中欧电子信息产业沪港深股票A(004616) - 基金投资策略和运作

TMT板块中，AI依然是当前最核心的投资主线。（1）市场对海外算力关注度最高。我们重点聚焦产业链中竞争格局清晰、卡位优势明显的企业，优先选择国内竞争对手较少或产业链布局较完整的公司，并依据估值水平进行了部分调整。（2）中美科技竞争背景下，美国政策带来供应链不稳定，我们增加了国产算力相关行业的配置。（3）大模型领域，我们认为国内优质互联网公司在技术积累、流量入口和研发投入等方面优势显著，更有可能在大模型及C端应用场景中实现突破。（4）B端应用方面，尽管存在大模型对传统软件替代的担忧，但考虑到国内企业客户对数据隐私的敏感性、对定制化服务的高要求以及决策流程的复杂性，部分功能深入、覆盖业务环节多的专业软件仍难以被简单替代。因此我们继续持有部分经营趋势向好的B端软件企业。  7月政治局会议提到，经济工作下半年着力于“稳”，努力完成全年经济社会发展目标任务，即GDP增长5%左右。考虑到上半年国内GDP同比增长5.3%，即便下半年经济存在一定放缓压力，全年目标的达成仍具备较高确定性，从基本面上为资本市场营造了稳定预期。同时会议指出，“要增强国内资本市场的吸引力和包容性，巩固资本市场回稳向好势头”，显示出决策层对巩固市场信心的决心。资本市场回暖，推动证券行业基本面改善，有助于后续金融科技投入力度加大，因此我们增加了证券IT相关行业配置。  此外，中美科技竞争是不变的主题，关键领域的自主可控是必然趋势，我们组合中增加配置了相关“卡脖子”的子行业，包括半导体设备、基础软件等。

今年一季度DeepSeek通过模型架构和工程化创新，在提升大模型能力同时大大降低了成本，让市场对国内大模型充满信心。但是二季度开始由于美国关税不确定性，海外芯片供应链扰动以及DeepSeek模型迭代速度低于预期，市场对国内大模型能力和AI进展有所担忧，但是我们认为国内大模型迭代速度并没有放缓，不是只有DeepSeek，互联网优质企业以及其他的大模型公司仍然在快速迭代。同时海外AI应用落地速度加快，部分领域ARR快速提升，包括chatbox、编程、广告营销、辅助办公等；国内AI应用包括图像视频、泛ERP、辅助办公等领域也在迭代和落地中。  AI仍然是我们重点配置的领域：（1）大模型是AI竞争的核心，我们重点考虑的是大模型团队和迭代能力，算力获取能力以及变现场景，我们认为互联网优质企业综合上最有优势。（2）应用端，我们结合现有的大模型能力的突破点、数据资源、客户付费能力来考虑，C端客户对AI+图像视频的接受度和付费能力都更强；B端领域客户对数据更为敏感，深入客户业务流程的应用公司会有数据和业务理解优势。（3）算力，海外算力需求还在快速成长，我们配置上更多的是技术迭代方向/国内竞争对手相对较少的环节；另一方面，国产算力从中长期看仍是明确方向。  除AI外，游戏行业今年的爆品相对较少，市场竞争相对缓和，我们认为有新产品的游戏公司会有机会。此外，国产化是中长期的明确方向，部分环节二三季度开始逐步兑现，这个是有较大市场预期差的领域。

DeepSeek发布V3和R1大模型是今年一季度国内科技最大的变化之一，通过优秀的模型架构设计和工程化能力，大大提升了基座大模型的性能，降低了成本，对应用和端侧的影响大。  如果参照海外在GPT4之后相关应用落地的情况：（1）2C端，除了Chatbox、代码、AI搜索外，带有辅助性质的办公类与图像视频类AI应用用户留存相对较好，娱乐为主的AI产品波动较大；（2）2B端，营销、HR与数据挖掘应用相关的AI产品落地较快。不过从落地的节奏看，海外2B端应用中除个别原生AI产品外，AI赋能为主的产品从绝对值角度不大，纯AI部分占相关公司收入比重不大，更多还是关注产品的价值和壁垒。  所以我们对AI相关机会的配置思路：（1）在大模型方面，DeepSeek给了很多工程化技术的启发，大模型对人才、资金、数据要求高。而互联网龙头的投入力度大，未来在大模型以及之上的应用取得突破可能性大。（2）从AI应用角度看，DeepSeek开源之后，其他大模型厂商也有跟进开源。伴随基座大模型能力平权之后，更多要关注AI应用产品的生态粘性和数据壁垒。2B垂直行业数据相对封闭，比较有利于垂直应用机会。同时由于AI产品处于早期打磨阶段，收入成本比可以清晰量化的产品有机会更快落地，比如可以直接带来收入增量的营销类应用。  此外，我们认为国内财政政策持续发力，经济逐步恢复，政府端的需求可能改善，国产化的趋势不会改变，所以我们组合上也配置了相关的政府端和国产化机会。

