华安 “科技一哥” 反击 “AI 泡沫论”：这一次和以往不一样，现金流和工程师红利是重要支撑

华安基金联席首席权益投资官、“高景气赛道布局者” 胡宜斌在华安基金 “马年投资嘉年华” 上，以聚焦工程师红利，布局投资未来为主题进行分享。 总的来说，他认为 A 股整体来说稳中有升，仍然会有结构性的机会，甚至有结构性的牛市。 在这个当中，看好科技相关的方向，算力、创新药、自主创新、AI 应用，都代表着工程师红利。另外，还是会在阶段性担心 PPI 转正或者担心其他风格对于科技的扰动，会去寻找一些周期和新消费的赛道的配置。 金句： 1、 随着工程师红利的逐步释放，R&D（研究与试验发展）支出占 GDP 的总比重也会越来越高，这是一个累积变量，会带来中国未来占领全球科技制高点和机会的脉络。 2、 如果去做一些横向的对比，拿一些主要经济体、一些全球发达国家的均值去做比较，我们国家现在最有优势的是 STEM（科学技术工程数学等专业）相关的大学生数量很庞大。 3、 当下，如果我们也爆发了一轮工程师红利，在创新和半导体、汽车、消费电子、精细制造领域会诞生出更多优秀个股。 4、 A 股跟同一个行业里面的全球龙头企业相比，毛利率水平差距非常大，可能会差两倍到三倍，但这并不意味着这种差距是可延续的，两者会向中值进行回归。 5、 所以，中国出海企业的利润率是被低估的，在现在这个阶段增收不增利，是因为企业现在跑马圈地，未来可能出现戴维斯双击式的爆发。 6、 今天我们看到了 DeepSeek，看到阿里的通义这样优秀的开源产品，这不是偶然现象，背后是因为中国有大量的 AI 人才，这种人才密度跟我们提到的工程师红利密不可分。 7、 具身智能产业现在处在 0~1 的阶段，这个阶段更多的是打磨产品、创新供给，随着产业 0~1 的阶段过去之后，我们会看到在陡峭的放量斜率下，每年可能需求是 10 倍的增长，这个行业的远期空间非常大。 8、 中国人的人均消费可能有三次脉冲爆发，人均消费额大幅提升。一次是高考前后；一次是事业腾飞，大概在 30~35 岁；第三次是银发时代退休之后。 9、 我们这一代人到 30 岁，和上一代人到 30 岁，以及下一代人到 30 岁，消费观念以及消费产品的差异，形成了新消费的本质。 海外 “工程师红利” 样板 经历了 2025 年跌宕起伏、但稳中有升的市场变化，也经历了这些风风雨雨，我们现在展望 2026 年的整个投资策略。今天我还是想跟大家分享一下聚焦工程师红利这个方向（的思考），同时延伸一些投资机会，给大家分享一下我个人 2026 年的投资策略。 首先，我们还是要回顾到工程师红利怎么产生。 我们拿日本作为一个历史参照。日本 GDP 占全球的比重，大概是 1995 年见到高点，占到全球的 18%，之后持续回落。但日本的制造业，尤其是日本制造业增加值占全球的份额，并没有在 1995 年就见到高点。 实际上，日本制造业增加值占全球份额的最高点，出现在 2000 年到 2005 年之间。日本制造业增加值的峰值大概在 2005 年到 2010 年附近。也就是说，在日本 GDP 占全球比重见顶之后的接近 10 年的时间里面，日本的制造业份额仍然还在攀升。 这 10 年，我们认为是工程师红利的作用，对冲了日本本身很多各项其他方面的经济的问题。 工程师红利的背后，是日本高等教育毕业生总人数的快速增长。虽然我们看到日本的劳动力总人口可能在 1995 年之后就变得非常平缓甚至下滑，但是并没有影响日本高等教育，或者高素质人才的供给。在 1995 年之后，日本依然有非常庞大的一部分日本高等教育的毕业生总人数，所以带来一个非常好的结果。