今天(317日)下午,新財富白金分析師、中信建投證券研究所所長武超則,在招商基金組織的一場线上交流中,分享了對AI投資機會的最新觀點。

3月以來,市場略有震蕩,尤其是前期漲幅顯著的科技股,波動更爲明顯;

投資報梳理了武超則的對話,她表示,整個人工智能產業的落地,並不是一蹴而就的;在這個階段,基本面需要有一個跟進的過程。

盡管年初到現在,港股漲了百分之二三十,它其實是前面從最高點的估值打了對折,然後又漲回來30%

和創新高的美國比,我們是處在一個估值往回修復的過程;

AI爲代表的科技資產,現在可能剛剛开始走向成長期,從一個技術的萌芽开始有基本面,走向有業績。

她認爲,放在2025年的投資框架下討論,算力依然是確定性最高的板塊;

算力板塊不僅局限於GPU這一最核心的AI芯片,存儲、銅連接、光模塊、PCB等一系列環節同樣將受益於算力需求增長的階段。

武超則表示,不一定非要聚焦在最貴的那一個上,整個算力板塊裏至少有幾百家公司,這個過程中還是有很多好的投資機會。

只要能看清楚整個產業趨勢,一時間的貴不是問題——

因爲這些個股的波動非常大,往往會因爲短期事件的影響便宜下來。

所以,在這個過程中,關鍵還是要把產業的底層趨勢把握住,找一些好的機會。

而對於普通投資者來講,武超則建議,在科技這一塊,把它做成一個主題,或者是板塊性的投資。

一定去選某一個股票的話,它現在波動很大。

對投資者來講,指數的長期回報應該會更好一些。


基本面需要有一個跟進的過程


問:三月份以來,科技板塊有一些震蕩,從你們的角度去看,這背後的主要原因是什么?

武超則:這背後映射的還是在於,我們要把股票投資和行業基本面分兩層來去看。

首先,從整個產業的基本進展來講,

DeepSeek的出現,給予了大家對中國科技板塊投資信心的提升或者恢復。

但是在這背後,整個人工智能產業的落地,它也不是一蹴而就的。

比如說像阿裏、騰訊這樣一些大廠,它的指引是未來三年的資本开支會超過過去十年的總和,對應到每年可能也有1000多億的資本开支。

但是,資本开支上的指引最終落地到,比如說GPU、服務器、數據中心這些基礎設施的供應鏈,或者說產業有關的公司的業績上,它是需要時間的。

不會說明天這些公司的業績上就會有一個體現。

所以,短期的調整是非常正常的。

第一波,因爲大家信心的恢復,首先大家會看到是一個拔估值的動作。

中國的互聯網大廠,像騰訊、阿裏,它的估值在春節前基本上都處在歷史的50%分位以下。

估值修復到一定程度之後,下一步大家又要去期待,你有沒有真正的EPS,或者業績上的映射和持續的驗證。

這又要回到馬上將要到來的年報、一季報相關的數據。

在這個階段,基本面上需要有一個跟進的過程。


確定性最高還是算力本身


問:您認爲,這一輪的科技新周期裏面,哪些方向有望走出阿爾法的趨勢?

武超則:我們投資AI的框架就是三大塊:

一是上遊的算力板塊,

二是模型、數據這個模塊,

還有就是應用。

對於普通投資者,大家分這三塊來看,是比較簡單易懂的。

目前,如果我們放在2025年的框架下來看,我個人覺得,算力本身它的確定性應該還是最高的。

盡管DeepSeek出來之後有各種討論,大家會質疑之後還會不會大力出奇跡,但我是這么看的:

我們對算力的需求分兩大塊,一大塊是訓練,另外一塊就是應用。

整個春節之後全球的演繹,一方面,對於模型訓練的需求,其實還是在很迅猛地增加的。

如果我們把DeepSeek的創新理解爲工程上的創新,它在推理模型上有了比較好的表現,

但基礎模型,它仍然是推理模型能力的來源。

所以這就回答了一個問題,就是說,如果此刻不是終局,大家要繼續演進;

那么不管是开源還是閉源,肯定還是要把原有的基礎模型,也就是預訓練,繼續做下去。

但是,這裏面要識別一個問題——越往後,邊際效應在變差——

模型的size增加一個量級,但是模型能力可能只增加了10%20%

而對於大廠來講,即使它的性價比較低,也會去做這件事情。

這是我們的一個基本判斷。

這件事情決定了,本身用於訓練的基礎的卡,不管是對單卡的要求還是集群的要求,其實不會下降的。

這是一方面。

第二,對於推理的需求,肯定會大幅的增加。

另外就是應用的起來,它也一定會繼續增加推理的需求。

這樣的話,我們要判斷的就是,需求不是問題,但供給上可能會有一些變化。

相較於以前只能用英偉達的卡,接下來是不是國產的卡也可以?

