从景顺长城科技洞察报告，到一个逆势扩张的科技团队

导读：提到研究报告，大家经常会想到的是卖方研究所的行业报告。无论是国内还是海外，卖方研究所都提供了从宏观、策略、行业到公司等等，数量最多的报告。但事实上，海外一些大型的资产管理公司，也会发布他们的研究报告。这些买方研究报告，虽然数量不多，但通常更具有研究深度，制作也更精良。

在国内也有不少资产管理公司定期刊发自己的研究报告，有些已经成为了某些领域的旗舰报告。其中比较知名的就是景顺长城一年一度的科技洞察报告。在这一份报告中，不仅有来自景顺长城科技军团的研究分析，还有科技含量十足的线下发布会。

2月27日景顺长城科技团队也发布了他们的第三期科技洞察报告，展现了他们对AI+科技产业的研究成果。在这一份报告中，完整梳理了大家关注度很高的AI产业链，以及在各个层面的影响和判断。

从过往的几份科技洞察报告中，都能看到景顺长城科技团队的研究领先性。比如说，两年前的新能源汽车洞察报告中，他们观点鲜明提出了“电动化是上半场、智能化是下半场”，而产业发展脉络也确实沿着这个趋势发展。一年前的半导体洞察报告中，他们提到了Mate60 Pro的横空出世会带来半导体设备和材料的快速突破。而从景顺长城电子信息产业的持仓和净值表现，也看到了前瞻性的研究所带来的优异业绩。这也让此次景顺长城的AI+洞察报告，格外引人关注。

曾经有人问过杨锐文，为什么要坚持做科技洞察报告。 他的回答是：“主动投资有一条路是比较确定的，就是产业投资。”通过科技洞察报告，我们能清晰了解景顺长城科技团队的思路和想法，也从中更好理解他们在科技产业投资上的框架体系。

在此次科技洞察报告中，我们也看到了一个不断壮大的景顺科技团队。这个团队有着风格迥异的基金经理，但是整体风格都偏向产业投资。杨锐文曾经提到：“做科技投资最重要的一点是立足于产业，只有和产业高度的紧密联系，才能抓住科技发展的趋势，通过研究获得一定的领先性。”

过去几年科技成长股的贝塔并不好，能够对科技团队做逆势扩张，也让我们看到了景顺长城基金的长期投资理念。一直以来，他们坚持在海内外有长期收益的领域布局，包括前面提到的科技成长、以及大家熟知的高壁垒高ROE、深度价值策略等，并且在这些长期有效的策略中，都有业内著名的代表性人物。

基金公司的投研资源和产品布局背后，也体现了一种主动投资的思维。相信通过此次景顺长城AI+洞察报告发布，不仅能让我们了解AI的产业趋势，也能看到景顺长城科技团队基金经理的投资理念和观点，更能看到景顺长城基金公司对科技成长领域的长期投入和坚持。

01

AI将带来一场席卷各行各业的技术革命

在发布会的开场，杨锐文提出了景顺长城科技团队对AI产业趋势的十大预测：

数据来源：景顺长城基金

接下来，景顺长城的基金经理张学薇阐述了为什么AI的发展将是一场席卷各行各业的技术革命。在过往人类发展的历史中，技术革命的出现带来了巨大的财富创造。例如1698年蒸汽机的发明带来了工业革命，使得人类从纯手工的劳动中解放出来，推动了机械化生产，在短短200年间缔造了超越过去3000年农业社会总和的财富体量。1946计算机的发明引爆了信息革命，诞生了一批巨大的互联网公司，社会财富又达到了新的高度。今天的Chat GPT的问世，降低了脑力劳动的成本，也会带来新的财富变革。

AI产业的发展是多层次、多浪潮的，按照基础大模型的能力划分，目前处在人工智能的第二个阶段。

数据来源：景顺长城基金

景顺长城科技团队把AI产业链划分为三个层次：

1）类似于AI大脑的模型层，模型好坏决定了机器是否聪明；

2）类似于AI粮草的算力层，补充粮草和营养后，大脑才能转得快；

3）类似于AI执行机构的应用层。

数据来源：景顺长城基金

02

模型层向两大方向升级

首先，研究员贡学博对模型层的进化方向与产业格局做了详细讲解。大模型就像一块海绵，会不断吸收我们投喂的知识，在这个过程中不断扩大“脑容量”（算力和参数量），模型学习效果会不断提升，也就是科学家称为的“规模发展”（Scaling Law）。当“脑容量”达到一定规模后，模型会展现类似“开悟”般的涌现能力，呈现能力上的指数级别提升，是一个量变到质变的过程。

