财通基金金梓才最新路演不含糊：关于目前的市场周期和未来的市场主线

大致了解 金梓才 后，我们一起来看看，他在今天路演中，对未来市场走向和市场主线的判断。

以下是路演的文字实录，时间关系，未经本人确认，若有失误，责任在小雅

【一】

A股本轮是什么性质的行情？

目前走到了什么阶段？

Q1： 政策组合拳满月，市场快速回暖后，波动非常大，在一轮波澜壮阔的上涨之后，有一轮明显的调整。目前这个阶段，怎么去思考未来市场，怎么看本轮市场跟前几轮市场的差异？2014~2015和2020~2022年（注：不知道此处是否说的是部分行业牛市？）,A股都有比较明显的牛市行情。今年9.24以来的行情，跟哪一轮比较像？为什么？

金梓才： 9.24以来，行情起得非常快，各方面有点类似2014~2015年的行情，但是又有几点不同。

我觉得，有以下几点相同之处：

第一，都不是在经济基本面特别好的时候发动的行情，但同时，政策又给了投资者非常大的想象空间。

第二个，整个行情的速度非常快，与2014年相比，这一轮比当时还快。

虽然宏观环境跟2014~2015年有雷同的地方，但是也有不一样的地方。

比如说，我们现在强调化债，债务周期肯定要进入到化债阶段，这是第一大不同。

第二，当下对科技行业，特别是硬科技行业的认同度或者关注度，比当时有了巨大的提升。

总之，市场与 2014~2015年 有相同的地方，也有不 同的地方。总体来说，我们相对比较看好后面市场表现。

Q2： 也就是说，这轮行业跟2020~2022不像，为什么跟2020~2022不像？

金梓才： 大家知道，2020年的宏观背景是这样的：中国率先走出疫情复苏，我们的产能去供应全球需求，2021年的牛市是伴随着经济基本面的大幅改善而催生的。

但在2014~2015年，包括今年，我们觉得，可能你很难短期内看到经济基本面的大幅好转，但同时，它有边际改善的可能性。因此，我们觉得，在宏观方面，跟2019~2020年的牛市是不太一样的。

Q3： 经过一轮比较急的涨和跌，我们站在现在往后看，目前行情到底走到了一个什么样的阶段？

金梓才： 我们自己感觉， 指数级别的上涨可能是要告一段落。

国庆前后，整体市场的情绪到了一个高亢状态，我们当时就觉得，这样特别高涨的情绪，是很难持续的，反映在盘面上，波动率非常高，成交量也非常高，所有股票都集体涨停或者上涨，我们认为，这种状态是很难持续的。

大家也注意到，9月24号到10月8号这几天，成交放量的速度过于明显、过于快了。

我们觉得，可能指数层面的行情，在10月8号左右就已经告一段落了。 大家看到，10月9号以后，A股就已经出现了分化、调整、震荡，以及后来板块之间的一系列轮动。

我们觉得，10月9号以后的市场，可能才是未来我们会看到的常态，就是说，成交量维持在相对比较高的状态，这是相对于9月24号前，但是它又没有特别异常的高，不会是3万多亿这种特别高的极值，它可能维持在1万亿到2万亿之间，它是一个可持续的、可以慢慢往上推动的成交量。

同时，市场的波动率也会进一步下降，大家其实能感觉到，10月8号之前的波动率实在是太高了，因为大家进场的意愿和积极性都很高。

总体来说 ，10月9号以后，A股已经进入到缩量降波的状态，整体成交量萎缩，波动率下降。

在一个中高活跃度的市场里面，一定会走出一个牛市主线，或者说，有机会的、结构性的主线。

出现一条主线以后，一部分成交量或者有相当一部分活跃的资金到这个方向上来，持续产生一定的赚钱效应，而且这个赚钱效应是非常持续的，整体市场就进入到一个非常良性、健康的慢牛状态。

