嘉宾介绍：周志敏，清华大学学士，中国科学院研究生院博士。历任广发证券股份有限公司研究员，第一创证券股份有限公司研究员，从事行业研究工作。2014年8月加入创金合信基金管理有限公司从事行业研究工作，现任创金合信科技成长主题股票型发起式证券投资基金经理。

TMT相关板块经过前期调整，再度出现反弹，上涨行情能持续吗？当前阶段，哪些细分领域值得参与？在科技类的投资标的选择上有哪些好方法，有哪些需要注意的点？

创金合信周志敏表示，TMT板块本轮上涨行情主要因为相关板块调整到位，后续科技板块的热点将会增多，行情持续性可期。科技板块的防御性相对较弱，可以在风口到来的时候多选择一些具备成长性的科技企业。

(资料图片)

细分领域中，AI应用受益于算力提升以及模型迭代，当前已具备商业化的基本条件；计算机领域基本面风险已经充分释放，二季度可继续关注企业的业绩复苏情况；智能汽车智能化程度和传感器算法提升，相关创新产业链值得关注。

以下为文字精华：

1、创金合信周志敏：大模型催化AI应用落地

提问：现阶段布局AI，有哪些领域值得关注？

周志敏：此次AI与以往的最大的区别是，几年前的围棋AI对普通消费者来说能使用的场景很少，而此次AI的厉害之处在于最开始你可以和它聊天，然后慢慢会发现它可以延伸出应用，比如最近社交媒体上有AI陪练英语的软件，这个其实是很有意思的，也说明它可以落地并且商业化了。

商业化的推进会反过来带动它整个产业链，比如大模型的再次迭代，然后带动上游算力相关的需求增加，所以如果没有下游的AI应用，上游路径的发展可能就不那么顺畅，因此我觉得往后我们还是应该要看AI应用。

基于大模型的应用，首先需要抓住大模型的核心，寻找市面上公认的靠谱、使用方便且获取成本合理的大模型，围绕这个大模型来开发应用，这就会使得大模型的选择分成国内和海外两个路线，现在国内企业正在加紧训练自有大模型，因此这个阶段模型产生的效果并不明显，而海外则不存在这个问题，因为海外有公认的大模型龙头，所有的应用都可以选择围绕其开发，所以海外AI创始人表示，专利的紧张限制了其模型发展，同时也限制了下游应用生态的发展。

由于海外可以围绕其算力端、运力端以及应用等方面展开投资，如果上市公司是软件公司或传媒公司且下游市场主要在海外，那么企业可以畅通的对接GPT，其应用推广就不会有太大的障碍，在国内的话就需要看何时才能推出易用的大模型，然后应用端才能够对接，届时可能整个产业链才会有所发展。

除了大模型外，还有另外一种所谓的垂直模型，这种模型专注于某些特定领域，从而促进其垂直领域AI应用水平的提升。

首先，在大模型出现之前AI就已经出现了，在国内早期，原来的CV（计算机视觉）领域，甚至在语音合成和语音识别领域已经做得非常不错了，但在大模型诞生之后则能力得到更进一步的加强。

2、创金合信周志敏：算力技术路线有待跟踪

提问：关于上游的算力方面，你怎么看？

周志敏：其实我们也在关注最新发布的超级架构GH200，其CPU + GPU + DPU的架构模式使得算力比原来提升了许多，从该架构中可以看出。

第一，光有算力是不够的，性能也需要提升。

第二，提升性能的同时，成本也需要降下来。

这符合科技行业的发展规律，发展初期大家追求的都是够用就行，用现有产品测试新场景，在确定其可行性后才会针对该场景发展新的应用，随着新应用的不断迭代，当初较高的使用成本则随之下降。

所以，我觉得AI也不例外，虽然从全球范围来看AI现在还处在上升趋势当中，但是因为产业还在孕育过程中应用并未得到有效开发，算力计算也并没有一个好的标准，此外因为大部分的模型还处于训练阶段，模型的训练算力和推理算力的要求在算法上面有一些区别，所以当前想要得到准确的算力数据是不太科学的，但是在总需求上将来可能是在逐步上升的。

