人工智能交易中的动能与基本面贝莱德的见解 J.P. Morgan专栏

海伦·朱尔（BlackRock国际基础股票中心）在访谈中探讨了人工智能对市场的影响，重点关注长期基本面股票选择。核心观点包括：

1. 长期投资策略：长期投资者应关注公司长期盈利能力，识别具有收益护城河的公司，并重视资本回报率。高质量增长（高回报）比单纯的增长更重要，形成良性循环。

2. 人工智能领域分析：

   • 增长质量：当前AI领域增长主要由动量驱动，市场尚未区分增长质量。需关注资本支出回报率（净资产收益率 > 股权成本）。
   • 行业分化：半导体和AI基础设施（如内存芯片）表现优异，但需警惕资本密集型增长可能带来的现金流压力。市场可能高估短期瓶颈（如内存订单延迟）的影响。
   • 软件与硬件：软件公司估值被低估，但拥有优质数据集和实用用例的软件长期潜力较大，市场对其短期困境反应过度。

3. 市场参与者影响：

   • 短期化趋势：零售投资者、高频期权交易、被动ETF和量化策略加剧市场短期波动，降低长期溢价。
   • 零售投资者异质性：需区分长期与短期投资者，但零售市场的波动性对长期策略构成挑战。

4. 地区差异：

   • 亚洲：芯片公司是主要增长动力，零售和杠杆ETF参与度高，市场更关注动量。
   • 欧洲：数据中心相关材料（水泥、混凝土）企业增长显著，零售投资者参与度低，市场更稳定。

5. 估值框架：

   • 未来收益增长是核心，但需结合护城河（如数据集、用例）和外部环境（政策、地缘政治）。
   • 结构性增长溢价受短期投资者侵蚀，需重新评估溢价水平。

6. 结论：长期投资者需忽略短期噪音，关注高增长、高回报公司的长期价值，但需承受波动并明确“长期”的时间尺度。市场最终将基于资本回报率分化AI主题，活跃投资者有机会识别差异。