人工智能未來十大走勢?□本報記者餘世鵬基金經理的投資風格，很大程度上是個人從業路徑的演變結果在這方面，諾安基金新生代科技選手、諾安優選回報混合的基金經理張堃提供了頗具代表性的“樣本”和大多數行業研究員出身的基金經理不同，張堃是以策略分析師身份進入投研圈的這一背景，使張堃成為一位全市場選股選手不過，在多年投資經曆的打磨下，張堃的投資認知也在不斷更新，現在的他傾向于爆發性強的新興行業賽道，接下來我們就來聊聊關于人工智能未來十大走勢?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

人工智能未來十大走勢

□本報記者餘世鵬

基金經理的投資風格，很大程度上是個人從業路徑的演變結果。在這方面，諾安基金新生代科技選手、諾安優選回報混合的基金經理張堃提供了頗具代表性的“樣本”。和大多數行業研究員出身的基金經理不同，張堃是以策略分析師身份進入投研圈的。這一背景，使張堃成為一位全市場選股選手。不過，在多年投資經曆的打磨下，張堃的投資認知也在不斷更新，現在的他傾向于爆發性強的新興行業賽道。

策略分析背景是如何使他成為全市場選股選手的？在新興行業賽道中，他是如何相中“人工智能”“萬物互聯”這兩大領域的？針對這些問題，中國證券報記者近日與張堃進行了一場面對面的投資訪談。

解決兩大基礎問題

中國證券報：與很多基金經理不同，你是從策略分析師進入投研圈的，策略分析在投研體系中扮演怎樣的角色？

張堃：我有個比較形象的比喻：市場行情的起伏好比坐電梯，牛市的時候很多人往高處升。有人認為是靠俯卧撐上去的，有人認為是靠跑跳上去的，但實際上都是因為電梯升上去了，熊市則是電梯下來了。策略分析師的主要工作則是判斷“電梯”的升降方向，這是現代投資研究體系的基礎所在。

具體來看，策略分析所要解決的，是“行情識别”和“行業比價”兩大基礎問題。首先，分析師會通過把握宏觀經濟走勢和行業景氣度，以及不同行業的周期變化特征和在經濟中的所處位置，來預判未來一段時間内的行情趨勢。在此基礎上，再通過流動性和市場整體估值等因素，對各個闆塊的投資性價比做出判斷，并給出資産配置建議，如超配或低配等。

中國證券報：策略分析的依據有哪些市場指标？能否舉個具體例子？

張堃：策略研究的指标看似林林總總，但大體可歸結為“經濟”指标和“貨币”指标兩類。在現實經濟運行中，“經濟”指标會滞後于“貨币”指标，因此，策略研究對“貨币”指标的重視會高于“經濟”指标。最重要的貨币指标是美聯儲貨币政策，通脹水平、大宗商品價格等指标都是在此基礎上衍生出來的。

比如，我們在2020年疫情以來的這輪行情中就明顯看到，美聯儲在貨币寬松之後，股票的估值修複行情随之而至；當估值上升到一定階段時，宏觀經濟才開始複蘇，随後大宗商品價格開始走高，通脹擔憂随之而來。之後，流動性收緊預期就開始出現了。

中國證券報：策略分析師的從業背景，對你搭建投資框架有哪些影響？

張堃：早期時，我在券商和基金公司都做過策略分析師，宏觀經濟分析思維的确會對我後來的投資理念産生影響。

不難發現，策略分析的思路和管理基金組合是一緻的。最重要的一點是，策略分析師既要對不同賽道的投資性價比做出判斷，也要有明顯的前瞻性視野，一般能覆蓋到中短期行情區間。甚至，特别優秀的策略分析師的預判，能夠看到三年以上的長期趨勢。隻不過策略分析沒有深度到個股配置層面。

正因如此，與具體行業分析師相比，策略分析師天然就具有全局視野，即從宏觀趨勢和國際經濟大勢去把握投資方向，抓住時代大機遇。在一片肥沃的土地裡，隻要是健康的種子，都能結出豐碩的果實。那麼，在豐碩的果子裡挑個頭，難度自然就會小很多。

中國證券報：從策略分析師轉變到基金經理後，你對策略分析的認知有了哪些深化？

張堃：就投資而言，僅有自上而下的框架是不夠的。

策略分析師出身的投資者，天然會對市場波動有着高度敏銳性。相應的，由研究轉入投資時，自然會嘗試波段投資，依靠趨勢分析進行高抛低吸。我當時也嘗試過一段時間，但事後來看那種投資方式的效果并不理想。一方面，那種方式的投資難度很大，需要時刻關注盤面變化，時間投入成本很高；另一方面，在事後看來，宏觀趨勢的每一步都是清晰的。但站在當下，這種策略分析隻能把握住一個模糊大方向，由此做出的投資決策，勝率并不是最大的。

布局兩大科技賽道

中國證券報：高成長賽道近年來備受市場追捧，也是公募聚焦的主流賽道，你的布局主要聚焦哪些細分賽道？

張堃：近年來在經濟轉型升級背景下，國家在支持科技創新方面的力度不斷加大，特别是芯片、新能源、人工智能等賽道，成為重點鼓勵發展的行業。從行情切換來看，大資金追逐高确定性的成長賽道，特别是中小市值或腰部以下市值公司，會是未來一段時間内的主流投資趨勢。

在高成長賽道中，我最看好的是“人工智能”和“萬物互聯”賽道，目前的組合管理也聚焦這兩大領域。今年以來，這兩個賽道并不是最耀眼的闆塊，他們的主升浪還沒到來。但這類科技公司的最好投資時點，恰恰是在行業滲透率較低的時候，比如在2%到50%階段進行布局，能大概率捕捉到快速發展帶來的超額收益。

