来源：六里投资报

　　今天（3月17日）下午，新财富白金分析师、中信建投证券研究所所长武超则，在招商基金组织的一场线上交流中，分享了对AI投资机会的最新观点。

　　3月以来，市场略有震荡，尤其是前期涨幅显著的科技股，波动更为明显；

　　投资报梳理了武超则的对话，她表示，整个人工智能产业的落地，并不是一蹴而就的；在这个阶段，基本面需要有一个跟进的过程。

　　尽管年初到现在，港股涨了百分之二三十，它其实是前面从最高点的估值打了对折，然后又涨回来30%。

　　和创新高的美国比，我们是处在一个估值往回修复的过程；

　　以AI为代表的科技资产，现在可能刚刚开始走向成长期，从一个技术的萌芽开始有基本面，走向有业绩。

　　她认为，放在2025年的投资框架下讨论，算力依然是确定性最高的板块；

　　算力板块不仅局限于GPU这一最核心的AI芯片，存储、铜连接、光模块、PCB等一系列环节同样将受益于算力需求增长的阶段。

　　武超则表示，不一定非要聚焦在最贵的那一个上，整个算力板块里至少有几百家公司，这个过程中还是有很多好的投资机会。

　　只要能看清楚整个产业趋势，一时间的贵不是问题——

　　因为这些个股的波动非常大，往往会因为短期事件的影响便宜下来。

　　所以，在这个过程中，关键还是要把产业的底层趋势把握住，找一些好的机会。

　　而对于普通投资者来讲，武超则建议，在科技这一块，把它做成一个主题，或者是板块性的投资。

　　一定去选某一个股票的话，它现在波动很大。

　　对投资者来讲，指数的长期回报应该会更好一些。

　　投资报（liulishidian）整理提炼了武超则交流的精彩内容：

　　基本面需要

　　有一个跟进的过程

　　问：三月份以来，科技板块有一些震荡，从你们的角度去看，这背后的主要原因是什么？

　　武超则：这背后映射的还是在于，我们要把股票投资和行业基本面分两层来去看。

　　首先，从整个产业的基本进展来讲，

　　DeepSeek的出现，给予了大家对中国科技板块投资信心的提升或者恢复。

　　但是在这背后，整个人工智能产业的落地，它也不是一蹴而就的。

　　比如说像阿里、腾讯这样一些大厂，它的指引是未来三年的资本开支会超过过去十年的总和，对应到每年可能也有1000多亿的资本开支。

　　但是，资本开支上的指引最终落地到，比如说GPU、服务器、数据中心这些基础设施的供应链，或者说产业有关的公司的业绩上，它是需要时间的。

　　不会说明天这些公司的业绩上就会有一个体现。

　　所以，短期的调整是非常正常的。

　　第一波，因为大家信心的恢复，首先大家会看到是一个拔估值的动作。

　　中国的互联网大厂，像腾讯、阿里，它的估值在春节前基本上都处在历史的50%分位以下。

　　估值修复到一定程度之后，下一步大家又要去期待，你有没有真正的EPS，或者业绩上的映射和持续的验证。

　　这又要回到马上将要到来的年报、一季报相关的数据。

　　在这个阶段，基本面上需要有一个跟进的过程。

　　确定性最高

　　还是算力本身

　　问：您认为，这一轮的科技新周期里面，哪些方向有望走出阿尔法的趋势？

　　武超则：我们投资AI的框架就是三大块：

　　一是上游的算力板块，

　　二是模型、数据这个模块，

　　还有就是应用。

　　对于普通投资者，大家分这三块来看，是比较简单易懂的。

　　目前，如果我们放在2025年的框架下来看，我个人觉得，算力本身它的确定性应该还是最高的。

　　尽管DeepSeek出来之后有各种讨论，大家会质疑之后还会不会“大力出奇迹”，但我是这么看的：

　　我们对算力的需求分两大块，

　　一大块是训练，

　　另外一块就是应用。

　　整个春节之后全球的演绎，一方面，对于模型训练的需求，其实还是在很迅猛地增加的。

　　如果我们把DeepSeek的创新理解为工程上的创新，它在推理模型上有了比较好的表现，

　　但基础模型，它仍然是推理模型能力的来源。

　　所以这就回答了一个问题，就是说，如果此刻不是终局，大家要继续演进；

　　那么不管是开源还是闭源，肯定还是要把原有的基础模型，也就是预训练，继续做下去。

　　但是，这里面要识别一个问题——越往后，边际效应在变差——

