大爆發!最新解讀來了

【導讀】AI大爆發!基金經理最新解讀來了

中國基金報記者 張燕北 孫曉輝

近期,AI應用端消息不斷,引發市場廣泛關注。

首先,美股公司AppLovinOpen三季報亮眼,在短時間內實現令人矚目的股價飛躍;其次,AI準備發佈一款能夠獨立執行任務的AI智能體(AI agent),項目代號爲“操作員”(Operator)。OpenAI計劃在明年1月份將其作爲研究預覽版和開發者工具,首次向公衆亮相。日前在百度世界2024大會現場,百度創始人李彥宏更是表示,AI應用時代真的來了。

AI應用的關注度提升也引發國內AI應用公司股價走強。比如,中科金財5天4板,酷特智能、立方數科20CM漲停,三六零、藍色光標、崑崙萬維、萬興科技等漲幅靠前。

本輪AI應用端爆發主要支撐邏輯是什麼?行情是否有可持續性?哪些細分領域更值得關注?

爲此,中國基金報記者採訪了:

嘉實基金大科技研究總監 王貴重

國泰智享科技基金經理 於騰達

平安基金基金經理 林清源

上銀基金權益投研部基金經理 陳博

格林伯銳靈活配置基金經理 宋賓煌

上述基金經理認爲,本輪AI應用爆發是產業趨勢必然規律,不是單純的技術炒作。技術進步、市場需求,以及政策支持成爲主要支撐因素。

大家普遍看好AI應用端行情的持續性。在他們看來,當前AI應用仍處於起步階段,未來或許呈螺旋式發展,但趨勢大概率向上。中長期來看,一旦AI應用的業績釋放,板塊公司有望迎來戴維斯雙擊。

對於AI應用的佈局,不少基金經理聚焦端側硬件、最前沿大模型能力公司及細分應用龍頭。

本輪AI應用行情爆發

是產業趨勢必然規律

中國基金報記者:您怎麼看本輪AI應用端行情的爆發?主要支撐邏輯是什麼?

王貴重:科技創新是發展新質生產力的核心要素,是構建現代化產業體系的主引擎之一,其戰略意義和重要程度不言而喻。其中,人工智能是把握新質生產力的關鍵要素之一。投資AI的邏輯清晰且確定,因爲人工智能確實能夠提升效率,創造價值,並且爲投資人帶來回報。我們要做的就是從中挖掘優秀公司、分享它們成長的回報。

於騰達:過去2年時間,行業應用逐步嶄露頭角,產業賦能的節奏從大B(全球龍頭企業)到小B(中小企業)再到消費者。從最早微軟等龍頭的財報,可以看到AI賦能公司本身的高個位數增長;超過一半的500強用戶使用他們的AI產品,copliot用戶持續高增長。而現在越來越多產品走進我們的視野和生活,包括Kimi、豆包等大模型產品和AI眼鏡、耳機等實用產品。

林清源:這波AI應用的爆發,背後是產業趨勢的必然規律,而不是單純的技術炒作。AI,特別是大模型技術,已進入落地階段,比如智能客服、辦公自動化等。主要支撐邏輯是國產大模型已具備和國際領先技術競爭的能力,近一年來國產大模型的進步非常顯著。這些大模型在自然語言處理、圖像生成等方面都有了顯著突破,能支持各類應用場景。

陳博:本輪AI應用端行情爆發是順應產業趨勢、意料之中的。去年是AI硬件軍備賽,今年隨着大模型能力提升,AI的發展已初具實用價值,各類AI相關的應用層出不窮。當前,教育、辦公、廣告營銷、電商等細分領域都有相應的AI產品或APP出現,實實創造了更多供給或激發了更多需求。

總結來看,本輪AI應用端行情爆發主要的支撐邏輯有三點:一是技術進步,算法優化、模型改進使得應用更加智能高效;二是市場需求,各行業的數字化轉型對於智能化應用渴望強烈,如辦公、廣告營銷領域;三是政策支持,無論美國還是我國,都有國家層面對AI產業創新的鼓勵支持。以上這些因素共同促進了AI產業的發展以及應用的繁榮。

宋賓煌:本輪AI應用行情由海外公司業績超預期引起,可以被認爲是AI大模型技術經歷數年發展後在應用端規模變現的起點,國內投資者將A股同類型公司進行對標映射,認爲國內公司未來也極有可能出現類似業績大爆發的情況,由此引發本輪行情。AI應用公司業績爆發是市場期待已久的一個重要時間點,一旦業績釋放被驗證,市場對於AI技術應用空間的展望和相關公司的估值將有望達到新的高度。

行情具備可持續性基礎

中國基金報記者:行情是否具有可持續性?板塊基本面和估值水平如何?

