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      財通基金金梓才:一年半過去,AI估值仍在合理區間,今明年高增長確定,算力上限不可估量

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      1月20日,財通基金金梓才在公司2026年投資策略會上分享了對AI行業投資的展望。 投資作業本課代表整理了要點如下: 1、一年半過去了,大家看到AI行業的估值依然在合理區間。如果問現在和2024年初預期相比,最大的意料之外是什么?就是估值沒有大幅拔高。 2、過去成長行業的市值常有天花板,比如新能源汽車、消費電子。但這一輪算力的上限在哪?連我們自己也不知道。

      3、我們為什么說“投資正當時”?其實我們想傳遞的是:當前這種狀態可能會持續較長時間。這個行業有客戶給出的、穿透周期、中長期的景氣指引。這種指引下,2026年高增長確定,2027年目前看也是高增長。

      4、AI有沒有泡沫?我們內部總結過:現在還沒到討論泡沫的階段。

      4、海外算力邏輯正在“美股化”,這也是未來市場慢牛的一個核心。

      5、A股不是沒有基本面,而是過去的基本面常是階段性的。我們也希望在一個行業深耕十年,而不是被迫切換。

      如果市場未來是結構性慢牛,那么這個板塊非常契合自上而下的導向——因為它有高增長需求、持續的EPS、高壁壘、遠期空間大,且估值沒有泡沫化。

      金梓才,現任財通基金副總經理、權益投資總監,證券從業年限16年。歷任華泰資產投資經理助理、信誠基金TMT行業高級研究員,于2014年8月加入財通基金,先后擔任基金經理、基金投資部副總監、總監、公司總經理助理等職。

      金梓才在管基金總規模達83.71億元。其管理的財通集成電路產業A是近期明星產品:不僅在2025年以101.46%的回報率躋身普通股票型基金前五,更以近兩年超200%的漲幅蟬聯同類冠軍(同類產品第一名)。

      從階段收益看,該基金近一年回報97.48%,近半年回報77.40%,表現較為穩健。不過此后業績回調較為明顯,近3月收益18.61%,今年以來收益2.44%。


      金梓才在四季報中詳盡闡述了他的核心布局與市場研判。

      “海外AI算力行業的增長確定性較之前更高,增長斜率也有所提升。我們預期未來海外算力需求可能進一步加速,板塊基本面依舊強勁。”

      他進一步指出,部分供應鏈環節存在量價齊升的投資機會,主要源于:一是產品升級或材料升級,二是供不應求導致的缺貨提價。

      金梓才認為,作為行情主線之一,算力板塊當前估值依然合理,其中部分公司未來業績彈性可能更為顯著。

      以下是投資作業本課代表(微信ID:touzizuoyeben)整理的精華內容,分享給大家:

      一年半過去了,AI行業估值仍在合理區間

      在這一輪牛市里,我們從2024年9月24日之后,就明確看好市場上行。

      當時我們提出要買入“具備大想象空間、且有扎實產業根基”的行業,并在三季度和四季度調整了組合——因為之前我們態度偏中性,之后轉為更樂觀。

      當時我們判斷,如果AI是這輪牛市的主線,那估值可能很快會進入不太便宜的階段。但一年半過去了,大家看到AI行業的估值依然在合理區間。這在2024年時,確實出乎我們的意料。

      如果問現在和2024年初預期相比,最大的意料之外是什么?就是估值沒有大幅拔高。我們經歷過2014-2015年、2020年的快速上漲行情,本以為一年左右這些股票就會到很高位置,但實際上并沒有。

      我們放了張歷史牛市估值水位的圖。


      2014-2015年是移動互聯網行情,當時我們都是按用戶數估值,不看PE,高點時PE經常達到一二百倍。2020-2021年的主線是新能源車,股價高點對應的是2025、2026年的估值水平,當時看起來很超前,現在則顯得合理了。

      但這輪牛市很意外,估值一直很合理。這是我們兩年前完全沒想到的。我們預料到這些公司會漲,但沒料到到了2026年估值依然合理。

      為什么會這樣?我們分析下來,最重要的原因是:A股從沒見過這樣的基本面——每年都能兌現較高增長。A股常擔心“前兩年好、第三年就不行”,現在大家年初依然有這個擔憂,包括我們最近路演,分歧仍然很大。這導致估值一直上不去。

      這輪算力的上限在哪?我們自己也不知道

      A股以往有基本面的產業趨勢股票,節奏通常是:第一年炒未來景氣度(容易戴維斯雙擊),第二年炒業績兌現(其實已不是最好的介入時點),第三年價格開始松動、產能釋放,隨后殺估值。光伏、新能源都經歷過類似三年周期。

      我們習慣了這種節奏,所以過去成長行業的市值常有天花板,比如新能源汽車、消費電子。但這一輪算力的上限在哪?連我們自己也不知道。

      AI投資正當時,

      2026和2027年,行業都是高增長

      最后一部分,我們為什么說“投資正當時”?其實我們想傳遞的是:當前這種狀態可能會持續較長時間。到底是一年、兩年還是三四年,我們也不知道,但至少在可見范圍內,行業依然向好。我們隱去公司名稱,基于海外廠商的指引,認為能見度可看到2027年。當然,我們會動態跟蹤。