　　模型的size增加一个量级，但是模型能力可能只增加了10%或20%。

　　而对于大厂来讲，即使它的性价比较低，也会去做这件事情。

　　这是我们的一个基本判断。

　　这件事情决定了，本身用于训练的基础的卡，不管是对单卡的要求还是集群的要求，其实不会下降的。

　　这是一方面。

　　第二，对于推理的需求，肯定会大幅的增加。

　　另外就是应用的起来，它也一定会继续增加推理的需求。

　　这样的话，我们要判断的就是，需求不是问题，但供给上可能会有一些变化。

　　相较于以前只能用英伟达的卡，接下来是不是国产的卡也可以？

　　是不是其他海外大厂的定制芯片也是可以的？

　　这件事情在CPU时代是发生过的，到最后，供给会变得更加丰富。

　　这可能是英伟达它短期有一些压力的原因。

　　但短期而言，不管是用于训练的需求，还是推理的需求，确定性最高的还是算力本身。

　　这是我想说的第一点。

　　算力是一个很大板块

　　几百家公司中有很好机会

　　第二个，回到投资算力上，我们日常理解的算力可能就是GPU——那个最核心的AI芯片。

　　但是其实我们看，今年阿里的资本开支也好，海外大厂的资本开支也好，

　　这三四千亿人民币或者三四千亿美金，差不多只有一半是用于买GPU的；

　　剩下一半，它肯定要把GPU做成服务器，那这里面就需要有存储；

　　做成服务器，也需要有连接，比如说需要用铜连接。

　　里面需要光电转换，比如说要有光模块，甚至底层的PCB——高速传输，对PCB的要求也会变高。

　　包括整个机房的环境，过去我们叫IDC（Internet Data Center），

　　现在叫AIDC，要把它做成机房，所以需要有空调、制冷、液冷等等，需要有整个配套。

　　所以，我认为算力本身是一个很大的板块，不是说你只能买那个最贵的。

　　最贵的那个，它也是大家投资比较集中的位置，现在冲进去买，压力比较大。

　　但整个算力板块里至少有几百家公司，这个过程中还是有很多好的投资机会的。

　　当然，国产来讲，今年也是我们比较看好的一个方向。

　　如果我们再往国产上游去看，我们受制约最多的还是先进制程，

　　对应到先进制程的代工厂也好，再往上游的半导体设备和材料也好，它的确定性是非常高的。

　　算力越往上游越集中，我们在选公司、选标的的时候，相对是比较好选的。

　　还有最重要的就是国产的产能，

　　说来说去，如果我们没有办法去大规模的交付，那也是空中楼阁。

　　整体看，经过过去几年的努力，国产的先进制程，包括相关的产能，从2025年、2026年往后，应该逐步会有一个比较好的释放。

　　这其实也会真正意义上，让它从“从0-1”开始走向“从1-N”，开始真正释放出产能，这也是非常重要的。

　　所以结合这三个方面的原因，今年国产整体会更好一些。

　　应用的三大方向：

　　智能体、无人驾驶、机器人

　　问：在算力以外，您认为还有哪些投资方向？

　　武超则：另一个大板块肯定还是应用了。

　　之所以能称之为一个产业，它肯定是要闭环的，现在AI无法稳态的循环。

　　越往后，产业一定是个金字塔结构——

　　应用领域，相对会容纳的公司足够多，场景也足够多，产业也足够大。

　　我觉得这应该是一个基本逻辑。

　　但是，站在投资上，你很难判断终局。

　　就像我们站在2013年，很多游戏公司一年涨了十倍，

　　但2015年回头看，90%的公司是不成功的，最后只有10%的公司走出来了，而2013年的时候，你没法判断谁是那个走出来的公司。

　　所以，在这样的周期中，做一些指数或者板块的投资，是一个相对的更优解。

　　我觉得，有几个方向，在应用上我相对是比较看好的。

　　一个就是AI agent，智能体。

　　我始终在想，智能化的能力，它本身就是一种应用，

　　比如我们最近高频打开的豆包、腾讯元宝，就是说它有一个载体。

　　这个载体不一定是一个全新的APP，但它在上面附着了一种智能化的能力，开始让我们更高效的去处理数据。

　　谁来做智能体？

　　现在看下来，我觉得硬件公司是很有希望的。

　　比如说苹果，比如说小米，比如说很多手机公司等等。

　　手机，它天然有数据的入口，天然可以去整合各种APP，包括PC电脑也是一样。

