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来源：中金点睛

Abstract

摘要

成长行情走到哪了？

去年“924 ”以来 ，市场重回成长风格并且涨幅较大
，但近期AI主线波动加大并出现了风格切换的迹象，部分成长行业如计算机指数已经调整至春节后科技风格明显启动时的位置 ，基本抹去此前由DeepSeek突破带来的涨幅
。较多投资者担忧估值高 、交易拥挤
、流动性紧等因素导致行情终结。本篇报告结合历史复盘
，归纳成长行情的重要影响因素，并结合产业发展规律与市场表现的总结出成长投资方法论 ，分析当前成长行情尤其是AI相关领域所处位置并给出投资建议 。

如何定义成长行业？成长行业通常有高增长特征
，并在A股市场往往显现较高的估值，但成长行业的内涵随时代不断变迁 ，不同时期市场中的代表性行业也会变化
。我们认为分析成长行情需要明确主线，而非笼统看作整体
，我们通常把成长风格划分为科技成长、制造成长和消费成长三大类，通常科技和制造成长行情爆发性强但周期性也强 ，而消费成长稳定性和持续性更好。

成长行情由哪些因素决定？我们从七个维度
，按照重要性高低和影响方式分析：1）产业趋势和盈利兑现是成长行情的决定性因素，若景气行业稀缺则成长行情很难谈起 。产业景气度和盈利的边际变化至关重要 ，盈利增长走弱或是供需失衡迹象可能导致行情终结
，但反之回调往往是布局机会。2）宏观环境非决定性因素，产业趋势高景气足以抵御宏观压力 ，但结合A股市场历史经验
，在景气趋势前提下，“低增长 、低通胀
、低利率
”环境往往更有利于成长行情扩大超额收益
。3）重要的产业和监管政策是成长行情的充分非必要条件 ，政策边际调整容易导致行情拐点出现。4）外部环境重要性不如内部基本面
，但是需要关注如地缘因素、美债等影响全球资金流向，全球成长风格同步性仍高且映射性较强 。5）估值不决定成长行情的高度 ，但估值修复至相对高位后行情波动将加大，典型的成长行情往往经历估值驱动向业绩驱动切换
，初期高市盈率可能不必过于忧虑
。6）情绪指标（如换手率 、交易占比反映的拥挤度）对成长行情短期有择时效果，但中期的效果和意义有限。7）股市资金面要关注主导资金变迁对成长风格的影响 ，个人投资者
、公募、私募和外资的投资偏好差异大
，若主导资金偏好与市场风格共振，容易出现极端的风格分化和估值波动 。此外 ，如公募配置拥挤度等问题也值得关注
。

当前AI成长行情或仍在早期
，回调迎来布局机会

结合上述七要素，产业趋势上 ，DeepSeek以低成本 、高性能和开源的三大优势
，为应用场景发展提供重要基础，我国AI产业的高景气或仍在早期 ，我们预计算力
、云计算等基础设施有望率先兑现业绩
，应用端在下半年至明年也有望贡献盈利，产业趋势叠加科技叙事改善信心 ，是中期成长行情最重要的基础。宏观环境和政策上，当前国内经济转型
，低增长和低通胀的宏观环境，以及支持“新质生产力”的产业政策导向 ，也对AI成长行情有利 。外部因素方面
，地缘不确定性虽然冲击全球成长风格，但科技叙事和地缘叙事变化有望推动全球资本再布局 ，若科技叙事和基本面改善共振
，外资回流中国的潜力将增加
。估值方面，近期AI主线大幅回调后 ，港股估值具备吸引力（我们编制的港股科技10巨头指数估值仅从12.9倍修复至17.5倍
，近期回落至16.5倍），A股高估值问题也得到缓解 ，而且在产业趋势的早期
，高估值往往不是主要矛盾。交易情绪方面，结合前期过热的情绪得到明显降温 ，高拥挤度问题缓解，我们认为近期回调后可能再度迎来布局机遇 。资金面方面
，当前主导资金偏好成长风格，但要注意A股近阶段由个人投资者主导 ，而港股更多是南下机构投资者和高净值个人
，可能意味着港股成长风格在持续性和波动性好于A股
。节奏上，AI产业近期回调幅度较充分 ，但时间上
，外部关税风险以及一季报业绩可能影响风险偏好，对行情产生压制 ，建议逢低左侧布局。配置方向上
，建议结合国产算力适配背景，关注算力硬件、云服务供应商 、数据中心等上游环节；另外推理成本下探促使AI应用降本增效 ，关注消费电子、机器人
、智能驾驶和软件应用等下游领域 。

从产业趋势发展规律看AI中长期投资策略

产业趋势是成长投资的决定因素
，我们重点分析历史上两大产业浪潮，智能手机到移动互联网 ，以及中国新能源车崛起，从产业趋势发展规律总结出对AI中长期投资策略的四点启示：

1）科技创新的不确定性意味着指数投资是较好方式。长周期来看
，科技行业格局有高度不确定性，从1995年至今只有微软的市值长期位于美股科技行业前十 ，并且大量早期的科技龙头已经退市
，中国科技股票也呈现类似特征
。原因在于科技公司难以形成坚实的护城河，而且在技术变革过程中高度依赖管理层的技术路线决策是否正确 ，这意味着我们很难提前预知AI发展最终哪些公司可能胜出
，但AI指数投资能够自发实现优胜劣汰，锁定中长期赛道增长带来的收益。

2）科技产业链投资遵循一定顺序 ，“卖铲子 ”公司先于应用环节 。在0-1早期
，产业发展空间和前景相对模糊，此时拥有确定需求的“卖铲子
”公司率先受益；随后在1-100的阶段 ，产业技术成熟后应用场景将百花齐放
，各环节一二线龙头普涨；在产业成熟阶段，拥有成熟应用并形成闭环生态的龙头将发挥规模效应 ，是投资首选
。对于AI产业，投资顺序也可从上游算力、数据中心等基础设施
，再到下游软件和端侧应用，最终在格局稳定后投资拥有闭环生态的平台公司。

3）产业的全球竞争力提升有重要的市场含义 。历史上中国的产业在全球竞争力提升 ，产业链中心向中国迁移时
，资本市场通常有积极反映：一是中国公司在全球市值占比提升，二是国际资金因偏好一国具备比较优势的产业而流入 ，三是全球竞争力往往带来估值中枢提升
，并享有全球估值溢价
。未来若中国AI产业竞争力不断提升也可复刻这些积极变化。

4）正确认知“产能过剩”问题：制造业由于周期性强以及建产能慢，阶段性供需失衡是正常现象 ，并不都是低效“产能过剩 ” 。国内AI产业目前处于资本开支扩张早期
，暂时无需担忧，但是更远期需要关注上游算力和部分下游制造业的生产设备供需失衡问题 ，服务业领域则主要可能存在人力资源的供需失衡
。

