摘要：市场进入到真正的群雄逐鹿阶段，会议之后的“鹿”将会在3月中下旬显现，这也将会是上半年的主要投资方向。目前的A股市场已经是鹤立鸡群，在海外市场集体下跌的行情下，A股算是稳住了，只不过欧美股市跌得快，涨得也快，这就要看之后A股能否创出阶段新高了，上方的套牢盘不解放
【盘面分析】
市场进入到真正的群雄逐鹿阶段，会议之后的“鹿”将会在3月中下旬显现，这也将会是上半年的主要投资方向。目前的A股市场已经是鹤立鸡群，在海外市场集体下跌的行情下，A股算是稳住了，只不过欧美股市跌得快，涨得也快，这就要看之后A股能否创出阶段新高了，上方的套牢盘不解放就难有新的上升空间。考虑到这轮行情是典型的估值提升行情，由情绪端主导，投资者现阶段应该是以跟随为主，调整后买入，追高则需谨慎。
骑牛看熊发现近期“全球首款通用型 AI 智能体Manus”推出，Manus 具备独立思考、任务规划和跨工具协作能力， 可直接交付完整成果，发布后内测邀请码炒至高价。Manus 爆火，能感受到AI 应用正处在快速发展的起点。英伟达在业绩交流会中指出，长时推理AI 每任务所需的算力可能比单次推理高出100倍。从DeepSeek 到Manus，AI+工具在不断进化，AI+应用也会随之呈现增长态势，对于算力的需求有望持续增加，国内AI 领域资本开支有望保持较快增长。伴随全球AI 算力旺盛需求持续释放，行业景气边际回暖，卡位算力及汽车电子核心客户高端需求，产能释放望获业绩弹性。
三大指数集体高开，两市个股开盘却只有千股翻红，题材板块方面广播电视、国资云、Sora等板块表现较强，林业、工程机械、电信服务等板块表现较差。国资云、算力概念股开盘继续活跃，湖北广电5连板，铜牛信息、贵广网络等涨超5%，由杭州市经信局、杭州市数据资源局指导，浙江算力科技主办的“云智聚能，共筑AI产业新未来--人工智能与可控云计算产业生态大会”将在杭州举行。
激光雷达概念开盘大涨，神通科技、永新光学竞价涨停，长光华芯、万集科技等大幅高开，在美股上市的禾赛科技隔夜涨超50%，该公司在2024年第四季度实现营收7.2亿元，同、环比均有提升；净利润为1.47亿元，同比扭亏为盈。军工板块延续强势，内蒙一机2连板，火炬电子、抚顺特钢触及涨停，2025年作为“十四五”收官之年，军工装备订单即将批量落地，军工电子订单有望率先迎来高速增长。
数据中心电源概念反复活跃，潍柴重机5天3板，续创历史新高，泰豪科技、动力新科等多股涨停，全球AI资本开支快速上行，AI基建潮加速推进，高等级IDC需要进行设置容错或冗余，通常采用双路市电+UPS+柴油发电机，柴发有望优先受益。AI智能体概念股震荡反弹 ，云鼎科技8天6板，立方控股涨超20%，天源迪科、新开普等多股涨超10%，《武汉市2025年人工智能产业发展行动方案》近日发布，将推动人工智能企业联合行业开发工业、医疗、教育、法律、文创等垂直行业的智能体，打造一批轻量化的智能化的产品。
大盘：
创业板：
【大盘预判】
上证指数周三主要还是震荡为主，会议结束后，资金开始出现分歧，好的一面是成交量小幅度增大，只要维持在1.5万亿元之上“就没问题”！A股资金面自去年9 月之后在政策预期影响下快速转变，决策层和监管层对于资本市场的积极呵护，提振了广大投资者的信心并改善了风险偏好。经济活动呈现边际改善迹象，未来重点关注国内通胀的改善，以及微观企业现金流和盈利变化。接下来注意上证指数能否在3370点之上稳住。
创业板指数周三水下震荡为主，多空在2200点这个位置已经争夺了1个多月，这成为了多空分水岭，想要突破还需要AI给力了。DeepSeek的突破改变了我国科技创新的叙事，投资者风险偏好在上升，产业结构景气度和估值对比来看，本轮反弹修复后，港股仍相比A股有一定优势。AH价差仍有收窄空间，港股上涨弹性有望好于A股，在此期间重点关注外部不确定性对AH价差影响。接下来注意创业板指数能否在2200点之上稳住。
【淘金计划】
2025 年中国股市主观投资开始回归，预计科技指数调整不出新低，全年看新高。第一，经过三年的下跌和调整，部分中国资产（恒生科技、创业板等）已实现悲观预期和交易结构双出清，过去三年调整幅度与日本89-03 年最大跌幅相当。
第二，DeepSeek 推理与机器人的快速降本，标志着商业机会和产业趋势得以出现、社会资本也将开始活跃，以及人心冒险精神得以涌现，这三者的耦合标志着2025 年投资主战场明确，科技主线确立。
第三，企业资本开支加速，产业预期得以建立，投资者内心的预期能够开始拉长，而不是像过去三年投资者预期偏短只盯眼下EPS，因此产业链分析的思路开始回归，主观投资基于价值发现的投资方法将重新奏效。
题材板块中的广播电视、算力租赁、国资云等概念是资金净流入的主要参与板块，林业、工程机械、医疗美容等概念是资金净流出相对较大的板块。骑牛看熊发现Manus可对文本、图像、音频等多模态数据进行综合分析。处理多模态数据需要不同类型的算力资源协同工作，例如处理图像和音频需要专门的图形处理单元（GPU）或数字信号处理器（DSP），文本处理也需要CPU 和GPU 的配合，以实现高效的特征提取、模型推理等操作。
Manus 对算力需求呈两个数量级提升，Manus 每次回答在 5 分钟左右，会产生巨量的Token。据测算，Manus 单个任务需要的流量是100k Tokens，而传统的GPT 模式下单次对话仅需 1k Tokens。
随着算力芯片国产替代的持续推进，数据中心价值链有望整体向中国企业转移。2025年有望成为全球AIDC建设元年，国内外主要云厂资本开支有望迎来放量，美国启动星际之门计划，四大云商未来四年年度投资有望增长超50%。算力建设高度依赖电力，变压器、开关柜、HVDC/UPS、PSU等环节龙头有望受益。
Manus 等多模态模型Tokens 调用量高增，系语言问答大模型后新的AI 大模型模式，后续伴随更多多模态产品出现，有望直接拉动底层算力基础设施需求；同时，互联网及大模型厂商对于“大卡”以租代采，关注算力基础设施供应商及配套算力租赁厂商。
此外AI智能体应用的普及还可能催生基于算力租赁的订阅式服务模式，为电力设备供应商提供稳定的长期需求。而高性能AI 模型对电力系统稳定性和效率的要求提升，可能推动SVG、电能质量设备等高端产品的研发和应用。
来源：骑牛看熊