歷史、當下與未來：關於 AI 敍事的幾點策略思考

AI 敍事本質上是科技創新驅動底層技術實現突破，帶來 “殺手級” 產品落地，創造新需求，帶動產業鏈景氣度提升乃至推動生產力水平進步的敍事。在 AI 行情經歷 “起、承” 且熱度漸退的當下，探討 AI 行情是否會有 “轉、合”，以及 AI 敍事對行情演繹和投資範式的影響是有必要的。

關於行情持續性，國內 AI 追趕者地位及海外映射邏輯下，美股科技巨頭的高歌猛進暫未真正結束。產業層面，Scaling Law 能否延續、以及能源尤其電力方面的約束是兩大長期觀察維度。總量層面，AI 敍事下美國樹立科技領域斷層領先的 “引領者” 角色，其私人投資與公共預算井噴，資本對中國資產的 “審美傾向” 在所謂 “美強中弱” 的敍事下也有失偏頗。投資層面，從 AI 自身發展的角度，決定長期風格拐點的或許是一個科技事件，敍事邏輯切換對政策節奏與投資策略或有較為深遠的影響，當下仍需保持長維度思考定力，靜待下一個 “翻牌時刻”。

歷史的註腳：同樣 “完美” 的故事，本輪 AI 行情的敍事有何不同？

1）產業趨勢：技術進步領銜創新週期的敍事未曾止息，歷史給 “完美” 的故事留下過相似的註腳。創新驅動底層技術實現突破，市場不斷預期技術迭代帶來 “殺手級” 產品落地，進而創造出全新需求，帶動整體產業鏈景氣度提升乃至推動生產力水平進步，是科技產業投資最喜歡的敍事。對於移動互聯網，演繹路徑大致是從海外技術突破與標杆產品發佈、到國內 PC 應用推出、智能手機硬件普及，再到下游內容應用的全面爆發。而對於本輪 AI，當前看演繹路徑仍處於海外技術及產品突破期，對比移動互聯網可大致看作一輪浪潮的起點。

2）行情特徵：具體演繹有差異，但 “先硬件，後軟件” 的節奏總體上是一致的。移動互聯網行情領漲行業與輪動模式較為清晰，先 “由硬入軟”，再 “軟硬齊飛”，在中信證券二級行業分類下，將各板塊以季頻漲跌幅按 “硬件設備” 與 “軟件應用服務” 分類，可以看出從 2010 年聚焦硬件領域，到 2012 年底-2013 年 3 季度聚焦軟件領域，再到 2014-2015 年全面擴散的輪動節奏。本輪 AI 大體上仍遵循該思路，但輪動節奏顯著加快，品種間分化更為複雜。2023 年 1-3 月經歷了一次 “由硬入軟”，並在 5-8 月再度復刻，且板塊內部表現也較為分化。從持續性角度，通信設備板塊上漲月度數領跑整體 “硬件設備”，從彈性角度，與 AI 應用掛鈎的產業互聯網、計算機軟件、互聯網媒體板塊表現較佳。

3）行情級別：當前 AI 敍事邏輯圍繞產業趨勢與主題投資存在分化，但故事還遠未講完。當某一熱點出現時，市場往往擔憂由此引發的行情究竟是偏短期的主題投資，還是長期真正可持續的產業趨勢。產業趨勢投資往往是 “估值 - 盈利 - 價格” 的正向循環，如消費電子板塊在 2010 年 iPhone4 發佈後，產業鏈公司業績陸續後驗成功，體現為股價貢獻上 EPS 與 PE 的共振；主題投資則往往缺乏 “量 + 利” 中間環節的驗證，而在接連不斷的故事驅動下推高股價，如 2021-2022 年內，元宇宙主題指數成分股股價幾乎完全是由估值貢獻的。本輪 AI 行情在 2023 年 1-6 月的上漲幾乎都是由估值貢獻的，短期偏主題或導致敍事邏輯分化，但算力與模型能力的演進遠未止盡，AI 敍事就不會真正講完。

當下的躊躇：“起”、“承” 之後，是否會有 “轉” 與 “合”？

1）會否發生：目前國內 AI 仍處於追趕者地位，海外映射邏輯下科技巨頭的高歌猛進也暫未真正結束。

目前國內 AI 仍處追趕者地位，“海外映射” 的投資範式依然有效。從人才分佈、專利申請情況、基礎模型情況及算力情況角度，目前國內 AI 進展較快，但相比美國仍處於追趕者地位。而從投資層面，A 股泛科技 “海外映射” 的投資範式，本質上反映中美企業競爭力在技術實力、商業模式及產業鏈分工上的分化。

