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財通資管李晶:在產業(yè)鏈深處尋找確定性,看好AI未來3至5年的長期趨勢
在2025年即將迎來收官之時,A股慢牛的趨勢正在逐步得到驗證。滬指行至4000點關口區(qū)間之際,情緒、資金出現(xiàn)了反復拉鋸,一方面,“AI泡沫是否來臨”的討論正席卷全球資本市場,短期商業(yè)化收入尚未完全兌現(xiàn),部分觀點擔憂2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫是否重演;另一方面,近期海外推出升級AI大模型,其在任務執(zhí)行能力上的躍升,引發(fā)了新一輪關注。
在這個關鍵時點,投資者應如何評估市場的風險與收益?喧囂之下,哪些產業(yè)趨勢擁有穿越周期的真實生命力?科技板塊經(jīng)歷大幅回調后,是風險的釋放還是布局的良機?面對全球技術競賽與國內產業(yè)突圍,我們又該如何自處?圍繞這些關乎未來投資路徑的核心問題,財通資管產業(yè)優(yōu)選混合基金經(jīng)理李晶,分享了她從全球產業(yè)視角出發(fā)的深度思考。
從研究到投資的范式轉換
李晶是頗具代表性的成長派選手,始終聚焦在成長和先進制造領域。通過持續(xù)深入產業(yè)跟蹤研究,在產業(yè)發(fā)展的主線當中,擇優(yōu)布局相關環(huán)節(jié)和標的。
和多數(shù)基金經(jīng)理類似,李晶的投資生涯起步于賣方研究,覆蓋軟件與應用領域。她介紹,在賣方時期,主要關注軟件和應用領域,這段經(jīng)歷讓她對商業(yè)模式和用戶價值有了深入的理解。
從研究到投資的轉型并非一蹴而就。在賣方時更多是輸出觀點,而在買方則需要為組合負責,對判斷的準確性和持續(xù)性的要求更高,這也是基金經(jīng)理都要面臨的重要一課。
轉戰(zhàn)公募后,李晶結合此前研究,將投資方向轉向科技硬件,“我對這兩個大的領域進行了很長時間的對比,最終選擇偏硬件的科技及先進制造領域,因為我覺得這是生命力最長的方向,也更容易把握主線邏輯?!?/p>
這個轉變基于她深刻的產業(yè)洞察,即硬件領域的技術壁壘更高,產業(yè)鏈驗證擁有更多節(jié)點,商業(yè)模式也更可持續(xù)。這一轉變讓她對成長股的理解更為立體,形成了更加注重產業(yè)鏈驗證的投資風格,并在實戰(zhàn)中構建起一套以全球視野、產業(yè)鏈驗證、技術路線驅動為核心的投資框架。
在談到成長最大的方面時,李晶指出,首先是對產業(yè)的深入研究,“過去我們更多關注國內政策或細分領域的創(chuàng)新,但這一輪AI浪潮讓我意識到,真正具備長期生命力的產業(yè)一定是全球產業(yè)共振的?!?/p>
她舉例說,在當今的科技產業(yè)中,任何局限于單一市場的研究都是不完整的。當前AI產業(yè)鏈,源頭創(chuàng)新在美國,芯片制造在中國臺灣,韓國有存儲,日本有材料。“只有具備全球視野,才能把握產業(yè)演進的全貌,避免陷入短期的主題博弈。”李晶表示,企業(yè)也只有參與到全球產業(yè)的共振中,生命力才能足夠長。
投資策略持續(xù)進化,產業(yè)鏈“拼圖”與終局思維
李晶將自己的投資方法概括為“從中觀產業(yè)出發(fā)的自上而下”。她擅于從產業(yè)景氣度切入,再逐步拆解產業(yè)鏈環(huán)節(jié),最終選出具備競爭力的公司。這套方法論在實踐中不斷完善,形成了一套可驗證、可持續(xù)的投資體系。
“我始終認為,投資科技股,科技屬性是第一位的。我們必須沿著技術變化或產業(yè)升級的方向去找機會?!彼龔娬{,閉門造車是不行的,一定要和產業(yè)里的人深度交流,了解技術難點和演進方向。在科技投資中,產業(yè)共識往往比個人判斷更重要,因為技術路線的發(fā)展有其客觀規(guī)律。
在選股層面,她特別重視產業(yè)鏈“拼圖”的構建。“我會把認為最重要的產業(yè)鏈環(huán)節(jié)標識出來,像拼圖一樣慢慢補齊。以科技投資為例,首先要看技術路線是否正確,企業(yè)自身的格局是否足夠好,在這個過程中做減法,篩選出更優(yōu)的環(huán)節(jié)及公司?!?/p>
李晶以PCB(印制電路板)投資為例解釋稱,在研究PCB產業(yè)鏈時,發(fā)現(xiàn)上游材料才是技術突破的關鍵,于是進一步挖掘銅箔、樹脂、玻纖布等細分領域,順著產業(yè)或者順著技術的方向去尋找下一個材料優(yōu)化的投資機會,事后驗證,最終找到了更具投資價值的標的。
李晶所專注的科技制造領域,信息優(yōu)勢恰恰來自于產業(yè)鏈本身的復雜性與可追溯性。她不是簡單依賴于產業(yè)交流及報告,而是沉浸到產業(yè)中,通過上下游多個節(jié)點的數(shù)據(jù)共振來確認趨勢。