【二】

未来市场主线是什么？

投资该如何思考和判断？

Q4： 市场一定会产生一个主线，这个主线是什么？围绕着这个主线，我们怎么去思考？后续可能主要有哪些变量，会影响我们对主线的判断？

金梓才： 这是我们今天讨论的一个重点。

牛市里面，大家看到赚钱效应很强、很好，但同时我们也想跟各位投资者交流，如果在牛市里面选不对板块，可能会错过这轮牛市，弄不好还亏钱。所以，牛市里面，一部分股票的赚钱效应很强，也有可能在一部分股票上的亏钱效应也很强，所以，我们说主线特别重要。

大家知道，每轮牛市里，都有一轮可以依附于产业周期的基本面作为牛市的支撑。2014~2015年，当时是以互联网为主的，当时是移动互联网进入到了产业应用阶段，当时像互联网金融，包括后面出现的直播、手游，都产生了非常好的赚钱效应。

2016~2017年，伴随着供给侧改革，当时是中国经济的一轮弱复苏。

2019~2020年是新能源车进入到千家万户当中，进入普及阶段，以及当时5G为代表的半导体周期开始了。所以， 大家看到，2019年~2020年牛市里面，涨的最多的是科技、新能源这两个方向。

所以，每轮牛市都有非常强的一个主线。那么，这一轮的牛市可能主线是什么？

大家也都知道，美股已经演绎了很长时间、以AI为代表的科技主线，从去年美股的上涨到今年，非常典型地反映了这个产业趋势：但凡是跟AI产业周期相关的科技股，都涨了很多；但凡与AI产业周期无关的公司，都表现平平。我想，美股的状态已经很好反应这一点。

回到A股来说，以前我们说，A股可能在AI这条线上好像反应地弱一些，但其实大家如果去用心挖掘，A股在这条线上的公司是非常多的，只是原来交易量比较低，市场不活跃，而且有些也不是真的AI，它没反应，这也是应该的。

我们想说， 科技一定是这条线的重中之重，在科技里面，一定是围绕着AI去做布局和和投资，这应该是A股最近这轮牛市的一个重点。

Q5： 显而易见，金总这次把重点放在AI上面了，能否在AI这块稍做展开，说一说本轮AI跟2014~2015、2019~2020有什么差异？另外，从产业角度，从运行阶段看，说说你观察到的美国和中国的AI情况。

金梓才： 我觉得，差异在以下几个方面：

第一， 这一轮的科技周期，主要集中在硬科技为代表的一些硬件方向上， 大家一定要把握好这个特点。因为上一轮2014~2015年的产业周期，已经从智能手机普及当中结束了，它已经进入到了应用阶段。所以，这一轮和2014~2015年最重要的区别，大家 一定要特别看重硬件方面的投资。

第二点，我想说，AI的产业周期，从美国投资者的认知来看，它是一个 长达10年以上的产业周期，它跟当年我们移动互联网的周期级别相比，我觉得是要更长、更久一些。

从美股投资者的认知来看，他们可能认为，AI的产业周期现在还处在第一阶段，模型在不断预训练、迭代完善的阶段，它还没有过渡到后面的方向上去，可能你要说，AI产业周期还处在真正的第一阶段。

第三，AI这一轮产业周期的影响范围，也是非常大的。它跟当年移动互联网的区别是什么？Ai是一个生产力的工具，你可以说，它要应用在各行各业，它的影响范围是很大的。

当年的移动互联网，仅仅集中在以手机为代表的设备所产生的应用上，相对比较局限，影响范围没有这么大。 AI这一轮肯定的辐射范围肯定是非常、非常大的。

在这一点上，大家一定要认识到，可能未来AI要改变我们很多行业，它不仅仅是科技、消费电子，它还可能会影响到以前的一些传统行业，比如说，现在美股很认可的一个方向是教育。

教育是再传统不过的东西，多邻国（美股）最近涨了很多，在方向上，它原本跟科技没有什么关系，但它现在是最有可能率先被AI所改变的行业。所以，AI作为一个生产力工具，它辐射的范围是很广的。

