AI工具如何赋能投研把脉科技的效率、深度与边界

主持人：现在很多行业都会运用各种AI工具，想了解一下三位嘉宾在日常投研或生活中是否会用到相关工具？效果如何？

冯刚：我们也用AI，但和量化无法比。我们用第三方给的工具，以及直接用大模型。总体来看，未来是硅基和碳基的结合。目前纯靠硅基肯定有问题，它们没有创造性，但提高效率非常好。

黄振：提高效率方面，我和冯总观点一致。主观投资需要大量阅读公开信息和报告，AI可以快速帮你解读多份资料。另外，我没有编程基础，但做主观投资时，常需要对特定事件做复盘分析。今天借助模型的Coding功能，15分钟就可以完成过去需要大量时间的十年股市复盘，这类帮助非常大。
 
施跃：我用得比较多。AI对投研的帮助，我觉得有三个层次：聊天对话、工具、智能体。我目前第一、第二类用得多一些。Cloud、Gemini、GPT、Kimi、元宝这些，同一个问题我会让它们分别回答，再结合自己的判断。像工具类的，快速学习新行业、新公司，过去花一天时间，现在15到20分钟就能拿到框架体系。智能体目前还面临隐私问题，需要建立私域数据库，尚处于初级阶段，但这个方向值得密切关注。

AI泡沫之辩关注HALO资产带来的交易机会

主持人：对于AI的发展，市场上有两种担忧：一是科技大厂资本开支规模过大，现金流承压，可能重现2000年互联网泡沫；二是AI发展过快可能带来经济反噬。请问黄总，您如何看待这些问题？

黄振：关于AI泡沫，主要关注两点。

一是资本开支强度。谷歌、Meta、微软、亚马逊的CAPEX支出虽然高，但微软和谷歌每年经营现金流超过2000亿美金，Meta也超过1000亿，目前的CAPEX完全在经营现金流范围内，并未恶化。大家与其关注支出强度，不如关注主业是否被侵蚀。1999年到2000年纳斯达克泡沫破灭，一个重要原因就是需求不足、主业恶化。而如今，谷歌云计算中心收入连续三个季度超预期，Meta每条广告的人均收入增加了10美金，商业模式能够闭环，投入的每一美元都能赚钱，支出强度就能延续。

二是债务问题。2000年那次，二级市场债务五年增长2倍。而AI发展三年来，债务只增长了10%。适当举债增加资产回报率，并非坏事。从估值看，2000年微软静态估值68倍，而现在科技巨头经过下跌，普遍估值跌破20倍。

所以，无论从主业、CAPEX强度还是估值来看，目前的泡沫并不高。

冯刚：这两个问题全球都没有确定答案。今年没问题，大家担心的是2027、2028年。近期市场热议的HALO交易已经给出了一些方向：一是回避受损领域，比如软件；二是在硬件里寻找格局好、不易被替代的部分。前几天谷歌有篇文章提到存储用量可能减少，我们认为这大概率实现不了，但其中一定有结构性泡沫和结构性机会。HALO交易里要找瓶颈环节。

创新药迎来“开花期”机器人需等“大脑”赋能

主持人：AI制药或AI在创新药领域，今年讨论热烈。英伟达也在打造AI制药工厂。您如何看待AI在制药、医疗领域的发展前景？

施跃：AI医疗这个词涵盖很广，大致分两类：降本增效和做大蛋糕。

降本增效方面，AI制药用在药物临床前发现，可以大大缩短分子发现过程。但临床前阶段在整个药物研发费用中占比不到10%，而AI能解决的只是这10%里面的10%，整体价值量较低。目前全球还没有AI制药相关公司拥有较大市值。还有影像领域，AI技术深度融合后，结节的检出率提高，但对行业增量影响并不特别明显，大约10%到20%。

做大蛋糕更有意义。目前90%以上的药物研发建立在蛋白质层面，不到10%在基因层面。如果基因层面有突破，借助AI找到更多致病基因，进行提前干预，制药产业可能会有10倍、20倍的体量增长。前段时间AlphaGenome在Nature上发表的论文，展示了基因测序与AI结合的应用，这才是做大蛋糕非常有意义的方向。