她偏好位于產業(yè)鏈上游或中游的公司,原因在于越往上游,公司的通用性越強,競爭格局越穩(wěn)定,盈利能力也越強。這類公司通常具備高毛利率、高壁壘和長生命周期特征。原因很簡單,李晶解釋稱,上游公司通常面向多個下游領域,這天然形成了風險分散。比如同一家芯片公司可能同時服務手機、汽車、機器人等多個行業(yè),其自身波動性反而更小。
在估值方法上,李晶并不拘泥于傳統(tǒng)的PE估值,而是更多采用終局估值法。
李晶直言,對很多成長股來說,如果只看當年的PE,很可能錯失大機會。她的做法是,先假設公司研發(fā)成功后能取得多大的市場份額,將未來的利潤折現(xiàn)回來,判斷當前的投資性價比是否合理。
她以半導體國產替代為例,當時很多公司PE一兩百倍,但如果用終局思維去看,就能理解其長期價值。誠然,這種估值方法要求基金經(jīng)理對產業(yè)趨勢有更深的洞察,對技術路線有更強的判斷力。
關于賣出時機,李晶的邏輯清晰而堅定,如果賣出,一定是因為買入時的底層邏輯發(fā)生了變化,或者被驗證是錯誤的。估值本身不應成為買賣的理由。她強調,科技股投資最應關注的是技術路線是否正確、產業(yè)景氣是否持續(xù)。
“我會持續(xù)追問自己三個問題:技術路線是否還正確?產業(yè)景氣是否還在?產業(yè)內部是否還有積極的變化?”李晶表示。
AI仍處早期,國內算力是突破口
面對當前市場對科技股走勢的分歧,李晶表示,短期出于外部擾動及投資者獲利了結因素,波動難以避免,但對中長期保持樂觀而理性的態(tài)度。在她看來,股市上漲的核心一定是業(yè)績驅動,這一輪科技股上漲的背后,是AI產業(yè)鏈公司實實在在的業(yè)績釋放。
她指出,與2014-2015年的估值泡沫不同,當前科技股的業(yè)績支撐更強,流動性環(huán)境更友好,估值處于相對合理位置。
與此同時,李晶認為,市場呈現(xiàn)的“結構性牛市”特征恰恰反映了產業(yè)景氣的分化。她直言,在當前4000點附近,不同行業(yè)的公司處境截然不同。有些公司在6000點,有些在2000點,這背后的本質差異在于產業(yè)景氣度和業(yè)績兌現(xiàn)能力。
在AI產業(yè)的發(fā)展階段上,李晶判斷,現(xiàn)在還處于非常早期的階段?!癆I能做的事情還非常有限,模型仍在快速迭代,智能化水平還在提升。”她特別提到,近期海外在AI智能體(Agent)領域的技術進展是一個積極信號。如果AI不僅能認知,還能執(zhí)行,那將真正打開想象空間。
對于國內AI產業(yè),李晶表示,當前國內算力緊缺是客觀事實,這給模型的進步和應用的爆發(fā)帶來了一定影響。國內AI發(fā)展需要兩個前提:一是算力卡在設計和制造環(huán)節(jié)的突破,二是海外人才的持續(xù)回歸。現(xiàn)在需要的是頭部廠商能夠實現(xiàn)成熟的算力卡迭代,同時半導體產業(yè)鏈要實現(xiàn)從設計到制造的全鏈條突破。
國內的變化還在量變積累階段,尚未到質變時刻。她坦言,還需要一場“ChatGPT時刻”。 目前國內的模型幻覺率還相對較高,這在商業(yè)化應用中是很大的障礙。只有當模型能力實現(xiàn)質的突破,才能催生真正的“殺手級”應用。
在科技板塊投資風險層面,李晶關注兩個變量:一是海外模型技術是否會出現(xiàn)停滯;二是AI應用是否會出現(xiàn)疲態(tài),即在實際場景中的實用性不及預期。投資科技板塊過程中,需要密切關注海外模型進步的節(jié)奏,以及AI應用在具體場景中的落地效果。目前來看,這兩個方面都在積極發(fā)展。
談到投資組合的構建,李晶分享了她的風控理念,雖然持倉側重科技板塊,但她會通過細分領域和驅動因素的分散來控制風險。比如在AI產業(yè)鏈中,會同時配置技術升級、國產替代、政策驅動等不同邏輯的標的,這樣即使某個細分領域出現(xiàn)調整,整個組合的波動率也是可控的。
“科技投資應該交給專業(yè)的投資者,更要有中長線的眼光?!彼硎?,每一輪科技產業(yè)的發(fā)展都是3至5年的機會,回顧智能手機和5G的發(fā)展歷程皆是如此。AI作為可能引發(fā)第四次工業(yè)革命的技術,影響周期只會更長。對于普通投資者而言,不要因為短期波動就否定長期趨勢,也不要因為技術路線的暫時分歧就動搖信念。
在李晶看來,AI將對人類未來的生產和生活方式帶來極大變化?!癆I最終的應用場景一定是機器人,這不僅包括工業(yè)機器人,還包括進入家庭的服務機器人。這個進程可能比我們想象得更快。”李晶表示。
作為一位在科技投資領域持續(xù)深耕的基金經(jīng)理,李晶正以自己獨特的全景式研究,在產業(yè)演進的浪潮中,尋找那些能夠穿越周期的確定性。在波動劇烈的科技股投資中,唯有堅持深度研究、保持全球視野、堅守能力圈,才能在這場長跑中持續(xù)勝出。
(文章來源:財聯(lián)社)
(原標題:財通資管李晶:在產業(yè)鏈深處尋找確定性,看好AI未來3至5年的長期趨勢)
(責任編輯:6)
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