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　　在AI投资回报率不明朗、科技股暴跌的市场环境下，投资者需兼顾风险防御与产业趋势，通过持仓优化、风险管理和长期视角调整策略，避免被短期情绪裹挟。

　　减持估值过高的纯概念标的（如依赖资本开支但盈利未落地的AI公司），转向消费、医药、高股息蓝筹等防御性板块，降低组合波动。

　　案例：部分投资者已清仓高估值科技股，转投蓝筹与新能源，规避市场调整风险。

　　硬件层：关注技术壁垒高、订单可见度强的算力基建（如光芯片、AI服务器厂商）；

　　应用层：聚焦商业化明确的垂直场景（如医疗AI、工业自动化），规避落地周期长的标的；

　　对年内涨幅超200%的高位股，设置回撤15%强制止损线；应用端标的以产品上线个月的业绩验证期为节点，未达预期则离场。

　　大跌时分批建仓：在60日均线等关键支撑位低吸核心资产（如算力硬件龙头）；

　　2026年为AI应用变现关键年，需观察OpenAI、阿里千问等企业的付费率与扭亏进度；

　　警惕巨头削减资本开支的信号（如Meta、谷歌若缩减投入，预示行业拐点）。

　　当前调整主因估值修正（如甲骨文AI项目延期、博通利润率收缩引发盈利担忧），非基本面崩塌；

　　历史经验表明，技术革命必经狂热—回调—分化三阶段，活下来的企业将主导长期市场（如2000年互联网泡沫后的亚马逊）。

　　散户逆势抄底AI股的比例激增，但机构正减仓转向实物资产与新兴市场，普通投资者需警惕流动性陷阱。

　　案例：木头姐凯茜·伍德指出，当前波动多由算法交易引发，恐慌易导致错误定价。

　　对技术路线迭代快的领域（如大模型），优先选择管理层靠谱、研发投入占比高的企业，非专业投资者可借道ETF分散风险。

　　终极建议：在产业革命初期，守住本金比不错过更重要。控制单行业仓位≤20%，等待AI从烧钱竞赛转向现金流生成的确定性机会，方为制胜法则。(以上内容均由AI生成)