景顺长城科技团队认为，模型进化的终局是AGI，也就是人工通用智能，不仅能像人类一样思考和学习，在能力上也将超越人类的总和。

下一代大模型将沿着多模态和AI Agent两大方向升级。多模态大模型可以跟随人类的提升，分析环境中的特定物体，对人机交互形态带来全新变革。想象一下我们戴着具备AI能力的AR墨镜在海边用餐，只需要看一眼餐桌和菜单，模型就可以计算账单金额，帮我们自动结账。

数据来源：景顺长城基金

而AI Agent本质上是在基础大模型之外添加了记忆、规划、工具使用和行动模块，让大模型向着AGI的终极目标更进一步。相对基础大模型，AI Agent的自动化程度显著提高，也能让普通用户参与到应用的开发和构建，带来更加丰富多彩的应用创新。

随着大模型的持续进化，海外大模型的竞争格局走向马拉松式的淘汰赛。模型每一次升级，都会提高竞争门槛，最终形成寡头格局。中国大模型与海外有1年代差，目前在持续追赶的过程中。

景顺长城科技团队认为，下一代的AI应用将高度整合各类功能，为用户带来自动化的体验。随着基础模型的成本下降，国内模型层格局相对海外更加分散，应用层会获得更高的产业价值分配。

03

应用层的生产场景和泛娱乐场景

其次，是基金经理农冰立对AI应用层面的讲解。模型更多是技术本身，而应用才是技术转化为商业价值的载体。AI的商业价值可以体现在两个场景：

数据来源：景顺长城基金

1）生产力场景，AI提供的是效率价值，能够辅助各个岗位完成工作，为企业降本增效。在效率的提升上，自动化程度越高的领域，商业化的想象空间就越大。另一方面，对模型缺陷容错度越高的领域，商业化落地的场景也越大。从这个标准看，创意设计、代码开发、智能客服、文档助理都是相对更有潜力的应用场景。而法律和医疗这些领域的容错率较低，商业化的时间点会更靠后。

景顺长城科技团队更看好两类玩家。第一类是具备掌握良好用户基础和应用场景的既有玩家，而不是AI原生的新应用厂商。这是因为目前大模型和生成式AI浪潮并没有带来全新的用户群体，意味着原先有良好用户基础和明确应用场景的老玩家能更好将AI功能推向市场、触达客户，并迅速积累用户反馈和使用数据进行快速迭代。第二类是具备垂直领域数据壁垒的垂类应用厂商，只有高质量的垂类数据才能够保证模型输出的专业性和深度，这类玩家也有较高的壁垒。

2）泛娱乐场景，AI提供的是体验价值，可以大幅提升普通用户和虚拟世界的交互体验。景顺长城科技团队认为，游戏是最适合和AI结合的场景。这是因为游戏的元素可以通过AI生成，游戏的生产流程也可以通过AI提效。而且，历史上每一次技术革新，游戏往往都是最先和新技术结合的领域，比如PC电脑带来的端游，移动互联网带来的手游等。游戏是AI造梦的乌托邦。

AI和游戏可以通过两种方式结合：改变游戏内容、以及彻底改变游戏形态。在改变游戏内容上，AI npc可以根据玩家数据，生成个性化的内容，实现千人千面的游戏体验，打破传统游戏的内容有限性。在彻底改变游戏形态上，玩家可以借助AI工具做策划，实现“游戏去厂商化”。最后，或许会出现游戏平台的“抖音时刻”。

景顺长城科技团队认为，不仅是游戏，其他形式的泛娱乐场景也可能会产生各自领域的超级平台，如同互联网时代出现了微博、抖音、快手，AI赋能同样降低了图片、漫画、视频和虚拟人等的制作门槛。

