<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/5539078d-787e-4301-958a-4171b064c631.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="522" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/5539078d-787e-4301-958a-4171b064c631.png"/></p>
<p><span>10 月 21 日，在景顺长城基金四季度策略会上，基金经理江山分享了对 AI 领域的投资展望。</span></p>
<p>投资作业本课代表整理了要点如下：</p>
<section>1、<span>到 AI 投资，我们主要关注两个方向：算力和应用。</span></section>
<p><span>展望未来半年到一年，算力领域的投资逻辑有一条明线和一条暗线......</span></p>
<p><span>2、除了算力，另一个重要方向是模型发展至当前阶段后的演进方向，包括长思维链、长上下文和统一多模态。这些方向均指向更多的存储需求。</span></p>
<p>未来，在网络架构方案中，我们可能不仅看到计算柜、交换柜，还可能新增存储柜。</p>
<p>3、当前时点看算力，明年市盈率水平非常合理。未来半年到一年内，在某个时点，市场可能因对 2027 年之后订单的信心，将其当年估值提升至 20 多倍甚至 30 倍以上。这是这些 “老登” 算力标的潜在的收益空间。</p>
<p>当然，如果未来出现新的应用场景，市场对行业信心进一步增强，估值可能进一步朝向三五年后的市场空间定价。这是未来估值层面的一个上行期权。</p>
<p>因此，对于这部分算力，我们的策略是持有，并期待明年估值切换和扩张。</p>
<p>对于新兴方向，如电源、存储等，市场往往有一定 “喜新厌旧” 情绪，这些方向可能阶段性具备更大的股价弹性。</p>
<p>4、<span>当前投资应用的思路与一两年前相比已发生很大变化。</span><span>从可投资标的角度看，最核心的 AI 应用可能仍是这些大模型本身。</span></p>
<p><span>在海外和国内的模型公司中，我们更看好模型和算力相对领先的互联网公司。</span></p>
<p><span>5、过去一年多的机器人相关 A 股行情，市场更多以炒小、炒新为主。但一旦头部公司的产品力得到认可并进入量产阶段，投资模式将从炒小炒新转变为对确定性供应链进行估值提升的阶段。</span></p>
<p><span>江山具有 12 年证券、基金行业从业经验，现任基金资产总规模 108.10</span>亿元。</p>
<p>曾任宝盈基金产品规划部产品经理、研究部研究员，国投瑞银资产配置部研究 员、专户投资部投资经理、研究部研究员，长安基金权益投资部基金经理、研究部副总监兼基金经理。2023 年 12 月加入景顺长城基金，自 2024 年 7 月起担任混合资产投资部基金经理。</p>
<p>下图是其管理基金业绩和排名详情，其中景顺长城稳健回报混合 A 收益最高，今年收益达到 103.97%，<span>在市场排名领先。</span></p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/6788d8ac-e75c-4adf-8ce3-69b393838fc3.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="350" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/6788d8ac-e75c-4adf-8ce3-69b393838fc3.png"/></section>
<p>但作业本航海指数分析指出，该产品全仓科技行情，需要注意集中风险。</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2ee7ff9d-a34c-4062-b8d5-cb360cab9e10.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="685" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2ee7ff9d-a34c-4062-b8d5-cb360cab9e10.png"/></section>
<p>江山此前在中报中指出，产业层面最让我们兴奋的仍然是 AI，行业叙事逻辑仍在继续加强，模型迭代稳步推进，token 调用量甚至加速增长。</p>
<p>他表示，AI 行业正在从竞争性的训练投入驱动转变为推理需求为主、推理训练需求 良性循环的阶段，这意味着更加稳定持续的需求将不断释放，也意味着应用的繁荣渐行渐近。</p>
<p>江山强调，从 应用的角度，除了关注 Agent、机器人、智能驾驶等层出不穷的新物种，我们同样期待 AI 对现有 场景的重塑，这一进程将进一步加强头部互联网应用和公有云的优势。</p>
