財通基金金梓才最新路演不含糊：關於目前的市場周期和未來的市場主線

大致了解 金梓才 後，我們一起來看看，他在今天路演中，對未來市場走向和市場主線的判斷。

以下是路演的文字實錄，時間關系，未經本人確認，若有失誤，責任在小雅

【一】

A股本輪是什麽性質的行情？

目前走到了什麽階段？

Q1： 政策組合拳滿月，市場快速回暖後，波動非常大，在一輪波瀾壯闊的上漲之後，有一輪明顯的調整。目前這個階段，怎麽去思考未來市場，怎麽看本輪市場跟前幾輪市場的差異？2014~2015和2020~2022年（註：不知道此處是否說的是部份行業牛市？）,A股都有比較明顯的牛市行情。今年9.24以來的行情，跟哪一輪比較像？為什麽？

金梓才： 9.24以來，行情起得非常快，各方面有點類似2014~2015年的行情，但是又有幾點不同。

我覺得，有以下幾點相同之處：

第一，都不是在經濟基本面特別好的時候發動的行情，但同時，政策又給了投資者非常大的想象空間。

第二個，整個行情的速度非常快，與2014年相比，這一輪比當時還快。

雖然宏觀環境跟2014~2015年有雷同的地方，但是也有不一樣的地方。

比如說，我們現在強調化債，債務周期肯定要進入到化債階段，這是第一大不同。

第二，當下對科技行業，特別是硬科技行業的認同度或者關註度，比當時有了巨大的提升。

總之，市場與 2014~2015年 有相同的地方，也有不 同的地方。總體來說，我們相對比較看好後面市場表現。

Q2： 也就是說，這輪行業跟2020~2022不像，為什麽跟2020~2022不像？

金梓才： 大家知道，2020年的宏觀背景是這樣的：中國率先走出疫情復蘇，我們的產能去供應全球需求，2021年的牛市是伴隨著經濟基本面的大幅改善而催生的。

但在2014~2015年，包括今年，我們覺得，可能你很難短期內看到經濟基本面的大幅好轉，但同時，它有邊際改善的可能性。因此，我們覺得，在宏觀方面，跟2019~2020年的牛市是不太一樣的。

Q3： 經過一輪比較急的漲和跌，我們站在現在往後看，目前行情到底走到了一個什麽樣的階段？

金梓才： 我們自己感覺， 指數級別的上漲可能是要告一段落。

國慶前後，整體市場的情緒到了一個高亢狀態，我們當時就覺得，這樣特別高漲的情緒，是很難持續的，反映在盤面上，波動率非常高，成交量也非常高，所有股票都集體漲停或者上漲，我們認為，這種狀態是很難持續的。

大家也註意到，9月24號到10月8號這幾天，成交放量的速度過於明顯、過於快了。

我們覺得，可能指數層面的行情，在10月8號左右就已經告一段落了。 大家看到，10月9號以後，A股就已經出現了分化、調整、震蕩，以及後來板塊之間的一系列輪動。

我們覺得，10月9號以後的市場，可能才是未來我們會看到的常態，就是說，成交量維持在相對比較高的狀態，這是相對於9月24號前，但是它又沒有特別異常的高，不會是3萬多億這種特別高的極值，它可能維持在1萬億到2萬億之間，它是一個可持續的、可以慢慢往上推動的成交量。

同時，市場的波動率也會進一步下降，大家其實能感覺到，10月8號之前的波動率實在是太高了，因為大家進場的意願和積極性都很高。

總體來說 ，10月9號以後，A股已經進入到縮量降波的狀態，整體成交量萎縮，波動率下降。

在一個中高活躍度的市場裏面，一定會走出一個牛市主線，或者說，有機會的、結構性的主線。

出現一條主線以後，一部份成交量或者有相當一部份活躍的資金到這個方向上來，持續產生一定的賺錢效應，而且這個賺錢效應是非常持續的，整體市場就進入到一個非常良性、健康的慢牛狀態。

