【財新數(shù)據(jù)專稿】今年以來，由ChatGPT引發(fā)的TMT行情，隨著市場認知深化，從開始的主題炒作，逐步演化成年度投資主線的市場共識。盡管近期行情有所調整，但主流觀點判斷未有明顯變化。

西部利得何奇是較早參與到這輪AI行情的公募基金經(jīng)理，其管理的西部利得數(shù)字產(chǎn)業(yè)混合和西部利得聚禾混合，今年一季度業(yè)績在同類產(chǎn)品業(yè)績保持前列。

從全年的市場基調看，宏觀層面，基于消費修復緩慢和出口端受海外需求壓制兩個維度，何奇判斷今年A股可能是以科技成長為主線的結構性行情，近日大火的中特估是重要輔線。同時關注新能源和醫(yī)藥超跌后均值回歸的配置機會。

主題爆炒接近尾聲 去偽存真尋好公司

為何今年伊始可以精準布局到科技主線？何奇表示，一是政策信號，二十大報告的定位是高質量發(fā)展，特別強調科技創(chuàng)新。二是產(chǎn)業(yè)大趨勢向上，去年以來信創(chuàng)行業(yè)頻迎政策利好，半導體國產(chǎn)替代也有長期機會，同時數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關的人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)也逐漸顯露出向上的產(chǎn)業(yè)趨勢；三是估值有相對優(yōu)勢。實際上，去年年底，與新能源、核心資產(chǎn)、消費白酒等高配行業(yè)比，機構對于科技的配置是低于前述行業(yè)的，而經(jīng)歷近兩年的估值消化，年初的科技板塊的整體估值水平已具備性價比。

“所以，當時我們判斷，科技板塊或許是中長期可關注的大方向之一。”何奇分析稱。他續(xù)指，科技板塊今年的邊際變化較大，或具備一定持續(xù)性。因為后面AI相關的海外應用可能會逐步爆發(fā)，從而對國內(nèi)相關行業(yè)形成持續(xù)的催化效應，國內(nèi)相關應用也可能會逐步開始落地出現(xiàn)，雖然比海外慢，但也會不斷有產(chǎn)業(yè)面上的消息刺激。

本輪以AI為核心催動的科技行情自爆發(fā)以來，TMT對應的四大子板塊（通信、計算機、傳媒、電子）在整個三月幾乎無差別被拉漲。進入四月后，由于前期漲幅過大，疊加財報季來襲、“中特估”?情崛起對資?有分流效應等，TMT四?板塊先后均遭調整。截?5?下旬，TMT板塊已持續(xù)調整近兩個?。

何奇對TMT后市仍持樂觀態(tài)度。“站在當前時點，我會重點關注計算機，第一，這波科技產(chǎn)業(yè)趨勢的核心是人工智能引領，而做人工智能的公司主要分布在計算機領域。類如2013—2015年的互聯(lián)網(wǎng)浪潮，核心是互聯(lián)網(wǎng)公司；第二，在TMT四個板塊中，計算機回調較大，4月經(jīng)調整后很多計算機公司估值又回至合理位置，再次顯現(xiàn)出配置價值；第三，除了AI的帶動外，計算機還受益于信創(chuàng)、數(shù)據(jù)要素、以及“數(shù)字中國”政策等多重邏輯推動?！焙纹鎸ω斝聰?shù)據(jù)說道。

對于電子板塊近期的調整，何奇認為主要受三因素擾動。一是電子板塊是四個子行業(yè)中機構持倉最重的，公募資金或對板塊有所影響；二是基于當下海外經(jīng)濟衰退預期以及消費電子仍然疲弱的高頻數(shù)據(jù)，向上幅度空間還待觀察?，F(xiàn)在半導體行業(yè)下游仍以消費電子和汽車為主，盡管AI也會帶動GPU等需求走高，但占比較低，拉動效果還有限。

算法短期配置價值顯現(xiàn) 光模塊或需消化估值

具體到AI的投資，市場主流觀點認為可簡單分為數(shù)據(jù)、算法和算力三大方向，但各自對應的機會各有不同。很多機構基于保守穩(wěn)健的投資思路，更看好“賣水人”，即提供GPU、服務器、光模塊的算力領域。

何奇短期內(nèi)更看好算法的配置價值，其次是數(shù)據(jù)，最后是算力。他向財新數(shù)據(jù)解釋道，近來算法相關標的近期調整較為明顯，配置價值已逐漸凸顯。數(shù)據(jù)方向亦有機會，一方面大模型訓練催生對數(shù)據(jù)集的需求，另一方面，中央數(shù)據(jù)局的設立等，也對數(shù)據(jù)方向的標的有催化；但算力尤其是通信板塊里的光模塊等短期可能需要消化一下估值。

