全球AI都在新高，港A在纠结啥
2026-10-07 · 中博策略
这几天看盘，挺容易怀疑人生 ， 海外投资者 在纠结 AI 该追哪 个方向会继续 新高， SOXX 连涨三个月，直接涨了 18% 。 而 港 A 投资者怀疑 自己 手里的 AI 到底还算不算 AI ， 创业板直接连跌一个月直接 -18% ，科创 50 一个月下跌 -15% ，大家都是 AI 含量最高的指数，一看海外走势感觉 AI 革命蒸蒸日上如火如荼，一看港
这几天看盘，挺容易怀疑人生 ， 海外投资者 在纠结 AI 该追哪 个方向会继续 新高， SOXX 连涨三个月，直接涨了 18% 。
而 港 A 投资者怀疑 自己 手里的 AI 到底还算不算 AI ， 创业板直接连跌一个月直接 -18% ，科创 50 一个月下跌 -15% ，大家都是 AI 含量最高的指数，一看海外走势感觉 AI 革命蒸蒸日上如火如荼，一看港 A 感觉 AI 泡沫已经炸裂没得救了。
而且不仅是 AI 硬件，海外 AI 软件也是蒸蒸日上， 10 月 2 日， AI 网安 ETF CIBR 收在 104.70 美元，刷新年内高点； AI 医疗 ARKG 三季度上涨 26.7% ，距 9 月 30 日高点只差 0.4% ；核心持仓 Twist Bioscience 三季度涨 84.5% ， 9 月单月涨 42.9% ， TWST 几乎竖着涨 ， 结合 硬件看， SOXX 年内涨幅仍有 96 % 。
大洋另一边， A 股人工智能 ETF 三季度回撤 23.8% ，科创人工智能 ETF 回撤 27.2% 。 9 月一个月， 海外 三条 AI 主线全部上涨，港 A 三个 AI 代表资产全部下跌。
同样写着 AI ，海外在挑谁先创新高，港 A 还在挑哪一个跌得少。
海外市场的 AI 调整是主线之间 换 接力棒，港 A 的调整却是 AI 算力跌完 AI 应用跌、 AI 应用跌完小票再跌 ， 一个是轮 着 涨，一个是轮 着 跌。
因为 买算力的人正在变多，算力的用法也在变。
第 一大 变量是大模型 公司 正在 集体 往 RSI 冲刺。 RSI 就是 AI 递归自我改进，让这一代模型参与研发下一代模型 ， 就是 模型开始 自己 写代码、跑实验、做评测，再把结果交给研究员决定下一轮怎么训 。
Anthropic 的 模型可独立完成任务的时长大约每四个月翻一倍 ， 而 RSI 之后 模型迭代周期会从一年压到半年，再压到按月 ， 只要头部 AI 实验室都在抢这个门槛，谁也不敢先省算力 ， 少花 20% 的资本开支，可能不是利润率更漂亮，而是下一代模型晚一个身位 ， 这对头部大模型公司是不可接受的。
第 二个 变量是新云大土豪 SpaceX 。 2026 年 2 月吞下 xAI 以后，它已经不只是火箭和星链公司， AI 板块同时装着 Grok 、 X 、数据中心和云服务。
二季度 SpaceX 的 AI 资本开支达到 158 亿美元，算力规模升到 1.4GW ，还签下 141 亿美元的云服务合同。它一边为自己的模型买 GPU ，一边把 Colossus 的算力租给外部客户，等于同时扮演芯片买家、模型公司和新云厂商。
这件事对硬件链 格局 很重要 ， 过去算力订单主要看微软、 Meta 、谷歌和亚马逊 四大厂 ，现在又多了一个能从 IPO 、星链现金流和云合同里融资的激进买家。需求也从大厂自用，扩成了先建机房、再把算力租给模型公司的生意。
当然， SpaceX 二季度 AI 业务仍有 12.6 亿美元经营亏损， 158 亿美元资本开支也远高于当季 AI 收入 ， 它既是 AI 增量，也是风险 ， 但老马的风格就是要干就干大的，直接让算力竞争强度再上一个台阶。