04

今年可能成为AI终端落地的元年

接下来，是硬件层面的变化。基金经理张雪薇先阐述了消费电子硬件层面的创新。第一个直观的变化是，未来可能每一个人都会有一个AI终端。由于最终的边际成本可能像互联网搜索那样降到0，用户可能只需要支付一次性的设备成本，就能永久免费使用一些日常的推理功能。其中，最有可能成为AI终端的设备是手机和PC，因为是大家日常使用频次最高的设备，天生具备搭载AI的场景。随着主流芯片厂商纷纷布局终端的AI高算力芯片，2024年将成为AI终端落地的元年。

数据来源：景顺长城基金

回顾消费电子的换机潮，不难看到创新才是驱动需求的核心。当年智能手机的换机潮加速，本质是来自应用层面不断的创新。而当手机行业缺乏新的应用刺激后，换机周期也拉长到了43个月。

新的AI创新将带来PC端的换机潮，叠加2024年初苹果发布的Vision Pro混合现实头盔产品，又可能打开混合现实产品MR的需求。MR产品的渗透和放量也会带来消费电子相关零部件厂商的新一轮投资机遇。

景顺长城科技团队认为，在整个消费电子零部件产业链中，SoC主板的价值量自大；屏幕次之；光学的设计和变化最为复杂，不断迭代的过程中价值量可能会保持稳定；而手柄未来可能会因为AI交互的成熟而消亡；电池的轻薄和续航是设备普及的重要瓶颈之一，也是长期投资值得关注的部分。

05

汽车智能化的奇点即将到来

除了消费电子，AI赋能的另一个重要场景是汽车。基金经理曾英捷也为我们详细展开了对智能汽车的研究观点：

1）AI通过赋能感知和决策，将加速智能汽车的技术升级。AI的摄像头、雷达、域控制器、执行系统成为了人类驾驶中的眼睛、耳朵、大脑，辅助更好的驾驶决策和执行。经历了电动化的上半场后，汽车产业的下半场智能化奇点即将到来，有望复制三年前电动化的发展浪潮。

数据来源：景顺长城基金

2）中国汽车企业在这一轮智能汽车发展的浪潮中，是最具备竞争力的。在供给端，中国汽车企业有着更加简明的组织架构、更加简短的开发流程、叠加最内卷的工程师红利，能够对消费者的新车型需求做出更快的反应。

在需求端，中国每年汽车需求量占全球需求30%以上，是全球第一大汽车市场。在技术端，国内以华为、小鹏、理想等代表的企业有望追赶特斯拉，而且技术远远超过海外传统汽车企业。这些具备全球竞争力的中国汽车产业链企业，也将酝酿出巨大的投资机会。整车厂商业模式能拓展到软件收费模式，零部件厂商又充分受益于智能化的大贝塔。

06

AI机器人是多形态和多层次的

讲完了汽车智能化，基金经理孟棋阐述了AI突破对机器人的影响。AI大模型的进步，使得机器人开始真正拥有大脑，变得更像人类，也形成了2B和2C两个维度的应用场景。

随着AI能力的不断提升，机器人能力也会持续进化，带来更多的应用场景和成倍的需求量。机器人不仅能带来功能的升级，还有成本端的下降，并且是多形态和多层次的。如果智能机器人的成本下降到汽车的价格区间，就有可能实现家庭化的大规模推广。

在智能机器人产业链，中国制造大规模的参与，会实现比较大的降本空间，也会带来高端制造和材料的整体升级。

数据来源：景顺长城基金

07

算力芯片有望实现10倍增长

张仲维是近期加入景顺长城科技团队的基金经理，也是我们多年前就访谈过的成长风格基金经理。在此次科技洞察报告中，他也对人工智能中的算力做了讲解。

算力投资类似于一种基础建设，是应用爆发的必要条件和先行指标。从全球头部云计算厂商的资本开支看，AI算力已经成为了主要的增量投资方向。景顺长城科技团队预计，2024年全球AI服务器的市场规模将会增长到接近千亿美元。台积电预计AI相关业务营收未来5年将以50%复合增速快速成长，而海力士预计配套使用的HBM芯片2030年出货量将达到1亿颗，7年成长200x。