2024年上半年国内经济缓慢复苏，国家通过特别国债等进行财政刺激，但是整体恢复速度较慢，多数行业增长较慢。市场对业绩的确定性要求高，更偏好算力、高股息等资产，而其他TMT板块因为市场担忧经济后周期影响表现较差。相比于市场，我们对经济复苏的判断更为乐观，所以上半年组合配置相对较多的是（1）消费类零部件和消费类半导体。行业阶段下行，AI可能带来边际变化的硬件，包括消费电子和半导体。一方面考虑AI潜在赋能带来的需求改善；另一方面是消费类电子零部件和半导体去库较早，库存较低。（2）主要子行业的优质公司。考虑到分母端下行，商业模式好的行业优质公司长期竞争力加强，长期价值变大。  2024年下半年政府进一步明确2024年的经济目标不变，并且政治局会议对货币政策和财政政策的表态更为积极，央行等金融三部委新闻发布会也显著提振市场信心。考虑到积极政策带来潜在经济改善和市场风险偏好提升，我们在组合配置上调整，（1）增加部分政府端化债相关的子行业，主要考虑相关子行业可能受益财政支出增加和化债带来的回款改善。（2）增加AI软硬件配置。海外除了C端应用外，B端AI应用逐步落地，包括知识库、编程、广告、营销、办公辅助等领域。伴随国内大模型能力逐步提升，国内应用也会逐步改善体验，相关领域落地的可能性变大。

前三季度国内经济恢复速度偏慢，二季度国内GDP增长4.7%，有所放缓，较快增长的行业并不多。从TMT板块半年报看，增长相对较快的子行业主要是算力、半导体和部分消费电子等，算力包括光模块、PCB等，受益于AI需求；而半导体内增速相对快的是消费电子相关的数字芯片和存储芯片。  从市场表现看，9月政治局会议，以及央行、金融监管总局、证监会三部委新闻发布会都提升了市场信心，三季度TMT整体表现都还可以。细分子行业上，金融IT对市场情绪变化敏感，表现更好些；同时创业板、科创板的个股也表现更好些。  相比二季度，三季度我们在组合配置上调整如下：（1）增加了部分计算机个股的配置比例。政治局会议强调了财政政策逆周期调节，部分计算机子领域受财政支出影响大，我们预计需求可能恢复，所以增加了相关的配置。（2）电子板块内，消费电子相关的IC设计、电子零部件需求边际走弱，子板块内基本面开始分化，我们对相应的个股配置做了调整。  从未来半年的增速看，算力相关或仍是增长较快的子领域；部分半导体子领域因为基数和补库需求，增长也可能会较快。从潜在的拐点机会看，部分对财政支出、资本市场敏感的计算机子领域可能会有收入端改善的机会。此外，我们认为政府多次强调加大财政货币政策逆周期调节，有助于提升市场中长期信心，对于部分中长期需求确定的子行业优质公司有估值修复的机会。