【二】

未來市場主線是什麽？

投資該如何思考和判斷？

Q4： 市場一定會產生一個主線，這個主線是什麽？圍繞著這個主線，我們怎麽去思考？後續可能主要有哪些變量，會影響我們對主線的判斷？

金梓才： 這是我們今天討論的一個重點。

牛市裏面，大家看到賺錢效應很強、很好，但同時我們也想跟各位投資者交流，如果在牛市裏面選不對板塊，可能會錯過這輪牛市，弄不好還虧錢。所以，牛市裏面，一部份股票的賺錢效應很強，也有可能在一部份股票上的虧錢效應也很強，所以，我們說主線特別重要。

大家知道，每輪牛市裏，都有一輪可以依附於產業周期的基本面作為牛市的支撐。2014~2015年，當時是以互聯網為主的，當時是流動互聯網進入到了產業套用階段，當時像互聯網金融，包括後面出現的直播、手遊，都產生了非常好的賺錢效應。

2016~2017年，伴隨著供給側改革，當時是中國經濟的一輪弱復蘇。

2019~2020年是新能源車進入到千家萬戶當中，進入普及階段，以及當時5G為代表的半導體周期開始了。所以， 大家看到，2019年~2020年牛市裏面，漲的最多的是科技、新能源這兩個方向。

所以，每輪牛市都有非常強的一個主線。那麽，這一輪的牛市可能主線是什麽？

大家也都知道，美股已經演繹了很長時間、以AI為代表的科技主線，從去年美股的上漲到今年，非常典型地反映了這個產業趨勢：但凡是跟AI產業周期相關的科技股，都漲了很多；但凡與AI產業周期無關的公司，都表現平平。我想，美股的狀態已經很好反應這一點。

回到A股來說，以前我們說，A股可能在AI這條線上好像反應地弱一些，但其實大家如果去用心挖掘，A股在這條線上的公司是非常多的，只是原來交易量比較低，市場不活躍，而且有些也不是真的AI，它沒反應，這也是應該的。

我們想說， 科技一定是這條線的重中之重，在科技裏面，一定是圍繞著AI去做布局和和投資，這應該是A股最近這輪牛市的一個重點。

Q5： 顯而易見，金總這次把重點放在AI上面了，能否在AI這塊稍做展開，說一說本輪AI跟2014~2015、2019~2020有什麽差異？另外，從產業角度，從執行階段看，說說你觀察到的美國和中國的AI情況。

金梓才： 我覺得，差異在以下幾個方面：

第一， 這一輪的科技周期，主要集中在硬科技為代表的一些硬件方向上， 大家一定要把握好這個特點。因為上一輪2014~2015年的產業周期，已經從智能電話普及當中結束了，它已經進入到了套用階段。所以，這一輪和2014~2015年最重要的區別，大家 一定要特別看重硬件方面的投資。

第二點，我想說，AI的產業周期，從美國投資者的認知來看，它是一個 長達10年以上的產業周期，它跟當年我們流動互聯網的周期級別相比，我覺得是要更長、更久一些。

從美股投資者的認知來看，他們可能認為，AI的產業周期現在還處在第一階段，模型在不斷預訓練、叠代完善的階段，它還沒有過渡到後面的方向上去，可能你要說，AI產業周期還處在真正的第一階段。

第三，AI這一輪產業周期的影響範圍，也是非常大的。它跟當年流動互聯網的區別是什麽？Ai是一個生產力的工具，你可以說，它要套用在各行各業，它的影響範圍是很大的。

當年的流動互聯網，僅僅集中在以手機為代表的器材所產生的套用上，相對比較局限，影響範圍沒有這麽大。 AI這一輪肯定的輻射範圍肯定是非常、非常大的。

在這一點上，大家一定要認識到，可能未來AI要改變我們很多行業，它不僅僅是科技、消費電子，它還可能會影響到以前的一些傳統行業，比如說，現在美股很認可的一個方向是教育。

教育是再傳統不過的東西，多鄰國（美股）最近漲了很多，在方向上，它原本跟科技沒有什麽關系，但它現在是最有可能率先被AI所改變的行業。所以，AI作為一個生產力工具，它輻射的範圍是很廣的。