Text

正文

成长行情走到哪了？

去年“924”以来
，红利风格暂告段落，市场重回成长风格 ，年初以来DeepSeek改写科技叙事，部分科技股票价值得到重估
，进一步强化了成长风格的优势。近期成长风格波动加大并出现了风格切换的迹象，部分成长行业如计算机指数已经调整至春节后科技风格明显启动时的位置 ，市场担忧因素增多
，估值偏高意味着成长行情空间不大？交易拥挤度高是行情结束的信号？宏观流动性偏紧是否导致成长风格回调？稳增长政策会导致成长风格切向顺周期？本篇报告结合历史复盘，归纳成长行情的重要影响因素 ，并结合产业发展规律与市场表现的总结成长投资方法论
，分析当前AI成长行情所处位置并给出投资建议 。

如何定义成长行业？

成长行业的内涵在不断变化，资产价格与之相应
。通常市场将成长股定义为处于成长期的公司 ，特征是业绩在未来有望实现较高的年化增速
，而市场往往愿意为高成长性给予更高的估值定价。但是成长行业的内涵随时代不断变迁，市场中的高估值行业在不同阶段也有所不同：1）2010年之前工业化时代驱动大宗商品牛市 ，资源股被视为成长股
，煤炭 、有色金属和石油石化一度成为市场中的高估值板块；2）2010年以后中国进入产业升级和消费升级的结构驱动阶段，消费（医药
、家电）、科技（计算机 、电子和通信）的估值排位明显上升；3）2019年以来随着中国新能源汽车的崛起 ，电力设备及新能源
、汽车和有色金属等相关产业链估值排位明显上升 。

成长行情需要明确主线，而非笼统看作整体。由于成长行业的内涵在不断变化
，可以说任何时候都存在成长行业，因此笼统把TMT、消费（含医药）和高端制造归为成长风格对于投资的意义并不大
。我们通常把成长风格划分为科技成长 、制造成长和消费成长三大类。从历史表现来看 ，上述几个成长大类行业的基本面周期和股价表现差异较大
，即使在2019-2021年的全面成长行情中，行业内部也出现多次轮动 。历史上科技和制造成长收益率的爆发性强但持续时间短 ，其中3轮行情创业板指涨幅均在160-180%
，消费成长收益特征稳定且持续性强，例如2016-2021年初消费成长稳定跑赢市场
。

图表1：从行业估值排名看 ，成长行业的内涵随时代而变迁

资料来源：Wind
，中金公司研究部

图表2：科技
、消费和制造成长历史走势并不同步，成长行情需要区分主线

资料来源：Wind ，中金公司研究部

图表3：历史上的成长风格特征总结

资料来源：Wind
，中金公司研究部

哪些因素决定成长行情

宏观环境：并非决定因素，但有利的宏观环境使成长风格优势更突出

成长行情并非宏观环境决定 ，尤其是并不依赖流动性宽松。传统观点认为，“低增长、低通胀 、低利率
”环境下有利于成长风格
，原因在于低增长背景下成长行业更凸显分子端优势，而低通胀和低利率环境下 ，远期现金流更好的成长股在分母端定价更受益 。但实际上
，市场交易成长风格不仅考虑远期成长性，通常也要考虑产业所处景气周期 ，宏观环境并不必然决定成长走强或走弱
。例如2023年-2024年纳斯达克在美国“高增长
、高通胀、高利率”的环境下仍然走出翻倍牛市
，AI产业的高景气突破了宏观因素的约束。宏观政策的宽松与收紧也并不必然利好或利空成长走势，例如2022年央行开启新一轮降息并未改变成长风格的下行周期 ，2013年“钱荒 ”背景也并未改变TMT高景气驱动的创业板牛市 。

但是在有利的宏观环境之下
，成长风格的相对优势更突出
。尽管历史上成长跑赢的阶段，与经济增长 、通胀和宏观流动性周期没有绝对的关联 ，各种宏观环境均可能出现成长占优。但是在增长较弱且宏观流动性宽松的环境
，成长行情的相对收益更明显 。例如2013-2015年国内经济受制于传统领域去产能，工业品价格跌幅较大 ，但这个阶段的移动互联网趋势下的成长行情超额收益非常突出
。在2019-2021年的成长行情中，2019年初至2020年中的阶段
，经济增长相对有压力且利率明显下行，成长的超额收益也非常突出；但是2020年下半年之后经济强劲复苏阶段 ，成长风格尽管继续跑赢
，但超额收益优势下降。

信用风险可能对科技成长行情产生较大的制约 。若以低等级信用债的到期收益率与无风险利率的利差反映信用环境，可发现历史上4轮信用风险溢价大幅上升的阶段 ，均对应科技成长行业跑输大市或明显下跌的阶段。因为信用风险溢价上升可能反映中小企业融资成本处于劣势
，市场对于中短期经营活动和盈利增长的确定性要求更高，因此风险偏好下降对科技成长企业定价的冲击更大
。

图表4：成长行情并不依赖特定的宏观增长、通胀和流动性环境

资料来源：Wind ，中金公司研究部

图表5：国内宽松或收紧货币政策下
，均走出过成长行情

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表6：信用利差走阔的阶段 ，往往对成长风格相对收益有明显冲击

资料来源：Wind
，中金公司研究部

产业趋势和盈利：成长行情的决定性因素

成长行情的基础是存在高景气的产业趋势。高景气且中长期预期乐观的产业趋势，是成长风格走强的前提 ，但正如前文所讨论，不同时代背景下高景气产业趋势可能来自不同行业 。例如2009-2010年的智能手机浪潮
，2013-2015年的移动互联网浪潮，2016-2017年的消费升级 ，2019-2021年的半导体国产替代+5G渗透
，以及新能源汽车爆发，再到近年以来的AI技术突破
。反之类似2022年下半年至2024年 ，国内制造成长领域普遍受制于供需失衡
，消费需求也相对不足，几乎所有成长赛道均处于景气下行周期 ，即使宏观组合有利于成长风格
，市场仍然呈现为极致的红利行情。

产业趋势兑现盈利是成长行情持续的关键 。创新的产业趋势初期往往体现为需求增长，企业收入增长但盈利未必改善 ，但随着产业趋势逐步成熟
，企业边际成本下降后往往开始兑现盈利
。通常只有伴随盈利高增长的产业趋势，行情才能有持续性 ，一个体现是创业板指和沪深300盈利增速差，与创业板指/沪深300走势高度相关
，市场表现平均领先盈利指标约1个季度。但若仅仅是预期变化的主题炒作，往往行情持续性较差并且难以使成长风格整体跑赢 ，例如2023年初ChatGPT出现导致的A股相关主题炒作
，更多是基于海外映射，持续性和扩散程度相对不佳 。

