和其他科技行业一样,人工智能的前途是光明的,但道路却时常充满变化和不确定性,映射到资本市场上,波动就在所难免。例如,2025年2月21日至2025年4月8日期间,人工智能指数(931071.CSI)迎来了2025年的最大回撤26.49%,随即迎来了持续性的上涨,并在8月出现加速突破的态势。
基金经理杨飞的代表作鹏华创新驱动混合(005967)和鹏华高端装备一年持有期混合(A类:018611,C类:018612)也呈现出相似走势。但与你我面对AI波动时的不知所措以及面对加速上涨时的兴奋忐忑不同,尽管基金经理杨飞对细分领域的观点会有变化,但他对于AI投资却始终是笃定的,这份笃定源自他对于产业的深刻洞察以及行业的紧密跟踪。
今天,我们就邀请杨飞就AI领域的一些热点问题和大家进行分享,希望能够对大家的AI投资有所帮助。
当前,海外算力、国内算力、端侧应用以及AI软件应用四大AI板块的投资机会和投资阶段各不相同。
杨飞:当前海内外流动性充裕利好科技产业,而目前科技产业最核心的领域就是人工智能。2025年8月26日,国务院发布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,明确提出——到2027年,率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合,新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。到2030年,我国人工智能全面赋能高质量发展,新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。这相当于给了投资者一个更加明确、更加量化的远期目标,大家对落地就会更有信心。
从投资角度,AI产业链可以分为四个板块:海外算力、国内算力、端侧应用以及AI软件应用。目前这四大板块的投资机会和投资阶段各不相同,AI应用软件仍处于早期,国产算力处在业绩将开始兑现爆发的阶段,海外算力在新技术及需求释放的驱动下有望迎来持续增长,而端侧硬件则需要关注产品的落地以及产量的突破。
以海外算力为例,无论是产业演进还是股价表现,2023年至今均表现出强劲的超额收益,未来我认为海外算力在以下环节可能会有更大空间及更多机会:
第一,新技术的应用。在PCB环节,我们会更多关注价值量更高的正交背板,未来谁能进入英伟达Rubin系列正交背板的供应链,就能获得价值量的提升以及相对稳定的市场份额。
第二,数据中心远距离传输不断发展,从万卡集群到百万卡集群,对光模块的使用量会增加。
第三,在服务器代工环节,随着行业竞争格局优化,龙头企业的价值量将得到明显提升。
虽然目前国产算力和海外算力间仍有1-2年的代际差别,但我们也看到国产芯片公司发展迅速,国产替代的市场空间非常广阔,一方面是市场本身的容量在增长,另一方面国产芯片的份额也在不断提升。在这一环节,我们关注价值量最高的方向:AI-GPU芯片和AI-ASIC芯片。
与算力以及AI应用软件相比,端侧硬件的产品放量速度没有那么快,所以我们需要特别关注产品落地的时点以及渗透率的进程,比如何时渗透率达到10%。这和当年新能源车类似,2016-2017年新能源车产量较小,而2019年产品突破百万级节点后,产业链就会形成正循环。现在的AR眼睛可能就像2016年的AirPods,只有当产量达到一定规模时,整个产业链环节才可能受益。所以,股价也许会提前反映预期,但如果业绩没有兑现,未来股价也会慢慢回落。
海外的软件生态要远远优于国内,所以我们可以参考海外已经跑通的软件商业模式在国内寻找相似标的,目前有以下几个方向值得关注:
第一,AI+服务。海外服务业在经济中占比非常大,所以行业容错率较高,围绕服务业的AI应用落地也会更快。对标海外公司,国内AI应用公司也可以寻找一些容错率比较高的AI服务业环节,比如AI+制药、AI+金融、AI+税务、AI+广告服务等。其中,值得关注的是,相较去年今年海内外的AI+服务公司都出现了业绩超预期的情况。
