大爆发！最新解读来了

【导读】AI大爆发！大爆读基金经理最新解读来了

中国基金报记者 张燕北 孙晓辉

近期，发最AI应用端消息不断，新解抚顺市某某路桥科技售后客服中心引发市场广泛关注。大爆读

首先，发最美股公司AppLovinOpen三季报亮眼，新解在短时间内实现令人瞩目的大爆读股价飞跃；其次，AI准备发布一款能够独立执行任务的发最AI智能体（AI agent），项目代号为“操作员”（Operator）。新解OpenAI计划在明年1月份将其作为研究预览版和开发者工具，大爆读首次向公众亮相。发最日前在百度世界2024大会现场，新解百度创始人李彦宏更是大爆读表示，AI应用时代真的发最来了。

AI应用的新解关注度提升也引发国内AI应用公司股价走强。比如，中科金财5天4板，酷特智能、立方数科20CM涨停，三六零、蓝色光标、昆仑万维、万兴科技等涨幅靠前。

本轮AI应用端爆发主要支撑逻辑是什么？行情是否有可持续性？哪些细分领域更值得关注？

为此，中国基金报记者采访了：

嘉实基金大科技研究总监 王贵重

国泰智享科技基金经理 于腾达

平安基金基金经理 林清源

上银基金权益投研部基金经理 陈博

格林伯锐灵活配置基金经理 宋宾煌

上述基金经理认为，本轮AI应用爆发是产业趋势必然规律，不是单纯的技术炒作。技术进步、市场需求，以及政策支持成为主要支撑因素。

大家普遍看好AI应用端行情的持续性。在他们看来，当前AI应用仍处于起步阶段，未来或许呈螺旋式发展，但趋势大概率向上。中长期来看，一旦AI应用的业绩释放，板块公司有望迎来戴维斯双击。

对于AI应用的布局，不少基金经理聚焦端侧硬件、抚顺市某某路桥科技售后客服中心最前沿大模型能力公司及细分应用龙头。

本轮AI应用行情爆发

是产业趋势必然规律

中国基金报记者：您怎么看本轮AI应用端行情的爆发？主要支撑逻辑是什么？

王贵重：科技创新是发展新质生产力的核心要素，是构建现代化产业体系的主引擎之一，其战略意义和重要程度不言而喻。其中，人工智能是把握新质生产力的关键要素之一。投资AI的逻辑清晰且确定，因为人工智能确实能够提升效率，创造价值，并且为投资人带来回报。我们要做的就是从中挖掘优秀公司、分享它们成长的回报。

于腾达：过去2年时间，行业应用逐步崭露头角，产业赋能的节奏从大B（全球龙头企业）到小B（中小企业）再到消费者。从最早微软等龙头的财报，可以看到AI赋能公司本身的高个位数增长；超过一半的500强用户使用他们的AI产品，copliot用户持续高增长。而现在越来越多产品走进我们的视野和生活，包括Kimi、豆包等大模型产品和AI眼镜、耳机等实用产品。

林清源：这波AI应用的爆发，背后是产业趋势的必然规律，而不是单纯的技术炒作。AI，特别是大模型技术，已进入落地阶段，比如智能客服、办公自动化等。主要支撑逻辑是国产大模型已具备和国际领先技术竞争的能力，近一年来国产大模型的进步非常显著。这些大模型在自然语言处理、图像生成等方面都有了显著突破，能支持各类应用场景。

陈博：本轮AI应用端行情爆发是顺应产业趋势、意料之中的。去年是AI硬件军备赛，今年随着大模型能力提升，AI的发展已初具实用价值，各类AI相关的应用层出不穷。当前，教育、办公、广告营销、电商等细分领域都有相应的AI产品或APP出现，实实创造了更多供给或激发了更多需求。

总结来看，本轮AI应用端行情爆发主要的支撑逻辑有三点：一是技术进步，算法优化、模型改进使得应用更加智能高效；二是市场需求，各行业的数字化转型对于智能化应用渴望强烈，如办公、广告营销领域；三是政策支持，无论美国还是我国，都有国家层面对AI产业创新的鼓励支持。以上这些因素共同促进了AI产业的发展以及应用的繁荣。