市場擔憂的行情持續性受海外掣肘，而美股科技巨頭的高歌猛進暫未真正結束。從漲幅角度，納斯達克指數 2023 年以來累計漲幅達 46.6%（截至 2024 年 3 月 31 日），距離疫後線上經濟、互聯網泡沫及移動互聯網浪潮的 77%、128%、140% 峯值漲幅仍有距離，而代表性標的英偉達在該期間內累計漲幅 201.8%，相當於互聯網泡沫時期思科的 86.1% 漲幅。從估值角度，對比科網泡沫及 FAANG，本輪 AI 頭部公司上漲期整體 PE、PB 變化幅度高於 FAANG，但相比互聯網泡沫仍難言極致。從利潤規模角度，2023 年美股科技七巨頭歸母淨利潤佔比提升至 20.8%，已超過前兩輪行情的峯值（互聯網泡沫 12.0%、FAANG19.8%）。但 2024 年以來科技七巨頭中蘋果及特斯拉的掉隊及交易集中度的大幅提升，預示着 AI 行情強勁上漲的 “恐高” 情緒愈發明顯，因此必須承認當下 AI“嬰兒泡沫” 破裂的擔憂固然存在。

2）何以發生：生產力革命演進模式指引下，計算效率與能源約束是兩個更長期的觀察維度。

歷史對比：生產力革命演進模式是相似的——從人使用工具，到人配合改進後的工具，再到規模化、網絡化的先進工具協作。在此過程中，內生驅動力（工具追求的本質效率）與外在驅動力（物理實體層面的約束）是恆久不變的兩大因素。如果將 AI 視作真正的生產力革命，便可映射到算法或模型的計算能力（內生驅動力）及 AI 算力或數據中心的電力供應（外在驅動力）。

維度一：AI 能否順利通向 AGI，關鍵點在於 Scaling Law 能否延續。Scaling Law（標度律/放縮法則）是本輪 AI 發展的 “黃金律”，意味着可以用模型大小、數據集大小、算力規模來預測模型最終能力。這一規律近年來獲得了鮮明有力的驗證，訓練成本及算力需求都在量級上實現躍遷，賦予了通過做大算力規模、數據規模來繼續提升模型性能的可持續性。當下產業界觀點圍繞 AI 實現目標出現分化，“信仰派” 相信 Scaling Law 並持續投入資本開支，“懷疑派” 持續尋找 PMF（Product/Market Fit，產品/市場匹配）但短期難求落地變現而心生疑竇，但目前算力短缺下仍未看到 “大力出奇跡” 的邏輯被徹底打破。此外亦需注意到，“持續鉅額投入 - 模型性能回報” 過程的曲折與遲滯，或將引致產業界對應用落地及商業化的關注階段性佔據上風。

維度二：能源尤其電力方面的約束也是一個更長期的隱憂。AI 訓練極其耗電，且後續隨時間推移不短增加的推理需求也將消耗大量電力。而海量新需求 + 供給受制約的故事似乎正在美國上演。據 SemiAnalysis 預測，美國數據中心關鍵 IT 電力需求將從 2023 年的 23GW 提升至 2026 年的 52GW。此外，從電力系統整體角度，美國變壓器仍存在短缺，交付週期仍長，且美國電網系統似乎尚未準備好適應 AI 引致的併網電力的快速增長。據勞倫斯伯克利國家實驗室統計，2023 年美國電網併網排隊總規模達 908.2GW，相比 2019 年的 295.3GW 已翻 3 倍有餘，通常需要超過 3 年的時間方能完成併網。

未來的眺望：中美敍事或迎再平衡，靜待下一個 “翻牌時刻”