於騰達:AI賦予了科技巨大的成長空間,某美股芯片龍頭兩年時間股價上漲十倍,成爲全球市值最大的公司,這說明AI已經是巨大的產業趨勢和浪潮,是產業趨勢也是核心競爭力的體現。對於一個產業來講,這種日新月異的巨大變化帶來的產業趨勢一旦形成,會是一個5年至10年的長期趨勢。在科技板塊中,不同公司的發展階段和資產特性決定了我們需要關注的財務指標。例如,早期階段的公司應關注市銷率(PS),資產較重的公司則要看市淨率(PB)。隨着三季度許多公司已經發布了利潤數據,我們應重點分析市盈率(PE)。

回顧過去5-10年,儘管經歷了一段時間上漲,科技板塊的整體估值仍處於比較合理的位置。如果這一輪經濟復甦和創新力度較大,估值有望回升至歷史高位甚至更高,市場行情的強度和持續性將更加值得期待。

林清源:從可持續性來看,這波行情具備基礎。2024年,很多牛股和AI算力相關,比如光模塊龍頭公司等,這些硬件公司在產業早期階段是最大受益者。隨着AI應用深入,硬件的需求會持續增長。展望2025年,消費端可能會涌現出更多的牛股。不過,板塊估值上看,硬件的估值大致處於歷史中樞,但計算機板塊公司估值已經偏高,風險值得關注。因此,儘管前景看好,但也要注意可能的估值壓力。

陳博:看好AI應用端行情的持續性,或許呈螺旋式,但趨勢大概率是向上的。資本市場的錢具備敏銳性,AI產業的發展毋庸置疑是未來最具革命性的產業趨勢之一,這個賽道或將有“聰明錢”的持續涌入。

關於板塊基本面和估值,目前還處於AI應用真正爆發的前夕,資本支出處於快速增長階段,收入兌現仍需時間,當前大部分應用公司的基本面還主要由傳統主業貢獻。AI賦能的想象空間很大,未來可能的收入體量尚未體現在當下股價中,我們認爲大多公司當前的估值水平比較合理。

宋賓煌:目前來看,國內AI應用相關公司多處在計算機和傳媒行業,目前估值處於過去10年曆史中低位置,尤其計算機板塊,處於25%分位數左右。疊加近期美國降息週期開啓,成長股的估值有望持續得到提升,因此中長期來看,一旦AI應用的業績釋放,這些板塊的公司有望迎來戴維斯雙擊,行情也有望延續。

王貴重:在市場預期普遍上修之後,更要關注盈利的兌現可能。我們始終認爲企業的價值創造是投資收益的主要來源,AI行情能否持續取決於能否真正地實現價值創造。

結合對科技行業中觀與微觀層面的持續跟蹤和深入研究,未來結構性機會或將越來越多。從微觀層面看,伴隨行業出清和競爭優化,企業盈利有望逐步恢復,未來市場有望趨於向好。

當前AI應用仍處起步階段

中國基金報記者:從國內產業發展週期來看,當前AI應用處於什麼階段?未來的發展空間和前景如何?