第四，鉴于我们有第三方面的认知，我们认为， 科技这一轮行情的持续时间和幅度，可能要比2014~2015年的这一轮要大。

总之，我们认为，这一轮AI行情可能在科技行业上，会有一些变化。

【三】

A股哪些是蹭概念的AI公司？

哪些会成为真正伟大的公司？

Q6： 具体到我们在A股、港股进行的中国AI投资，金总会重视哪些点？金总更侧重硬件，你认为哪些中国的AI硬件企业，真正能在这波大潮中大浪淘沙，变成真正意义上的伟大公司？可能哪些中国企业只是蹭蹭概念，其实啥都出不来？

金梓才： 我们先要认知到这一轮产业的本质。这一轮产业的本质，是以AI大模型为核心的生产力的革命，它是处在第一阶段，它还在大模型预训练，应用中心还没建完，还在少部分的推理应用为主的阶段。

当处在这个阶段的时候， 它一定是基本面大多产生在数据中心以及云端的一些半导体公司， 大家一定要把方向先选好.

这就像当年5G没建成的时候， 我们先关注一些基站相关的公司，道理是一样的，它还没进入到后端的端侧，智能手机还没出来，你不能先很着急地往这个方向去走，现在是第一个阶段，一定是在数据中心侧的半导体或者说制造业公司为主，一定要先在这些方向找一些标的。

第二个，它在客户上面是有一定特征，它的大客户一定是要能充分受益于数据中心侧AI投资的公司，不要是你想一想，这个客户好像跟AI也没有关系，就是说，从客户结构上一定要对公司进行划分。

第三个， 如果你是投资海外相关的公司，我们建议还是尽量以算力测公司为主， 因为算力的投资跟AI投资是强绑定的，是强相关的，是直接作用的结果。

因为现在AI的投资是太大了，因为算力投资挤占了数据中心其他方向的投资。如果我们的投资组合跟算力相关，你是充分受益的，如果你跟算力不相关，你很容易被挤压，肯定会被挤压。

国内的投资就是另说了，可能因为它现在还处在一个更早期的阶段，更长期的阶段，我们可以做一些估值的想象，可以做一些未来业务的想象，也是要围绕着预训练AI大模型，以预训练方向为主。

我自己觉得，可能 在国内投资上，我们可以把业绩和估值的容忍度稍微放宽一点。

在海外投资上，我们要求它跟数据中心侧的大客户要强绑定，应该是这么一个勾稽关系。

Q7： 国内AI发展与美国有差距，但也要努力实现自主可控，在这个过程中如何投资决策，能不能具体展开讲讲？

金梓才： 因为国内我们是后看到了 AI的方向，我们要追赶，要去做一些投资。

在当下，可能很多上市公司或者说一些行业龙头，都还处在早期研发、慢慢开始跑通产业链的这个过程。你现在要求这些公司有扎实的业绩支撑，这是不现实的。

但同时，我们也要说，它没有业绩，不代表它不性感，或者说它不具备可投资性，这是不能画等号的，因为我们知道，它的市值也要逐步反映它不断增强的竞争力，不断增强的客户口碑、或者客户认可。

我们觉得。在国内的这些龙头公司的投资上，我们应该说，可能它在产业链上往前走一步，它的市值就应该往上有一个抬升，应该是这么一个阶段， 只要它的市值没有透支它未来的市场空间，我们就应该保持一个积极乐观的态度。

当下我们也看到了， 在国产算力上， 今年已经出现了一些积极的变化，有一些突破的味道了。这主要体现在几个方面：

一个是在制造端，国内对一些晶圆厂的支持也好，扶持也好，以及帮它完成了工艺的验证、上量，这跟去年和前年是完全不一样的，就是它的供应端是有保证的。

第二个，虽然在性能上跟海外巨头还有差异，但至少随着模型也慢慢往推理端算力去追求，它对芯片的能力要求可能也慢慢有下降，再加上我们这些公司自己的能力也有提升，在此消彼长的过程当中，代表了客户逐步已经有快速去用这些国产算力芯片的可能性。

我觉得。这也是一种基本面，不是说基本面仅仅是指业绩，而是说，这种基本面也在慢慢接近于要兑现、要上量的过程当中。

所以，我们觉得，今年这些公司会有很好的表现，甚至到明年上半年，我们觉得是可预期的。

【四】

目前市场阶段更适合哪类基金？

Q8： 从9.24到10.8的7个交易日，是本轮行情的第一个阶段，我们看到，大量投资者这个阶段申购 ETF产品，用偏指数的产品参与到市场中来。在投资的第二个阶段，相比较各种各样的科技ETF产品， 主动型科技 成长的基金经理能带来 什么价值？