拉長時間維度，AI板塊在經(jīng)歷了前期回調后，下?階段需要去偽存真，可能需要找出在場景、應?、商業(yè)模式能實現(xiàn)落地的公司。何奇認為，算法和應用端里面可能會跑出大的公司。他進一步解釋稱，雖然現(xiàn)在很多公司都宣布要做大模型，但基于資金實力和數(shù)據(jù)獲取難度，最后真正能留下的通用大模型公司或許并不多；而在垂直領域，能夠探索出與實體經(jīng)濟相結合的落地應用場景，并能提高相關領域的效率的公司，或具備不錯的投資價值?！?/span>

由于數(shù)據(jù)集和AI服務器芯片方面的短板，國內(nèi)通用大模型的研發(fā)水平相較于美國短期尚有差距。2022年10月，美國商務部頒布高端GPU禁止向中國出口的限令，自此中國只能向英偉達購買算力一致，但傳輸速率只有A100三分之二的特供版芯片A800，GPU作為決定大模型先進程度的底層硬件，這意味著短時間國內(nèi)大模型與海外有代際差。“我們現(xiàn)在買不了A100，只能買A800，所以國內(nèi)大模型的發(fā)展比海外大廠要更受限一點?！焙纹嫣寡?。

對標海外卡位映射標的  AI概念股早期如何估值？ 

目前AI相關投資的主要痛點在于沒有業(yè)績錨支撐，而在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的初步混沌期，市場格局未定，這時如何選股？

何奇表示，對股票定價，不同的行業(yè)，不同的發(fā)展階段，要選取不同的估值進行價值判斷。比如AIGC產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在處于0—1的發(fā)展階段時，會采用遠期DCF估值法，同時結合PS（市銷率）、以及市值空間綜合考量。

他進一步指出，DCF估值是通過預測遠期公司的現(xiàn)金流折現(xiàn)，而不是簡單看明年或后年的凈利潤截面。比如早些年的京東和亞馬遜，也常年虧錢，但估值就是一直在往上走的，因為投資者通過一些公司層面，如用戶量等高頻數(shù)據(jù)，不斷驗證公司呈現(xiàn)出更好的發(fā)展情況和拓展空間，即便他當期的凈利潤是虧損，但市場也愿意給予更高的估值。

“Open AI年初市場給的估值近300億美金，其實他去年就幾千萬美元的收入而已，科技股早期的特性便是如此?！?/span>

另外，何奇以AIGC為例指出，現(xiàn)在會參考相對發(fā)展靠前的海外市場，在不同的環(huán)節(jié)會去選取幾家有壁壘優(yōu)勢的公司。例如這輪AI的引爆點是微軟投資的Open AI，其研發(fā)了ChatGPT這個聊天機器人程序，而ChatGPT率先落地的應用場景是在辦公領域，3月份微軟推出了Microsoft 365 Copilot，這個成長路徑也給了國內(nèi) AIGC的發(fā)展以指引，同時也給國內(nèi)投資者一定的參考。

隨著時間推進，相關應用逐步落地，一些公司在發(fā)展過程中會被證偽，真正有核心競爭力的公司將逐漸浮現(xiàn)，這時更適合精選個股。而對于產(chǎn)業(yè)發(fā)展到爬過初級階段的新興行業(yè)，有可參考性的業(yè)績、比較成熟的高頻數(shù)據(jù)庫追蹤，更適合用PEG等估值方法。

正如上文所述，現(xiàn)下AI產(chǎn)業(yè)雛形未竟，由于還沒有完善的生態(tài)，業(yè)績也沒有足夠的參考性，此時研究公司的難度也更大。何奇這樣描述他對相關公司的判斷思路，第一，看公司的技術實力，無論是大模型，還是垂直領域小模型；第二是技術能否落地，即有了模型之后，是否找到對應的應用場景；第三要觀察用戶的增長速度，產(chǎn)品的滲透率，用戶的付費率等，結合上述三點持續(xù)跟蹤公司的產(chǎn)品力。

何奇對財新數(shù)據(jù)說，做科技股早期投資的時候，為了減少選錯股票對組合收益的干擾。首先要對產(chǎn)業(yè)研究很深很透，只有產(chǎn)業(yè)理解深入才能提高選股的準確性；其次，要在組合中做一些行業(yè)分散，不能把寶都押在一處；最后，要兼顧組合的平衡。“總結而言，做好產(chǎn)業(yè)研究，適當分散，盡可能控制好回撤?！?/strong>

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