是不是其他海外大廠的定制芯片也是可以的?

這件事情在CPU時代是發生過的,到最後,供給會變得更加豐富。

這可能是英偉達它短期有一些壓力的原因。

但短期而言,不管是用於訓練的需求,還是推理的需求,確定性最高的還是算力本身。

這是我想說的第一點。


算力是一個很大板塊

幾百家公司中有很好機會


第二個,回到投資算力上,我們日常理解的算力可能就是GPU——那個最核心的AI芯片。

但是其實我們看,今年阿裏的資本开支也好,海外大廠的資本开支也好,

這三四千億人民幣或者三四千億美金,差不多只有一半是用於买GPU的;

剩下一半,它肯定要把GPU做成服務器,那這裏面就需要有存儲;

做成服務器,也需要有連接,比如說需要用銅連接。

裏面需要光電轉換,比如說要有光模塊,甚至底層的PCB——高速傳輸,對PCB的要求也會變高。

包括整個機房的環境,過去我們叫IDCInternet Data Center

現在叫AIDC,要把它做成機房,所以需要有空調、制冷、液冷等等,需要有整個配套。

所以,我認爲算力本身是一個很大的板塊,不是說你只能买那個最貴的。

最貴的那個,它也是大家投資比較集中的位置,現在衝進去买,壓力比較大。

但整個算力板塊裏至少有幾百家公司,這個過程中還是有很多好的投資機會的。

當然,國產來講,今年也是我們比較看好的一個方向。

如果我們再往國產上遊去看,我們受制約最多的還是先進制程,

對應到先進制程的代工廠也好,再往上遊的半導體設備和材料也好,它的確定性是非常高的。

算力越往上遊越集中,我們在選公司、選標的的時候,相對是比較好選的。

還有最重要的就是國產的產能,

說來說去,如果我們沒有辦法去大規模的交付,那也是空中樓閣。

整體看,經過過去幾年的努力,國產的先進制程,包括相關的產能,從2025年、2026年往後,應該逐步會有一個比較好的釋放。

這其實也會真正意義上,讓它從0-1”开始走向1-N”,开始真正釋放出產能,這也是非常重要的。

所以結合這三個方面的原因,今年國產整體會更好一些。


應用的三大方向:

智能體、無人駕駛、機器人


問:在算力以外,您認爲還有哪些投資方向?

武超則:另一個大板塊肯定還是應用了。

之所以能稱之爲一個產業,它肯定是要閉環的,現在AI無法穩態的循環。

越往後,產業一定是個金字塔結構——

應用領域,相對會容納的公司足夠多,場景也足夠多,產業也足夠大。

我覺得這應該是一個基本邏輯。

但是,站在投資上,你很難判斷終局。

就像我們站在2013年,很多遊戲公司一年漲了十倍,

2015年回頭看,90%的公司是不成功的,最後只有10%的公司走出來了,而2013年的時候,你沒法判斷誰是那個走出來的公司。

所以,在這樣的周期中,做一些指數或者板塊的投資,是一個相對的更優解。

我覺得,有幾個方向,在應用上我相對是比較看好的。

一個就是AI agent,智能體。

我始終在想,智能化的能力,它本身就是一種應用,

比如我們最近高頻打开的豆包、騰訊元寶,就是說它有一個載體。

這個載體不一定是一個全新的APP,但它在上面附着了一種智能化的能力,开始讓我們更高效的去處理數據。

誰來做智能體?