金梓才： 从我自己长期科技研究的经历来看，中国的半导体公司、芯片公司，大部分集中在端侧。什么意思？就是手机里面用的，比如说电源管理芯片，模拟芯片，数字芯片， 它主要是集中在这个领域。

大家也很明确的感知到，现在AI的趋势，它还在数据中心侧，不在端侧，都在云端。云端的半导体公司大多在美股，我们的科创板或者芯片的上市企业，它大部分都是集中在这个方向。现在从基本面的角度来说，还没有完全被AI所辐射到。

从这个点我们往外说，主动权益基金经理相比指数的一个优势。我们（主动权益基金经理）去做科技行业的研究，也去做公司的横向比较，也去做基本面的筛选。

我们主动基金经理要筛选出的公司，应该要比你去买一个ETF的基本面的成长性也好，它的股价的爆发力也好，应该要更强。从结果上来看，应该就是选股的精准性要更高。我们选出来的公司就应该是市场成长性最高的部分，至少是当下。

当然，我不是说ETF投资不好，ETF投资在阶段性也会有一定优势，尤其是贝塔刚起来的，或者说，这个行业已经到非常繁荣的时候。

举个例子，2020年某个阶段3月份以后，如果你去投资科创ETF或者说其他科技ETF，你就发现效果不错，为什么？ 因为当时5G的基本面已经扩散到了所有方向上，什么都能涨， 在普涨的阶段， 在贝塔非常强势的阶段，买ETF跟 买主动权益基金，它的差异度是未必那么大。

但是往往在行情繁荣之前，比如说它的基本面是在局部的、少部分公司身上，或者说一部分公司身上的时候，这个时候，你买ETF和买主动基金可能就会有差异，这可能是非常、非常重要的差异。

Q9： 我们对 aigc（注：生成式人工智能）稍做展望，我们现在重点是云端，重点是数据中心，未来当训练到一定阶段之后，什么时候端侧的东西可能会开始出来？什么时候应用可能会开始出来？到底什么条件具备了，可以去做这样的事情？

另外，国产算力，国产自可控的差距可能是有，但我们已经可用了， 可用的程度我们是不是可以去进行计算了。

金梓才： aigc是去年市场的一个热点，去年也炒过很多行业，我们刚刚也提到了1~2个行业，道理很简单，既然AI是一个生产力工具，它一定是从简单到复杂，去替代人的工作，或者说去提高人类工作的效率。

它一定是从简单到复杂，不可能反过来从复杂到容易，就像一个人的成长，从小学学到初中、学 到高中，学到大学，你不可能在很小的时候就去大学的微积分，因为你的脑子不具备能力，道理就这么简单。

大家要去想，什么样的事情是简单机械重复劳动，也比较容易。大家其实看一看自己平时的工作、学习的领域，你就能感觉出来。

首先我们刚刚说的教育，它的内容是死的。你的小学、初中、高中、大学，你的课程是不是都是死的？ 如果内容是相对死板的，它 就具备了被AI快速学习，快速优化的模仿能力，因为每道题往往还都有个标准答案，AI去学习题目和标准答案，它的过程就会变得非常快，而且它可以瞬间把所有的历年题库都可以给你学完，所以ai在教育方面， 我们觉得它的落地速度也会相当快。

包括你的口语水平，大家也都看到像chatgpt4当时公布的siri，包括你的口语，它模仿人类的语气都已经非常自然了。

如果作为你的口语老师，对你一对一进行英语训练或者外语训练，难度是很低的，非常的低。在这些方面，我觉得已经具备了产业化的可能性。

还有一个方向大家都知道，在编程方面，大家知道原来chatgpt刚出来的时候，3.5和4出来的时候，大家就对他的编程能力已经是非常惊讶了。你提一个需求，他 Python上给你有一长段的代码输出，错误率是非常低的，再经过这一年半的发展，应该在it领域，它已经具备了很强的应用能力了。