第二,AI生产力工具,例如文生图文生视频软件等,其中某些环节已经开始出现收入和利润的加速。
新技术为PCB行业带来的价值和量的提升都相对确定,我们要做的就是选择在这一轮新技术迭代中获得较大市场份额的优秀公司。
杨飞:近年来PCB板块变化很大。去年英伟达发布GB系列,PCB向HDI进行切换。而现阶段对于PCB而言,技术演进到下一代Robin系列就是正交背板。面对新一轮的技术迭代升级,谁能上牌桌主要取决于两个前提条件:一是是否有足够的产能,二是和英伟达的商务关系是否良好,所以我认为未来行业竞争格局可能会收敛。
从宏观角度来看,AI PCB 产业在整个 AI 应用中的产值在千亿以上。从行业动态来看,明年可能会出现供不应求的情况。所以,新技术为PCB行业带来的价值和量的提升都是相对确定的,我们要做的就是选择那些在这一轮新技术迭代中获得较大市场份额的优秀公司。
虽然我认为光模块是整个海外算力大β的核心,但在投资中我会优先考虑PCB环节。
杨飞:近期光模块的表现优于PCB,因为业绩更好、竞争格局更稳定。现在看2026年的估值大概在20倍左右,如果将智能市场定义为一个流动性推动的市场,这一估值水平其实不算贵,前提条件是光模块行业未来还有一个比较快的增长。
就个人而言,虽然我认为光模块是整个海外算力大β的核心,但我在投资中会优先考虑PCB环节,一是累计涨幅比光模块低,二是正交背板这一新的市场机遇所带来的弹性会更大。
杨飞:过去几年我们持续深耕AI应用领域,期间也有过试错看错的时候,目前有一些研究心得和结论可以分享给大家。
第一,AI科学服务。这是生态或商业模式相对最清晰的一个方向,以AI制药环节为例,通过给药企进行临床前分子的AI筛选来收取服务费,目前该环节的订单和收入规模已经开始起来了。
第二,AI+广告设计。国外已有相应的成熟企业,通过AI帮助广告主实现精准投放,并且实现了收入利润的大规模增长,这也侧面反映了对于这一服务的市场需求非常旺盛。
第三,AI+金融。实际上金融业非常受益于上一轮移动互联网的发展,这一次AI+金融也一样,例如数字人等就受益于AI应用的落地。
第四,AI+税务。税务属于专业知识,有很多标准化、格式化的内容,且不需要太多推理,所以容错率额也特别高,非常适合AI Agent的落地。
第五,AI生产力工具,比如文生图、文生视频软件。这在C端会有非常大的需求,且应用会非常广,但是在筛选个股时需要能看到收入和利润的兑现。
实际上,无论是过去的移动互联网应用,还是当前的AI应用,美国都是非常好的一个参照物,因为美国的软件生态应用非常成熟,中国是做一到100,而美国则是做零到一的环节。此外,和前两年的AI投资不同,当下的AI投资不仅需要预期,还需要持续可见的业绩。所以,当前对于AI应用的投资一定要落实到最后,要重点关注商业模式是否已经成熟了,收入是否已经快速增长了。
杨飞:我们的时代投资理论落实到实际的AI投资中主要有两步:一是自上而下做辐射,二是自下而上做收敛,在这个过程中去寻找相对更合适的投资标的。和其他行业不同,科技产业变化非常快。
我在研究AI应用环节时对这一点体会很深。从逻辑角度,AI应用是一个顺理成章的投资方向,但实际上AI应用需要非常强的生态、很好的商业模式,才能有足够竞争力赚到客户的钱,这在中国其实难度非常大。随着海外AI应用软件产业的不断发展,我们对于软件公司的投资关注点也从是否有产品,到产品能否创造收入,再到收入是否出现明显高增。所以,在挑选具体公司时,需要进行更多自上而下的判断和研究。
第一,是否有性价比更高、更优质的产业、企业出现;第二,产业本身处于什么阶段;第三,企业的估值贵不贵。
杨飞:科技投资在考虑卖出时点时,需要考虑三方面的问题:第一,是否有性价比更高、更优质的产业、企业出现;第二,产业本身处于什么阶段;第三,企业的估值贵不贵。比如,国内半导体行业就是典型的盈利周期与估值周期错配的情况,股价和估值会先于盈利进行反映,但拉长来看公司的业绩增长会消化估值。
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