第四，鑒於我們有第三方面的認知，我們認為， 科技這一輪行情的持續時間和振幅，可能要比2014~2015年的這一輪要大。

總之，我們認為，這一輪AI行情可能在科技行業上，會有一些變化。

【三】

A股哪些是蹭概念的AI公司？

哪些會成為真正偉大的公司？

Q6： 具體到我們在A股、港股進行的中國AI投資，金總會重視哪些點？金總更側重硬件，你認為哪些中國的AI硬件企業，真正能在這波大潮中大浪淘沙，變成真正意義上的偉大公司？可能哪些中國企業只是蹭蹭概念，其實啥都出不來？

金梓才： 我們先要認知到這一輪產業的本質。這一輪產業的本質，是以AI大模型為核心的生產力的革命，它是處在第一階段，它還在大模型預訓練，套用中心還沒建完，還在少部份的推理套用為主的階段。

當處在這個階段的時候， 它一定是基本面大多產生在數據中心以及雲端的一些半導體公司， 大家一定要把方向先選好.

這就像當年5G沒建成的時候， 我們先關註一些基站相關的公司，道理是一樣的，它還沒進入到後端的端側，智能電話還沒出來，你不能先很著急地往這個方向去走，現在是第一個階段，一定是在數據中心側的半導體或者說制造業公司為主，一定要先在這些方向找一些標的。

第二個，它在客戶上面是有一定特征，它的大客戶一定是要能充分受益於數據中心側AI投資的公司，不要是你想一想，這個客戶好像跟AI也沒有關系，就是說，從客戶結構上一定要對公司進行劃分。

第三個， 如果你是投資海外相關的公司，我們建議還是盡量以算力測公司為主， 因為算力的投資跟AI投資是強繫結的，是強相關的，是直接作用的結果。

因為現在AI的投資是太大了，因為算力投資擠占了數據中心其他方向的投資。如果我們的投資組合跟算力相關，你是充分受益的，如果你跟算力不相關，你很容易被擠壓，肯定會被擠壓。

國內的投資就是另說了，可能因為它現在還處在一個更早期的階段，更長期的階段，我們可以做一些估值的想象，可以做一些未來業務的想象，也是要圍繞著預訓練AI大模型，以預訓練方向為主。

我自己覺得，可能 在國內投資上，我們可以把業績和估值的容忍度稍微放寬一點。

在海外投資上，我們要求它跟數據中心側的大客戶要強繫結，應該是這麽一個勾稽關系。

Q7： 國內AI發展與美國有差距，但也要努力實作自主可控，在這個過程中如何投資決策，能不能具體展開講講？

金梓才： 因為國內我們是後看到了 AI的方向，我們要追趕，要去做一些投資。

在當下，可能很多上市公司或者說一些行業龍頭，都還處在早期研發、慢慢開始跑通產業鏈的這個過程。你現在要求這些公司有紮實的業績支撐，這是不現實的。

但同時，我們也要說，它沒有業績，不代表它不性感，或者說它不具備可投資性，這是不能畫等號的，因為我們知道，它的市值也要逐步反映它不斷增強的競爭力，不斷增強的客戶口碑、或者客戶認可。

我們覺得。在國內的這些龍頭公司的投資上，我們應該說，可能它在產業鏈上往前走一步，它的市值就應該往上有一個擡升，應該是這麽一個階段， 只要它的市值沒有透支它未來的市場空間，我們就應該保持一個積極樂觀的態度。

當下我們也看到了， 在國產算力上， 今年已經出現了一些積極的變化，有一些突破的味道了。這主要體現在幾個方面：

一個是在制造端，國內對一些晶圓廠的支持也好，扶持也好，以及幫它完成了工藝的驗證、上量，這跟去年和前年是完全不一樣的，就是它的供應端是有保證的。

第二個，雖然在效能上跟海外巨頭還有差異，但至少隨著模型也慢慢往推理端算力去追求，它對芯片的能力要求可能也慢慢有下降，再加上我們這些公司自己的能力也有提升，在此消彼長的過程當中，代表了客戶逐步已經有快速去用這些國產算力芯片的可能性。

我覺得。這也是一種基本面，不是說基本面僅僅是指業績，而是說，這種基本面也在慢慢接近於要兌現、要上量的過程當中。

所以，我們覺得，今年這些公司會有很好的表現，甚至到明年上半年，我們覺得是可預期的。

【四】

目前市場階段更適合哪類基金？

Q8： 從9.24到10.8的7個交易日，是本輪行情的第一個階段，我們看到，大量投資者這個階段申購 ETF產品，用偏指數的產品參與到市場中來。在投資的第二個階段，相比較各種各樣的科技ETF產品， 主動型科技 成長的基金經理能帶來 什麽價值？