主持人：市场对人形机器人量产期待很高，但马斯克的预测多次不及预期。这种落差的核心原因是什么？大量人形机器人走向现实这种叙事是否可信？

冯刚：机器人长线看好，但短期确实比预期要低。过去一段时间硬件发展不错，比如特斯拉的机器手，但大脑部分需要更长时间，想让机器人变得更聪明还需时日。中国有大量垂直场景和数据，作为全球工厂，尤其是中高端制造业中心，实验室排第一位，但自动化时代尚未完全到来。A股机会更多在硬件端，特斯拉机器人的配套硬件有不少是中国厂商在做，仍存在较大机会。

黄振：人形机器人发展慢，有两个问题。一是机械复杂性，比如人手拿鸡蛋和拿砖头的力量完全不同，需要结合真实物理世界的感知和触觉做决策。从机械硬件到大脑，两个环节都需要时间突破。二是场景问题。酒店送水、送餐的机器人已经很普遍，汽车工艺中冲压、焊接、涂装等环节也大量自动化。人形机器人3万美金的成本，能解决什么具体问题？性价比是关键。这是非常好的产业，但需要时间，可以等待技术成熟和应用场景出现。

如何看待港股科技板块的机会

主持人：港股科技公司涵盖互联网、软件、半导体、新能源车、智能制造等头部公司，但今年以来仍处于震荡回调阶段。如何看待港股科技板块的投资价值？

冯刚：前两个月HALO交易集中在日韩台，港股被做空。重资产部分更多在A股，香港以互联网等软的部分为主，近期美国互联网大厂表现也不太好。中东战争影响下，不少家办资金从香港流出。但全球来看，只有“卷”的地方才能推动产业升级。香港仍有机会，A股科技股更多与工程师红利相关。字节虽未上市，但表现超预期。短期波动合理，长期看港股仍有机会。

黄振：恒生科技主要由互联网、新能源汽车、创新药构成。去年恒生科技大涨，催化剂是DeepSeek证明了中美大模型没有本质差异，以及创新药BD出海带来大发展，有强劲基本面支撑。但去年四季度以来表现疲软，一是互联网平台补贴大战消耗现金流，同时还要在AI战场烧钱，基本面受损；二是新能源汽车内卷加剧，经营质量下行。但最近信号逐步清晰：外卖平台补贴大战接近尾声，企业开始重视经营质量；新能源车方面，全球油价高涨后，欧洲、东南亚开始寻求中国新能源产品。基本面边际向好，外部局势若能缓和，港股机会将逐步体现。

主持人：港股创新药板块去年以来震荡走弱，后续行情如何？是否值得投资？

施跃：2025年创新药BD总金额1357亿美金，三年时间增长了10多倍。但BD只是外在形式，真正的叙事逻辑从2026年开始进入“开花阶段”。上个月亚洲唯一市值超1000亿美金的制药公司出现在日本，叫中外制药，模式类似BD，靠分成贡献了40亿美金利润，支撑1100亿美金市值。中国现在最大的市值也就3000、4000亿人民币。我们的BD项目，三年左右进入关键临床三期到商业化阶段，2027年将迎来结构变化。

2025年创新药高点时，前50、60家公司市值接近2万亿人民币。但BD项目最终成功率不到10%，意味着未来只有5、6家公司可以走出来，分享这2万亿市值。日本公司1000亿美金作为锚，空间很大。但结构性分化会加剧：没做出来的公司，市值永远回不到过去。2025年买ETF还能获得平均收益，2026年以后买ETF收益可能平平甚至为负，但选对公司，收益仍有可能较高。

冯刚：2019、2020年医药是我们最赚钱的板块，当时有业绩支撑，普遍涨了4-6倍。这波以创新药为主，基本上是DCF估值。能用DCF估的股票并不多，一点小变量都会让股价波动很大，不像PE那样简单明了。我们看好创新药，因为符合“科技+出海”逻辑，中国工程师红利在全世界独一无二。前期低点，部分龙头医药股估值已到相对低位，但股价未必一路上涨。龙头公司管线持续，DCF估值合理，但波动较大，需要做好波段。

地缘变局下的科技成长短期承压，长期机遇

主持人：近期通胀预期上升，对科技成长板块会有怎样的影响和冲击？

黄振：科技股一定会有明确的调整压力。如果美以冲突延续三个月，全球权益市场都会有调整压力，科技股首当其冲。作为投资者，预测不靠谱，只能应对。

我们采取两种方式：一是做好止损。主观投资有逻辑前提，如果收集不到足够真实信息，无法判断，就先止损离场。二是组合对冲。这与2022年俄乌冲突相似，油价暴涨会带动新能源需求二次启动。通过新能源对冲科技波动，即使冲突告一段落，油价中枢上行也会带来光伏、风电、储能、电动车的增量需求。

