国产化三年规划》，要求 2026 年底前，金融机构的 AI 交易系统国产化率不低于 80%，这一政策直接打开 “国产替代” 的增量空间。