金梓才： 從我自己長期科技研究的經歷來看，中國的半導體公司、芯片公司，大部份集中在端側。什麽意思？就是手機裏面用的，比如說電源管理芯片，模擬芯片，數碼芯片， 它主要是集中在這個領域。

大家也很明確的感知到，現在AI的趨勢，它還在數據中心側，不在端側，都在雲端。雲端的半導體公司大多在美股，我們的科創板或者芯片的上市企業，它大部份都是集中在這個方向。現在從基本面的角度來說，還沒有完全被AI所輻射到。

從這個點我們往外說，主動權益基金經理相比指數的一個優勢。我們（主動權益基金經理）去做科技行業的研究，也去做公司的橫向比較，也去做基本面的篩選。

我們主動基金經理要篩選出的公司，應該要比你去買一個ETF的基本面的成長性也好，它的股價的爆發力也好，應該要更強。從結果上來看，應該就是選股的精準性要更高。我們選出來的公司就應該是市場成長性最高的部份，至少是當下。

當然，我不是說ETF投資不好，ETF投資在階段性也會有一定優勢，尤其是Beta剛起來的，或者說，這個行業已經到非常繁榮的時候。

舉個例子，2020年某個階段3月份以後，如果你去投資科創ETF或者說其他科技ETF，你就發現效果不錯，為什麽？ 因為當時5G的基本面已經擴散到了所有方向上，什麽都能漲， 在普漲的階段， 在Beta非常強勢的階段，買ETF跟 買主動權益基金，它的差異度是未必那麽大。

但是往往在行情繁榮之前，比如說它的基本面是在局部的、少部份公司身上，或者說一部份公司身上的時候，這個時候，你買ETF和買主動基金可能就會有差異，這可能是非常、非常重要的差異。

Q9： 我們對 aigc（註：生成式人工智能）稍做展望，我們現在重點是雲端，重點是數據中心，未來當訓練到一定階段之後，什麽時候端側的東西可能會開始出來？什麽時候套用可能會開始出來？到底什麽條件具備了，可以去做這樣的事情？

另外，國產算力，國產自可控的差距可能是有，但我們已經可用了， 可用的程度我們是不是可以去進行計算了。

金梓才： aigc是去年市場的一個熱點，去年也炒過很多行業，我們剛剛也提到了1~2個行業，道理很簡單，既然AI是一個生產力工具，它一定是從簡單到復雜，去替代人的工作，或者說去提高人類工作的效率。

它一定是從簡單到復雜，不可能反過來從復雜到容易，就像一個人的成長，從小學學到初中、學 到高中，學到大學，你不可能在很小的時候就去大學的微積分，因為你的腦子不具備能力，道理就這麽簡單。

大家要去想，什麽樣的事情是簡單機械重復勞動，也比較容易。大家其實看一看自己平時的工作、學習的領域，你就能感覺出來。

首先我們剛剛說的教育，它的內容是死的。你的小學、初中、高中、大學，你的課程是不是都是死的？ 如果內容是相對死板的，它 就具備了被AI快速學習，快速最佳化的模仿能力，因為每道題往往還都有個標準答案，AI去學習題目和標準答案，它的過程就會變得非常快，而且它可以瞬間把所有的歷年題庫都可以給你學完，所以ai在教育方面， 我們覺得它的落地速度也會相當快。

包括你的口語水平，大家也都看到像chatgpt4當時公布的siri，包括你的口語，它模仿人類的語氣都已經非常自然了。

如果作為你的口語老師，對你一對一進行英語訓練或者外語訓練，難度是很低的，非常的低。在這些方面，我覺得已經具備了產業化的可能性。

還有一個方向大家都知道，在編程方面，大家知道原來chatgpt剛出來的時候，3.5和4出來的時候，大家就對他的編程能力已經是非常驚訝了。你提一個需求，他 Python上給你有一長段的程式碼輸出，錯誤率是非常低的，再經過這一年半的發展，應該在it領域，它已經具備了很強的套用能力了。

