人工智能的叙事浪潮正在重塑科技公司的估值体系并改善市场流动性。投资者若想从中捕捉机会，可以重点关注五个关键维度：市场主流叙事焦点、高景气细分赛道、ETF投资工具、净资产收益率拐点信号以及垂直领域龙头的竞争格局。 
AI叙事通过改变市场对科技公司价值的认知，引导资金向相关领域汇聚，从而产生估值提升和流动性增强的双重效果。
理解AI叙事的定价逻辑
AI叙事对股价的影响机制，并非单纯取决于技术突破，而是由模型迭代速度、应用落地迹象和业绩兑现时点共同构成的动态估值框架。一旦市场对某项AI能力形成普遍预期，相关公司的估值便进入重估通道。
首先，需要识别当前市场的主流叙事焦点，例如由Gemini 3模型发布所引发的对算力与存储需求的强化预期。其次，应紧密追踪头部互联网公司披露AI业务的频率以及商业化进展的详细程度。最后，观察中证人工智能主题指数成分股的调整节奏及其权重变化，也能洞察资金流向。
聚焦高景气度的细分领域
AI板块内部存在显著分化，投资者应避开那些估值已高但缺乏业绩支撑的概念性标的，转而关注有明确订单或政策支持的垂直赛道。
例如，在AI金融科技领域，可筛选那些已成功接入银行核心系统的智能风控服务商。在AI医疗领域，关注那些已获得国家药监局三类医疗器械认证的影像辅助诊断产品厂商。在AI数据服务领域，则可锁定那些拥有独家语料库、并为头部大模型公司提供服务的标注平台。
利用ETF工具把握板块整体趋势
ETF为投资者提供了低成本、高透明度的AI主题投资敞口，有助于规避个股选择风险，同时也能反映市场对整个AI主线的配置热度变化。
实际操作中，可以对比不同AI主题ETF的持仓集中度差异，例如人工智能ETF易方达与科创创业人工智能ETF易方达。同时，监测AI主题ETF的日均净申购份额是否出现持续放量，例如连续三日超过5000万份。此外，核查ETF前十大重仓股的构成，观察其中是否有超过半数属于AI应用层公司，而非纯粹的算力硬件环节。
跟踪净资产收益率的拐点信号
在AI叙事主要影响行情上涨斜率而非长期趋势的背景下，净资产收益率连续两个季度环比提升，是验证公司基本面出现实质性拐点的重要指标，有助于过滤掉仅靠市场情绪驱动的伪成长股。
具体方法包括：调取中证人工智能主题指数成分股过去四个季度的滚动平均净资产收益率数据；筛选出其中最新单季度净资产收益率同比转正且环比上升超过0.5个百分点的公司；并交叉验证这些公司的主营业务收入中，AI相关收入占比是否达到30%以上。
识别垂直领域龙头的格局稳定性
垂直领域的龙头企业通常具备较高的行业壁垒和较强的客户粘性，在AI技术渗透过程中更容易实现定价能力的提升，其估值韧性往往明显优于泛科技类标的。
评估时，可以查阅目标公司所在细分赛道的前三大企业集中度是否高于60%。确认其近三年的客户留存率是否稳定在85%以上。同时，检查其AI功能模块是否已经深度嵌入客户工作流程的核心环节，而非仅应用于边缘场景。