日本不断将一些高素质的人才输送到劳动力人口当中。 中国有全世界最多的高素质毕业生 我们如果去做一些横向的对比，拿一些主要经济体、一些全球发达国家的均值去做比较，我们可以看到，我们国家现在最有优势的是 STEM（科学技术工程数学等专业）相关的大学生。 和全球任何一个国家或经济体去比，哪怕是欧盟 27 国加在一起，也没有我们的毕业生总人数高当然这里算上了高职院校，包括了职业院校，总共来说，我国每年大概有 1200 万的毕业生输送到各行各业，在很多科研类的行业，我们拥有非常充足的 “新鲜血液”。 随着每年能输送这么多毕业生 “滚存” 之后，在很多领域，比如说高精尖领域，新能源汽车、量子计算、机器人、人工智能等等方向当中，我们都拥有着全世界人数最多的高素质毕业生，远超过全球发达国家均值，均值大概是 320 万一年。 我们现在的工程师的密度，和发达国家比相对比较低，略有差距，但是和其他很多发展中国家相比，有比较大的优势。 而和发达国家的差距，也意味着我们的工程师红利的释放可能才刚刚开始，我们现在的 R&D（研究与试验发展）支出占 GDP 的总比重仅超过欧盟 27 国的均值，但实际上我们在快速追赶美国，美国现在是 3.55，我们是 2.68。 随着工程师红利的逐步释放，我认为 R&D 支出占 GDP 的总比重也会越来越高，这是一个累积变量。随着工程师红利不断为我们国家贡献一些新的科研制高点，比如我们在 2025 年年初看到 DeepSeek，以及后来看到的创新药，看到很多新的技术出海，背后实际上是拥有着庞大的 STEM 毕业生输送到产业之后，随着不断的累积，R&D 支出占 GDP 比重越来越高，换化为了一些科研成果优势，从而带来未来占领全球科技制高点以及产生新投资机会的脉络。 中国不会有 “失去的 20 年” 大家比较担心日本的 “失去的 20 年”，当年日本自 1990 年后连续 20 年左右物价下调，经济的冷蔽触目可见。 但以史为镜。即便是上述 “20 年”，我们依然看到日本股市在不断诞生 “大牛股”。比如在创新药领域，在半导体领域，在汽车消费电子，还有在精细制造和化工方向上诞生了无数大幅战胜日经 225 指数的一些个股。 这些个股都是当年日本工程师红利带来的科研制高点，以及最后出海占领全球制高点的写照。这些企业的业绩非常突出，脱离了日本国内经济当年的局面。 我们大概率会比日本好，但从发现投资机会的角度，上述历史可以给我们启发。告诉我们，，把握这些机会可以让我们大幅战胜我们的 benchmark（基准），这是我们现在正在思考的一个问题。 当下，如果我们也爆发了一轮工程师红利，事实上有可能我们国家的工程师红利基础要比日本更加庞大、更好，我们也许在创新和半导体、汽车、消费电子、精细制造领域会诞生出更多优秀个股。 如果我们把时间拉得更长一点，从 1990 年到 2025 年，在 2010 年之后的 15 年日本大牛市里，只要稍微给一点 “阳光”，这些牛股超额收益会变得更加明显，甚至是超越指数几十倍的涨幅，这给我们一个非常好的启示，就是只要中长期能够发现它是工程师红利的最好象征，这些企业的盈利就会在相对全球宏观经济不太理想的时候，能大幅战胜指数；但是当全球有机会、经济腾飞的时候，他们就会表现得非常突出。 出海龙头企业毛利率水平会抬升 这些牛股的共同特征是毛利率水平比较高。为什么会诞生这样的一个结果？ 