包括open ai最新的模型叫oe，oe在編程方面也有了更進一步的叠代和前進，我們覺得，這幾個方向都是具備了快速產業化落地的可能性。

那麽，相對比較難的東西是什麽？比如，我們說投資行業很難被替代，為什麽？因為它沒有一個標準答案，你說什麽股票能漲，這個東西就很難標準化了，它收集整理數據，提高效率可能是可以的，但是要完全替代決策，還是完全不可能，它只能作為你決策裏面的一個輔助。

比如，量化團隊根據數據梳理，給你提示一下今天什麽股票走的異常，這是可以的，但最後要買哪個股票，你只能自己去決策，因為每個股票背後的基本面，它無法動態的、完全的跟蹤到，什麽樣的公司後面業績有爆發力？我們經常說，過往業績不代表對未來的預測，就是這個道理，過往呈現在機器面前的一些東西，它很難對股價對未來做出一些趨勢性的預測。

所以，我自己覺得，很多領域就像金融，很多要你主觀去做決策的事情，很難馬上被機器所替代。AI體系根據我們剛剛說的思路去做一些劃分，有的領域它可以做一些決策的輔助，有的可以直接把人類所替代掉。

我們認為，aigc 可能是這麽一個演進過程。

【五】

散戶怎麽去跟住這波行情？

Q10： 散戶或者說大眾投資者，到底怎麽樣能夠去跟住這波行情？這個問題有點大，我們試著探討吧。

金梓才： 因為現在股票數量可能比上一輪牛市又多了一倍，多了2000多支，現在是5000多支，基本上多了接近一倍。可能對於普通投資者來說，選股難度進一步增加了。

我們感覺到，可能在A股，有基本面的公司還是這麽多，但是你的分母多了很多，這就意味著，普通投資者選中好股票的概率進一步下降。我們覺得，普通投資還是盡量借助基金產品去進入到市場，可能是較為合適的一種選擇。

第二個，說到我們看好科技，在科技方向上，如果說這一輪科技的行情一開始是醞釀，再到主升，再到最後過度的繁榮，再到結束，我們客觀上來說，可能ETF適合是第三個階段，就是泡沫化的那個階段。

泡沫化的階段就是在牛市的中後期，我們感覺，這個階段的基本面作用並不大，可能一篇小作文就漲了很多，在那個階段，可能ETF的效果是比較好的。

在第一個和第二個階段，我們還是覺得，大家要選擇做的好的主動權益基金去布局，我覺得還是相對比較靠譜的。

【六】

怎麽看國內AI和海外AI的差距？

海外AI和國內AI的估值如何考量？

Q11： 一個相對簡單的問題：中國公司要想用老外那麽好的芯片，那麽好的光刻機，難度有點大，目前國內整個半導體產業都在加班加點，希望能夠追趕，我們從技術角度出發，我們現在東西能用的程度、未來的訓練和邏輯推理，跟老外比起來，到底還有多大的差距？

金梓才： 這個話題也是大家比較關心的，因為前段時間確實大家也比較悲觀，覺得中國在AI方向上，包括模型端，包括算力，可能都比較落後。

的確，去年之前，我們國內的這些公司在方向的發力上，跟美股公司不一樣，確實在這一輪AI的發展來看，美國是領先於我們的，這是無可厚非的。

但這也不代表說，中國這些年半導體研發公司就沒辦法趕上，我們要客觀看待問題，首先是承認差距，肯定我們跟美國是有差距的。

第二個，從最近一些產業鏈跟蹤來看，我們也看到，中國一些算力的領先公司，也有比較大的進步。進步主要體現在幾個方面：

第一個，在一些先進制程上，頭部公司有突破，去年開始有了工藝的可能性，否則你沒有工藝，就算我設計出來，設計做得再好也沒有用，是吧？

第二個，確實美國公司給我們打了個樣，應該往哪個方向去走，這在模型端和算力端都是一樣的。

我們的這些A股的這些公司，經過全球比較了以後，也知道未來的方向在哪裏，慢慢也在往這些方向走，比如說在往open ai給我們指引的方向走，和輝達給我們指引的方向走。

