武超则：AI行情可能才刚刚开始，目前更偏向于主题投资

武超则指出，目前AI确实偏向主题性投资，但其对产业端的变化是元宇宙、区 块链等远远不可比拟的，至少和PC互联网、移动互联网革命应该是一个量级的。武超则认为，当下的AI行情可能才刚刚开始，AI最终会诞生类似移动互联网革命时代腾讯这样的巨头。 以下为直播互动问答环节： AI行情可能才刚刚开始 目前更偏向于主题投资 问：我们先聊聊当下的热点。最新消息显示，美股AI龙头公司英伟达总市值在突破万 亿美元不久后便遭到重要股东的抛售，理由是估值过高。您会这么看吗？ 武超则：今年以来，美股的科技股、A股的AI标的确实广受关注，英伟达在市值达到 万亿美元的同时，股价的涨幅今年以来已经翻倍，因此会出现这种短期的减持或者说获利了结的情形，我觉得这是一个相对比较正常的现象，主要与投资者的回报预期有关。 但我们更应该去关注英伟达实现巨大涨幅的背后。英伟达是全球GPU的龙头，而GPU与CPU最核心的区别在于，前者主要做通用的并行计算，非常适合去做AI大模型的训练和推理，自OpenAI公司去年底推出现象级应用ChatGPT以来， 人工智能的大模型爆发，直接拉动了GPU的市场需求，因此，英伟达成为了弹性最大或者说受益最直接的标的之一。 并且在巨大涨幅的背后，英伟达的基本面也在持续向好变化，比如公司一季报的业绩是要超过我们所有分析师预期的，下半年的业绩也有一些非常好的数据指引。所以，我觉得英伟达股价的上涨实际上是其基本面被不断验证的结果。 问：在A股市场，部分相关公司的估值已高达100倍甚至以上。据您判断，这些公司 的估值与基本面情况是否已严重背离？现在是否还可以介入？ 武超则：我觉得这可能需要分两个层面，首先从整个产业自身的基本面来讲，AI行业 的确定性还是非常高的。市场中有人把AI行情和上一个十年（2010年至2020年）的移动互联网行情作对比，有人把AI行情和1999年的互联网行情（PC互联网的初始阶段）作对比，也有很多人觉得，AI行情就像是元宇宙、区块链这样的主题性投资。在 我看来，AI产业端产生的变化是要大于元宇宙这些单点技术引起的变化的，其影响力 至少应该是和PC互联网、移动互联网革命一个量级的。而PC互联网、移动互联网革 命基本上都持续了10年至20年，期间也诞生了非常多的大牛股。因此，从产业角度看，AI行情可能才刚刚开始。 ，赞95 其次是回到二级市场，我觉得做科技股投资非常重要的是区分什么阶段做什么样的投资。比如2013年的游戏股，当年在手游领域很难判断出哪些公司可以最后跑出来，现在回过头来看，当年涨幅最好的股票可能并不是最后跑出来的公 司，因此在当时更多的是一个主题性的投资机会，更适合去买一筐股票。但在 2015年，港股的一些互联网龙头如腾讯、美团等脱颖而出之后，又进入了一个价值投资的阶段。从目前来看，AI还是偏主题性投资为主，因为很多公司能否做出大模型等还非常难以判断，更类似2013年游戏股的行情。 AI会诞生类似腾讯这样的巨头 最终赢家需具备算法好等多种特质 问：您提到，移动互联网时代诞生了腾讯等在世界上都极具影响力的企业，AI是否也 会出现这样的巨头？ 武超则：我觉得答案是确定的，这其实也是今年很多TMT行业的研究员异常兴奋的原 因。对于AI的突然大火，大家可能会觉得很奇怪，其实AI并不是一个新出现的概念，如2016年3月就出现的阿尔法围棋(AlphaGo，人工智能机器人)，它打败了围棋世界冠军李世石，也是在那时，AI已经开始崭露头角。但当时的AI和如今的AI有个很大的区别，当时的AI只可以给大家做选择题，就是帮助做决策，如今的AI却可以做解答题，就是通过对过去数据的学习，从而解答从未学过的问题，演绎出新的内容。通俗点讲，我们现在看到的AI实际上就是数字化时代一个底层的操作系统，就像移动互联网时代的安卓和iOS，其经过不断的迭代最终诞生了谷歌和苹果这样两个伟大的公司。 