产业趋势的边际变化 ，往往是成长行情择时的关键
。虽然成长行情期间由于估值
、宏观环境等因素可能出现波动
，但产业趋势的拐点的预期才是行情终结的关键因素。例如智能手机在2011年-2013年快速渗透，而2014年开始4G手机推出之后虽然也迎来换机潮 ，但产业趋势重点已经向应用端转移
，此后电子产业链表现开始平淡并弱于传媒和计算机，而主题炒作缺乏业绩支撑的公司在该区间则大幅下跌 。但产业趋势拐点的识别并非易事 ，直观的拐点来自于业绩增速或者需求增速的下滑
，例如2010年之后虽然智能手机渗透率在提升，但手机产量增速明显放缓 ，以及2013-2015年居民娱乐需求红利快速释放，电影票房规模高速增长
，但2013年四季度增速明显放缓后，分别对应电子和传媒行业的阶段性高点
。但很多时候产业趋势拐点并不直观 ，产业政策的调整或者是行业产能的过快扩张
，可能让市场提前预期到未来的风险，也使得行情早于盈利拐点而结束。例如2022年新能源产业已有供过于求的迹象 ，股市行情比业绩增长拐点早半年结束 。

产业逻辑和盈利周期没有发生改变
，阶段调整往往是布局机会。例如2014年，TMT的产业逻辑并未发生变化且盈利增长仅阶段性放缓 ，由估值偏高引发的调整幅度较小
，市场短暂出现成长跑赢价值，TMT板块以横盘消化估值为主；2015年在并购重组增厚盈利和互联网+趋势的驱动之下 ，市场重回TMT领涨的局面
。2015年6月调整之后TMT因高景气度和盈利增长继续成为见底反弹的领涨板块
，直到2016年之后盈利周期下行且并购重组收紧才进入下行周期。同样2020年7月和2021年1月成长板块调整，但新能源汽车产业链仍处于景气上升周期 ，在市场情绪充分降温后再次成为领涨板块 。

图表7：历次成长行情的开始与结束均由新产业趋势推动

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表8：若是在成长稀缺的环境下
，市场容易偏向稳定的红利风格

注：成长行业包括消费、科技和高端制造约20个行业

资料来源：Wind，中金公司研究部；

图表9：创业板的相对收益与相对盈利增速高度正相关

资料来源：Wind ，中金公司研究部

图表10：引发产业趋势拐点的因素较多
，但产业趋势和盈利周期决定后续走势

资料来源：Wind，中金公司研究部

产业和监管政策：通常是成长行情形成的重要催化

产业政策对成长行情形成也至关重要
。历史上 ，部分重要的产业政策和监管政策成为成长行情的助推因素
，例如2014年提出的“大众创业，万众创新
”并落实配套支持政策 ，以及2020年提出的“碳达峰
，碳中和”的目标，成为移动互联网和绿色产业行情的重要上涨催化剂。包括2024年以来支持新质生产力的政策导向 ，也成为本轮成长行情的重要基石 。

反之也要关注产业政策方向性变化
，可能成为成长行情的拐点
。在市场估值隐含较多乐观预期的状态，政策边际变化往往容易成为成长行情的拐点。例如2021年2月《关于平台经济领域的反垄断指南》[1]的发布 ，以及2015年7月《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》[2]发布，成为平台经济以及互联网金融行情拐点的原因之一 。

资本市场层面的监管政策重大调整也值得重视
。通过外延并购实现扩张是技术类行业成长壮大的重要方式
，2014-2015年并购重组政策放宽带来产业资本活跃度提升，TMT行业并购重组活跃为上市公司带来明显的业绩增厚 ，创业板指2016年一季度盈利一度同比增长77%。但随后跨界并购叫停和商誉减值风险暴露
，使监管层收紧了并购和定增重组政策，TMT前期上涨的产业逻辑反向 ，2017-2018年连续两年跑输市场 。2018年底宣布科创板设立和注册制改革试点
，2019年6月再融资制度再次放松，为2019-2021年创新企业融资和扩张创造了条件
。

估值：高估值不代表空间不大 ，成长行情往往经历业绩消化高估值

高估值不代表成长行情空间受限。简单从历次成长行情的主线行业估值来看
，不同行业估值上限并不一致，难以简单按照估值超过多少水平或者用估值分位数来衡量行情的空间 ，尤其在市场流动性较好的背景下
，估值空间往往被打开 。但通常而言在第一波估值修复行情完成 、估值进入较高水平之后股价波动往往加大。从估值低点来看，历史上估值对于成长板块底部指示意义通常好于顶部 ，例如创业板指底部前向市盈率约为15-20倍，但顶部估值水平则相对缺乏规律
。行业层面上
，历次领涨行业高点时期的估值水平同样存在较大差异，2015年6月的计算机和传媒前向市盈率估值突破80倍 ，而2020年7月的半导体突破100倍
，而其余几轮行情成长板块估值高点通常低于60倍，尤其是消费成长的估值高点往往更低。

典型的成长行情往往经历估值驱动向业绩驱动的切换 。从一般规律上 ，成长行情初期往往起始于产业趋势催化
，尚未经历业绩兑现，因而可能出现行情初期估值偏高
。但随着需求的增长和商业模式成熟 ，盈利增长兑现后
，前期的高估值反而明显消化，甚至回到常态化市盈率水平。在我们统计的样本中 ，成长股平均的估值高点往往同步或领先于业绩增长高点出现
，随后业绩增长放缓但仍处于较高水平，此时高估值逐步被业绩增长消化 ，股价有所波动但平均仍处于上涨状态 。例如2019年-2020年的半导体国产替代和新能源汽车崛起初期，行业市盈率TTM均达到100倍以上
，随后业绩兑现逐步消化高估值问题
。因此成长风格投资初期的高估值并不值得过于担忧，关键在于产业趋势能否兑现盈利 ，消化这种过高的估值。

虽然我们认为估值高并不决定成长行情结束
，但对行情节奏有重要影响，尤其是在估值过高且缺乏业绩支撑的情况下 ，货币政策和监管政策的边际收紧使得成长行情提前回调 。也就是估值过高+边际不利因素出现可能导致成长行情拐点提前出现
。

图表11：不同成长行情高点
，领涨行业的估值不同

资料来源：朝阳永续，中金公司研究部

图表12：创业板指历次行情高点收益率差别较大 ，但若明显跌破均值下方1倍标准差往往是机会区域

资料来源：Wind
，中金公司研究部

图表13：成长股股价
、估值和业绩增长的一般规律

注：样本为历史上业绩年化增速较高的成长股

资料来源：Wind，中金公司研究部

股市资金面：市场主导资金对行情影响较大

A股历史上主导资金频繁变迁 ，对市场风格影响较大。从投资者结构来看
，虽然个人投资者占比长期偏高，但由于个人投资者配置方向多元 ，市场定价权并不都掌握在个人投资者手中，A股的主导资金发生过多次变迁：1）2005-2007年：公募基金快速成长
，一度占A股自由流通盘接近1/4，该阶段大盘蓝筹明显更强并且出现偏高估值 。2）2008-2015年：该阶段公募规模增长停滞 ，占A股的比重下降
，其余部分机构投资者该阶段规模和比重有所扩张，但整体而言个人投资者的市场结构占比进入扩张周期 ，2015年私募基金快速崛起
，市场风格偏向成长和中小盘
。3）2016-2019年：互联互通开通后，外资大幅流入A股且规模占比不断提升 ，市场审美风格重回大盘蓝筹
，尤其是消费龙头获得增量资金明显偏好。4）2020-2021年：公募基金成为居民资产入市的重要渠道，叠加外资流入趋势延续 ，该阶段成长蓝筹获得市场资金追捧；2021年私募基金快速崛起扩张
，量化资金也在这个阶段崛起，成为蓝筹风格结束后市场风格切向中小盘的契机 。5）2022-2024年：保险资金在市场回调过程中逆势扩张 ，险资偏好的低估值高股息股票成为阶段性表现最好的资产，成长风格处于相对弱势。