由于AI服务器价值量大幅提升，也带来了GPU芯片需求的增长，其他配套的储芯片、网卡、PCB、光模块等也都有数倍到数十倍的增长弹性。

数据来源：景顺长城基金

从价值量角度看，算力芯片市场有望从2023年的218.7亿美金规模增长到2032年的2000亿美金以上。同时，伴随算力需求从算力侧延伸到推理侧，算力芯片需求特征也在发生改变。预计到2025年云端训练/推理端ASIC方案渗透率分别为50%和40%，边缘侧推理端ASIC方案渗透率将达到70%。

数据来源：景顺长城基金

过去20年处理器峰值算了提高近90000倍，存储器带宽提升只有30倍，两者的失配也让云侧/端侧存力升级成为必然趋势。再对应当前处于底部区域的存储行业，AI带动的增量有可能驱动行业的周期重新向上。

08

外部制裁将开启国产算力生态的新起点

那么在这一轮轰轰烈烈的AI浪潮下，国产供应链又有什么成长机遇呢？基金经理董晗做了这一部分的分享。

首先，价值量最高、技术难度最大的算力芯片上，国产算力芯片已经基本达到2020年英伟达发布的A100水平，也就是说和世界最先进的量产算力卡大致相差一代。这样的技术已经能满足国内大模型的训练需求。

其次，在制造环节上，国内芯片制造企业的制程结点在7nm，相对最先进的中国台湾和韩国差了2代。相比晶圆制造端的技术差距和供应链限制，我们在先进封装领域已经形成技术积累。

最后，外部制裁的落地，有望开启国产算力生态发展的新起点。2018年国内半导体企业的成长拐点，来自外部冲击下开始了真正自主可控之路。2023年针对算力芯片的管制升级，也将开启国产算力生态发展的新起点。

09

长期看好AI的发展

在发布会的结尾，杨锐文做了最后的总结。AI产业在迅速发展、应用场景在不断拓展，然而，由于人工智能现有的泛化能力还是非常有限的，场景的落地能力就变得尤为重要。今天，互联网公司无论是主动还是被动都在卷入这一轮AI的大浪潮中，新一轮的算力军备竞赛毫无疑问已经开始了。

景顺长城科技团队长期看好AI的发展，未来也会投入大量的时间和精力扎根在这个领域的研究。

一个不断壮大的科技投资团队

作为景顺长城第三期的科技洞察年度报告，这一次亮相的基金经理数量是历届最多的，除了杨锐文之外，我们还看到了包括张雪薇、农冰立、曾英捷、孟棋、张仲维、董晗在内的多达7位基金经理和研究员贡学博出场做了分享。这些基金经理中，既有景顺长城自主培养起来的，也有这两年从外部加盟的优秀人才。

而且，他们的年龄结构特别健康，不仅有杨锐文、董晗这样具有超过9年投资经验的中生代基金经理；也有像张雪薇、曾英捷这样的新生代基金经理。

2023年全美金融畅销书《chaos kings》提到，个人大脑和情感所感受到的时间、距离和速度是线性化的，但科技的发展是非线性化的、会呈现指数级别的爆炸性特征。这意味着，对于科技投资的研究，永远要不断接受和理解新鲜事物。这就需要一个团队不断能补充新的大脑，避免大家的认知老化。

从投资风格上看，景顺长城科技团队也呈现了多元化的特点以及互补的能力圈。

杨锐文专注于早中期的成长股投资，特别善于判断一家企业的管理层能力，也是一名“调研狂魔”，组合中经常有许多他原创性独自挖掘的个股。

董晗是市场上少有的同时具有固收加管理经验的权益基金经理，能力圈覆盖半导体硬核科技及新能源、消费等多个大方向，注重通过均衡配置来降低组合的波动。

农冰立能够把成长投资中的产业视角、企业视角和投资视角三者结合，注重需求可持续、可验证的中期产业趋势，并且在消费电子领域具有超越市场的认知能力。

张仲维是一名来自中国台湾的基金经理，比较擅长做硬件端科技企业的国际比较，持股周期比绝大多数高换手的科技成长基金经理更长，早在2018年就买入了5G产业链公司，是当时市场最早挖掘5G硬件机会的基金经理之一。