施跃：医药尤其是创新药是典型的长久期资产。复盘1973-1982年石油危机和2022年俄乌冲突，医药资产表现有分化：大公司涨得好，小公司涨得差。DCF估值下，小公司管线兑现周期长，对利率敏感；大公司产品已在销售，分子增量远大于分母损伤。配置上应选大中型的医药公司。2022年俄乌战争时，默克、艾伯维涨幅30%-50%，而XBI指数（中小Biotech合集）跌了20%多。我的策略是清掉管线靠后的公司，持有中大型、能兑现收入的公司，同时做空XBI对冲，以此应对加息或降息预期变化带来的负面影响。

冯刚：止损在日常操作中很难执行到位。我分三种情形看待：一是4月份解决冲突，短期事件不影响策略，油价也不会回到60、70，可能是80、90；二是冲突持续2、3个月，市场会交易滞胀；三是登陆作战，中长期看中国国运可能反而受益。我们配置上新能源比去年更多，不仅是储能，数据中心等也在加仓。储能排产超预期，新能源既能进攻又能防守，符合中国科技+出海逻辑。全世界很多产业找不到中国的替代者，中国投资不仅限于AI，中高端制造业机会也很多。

主持人：科技成长投资波动和回撤较大。如何在实现合理预期回报的情况下，控制产品波动和回撤？

施跃：最好的防守一定是进攻。落实到投资上，就是深度研究、集中持股、前瞻逆势。深度前瞻研究决定你能拿多少仓位，能赚多少。

黄振：每个人的性格决定交易风格，同一套方法在不同人身上效果不同。主观投资必须敢于重仓，否则分散比不过量化。但止损要纯粹——止损和基本面无关，到了那个点就卖出。一旦考虑基本面、情绪面、技术面，都会阻碍止损。买入时就想好离场点，支撑点也就出来了。

冯刚：我做投资26年，从纯A股到加港股，再到近两年投美股、东亚等，资产配置分散化后，进攻可以挑更好的票，防守也更分散。全球最卷的地方是东亚和北美，我们配置中国+东亚+美国，一定程度上平复净值波动。第二是做好风险日常管理。第三是找到对的投资者，不要鼓励投资者All in一类产品，拿一部分来投就好了。

主持人：科技成长板块细分领域众多。站在当下，各位更看好哪些方向的新机遇？

施跃：当下创新药逻辑不再赘述。往后看，我关注几个方向：一是AI医疗与基因测序结合，底层靶点迅速扩大，前景广阔；二是肿瘤早筛，肺癌一期手术就能解决，国内支付环境还不支持，我们投了美国相关资产；三是脑机接口，未来能否把碳基生命转化为硅基生命，从未来3-5年或5-10年维度看，是需要关注的方向。

黄振：科技行业要看二阶导、看边际变化。英伟达估值从35倍跌到15倍，反映的是CAPEX增速从翻倍降至30%、10%后，业绩虽高增但估值下滑。

目前两个方向值得关注：一是推理侧，GTC大会上出现LPU（或LPX），代表从训练中心导向转向推理侧需求。推理侧要求低延迟，存储从HBM转向SRAM，带来渗透率加速和总量增长的双重逻辑。二是连接方式，从电互联转向光互联，甚至全光互联。当集群从8卡扩展到10万卡，芯片和存储之间需要更有效的连接方式。这种互联方式的改变，渗透率从0到10、到50，是全新的加速阶段，有望带来业绩和估值的双升。

冯刚：AI技术上，光连接和存储是瓶颈较大的环节。我们尽量在中上游，新能源也与数据中心叠加，有较多可看机会。医药符合科技+出海逻辑。机器人长线看好。中国高端制造业的工程师红利还有10多年可享。目前小股票宽基估值分位数接近100%，中证1000在80%以上，中证500也在50%以上。我们虽然是科技成长，但重仓股平均只有10多倍，估值较严格。不要碰纯概念，高估值和低估值可能在某个时点突然反转。

从AI工具的高效应用，到产业趋势的深度研判，再到风控体系的严格构建，这场关于科技成长的讨论，让我们看到：科技投资不仅仅是对短期热点的追逐，更重要的是对产业趋势与技术路径的深入理解。

当AI从工具演变为“参与者”，投资者也需要以更理性、更前瞻的视角，在波动中寻找确定性，在变化中把握结构性机会。

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