主导资金与市场风格形成共振
，往往出现较为极致的风格分化和估值变化
。整体而言，外资偏好消费蓝筹 ，公募偏好高景气成长蓝筹
，险资偏好低估值价值蓝筹，个人投资者的偏好多元但中小市值相对受益。这种不同投资者的偏好若与市场风格运行形成共振 ，可能使得风格强化
，并出现较为极致的风格分化与估值变化，例如2015年中小创的极高估值 ，2016-2017年蓝筹价值重估
，2021年初成长蓝筹的高估值，以及2023-2024年罕见的高股息一枝独秀 。

历史上公募基金对成长板块的配置有以下几点特征：1）历史上成长行情的领涨行业均出现公募基金对其的配置占比提升 ，但如果结合各行业的自由流通市值规模
，公募基金经常对领涨的TMT行业超配比例较低或者未提升；2）食品饮料和医药大多数时间都是公募基金超配比例最高的两个行业，因此其表现与公募机构行为更加相关；3）公募基金对成长行业超配的极限通常在10-14个百分点 ，且10个百分点以上的超配通常难以维持；4）历次科技成长行情均对应公募机构大幅减仓金融地产，考虑到当前金融地产的机构持仓已降至历史最低水平
，未来的配置变化可能更多是在食品饮料、医药 、电气设备和TMT进行存量配置调整，难以出现类似2019年各类成长行业配置同时提升的现象
。

图表14：A股投资者结构变迁对于市场风格有重要影响

资料来源：Wind ，中金公司研究部

图表15：成长行情中的领涨板块基金持仓均明显上升

资料来源：Wind
，中金公司研究部

图表16：历次成长行情领涨的行业通常伴随公募超配

资料来源：Wind，中金公司研究部

交易情绪：短期择时可参考 ，中期参考意义有限

情绪指标历史上有较好的择时作用。过去我们高度关注换手率等情绪指标对行情拐点的辅助性判断
，历史上市场重要顶部也往往出现较高的换手率，例如A股换手率超过4.5%可能是情绪过热的信号 ，经验显示创业板的换手率中枢约相比A股市场高1个百分点
，情绪高点和低点的换手率阈值大约为5.5%和2.5% 。从行业层面上，交易情绪指标对不同行业的适用程度有差异 ，国防军工
、电子、计算机 、通信等偏科技成长的行业股价高点往往同步出现换手率高点
，而食品饮料和家电行业的行情高点与换手率高点的同步性相对较弱
。这可能与投资者结构有关，科技类行业的个人投资者持股占比仍相对较高 ，情绪指标与阶段性拐点往往有关联。

但个人投资者主导的增量资金入市可能导致情绪指标失效 。前述经验在历史上大多数情况下适用，但2015年个人投资者为代表的增量资金大量入市
，使得A股换手率突破上限，交易情绪指标的高值基本失效
。去年“924 ”行情同样引发个人投资者大量入市 ，使得A股交易量保持较为活跃的状态
，A股在5%以上的换手率维持较长时间，因此情绪指标也一度失效 ，未来情绪指标的有效性需要高度关注个人投资者动向。

交易份额占比对行情拐点的判断作用相对较弱 。市场常以行业的交易占A股交易额来反映情绪是否过热
，但从历史上来看TMT板块交易额占比对择时的意义较为有限，在其余行业相对低迷 ，TMT景气度率先回升阶段
，可能出现TMT交易额占比持续维持较高水平
。例如2019年四季度TMT板块交易额占比创出新高后，TMT交易额持续维持在较高水平且行情也只是刚刚启动。我们认为该指标很难作为行情结束的情绪监测指标 ，行业指数高点与交易份额高点的同步性偏弱
，反而在行业底部启动阶段更容易出现交易份额占比提升 。

总体而言，情绪指标可作为成长行情接近拐点的辅助判断信号 ，但该指标对于机构化程度相对较高的行业，可能判断效果较差
，并且当个人投资者主导增量资金入市，这类指标可能失效。

图表17：通常A股换手率超过4.5%（10日平均）可能是情绪过热的信号 ，但增量资金入市可能突破上限

资料来源：Wind
，中金公司研究部

图表18：TMT景气度率先回升阶段往往交易占比较高，并不代表顶部信号

资料来源：Wind ，中金公司研究部

外部环境：全球成长风格存在一定联动
，2023年以来中美分化

全球成长风格有一定联动性，国内成长风格演绎时点与全球多数时间一致
。金融危机之后 ，全球进入“低增长
、低通胀、低利率
”的宏观组合
，以2010年为节点，全球资产配置方面呈现为以DCF估值的资产大幅上涨 ，成长跑赢价值
，且成长的估值溢价扩张。背后逻辑除了成长股远期现金流更受益于贴现率下行，在宏观周期总体缺乏增长机会的环境下 ，实物资产表现偏弱，拥有持续成长能力的资产往往更容易得到资金的集中配置 。但2021年以后
，全球宏观范式发生变化，绿色转型和过去的供给收缩使得实物资产价值回归 ，疫情之后以美国为首的大财政模式
，全球进入高通胀时代，美联储连续加息也使得全球进入高利率时代 ，成长风格跑赢的局面出现逆转
。

中美成长风格在2023年以来分化。2022年俄乌冲突之后
，全球主要经济体呈现阵营化，地缘叙事跨越基本面直接影响股市资金流 ，全球资金改变过去稳步流入中国的趋势
，尤其是EPFR数据显示主动型外资持续净流出中国市场 。另一方面，2022年底ChatGPT发布以来 ，美国的AI革命叙事开始流行
，尽管全球仍处于高通胀和高利率环境，但全球资金流向美国 ，美国科技产业逆势大涨，而国内处于成长行业景气的普遍下行周期
。在地缘叙事和科技叙事共同影响下
，中美成长风格一改过去相对一致的走势，呈现明显分化 ，并且国内成长风格与美债收益率的相关性也明显下降
，更多定价的是国内因素。

