本报告导读：
　　大国竞争因技术而起，产业繁荣因价值而兴。人工智能正在开启新一轮科技革命，能否穿越泡沫争议，关键在于技术红利能否转化为长期价值。
　　投资要点：
　　技术扩散与利润兑现存在时间差。2025年全球AI相关企业投资达到5,816.9亿美元，OECD企业AI采用率升至20.2%。模型调用价格下降扩大了使用范围，基础设施投运先形成资金占用，应用价值兑现仍需要时间。当前AI主题估值已计入较强增长预期，利润和经营现金流将更直接地影响后续定价。
　　制造和能源场景已经出现较为清晰的经营改善。智能工厂梯度培育行动实施以来，产品不良率平均下降47%，研发周期平均缩短38%；IEA在广泛采用情景下估计，现有AI应用到2035年可在全球电厂运行维护中每年形成最多1,100亿美元的潜在成本节约。制造业和电力系统已有运营数据及采购预算，气候预警的公共收益较为清晰，可持续信息处理仍处于早期商业化阶段。
　　ESG of AI把资源消耗和治理支出纳入产业成本。IEA预计全球数据中心用电量将由2025年的约485TWh增至2030年的约950TWh；2025年我国算力中心用电量约1,700亿千瓦时，占全社会用电量的1.6%。电网接入进度、资产利用率和高风险场景的合规投入会影响项目投运节奏、利润率及资本回收期。
　　Finance for Sustainable AI关注融资结构与资产回收周期的适配。模型研发承担较高技术风险，服务器和芯片更新较快，数据中心土建及供配电设施的使用期限更长。股权资本、中长期项目融资、设备租赁和公募REITs分别服务于不同阶段，资金价格仍以合同收入、主体信用和运营现金流为基础。
　　投资端，建议关注三类方向。一是电力接入已经落实、长期客户合同较为充足且计费负荷稳步提升的算力项目，以及受益于高密度机房扩容的供配电、液冷和高速互联设备；二是制造及能源领域拥有标准化产品、持续服务收入和稳定回款记录的供应商；三是算力扩张带来的绿电接入、储能、能源管理和治理服务需求。
　　风险提示：人工智能技术迭代与市场需求发生重大变化；行业应用商业化及基础设施投资回报低于预期；能源价格、关键设备与供应链出现较大波动；国内外人工智能治理和数据合规政策发生重大调整；AI主题估值大幅回调。