不在涨停板顶峰相见，就在跌停板齐齐聚首，说的是 AI 应用概念股。1 月 16 日，人民网、视觉中国等一众 AI 应用概念股齐刷刷跌停。

这波 AI 应用行情又是次 " 幻觉 "？

回看行情始于 1 月 9 日，直接引爆点是大模型独角兽 MiniMax 港股上市首日暴涨超 90%，市场对 AI 商业化前景信心增强，从而映射到国内。

加上指数连阳、情绪高涨、资金量充沛，易点天下、中文在线、天龙集团均 20CM 涨停，新 " 易中天 " 闪亮登场；其中，带头大哥易点天下更是两周股价翻倍。

但，要慢牛不要疯牛，要逻辑不要炒作。

12 日起，多家 AI 应用概念企业密集发布异动公告，中军蓝色光标称 " 现阶段 AI 驱动相关收入占公司总营收比重较小 "，天龙集团、新华网、引力传媒等表示 GEO 业务尚未形成成熟盈利模式，而人民网、浙数文化干脆澄清不涉及 GEO 业务。

AI 应用股价随之剧烈调整，好在官媒及时定调其代表 " 未来产业方向 "，但要挖掘真正有价值的；之后板块走势分化，19 日蓝色光标继续上涨，引力传媒、人民网继续 " 躺 " 地板；1 月 21 日久其软件业绩预告超预期，股价直接一字板；23 日开盘不久，志特新材 20 厘米涨停。

只能说，吹尽狂沙始到金。

事实上，AI 应用从最开始简单炒作美股映射，到 Deepseek 实打实降低算力成本，再到如今大模型已跑通作为流量入口与商业化落地（B 端降本 +C 端普及）枢纽双重逻辑，加上政策护航（" 人工智能 +" 行动），确实到了奇点时刻。

当前 AI 应用股若能 " 砸 " 出黄金坑，反而可能让行情走得更远。

但 AI 应用的方向众多，广告、医疗、办公、金融等等，各自受益程度和落地效果如何？即便在同一方向也充满 " 李逵 " 和 " 李鬼 "，想不重蹈此次覆辙，该以什么标准去跟踪与筛选？

妙投团队将围绕 AI 应用核心领域逐一给出分析和判断。

AI 也 " 逃 " 不了带货

资金是最敏锐的，此次新 " 易中天 " 就出自AI 应用最快兑现的方向，即广告营销上。

相关的新模式是 GEO（生成引擎优化）。简单来讲，就是用户向 AI 提需求，经过 GEO 优化的品牌会被 AI 直接纳入答案，卖点介绍、购买均可在同一页面完成。而传统 SEO（搜索引擎优化）需要用户用关键词检索，然后在一众跳出的链接中逐一查看。

举例来说，假设用户想喝奶茶，过去需要在外卖平台输入 " 奶茶 "，瞬间跳出 100 家店铺、200 个选择，自己要看配料、评论、满减券、配送时间最终来决定买哪个；商家要给奶茶起长名字、塞关键词、刷五星好评，被动等待用户翻牌。

现在用户只需要输入明确需求，AI 模型会立刻合成一张 " 最佳订单卡片 "，确认后一键下单，很快送达；商家不再靠堆砌关键词，而是提前把配方、出餐速度、真实好评做成干净的数据包喂给 AI 模型，AI 越信任它，越优先把它塞进答案里，商家从 " 守株待兔 " 变成 " 被算法主动推送到顾客嘴边 "。

从广告公司 / 平台的商业模式看，SEO 模式下品牌方 " 买 " 下关联词的付费方式更偏一次性的；而 GEO 模式下需要长期投喂 " 语料 "，品牌方就需要不断付费。显然后者对广告公司 / 平台方更优。

根据《2025 中国 GEO 行业发展报告》，我国 2025 年的 GEO 市场规模预计为 29 亿美元，全球约为 112 亿美元；到 2030 年将分别达到 240 亿美元和 1007 亿美元。Semrush 预测，在 2028 年 1 月，AI 搜索占比将高达 52%，全面超过传统搜索且继续上升。

总之，GEO 是 AI 应用领域最具增长潜力的赛道之一。所以GEO 并非短期炒作题材，而是 AI 技术驱动下营销行业的确定性变革。

那么，这种模式下最受益的会是哪些？

从上面模拟订餐的过程可看出，GEO 将导致流量入口进一步集中，推荐权高度平台化，转化链路被极度压缩。所以本质上，GEO 是新一代信息分发与商业推荐体系。

基于此，GEO 的 " 定价权 " 在平台，不在执行层，长期最大受益者一定是拥有 AI 模型的互联网平台。特别是平台还同时拥有用户行为数据（意图）、 模型推理路径（推荐逻辑）和商业化接口（广告等）。