包括open ai最新的模型叫oe，oe在编程方面也有了更进一步的迭代和前进，我们觉得，这几个方向都是具备了快速产业化落地的可能性。

那么，相对比较难的东西是什么？比如，我们说投资行业很难被替代，为什么？因为它没有一个标准答案，你说什么股票能涨，这个东西就很难标准化了，它收集整理数据，提高效率可能是可以的，但是要完全替代决策，还是完全不可能，它只能作为你决策里面的一个辅助。

比如，量化团队根据数据梳理，给你提示一下今天什么股票走的异常，这是可以的，但最后要买哪个股票，你只能自己去决策，因为每个股票背后的基本面，它无法动态的、完全的跟踪到，什么样的公司后面业绩有爆发力？我们经常说，过往业绩不代表对未来的预测，就是这个道理，过往呈现在机器面前的一些东西，它很难对股价对未来做出一些趋势性的预测。

所以，我自己觉得，很多领域就像金融，很多要你主观去做决策的事情，很难马上被机器所替代。AI体系根据我们刚刚说的思路去做一些划分，有的领域它可以做一些决策的辅助，有的可以直接把人类所替代掉。

我们认为，aigc 可能是这么一个演进过程。

【五】

散户怎么去跟住这波行情？

Q10： 散户或者说大众投资者，到底怎么样能够去跟住这波行情？这个问题有点大，我们试着探讨吧。

金梓才： 因为现在股票数量可能比上一轮牛市又多了一倍，多了2000多支，现在是5000多支，基本上多了接近一倍。可能对于普通投资者来说，选股难度进一步增加了。

我们感觉到，可能在A股，有基本面的公司还是这么多，但是你的分母多了很多，这就意味着，普通投资者选中好股票的概率进一步下降。我们觉得，普通投资还是尽量借助基金产品去进入到市场，可能是较为合适的一种选择。

第二个，说到我们看好科技，在科技方向上，如果说这一轮科技的行情一开始是酝酿，再到主升，再到最后过度的繁荣，再到结束，我们客观上来说，可能ETF适合是第三个阶段，就是泡沫化的那个阶段。

泡沫化的阶段就是在牛市的中后期，我们感觉，这个阶段的基本面作用并不大，可能一篇小作文就涨了很多，在那个阶段，可能ETF的效果是比较好的。

在第一个和第二个阶段，我们还是觉得，大家要选择做的好的主动权益基金去布局，我觉得还是相对比较靠谱的。

【六】

怎么看国内AI和海外AI的差距？

海外AI和国内AI的估值如何考量？

Q11： 一个相对简单的问题：中国公司要想用老外那么好的芯片，那么好的光刻机，难度有点大，目前国内整个半导体产业都在加班加点，希望能够追赶，我们从技术角度出发，我们现在东西能用的程度、未来的训练和逻辑推理，跟老外比起来，到底还有多大的差距？

金梓才： 这个话题也是大家比较关心的，因为前段时间确实大家也比较悲观，觉得中国在AI方向上，包括模型端，包括算力，可能都比较落后。

的确，去年之前，我们国内的这些公司在方向的发力上，跟美股公司不一样，确实在这一轮AI的发展来看，美国是领先于我们的，这是无可厚非的。

但这也不代表说，中国这些年半导体研发公司就没办法赶上，我们要客观看待问题，首先是承认差距，肯定我们跟美国是有差距的。

第二个，从最近一些产业链跟踪来看，我们也看到，中国一些算力的领先公司，也有比较大的进步。进步主要体现在几个方面：

第一个，在一些先进制程上，头部公司有突破，去年开始有了工艺的可能性，否则你没有工艺，就算我设计出来，设计做得再好也没有用，是吧？

第二个，确实美国公司给我们打了个样，应该往哪个方向去走，这在模型端和算力端都是一样的。

我们的这些A股的这些公司，经过全球比较了以后，也知道未来的方向在哪里，慢慢也在往这些方向走，比如说在往open ai给我们指引的方向走，和英伟达给我们指引的方向走。

