吴老师团队结合摩根大通数据测算，2026 年中国新质生产力相关产业增速将达 18%-22%，显著高于中国 GDP 5%-5.5% 的增速预期，其中半导体设备、新能源电池材料、工业软件等细分领域增速将超 30%。“这一主题的核心投资逻辑在于‘政策强驱动 + 需求高增长’，” 吴老师补充道，“2026 年政策对新质生产力的支持将从‘顶层规划’转向‘落地执行’，补贴、税收优惠、政府采购等政策工具将精准发力，直接推动相关企业业绩释放，这也是外资持续增配中国新质生产力标的的核心原因。”
（二）主题二：全球 AI 应用深化 —— 从 “技术概念” 到 “产业落地” 的跨越
摩根大通指出，“2026 年将成为全球 AI 应用的‘规模化落地元年’，AI 将从‘通用技术’向‘行业渗透’加速转变，重点关注‘AI + 行业解决方案、AI 基础设施、AI 安全’三大方向”。从技术成熟度来看，经过 2023-2025 年的快速发展，AI 大模型已实现 “从 1.0 到 3.0” 的跨越，当前主流大模型的参数规模突破 1 万亿，推理速度提升 10 倍，成本降低 80%，具备大规模行业应用的基础；从应用场景来看，AI 已在金融、医疗、制造、教育等 15 个行业实现商业化落地，2025 年全球 AI 应用市场规模达 1.2 万亿美元，同比增长 55%。
从市场需求来看，全球企业对 AI 的投入持续加码，2025 年全球企业 AI 预算同比增长 48%，其中制造业 AI 预算增长 62%，金融行业增长 55%，医疗行业增长 50%。具体来看，在 AI + 制造领域，某德国汽车企业引入 AI 质检系统后，产品合格率提升至 99.8%，质检成本降低 40%；在 AI + 金融领域，某美国银行通过 AI 风控系统，不良贷款率降低 25%，客户审批效率提升 3 倍；在 AI + 医疗领域，某中国 AI 影像诊断系统对肺癌的识别准确率达 98%，较传统人工诊断提升 15 个百分点。
吴老师强调：“摩根大通将全球 AI 应用深化列为核心主题，关键在于 2026 年 AI 将实现‘从成本中心向利润中心’的转变，” 他进一步分析，“2023-2025 年企业 AI 投入更多是‘技术布局’，2026 年随着应用场景的成熟，AI 将直接贡献营收与利润，预计全球 AI 应用相关企业净利润增速将超 45%，其中 AI + 制造、AI + 医疗等细分领域增速将超 60%。”
（三）主题三：新能源产业链重构 —— 能源变革下的 “格局新重塑”