<p>此外，江山还看好有色 金属、创新药、自主可控等方向下半年的投资机会。</p>
<p>以下是投资作业本课代表（微信 ID：touzizuoyeben）整理的精华内容，分享给大家：</p>
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<h2><strong><span>AI 投资最关注两个方向：算力和应用</span></strong></h2>
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<p>很荣幸今天在这里与大家交流。我主要分享对未来半年到一年 AI 投资的一些思考。</p>
<p>首先，从整个行业来看，我认为今年是我们第一次在算力、模型和应用三者之间看到了 “飞轮效应”，这或许是今年行情背后一个重要的底层逻辑。</p>
<p>例如，在代码生成等场景中，我们首次看到整体 ROI 转为正增长，这为整个 AI 算力投资和模型训练投入注入了强心剂。</p>
<p>目前，国内外许多巨头已开始阐述未来五年的投资规划，甚至展望到 2030 年的资本支出。</p>
<p>当前市场尚未基于这些远期空间对股票进行定价。但我们认为，随着未来越来越多类似 “代码生成” 这样的场景落地，市场对未来的信心将逐步增强，远期空间有望在未来某个时点对整个板块和个股估值形成有力提振。这是我们可以期待的一个方向。</p>
<p>回到 AI 投资，我们主要关注两个方向：算力和应用。下面我将分别展开。</p>
<p>一是算力，二是应用。</p>
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<h2><strong><span>算力投资逻辑: 一明线，一暗线</span></strong></h2>
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<p>在可投资的范围中，我先谈算力领域。展望未来半年到一年，算力领域的投资逻辑有一条明线和一条暗线。</p>
<p>明线在于算力投资我们更多关注下游客户的需求情况。暗线则在于北美的电力情况。</p>
<p>北美的电力基础设施不如国内完善，缺乏统一的大电网和充裕的电力供给。目前，电力已成为算力投资和发展的关键瓶颈。</p>
<p>我们可以看到，北美电力相关的新方向股价表现非常强劲。之所以称其为 “暗线”，是因为未来单位算力或单位 token 的能耗，将成为制约网络设备投资的重要底层逻辑。</p>
<p>也就是说，单位能耗最低的方案有望在整体蛋糕中分配到更大份额。目前，机柜方案仍是单位 token 能耗成本最低的方案。因此，客户不仅关注初始的资本支出，更关注后续运营成本。</p>
<p>这条暗线对我们所说的明线逻辑形成闭环：更成熟的模型和更优的算力解决方案，在能源供给受限的情况下更具优势。</p>
<p>此外，暗线本身也带来一些投资机会，例如市场上已出现的新型电源、新型变压器等方向，这是我们非常关注的。</p>
<p>除了算力，另一个重要方向是模型发展至当前阶段后的演进方向，包括长思维链、长上下文和统一多模态。这些方向均指向更多的存储需求。</p>
<p>未来，在网络架构方案中，我们可能不仅看到计算柜、交换柜，还可能新增存储柜。</p>
<p>因此，这个行业已不再仅仅是过去几年的纯周期性投资逻辑，未来我们将看到更多成长性需求体现出来。存储也是我们非常关注的方向。</p>
<p>总结算力方向：主链上的标的，如光模块、PCB、服务器等，在算力领域已被戏称为 “老登”。我们核心关注的是，它们当前估值非常合理，明年市盈率可能处于较低水平。</p>
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<h2><strong><span>持有 “老登” 算力股，期待明年估值切换扩张</span></strong></h2>
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<p>过去几年，我们往往最晚在当年二季度看到下游客户给出次年订单指引时，市场才愿意给予这些股票二三十倍或更高的成长性估值，否则会持续担忧需求能否延续。</p>
<p>我们认为，当前时点看明年市盈率水平非常合理。未来半年到一年内，在某个时点，市场可能因对 2027 年之后订单的信心，将其当年估值提升至 20 多倍甚至 30 倍以上。这是这些 “老登” 算力标的潜在的收益空间。</p>
<p>当然，如果未来出现新的应用场景，市场对行业信心进一步增强，估值可能进一步朝向三五年后的市场空间定价。这是未来估值层面的一个上行期权。</p>
<p>因此，对于这部分算力，我们的策略是持有，并期待明年估值切换和扩张。</p>
<p>对于新兴方向，如电源、存储等，市场往往有一定 “喜新厌旧” 情绪，这些方向可能阶段性具备更大的股价弹性。这是我们对算力方向的观点和思考。</p>
<p>第二个重点是应用。我认为，当前投资应用的思路与一两年前相比已发生很大变化。</p>