現在看下來,我覺得硬件公司是很有希望的。

比如說蘋果,比如說小米,比如說很多手機公司等等。

手機,它天然有數據的入口,天然可以去整合各種APP,包括PC電腦也是一樣。

硬件是很難繞开的,至少我覺得硬件公司裏會有人做智能體做的不錯。

退而求其次,我們不一定能买蘋果,但是可以去买蘋果的產業鏈等等,至少它可以去帶動整個產業的創新周期。

所以,從智能體的方向延伸,AI終端裏面的手機,還有PC、眼鏡,這肯定是個方向。

另外還有一些大模型公司,可能它卷基礎模型卷不下去了,肯定也有公司轉向做智能體。

最近我們看到,有一些大模型還不錯的創業公司,已經开始轉道去幫企業搭建企業自己的智能體,或者做三方的智能體,我覺得這也是一個趨勢。

A股還有一些軟件公司,它在某一個垂類數據上有優勢,

比如說在金融、教育、醫療上面有優勢,那么智能體搭建好,再加上私域的數據,這是有機會的。

這是第一個看好的應用,就是智能體這個方向。

遠期來看,無人駕駛肯定是一個很重要的應用場景。

無人駕駛的好處是什么?

雖然它現在沒那么成熟,但是它的市場足夠大。

我們科技股最重要的,就是它需要遠期有一個很大的空間;

延伸一下,在應用場景上,最近很熱的機器人也是一個道理。

當然,汽車本來就是一種機器人,這其實是一個框架。

所以,在應用上,我自己主要看好的,軟的就是智能體,

硬的就是無人駕駛、具身智能,也就是機器人。


科技資產現在

才剛剛开始走向成長期


問:近期海外對美股經濟衰退的擔憂,疊加外資看多中國資產的聲音,這對中國科技資產未來的走勢會有怎樣的影響?

武超則:資產的基礎,還是產業本身。

至少在這一輪智能化的趨勢上,中美兩個大國的地位,或者說交替往前走的這種趨勢還是挺清晰的。

回到資本市場,短期的表現更多的,應該還是對價格的映射。

兩國基礎產業處在差不多或者差距沒有那么大的水平,

但是,我們去看資產的定價,大家也知道,納斯達克包括美股對應的AI產業鏈已經漲了兩年了,漲10倍的公司是很多的。

這映射的是對AI這一輪技術革命的信心,或者說想象。

對應到國內A股這些公司,大家是處在一個從完全不相信到逐步愿意去關注的階段。

到今年春節後,大家會發現,好像我們的差距並沒有那么大。

映射到資產的定價上,盡管年初到現在,港股漲了百分之二三十,它其實是前面從最高點的估值打了對折,然後又漲回來30%

整體來講,相比於美股創新高,我們還是處在一個估值往回修復的過程。

所以,倒不是說我們的技術一下子就領先美國了,

產業的基本面,其實兩國是在交替跟進,

但我們的資產是處在一個大幅折價的水平上。

從這點上,配置上的核心還是估值優勢。

回到泡沫化的這個問題上,科技股的泡沫,它就是一個天然的屬性。

大家如果看Gartner曲线,它從技術的萌芽期,到成長期,到泡沫期——

這個階段大家會把預期放得非常大,然後再到泡沫破滅期——有些行業、公司就會被證僞,最後進入到成熟期。

我們現在可能剛剛开始走向成長期,從一個技術的萌芽开始有基本面,去走向業績。

我想,後面才會有泡沫,大家會覺得炒過頭,然後再往回走。


對普通投資者來講

指數長期回報會更好一些


問:整個科技板塊目前的業績前瞻是怎么樣的?有哪些线索值得關注?

武超則:我估計,一季報對業績的體現,還不會特別明顯。

我個人覺得,中報,尤其是二季度,效果會更好一些。

因爲算力本身投資的映射,到訂單的交付,至少也要半年這樣一個周期。

之前大家也有關注一些方向,比如說上遊,它映射的可能會更早一些。

前面我們談了比較多的產業趨勢,我個人的整體觀點就是,

投資上遊的話,比如說算力,這些公司相對是比較集中的,不太會有太多新公司冒出來說做這一塊,

它更多的還是一些重資產的、相對比較大體量的公司,所以選股會容易一些。

越往下遊,行業本身的發展不是穩態的,我們也很難判斷誰最後能跑出來。

所以在快速迭代的過程中,我相信,個股很難跑贏指數。

歷史上看,它整體是一個板塊性或者說行業性的機會。

我還是比較建議,在科技這一塊,把它做成一個主題,或者是板塊性的投資。

去選某一個股票的話,它現在波動很大。

對普通投資者來講,指數的長期回報應該會更好一些。



標題:白金分析師武超則今天談AI:短期調整很正常,現在離終局還很遠

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