图表19：全球成长风格存在一定联动，但2023年以来中美分化明显

资料来源：Bloomberg, Factset ，中金公司研究部

总结来看
，在我们分析七大维度中，对于成长行情的影响程度各有不同：1）产业趋势和盈利兑现是影响成长风格走势的决定性因素 ，若高景气行业稀缺则成长行情将很难谈起
，无论行情的起始还是终结，都需要关注产业趋势景气度和盈利的边际变化 。反之 ，若产业逻辑和盈利周期没有发生改变
，阶段调整往往是布局机会
。2）宏观环境非决定性因素，产业趋势高景气足以抵御宏观制约 ，但是在景气趋势前提下，“低增长 、低通胀
、低利率”环境有利于成长行情扩大超额收益。3）重要的产业和监管政策也是成长行情的充分非必要条件
，而且政策的边际调整也容易导致成长行情拐点出现 。4）外部环境虽然重要性不如内部基本面，但是对国内市场成长风格影响程度上升 ，地缘因素和美债利率变化影响全球资金流向
，海外成长行情映射都将影响国内成长风格
。5）估值不决定成长行情的高度，但较为确定的是第一轮估值修复完成后成长行情波动往往加大。而且典型的成长行情往往经历从估值驱动向业绩驱动切换的过程 ，不必过于忧虑初期的高估值 。通常每一轮成长行情估值高点差异较大
，但是估值对于底部判断有较好的参考性。6）情绪指标短期对择时有一定效果，重点观测指标是A股整体换手率以及成长行业自身的换手率 ，超过阈值（例如全A的4.5%和创业板指5.5%）有回调风险
。但是行业占A股成交额比重所反映的交易集中热度
，对于择时的作用非常有限。7）股市资金面中的主导资金对成长风格有关键影响，A股市场历史上的主导资金经历从机构到个人 ，再到外资、公募 、私募和险资轮番主导的过程
，不同资金的投资偏好对于成长风格整体形成以及内部结构有重要的影响 。若主导资金偏好与市场风格共振，容易出现极端的风格分化和估值波动
。公募在结构配置行为方面相对容易跟踪 ，其配置行为与产业景气度高度相关，但配置过于集中和拥挤需要关注风险。

从产业趋势发展规律看AI中长期投资策略

移动互联网和新能源车产业发展回顾

产业趋势和盈利周期是最关键的因素
，因此产业发展与市场表现的规律值得我们进一步深入探究 。我们认为本轮AI产业趋势，本身发展规律与2010-2015年从智能手机到移动互联网或存在部分相似性；而从全球竞争力提升的角度 ，中国新能源车崛起的过程可能有一定的参考价值
。该部分我们回顾这两轮产业浪潮
，从产业发展与市场表现角度总结对当下投资的部分启示。

从智能手机到移动互联网

2007年苹果发布了第一代的iPhone并在触屏技术取得突破，成为智能手机爆发式发展的开始,尽管早期中国传统手机品牌已有一定发展基础 ，但2010年后智能手机渗透率提升的阶段才真正形成全球竞争力
，具体过程包括：

1）零组件环节率先破局 。中国部分零组件企业借助手机产品升级的过程，凭借成本优势在门槛较低的环节 ，进入国际顶级生产商的供应体系
，在其培养扶持和国内需求的支撑下，连接线、触摸屏和摄像头等环节成长出一批具备国际竞争力的公司
。典型案例如立讯精密 ，2011年通过连接线
、充电线开始切入苹果供应链体系
，成为苹果的重要供应商。类似的，中国的PCB、面板等环节在全球的份额和竞争力也在2010年后逐步提升 ，触摸屏 、声学和摄像头等领域也走出一批有国际竞争力的公司 。

2）智能手机设备制造商逐渐后发赶超
。在中国出现大量优秀的手机零组件企业后，国产手机品牌的生产和需求两侧同时受益
，进而推动国产手机品牌产品竞争力的提升。2013年以后国内市场份额逐年提升并在2020年国内市场份额突破84%，全球市场份额从2014年不足20%逐年提升至2020年超过50% 。

3）移动互联网爆发：随着智能手机的普及以及4G逐渐商用 ，移动互联网进入快速爆发期
，移动互联网场景创新不断促进移动端用户接入，例如在线购物
、移动支付、短视频 、社交网络等应用的快速普及 ，传媒游戏产业也逐渐受益
，互联网龙头企业在此阶段崛起。

图表20：智能手机产业链的上中下游梳理

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表21：中国智能手机全球份额2013年以后大幅提升

资料来源：Wind ，IDC
，中金公司研究部

中国新能源汽车产业崛起

2012年特斯拉第一次发布Model S，成为电动车发展和被接受的重要拐点 ，渗透率开始缓慢提升
，而在此之前全球汽车产业已有百年以上的发展历史，中国传统汽车起步相对较晚 ，市场份额明显低于海外传统品牌
。

中国新能源汽车崛起充分体现中国制造业优势。新能源汽车产业链相对较长，这充分发挥中国制造业具备大长全产业链的优势
，并且也受益于中国大市场的优势 。产业链的上游涉及动力电池
、驱动电机和电控系统所需要的各种材料（正极、负极 、隔膜
、电解液和PCB等），中游包括动力电池系统以及各类汽车零部件 ，下游由于功能分类差异涉及不同类别的新能源汽车
，以及各类动力电池系统的配套服务设施
。从崛起的过程来看，产业链上游的锂电池材料（如钴锂材料、正负极 、隔膜）等环节率先受益于需求增长；随后是中游的锂电池环节 ，宁德时代快速实现技术进步和规模优势成长壮大
，成为全球最大的动力电池企业；2019年成为新能源汽车产业趋势加速发展的元年，再往后中国本土车企品牌弯道超车并快速崛起 ，比亚迪销量快速增长
，并在2024年营收突破千亿美元，超过了特斯拉。在这个过程中 ，中国汽车零部件企业加速进入全球供应体系
，以及新能源车企海外份额的增加，中国汽车制造业国际竞争力与认可度增长显著 。其中中国汽车零部件出口在2020年以来普遍出现大幅增长 ，宁德时代和比亚迪的动力电池装机份额在全球明显领先，而且中国新能源汽车销量在全球占比已超过70%
，中国新能源车全产业链在全球形成较强的竞争力
。

图表22：新能源汽车产业链涉及的领域和范围相对较广

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表23：16-17年电池原材料率先受益需求而大幅涨价?

资料来源：Wind ，中金公司研究部

图表24：中国企业在全球动力电池份额占比已超过70%

资料来源：FactSet
，中金公司研究部

产业趋势发展规律与中长期投资启示

指数投资可能是投资科技创新的好方式

科技成长投资的特点是技术不确定性，导致行业格局不断变迁。长周期的历史来看 ，消费公司容易形成护城河
，因此无论是中美股市，消费龙头长期相对稳定 。但是科技行业格局往往变化较大 ，龙头公司通常会不断易主
。例如我们从1995年以来每5年为一个节点
，统计美国市值最大的10家科技公司，可以看到榜单中的公司频繁轮换 ，从1995年至今只有微软的市值长期位于美股科技行业前十
，而且有大量早期的科技龙头已经退市。中国市场也呈现类似特征，只有腾讯控股和网易长期位于市值排名前十 ，同样也有早期前十榜单的公司退市 。