从OpenAI的表现来看，其今年4月底经过再一次融资之后，估值已达270亿美元至290亿元，其到目前最新的估值可能已到达千亿美元以上，几乎与A股的万亿市值相对。所以，我觉得国内的公司最终能在大模型里跑出来的，市值也很有可能达到万亿的量级。 至于谁能跑出来现在还很难判断，在半年之后可能会相对清晰一些，因为从今年年初到现在，国内已经有大几十个做大模型的公司，这很像两年前电动车产业发生的情形，当时也是很多新能源车的公司不断涌进来，然后就是一个慢慢做减法的过程。 问：根据您的经验，具备哪种特质的公司最终能跑出来？ 武超则：正常情况来看，这种公司需要具备大家对一个好公司的审美，包括优秀的团 队等。但从产业链的角度来看，大模型应该是AI的核心，其中的公司可能需要具备四 个特质：第一是足够好的算法，算法就像是一个人天生的智商，是一个基础的因子；第二是足够多的算力，这同时也是一个非常重要的特质。因为AI对底层的计算和存储 能力的需求是巨大的，只有足够多的GPU、CPU、基础服务器网络设备等才能支撑训练以及对未来的推理，这方面可以关注哪些公司拥有足够多的显卡。当然，现在也有云化的算力部署方式，但我觉得还是需要自有算力，因为这在将来训练、推理模型的持续性以及安全性更加可靠。算力就像是一个人的体质，好的算力可以支撑这个人持续 的生存迭代下去；第三是数据，现在我们可以看到C端电商、社交等各种各样的数据， 另外，还有一些金融、医疗、教育等特殊领域的专有数据，它们就像是一个人每天吃的东西，可以帮助这个人实现更快更高质量的成长；第四是场景，因为人工智能非常重要的一个特点是需要不断地去进化、去学习，所以需要提供持续的场景。 其实，除了大模型之外，国内还有很多的公司在从事应用端的研究，比如ToC 领域的游戏类、社交类、办公类等产品，ToB领域的医疗类等产品，其可能需要具备的特质主要有足够多的用户和足够多的数据，因为只有具备这两种特质才可以不断地验证未来是否有持续的迭代能力。 从我研究科技股的经验来看，在一个产业或者说一个技术处于相对早期的时候，其实利润或者收入指标并没有那么重要，重要的是用户数等。就是说，我们需要在这个产业或者这项技术所处的阶段，寻找最符合这个阶段的企业应有的特征和财务指标才更重要。 三大运营商很难出现大波动 但未来6~12个月仍有确定机会 问：市场对国内的三大运营商给予了很高的关注，中国移动的总市值也因此一度超越 “股王”茅台，成为A股市值最高的股票。在您看来，三大运营商的投资价值如何？ 武超则：我入行就是从关注运营商开始的，坦白讲，我从来没有看过运营商有这 么好的一个阶段性的市场表现，我觉得现在出现这种情况主要与运营商所处的发展阶段是有关系的。 在TMT板块中，运营商其实是一个周期性最强的行业，从2G、到3G、到4G，再到如今的5G,大概每隔十年是一个技术投资或者资本开支的周期，并且国内三大运营商每年的资本性支出都比较高，如2020年~2022年均在3000亿元以上，所以运营商本质上也是资产比较重的行业。但从一定程度上来看，运营商是错过了过去十年的移动互联网浪潮的，因为相比它们，很多互联网公司在一些ToC领域的标准化应用中更有优势，如社交、电商和短视频等领域，因为这些公司的基因决定了它们的效率会非常高。所以，在过去十年，运营商并没有获得整个产业中最核心的价值。但我觉得，未来十年更多的数字化会服务到ToB端，而在这方面，运营商的很多基因至少是不落后的，比如ToB端除了关注效率外，可靠性、安全性等可能也是极为重要的一环，运营商在这些方面是有优势的。这其实已经反映到运营商的报表上，我们可以看到，它们相关业务在过去几年的增速是非常快的。 除了财务指标外，三大运营商的分红率也较为可观，如其中两家的上市以来的分红率均超过50%，这对很多机构投资者有很大的吸引力。尤其是在当下全球经济增速放缓，每年10%的投资回报都快成为奢望的背景下。不仅如此，决定市值规模大小的因子其实就是估值，而三大运营商的PB在近两年均有明显提升，这从风格偏好来看，表明市场更加喜欢这类相对比较稳定的资产。