对于如何提升AI的性能，市场上有两种说法，第一，根据大模型的参数量，逐步增加参数。 第二，使用较大的参数量，通过提升间隔的方式将模型的参数分割为多段，从而达到减少算力需求的目的，但这依旧需要拥有能容纳足够大参数的模型。

另外，人工智能在美股的股价创新高，这与业绩发布有一定的关系，如果上季度业绩还不错，那么展望下季度的业绩也不会太差，所以短期太担心风险。对于国内来讲，因为贸易限制的问题就相对复杂一些，所以国内的大模型公司可能还需要考虑更多，比如，是否需要多囤一点h800？是否需要寻找备用方案？是否需要开始尝试使用国内算力供应商的算力？这是技术和供应链安全的问题。

其实还有路线之争，例如，英伟达代表的是GPU路线，还有以谷歌代表的TPU（ASIC专用芯片）。对于路线的选择，现在还没有明确的定论，将来算法模型相对稳定或者架构稳定了，那么大公司也可能会使用ASIC芯片，所以我觉得科技股有趣的就是这个地方，在刚兴起时，并不能用成熟行业的眼光来看待它的，因为随着技术、理论或者供应链的变化，科技公司的成本会随之升高或者下降，那么公司就需要考虑新技术路线是否有探索价值了。

3、创金合信周志敏：细分不同估值方法各异

提问：如何看待计算机行业？

周志敏：计算机板块是今年我比较看好的，这里面的逻辑就是跌得足够久，跌得足够多，然后基本面上的风险释放也足够充分，指数也是处在下行趋势，不用担心有太大的波动，这说明底是很扎实的。

但是其上升驱动力在哪？从去年开始信创、数据要素、数字中国、AI相继发力使得行情一直延续到了现在，那么我觉得二季度还是可以继续关注板块里的公司是不是真的进入到了业绩复苏的阶段，当然这不仅仅局限于AI，因为计算机公司其实挺多的，所做的业务也有所不同，所以到了订单释放的节点就能看出来。

提问：行业投资如何考察想象空间和估值关系？

周志敏：一般来说研究制造业相对是容易上手的，因为厂房、产能都可以合理计算出价值，其中通过计算生产商品的数量来获得产能，通过商品价格可以计算出毛利率水平，因此我们可以通过以上的方式大致得到盈利预测表，比如收入、利润、未来发展预测以及发展规划，但并不能完全按照标准或者公式来计算。

而计算机行业的估值相对较难计算的原因是驱动方式的不同，投资者很难知道它的驱动方式是什么，比如，有一家公司虽然是产品化的公司，但也可能是软件公司或者是订阅式服务公司，如果按照软件拷贝的销售数量来计算产能，难度也是很大的，因为这与产能无关，如果是订阅式服务公司，简单通过增加用户数来预测也是比较困难的，具体来说，投资者很难知道历史上用户增长情况。

与制造业不同，例如，化工企业10万吨产能是其能力上限，假设企业已经达到了80%的产能利用率，往后景气度向上，可能明年就要用到100%的产能，但也就只有10万吨的产能。

如果一定要给计算机公司估值，一般情况下都是在国内外寻找同行业中拥有相同业务的公司对标，比如，评估公司服务的用户数量、产品年销售量、对应收入水平等，在综合评估后给予其相应的估值。

如果找不到对标公司，则需要靠投资者发挥想象力，比如消费端的工具型软件，就需要考虑软件大概有多少用户，有多少用户会用到这个工具，以及用户的付费能力，其中有太多的不确定性，所以在实际操作当中不一定会按照这种方式来估值。

实际操作中考察更多的可能是方向，方向不对估值就没有太大意义，比如，AI，我很有信心是因为我觉得这个方向是很对的，它的发展只是个时间问题，当然中间一定会有波动，这也是计算机投资时投资者总觉得难的原因，所以一方面需要投资者辨明方向，另一方面就是对于信息的关注度高于其他行业。