今年一季度TMT板块基本延续去年四季度趋势，表现较好的还是短期确定性高的子领域，包括光模块算力板块以及运营商等。此外就是AI视频应用以及低空经济等主题。  进入二季度后，市场关注度有所扩散，其中表现相对较好的是：（1）消费电子，尤其是智能手机相关公司。（2）半导体，尤其是IoT和存储相关的设计公司。IoT属于半导体里最早去库的子领域，去年底开始不同程度地补库，同时个别上市公司的份额提升。AI带动HBM等存储需求增长迅猛，相关领域的优质厂商收缩低端产品线，外溢带动其他利基型存储产品改善，同时部分存储公司也有补库和份额提升因素。  此前我们对经济恢复速度较市场偏乐观，主要考虑的是分母端长期下行机会，所以更多考虑商业模式较好的子行业，较多配置相关领域的龙头白马。但实际上宏观经济恢复的速度偏慢，我们对分子端波动估计不足，市场对短期业绩确定性要求高，所以我们的组合表现不及预期。在二季度组合调整中，配置更加均衡，增配了部分业绩趋势较为明确的子行业，包括消费电子、半导体等。

TMT板块一季度基本上还是延续去年四季度的趋势，一类是确定性强的资产，包括光模块等算力板块，以及运营商、出版等高股息板块。一类是主题，包括影视相关的部分AI应用，以及飞行汽车等。而其他板块表现不及预期，核心还是市场担忧经济弱复苏的大背景下，TMT板块的基本面压力，同时一季度的流动性冲击又放大了板块的下跌幅度。    我们一季度加大了确定性资产的配置，但组合表现不佳。一方面，我们较多考虑分母因素，分母中枢下降，对长期资产都比较有利，包括可看长的高股息和白马股，我们配置的白马股比例较大，但是市场对短期的权重更大，短期基本面一般的白马股表现不好。另一方面，组合里部分中小市值个股受到一季度的流动性冲击较大。    TMT板块对宏观经济敏感，部分是后周期，今年压力可能加大。但是我们认为今年可以寻找的机会可能会比去年多：（1）部分领域，典型的是消费电子相关，过去两年经过去库存之后，收入端的基数较低，更重要的是盈利能力伴随格局改善和产能利用率提升，利润的弹性可能更大。（2）AI在经过去年文本大模型的多次迭代和应用打磨过后，我们认为今年文本大模型相关的应用逐步会开始兑现；而图片、视频以及多模态大模型今年或将会有突破带来的主题机会。（3）市场对宏观经济仍持观望态度，但我们认为经济处于复苏趋势中，之前很多优质公司因为市场对中长期的悲观有较大的折价，后面改善的空间更大。同时考虑到分母中长期中枢下移，实际上对这类优质的公司影响更为正面。

去年初我们对2023年的经济判断是弱复苏，所以年初的配置思路主要是两个角度：（1）看短期韧性，要么是资金能力强，要么是大市场小份额；（2）长久期资产，既包括商业模式较好的云计算等资产，也包括AI、国产化、数据要素等主题资产。  在市场最关注的AI部分，我们主要配置的是部分应用公司，而算力部分配置不多，有所不足。对于算力部分，主要还是因为我们的理解不够到位。对于通用大模型部分，我们认为A股公司在人才、资金等资源禀赋上尚需进一步提升，所以并没有配置。对于应用部分我们相对理性，更强调的是应用公司的卡位优势、资源投入、AI助力之后的附加值提升；而部分应用借助AI赋能后，比如创意类应用，虽然降低了成本和门槛，但可能导致行业格局更不稳定，现有的公司或许未必最后还能胜出。  年中我们进行了一些调整，虽然经济恢复比预期慢，不少子行业短期低于预期的风险加大，但是结合年中政治局会议，我们认为经济恢复的大趋势没有改变，从长期价值角度看，结合商业模式，用时间换空间，增加了部分港股仓位。但是我们对宏观政策落地的把握不足，对市场的理解不够完整，去年下半年市场更加集中于两种资产，一种是以运营商为代表的股息类资产，追求确定性；一种是主题机会。我们认为这种情况部分还是因为市场对中长期信心不足，但我们认为经济恢复的趋势并没有变化，还是更多从长期价值角度去思考。