这和 SEO 时代谷歌、百度是最大赢家，是同一个逻辑。

但并非所有平台都会受益。

原因在于，过往互联网平台用户增量见顶后，考核重点在于对存量用户的转化，而 AI 会带来新冲击，至少在广告层面并非全是助力。

" 当广告被迅速淹没在 AI 创造的内容洪流时 "，品牌广告就很难卖上价；如果平台还是 " 货架逻辑 "，摆放的无论是广告还是商品都需要被用户看到，现在大模型直接绕过，传统广告模式就会受打击。

而且，AI 模型的推荐资源也可能会更倾向本来就财大气粗、数据资产丰厚的大品牌主，中小玩家的 ROI（投资回报率）被显著压缩。相当于有 " 中央厨房 " 的大餐厅被选中几率大，街边苍蝇馆子可能越来越受冷落。

" 客大欺店 " 亘古存在，这对流量平台来说，议价权可能会被削弱。

AI 不全是增量红利，对不同互联网平台冲击也不一样，所以 AI 应用炒作之前 " 万物皆可炒 "，现在则更偏炒作谷歌系、阿里系，更为聚焦。

更多在于谷歌、阿里等也是打造或计划打造从芯片、网络、大模型（Gemini3、千问）直到 AI 应用各种落地（广告、购物、医疗等）的全链条模式，逻辑上形成了闭环。

即便如此，现实中，这也并非一蹴而就的事。

很多超级 APP 的核心现金流仍是传统广告。平台若推 GEO，需平衡存量广告生态，定价策略复杂，也会担心冲击现有广告库存，暂时只把 GEO 当作炫技和增量，并未大规模商业化。而且很多互联网平台布局广泛，将链路打通也需要时间。

但趋势已经开始就不会停下，也不允许被停下。

相比之下，港股互联网龙头是国内 AI 革命性技术的引领者，也是 AI 应用中更确定的方向，虽然平台性质会导致收益有差异，但整体来看，2026 年值得关注。

大 A 股这边 " 炒 " 得欢的主要是类 AI 应用股，如蓝色光标、易点天下，其受益点在于企业面对的平台更多、规则更复杂、模型更多导致外包需求上升，自身也在布局类 GEO 的策略解决方案，如易点天下的 AIO 就和 GEO 逻辑契合，这是广告技术服务商的传统能力延伸。

同时易点天下有电商大客户，是 Applovin 国内电商代理，基本面中营收出现了明显的放量；蓝色光标有订单，作为行业龙头利润率开始好转。这波炒作逻辑其实是行业变革加基本面反转。

他们本质上是AI 时代的高级代理商，在大 A 风险偏好回升、AI 应用主题活跃阶段，极易被资金追逐。

AI 医疗可能反复活跃

近期，AI 医疗表现强势，泓博医药、迪安诊断、创新医疗、美年健康等涨幅较好，年初至今累幅均在 50% 以上，资本市场关注度较高。

那么，这轮行情是否会持续呢？

这依赖于 AI 医疗板块是概念驱动还是有积极进展，甚至是展望未来仍有利好催化。

分析下来，我们认为热度有望持续。有三点原因：

一是政策支持陆续出台，对 AI 医疗领域的产业落地发展有较强支撑。

如 2026 年 1 月 7 日，国家工业和信息化部等八部门联合印发了《" 人工智能 + 制造 " 专项行动实施意见》提出要 " 推动智能装备迭代 "，重点提及 AI 在高端医疗装备、远程医疗等场景应用。

2025 年 12 月国家医保局印发《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，明确将 " 人工智能辅助诊断 " 列为病理诊断的扩展项，并将人工智能辅助诊断纳入病理诊断价格项目的价格构成，理顺 AI 辅助诊断技术应用收费路径，支付方更加明确，商业化空间有望打开。

二是利好催化不断，AI 医疗从概念迈入临床，甚至部分领域已经开始商业化。

一方面，海外 AI 医疗公司业绩高增预期。2026 年 1 月 12 日，Tempus AI（AI 检测检验及数据服务，为医生提供临床决策支持，为药企药物开始提供数据服务等）公布 2025 年初步业绩：营收同比增长 83%；且截至 2025 年 12 月 31 日，其合同总价值已突破 11 亿美元，创下历史新高。映射到国内企业如华大基因、华大智造、联影智能、晶泰控股等未来 AI 领域的布局业绩可期。

