【财新数据专稿】今年以来，由ChatGPT引发的TMT行情，随着市场认知深化，从开始的主题炒作，逐步演化成年度投资主线的市场共识。尽管近期行情有所调整，但主流观点判断未有明显变化。
西部利得何奇是较早参与到这轮AI行情的公募基金经理，其管理的西部利得数字产业混合和西部利得聚禾混合，今年一季度业绩在同类产品业绩保持前列。
从全年的市场基调看，宏观层面，基于消费修复缓慢和出口端受海外需求压制两个维度，何奇判断今年A股可能是以科技成长为主线的结构性行情，近日大火的中特估是重要辅线。同时关注新能源和医药超跌后均值回归的配置机会。
主题爆炒接近尾声 去伪存真寻好公司
为何今年伊始可以精准布局到科技主线？何奇表示，一是政策信号，二十大报告的定位是高质量发展，特别强调科技创新。二是产业大趋势向上，去年以来信创行业频迎政策利好，半导体国产替代也有长期机会，同时数字产业相关的人工智能、云计算、大数据等产业也逐渐显露出向上的产业趋势；三是估值有相对优势。实际上，去年年底，与新能源、核心资产、消费白酒等高配行业比，机构对于科技的配置是低于前述行业的，而经历近两年的估值消化，年初的科技板块的整体估值水平已具备性价比。
“所以，当时我们判断，科技板块或许是中长期可关注的大方向之一。”何奇分析称。他续指，科技板块今年的边际变化较大，或具备一定持续性。因为后面AI相关的海外应用可能会逐步爆发，从而对国内相关行业形成持续的催化效应，国内相关应用也可能会逐步开始落地出现，虽然比海外慢，但也会不断有产业面上的消息刺激。
本轮以AI为核心催动的科技行情自爆发以来，TMT对应的四大子板块（通信、计算机、传媒、电子）在整个三月几乎无差别被拉涨。进入四月后，由于前期涨幅过大，叠加财报季来袭、“中特估”⾏情崛起对资⾦有分流效应等，TMT四⼤板块先后均遭调整。截⾄5⽉下旬，TMT板块已持续调整近两个⽉。
何奇对TMT后市仍持乐观态度。“站在当前时点，我会重点关注计算机，第一，这波科技产业趋势的核心是人工智能引领，而做人工智能的公司主要分布在计算机领域。类如2013—2015年的互联网浪潮，核心是互联网公司；第二，在TMT四个板块中，计算机回调较大，4月经调整后很多计算机公司估值又回至合理位置，再次显现出配置价值；第三，除了AI的带动外，计算机还受益于信创、数据要素、以及“数字中国”政策等多重逻辑推动。”何奇对财新数据说道。
对于电子板块近期的调整，何奇认为主要受三因素扰动。一是电子板块是四个子行业中机构持仓最重的，公募资金或对板块有所影响；二是基于当下海外经济衰退预期以及消费电子仍然疲弱的高频数据，向上幅度空间还待观察。现在半导体行业下游仍以消费电子和汽车为主，尽管AI也会带动GPU等需求走高，但占比较低，拉动效果还有限。
算法短期配置价值显现 光模块或需消化估值
具体到AI的投资，市场主流观点认为可简单分为数据、算法和算力三大方向，但各自对应的机会各有不同。很多机构基于保守稳健的投资思路，更看好“卖水人”，即提供GPU、服务器、光模块的算力领域。
何奇短期内更看好算法的配置价值，其次是数据，最后是算力。他向财新数据解释道，近来算法相关标的近期调整较为明显，配置价值已逐渐凸显。数据方向亦有机会，一方面大模型训练催生对数据集的需求，另一方面，中央数据局的设立等，也对数据方向的标的有催化；但算力尤其是通信板块里的光模块等短期可能需要消化一下估值。
拉长时间维度，AI板块在经历了前期回调后，下⼀阶段需要去伪存真，可能需要找出在场景、应⽤、商业模式能实现落地的公司。何奇认为，算法和应用端里面可能会跑出大的公司。他进一步解释称，虽然现在很多公司都宣布要做大模型，但基于资金实力和数据获取难度，最后真正能留下的通用大模型公司或许并不多；而在垂直领域，能够探索出与实体经济相结合的落地应用场景，并能提高相关领域的效率的公司，或具备不错的投资价值。”
由于数据集和AI服务器芯片方面的短板，国内通用大模型的研发水平相较于美国短期尚有差距。2022年10月，美国商务部颁布高端GPU禁止向中国出口的限令，自此中国只能向英伟达购买算力一致，但传输速率只有A100三分之二的特供版芯片A800，GPU作为决定大模型先进程度的底层硬件，这意味着短时间国内大模型与海外有代际差。“我们现在买不了A100，只能买A800，所以国内大模型的发展比海外大厂要更受限一点。”何奇坦言。
对标海外卡位映射标的 AI概念股早期如何估值？
目前AI相关投资的主要痛点在于没有业绩锚支撑，而在产业发展的初步混沌期，市场格局未定，这时如何选股？
何奇表示，对股票定价，不同的行业，不同的发展阶段，要选取不同的估值进行价值判断。比如AIGC产业现在处于0—1的发展阶段时，会采用远期DCF估值法，同时结合PS（市销率）、以及市值空间综合考量。
他进一步指出，DCF估值是通过预测远期公司的现金流折现，而不是简单看明年或后年的净利润截面。比如早些年的京东和亚马逊，也常年亏钱，但估值就是一直在往上走的，因为投资者通过一些公司层面，如用户量等高频数据，不断验证公司呈现出更好的发展情况和拓展空间，即便他当期的净利润是亏损，但市场也愿意给予更高的估值。
“Open AI年初市场给的估值近300亿美金，其实他去年就几千万美元的收入而已，科技股早期的特性便是如此。”
另外，何奇以AIGC为例指出，现在会参考相对发展靠前的海外市场，在不同的环节会去选取几家有壁垒优势的公司。例如这轮AI的引爆点是微软投资的Open AI，其研发了ChatGPT这个聊天机器人程序，而ChatGPT率先落地的应用场景是在办公领域，3月份微软推出了Microsoft 365 Copilot，这个成长路径也给了国内 AIGC的发展以指引，同时也给国内投资者一定的参考。
随着时间推进，相关应用逐步落地，一些公司在发展过程中会被证伪，真正有核心竞争力的公司将逐渐浮现，这时更适合精选个股。而对于产业发展到爬过初级阶段的新兴行业，有可参考性的业绩、比较成熟的高频数据库追踪，更适合用PEG等估值方法。
正如上文所述，现下AI产业雏形未竟，由于还没有完善的生态，业绩也没有足够的参考性，此时研究公司的难度也更大。何奇这样描述他对相关公司的判断思路，第一，看公司的技术实力，无论是大模型，还是垂直领域小模型；第二是技术能否落地，即有了模型之后，是否找到对应的应用场景；第三要观察用户的增长速度，产品的渗透率，用户的付费率等，结合上述三点持续跟踪公司的产品力。
何奇对财新数据说，做科技股早期投资的时候，为了减少选错股票对组合收益的干扰。首先要对产业研究很深很透，只有产业理解深入才能提高选股的准确性；其次，要在组合中做一些行业分散，不能把宝都押在一处；最后，要兼顾组合的平衡。“总结而言，做好产业研究，适当分散，尽可能控制好回撤。”
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