從輝達的角度來說，你要越來越集群化的訓練，互聯頻寬要提升，單卡的算力也有提升，就是這幾個方向。未來AI的訓練中心肯定是一個上10萬卡、甚至幾十萬卡的級別。如果你不行，還要做數據中心之間的互聯，這個方向是指引得非常清楚的。

在模型端也是這樣的，模型端就是open ai已經告訴你了，是往強推理方向去走。 就是 首先要教會模型說，我應該是有一個思維鏈的過程，當然，訓練的時候肯定有一個打分模型，要對這個東西做預訓練的評估，不斷去做，就是要把人類的思維訓練過程，借鑒到模型的訓練裏面。

現在open ai處在第二個階段，我們說，AI的大模型處在第二個階段，它進入到了一個強推力的階段，下一個階段可能AI agent，就是我們說的代理人階段，它有很多的代理人類去做的一些工具，能夠很好的幫你完成一些人類指導的任務。

我覺得，從美股的前瞻性來說，它已經在軟的和硬的方面，已經是做得非常好了，A股的公司就往這些方向去走就可以了。

雖然我們大概還落後個1~2年，但是只要給我們時間，我們相信，中國的半導體企業（包括模型端的企業）一定能夠迎頭趕上。

其實我們看到，最近這半年、一年，特別是硬件端的進步是巨大的。根據客戶反饋，有一些國內的芯片公司其實是可以用的。

在模型端，我們也有一些進步，特別是我們有些互聯網企業，它在海外也有設點，在海外部份它做了很多嘗試，不是大家可能看到的一潭死水，其實有是很大進步的。

Q12： 請 最後做一個總結。

金梓才： 再給大家總結一下我們的基本觀點：

第一個，我們認為行情還是非常可持續的。我們的觀點很清晰，10月8號是一個分水嶺，在10月8日之前，可能是一個指數層面Beta性質的上漲，10月8號以後轉向板塊分化，可能是一些跟科技相關的板塊可以走得更好。

第二個，我們認為科技裏面的主線是圍繞著AI，不管是在制造層面，還是在芯片設計層面，還是說圍繞著算力做一些制造業的投資，都要圍繞著AI去做布局。

現在我們認為，AI的基本面還是主要集中在數據中心側，未來有可能往端側和套用側走，但是我們現在就保持著觀察的態度。

我們認為，現在科技的基本面還是局限在一部份公司身上，沒有到馬上過度繁榮的可能性。

我們建議，大家在這個階段，還是以主動權益的布局為主。如果說我們看到科技的基本面會往套用側走了，可能到時候電腦公司、傳媒公司，包括手機鏈條裏面的一些半導體公司會走得非常好，就跟2020年後面那個階段是很像的，到那個時候可能大家買ETF還是主動權益基金，可能差別不會那麽大。

我們相信，這一天也很快會到來，因為我們覺得AI可能是一個長達10年的產業周期。

最後，祝願每位投資者在這輪行情裏都有所收獲。因為確實市場過往三年比較低迷，從2021年上半年到現在，熊市已經滿了三年，好不容易在今年9月24號行情有一個反轉，我們認為， 應該來說權益市場的春天已經來了，希望每位投資者在這輪行情裏面，在未來的行情裏面，每過一個階段都有所收獲。

【聲明：本公眾號記錄任何基金經理的市場觀點，不意味著小雅認同或反對基金經理的觀點，只是我們跟蹤了解有長期優秀業績基金經理的所思、所言、所行，同時給讀者一些基金經理調研中看到的產業公司資訊，作為補充性資訊，本文並不形成任何投資結論和建議。】

附：投資小貼士

看完路演實錄，小雅還想做一個祥林嫂似的碎碎念：

1，不懂不做，買自己能看懂並且信任的公司、基金。

一個市場定律：85%的人不做投資，比做投資的收益更好。

2，權益投資波動大，一定用不影響生活的閑錢。

一個心理暗示：任何時候給自己留有余地，不要把自己逼到窒息的墻角裏。

3，做好長期投資的準備，不求暴富，用復利實作財富的慢慢積累。

一個常識：A股的主要收益是由不到1%的交易日貢獻的，在場最重要。

（轉自：投資人記事）