另一方面，AI 医疗的实际应用层面有积极进展，更是提振了资本市场情绪。

先是健康服务领域好消息不断，如蚂蚁集团旗下的 AI 健康应用蚂蚁阿福在 2025 年 12 月 15 日新版上线的蚂蚁阿福 APP，发布后引爆市场，1 月 8 日的最新月活已达 3000 万，每天在阿福上咨询健康问题已超 1000 万。

除此之外，2026 年 1 月 8 日，全球 AI 巨头 OpenAI 也正式推出旗下首款 AI 医疗产品—— ChatGPT Health，通过集成电子病历和可穿戴设备数据，能够解读化验单、通过对话进行初步分诊，并提供个性化的健康建议。更是在 1 月 13 日，OpenAI 宣布以 1 亿美元收购 AI 医疗初创公司 Torch，加强对医疗领域的押注。

而 AI 制药领域也有突破。如 2026 年 1 月 12 日，英矽智能宣布，公司自有生成式 AI 平台 Pharma.AI 辅助开发，具有肠道限制性和用于炎症性肠病的治疗的创新候选药物，已在一项名为 BETHESDA 的 IIa 期临床试验（NCT07265570，CTR20253800）中完成其创新 PHD 抑制剂 ISM5411 的首例受试者给药。

其中，公司还提到，Garutadustat 在之前的 I 期临床研究中表现出良好的安全性和耐受性，进一步证明了其 AI 开发药物在临床应用中的潜力。

晶泰控股更是在 2025 年 8 月与 DoveTree 达成近 60 亿美元的合作，根据协议，晶泰将利用其 "AI+ 机器人 " 药物发现平台，为 DoveTree 针对肿瘤、免疫炎症、神经系统疾病等多个领域的靶点开发小分子及抗体类药物发现候选药物；2026 年 1 月与礼来关于双抗大分子药物研发形成合作，礼来将借助晶泰旗下 Ailux 的专有平台加速多个治疗领域的研发。

这是继 2023 年双方在 AI 小分子药物合作后再次携手，表明晶泰的技术实力和平台价值获得了国际顶尖药企的持续认可。

再有，海外巨头们在 AI 医疗领域的动作不断，进一步提振市场情绪。

2026 年 1 月 12 日 -15 日，全球医疗健康领域最具影响力的年度盛会摩根大通医疗健康大会（JPM）上，英伟达和礼来宣布成立人工智能联合创新实验室，双方将在未来五年内共同投资至多 10 亿美元用于基础设施和研究，旨在利用千颗 Blackwell 芯片加速新药发现，颠覆传统研发模式，人工智能在制药行业中的应用有望加速。

Anthropic 在摩根大通医疗健康会议上正式推出 Claude for Healthcare 服务，标志着生成式 AI 在医疗领域的应用迈过关键合规门槛。

目前美国大型非营利医疗系统班纳健康 ( Banner Health ) 己有 2.2 万名临床人员率先采用该服务，帮助医护人员从繁琐的行政和文书工作中解放出来，将更多精力集中于临床决策和患者照护。

在以上背景下，我们认为 2026 年 AI 医疗将有更多应用场景落地有积极进展，届时市场情绪将会进一步得到提振，即，AI 医疗板块的行情并未结束，资本市场上可能会随着利好消息反复活跃。但也要警惕大幅上涨后的回调风险。

物理 AI 先看自动驾驶

除了大模型等软件，物理 AI 也将迎来 "ChatGPT 时刻 "。

在 CES 2026 上，黄仁勋把演讲火力全部集中在 " 物理 AI（Physical AI）" 上，并表示自动驾驶将成为物理 AI 最先实现规模化落地的应用场景。