比如，在我们观察的股市周期里，日本涨幅最大的一家企业叫基恩士，它是一家做设备、做精细制造的企业，这家企业从 2010 年到 2025 年之间，毛利率持续维持在 70% 以上，而且稳步爬升；它的业绩也在稳步爬升，也就意味着这家企业的护城河非常高，即便有这么高的毛利率，规模还在扩张，依然没有什么竞争对手可以去冲击它的毛利率水平，一定程度上反映了日本的工程师红利，给企业带来了一个中长期的研发优势。这种研发优势所带来的护城河是非常明显的。 现在中国是什么状态？如果我们把出海占比比较高的几大类行业，比如说材料工业、通讯服务、信息技术、医疗保健这几大行业的毛利率，和同类美股、日股作比较，我们会发现，这些出海行业，除了材料类的行业之外，A 股都是战胜美国同行的。 在其他所有的大项中，A 股的毛利水平都是偏低的，尤其是通讯服务是比较低的，工业是比较低的，医药包括创新药在内是比较低的。 这说明，我们现在工程师红利在爆发的早期。早期一个非常典型的特征是内卷程度非常高，我们大部分出海的行业正处在研发逐步追赶，甚至有部分行业已经超越了，比如新能源电池技术实际上已经基本超越、形成全球研发制高点了，但是依然需要去抢夺全球的份额。 这个阶段里，我们能看到的就是中国大部分企业出海之后，依赖于以价换量去攫取市场份额。所以在这个阶段里面，跑马圈地比利润率水平显得更加重要，所以初期我们的毛利率水平确实较低，中后期有没有可能毛利率实现抬升，我认为是有可能的。 A 股跟全球主要龙头企业相比，在同一个行业里面的毛利率水平差距非常大，可能会差两倍到三倍，但这并不意味着这种差距是可延续的。 未来，这里面会诞生一些我认为比较显著的投资机会，就是经常说的戴维斯双击，双击击在一是企业的规模增长，二是当规模变大之后，一定能看到企业的利润率水平向全球龙头企业的均值回归。 也许，我们现在会看到这个阶段里企业增收不增利，但是我们在这个阶段里面需要对利润率的包容，所以我们给一些龙头企业理论上应该给予更高的估值，因为它的利润率水平是被低估的，只是因为现在在跑马圈地。 可能再过 5 年或者 10 年回头来看，只要工程师红利还在持续释放，当工程师红利转化为全球研发制高点，全球技术垄断的时候，那时我们能看到我们的企业除了规模增长，一定能看到利润率水平的一次跃升，从而带来业绩普遍在某一些阶段能够持续超预期。 华人工程师红利支撑全球 AI 发展 我们回到几个方向上来延展。 首先，我们从科技的角度来看，今年美国几大云巨头用高薪挖走了一些华人科学家，在全球著名开源平台 GitHub 上，华人及华裔的贡献率超过了 50%。从全球 Top100AI 企业的核心技术人员占比上来估算，中国人及华裔合计是 42%。顶级 AI 论文占比，中国人及华裔接近 48%。 毫无疑问，也许今年我们看到了一个 DeepSeek，看到阿里的通义这样的优秀的开源产品，但是这样产品的出现，占领全球开源制高点，不是一个偶然现象，背后所衍生出来是中国有大量的 AI 人才，这种人才跟我们刚才提到的工程师红利密不可分。因为我们每年有 1200 万 STEM 毕业生，夜以继日的这些毕业生们都在不断的前行、去探索 AI 各方面领域的一些制高点。 如果有一些 AI 技术的新技术突破，我们这 1200 万每年的这些毕业生会以十分的努力不停的去复现它，去超越它。 所以，在某些角度上来讲，我们的工程师红利一定会带来一个结果。最后中国人及华裔在全球 AI 的贡献会越来越高。毫无疑问过若干年之后，AI 的定义或者 AI 算法的定义可能基本上掌握在中国人或者华裔的手里，这是极有可能的。 AI 会有良性的现金流循环 我们也看到，整个 2025 年，尤其是下半年，AI 的表现非常突出。这个表现主要源于海外，生成式 AI 出现。 到现在为止，我们第一次看到了云付费收入或者年化订阅制收入，这些收入和企业的算力投入形成了一个正循环。 