从这轮的经济周期角度看，我们认为国内经济已经处于低位，后续见底回升概率较大。短期的恢复斜率可能不太确定，从大的思路角度考虑两类机会，（1）经济恢复初期，有政策资金，尤其是中央资金，支持的领域恢复斜率会更快。TMT内关联度相对大的是国产化相关的子行业，但是目前可能还没有相关政策。（2）用时间换空间，这个思路主要是两类，一类聚焦可看长期成长性的公司；一类聚焦于可能会受益这波技术浪潮的公司，包括AI、数据要素等。    从短期基本面角度看，我们认为TMT内部可以实现表观高增长的主要还是低基数，比如传媒内的院线、电影内容等相关公司；以及消费电子相关的零部件半导体公司。但其低基数带来的高增长属于一次性，不是投资的核心，我们认为大机会还是需要看后续的成长性，可能的机会比如MR。    我们更多还是从长周期角度去看，寻找时间换空间的机会。从长期成长性和商业模式的角度看，TMT板块内部有机会的更多是互联网和类消费的软件白马公司。而从潜在爆发力的角度看，现在已经有机会的是AI和数据要素，后者受政策影响更大一些，AI相关的相对更值得关注。    AI大模型方面，我们一直分几个维度去学习和思考，一个是算力，一个是大模型，一个是应用。算力部分市场分析研究配置相对比较充分，其中市场主要的量化相关依据是从芯片供给侧角度去思考，有比较好的预测依据，风险是市场的预期相对比较充分，如果没有在一季度及时配置，之后就会很被动。    从大模型角度看，通用大模型部分，我们认为巨头或者顶尖创业公司成功的概率较大。A股相关公司做大模型的机会可能在于部分的垂直领域，背后的原因主要是（1）垂直领域数据相对私有，公共资源获取难度大。（2）站在当下，需要的输入资源相对有限，解决问题带来的价值量较大。换言之，针对这一垂直领域需要的模型未必是千亿参数，开源模型的调优或模型的门槛不是那么高，做出来之后带来的价值足够覆盖成本。（3）和用户有比较好的粘性，提供模型和应用一体化的解决方案。这类机会更多是2B类型，或者有明显资源优势（数据和客户群）的个别2C领域，所以我们认为2B的机会的确定性更强，尤其是垂直模型上的应用机会；同时考虑价值角度，我们认为类似自动驾驶、金融、半导体设计、医药研发等付费能力更强的领域，落地机会更大。    从应用角度看，2B应用落地确定性高，除了结合上文的垂直模型，背后是国内B端甲方，对私有数据安全以及定制化的需求更多，之前的SaaS中美对比就可以得出相似结论，所以2B公司如果能利用好AI大模型，很容易增加一个潜力很大的价值点。不针对特定行业应用，而是从更大的用户群角度来看，海外目前AI应用较多的包括对话、角色、网页、代码、办公、教育、图像视频相关，这些都有可能是很大的机会点。如果从落地节奏、空间、确定性角度看，我们认为最大空间的产品应该是高频和效率（不单纯是工具，而是帮你工作，提高工作效率）相关。进一步从A股公司角度看，相关度较大的是办公和教育，但是现在由于国内大模型能力限制，国内效果不出众，但是办公相关的功能点较多，不需要大模型很高的整体能力，有些功能点要求的能力相对较低，落地的节奏可能更快。

年初我们预测今年虽然绝大多数行业会逐步复苏，但速度不会太快，所以配置思路上主要还是考虑韧性和长期趋势，相比之前的调整不多。    一季度多数TMT子行业都有不错的表现，所以虽然我们组合调整不大，但是收益尚可。一季度的机会主要是AI的各个环节以及数据要素，我们持仓中部分个股也有所表现。二季度市场相对更加聚焦，一个是算力中的服务器和光模块；另一个是传媒中的游戏和出版子行业。而我们做的相对欠缺，在相关领域的配置较少。    就AI部分，我们之前的研究经历更多集中于大模型和应用部分，对底层算力部分相关的研究跟踪不够到位，低估了可能的爆发力，而过度在意长期的不确定性。在错过最好配置时机之后，我们处于较为被动的处境，我们也进行了深刻反思。我们认为光模块中期逻辑更好、市场也有很充分的反应，但综合考虑潜在的技术路径风险、受益弹性以及估值，我们认为服务器板块可能相对更好。    从二季度市场表现而言，传媒板块表现很好，我们配置比例也比较少，主要还是因为我们对行业的理解有待加深。传媒板块的短期政策有边际改善，并且AI对传媒板块部分领域的影响短期就可以看到边际改善，比如创意阶段的成本降低等。但是长期看，我们认为行业政策不确定，并且成本逻辑不是一个长期逻辑。    就大模型领域，我们仍然认为A股公司在通用大模型方面的机会可能不会很大；个别领域可能因为资质/客户个性化需求/数据等因素，个别公司会有垂直领域大模型的机会。而应用端我们认为需要具备几个基本前提才有机会，包括（1）已有的卡位优势，包括不局限于产品复杂度；流量入口，有较多的用户群基础；客户粘性；行业深度理解。（2）充足的资金和人才投入，才能避免被大模型厂商轻松颠覆，守住卡位优势。（3）更好的是能借助AI赋能，转换为生产力工具，给客户带来更多的附加值，提高产品天花板，而不是借助AI来实现厂商内部的降本。