英伟达把自动驾驶系统重新定义为 " 推理平台 "，推出全球首个开源推理型自动驾驶模型 Alpamayo，并与奔驰合作在 2026 年一季度让车辆在美国上路。

另外，中美自动驾驶产业纷纷迎来重大变化，行业临近加速拐点。

近日，工信部正式公布我国首批 L3 级有条件自动驾驶车型准入许可。1 月 13 日，美国众议院审查《2026 年自动驾驶法案》，简化自动驾驶的部署规则。

除了路权的放开，Robotaxi 的单车盈利模式能否跑通，也是关键。

目前来看，Robotaxi 的小马智行、文远知行并未完全实现单车盈利，在局部场景可实现单车盈利。

比如：百度的萝卜快跑在武汉地区实现盈亏平衡、小马智行的第七代 Robotaxi 在广州全市单车经济模型收支平衡等。

单车成本的持续降低，是商业化盈利的关键因素。文远知行、小马智行、Waymo 等自动驾驶企业仍在激光雷达和算力平台上继续降成本。

此前，据招商证券统计，Waymo 第六代的单车成本为 15 万美元。现在，有机构预计 Waymo 第六代的单车合计 BOM 成本将降低到 10w 美元以内。

妙投认为，随着车队规模扩张和单车成本下降，自动驾驶的商业化拐点正在越来越近。自驾企业、激光雷达等供应链商，也将迎来增长机遇。

AI 金融难有商业模式质变

AI 应用起风了，作为应用环节之一的金融科技，最近涨幅也比较大，金融科技 ETF2026 年开年以来截至 1.14 日已经上涨超过 14%。

金融科技上市公司大体上分两种，一种是具备线上平台和一定技术能力，以此为基础开展金融业务，以东方财富为代表，通过线上能力来服务客群，做证券、基金销售业务，可以称之为互联网金融公司；另一种是金融 IT 公司，以恒生电子、润和软件、宇信科技等为代表，为金融机构做系统、做软件开发，类似 IT 外包商的角色，自身并不从事金融业务，可以称之为金融 IT 公司。

AI 对于这两类公司的业务都有助力。目前互联网金融上市公司主要是做证券相关的业务，核心竞争力是来自线上的流量与获客能力。

AI 的作用主要体现在：提供功能更强的工具，提升客户粘性，例如研报生成、舆情监测、量化策略优化、个性化资产配置等方面的工具，帮助投资者把握机会，既可以增强获客环节的吸引力，也可以通过智能投顾等业务直接创造收入，提升客户对于产品的付费意愿。这些公司大多以金融产品销售业务，如基金电商，AI 可以在广告营销环节实现降本增效。

金融 IT 上市公司数量众多，包括银行 IT、保险 IT、证券 IT 等，但市值高的公司很少，大多业绩成长性不佳，主要源自商业模式较差，金融企业客户大多话语权较强，金融 IT 产品很难标准化，定制化开发居多。

因此金融 IT 公司成本较高，利润率低，另外行业门槛并不高，且客户多样化的需求又使得市场份额非常分散（特别是银行 IT 更是如此，证券 IT、保险 IT 要好一些），这些都降低了金融 IT 公司的成长能力。

AI 对于金融 IT 公司也有着两方面的积极影响，首先是 AI 能力的提升，强化了金融机构对于 IT 开发的需求。

金融历来是 IT 技术的最大行业客户，AI 在金融领域的应用也是 B 端中较为成熟的，比如信贷风控与反欺诈领域，AI 可以助力非结构化数据解析、动态风险画像、实时交易反欺诈，让信贷审批时间继续降低，风险识别准确率提升；

在客户服务与营销环节，对话式 AI 客服、客户画像生成、精准营销触达等都可以帮助金融公司提质增效，因此金融机构会有更强的部署意愿，金融 IT 公司的订单有望增长；

其次，金融 IT 公司最大的成本就是用工成本，来一笔订单，项目交付过程就有配置相应的技术团队。而 AI 编程等技术能力趋于成熟，有望帮助金融 IT 公司降低成本，提升毛利水平。

因此，AI 在金融领域的应用非常广泛，潜力很大，对于金融科技上市公司的影响也会逐渐显现出来，有望助力营收增长并降低成本。

AI 有望成为金融科技板块的重要投资逻辑，不过要关注的是，这些因素的影响都是渐进式的，很难短期内给上市公司业绩带来巨大推动。不同公司的技术能力、组织执行力等因素各不相同，中长期带来的提质增效也会差别很大。

更重要的是，AI 技术虽然带来一些业务发展推动力，但不能根本上改变金融 IT 公司商业模式差的状况。定制化项目交付、产品繁杂、行业格局过于分散等状况依然困扰行业。

另外金融科技板块权重较高的，都是与证券相关的，如金融科技 ETF 中前几大权重股分别是东方财富、同花顺、指南针、恒生电子，因此金融科技指数以及跟踪指数的 ETF，与股市牛熊有一定的相关性，周期波动较为明显。