王貴重:科技投資是名副其實“難而正確”的“長坡厚雪”,中長期投資價值稱得上“星辰大海”。新一輪科技創新週期我們認爲是AIOT引領,即以人工智能爲核心的軟硬件。隨着Open AI和GPT 4的面世,AI從弱人工智能向強人工智能邁進,未來隨着大模型成本的不斷下降,AI將和萬物結合,所有跟信息技術相關的領域都會迎來一定程度的重塑。

於騰達:科技板塊的復甦,我們認爲並非只是補庫存週期的力量,更關鍵的是創新要素。很多板塊都表現出明顯的週期性,例如化工和有色金屬等,但真正讓科技稀缺的原因在於創新。AI正是使科技板塊投資價值凸顯的重要原因,這是其他板塊不具備的。AI已經切實影響到國內外上市公司的經營。美股上市企業中已有部分AI相關企業開始盈利,國內已有部分算力相關公司的盈利速度在高速提升。

同時,科技板塊的範圍也足夠廣闊,在AI之外半導體行業也充滿了投資機會。這一行業雖然在過去兩年中經歷了去庫存和價格戰,但在今年已看到轉機的曙光。疊加宏觀經濟環境溫和復甦,部分環節出現漲價,我們認爲半導體行業的供需格局正在好轉,也更有利於挖掘到有價值的投資標的。

宋賓煌:從國內產業發展週期看,當前AI應用仍處於起步階段,很多公司過去兩年已經做了大量業務嘗試,也發佈了不少AI相關的新應用產品,但利潤尚未規模體現在財務報表中。展望未來,中國在本輪AI應用週期中具有較強競爭優勢和發展空間:供給端,國產半導體的持續突破以及豐富的ICT基礎資源可確保算力的低價和可控,過去數字經濟的發展則使數據生產與數據流通出現極大加速,這爲AI應用爆發打下良好基礎。需求端,大模型/生成式人工智能技術的出現使新興需求開闢出現無限可能,國內具有豐富的應用場景和巨大用戶規模,這些都是AI新應用模式快速跑通的必備條件。在未來,所有數字化行業的市場空間都有望通過AI技術得到升級和擴展。

陳博:國內的AI應用處於爆發前夕,尤其今年以來國內出現了很多現象級的AI產品,如月之暗面的長文本助手kimi、快手的文生視頻模型可靈、minimax的文生視頻產品海螺AI等。我們有全世界最龐大的產品工程師羣體,B端和C端的市場空間很大,AI應用在國內有非常好的土壤。

agent是AI應用最主流形態

中國基金報記者:李彥宏表示,智能體是AI應用的最主流形態,即將迎來爆發點。對此您怎麼看?

林清源:這是行業的主流觀點,智能體(AI agent)的核心是大語言模型、記憶、任務規劃和工具使用的結合,具備自主性和自動化。與傳統AI Copilot不同,AI Agent不僅是輔助工具,還能獨立完成任務,推動腦力勞動自動化。著名AI科學家李飛飛在CES提出,AI Agent將取代人類的“任務”而非“工作”,改變工作方式。但AI agent落地需要結合不同場景,我們期待明年在更多行業看到智能體的爆發。

陳博:非常認同這一判斷,從最近的一些產品發佈可以看到智能體也就是agent對於AI應用的融合令人耳目一新。從anthropic發佈的computer use,到近期智譜發佈的phone use—auto-GLM,我們會發現這些正是我們想要AI幫我們做的。我們直接給智能體下達命令,他就會調用我們電腦裡或者手機裡的文件信息幫我們完成填寫表格或者訂一張機票類似的任務。儘管使用體驗還有很大提升空間,但AI的智能化得到了具象化體現。

宋賓煌:人工智能、大模型這種有變革性的技術一定不會僅僅用在聊天交互以及更快地生成圖片音視頻等微觀環節,它一定會在更大更宏觀的領域發揮作用,對經濟生產乃至人類生活習慣產生巨大的影響,大概率所有行業都會與人工智能融合,並受益於人工智能帶來的效率提升,甚至產生新的行業,通用一點的叫法就是智能體,從目前來看,較大的終端包括自動駕駛汽車,人形機器人等,小一點有類似的智能眼鏡,AIPC等消費電子終端。

王貴重:如果說科技是人類對美好生活的嚮往,那AI就是人類對美好生活的終極嚮往,人工智能的應用即爲着更美好地生活和更高效率地工作。我們無法準確地預測未來,但我們能夠知道供給要匹配需求的方向,無疑人工智能屬於最正確的方向之一。通過人工智能來提升生產力,也與新質生產力的發展要求相契合。人工智能的核心還是模型基礎能力水平,若模型能力有所突破,後面的應用仍值得期待,曾經被互聯網改變的行業有望再一次被AI改變。

當前AI應用仍面臨挑戰

中國基金報記者:當前AI應用面臨的主要機遇和挑戰分別是什麼?