当 AI 企业在做资本开支，购买算力卡、投入大规模的算力能源基础建设，它同时可以在另外一头把算力转化为企业的盈利和付费。这是 2023 年看到生成式 AI 以来，我们第一次看到年化订阅制收入的爆发。 与此同时，我们会看到这些企业的现金流稳步提升，有些企业不断上修预期。这带来了无论是推理还是 asic，还是训练卡，其实需求目前来看都相对来说仍然处在高歌猛进的状态。 我们也看到了，最近市场对于 AI 有泡沫的担忧，通常会拿 2000 年的纳斯达克的科网泡沫和当下的 AI 去做一些对比。 我只想说一点来证伪这个事情。2000 年的科网泡沫，我们看到了资本开支，超越了经营性活动净现金流。当年的美股，最后的投入高歌猛进，并没有建立在经营性活动现金流的高歌猛进之上。 也就是说在某一个节点上，资本开支超过了现金流，这个时候负债在上升。所以最后带来一个结果，当流动性衰退的时候，企业自身盈利能力无法支撑资本开支持续，所以科网泡沫的见顶速度就比较快。 但是我们现在能看到的一个情况，在 AI 行情下，纳斯达克企业的资本开支和现金流是呈同向同增趋势，甚至能看到短期因为 AI 爆发了，所以经营性活动现金流远超过资本开支增长，当下不需要去担心企业自身债务问题。 国内和海外不同 海外是这样，国内是不是呢？国内能看到龙头企业，比如字节跳动这样的企业，AI 产品并没有显著的获得收入。排名靠前的像豆包这样的产品，现在几乎是免费，但这种情况下不意味着它没有商业价值。 中国的商业模式和美国不太一样。中国向来是以一些增值服务或者间接类商业模式为主，中国发明了互联网当中很多间接增值服务的商业模式。其实中国在互联网的付费基础并不差，网络游戏、直播、短剧、在线文学等等。 全球来看，商业模式最早诞生的根源都在于中国，所以中国的 To c 端的互联网付费商业基础并不差，只是我们不简单粗暴的在早期直接用订阅的方式来向用户征收费用，我们更多的是让用户养成中长期的使用习惯，再通过间接付费或者直接付费的方式，在用户粘性比较强的时候再去获得这部分收入。 在当下是不是就没有商业价值？其实并不是。在互联网（发展）过程当中，我们会看到互联网企业的估值主要来自于活跃用户数、留存以及它的 ARPU 值（每用户平均收入）等等。 当下我们最好看待互联网公司的方式，可能就是 tokens 的增长。因为 tokens 的消耗直接代表着用户对于互联网公司 AI 产品的粘性。现在能看到的 tokens 的增长，几乎每 4~5 个月就会翻一倍。 所以，在现在这个基础上，我们毫不犹豫的认为，未来中国的互联网公司，中国的这些 CSP 公司（云服务提供商），中长期的价值依然是不错的。 端云混合方向值得关注 其他的方向我想提几个。一个是端云混合，我们认为，AI 最终是要解决端侧算力的问题，同时也要解决用户体验，我们需要有高情商的大模型，但高情商的这些大模型，没有办法放到本地去，因为大模型非常大，本地的算力支撑不了。同时，又需要有本地的东西，因为本地有很多个人隐私数据。 我想，AI 模型应该在本地进行一些可能是嵌入式模型的训练，或者导入本地个性化的数据，但这些个性化的数据又比较不容易上传到云端。所以，我个人认为，未来的趋势是端云混合，云物端一体化，形成一个 AI 模型。 其他体现工程师红利的方向 除 AI 之外，在科技领域有很多其他工程师红利的体现。 比如具身智能产业，在人形机器人产业中，我们现在处在 0~1 的阶段，这个阶段更多的是打磨产品、创新供给，只要有供给就有需求。所以，在这几年打磨产品研发投入比较大的过程当中，中国无论在专利数量还是企业配套数量当中，其实都是全球的 number one（第一名）。