This year's return is 97%. HSBC Jintrust's Chen Ping: The AI cycle will last at least 10 years, does not recognize the AI bubble theory, TMT is still a buying point, optimistic about AI hardware, particularly optimistic about optical modules/optical communication

12 月 23 日，在本公司举办的第九届价值投资论坛上，汇丰晋信陈平分享了他对当前科技板块行情，特别是人工智能（AI）领域的观点与判断。

投资作业本课代表整理了要点如下：

1、我们认为当前市场氛围较好，展望中性偏乐观。沪深 300 目前大致回到估值中枢附近，风险补偿仍处于正值区间，具备吸引力。

以 TMT 为代表的成长股情况类似，估值在中枢估值低一点点附近，风险补偿也处于历史高位，在一倍标准差附近，仍可视为买点。

2、我们更看好成长股，尤其是 AI 为代表的成长股。看好的行业包括：AI、半导体、互联网、医药以及商业航天。

其中当前医药 (创新药）行情可能只是开始，未来空间更大。

3、总体看好 AI 硬件，最看好 “光”（光模块/光通信），其增速显著高于整体。

4、AI 应用方面，我们相对看好，但更倾向于大厂的 AI 应用。对于众多中小型互联网或计算机公司，其竞争力在 AI 时代可能存疑，需逐一审视。

5、AI 泡沫论，我们并不认同。当前收入虽不足以完全覆盖资本开支，但这是新兴产业发展初期的常态，常需超前投入。

6、我们倾向于认为 AI 会是相对来说是比较长的周期，至少是智能手机级别（十年），甚至可能是第四次工业革命级别（几十年）。

7、AI 核心标的，当前估值不高，未来几年仍处高增长阶段。

陈平，汇丰晋信基金经理，拥有 13 年证券从业经验，其中超过 10 年专注于科技行业投资管理。

2012 年他便深耕 TMT 领域，亲历了智能手机产业链的启动期，并完整穿越了多轮成长股周期，2015 年 7 月，他正式接手汇丰晋信科技先锋基金。

其职业履历还包括此前先后在南京证券研究所、国金证券研究所及汇丰晋信基金管理有限公司担任研究员职务。

陈平目前管理基金总规模为 5.79 亿元，旗下仅有 “汇丰晋信科技先锋股票” 一只产品。

该基金今年以来表现突出，收益率达 96.51%，在同类 969 只基金中排名第 14 位；近半年收益率也达到 87.05%。

近期虽市场有所波动，近三月收益率回落至 10.86%，但在同类 1040 只产品中依然位居第 55 名，保持了较强的相对竞争力。

该基金主要投资在科技类成长股。

关于后续操作思路，陈平在三季报中指出，市场在经历短期关税影响下跌又反弹创新高后，不少资产的估值吸 引力下降，但以核心 AI 成长股为代表的部分资产仍处在估值低成长快的阶段，我们仍相 对看好这类资产在更长维度的表现。

我们产品未来的操作思路仍是保持较高仓位，主要 投资于成长类行业中。成长类的行业中相对看好 AI 相关（硬件、应用）、电子（半导体、 消费电子）等。

以下是投资作业本课代表（微信 ID：touzizuoyeben）整理的精华内容，分享给大家：

沪深 300 回到估值中枢附近，风险补偿在正值区间，具备吸引力

大家好，下午好。我分享的题目是 “AI 进行时，科技仍是主线”。

总体来看，我们认为当前市场氛围较好，展望中性偏乐观。

我们先看一下市场当前所处的位置。

沪深 300 目前大致回到估值中枢附近，风险补偿仍处于正值区间，具备吸引力。

TMT 仍是买点

更具吸引力的是成长股，例如创业板指。其估值仍低于历史中枢，同时风险补偿位于正一倍标准差附近，历史上看，其风险补偿对买卖时点有较好的指示性，目前仍处于有吸引力的区间。