宋宾煌：本轮AI应用行情由海外公司业绩超预期引起，可以被认为是AI大模型技术经历数年发展后在应用端规模变现的起点，国内投资者将A股同类型公司进行对标映射，认为国内公司未来也极有可能出现类似业绩大爆发的情况，由此引发本轮行情。AI应用公司业绩爆发是市场期待已久的一个重要时间点，一旦业绩释放被验证，市场对于AI技术应用空间的展望和相关公司的估值将有望达到新的高度。

行情具备可持续性基础

中国基金报记者：行情是否具有可持续性？板块基本面和估值水平如何？

于腾达：AI赋予了科技巨大的成长空间，某美股芯片龙头两年时间股价上涨十倍，成为全球市值最大的公司，这说明AI已经是巨大的产业趋势和浪潮，是产业趋势也是核心竞争力的体现。对于一个产业来讲，这种日新月异的巨大变化带来的产业趋势一旦形成，会是一个5年至10年的长期趋势。在科技板块中，不同公司的发展阶段和资产特性决定了我们需要关注的财务指标。例如，早期阶段的公司应关注市销率（PS），资产较重的公司则要看市净率（PB）。随着三季度许多公司已经发布了利润数据，我们应重点分析市盈率（PE）。

回顾过去5-10年，尽管经历了一段时间上涨，科技板块的整体估值仍处于比较合理的位置。如果这一轮经济复苏和创新力度较大，估值有望回升至历史高位甚至更高，市场行情的强度和持续性将更加值得期待。

林清源：从可持续性来看，这波行情具备基础。2024年，很多牛股和AI算力相关，比如光模块龙头公司等，这些硬件公司在产业早期阶段是最大受益者。随着AI应用深入，硬件的需求会持续增长。展望2025年，消费端可能会涌现出更多的牛股。不过，板块估值上看，硬件的估值大致处于历史中枢，但计算机板块公司估值已经偏高，风险值得关注。因此，尽管前景看好，但也要注意可能的估值压力。

陈博：看好AI应用端行情的持续性，或许呈螺旋式，但趋势大概率是向上的。资本市场的钱具备敏锐性，AI产业的发展毋庸置疑是未来最具革命性的产业趋势之一，这个赛道或将有“聪明钱”的持续涌入。

关于板块基本面和估值，目前还处于AI应用真正爆发的前夕，资本支出处于快速增长阶段，收入兑现仍需时间，当前大部分应用公司的基本面还主要由传统主业贡献。AI赋能的想象空间很大，未来可能的收入体量尚未体现在当下股价中，我们认为大多公司当前的估值水平比较合理。

宋宾煌：目前来看，国内AI应用相关公司多处在计算机和传媒行业，目前估值处于过去10年历史中低位置，尤其计算机板块，处于25%分位数左右。叠加近期美国降息周期开启，成长股的估值有望持续得到提升，因此中长期来看，一旦AI应用的业绩释放，这些板块的公司有望迎来戴维斯双击，行情也有望延续。

王贵重：在市场预期普遍上修之后，更要关注盈利的兑现可能。我们始终认为企业的价值创造是投资收益的主要来源，AI行情能否持续取决于能否真正地实现价值创造。

结合对科技行业中观与微观层面的持续跟踪和深入研究，未来结构性机会或将越来越多。从微观层面看，伴随行业出清和竞争优化，企业盈利有望逐步恢复，未来市场有望趋于向好。

当前AI应用仍处起步阶段

中国基金报记者：从国内产业发展周期来看，当前AI应用处于什么阶段？未来的发展空间和前景如何？

王贵重：科技投资是名副其实“难而正确”的“长坡厚雪”，中长期投资价值称得上“星辰大海”。新一轮科技创新周期我们认为是AIOT引领，即以人工智能为核心的软硬件。随着Open AI和GPT 4的面世，AI从弱人工智能向强人工智能迈进，未来随着大模型成本的不断下降，AI将和万物结合，所有跟信息技术相关的领域都会迎来一定程度的重塑。

