关于科技股（尤其是AI领域）的持续上涨空间，需结合技术发展、市场需求、资本热度及潜在风险综合分析。以下是关键点梳理：

一、短期驱动因素技术突破引发市场狂热DeepSeek、Manus等AI模型的迭代速度超预期（如参数规模、多模态能力），推动企业估值逻辑重构。算力需求激增：英伟达、AMD等芯片巨头财报超预期，印证AI基础设施建设的长期确定性。资本涌入形成正反馈全球AI初创融资额在2023年突破$150亿（PitchBook数据），2024年延续高增长。主流投行上调科技巨头目标价（如高盛对Meta评级从“中性”升至“买入”）。政策红利密集释放中国“东数西算”工程、美国《芯片法案》、欧盟《人工智能法案》等政策加速产业布局。二、中期制约因素技术商业化瓶颈当前AI应用仍集中在ToB领域（如代码生成、数据分析），ToC爆款尚未出现，用户付费意愿待验证。模型训练成本高企（如GPT-4单次推理成本超$0.01），中小企业渗透率受限。监管风险升温欧盟《人工智能法案》按风险等级分类监管，高风险AI系统（如医疗、金融）将面临更严格审查。数据安全与隐私争议（如Anthropic被曝泄露训练数据）可能引发行业整顿。盈利模式不清晰头部AI公司（如OpenAI）尚未实现规模化盈利，依赖资本输血的模式可持续性存疑。三、长期投资逻辑产业升级不可逆AI作为通用技术（GPT）将重构制造业、医疗、教育等行业的效率边界，渗透率提升空间巨大。根据麦肯锡预测，到2030年全球AI经济价值将达$13万亿美元，年均复合增长率超20%。竞争格局分化底层技术壁垒：算力（芯片）、算法框架（如TensorRT）、数据资源的掌控者（如Meta、谷歌）将持续领跑。垂直场景深耕：医疗影像、法律文书等领域具备专业数据壁垒的企业更具长期价值。四、历史周期对比互联网泡沫（2000年）：技术狂热后因盈利模式缺失导致崩盘，但存活企业（亚马逊、谷歌）最终成为巨头。移动互联网红利（2010-2018年）：持续8年周期，硬件（智能手机）与应用（社交/电商）交替驱动增长。当前AI周期：若能解决商业化问题，可能复制移动互联网的十年长周期，但需警惕短期估值透支。五、投资建议短期谨慎追高：部分AI概念股已脱离基本面，需关注财报季业绩验证（如2024Q2云计算/AI业务营收占比）。布局核心赛道：算力：光模块（中际旭创）、AI芯片（寒武纪）；应用层：办公软件（微软Copilot）、工业软件（广联达）；边缘计算：降低模型推理成本的硬件创新。风险提示：地缘冲突引发供应链中断、美联储加息超预期压制科技股估值。

结论：科技股短期可能维持震荡上行，但2025年后需观察AI技术落地进度与全球宏观经济环境。若企业能证明可持续盈利能力，本轮行情可能延续至2026-2027年；若陷入“PPT造车”陷阱，则可能回调至2024年中枢水平。