伯恩斯坦研报解读:AI浪潮下的“避风港”,8只欧洲中小盘股具备抗AI颠覆能力

伯恩斯坦研报解读：AI浪潮下的“避风港”，8只欧洲中小盘股具备抗AI颠覆能力

2026年2月13日伯恩斯坦（Be­r­n­s­t­e­in）中小盘研究报告核心洞察

当AI技术持续冲击各行各业的竞争格局，寻找具备“抗AI颠覆”属性的资产成为投资者的重要课题。伯恩斯坦于2026年2月13日发布专项研报，通过自主研发的AI替代风险框架，筛选出8只评级为“跑赢大盘”（Ou­t­p­e­r­f­o­rm）的欧洲中小盘股。这些企业的核心竞争力源于物理资产、监管壁垒等AI难以替代的领域，为投资者提供了AI浪潮中的防御性选择。

一、筛选逻辑：从“低AI风险”到“高价值潜力”的层层筛选

伯恩斯坦的筛选过程建立在严谨的框架与数据之上，确保入选标的既具备抗AI韧性，又有明确的估值修复空间：

1.第一步：划定低风险池：基于覆盖的184只欧洲中小盘股，通过AI替代风险框架（风险等级0-4级，0级为最低风险），筛选出44只“0级”标的——这类企业的竞争优势锚定物理资产、监管授权、品牌传承等，AI仅作为效率提升工具，无法替代核心商业模式；

2.第二步：筛选滞涨标的：计算低风险池的年初至今（YTD）平均收益率，聚焦跑输该平均值的标的，捕捉估值修复机会；

3.第三步：基本面过滤：排除存在资产负债表、公司治理、周期性波动等非AI相关风险的企业，最终精选出8只“抗AI+基本面优质”的跑赢大盘评级标的。

从历史表现来看，“0级”低AI风险标的过去一年收益率表现稳健，且显著跑赢AI高暴露（3-4级）标的，验证了抗AI颠覆属性对股价的支撑作用。

二、核心标的解析：8只“AI避风港”的竞争力密码

以下8家企业覆盖休闲、建筑、物流、航空等多个领域，其共同特征是核心价值依赖AI难以复制的物理属性或关系壁垒，具体信息如下（数据截至2026年2月11日）：

三、抗AI颠覆的核心逻辑：三类“不可替代”的竞争壁垒

这8只标的的抗AI能力并非偶然，其核心竞争力可归纳为三大类AI难以突破的壁垒：

1.物理资产依赖：业务核心围绕实体货物、基础设施或物理互动，如Bu­n­zl的物流配送、苏黎世机场的航站楼设施、As­m­o­d­ee的实体桌游，AI无法替代物理场景的价值；

2.监管与特许经营权：如En­agás作为受监管的垄断性传输运营商，业务受政策保护，AI难以改变其市场地位；

3.关系与执行壁垒：依赖长期积累的客户关系、项目执行能力或行业声誉，如BAM Gr­o­ep的建筑项目经验、ea­s­y­J­et的机场时刻资源，这类资产无法通过AI快速复制。

此外，这些企业并非排斥AI，而是将AI作为效率提升工具——例如AI辅助As­m­o­d­ee的游戏研发、优化ea­s­y­J­et的运营成本，这种“AI赋能而非替代”的模式，进一步巩固了其竞争优势。

四、个人思考：AI时代，投资应关注“不可数字化”的价值

作为长期跟踪全球市场的普通投资者，这份研报给我的核心启发在于，AI浪潮下的投资逻辑正从“追逐AI受益者”向“布局AI免疫者”延伸：

1.区分“可替代”与“不可替代”：AI对依赖数字流程、信息处理的行业冲击显著，但对物理属性强、监管壁垒高、关系依赖深的行业则影响有限。未来投资中，应更关注企业核心价值是否具备“不可数字化”的特征；

2.低风险不等于低收益：这8只标的中，Pr­i­n­c­es Gr­o­up、As­m­o­d­ee等个股的上涨空间超过30%，说明“抗AI风险”本身就是一种稀缺价值，市场可能低估了这类企业的长期稳定性；

3.警惕“AI万能论”陷阱：市场往往过度追捧AI相关概念，却忽视了AI的能力边界——AI可以优化效率，但无法替代实体资产、监管授权和长期积累的关系网络。在追逐AI红利的同时，配置一定比例的“抗AI资产”，有助于平衡组合风险；

4.关注转型型机会：像Me­r­l­in Pr­o­p­e­r­t­i­es这样主动向AI基础设施（数据中心）转型的企业，既保留了房地产的物理资产优势，又抓住了AI时代的核心需求，这类“抗AI+享AI红利”的标的，具备更强的成长韧性。

信息来源

本文内容基于伯恩斯坦（Be­r­n­s­t­e­in）2026年2月13日发布的中小盘研究报告《Wh­en AI th­r­e­a­t­e­ns the mo­at#2:Our se­l­e­c­t­i­on of "AI ri­sk-pr­o­of" lo­ng id­e­as》及彭博（Bl­o­o­m­b­e­rg）公开数据整理。

风险提示

本文仅为信息整理与个人观点分享，不构成任何投资建议。欧洲中小盘股的表现受宏观经济、行业周期、汇率波动、监管政策变化等多重因素影响；AI技术发展存在不确定性，可能对标的企业产生未预期的冲击；报告中目标价、上涨空间等预测基于历史数据与模型分析，不代表未来必然实现。投资者应结合自身风险承受能力，独立判断、审慎决策。