于腾达：科技板块的复苏，我们认为并非只是补库存周期的力量，更关键的是创新要素。很多板块都表现出明显的周期性，例如化工和有色金属等，但真正让科技稀缺的原因在于创新。AI正是使科技板块投资价值凸显的重要原因，这是其他板块不具备的。AI已经切实影响到国内外上市公司的经营。美股上市企业中已有部分AI相关企业开始盈利，国内已有部分算力相关公司的盈利速度在高速提升。

同时，科技板块的范围也足够广阔，在AI之外半导体行业也充满了投资机会。这一行业虽然在过去两年中经历了去库存和价格战，但在今年已看到转机的曙光。叠加宏观经济环境温和复苏，部分环节出现涨价，我们认为半导体行业的供需格局正在好转，也更有利于挖掘到有价值的投资标的。

宋宾煌：从国内产业发展周期看，当前AI应用仍处于起步阶段，很多公司过去两年已经做了大量业务尝试，也发布了不少AI相关的新应用产品，但利润尚未规模体现在财务报表中。展望未来，中国在本轮AI应用周期中具有较强竞争优势和发展空间：供给端，国产半导体的持续突破以及丰富的ICT基础资源可确保算力的低价和可控，过去数字经济的发展则使数据生产与数据流通出现极大加速，这为AI应用爆发打下良好基础。需求端，大模型/生成式人工智能技术的出现使新兴需求开辟出现无限可能，国内具有丰富的应用场景和巨大用户规模，这些都是AI新应用模式快速跑通的必备条件。在未来，所有数字化行业的市场空间都有望通过AI技术得到升级和扩展。

陈博：国内的AI应用处于爆发前夕，尤其今年以来国内出现了很多现象级的AI产品，如月之暗面的长文本助手kimi、快手的文生视频模型可灵、minimax的文生视频产品海螺AI等。我们有全世界最庞大的产品工程师群体，B端和C端的市场空间很大，AI应用在国内有非常好的土壤。

agent是AI应用最主流形态

中国基金报记者：李彦宏表示，智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来爆发点。对此您怎么看？

林清源：这是行业的主流观点，智能体（AI agent）的核心是大语言模型、记忆、任务规划和工具使用的结合，具备自主性和自动化。与传统AI Copilot不同，AI Agent不仅是辅助工具，还能独立完成任务，推动脑力劳动自动化。著名AI科学家李飞飞在CES提出，AI Agent将取代人类的“任务”而非“工作”，改变工作方式。但AI agent落地需要结合不同场景，我们期待明年在更多行业看到智能体的爆发。

陈博：非常认同这一判断，从最近的一些产品发布可以看到智能体也就是agent对于AI应用的融合令人耳目一新。从anthropic发布的computer use，到近期智谱发布的phone use—auto-GLM，我们会发现这些正是我们想要AI帮我们做的。我们直接给智能体下达命令，他就会调用我们电脑里或者手机里的文件信息帮我们完成填写表格或者订一张机票类似的任务。尽管使用体验还有很大提升空间，但AI的智能化得到了具象化体现。

宋宾煌：人工智能、大模型这种有变革性的技术一定不会仅仅用在聊天交互以及更快地生成图片音视频等微观环节，它一定会在更大更宏观的领域发挥作用，对经济生产乃至人类生活习惯产生巨大的影响，大概率所有行业都会与人工智能融合，并受益于人工智能带来的效率提升，甚至产生新的行业，通用一点的叫法就是智能体，从目前来看，较大的终端包括自动驾驶汽车，人形机器人等，小一点有类似的智能眼镜，AIPC等消费电子终端。

王贵重：如果说科技是人类对美好生活的向往，那AI就是人类对美好生活的终极向往，人工智能的应用即为着更美好地生活和更高效率地工作。我们无法准确地预测未来，但我们能够知道供给要匹配需求的方向，无疑人工智能属于最正确的方向之一。通过人工智能来提升生产力，也与新质生产力的发展要求相契合。人工智能的核心还是模型基础能力水平，若模型能力有所突破，后面的应用仍值得期待，曾经被互联网改变的行业有望再一次被AI改变。