所以，我觉得运营商还是一种好生意，只不过也很难像AI其他概念股一样突然出现巨大的波动。 问：在今年3月份，您曾提出，三大运营商会有比较确定的投资机会，时至今日，其 普遍再次录得不俗的涨幅，您觉得现在是否还是合适的介入时机？ 武超则：坦白讲，我觉得至少在未来6~12个月最确定的板块可能还是在算力部分。从 阶段来看，大模型在当下正处于竞争非常激烈的阶段，这就像是一两年前大家都做在新能源车。这时产生的变化是，上游锂矿出现了通胀式的需求，锂矿的价格也因此飙升。如今，大家都做大模型同样会抢上游的资源，算力就成为了其中的核心，而三大运营商是算力的龙头公司。 当然，算力是广义的，不仅包括三大运营商，还包括光通信领域的光模块、AI服务器等。尤其是光模块厂商还有一点独特的优势，就是虽然其已经在全球发生内卷，但包括美国在内的几大互联网巨头的光模块也基本上是中国厂商提供的，所以它们几乎是拥有全球的客户，这样其业绩的确定性是比较高的。 AI将提升各个行业的天花板 ToB端受到的影响或更大 问：近日，巨人网络董事长史玉柱表示，人工智能一定是未来的趋势、方向，做人工 智能的也很多，但是能在两年、三年内看到结果，尤其是看到经济效益的只有游戏领域，您会这样看吗？ 武超则：在整个移动互联网阶段，游戏确实是发展最成熟或者工业化发展最好的行业， 它聚焦了很多人才，同时也是非常赚钱的行业。但我觉得，游戏行业最大的问题在于不是一个特别大的行业，天花板不够高。在AI来临之前，游戏行业公司的业绩增长情况都挺好，但它们的估值却一直维持在十几倍左右，这背后的原因就是这个行业相对 稳定，在未来几乎也不会有太大的变化，所以，游戏一直被市场按照传统行业进行估值。但AI的到来，却能给游戏公司带来降本增效的效果，比如以前可能需要100个人花费1000万才能开发的游戏，现在10个人花费100万也能做出来，不仅如此，有AI的帮助，10个人做出的游戏可能也会更为精美。这就成为了游戏股在AI浪潮中市场表现较好的主要原因。 但我的观点是，游戏很可能不是未来潜力最大的行业。从长期看，AI的魅力一定不是仅仅局限在ToC领域，因为这会受人口结构、消费需求等多方面的因素制约，真正有更大潜力的市场反而很可能在ToB领域，比如在医疗方面，用AI的技术可以把早期的分子验证周期由2~6年缩短到1~3年，这在海外其实已经实现了。同样的逻辑，AI也可以改变新材料等多领域的研发周期，而新材料等又和航空航天等高端制造密切相关。所以，我觉得在这一轮AI浪潮的中，其会对ToB产业端带来更为深远的变化。 智能家居、汽车、机器人三大场景空间广阔 问：AI对快递行业未来的发展会进行怎样的改变？ 武超则：这是一个很有意思的问题。其实我们可以看到，快递行业在过去实践数字化 做得还是比较好的，我们当时也去调研过包括顺丰、京东等在内的数字化平台，AI在它们的分发等多个过程中起到了非常高效的作用，比如在一个区域里将一个快件做一个最优的部署。目前AI可能主要针对快递行业的ToC领域，并且已经做得非常高效了， 那么随着AI将来的快速发展，很可能也会切进ToB领域，比如针对工厂、货主等上游，以提升效率。 问：哪些ToB领域更具有AI应用优势？ 武超则：这与ToC领域还是有很大不同的，我们已经可以看到ToC领域的AI应 用，但ToB领域场景的落地还较为稀少。但在我们的研究过程中，我觉得可以着重关注终端渗透率这一指标。这就像2007年苹果推出的iOS、2008年谷歌推出的安卓，那时大家都是把苹果当作一个照相机或者一个很好的MP3使用，直到2011年iOS和安卓的用户渗透率超过了50%，智能手机的灵魂才真正被点亮，大家才发现它们定义了一个新的产品。其实，智能手机和老人机、学生机的硬件并没有什么差别，只是软件的不同赋予它不一样的生命。 回到现在看，在接下来的大模型数字化时代出现后，哪些ToB领域会出现比较快的发展其实本质也是一样的，就是看终端，看哪些