随着如果产业 0~1 的阶段过去之后，在 1~10 的阶段里面，我们会看到在陡峭的放量斜率下，每年可能需求是 10 倍的增长，因为这个行业的远期空间非常大。这个阶段里，看到 PE 和 EPS 的戴维斯双击。 新能源，毫无疑问，我们在固态电池，在包括光伏钙钛矿等等方向当中，我们都已经形成了技术迭代快、进度早，产业协同强的全球领先优势。未来随着固态电池的应用领域从汽车到其他的方向，我们的龙头企业其实在全球当中的竞争格局会变得更加好。 创新药领域，我们国内拥有 first in class（全世界最佳）位置的药物管线是在飞速增长的，我们的医药研发人才每 5 年会实现翻倍增长，所以我们现在创新研发人才处于全球第一。专利基本上逼近美国，也许再过 5~10 年我们看到了全球首创类的一些创新药产品，或者说一些大单品的来源大量来源于中国企业。 新消费源头是代际差异 我们并不认为市场其他方向都没有机会的，在和工程师红利科技行业不太相关的其他地方，我们也去寻找机会，来平抑组合的超额波动。 其他方向我想提几个点。第一个是新消费。从日本过去的 20 年或者 30 年当中，我们看到除了日本能够找到有工程师红利爆发的投资机会之外，还有一些平价消费也好，新消费趋势也好，也诞生了一些非常好的投资机会。 中国人的人均消费可能有三次脉冲爆发，人均消费额大幅提升。一次是高考前后；一次是事业腾飞，大概在 30~35 岁；第三次是银发时代退休之后。我们人生当中，收入最高的阶段可能在 30~45 岁或者到 50 岁阶段，但是在这个阶段里，是没有什么时间去消费的，所以消费倾向并不在这个阶段最高。 我们的消费能力是一个倒 U 型曲线，而消费倾向是一个正 U 型曲线，两者叠加之后，如果去做一个差值，会发现叠加出了人生三次消费脉冲。当我们遇上这三次消费脉冲的时候就形成了最重要的投资机会。 我们这一代人到 30 岁，和上一代人到 30 岁，以及下一代人到 30 岁，消费观念以及消费产品的差异，形成了新消费的本质。 在整个中长期，我们投资新消费脉络的时候，最重要的是把握在人生三次消费脉冲阶段，代际迭代所带来的消费观念的差异以及消费产品的差异，这就是我们的投资机会。 反内卷和科技 另外一个方向，我想提一下反内卷。很多中长期的工业品上，我们制造业整体的毛利率和净利率水平相对比较低，反内卷实际上有效地突破了现在企业在国内极致内卷导致的利润水平低下的问题。 我认为，反内卷对国民经济价格体系的影响是比较深远的。对中长期而言，对于企业盈利以及企业本身面临的就业和产成品价格下降趋势可能都是一个拐点。 我们也能看到，我们现在的 PPI，已历经了连续 4 年 PPI 的下调，从改革开放开始，相对长的 PPI 下行周期差不多就是 4 年，所以有理由相信我们越往后走， PPI 回正的可能性也越来越高。 我们能看到跟全球相关的定价的商品，实际上价格走势已经非常突出了。国内我们在做经济结构转型，所以跟房地产相关的大多数产品，仍然在下调区间，但并不意味着它会永久的下降。 最后，我想再提一个方向就是恒生科技指数。相对于万得全 A 指数，它的超额收益已经回吐一段时间之后，指数点位回到了年初的水平。即现在又回归到一个历史非常低的水平，这也代表着内资和外资对于中国资产的定价差异。这种差异中长期是会被修复的。 假设，明年真的看到 PPI 和各类资产价格的转正，中国因为经济结构转型的成功走出价格下跌，我相信恒生科技到时也会重新回归。风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。