从英伟达的角度来说，你要越来越集群化的训练，互联带宽要提升，单卡的算力也有提升，就是这几个方向。未来AI的训练中心肯定是一个上10万卡、甚至几十万卡的级别。如果你不行，还要做数据中心之间的互联，这个方向是指引得非常清楚的。

在模型端也是这样的，模型端就是open ai已经告诉你了，是往强推理方向去走。 就是 首先要教会模型说，我应该是有一个思维链的过程，当然，训练的时候肯定有一个打分模型，要对这个东西做预训练的评估，不断去做，就是要把人类的思维训练过程，借鉴到模型的训练里面。

现在open ai处在第二个阶段，我们说，AI的大模型处在第二个阶段，它进入到了一个强推力的阶段，下一个阶段可能AI agent，就是我们说的代理人阶段，它有很多的代理人类去做的一些工具，能够很好的帮你完成一些人类指导的任务。

我觉得，从美股的前瞻性来说，它已经在软的和硬的方面，已经是做得非常好了，A股的公司就往这些方向去走就可以了。

虽然我们大概还落后个1~2年，但是只要给我们时间，我们相信，中国的半导体企业（包括模型端的企业）一定能够迎头赶上。

其实我们看到，最近这半年、一年，特别是硬件端的进步是巨大的。根据客户反馈，有一些国内的芯片公司其实是可以用的。

在模型端，我们也有一些进步，特别是我们有些互联网企业，它在海外也有设点，在海外部分它做了很多尝试，不是大家可能看到的一潭死水，其实有是很大进步的。

Q12： 请 最后做一个总结。

金梓才： 再给大家总结一下我们的基本观点：

第一个，我们认为行情还是非常可持续的。我们的观点很清晰，10月8号是一个分水岭，在10月8日之前，可能是一个指数层面贝塔性质的上涨，10月8号以后转向板块分化，可能是一些跟科技相关的板块可以走得更好。

第二个，我们认为科技里面的主线是围绕着AI，不管是在制造层面，还是在芯片设计层面，还是说围绕着算力做一些制造业的投资，都要围绕着AI去做布局。

现在我们认为，AI的基本面还是主要集中在数据中心侧，未来有可能往端侧和应用侧走，但是我们现在就保持着观察的态度。

我们认为，现在科技的基本面还是局限在一部分公司身上，没有到马上过度繁荣的可能性。

我们建议，大家在这个阶段，还是以主动权益的布局为主。如果说我们看到科技的基本面会往应用侧走了，可能到时候计算机公司、传媒公司，包括手机链条里面的一些半导体公司会走得非常好，就跟2020年后面那个阶段是很像的，到那个时候可能大家买ETF还是主动权益基金，可能差别不会那么大。

我们相信，这一天也很快会到来，因为我们觉得AI可能是一个长达10年的产业周期。

最后，祝愿每位投资者在这轮行情里都有所收获。因为确实市场过往三年比较低迷，从2021年上半年到现在，熊市已经满了三年，好不容易在今年9月24号行情有一个反转，我们认为， 应该来说权益市场的春天已经来了，希望每位投资者在这轮行情里面，在未来的行情里面，每过一个阶段都有所收获。

【声明：本公众号记录任何基金经理的市场观点，不意味着小雅认同或反对基金经理的观点，只是我们跟踪了解有长期优秀业绩基金经理的所思、所言、所行，同时给读者一些基金经理调研中看到的产业公司信息，作为补充性信息，本文并不形成任何投资结论和建议。】

附：投资小贴士

看完路演实录，小雅还想做一个祥林嫂似的碎碎念：

1，不懂不做，买自己能看懂并且信任的公司、基金。

一个市场定律：85%的人不做投资，比做投资的收益更好。

2，权益投资波动大，一定用不影响生活的闲钱。

一个心理暗示：任何时候给自己留有余地，不要把自己逼到窒息的墙角里。

3，做好长期投资的准备，不求暴富，用复利实现财富的慢慢积累。

一个常识：A股的主要收益是由不到1%的交易日贡献的，在场最重要。

（转自：投资人记事）