报告概述
本报告为开源证券投资策略周报，聚焦当前科技板块调整后的投资机会。报告首先分析本轮市场调整的本质是“三高”（高景气、高估值、高拥挤）状态下的风险集中释放，而非科技趋势终结。随后，报告提出科技再筛选的逻辑，重点梳理了AI材料、商业航天和国产算力三大方向。其中，AI材料需优选供给受限且受益国产替代的品种；商业航天迎来可复用火箭里程碑，走向商业化落地；国产算力在下半年有多个催化剂。最后，报告给出“二次点火+叙事张力”的投资框架，并列举具体关注方向。
报告的核心结论
科技主线未破坏，但投资难度提升需重视盈利兑现
报告认为本轮调整与2025年11月类似，并非趋势逆转，而是短期风险释放。当前科技仍是最具吸引力的方向，但不能再线性外推上涨，需更加关注盈利确定性和兑现能力，优选有订单和利润的环节。
AI材料中供给受限且叠加国产替代的品种短期利润释放更顺畅
AI材料涨价核心因素包括需求扩张、供给受限、国产替代。在需求普遍扩张下，供给受限品种如硅片、电子树脂、MLCC等，叠加国产替代逻辑，短期利润释放更具优势。
商业航天从叙事走向商业化落地，开启可复用时代
2026年7月10日长征十号乙火箭成功回收标志着中国商业航天进入能力验证与规模化应用并行阶段。可回收技术形成经济闭环，有望推动卫星“航班化”发射，开启万亿级市场。
国产算力下半年迎来关键催化，政策与技术双驱动
国家确立“推理用国产”导向，华为将在7月WAIC展示商用AI超节点Atlas 950 SuperPoD，9月发布基于“韬定律”的新一代麒麟芯片，系列催化剂推动国产算力叙事上行。
关注具备“二次点火+叙事张力”的四类方向
报告建议重点关注：科技内部盈利验证方向（国产算力、半导体、PCB）、科技外溢新景气（电力设备、液冷等）、产业叙事扩张方向（商业航天、军工、机器人）、以及阶段性再平衡中的有色、券商等。
报告回答的关键问题
近期科技板块为何大幅调整？
报告指出，本轮调整并非科技趋势结束，而是高景气、高估值、高拥挤“三高”状态下的短期风险集中释放。科技板块自身交易结构脆弱性上升，对短期利空（如Meta算力出租消息、加息预期、微观结构拥挤）反应放大，属于阶段性再平衡。
Meta算力出租是否意味着算力过剩？
否。报告基于Meta官方澄清和内部备忘录指出：Meta无闲置算力，出租是财务最优选择；同时Meta计划2027年算力翻倍至14吉瓦，资本开支持续扩张。市场对算力过剩的担忧被证伪，科技板块有望再出发。
AI材料哪些细分品种值得关注？
报告认为，AI材料涨价核心驱动力为需求扩张、供给受限、国产替代。其中供给受限叠加国产替代的品种短期利润释放更顺畅，优先推荐硅片、电子树脂、MLCC等上游材料。此外，磷化铟供需缺口突出，四氯化硅供给格局较好。
商业航天进入了什么新阶段？
报告认为，长征十号乙火箭成功回收标志着我国商业航天从“叙事”走向“商业化落地”，开启可复用时代。可回收技术形成经济闭环，将打破运力瓶颈，支撑“千帆星座”和“国网星座”等低轨卫星项目大规模发射，卫星发射速度有望指数型上升。
国产算力在下半年有哪些催化剂？
报告列举三大催化剂：一是7月17日WAIC大会华为展示Atlas 950 SuperPoD商用AI超节点真机；二是9月华为Mate 90系列首发搭载基于“韬定律”的新一代麒麟芯片；三是国家政策明确“推理用国产”导向，为国产算力创造市场空间。
报告中的代表性数据
A股前5%成交额个股集中度
2026年6月，超出45%的阈值，反映微观结构拥挤，是触发本轮科技调整的因素之一。
Meta 2027年算力规划目标
2027年，较2026年7吉瓦翻倍，超出市场预期，证伪“算力过剩”论调，体现AI资本开支持续扩张。
科创创业板与沪深300业绩增速差
2026全年预测，显示科技板块仍具备较高的相对业绩优势，支撑其作为主线的基本面逻辑。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 详细分析本轮科技调整与2025年11月调整的异同，包含美债利率、成交集中度、资金分流等多维度对比图表。
- Meta算力事件全解析：包括扎克伯格官方澄清的完整表述、内部备忘录算力扩张细节、以及市场反应复盘。
- AI材料专题：梳理PCB材料、光模块材料、光纤材料、被动元器件、半导体材料、液冷材料六大类，逐一分析供需变化、国产进展及投资逻辑。
- 商业航天里程碑事件深度解读：长征十号乙火箭回收的技术突破、经济闭环测算、以及卫星星座发射规划。
- 国产算力催化剂时间轴：涵盖7月WAIC、9月华为新品发布，以及政策“推理用国产”的具体影响。
- 投资框架“二次点火+叙事张力”的详细说明，包含G与ΔG兼备的选股标准及案例。
- 四类具体投资方向的详细展开，包括个股或子板块参考（如国产算力、半导体、PCB、液冷、商业航天、军工、机器人、有色等）。
- 风险提示章节，涵盖宏观政策超预期、地缘风险、历史数据局限性等。
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