      我們想強調,這個行業有客戶給出的、穿透周期、中長期的景氣指引。這種指引下,2026年高增長確定,2027年目前看也是高增長。

      海外算力邏輯正在“美股化”

      另外,這個行業還有一個優勢:供應鏈是“縮圈”的。為什么以前有些產業鏈價格會大起大落?因為競爭格局會惡化,新供應商??康蛢r切入。但在海外AI供應鏈里,價格敏感度低、對品質和穩定性要求嚴苛。

      我們路演時,很多投資者仍按習慣思維提問:覺得行業沒壁壘,后面格局會惡化。但實際上海外供應鏈并沒有發生這種情況。

      比如光模塊,能在北美主流供應鏈的也就兩家,PCB也類似。

      這種格局是經過一二十年形成的,不會因為短期高增長就大幅增加供應商。

      這背后有幾個原因:一是海外供應鏈對品質和穩定性要求嚴苛,對價格不敏感;二是技術迭代快——行業有持續創新,新供應商很難跟上。

      比如,你在上一代產品中已是供應商,才有基礎去研發下一代。沒有上一代積累,直接做下一代是非常難的。所以有創新的行業,供應鏈不容易擴散。

      另外,供應商一旦證明了自己的交付和技術能力,客戶不會輕易更換,尤其是在高景氣階段。因此供應鏈是“縮圈”的,不是擴張的。這也是和市場主流預期的差異。

      所以我們想提出:海外算力邏輯正在“美股化”,這也是未來市場慢牛的一個核心。

      A股不是沒有基本面,而是過去的基本面常是階段性的。我們也希望在一個行業深耕十年,而不是被迫切換。如果市場未來是結構性慢牛,那么這個板塊非常契合自上而下的導向——因為它有高增長需求、持續的EPS、高壁壘、遠期空間大,且估值沒有泡沫化。

      我們的投研框架核心是四個要素:短期有賠率(估值合理)、有壁壘(供應鏈縮圈)、中短期增速有保障、遠期空間大。簡言之,既要賠率也要勝率。這個行業正呈現“美股化”特征。

      其實不只是AI,我們這兩年看到,一家公司的海外敞口決定了其基本面彈性。比如家具、摩托車行業的例子。只要有一定海外敞口,表現都不錯。

      數據也顯示,海外收入占比高的公司,其利潤增速明顯更優。因此,出海是我們長期關注的方向,也是決定基本面彈性的重要變量。

      最后,我們展望一下AI的長期增長空間。這也是路演時常被問到的問題:比如2025年好,2026年會不會不行?成長股投資不能只站在當下,而要看到三年、五年后的空間,這才是核心。

      先看2025年以來的數據:AI模型使用的token數量增長很快,從年初到年底可能有十幾倍增長,說明全行業都在快速應用AI模型。主要來自幾家模型公司:Anthropic、Google、OpenAI等。

      談AI泡沫,還為時過早

      常有人問:AI有沒有泡沫?我們內部總結過:現在還沒到討論泡沫的階段。

      看海外頭部公司的周活躍用戶,2025年初不到3億,年底已達八九億,用戶數在快速爆發。收入也從2023年的10億、2024年40億,增長到2025年的130億(預測)。

      在收入和用戶快速增長階段,糾結盈利問題沒有意義。就像2012-2013年,如果糾結微信如何盈利,可能會錯過移動互聯網的大機會。現在應關注的是增長曲線是否持續向上,這是我們跟蹤的核心。

      未來有人的地方,就應該有算力服務器

      頭部AI廠商的收入主要來自訂閱,接下來都會向智能體(agent)方向推進。

      我們預計到2027-2028年,當頭部公司收入達到約1000億美元時,可能逐步實現盈虧平衡,之后進入盈利階段。

      另一家海外模型公司也在積極布局,包括短視頻、搜索引擎、交互式AI輔助等,2026年可能還會集成電商購物。一旦與電商集成,模型可通過交易抽成、廣告等實現盈利,商業模式會越來越多。前提是先占據平臺和流量入口。

      再看算力投資的長期空間。最早的模型只是預訓練,后來加入后訓練和思維鏈訓練。這帶來模型范式的變化——現在回答問題時,會給出完整的思維鏈,這使得token需求量顯著增加,算力需求也遠超2023年的預訓練階段。

      思維鏈訓練的本質是讓模型學會“為什么”,而不僅是“是什么”。這對后續訓練智能體等產品非常重要。

      未來,每個人可能擁有多個智能體,用于外賣、出行、寫稿等不同場景,并且會有任務規劃、外部工具調用等層級。這樣的時代,算力需求可能是現在的10-15倍。

      英偉達的黃仁勛在GTC大會上提到,從預訓練、后訓練,到思維鏈訓練,再到智能體時代,每個階段算力需求都會大幅增長。包括視頻推理領域,目前因為效果不好,應用還不多;如果未來過渡到自回歸模型,算力需求可能是現在的幾十甚至上百倍。

      所以,看待這個行業要有五年、十年的眼光。就像在2013年移動互聯網初期,不能因為只看到電子閱讀、今日頭條,就認為需求有限。

      往后看五年,手游、直播等各種應用都起來了。AI算力的長期空間也是如此。

      我們的觀點是:未來有人的地方,就應該有算力服務器。

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