4、创金合信周志敏：智能汽车产业空间巨大

提问：对于汽车智能化相关的投资，主要看哪些领域？未来的空间如何？

周志敏：未来的汽车都是智能汽车，但智能化程度可能有差异，有的特别智能，有的则可能稍差一些，但我们发现几个新产品其实挺有意思的，比如，最近的国内网红品牌，车价可能7万—8万元，具有二级辅助驾驶，其智能化程度相对较高，所以未来智能化普及问题不大。

对于价格更高的智能汽车，其智能化水平更高，那么其传感器和算法也会做相应的优化，这也会带动一些传感器厂商获得更多的利润，例如，有一家做激光雷达公司，从财务报表来看，收入增速较快，现金、流盈利能力等参数都非常正向，所以几年前我们所说的智能自动驾驶或者是高阶辅助驾驶中离不开激光雷达，从基本面的角度来看，虽然销量数据可能比投资者的预期要少一些，但是产业依旧在向前发展。

此外，除了已经成熟的产品外，公司也需要注重产品的研发，例如，原来激光雷达都是外置的，现在把激光雷达做到了驾驶舱里面，我觉得这对产品的拓展是很有帮助的，如果成本降低一些，我觉得普及起来会比较容易，因此这个产业链我觉得值得关注。

此外，从算力方面来说，激光雷达是个探测器，探测器探测到例如行人、车辆、障碍物等，就需要由车机进行数据分析处理，所以这又和芯片有关系了，这与之前所说的大模型又有许多相似之处，有点像训练大模型的阶段，但是好在这个行业是在往前走的，像国外的英伟达也在不断推下一代产品，之前国内的用户还比较担心国产传感器或者芯片是否能用在智能汽车上，但现在我们可以看到国产车已经搭载上了国产芯片，就像之前理想汽车创始人李想在他的微博中很自豪地说理想汽车的零部件中有很多都是国产的，也提到了智能化相关的产品。

我看好智能汽车板块的因为首先是因为智能汽车属于非常大的产业，产业空间足够大，过去这个产业的话语权是在外资或者合资里面或者是由外资方主导的，国产供应链想挤进去其实是很难的，理由有两点，第一，能做但外资方未必会相信你的产品，第二，有一些产品因为技术壁垒、专利等原因确实不能做，现在我们的国产品牌越来越多，这使得国产零部件生产企业成为上游供应商就顺理成章了。

并且下游整车制造就像智能手机一样，正处于技术不断变化的过程中，用户体验和产品质量也越来越好，所以在下游智能化做得好的车里，国产供应链的身影是非常活跃的。

5、创金合信周志敏：科技可能是最锋利的矛

提问：在科技类的投资标的选择上有哪些好方法？

周志敏：第一，科技类就选科技公司，例如，电子通讯、计算机。第二，选择有成长性的公司。

提问：科技板块的投资是不是不存在所谓防御性的标的？

周志敏：个人觉得，科技板块的防御性标的的防御性会差一点，因为现在科技板的个股接近一千，如果一定要从里面选择几个稳定性非常高的标的，可选范围就相对较窄。

但是买科技就是买成长，如果只是想要资产扎实、盈利能力不错、市盈率又低的投资标的，可能找不到太多。如果只是想要稳健增长，不需要增速很快，只需要在合理的估值区间里保持长期稳定的增长，可能就会发现消费或者传统制造业会更符合要求。

想要爆发力特别强，行业风口来了就能保持两三年的高增长的标的，在科技板块中有许多，所以在科技板块风口来的时候，投资者可以多看看科技板块。但是，如果科技行业已经进入到下行阶段，投资者依旧死守这个板块，倒也大可不必，依据多年的研究和投资经验来说，在整体行情不好的时候，科技股的防御能力确实不会太好，因为科技可能是最锋利的矛，但不一定是最强的盾。