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

今天（3月17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；

以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%或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IDC（Internet 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“從0-1”开始走向“從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，

但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。

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