1月后绝大多数行业逐步正常化，后面核心看需求。从需求端看，海外尤其欧美的需求向下的可能性较大；而国内的需求端复苏可能也不会很强劲。除了之前受到疫情扰动、需求压抑大的个别行业可能复苏幅度较大，大多数行业目前更多是边际改善，一季度估计看不到太大的弹性。配置上我们维持之前的思路：（1）韧性强的部分子行业，一种是客户购买能力相对强的子行业，一种是大蛋糕小份额的子行业。（2）符合大的政策支持和技术发展方向的行业，包括云计算、科技自强相关的领域。另外我们也很关注两个领域：一个是人工智能。人工智能的方向包括大模型和AI+应用。大模型部分，不管是人才还是资金都是巨大的投入，最后胜出的可能是现有的巨头，或者是有顶尖人才、同时有强大资金支持的创业企业。所以我们更多考虑应用端的机会，大多数的厂商都很积极拥抱AI，我们相对关注三点：（1）有卡位优势的公司才有和大厂真正合作的机会。没有明显流量入口优势或者卡位优势的企业，在后续与大模型厂商的合作中，大概率处于非常弱势的地位，甚至可能被取代。（2）人才和资金可以保持产品地位。本轮AI变革中，大模型厂也有可能渗透到应用环节，或者后发者借助大模型厂商弯道超车，应用厂商也需要很大的投入才可以保持自己的领先地位。很多应用厂商积极拥抱AI，我们不怀疑厂商的决心，但是面对可能渗透的大模型厂商以及身后的追赶者，保持住地位的关键是人才和资金，而这说到底就是公司账上有多少现金可以支撑。（3）商业化潜力影响长期天花板。AI赋能无需过多赘述，但是商业化的核心在于是否能够给客户带来附加值，最优解是成为核心的生产工具，提高产出，AI降本和AI娱乐次之。另一个是数据要素。数据要素是上层政策支持的，商业模式也好探索，所以可做的空间很大，A股受益的公司可能也不少。但是短期还需要等待法律法规的落地，比如什么样的数据可以更快进入市场，什么样的商业模式更受提倡，这个可能还需要政策明晰。此外，TMT绝大多数公司在22年底之前股价表现不佳，市场覆盖少，有些公司的基本面可能存在较大预期差，这类机会需要更为深度的研究，胜率可能不高，但赔率相对较大，是后续的一个重要思路。

去年初我们基本判断是在经济转弱背景下，TMT公司基本面低于预期的概率大，选择上优先考虑低估值、低预期的弱周期板块和反转板块。弱周期角度，我们主要选择甲方购买力强的部分软件公司；反转角度，我们主要选择数据中心资本支出提升带来的收入改善机会，以及原材料价格下降带来的成本改善机会。在事后看，结果不及预期。一是我们行业覆盖度较窄导致对TMT外的基本面跟踪不及时，错判部分行业的景气度，典型的是低配新能源相关的TMT公司。二是对基本面风险认知不足，低估了市场反应。软件公司及其客户主要分布在北上深，同时软件行业需要人员实施，而去年二季度和四季度的部分地区疫情带来较大的扰动，对这一板块造成影响。认知的不足导致组合调整不够及时，组合在二季度的回撤幅度较大。但考虑到主要配置的行业和个股的基本面虽然有短期的疫情扰动，但整体仍然处于合理范围，趋势也很明晰，所以我们没有进行特别多的调整，较大的变化是去年下半年我们增加了云计算相关公司的配置，相关公司经过两年多的下跌，估值相对便宜，基本面也开始兑现收入成本剪刀差。