孟棋偏好中后期的成长股投资，擅长把握企业确定性放量的生命周期阶段，注重组合的稳定性，并且在能力圈上长期聚焦在先进制造领域。

张雪薇和曾英捷则是景顺长城从行业研究员培养起来的基金经理，他们各自的投资也聚焦在自己擅长的电子、新能源等细分领域，把自己的能力圈和产品投资范围做了匹配。

当然，在过去几年科技成长股面临负贝塔的大环境下，做到逆势的团队扩张并不容易。自从2021年之后，整个A股市场就进入连续多年的弱势震荡，在科技成长方向也没有明确、可持续的产业趋势。2023年人工智能出现了一波短期上涨后，也在下半年开始回调。再叠加今年年初市场的系统性调整，整个科技成长投资进入了“至暗时刻”。在此期间，我们看到许多科技成长基金经理出现了风格漂移，为了规避回撤开始配置一些稳健类的资产、甚至有些科技成长基金经理增加了“中特估”红利类资产的配置。

景顺长城基金却选择在科技贝塔的逆风期中，继续加大对科技成长团队的投入，不仅从内部的研究团队中提拔了基金经理，也从外部挖来了好几位业内重磅的科技投资专家。逆势投资意味着长期布局。景顺长城基金对科技成长团队的投入，是经过深思熟虑考量的。

深耕科技成长背后的长期投资

作为全球最大的资产管理公司之一，外方股东景顺（INVESCO）有一句著名的slogan: Local Talent with Local Knowledge + Global Best Practice（用国内市场有深刻立脚点本地人才+全球市场最佳实践的管理方法）。

在景顺长城基金的发展历程中，也看到了很鲜明的海外经验和本土化布局的结合。比如说，早在2003年就被外方股东引入的投资回顾制度，是许多成熟海外资管机构通用的基金经理管理方式，也被景顺长城在国内市场发扬光大。

分管权益投研的副总经理陈文宇每一个季度都要拿着基金经理的持仓交易数据，和每一位基金经理做定期的投资回顾。这个回顾制度，一方面约束了基金经理买卖股票的随意性，另一方面也帮助每一位基金经理做季度投资归因。也正是受益于这样一套投资回顾制度，景顺长城在对基金经理的考核中把他们风格因素的贝塔和个人选股的阿尔法做了剥离，在贝塔逆风期中保护了基金经理，帮助他们规避风格的漂移。

从2003年成立以来，景顺长城也一直秉承着长期投资的思想，并且在组织架构、考核方式、产品布局、人才培养等方方面面都纳入了长期投资的理念。对于科技投资团队的长期投入，也体现了这一点。

如果我们看海外长期有效的long only多头策略，基本上就集中在四大领域：深度价值deep value投资（代表人物约翰涅夫），高壁垒高ROE投资（代表人物巴菲特），高科技成长投资（代表人物BG、比尔·米勒等），均衡成长GARP投资（代表人物彼得·林奇）。景顺长城的主动产品线，也都基本呈现在这四大领域中，并且有代表性的领军人物。比如说高壁垒高ROE投资的刘彦春、深度价值投资的鲍无可、科技成长投资的杨锐文等，都是业内在其投资领域表现突出的基金经理。

大众理财性质的大规模资产管理，更合理的服务方式是以投资方案为核心。这些投资方案，必须是长期有效的主流投资方案，并且风险收益特征基本稳定。纵观历史，长期能取得超额收益的投资方案数量是有限的。

长期投资，不仅体现在一个基金经理的投资操作上，也能在一家基金公司的所作所为中得以体现。投资资源、产品布局可以看做是一家基金公司的投资动作。他们到底是坚持长期，还是追逐风口，都能映射在这些具体的细节上。

景顺长城基金对科技投资团队的持续投入，恰恰体现了他们的长期投资理念。这些投入并不受短期表现的影响，是一个长期稳定的动作。把投研资源和产品，聚焦在长期有效的投资方案中。而且，我们看到在科技成长领域中，景顺长城不仅有一支持续壮大的科技投资军团，还有多个独具特色的科技领域ETF被动产品。

正如同杨锐文在发布会开场所言，未来十年是中国科技攀登高峰的关键时刻，未来最大的机会将会来自科技产业。在技术进步日益提速的今天，资管机构需要投入越来越大的资源才能做好科技投资。相信，景顺长城基金会在立足产业、布局未来的这条路上持续地走下去。

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