吴老师团队结合行业数据测算，2027 年中国 AI + 金融市场规模将达 9000 亿元，同比增长 42%，其中全链条服务优化相关市场规模占比将超 35%。在投资逻辑上，吴老师建议重点关注两类企业：一是与大型金融机构深度合作的 AI 企业，如为银行、券商提供核心 AI 解决方案的提供商，这类企业订单稳定，业绩增长确定性强；二是聚焦普惠金融、跨境金融等新兴场景的 AI 应用企业，这类企业所处赛道增长空间大，具备高弹性特征。
三、实战策略：吴老师教你把握 AI 应用端投资机遇
面对 2027 年 AI 应用端创新和普及的投资机遇，普通投资者容易陷入 “盲目追热点、忽视商业化能力” 的误区。吴老师结合 15 年实战经验，推出 “赛道筛选 + 标的选择 + 仓位管理” 三维实战策略，帮助投资者精准把握机会：
（一）赛道筛选：聚焦 “高增长 + 高刚需 + 政策支持” 场景
吴老师建议，投资者在选择 AI 应用端赛道时，应重点关注三大标准：
高增长赛道：选择 2027 年市场规模增速在 40% 以上的场景，如 AI + 制造业（增速 50%）、AI + 医疗（增速 45%）、AI + 金融（增速 42%）等，高增长将为赛道提供长期动力；
高刚需赛道：优先选择解决行业 “痛点问题” 的场景，如制造业的生产效率提升、医疗领域的基层资源不足、金融领域的普惠金融覆盖等，这类场景的需求确定性强，商业化落地速度快；
政策支持赛道：关注政策重点扶持的场景，如 AI + 制造业纳入 “制造业高质量发展专项”、AI + 医疗纳入 “基层医疗能力提升计划”、AI + 金融纳入 “普惠金融发展规划” 等，政策支持将为赛道提供额外增长助力。
从当前市场情况来看，AI + 制造业、AI + 医疗、AI + 金融三大场景同时满足 “高增长 + 高刚需 + 政策支持” 三大标准，是 2027 年 AI 应用端最值得配置的核心赛道。
（二）标的选择：避开 “伪应用”，锁定 “真落地”
在确定核心赛道后，标的选择是投资成功的关键。吴老师强调，投资者应避开 “仅靠概念炒作、无实质应用落地” 的伪应用标的，重点选择具备 “场景绑定深 + 商业化能力强 + 业绩增长稳” 的真落地标的，具体关注三大指标：
场景绑定深度：企业需与行业场景深度融合，具备 “行业 Know-How + 定制化解决方案” 能力，如 AI + 制造企业需熟悉生产流程、AI + 医疗企业需具备医疗行业资质，避免投资 “通用解决方案、无行业壁垒” 的企业；