<p>市场和产业界也是如此。独立的 to C AI 创业团队过去几年并未推出太多令人兴奋的产品，其很多功能反而不断被大模型本身吸收。因此，在软件层面，我们目前我们无法展望太远的事情。</p>
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<h2><strong>模型是最核心 AI 应用</strong></h2>
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<p>但未来半年到一年，这一趋势可能延续，模型本身仍是最核心的 AI 应用。由此出发，有两个体现：</p>
<p>第一，模型本身即应用。我们现在看到的聊天机器人等模型，以及它们所在的互联网公司，正将越来越多的软件和互联网功能整合到模型中。当前的聊天机器人本身已是一个相对通用的智能体，未来其功能将更加强大。</p>
<p>第二，模型公司也开始主导端侧设备的更新与创新。除了创业团队，像 OpenAI 这样的巨头也已入场。这是未来一两年内我们可能观察到的变化。</p>
<p>因此，从可投资标的角度看，最核心的 AI 应用可能仍是这些大模型本身。无论是在国内还是国外，大型互联网公司内部，模型、算力及应用场景和方向更容易形成统一状态。</p>
<p>因此，我们的策略相对简单：在海外和国内的模型公司中，我们更看好模型和算力相对领先的互联网公司。</p>
<p>这也是我们组合中的一个特征。</p>
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<h2><strong>应用层面特别关注的第二个方向：机器人</strong></h2>
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<p>第二，应用层中除软件外，硬件或端侧方向也非常重要。端侧最具吸引力的新方向是机器人。从 A 股和美股的市场表现中，我们已经看到市场对此的认可。</p>
<p>未来一年，我们预计以特定公司为代表的企业，可能推出有竞争力的产品，并逐步进入量产阶段。这对二级市场投资至关重要。</p>
<p>回顾过去一年多的机器人相关 A 股行情，市场更多以炒小、炒新为主。这种行情并不适合我们这类资金参与，至少我个人不擅长。</p>
<p>但一旦头部公司的产品力得到认可并进入量产阶段，投资模式将从炒小炒新转变为对确定性供应链进行估值提升。</p>
<p>这一过程类似于创新扩散曲线中的 0 到 1 阶段，是我们机构投资者更容易参与的阶段。</p>
<p>我们认为，产业在不断发展和迭代中，我们需要持续跟踪，但在未来半年到一年内，我们很可能进入这一阶段：看到有竞争力的产品并逐步量产。这将改变机器人领域的投资思路和范式，并在二级市场带来非常好的投资机会。</p>
<p>这是应用层面我们特别关注的第二个方向。</p>
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<h2><strong><span>小结</span></strong></h2>
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<p>总结一下我的观点：第一，在算力层面，根据最近 OCP 反馈的信息，算力需求仍然非常强劲。景气度至少能延续到我们目前可见的订单范围，不止明年，甚至后年。我们也能从许多前瞻指标中看到不错的增长。</p>
<p>因此，传统算力相关标的如 PCB、光模块、服务器等，当前估值非常合理，未来有较好空间。</p>
<p>此外，算力发展带来的新方向，如电源、存储，可能为组合提供不错的弹性。</p>
<p>在应用层面，软件方面，目前投资胜率和赔率相对较高的仍是核心互联网公司；硬件方面，我们认为机器人在未来半年到一年内将有非常积极的变化。</p>
<p><span style="color: #808080">来源：投资作业本 Pro，作者王丽<br/></span></p>
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OpenAI

DXYZ

<p>在景顺长城基金四季度策略会上，基金经理江山分享了对 AI 投资的展望，主要关注算力和应用两个方向。算力投资有明暗两条线，未来可能出现存储柜等新需求。预计明年市盈率合理，市场信心可能提升估值。对新兴方向如电源、存储等，市场情绪波动较大。核心 AI 应用仍是大模型，未来投资模式将转向对确定性供应链的估值提升。江山拥有 12 年行业经验，管理资产总规模 108.10 亿元。</p>

- 江山在景顺长城基金策略会上分享 AI 投资展望，关注算力和应用。  
- 未来半年，算力投资逻辑包括电力供给和存储需求，估值有上行空间。  
- 机器人等硬件领域将迎来积极变化，投资模式将转向确定性供应链。

今年收益 104%， 景顺长城江山：AI 投资最关注算力和应用，算力有明暗两条投资线索，最核心应用是大模型

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