以 TMT 为代表的成长股情况类似，估值在中枢估值低一点点附近，风险补偿也处于历史高位，在一倍标准差附近，仍可视为买点。

医药板块同样，风险补偿也处于高位。市场在上涨后，估值回到中枢附近，而风险补偿仍具吸引力。

从 DCF 三要素看市场：业绩（分子）、无风险利率和风险偏好。

最新情况可简述如下：我们预计明年经济平稳，呈温和复苏态势，上市公司业绩整体平稳，分子端贡献小幅正向。

无风险利率方面，预计美国明年处于降息通道，大概率有两次降息；中国无风险利率预计总体平稳。

风险偏好方面，当前市场风险偏好较好。存款搬家、资金流入股市等现象正在持续缓慢发生，资金入市仍处早期阶段。预计风险偏好保持稳定。

综合以上因素，我们认为市场整体呈中性偏多格局。这是对大势的判断。

看好五个行业

具体到板块，我们更看好成长股，尤其是 AI 为代表的成长股。在经济增速平缓时，成长股凭借更快的业绩增速，凸显业绩优势，吸引资金关注。

因此，成长股兼具业绩与风险偏好优势。若叠加降息周期利率下行，其表现通常更佳。

我们相对更看好成长股。即：大势中性偏乐观，板块上侧重成长。

看好的行业包括：AI（稍后详谈）、半导体、互联网、医药以及商业航天。

半导体领域，中美半导体走势曾较同步，此后分化，费城半导体指数持续走强。约从今年起，中国半导体开始跟上，核心驱动力是 AI。

此前 AI 推升美国半导体，与中国关联不大；今年起，云端算力（如国产 GPU）、端侧半导体等带来新增需求，AI 驱动半导体进入上行周期，我们持续看好。国产化替代的长逻辑依然成立。

消费电子目前估值较低，AI 可能带来估值提升机会，无论是 AI 手机、AI PC 还是其他端侧设备。低估值叠加新机遇，可能形成估值与业绩的 “双击”。

互联网板块整体不贵，核心竞争力强，且拥有 AI 落地核心场景。中美核心互联网公司股价走势曾趋同，AI 出现后拉开差距。

AI 已为北美巨头带来贡献，目前也可见于中国互联网公司，例如广告效果提升推动增速高于行业。在 AI 驱动下，若估值较低，存在提升空间。其业绩也相对稳健。

创新药行情只是开始，未来空间更大

医药（创新药）我们同样看好，认为当前行情可能只是开始，未来空间更大。

商业航天并非因近期炒作而关注。我们已研究两年多，并有相关持仓。其未来空间广阔。

一个有利因素是，马斯克（SpaceX）已展示出可行模式和星链星座，商业模式跑通，我们处于追赶阶段。这与追逐尚未验证的领域不同。

例如，23 日上午长征火箭回收试验失败，但这很正常，新产业往往始于尝试。

看好 AI 硬件，最看好光

接下来重点讨论大家关心的 AI。今年 AI 板块表现强劲，翻倍个股众多。如何理解 AI 及后续展望？

今年 AI 已进入模型能力提升与应用落地相互促进的正循环。表现为 Token 使用量持续增长（中美巨头皆然），同时收入开始体现。例如，OpenAI 到年末的年化收入可能达 200 亿美元，其预期明年 500 亿、后年 1000 亿美元，呈现爆发式增长。

不限于 OpenAI，多家公司的 AI 相关收入也在快速提升。部分巨头虽未单独列示 AI 收入，但业务中已见效。AI 正进入收入正循环。

巨头持续加大 AI 资本开支。今年全球 AI 资本开支约 5000 亿美元，明年可能达 7000 亿。英伟达黄仁勋曾预测，2030 年规模可达 3-4 万亿美元。按此估算，未来几年复合增速可能接近 50%，即未来五年保持高成长。

在此高资本开支背景下，多个细分领域增速可能更快。

首先，在整个资本开支中，用于核心计算、通信等与 AI 紧密相关的部分的占比正变得越来越高。相对而言，用于基础设施建设（例如建造机房）的比重则越来越低。因此，这部分（核心计算与通信）的增速应当高于整体水平。

进一步看，在所有这些核心设备中，你会发现 GPU 的占比实际上反而在下降。这是为什么呢？因为 GPU 是能够遵循摩尔定律进行迭代的——摩尔定律是一个效应非常显著的规律，无论性能提升还是成本下降，其幅度都非常惊人。按照这一定律，约每 18 个月性能翻倍或成本减半，对吧？所以它的演进速度极快。