科技公司难以形成坚实的护城河，导致选股难度大
。与消费类公司相比
，科技创新类公司投资难度更大且不确定性也更高，主要原因在于缺乏相对坚固的护城河：1）科技公司难以具备消费公司通过品牌和先发优势形成的核心竞争力。科技领域产品消费者往往更关注功能方面的需求 ，无论前期领先其它对手多长时间
，已经抢占多大市场份额，可能都无法阻碍功能更优或节省成本的新产品和新技术颠覆当前的优势 。信息时代中的个人电脑
、手机等产业发生的变局就是如此。2）科技公司的专利护城河需要持续高资本开支和研发投入 ，且并非一劳永逸
。专利权是科技行业构筑技术壁垒的主要体现
，但一方面专利权具有一定有效期，另一方面其虽然具有排他性 ，但是在高利润的驱使下
，专利权可以被挑战甚至可能很快失去价值。3）科技公司在不断动态变化的竞争格局和技术路线中依赖于核心管理层的战略决策和管理能力 。科技公司在每一轮技术周期都会面临十字路口的选择，是否跟随技术发展而转型业务 ，除了依赖于管理者的正确判断
，更重要的是在趋势来临之前能进行前瞻，因此创始人和管理者的能力、眼界都至关重要
。美国风险投资行业也有“风险投资就是投人 ”的说法 ，美国大型科技公司微软和苹果在信息科技发展的不同阶段的起落及管理层更迭，也能直观地说明对科技公司来说核心管理者的战略眼光及管理能力的重要性。4）数字经济发展大潮下
，科技公司的数据资源垄断也面临监管风险 。

指数化投资可能是科技创新投资较好的投资方式，本轮AI投资也是如此
。科技类公司长期投资的难度大 ，因为面临护城河不够坚实 、十字路口抉择以及破坏式创新等问题
，都意味着科技行业选择单个公司进行投资的难度大，很难预知某一赛道最终谁能胜出。但如果将某一创新赛道的多个公司看作一个组合 ，组合大概率将能够实现具有正外部性和新需求的超预期价值 。从投资角度看
，与前述消费龙头适合自下而上选龙头个股不同，投资科技创新与产业升级可能更适合选择赛道、采取组合投资或指数化方式
。在指数投资过程中 ，技术进步过程中被淘汰的旧企业将被剔除出持仓
，而顺应新技术发展的成长股又将被纳入，符合科技产业在技术进步过程中领导者轮换的特征 ，对于当前发展前景不确定性较高的中国AI产业而言
，同样较为适用。

图表25：美股科技行业仅微软长期排名市值前10，且有大量早期龙头公司退市（单位：亿美元）

注：深粉色表示6次在榜单上 ，浅粉色表示5次在榜单上，绿色表示当前已退市

资料来源：Bloomberg
，中金公司研究部

图表26：中国科技行业仅腾讯和网易长期排名市值前10（单位：亿元）

注：深粉色表示5次在榜单上，绿色表示当前已退市

资料来源：Wind ，中金公司研究部

受益的环节顺序：“卖铲子
”→应用百花齐放→拥有成熟应用并形成闭环生态的龙头

科技产业投资需要分不同阶段 。技术创新具有较大的不确定性
，从不同阶段来看：1）产业发展初期处在0-1的阶段，产业发展空间和趋势比较模糊 ，股票市场上几乎没有相关标的
。此时市场会投资一些普遍适用的东西
，即“卖铲子”的思维，通常就是部分拥有特定技术或者零件的供应商 ，也是市场上确定性超额收益的投资机会
，但这部分公司若壁垒不高将很快吸引大量竞争者；2）在产业发展处于1-100的阶段，产业核心技术环节成熟 ，相关核心标的会迅速受到市场关注
，这个阶段应用场景尚有较大不确定性，阶段竞争相对激烈 ，部分公司能够通过业绩高增长消化估值，逐渐成为龙头
，因此该阶段可能是从普涨再到后面各环节一二线龙头形成。3）产业发展格局相对成熟阶段，此时往往有成熟的应用出现 ，龙头公司形成全产业链生态系统
，具有平台公司特征，成为产业链上穿越周期的标的 ，即使在产业增长放缓也具有投资机会 。

上述两大创新产业趋势均符合该投资规律。对于智能手机到移动互联网浪潮的投资过程
，初期2010-2012年受益的是苹果产业链中的手机零组件企业，以及互联网基础设施；随后2013-2015年受益的是国产手机 ，以及传媒游戏应用开始百花齐放；最后在2016年以后实现穿越周期的是一些成熟的应用以及港股互联网平台公司
。在新能源汽车崛起过程中
，初期2013-2018年受益的是锂电池材料和充电桩，尤其是上游的钴锂环节；随后2019-2021年全球产业链景气度上升 ，产业发展方向逐渐明确
，中国新能源车企和动力电池企业快速发展，汽车零部件在全球竞争力也实现提升 ，一二线龙头公司全面受益；2022年以后全产业链景气度回落，但具有平台公司特征的比亚迪
，以及技术领先且规模效应突出的宁德时代，在这个阶段实现穿越周期。

中国AI产业发展也有望遵循上述规律 。中国AI产业与此前移动互联网
、新能源车产业趋势的相似之处 ，我们认为也有望遵循类似顺序
，产业受益环节从“卖铲子 ”公司到核心技术企业和应用，再到拥有成熟应用和闭环生态的龙头公司：1）从2022年底OpenAI发布ChatGPT之后 ，应用场景虽然没有明显突破
，但确定性的是对于算力和云资源的需求，因此过去海外算力投资快速增长
。DeepSeek突破后大幅降低了推理成本 ，下游应用需求增长同样也将拉动对算力和云资源的需求
，“卖铲子
”的公司有望率先受益；2）中国拥有广阔的AI应用场景，DeepSeek的低成本和开源特性 ，意味着未来可能进入AI应用快速开发的阶段
，这个阶段AI产业链可能进入景气度上升的状态，不仅是软件应用 ，也包括机器人、智能驾驶等端侧应用，乐观预期可能导致阶段性普涨；但AI技术路径以及降本增效的不确定性
，意味着最终只有能实现盈利的商业模式能得到市场资金的持续关注，投资个股的不确定性也相对较大；3）行业进入相对成熟的阶段后 ，拥有成熟应用的企业以及具备平台特征的龙头公司
，有望通过技术投入优势和规模效应不断扩大领先优势，但是在目前阶段可能难以判断最终具备垄断优势的是哪些公司。

产业全球竞争力提升的市场影响：市值份额提升 ，国际资金流入和估值溢价扩张

中国在较多领域成为全球产业链中心 。在大国产业链系列中的《产业链变迁中的投资》
，我们提出在2010年后，中国制造业逐步走出产业升级的道路并成为全球产业链中心
。以手机产业链为例 ，早期中国企业从部分零组件开始切入国际供应体系
，到后来智能手机设备制造商在全球市场实现后发赶超，中国品牌的市场份额突破50% ，在智能手机时代逐渐成为全球手机产业链的中心
，并且逐渐从低附加值的代工组装等环节向价值链两端的设计 、品牌和营销环节上移，获取更多附加值。类似的 ，中国动力电池在全球形成核心竞争力，为新能源汽车的崛起创造了重要条件
，在传统燃油车逐步被新能源车替代的过程中，适配新能源汽车的中国零部件也相对受益 ，中国汽车产业链的出口在2020年以来快速增长
，也正在初步形成全球汽车产业链的新中心 。