1）總量層面：本輪 AI 產業趨勢實質上在為美國經濟的 “虛火” 續命，資本對中國資產的 “審美傾向” 在所謂 “美強中弱” 的敍事下有失偏頗。

美國：樹立科技領域斷層領先的 “引領者” 角色，私人投資與公共預算井噴。本輪 AI 產業趨勢的出現，賦予了美國科技斷層式領先的產業 “引領者” 角色。美國政府在疫情後持續通過擴大財政赤字來拉動經濟，這在常識上是不可持續的。據美國國會預算辦公室測算，2034 年底總赤字 GDP 佔比、淨利息支出將分別從 2024 年底的 5.6%、3.1% 提升至 6.1%、3.9%，而公眾持有債務 GDP 佔比將由 99% 提升至 116% 的歷史峯值。但 AI 產業趨勢的出現提供了類似上世紀 90 年代互聯網革命時的敍事邏輯，即 AI 革命帶來生產力的跨越式發展，且美國是該領域獨一無二的引領者，因此階段性的赤字和債務最終都會被 AI 革命帶來的生產力發展消化掉，或者將成本轉嫁給全世界承擔。在這一敍事邏輯下，美國圍繞 AI 私人投資與公共預算出現井噴，2023 年至今美國信息處理設備及軟件私人固定投資額已在 4 個季度內收穫 2.9% 增長，NITRD 口徑下美國 AI 研發預算自 2018 財年-2023 財年已增長 3 倍有餘。

中國：當前所謂 “美強中弱” 的敍事不斷加強，資本對於中國資產的 “審美傾向” 有失偏頗。從追逐潛在回報和科技進步角度，美國的 AI 敍事可能間接導致資本的 “審美傾向” 發生轉向。2023 年 1 月-2024 年 3 月 QDII 指數相對普通股票型指數平均超額收益為 10.3%，且 2024 年以來 A 股主要股票基金指數均跑輸滬深 300。這一邏輯將進一步強化近年全球範圍內資本流動的趨勢，根據 IIF 統計的跨境資本流動數據，不管是從非居民權益及債券購買量，還是從整體非居民資本流動的角度，中國在 2023 年以來都顯著跑輸其他新興市場經濟體。資本對於中國資產的風險偏好也受制於該敍事邏輯而有失偏頗。

2）投資層面：保持長維度思考定力，靜待下一個 “翻牌時刻”。

敍事邏輯何以切換？從 AI 自身發展的角度，決定長期風格拐點變化的或許是一個科技事件。不管是算力與模型能力的分歧、乃至產業界態度的轉向，證明 Scaling Law 放緩，抑或電力系統制約進一步凸顯，證明能源層面更快觸及瓶頸。GPT-5 的表現是短期較為關鍵的驗證時點，而下一步更先進算力芯片、更大比例合成數據、更前沿模型架構，配合科技巨頭對於資本擴張的持續押注，或許更能印證產業趨勢的延續性。

敍事邏輯切換有何影響？中國政策空間出現打開契機，資產相對吸引力有望回升。當 “以美為主” 的 AI 敍事從產業內部被打破，美國經濟上的 “虛火” 得以瀉出，抑或海外出現風險，可能也是一個打開中國政策空間、尤其是針對內需政策的契機。中國具備全球最大的政策空間，而這種政策空間並不會帶來外流，反而會帶來資本的流入。因為作為估值 “窪地” 及長時間敍事的受損方，如果中國基本面有邊際上的改善，反而可能變成資本重新佈局的方向。當上漲不再成為資本跨境流動的誘發因素，這也打開了中國資產價格上漲的潛在空間。

從策略角度如何應對？敍事邏輯切換後，投資策略也將發生轉變，但或不是一朝一夕所能實現。

長期視角下，當圍繞美國的 AI 敍事瓦解與經濟 “虛火” 得以瀉出，中國基本面將在政策加持下迎來改善，持續兩年的槓鈴結構或將被徹底終結，整體投資風格將迎來向高 ROE 及白馬成長股切換的契機；但在短期視角下，在槓鈴結構被終結前，一邊做好紅利防禦的時候，也要積極挖掘主題性機會。

考慮到當前宏觀政策環境改善，積極因素不斷積累，我們認為可開始階段性轉向 “紅利品種、績優成長、活躍主題” 的三足鼎立策略。此外，圍繞 AI 的投資模式也將發生變化，短期而言，在海外映射邏輯下，美國 AI 新技術週期資本開支的放緩預期可能導致 A 股算力板塊的下修，下修的幅度及時間跨度仍取決於美股估值信心的恢復；長期而言，隨 AI 沿產業生命週期不斷向上爬坡，市場邏輯必然從對海外供應鏈及國產算力的熱衷，進一步向真實的內容與應用切換，但在中國 AI 產業 “追逐者” 角色未真正更易時，優質標的依然是稀缺的。當前一季報已過，短期內市場步入業績空窗期，需重點關注海外 AI 進展、產業政策支持等潛在催化，當前仍建議聚焦投資核心方向和高確定性的環節，如光模塊、AI 服務器、PCB 等。

本文作者：裘翔 S1010518080002，來源：中信證券研究，原文標題：《策略｜歷史、當下與未來：關於 AI 敍事的幾點策略思考》