中國證券報：你認為這兩個賽道的大爆發何時到來？

張堃：行業滲透率的迅速上升，需要具備一定的必要條件。以人工智能行業為例，當以下三點要素齊頭并進時，可能就是人工智能行業爆發之時。類似于十幾年前的互聯網，這種爆發會極大改變各行各業的生态，其帶來的投資價值也是巨大的：

一是數據量要足夠大。人工智能要訓練出一套成熟的算法，就必須要提供足夠多的數據。比如，用AI來做圖像識别，要達到高精确度的話，機器學習的數據量要在幾百萬張圖片以上。從目前來看，我們已處于數字化環境中，無論是手機還是電腦，每天都能産生大量數據，且都有相對固定的場景（社交、購物、運動、休息等），因此數據量并不會構成人工智能的發展阻礙，但某些細分領域的數據，如健康管理等，需要進一步豐富。目前，已有相關公司運用這些數據進行個性化平台開發，以此給出針對性的商業解決方案，提升行業效率。

二是算力要繼續提高。在算力不足情況下，數據量一旦增大，計算機的顯存就不夠了。近年來，業内持續推出高速運轉的GPU運算芯片，這是一個很大的進步。随着算力逐漸提升，人工智能的數據訓練效率會越來越高。

三是深度學習算法水平提升。深度學習的理論基礎是在2004年前後提出來的，在這之前生物學界在算法領域的發展，大約已停滞了二三十年之久。深度算法的原理類似于人類大腦神經元，極大提高了機器的識别度，特别是對語言和圖像的識别能力，從此前的80%上限，提升到了90%層面上來。未來，算法領域的持續進步，将會成為人工智能産業爆發的關鍵一步。

中國證券報：截至目前，上述相關條件在中國的發展情況是怎樣的？哪個環節的投資趨勢較明朗？

張堃：截至目前，中國已經出現了若幹家平台型公司，他們在自家平台上對外開放數據，發展趨勢較明朗。未來能勝出的巨頭，有可能從目前的公司中誕生。

萬物互聯的産業鍊，從上遊到下遊的排序分别是傳感器、通信模組、數據平台。從投資來講，前端的傳感器或通信模組彈性較大，業績爆發性較強；但确定性最高的環節是數據平台，因為競争壁壘較高，且有着明顯的規模效應。

“上下驗證”提高投資勝算

張堃2014年5月加入諾安基金任基金經理助理，2015年8月正式開始管理組合，成為基金經理管理資金後，張堃開始朝着自下而上的路徑去完善投研框架。

中國證券報：2015年以來，A股市場曆經了新一輪的牛熊轉換。這樣的市場經曆對你有哪些影響？

張堃：入市以來，我經曆過A股兩輪大波動，一次是2015年下半年的單邊下跌，一次是2018年的金融去杠杆熊市。現在回過頭才發現，僅在牛市裡賺錢并不能證明一個投資框架的有效性。因此，在管理資金以後，我的研究逐漸往微觀基本面方向轉，逐漸形成自上而下和自下而上相結合的投資框架。

在我看來，策略分析所解決的是“趨勢”問題，基本面分析則是解決“價值”問題。兩者結合起來，在大趨勢中尋找價值窪地，則是投資所要解決的問題。因此，一個有把握的投資決策，不僅有着宏觀分析和微觀視角支撐，宏觀分析和微觀視角之間往往也是可以相互驗證的。

中國證券報：這種宏微觀相互驗證的思路，在平時調研中是如何展開求證的？

張堃：比如，從經濟方向和産業趨勢來看，某個行業具備很大的發展空間，同時，在公司調研上，又能看到公司訂單持續增加，公司季度業績增速持續走高，從而達到“上下一緻”，這基本上能判斷是一個值得投資的公司，這樣的投資也是高确定性的，勝算的把握比較大。

反之，如果宏觀分析沒能在微觀層面得到驗證，或者公司基本面缺乏明顯的産業景氣度支撐，就說明這不屬于大的行情機會，或者決策過程中還存在有待進一步廓清的盲區。

這時就需要進行決策複盤，究竟是産業趨勢分析的方向偏了，還是公司基本面沒研究透徹。比如，如果自下而上去看，一家公司的基本面很好，但在自上而下維度缺乏有效邏輯支撐，那這家公司的業績增長未必是可持續的，而僅僅是脈沖式的、階段性的，投資這樣的公司也必然是不省心的。

這樣的例子在市場上并不少見，發生于2014年前後的智能手機行情就是很好的例子。從2010年開始，智能手機大面積普及的趨勢已經慢慢出來，到2014年時我們就能看到，智能手機銷量在不斷增長，産業鍊的各家公司訂單持續創新高，最終在這個趨勢中走出一批大牛股。

中國證券報：你用“上下相互驗證”的思路找出“好公司”後，如何看到“好價格”？對個股估值因素如何理解？

張堃：的确，估值對投資效果的影響程度并不亞于業績。但估值的影響因素紛繁複雜，除了顯而易見的盈利增速外，商業模式、企業家精神、行業景氣度、産業鍊地位等因素，也需要綜合考慮。

具體來看，盈利增速對估值的影響是短期的，而行業景氣度、産業鍊地位等因素，則是長期估值的主要影響因素。我們在近幾年看到某食品飲料龍頭股，年業績增速在20%水平，但市場曾一度給到100倍的估值水平。很大程度上，這主要是得益于該公司的渠道話語權和行業地位。像人工智能、大數據等新興行業，不少缺乏利潤的企業都有着高達幾百倍的估值，也是從其未來發展趨勢和行業景氣度而來的。

本文源自中國證券報

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