对于金融市场投资而言，当产业链中心向某个国家迁移 ，在资本市场有以下表现特征：

1）产业全球竞争力提升对应上市公司全球市值占比提升
。以新能源汽车为例
，在传统燃油车时代，美国
、德国和日本分别在不同阶段成为全球的领先国 ，该阶段日本和德国的汽车产业链市值份额也明显高于其它国家。但随着2015年以来全球和中国新能源车产业链开始成长并对燃油车形成替代
，2019年后中国新能源车产业快速崛起，在乘用车、零部件和动力电池环节的出口规模大幅度提升并逐渐接近日本 ，在此背景下
，我国汽车产业链的市值占比自2015年以来逐渐上升并在2020年后大幅提升，目前汽车产业的全球市值占比已超过一半 。

2）国际资金通常偏好一个市场中的国际竞争力较强或提升的领域
。对于海外资金在不同市场做投资决策 ，由于对本土产业熟悉程度并不一定高，因而更倾向基于自身认知范围投资具备全球竞争力的产业。例如早期中国台湾股票市场对外资放开后
，外资长期增配台湾具备较强优势的半导体和其他电子工业，持股比例也远高于对其他板块的配置 。而在2019-2021年新能源行情中 ，中国大陆的高端制造业展示出较强的韧性
，在全球份额整体得到提升，外资也一改过去重仓中国消费和金融的局面 ，对新能源产业链 、光伏产业链等高端制造业明显增配。

3） 产业全球竞争力提升过程中带来估值溢价扩张
。在产业链投资可持续性提高和全球资金认可度提高的基础上
，产业全球竞争力提升过程中带来估值溢价扩张，以日本半导体产业在1980年代赶超美国的经验来看 ，五大半导体龙头的估值水平与日本在全球市场份额
，以及与美国的相对优势有较高的正相关性。中国市场的高端制造业估值也有类似变化特征，随着中国汽车产业链的全球竞争力提升 ，2020年以来无论是中国的汽车零部件还是动力电池
，估值相比于海外可比龙头公司的溢价程度均有明显提升 。

若中国AI充分发挥领先优势，AI产业链在资本市场表现也有望实现类似特征
。对于中国AI产业而言 ，DeepSeek以低成本
、高性能和开源的三大超预期优势，成为“打破西方技术垄断”的象征符号
，更重要的是让市场认识到中国在AI发展方面的优势。根据中金编写的《AI经济学》构造的AI发展指数[3]，中国AI发展综合水平仅次于美国 ，并且中国对AI顶尖人才的吸引力明显提升
，生成式AI专利数量也大幅领先，这些都是AI取得突破的基础 。当前中国AI产业股票整体市值规模不大 ，并且也尚未得到外资的认可
，港股龙头公司估值仅仅从较低的水平有所修复，我们预计若未来中国AI产业应用全面铺开 ，在全球形成较强的竞争力
，则有望市值份额提升，国际资金流入和估值溢价扩张

图表27：我国新能源汽车产业全球竞争力提升 ，汽车产业链在全球股票市值占比也对应上升

资料来源：UNcomtrade
，中金公司研究部

图表28：以台湾市场为例，外资对科技硬件类行业持仓长期趋势上升且持股比例大幅高于其他板块

资料来源：台湾证券交易所 ，中金公司研究部

图表29：日本半导体份额赶超美国阶段，日本半导体估值整体提升
，而在优势弱化阶段则估值重新回落

资料来源：Re-reversar ? between Japan and the U.Ｓin the semiconductor industry (2000)，Datastream ，中金公司研究部

正确认知“产能过剩 ”问题

制造业周期性强
，容易出现供需失衡
。中国制造业具备突出的全球竞争力，在资本市场中也体现为较高的市值占比 ，但由于从资本开支投入到固定资产形成需要时间
，产能调整的难度较大，下游需求一旦发生波动则容易出现供需失衡问题。供需失衡可能导致此前的高景气出现反转 ，伴随价格下跌和利润下降
，这一点即使是新兴成长行业也难以避免，也是中国股票市场周期性波动频繁的重要原因 。

阶段性供需失衡是正常现象 ，需要警惕的是低效产能过剩
。在开放经济体中
，局部、阶段性的供需错配和产能过剩是开放经济体正常的经济现象，而且在市场机制下往往能自主调节至新的均衡。我们在《宏观范式转变下的“产能过剩”之辩》指出：真正值得担忧的 、具有危害性的是长时间的低效产能过剩 ，低效产能过剩有两个标准：1）竞争缺失导致低效产能难以出清，但并非类似倾销的恶性竞争；2）政府长期补贴
，扭曲市场 。而多数成长行业的供需失衡并不符合该特征，以新能源汽车为例 ，当前新能源汽车行业竞争相对激烈
，部分车企在此过程逐步退出，龙头企业维持较高效率和盈利能力 ，而且产业补贴相对合理且已基本退出
，并未扭曲市场
。因而新能源汽车并不符合难以出清的标准，相较之下价格优势主要来自技术进步和规模经济。

国内AI产业目前处于资本开支扩张早期 ，暂时无忧
，未来产业上游和部分下游环节需关注供需失衡问题 。由于供需失衡问题比较突出存在于制造业，AI产业链中需要大量资本开支投入的主要是上游的算力和云计算 ，当前阿里巴巴
、腾讯等企业处于资本开支扩张初期
，尚不存在过度投资和重复建设的风险，但远期部分重资本开支并且门槛不高的算力环节需要关注该问题。而AI下游应用的制造业主要来自于端侧应用 ，目前机器人、智能驾驶和消费电子等行业的资本开支周期均处于过去几年偏低位置，同样不存在供需失衡问题
。而对于AI应用中的偏服务业领域
，不需要担忧生产设备供需失衡，需要担心的可能是人力资源的供需失衡。但从远期来看 ，高景气的制造业通常都难以避免供需失衡
，未来需要对该问题给予一定重视 。

当下成长行情的启示与展望

结合我们前面所分析的成长行情影响要素，本轮AI行情所处的状态如下：

1）产业趋势与盈利周期：DeepSeek以低成本 、高性能和开源的三大超预期优势 ，为应用场景的发展提供了重要基础
，AI产业在中国的高景气可能仍处于初期阶段
。从盈利周期角度，算力
、云计算等基础设施或底层通用环节有望率先兑现业绩 ，应用环节兑现业绩的仍有不确定性。我们在《科技叙事、地缘重估与全球资本再布局》提出到DeepSeek成为“打破西方技术垄断
”的象征符号
，让市场重新认知中国AI发展方面的优势，市场投资者也对这种科技叙事的变化较为认同 。我们认为AI产业趋势与盈利周期维度处于向上的状态 ，以及市场预期和认知转变
，AI成长行情大概率仍处于相对早期阶段
。