林清源:挑戰主要是算力,監管和落地效果,AI應用面臨的挑戰中,算力方面的最大難題是顯卡短缺。高性能計算需求不斷增長,而全球半導體供應鏈緊張,使得顯卡供不應求,導致成本上升,限制了很多公司和研發機構的技術發展。

監管方面,隨着AI技術的迅速發展,相關法律和政策仍未完全跟上,特別是跨境數據流動和隱私保護的問題。這可能會讓企業在不同市場應用時面臨合規風險,增加不確定性。

落地效果方面,很多行業的AI應用仍在試驗階段,缺乏標準化和普遍適配的解決方案。而且,數據的質量和整合問題也影響了AI的效果,特別是在醫療、金融等領域,數據孤島現象仍然存在。

陳博:我們認爲AI應用在很多行業有很好的應用場景,比如醫療健康領域,AI可以輔助醫生進行疾病診斷,通過對大量醫療影像數據的分析,幫助醫生更準確地識別疾病;比如交通運輸領域,自動駕駛是AI應用的重要方向,能夠提高交通安全性、減少交通事故。但是我們認爲AI應用也存在很多挑戰,比如數據的安全使用、對個人的隱私保護,此外,短期對於就業的影響、涉及的倫理道德問題也值得關注。

王貴重:科技股的投資大都有波動大、主題性的特點,同時具有全球性、普世性,而科技投資除了受技術創新突破、產業應用發展等因素影響,還會受到除此之外很多其他因素影響。此外我國的科技發展和美國有客觀差距,這導致盈利的兌現往往不如美國同類型企業,所以大家在投資的過程難免對估值和節奏有一定的困惑。

宋賓煌:從去年年初開始,以openai chatgpt爲代表的大模型應用持續引發關注。也有多個廠家大模型發佈和升級,持續展現出更加強悍的智能化水平和更加廣泛的適用模態,比如處理內容的形式從純文字走向圖片、音頻、視頻等。目前AI應用的挑戰主要在技術能力的研發和與應用場景的融合。目前大模型相關的“嚴肅”應用不多,更多還是聊天交互,文檔總結、草稿生成等,一方面是大模型的能力有待提升,二是應用收費模式不清晰。但好的一點是一些較爲成功的商業模式冒了出來,證明技術能力和應用場景的難點正在被慢慢攻克,一旦示範性案例被驗證可以批量複製,更多的場景應用有望迎來爆發奇點。

聚焦端側硬件、最前沿大模型能力公司及細分應用龍頭

中國基金報記者:對於AI應用領域的佈局,您的主要投資策略是怎樣的?更看好哪些細分方向?

林清源:聚焦於端側硬件,尤其是AI眼鏡和AI耳機,這些設備將提升用戶體驗並佔據未來智能硬件市場的核心地位。此外,遊戲行業也是重要方向,尤其是能夠早期利用AI技術的公司,AI能顯著提升遊戲互動性和用戶體驗,推動內容創新。

陳博:未來的AI應用想象空間巨大,當下可以期待的是AI工具對於各細分領域生產力的提升,我的投資策略主要是尋找最具前沿大模型能力的公司,以及最需要提升效率的細分應用領域龍頭公司,比如辦公、客服、教育等。

於騰達:相信經過一段時間,會有越來越多的產品和應用走進我們的視野,而我們投資的重心也會從“算力”向挖掘“應用”邁進。

宋賓煌:AI投資環節主要有三類:算力,算法與數據,應用和模式。應用方面,提供AI能力作爲生產力工具需要消耗海量算力,部署成本較高,用戶需具備較強支付意願與支付能力。如toC型應用具備轉移成本、toB型應用顯著降本增效型應用,但要小心被顛覆性創新破壞前景的應用。在這方面關注重點是AI應用公司的收費能力。

編輯:艦長

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