当前AI应用仍面临挑战

中国基金报记者：当前AI应用面临的主要机遇和挑战分别是什么？

林清源：挑战主要是算力，监管和落地效果，AI应用面临的挑战中，算力方面的最大难题是显卡短缺。高性能计算需求不断增长，而全球半导体供应链紧张，使得显卡供不应求，导致成本上升，限制了很多公司和研发机构的技术发展。

监管方面，随着AI技术的迅速发展，相关法律和政策仍未完全跟上，特别是跨境数据流动和隐私保护的问题。这可能会让企业在不同市场应用时面临合规风险，增加不确定性。

落地效果方面，很多行业的AI应用仍在试验阶段，缺乏标准化和普遍适配的解决方案。而且，数据的质量和整合问题也影响了AI的效果，特别是在医疗、金融等领域，数据孤岛现象仍然存在。

陈博：我们认为AI应用在很多行业有很好的应用场景，比如医疗健康领域，AI可以辅助医生进行疾病诊断，通过对大量医疗影像数据的分析，帮助医生更准确地识别疾病；比如交通运输领域，自动驾驶是AI应用的重要方向，能够提高交通安全性、减少交通事故。但是我们认为AI应用也存在很多挑战，比如数据的安全使用、对个人的隐私保护，此外，短期对于就业的影响、涉及的伦理道德问题也值得关注。

王贵重：科技股的投资大都有波动大、主题性的特点，同时具有全球性、普世性，而科技投资除了受技术创新突破、产业应用发展等因素影响，还会受到除此之外很多其他因素影响。此外我国的科技发展和美国有客观差距，这导致盈利的兑现往往不如美国同类型企业，所以大家在投资的过程难免对估值和节奏有一定的困惑。

宋宾煌：从去年年初开始，以openai chatgpt为代表的大模型应用持续引发关注。也有多个厂家大模型发布和升级，持续展现出更加强悍的智能化水平和更加广泛的适用模态，比如处理内容的形式从纯文字走向图片、音频、视频等。目前AI应用的挑战主要在技术能力的研发和与应用场景的融合。目前大模型相关的“严肃”应用不多，更多还是聊天交互，文档总结、草稿生成等，一方面是大模型的能力有待提升，二是应用收费模式不清晰。但好的一点是一些较为成功的商业模式冒了出来，证明技术能力和应用场景的难点正在被慢慢攻克，一旦示范性案例被验证可以批量复制，更多的场景应用有望迎来爆发奇点。

聚焦端侧硬件、最前沿大模型能力公司及细分应用龙头

中国基金报记者：对于AI应用领域的布局，您的主要投资策略是怎样的？更看好哪些细分方向？

林清源：聚焦于端侧硬件，尤其是AI眼镜和AI耳机，这些设备将提升用户体验并占据未来智能硬件市场的核心地位。此外，游戏行业也是重要方向，尤其是能够早期利用AI技术的公司，AI能显著提升游戏互动性和用户体验，推动内容创新。

陈博：未来的AI应用想象空间巨大，当下可以期待的是AI工具对于各细分领域生产力的提升，我的投资策略主要是寻找最具前沿大模型能力的公司，以及最需要提升效率的细分应用领域龙头公司，比如办公、客服、教育等。

于腾达：相信经过一段时间，会有越来越多的产品和应用走进我们的视野，而我们投资的重心也会从“算力”向挖掘“应用”迈进。

宋宾煌：AI投资环节主要有三类：算力，算法与数据，应用和模式。应用方面，提供AI能力作为生产力工具需要消耗海量算力，部署成本较高，用户需具备较强支付意愿与支付能力。如toC型应用具备转移成本、toB型应用显著降本增效型应用，但要小心被颠覆性创新破坏前景的应用。在这方面关注重点是AI应用公司的收费能力。

编辑：舰长

审核：木鱼

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