2）宏观环境：当前国内经济处于转型阶段，总需求不足的问题凸显 ，经济周期全面回升和扭转低通胀仍面临挑战，并且适度宽松的货币基调下
，长端利率或将处于较低的中枢水平，在产业高景气的前提下 ，宏观环境为AI成长行情创造了良好的条件。

3）产业与监管政策：产业政策方面
，“因地制宜发展新质生产力”被写入二十届三中全会《决定》[4]，也成为两会政府工作报告的重点工作任务 ，报告也明确提出推进“人工智能+ ”
，政策支持态度明显[5] ；资本市场监管政策上，2024年并购六条和科创板八条发布 ，对并购重组有所放松
，对于科技创新领域的产业整合较为有利 。产业政策和监管政策维度都对于AI成长行情相对有利
。

4）外部环境：特朗普上台以来政策加大了美国和全球经济面临的不确定性，关税和驱逐移民政策加大“滞胀
”风险 ，海外成长风格表现不佳
，美国AI垄断地位受到动摇后明显回调，海外映射并非有利。但相对有利之处在于外资从美股流出的压力加大 ，若国内科技叙事和基本面改善共振，回流中国市场尤其是港股的潜力在增加 。

5）估值：当前由情绪和预期主导的第一轮估值修复已经基本完成
，A股科技板块因业绩周期低谷而估值较高，近期AI主线大幅回调后 ，A股高估值问题有所缓解
。港股科技龙头估值具备吸引力
，本轮估值修复后，我们编制的港股科技10巨头指数估值仅从12.9倍修复至17.5倍 ，近期回落至16.5倍
，横向对比全球或者纵向比较历史，该估值水平仍然相对便宜 ，若预期进一步向好
，港股科技龙头估值仍有望进一步打开。

6）交易情绪：无论从换手率还是交易量占比，均显示前期A股TMT板块交易情绪过热且交易过于集中 ，难免出现获利回吐和大幅波动
，港股市场的风险溢价也下降至近年较高水平，科技板块占港股交易额也达到历史最高水平 。但交易情绪并不决定行情中期走势 ，只可作为短期择时参考，近期AI相关产业情绪降温明显
，可逐步关注左侧布局机会。

7）资金面：A股和港股有所差异，当前A股个人投资者自去年“924”以来持续活跃 ，成为 A 股重要的增量资金来源
，个人投资者增多可能强化A股偏科技成长和中小盘的风格，但进一步上行也较为依赖风险情绪改善 ，并且波动也会更频繁
。而港股科技龙头的增量资金来源主要是南向资金
，其中不乏公募和私募机构资金，定价风格更侧重基本面 ，进一步上行依赖基本面业绩兑现
，以及外资能否回流港股。

AI成长行情或仍在早期，回调迎来布局机会 。结合上述七要素 ，我们认为当前AI成长行情具备向上的产业趋势
，盈利兑现可能分阶段完成，从卖铲子的算力 、云计算到软件和端侧应用 ，并且市场对于中国AI发展优势的信心强化，这是AI成长行情未来延续的前提基础
。并且从宏观环境和产业政策这些外生变量
，也对于AI成长行情非常有利，外部不确定性虽然冲击全球成长风格表现 ，但科技和地缘叙事的变化可能使中国市场处于相对有利的状态。近期经历AI主线大幅回调后
，港股估值具备吸引力，A股高估值问题也得到缓解 ，而且在产业趋势早期高估值往往不是主要矛盾
，结合前期过热的交易情绪也得到明显降温，我们认为近期回调后可能再度迎来布局机遇 。但值得注意的是 ，A股当前主流资金来自个人投资者
，港股可能更多的是南下的机构投资者和高净值个人，从股价波动性和持续性 ，港股或将好于A股
。节奏上
，AI产业近期回调幅度较充分，但时间上 ，外部关税风险以及一季报业绩可能影响风险偏好，对行情产生压制
，建议逢低左侧布局。配置方向上，建议结合国产算力适配背景 ，关注算力硬件、云服务供应商
、数据中心等上游环节；另外推理成本下探促使AI应用降本增效
，关注消费电子、机器人 、智能驾驶和软件应用等下游领域 。

产业发展规律与中长期投资建议
。从创新的性质而言，AI并非简单的追赶式创新 ，而是具有较强的引领式创新的属性
，这种原创性带来的结果就是创新路径的高度不确定性。这种创新的不确定性意味着选股难度较大，一种规避不确定性的方式是指数化投资 ，我们不确定最终哪些公司成为最终的胜利者
，但是指数投资能够享受这个赛道成长所带来的收益 。但如果直面不确定性进行自下而上选股，我们建议遵循从“卖铲子 ”到“应用
”再到有规模效应的龙头公司的顺序
。建议结合国产算力适配背景 ，关注算力硬件
、云服务供应商、AI数据中心等上游环节；并且结合推理成本持续下探
，AI应用实现降本增效，进一步关注消费电子 、机器人
、智能驾驶和部分软件应用等下游领域。此外 ，未来需要高度关注中国AI产业的全球竞争力，若发展超预期
，则有望实现在全球市值份额扩张，以及国际资金流入 ，甚至价值重估和估值中枢明显提升 。

图表30：对比历史上大的创新产业趋势
，目前AI行情从上涨时间和上涨幅度仍明显低于以往

注：起涨点为行业有绝对收益和超额收益的时点

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表31：中国科技股票此前对AI前景定价不足

注：由于行业分类原因 ，美国科技股票用的是Magnificent 7
，中国用的是科技10巨头（腾讯、阿里 、美团
、百度、中芯国际 、小米集团
、京东、比亚迪股份 、吉利汽车、网易），其余经济体用的是MSCI information technology；时间截至2024年12月31日

资料来源：FactSet ，Bloomberg
，中金公司研究部

图表32：中国科技巨头相比美股严重折价，近期有所收窄

资料来源：Bloomberg ，中金公司研究部

[1]https://www.gov.cn/xinwen/2021-02/07/content_5585758.htm；

[2]https://www.gov.cn/gongbao/content/2015/content_2975901.htm

[3]《AI经济学》第1章：《迈向通用时代的人工智能》
，周子彭,李娜,陆趣,刘梦玲

[4]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202407/content_6963409.htm

[5]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202503/content_7013163.htm?s_channel=5s_trans=7824452999_

Source

文章来源

本文摘自：2025年4月3日已经发布的《如何判别成长行情走势？》

李求索 分析员 SAC 执证编号：S0080513070004 SFC CE Ref：BDO991

黄凯松 分析员 SAC 执证编号：S0080521070010 SFC CE Ref：BRQ876

刘欣懿 联系人 SAC 执证编号：S0080123070090

李瑾 分析员 SAC 执证编号：S0080520120005 SFC CE Ref：BTM851

魏冬 分析员 SAC 执证编号：S0080523070023 SFC CE Ref：BSV154

朱嘉懿 分析员 SAC 执证编号：S0080525030003

张歆瑜 联系人 SAC 执证编号：S0080124070034

伊真真 分析员 SAC 执证编号：S0080519030002 SFC CE Ref：BTT989

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