　　硬件是很难绕开的，至少我觉得硬件公司里会有人做智能体做的不错。

　　退而求其次，我们不一定能买苹果，但是可以去买苹果的产业链等等，至少它可以去带动整个产业的创新周期。

　　所以，从智能体的方向延伸，AI终端里面的手机，还有PC、眼镜，这肯定是个方向。

　　另外还有一些大模型公司，可能它卷基础模型卷不下去了，肯定也有公司转向做智能体。

　　最近我们看到，有一些大模型还不错的创业公司，已经开始转道去帮企业搭建企业自己的智能体，或者做三方的智能体，我觉得这也是一个趋势。

　　A股还有一些软件公司，它在某一个垂类数据上有优势，

　　比如说在金融、教育、医疗上面有优势，那么智能体搭建好，再加上私域的数据，这是有机会的。

　　这是第一个看好的应用，就是智能体这个方向。

　　远期来看，无人驾驶肯定是一个很重要的应用场景。

　　无人驾驶的好处是什么？

　　虽然它现在没那么成熟，但是它的市场足够大。

　　我们科技股最重要的，就是它需要远期有一个很大的空间；

　　延伸一下，在应用场景上，最近很热的机器人也是一个道理。

　　当然，汽车本来就是一种机器人，这其实是一个框架。

　　所以，在应用上，我自己主要看好的，软的就是智能体，

　　硬的就是无人驾驶、具身智能，也就是机器人。

　　科技资产现在

　　才刚刚开始走向成长期

　　问：近期海外对美股经济衰退的担忧，叠加外资看多中国资产的声音，这对中国科技资产未来的走势会有怎样的影响？

　　武超则：资产的基础，还是产业本身。

　　至少在这一轮智能化的趋势上，中美两个大国的地位，或者说交替往前走的这种趋势还是挺清晰的。

　　回到资本市场，短期的表现更多的，应该还是对价格的映射。

　　两国基础产业处在差不多或者差距没有那么大的水平，

　　但是，我们去看资产的定价，大家也知道，纳斯达克包括美股对应的AI产业链已经涨了两年了，涨10倍的公司是很多的。

　　这映射的是对AI这一轮技术革命的信心，或者说想象。

　　对应到国内A股这些公司，大家是处在一个从完全不相信到逐步愿意去关注的阶段。

　　到今年春节后，大家会发现，好像我们的差距并没有那么大。

　　映射到资产的定价上，尽管年初到现在，港股涨了百分之二三十，它其实是前面从最高点的估值打了对折，然后又涨回来30%。

　　整体来讲，相比于美股创新高，我们还是处在一个估值往回修复的过程。

　　所以，倒不是说我们的技术一下子就领先美国了，

　　产业的基本面，其实两国是在交替跟进，

　　但我们的资产是处在一个大幅折价的水平上。

　　从这点上，配置上的核心还是估值优势。

　　回到泡沫化的这个问题上，科技股的泡沫，它就是一个天然的属性。

　　大家如果看Gartner曲线，它从技术的萌芽期，到成长期，到泡沫期——

　　这个阶段大家会把预期放得非常大，然后再到泡沫破灭期——有些行业、公司就会被证伪，最后进入到成熟期。

　　我们现在可能刚刚开始走向成长期，从一个技术的萌芽开始有基本面，去走向业绩。

　　我想，后面才会有泡沫，大家会觉得炒过头，然后再往回走。

　　对普通投资者来讲

　　指数长期回报会更好一些

　　问：整个科技板块目前的业绩前瞻是怎么样的？有哪些线索值得关注？

　　武超则：我估计，一季报对业绩的体现，还不会特别明显。

　　我个人觉得，中报，尤其是二季度，效果会更好一些。

　　因为算力本身投资的映射，到订单的交付，至少也要半年这样一个周期。

　　之前大家也有关注一些方向，比如说上游，它映射的可能会更早一些。

　　前面我们谈了比较多的产业趋势，我个人的整体观点就是，

　　投资上游的话，比如说算力，这些公司相对是比较集中的，不太会有太多新公司冒出来说做这一块，

　　它更多的还是一些重资产的、相对比较大体量的公司，所以选股会容易一些。

　　越往下游，行业本身的发展不是稳态的，我们也很难判断谁最后能跑出来。

　　所以在快速迭代的过程中，我相信，个股很难跑赢指数。

　　历史上看，它整体是一个板块性或者说行业性的机会。

　　我还是比较建议，在科技这一块，把它做成一个主题，或者是板块性的投资。

　　去选某一个股票的话，它现在波动很大。

　　对普通投资者来讲，指数的长期回报应该会更好一些。