然而，其他大多数设备，我们可以将遵循摩尔定律的这部分归类为 “电子类” 产品，而其余更多是属于 “物理世界” 的实体部分。这些部件，无论是成本降低还是性能提升，其进步速度总体上相对较慢。正因如此，包括光模块、PCB、电源等在内的细分领域，其增速实际上会比整体资本开支的增速更快。

在这些领域中，我们相对最为看好的还是 “光”（光通信/光模块），其增长速度显著高于整体。

首先，举例来说，如果未来 ASIC 的占比提升，光的占比也会随之提升。因为通常 ASIC 的单芯片能力不及英伟达的 GPU，所以需要更多的连接来将这些芯片互连，以达成或接近英伟达 GPU 集群的性能。因此，ASIC 占比的提升会增加对光互连的需求。

正是如此，今年以来你会看到这些领域（光模块等）的股价表现一直很好，其背后实际上是基本面非常强劲。

光模块的需求持续上修，而当前仍处于较早阶段，技术进步持续不断，新技术持续迭代——每一次迭代都代表着新的机会。大家听到的很多三个字母的缩写，比如 CPO、LPO 等等，这些都是未来的技术方向。

AI 应用方兴未艾，但格局未知

AI 应用方面，我们相对看好，但更倾向于大厂的 AI 应用。

对于众多中小型互联网或计算机公司，其竞争力在 AI 时代可能存疑，需逐一审视。

AI 周期至少 10 年，不认可 AI 泡沫论

回应 AI 几个焦点问题。

首先，AI 泡沫论：我们不认同。当前收入虽不足以完全覆盖资本开支，但这是新兴产业发展初期的常态，常需超前投入。收入已在快速增长。现金流尚未到无法支持开支的阶段，且北美有多种金融工具可优化报表，使投资可持续。

其次，“资金循环” 质疑：整个经济体本就是资金循环。AI 发展初期参与主体较少，可能令人感觉像 “骗局”，但这属正常。随着发展，循环将不断扩大。

再次，AI Capex（资本支出）周期，现在狂投，是个周期的高峰，万物皆周期是对的，我们倾向于认为 AI 会是相对来说是比较长的周期，至少是智能手机级别（十年），甚至可能是第四次工业革命级别（几十年）。周期若长达五年以上，可视为成长，我们不太在意此问题。

然后，高 ROE 回归：光模块等环节当前净利率和 ROE（可达 50%-100%）很高。该产业有技术壁垒且持续进步，利好头部公司。

与许多内卷、盈利迅速回归的行业不同，这是海外主导、中国参与的市场，竞争格局较好，类似当初的苹果产业链——扩产时未明显过剩，盈利水平保持。

当前 AI 算力需求持续爆发，供给是有些跟不上需求，ROE 回归需要较长时间，可见未来盈利状况有望保持。

AI 核心标的估值仍低，明年 PE 可能不到 20 倍

随后，资金抱团：“抱团” 通常指个体理性导致群体非理性，推高估值至不合理水平。当前情况是，研究显示 AI 业绩好、估值便宜，资金买入属正常，尚未到群体非理性阶段。

核心标的估值仍低，明年 PE 可能不到 20 倍，谈不上严重抱团。对于新生事物，多空分歧正常，存在大量看空者在某种程度上是好事。

因为当下 20 倍 PE、预期未来两年复合增速 100% 的标的，决策相对容易；若市场一致看多至 100 倍 PE，决策难度反而更大。

AI 可能重构经济和就业格局

最后，AI 与失业：技术革新常伴随失业，如汽车替代马车夫。此次 AI 影响可能更广，因虚拟经济比重增加，而 AI 擅长沙盒领域。AI 替代程度取决于其能力，可能对就业产生明显影响，尤其可能导致更多结构性失业，短期内年轻人受影响或更显著。

长期看，AI 可能重构经济与就业格局。例如，呼叫中心岗位的成本将由替代它的 AI 算力成本定义，若算力成本极低，该岗位可能消失。

AI 还可能加剧贫富差距，若大量劳动被 AI 替代，而 AI 算力集中于大资本手中。

北美在 AI 投入和探索上领先，其容忍度也可能更高，我们可以观察其发展经验。

总结来说，我们依然看好 AI，尤其是核心标的。当前估值不高，未来几年仍处高增长阶段。

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