中国人工智能(AI)涨势扩大,资金从估值过高的一线龙头股转向间接受益者
随着直接参与者股价涨势趋于成熟,二线企业正崭露头角
Jermaine Fok
本文由AI辅助翻译
【新加坡】尽管投资者的注意力主要集中在美国由人工智能驱动的股市上涨行情上,但中国也正在经历一场属于自己的科技热潮。
上海证券交易所(简称上交所)的科创50指数今年迄今已上涨42.2%,并在周五(6月19日)创下历史新高。该指数追踪的是在上交所科技创新板(简称科创板)上市的50家规模最大、流动性最强的科技公司。
相比之下,追踪所有在上交所上市股票表现的上证综合指数,今年迄今上涨了3.1%。
上海证券交易所(简称上交所)的科创50指数今年迄今已上涨42.2%,并在周五(6月19日)创下历史新高。该指数追踪的是在上交所科技创新板(简称科创板)上市的50家规模最大、流动性最强的科技公司。
相比之下,追踪所有在上交所上市股票表现的上证综合指数,今年迄今上涨了3.1%。
与此同时,由沪深两市规模最大、流动性最强的300只A股组成的沪深300指数,在同一时期内上涨了6.7%。
追踪香港证券交易所规模最大、流动性最强公司的恒生指数,今年迄今录得6.7%的跌幅。
中国信息通信研究院及 Frost & Sullivan 的预测数据显示,中国人工智能(AI)市场规模从2024年的230亿美元增长至2025年的310亿美元。
预计到2030年,该市场规模将达到1420亿美元,这意味着在此六年期间的复合年增长率为35.5%。
硬件股领涨
与硬件相关的股票在此轮中国科技股的上涨中领涨。
在科创板上市的国内芯片设计公司 Cambricon Technologies,在2025年1月至今年4月期间股价飙升超过150%。在香港上市的 Hua Hong Semiconductor 在同一时期内涨幅超过400%。
这两家公司的股价表现均优于 Morningstar 中国TME指数,该指数追踪中国大中盘股票的表现,同期上涨了约25%。
这波涨势的驱动力,来自于市场对算力、图形处理单元(GPU)、人工智能加速器和先进半导体基础设施的强劲需求。
然而,随着半导体和硬件股的估值攀升并领先于盈利增长,一些中国机构投资者正在将目光投向该行业明显赢家之外的领域。
进入投资者视野的二线受益者涵盖了云服务、电力基础设施、互联网平台和数据中心供应链等领域。基金经理们认为,随着人工智能在整个经济体中的应用日益普及,这些企业处在捕获价值的有利位置。
Morningstar 首席研究经理 Claire Liang 表示:“我们看到,在投资人工智能硬件股时,投资组合经理变得更具选择性,也更关注估值,他们注意到一些公司的估值已经超前于盈利兑现。”
一些专注于中国的基金因此削减了对该行业的敞口。
例如,在2月份,Schroders 的 ISF 中国机会基金对信息技术行业维持了约4%的低配仓位,理由是人工智能硬件公司的估值已经过高。
寻求芯片制造商以外的机会
在此背景下,机构投资者正越来越多地将资金轮动至人工智能应用的间接受益者。
Morningstar 股票研究总监 Lorraine Tan 表示,更广泛的人工智能生态系统中的公司——包括设备供应商和基础设施提供商——预计将在未来几年受益于订单能见度的提高。
例如,JP Morgan Asset Management 中国基金的投资组合定位,旨在从人工智能工作负载驱动的电力需求增长中受益。
其持仓包括 Sieyuan Electric、Anhui Yingliu 和 Huaming Power Equipment 等电力基础设施公司。该资产管理公司预计,这些企业在未来两年的增长速度将超过人工智能领域的整体支出增速。
该基金还对应用层公司保持选择性敞口。其中包括电商巨头 Alibaba,以及内容平台 Kuaishou 和 Meitu,该基金认为这些公司可以从新的商业化机会中受益。
同样,Schroders 一直青睐拥有高质量专有数据集的互联网平台公司。
该公司认为,与投资硬件制造商相比,通过云服务和个性化推荐将人工智能商业化的机会,能提供更佳的风险回报状况。
依然看好硬件领域
尽管出现了板块轮动,但并非所有基金经理都放弃了硬件股。
Liang 表示,一些基金经理继续青睐盈利能见度更高的硬件相关板块。
这些板块包括先进的印制电路板(PCB)制造商、光学公司和电力基础设施提供商。不断增长的人工智能工作负载正在提高技术要求,并提升了这些领域中每个单位产品的价值。
JP Morgan Asset Management 继续偏好其所谓的“人工智能赋能者”以及与基础设施相关的公司,无论最终哪个人工智能模型或平台胜出,这些公司都能从中受益。
其持仓中包括与 PCB 相关的公司,例如制造商 Zhen Ding Technology 和 Suzhou Dongshan Precision。
该资产管理公司认为,在日益复杂的人工智能服务器架构驱动下,这些公司将从技术升级中受益。
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