证券时报记者 安仲文
在AI科技估值抬升后，优化个股布局逻辑成为关键。
诺安基金权益事业部副总经理、研究部总经理邓心怡聚焦AI产业链，她认为，AI等科技股后续仍有产业趋势，且AI应用带来的预期差较多，个股布局上将识别和聚焦优质公司，采用终局评估的策略应对市场风格波动。
科技股盈利持续改善
今年来，AI、芯片等赛道迎来一波强劲的上涨行情，新技术、新模式为市场带来久旱逢甘霖的赚钱效应，拥抱产业趋势的公募基金业绩水涨船高，享受到高质量发展带来的红利。
诺安基金权益事业部副总经理、研究部总经理邓心怡认为，AI等热门赛道的上涨，是产业快速发展中的自然定价。从全球主线来看，推动人工智能行业发展的应用和数据层面正在持续加速上行；在国内，随着国内大模型对国产自主可控生态的适配，中国芯片制造、中国芯片设计、中国模型与中国应用的自主可控生态进程进一步加速。
“从估值角度，核心驱动是在政策引导下对国内经济信心的提振和资本回报率预期上升，开启了市场估值中枢的修复。”邓心怡表示，从企业盈利角度，与以往历史高点相比，本次上涨目前尚未体现总量层面上需求的扩张，而是源于技术进步、产业结构升级后，供给侧结构优化带来的上市公司业绩预期提升。
邓心怡认为，A股市场的行情一般略早于基本面修复，因此后续有望看到企业盈利预期改善。在需求预期修复的宏观背景下，政策引导下的企业良性竞争，将带来企业盈利稳步回升；其次，随着国内产业结构不断升级，科技股在A股市场中的盈利占比不断提高，在以人工智能为代表的全球科技大发展的背景下，科技股盈利有望推动A股市场盈利持续改善；再者，长期看，国内股债利差逐步缩小，将驱动居民存款流入市场内优质资产，也有助于市场估值的提升，因此，这一轮上涨并非单纯由事件或政策驱动，而是产业内在发展动力的体现。
终局评估提升准确度
科技赛道在产业趋势的前期既有一荣俱荣的特征，在估值抬升后也有个股分化、赢家通吃的丛林法则，基金评估股票的准确度，不仅是长期收益的核心来源，也是战胜市场波动和恐惧的关键。
邓心怡的策略是明确识别出具有核心驱动力的产业趋势，找到可以作为跟踪抓手的高频数据，在这一过程中对产业和公司发展实施动态评估，识别和聚焦其中的投资机会，只有跟踪的变量足够聚焦，对产业和公司的价值判断才更容易相对准确。
以移动互联网时代为例，邓心怡当时主要追踪DAU（日活跃用户）数据；而在人工智能领域，则可以观察token（AI处理文本的最小单位）调用量、算法效率等指标。算法在很大程度上决定了上游需要什么样的硬件，以及这些硬件应达到怎样的性能标准——这些往往在技术阶段就已明确。由于晶圆流片和芯片设计属于长周期环节，一旦技术路线选定，硬件的发展方向和定位也就基本清晰。相比之下，后续的财务指标如收入与订单，则更多为事后指标。
“我们会尝试用终局法评估企业未来市值和业绩规模。”邓心怡告诉记者，终局评估法中，也包括关注海外对标公司的成长逻辑，参考海外同类成熟公司的估值定价体系，给出中性情况下的终局估值。
邓心怡认为，在足够广阔的成长前景中，即使短期业绩受到市场风格影响，中长期维度的高速业绩增长，也会逐步熨平短期波动对基金的影响，组合对回撤的容忍度也会相应提高，从而提高基金在波动中的持仓信心。
挖掘AI产业链三大预期差
对于下一阶段的投资展望，邓心怡重点布局AI产业链隐含的三个预期差。
首先，在算力方面，邓心怡认为第一个预期差正逐步显现，即国产芯片的崛起。目前，部分国产模型已经开始适配国产芯片，国产推理芯片市场空间与实际需求之间存在较大的预期差距，这让基金能够将组合投向更高效、回报更明确的方向。
其次，在应用层面，她始终认为AI赋能千行百业是一个真命题，AI应用无论是草根调研，抑或国内互联网巨头、海外巨头均反映AI应用需求真实与有效，体现在AI应用收入增长上。
“我们关注的是，这一杠杆具体加持哪些行业，从而释放更大的生产力。”邓心怡认为，通过AI技术赋能优势行业的预期偏低，而这种偏差需要时间逐步修正。无论是B端效率工具，还是C端情绪消费类应用，当前都具备显著的预期差，是重点关注的方向。
最后，在终端层面，邓心怡认为，AI时代必将催生新的交互终端。当模型能力发展到一定阶段，一定会涌现出新一代的、以AI为核心的智能终端设备。尽管目前其具体形态尚未明确，但这恰恰意味着巨大的创新与投资机会。
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