另外就是 Meta Muse Spark 这个 新变量 ， 上线不到两周便登顶美国 iOS 免费应用榜，下载量与日活双双超过 ChatGPT 同期水平。
Muse Spark 把多模态推理、工具调用和多智能体协同塞进 Meta AI 、 WhatsApp 、 Instagram 以及 API 。 这意味着 Meta 的算力需求开始从训练端往日常推理端扩散。
海外 比较 舒服的地方，是硬件贵了还有网安、基因组学和 AI 药物发现接棒；港 A 难受的地方，是几个分支经常一起缺业绩，也一起缺增量资金。
先看网安 ， CIBR 三季度上涨 14.9% ， 10 月 2 日直接收在年内高点。 Angent 开始替人写代码、调接口、拿权限 之后 ，安全预算很难像普通软件那样往后拖 ， 企业可以晚买一个协同工具，却很难接受模型、客户数据和云账户裸奔。
CrowdStrike 最新一季收入 14.7 亿美元，同比增长 26% ，年度经常性收入 58.4 亿美元，增长 25% ，自由现金流 3.77 亿美元； Palo Alto 下一代安全年度经常性收入 91 亿美元，增长 63% 。
另外炒的较多的是 ARKG 代表的基因组学和 AI 药物发现， 这种并 不是传统大医疗 XBI 这种平铺型，就单纯是炒 AI 在医疗里面的应用， ARKG 三季度上涨 26.7% ， 9 月上涨 15.3% 。 市场买的是 AI DNA 合成平台、 NGS 工具、 AI 药物发现
网安和 ARKG 能成为最早抱团的 AI 应用， 本质上都是这些行业的 AI 正循环产生得最快 —— AI 用得越 多 ，企业越要买安全； AI 研发跑得越快，实验室越要买 DNA 合成和测序工具 —— 这些行业的 AI 需求都跟真实工作负载一起增长。
港 A 不少所谓 AI 应用还在讲模型、医院合作和未来订单， 其实已经有些真有订单了，只不过 海外核心票已经开始讲续费、毛利和盈亏平衡， 流动性又不是同一个层级， 股价当然 也就 不是一个画风。
海外 AI 强势板块内部是硬件、网安、 AI 医疗轮流接棒，港 A 内部却是高位题材向低位题材切， 大家宁愿炒低位地产也不愿意给高位板块接盘 ， 这算是国内常见的场景 ——
高位赚了永远担心被割，低位已经跌过一大轮，反正跌不过高位的票，保收益率就买低位的 ， 这样的场景下，中高位行业 ETF 的走势永远都会差一截，然后低位的方向永远有人不停轮动。
比如国内 AI 云 公司 增长 其实相当好，但放恒科指数里面， 就会被 行业 ETF 负面拖累 一起 跌 ， 拿它去对标 MAGS 、 SOXX 或 ARKG 的成分股 ， 走势就 完全不 一样 ——基本面靠自己，但流动性得靠市场本身。
也就是 港 A 公司报一个 AI 好消息，投资者还要先问旧业务又掉了多少、资本开支还要烧多久 ， 流动性缺钱的情况下永远都是先挑毛病 —— 你得让 套牢盘先出来，基金 才有能力 再去下一张牌，于是反弹经常变成又一次换人站岗。
但你要硬说 AI 业绩不行，大概率是错的，国内跌久了的 AI 资产总有资金会去慢慢捞，国内资金面因为各种博弈问题没办法去预测，但 AI 硬件核心公司在国内永远都不多，就那么几个，跌下来都是机会，而且港股也有中国最好的 AI 应用公司，基本都能对标美股 AI 应用公司， 10 月流动性稳定之后大概率也会向美股方向看齐。
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