从算力革命到AI应用，财通资管“科技兵团”详解中国科技产业的投资密码

今年以来，DS、国产人形机器人的集体亮相，极大提振了投资者对中国科技的信心，在资本市场也掀起了较大的波澜。对于科技股而言，摆在投资者面前的，或许从来不是投或不投的选择题，而是应该怎么投的必答题。

对于这个问题，无论是卖方研究，还是买方机构，今年都在尝试给出自己的回答，尤其是一些公募基金公司，纷纷“组团出道”，向外界全面展示自家科技投研团队的最新研究成果和投资方法论。

日前，来自财通资管的9位资深科技投研人员，以“投资中国科技的底气”为主题开展了一场线上直播，就市场普遍关心的热门话题，比如半导体、人工智能、智能驾驶、人形机器人、AI应用等领域的产业趋势、投资机会，分别从各自擅长的领域分享了自己的观点和看法，从中不难看出他们研究的深度、广度和颗粒度。

据了解，财通资管权益公募团队中，目前拥有多位主投科技成长方向的基金经理，比如硬核科技左侧选手包斅文、偏好中上游通用型环节的均衡选手李晶、主投机器人等先进制造领域的新生代基金经理徐竞择等。同时，在财通资管超2 0人的权益研究团队中，泛科技方向的研究员达9位。

在财通资管投研团队看来，研究的深度决定了认知的高度，最终会影响到投资的置信度，因此，其权益投研团队坚持以基本面投资为准绳，依托沉浸到产业中的深度研究，消除认知盲区，形成对行业的深度理解，从而做到对产业趋势的前瞻性判断，寻找产业与资本市场定价之间的预期差。

我们对财通资管“科技军团”此次线上直播的核心观点进行了整理，以飨读者。

金句摘要：

1 .通用型AI Agent或是大厂的游戏，但垂类AI Agent可能出现百花争艳的局面。

2 .发展与安全并重，科技或将是未来3 -5年最好的投资方向之一，而国产替代依然是科技自立和战略安全的必然选择。

3 .机器人的产业空间或远大于消费电子、新能源、汽车等行业；目前是机器人投资的起点，而不是高点。

4 .全球半导体云端AI投资仍然处于上行周期，预计今年国内企业的资本开支斜率或会更加陡峭。

5.AIGC仍是科技巨头的共识，IDC有望进入营收盈利双提升阶段。

6 .在AI应用的不同垂直领域中，医疗、企服、教育、办公、金融、营销等AI垂直领域值得重点关注。

7.从远期来看，智能驾驶可能颠覆式改变当前汽车行业的商业模式，行业从制造属性向服务属性转化，从而带来竞争格局、估值方式的重塑。

8.AI眼镜有望成为未来端侧AI的最佳载体之一。

包斅文：从“海外算力”到“国内算力”、AI应用过渡

有人说，科技股投资既是脑力活，又是体力活。因为行业变化太快了，只有勤思考、多调研，才能保持自己对行业变化的敏锐嗅觉。复盘包斅文旗下产品近几年的投资脉络，从跟踪海外算力龙头产业链到关注国内算力，再向软件、AI应用过渡，让笔者对上面这句话有了更加具象的认识。

在此次直播中，包斅文重点围绕国产算力和AI应用的投资机会展开。他认为，DeepSeek对整个中国算力投资产生了深远影响，它通过多种创新，在较低硬件投入的基础上实现了较好的训练推理能力，极大降低了硬件使用成本，对未来AI应用的爆发起到非常关键的作用。

而反观国外，由于Scaling Law进入瓶颈期，加之海外算力龙头公司阶段性面临工程化人员缺失的问题，无法满足大模型一年一迭代的技术需求，导致海外大模型的进展不断低于预期。如此一来，国外硬件企业的净利润还能不能根据训练端的情况进行线性外推，是需要重新思考的问题。

因此，他今年初对投资方向做了调整，开始转向国内算力，并向AI应用倾斜。

未来AI应用的核心机遇在于模型持续迭代、垂类场景落地及硬件配套升级的协同推进。因此，在投资上，端侧与AI Agent两手抓，B端看好AI Agent的投资机会，尤其是垂类AI Agent或出现百花齐放的局面；C端看用户数量和场景，重点关注互联网平台型公司和端侧SoC。

包斅文拥有1 4年证券从业经验、6年证券投资经验，历经卖方研究、私募、保险、公募等机构，长期从事TMT行业的研究和投资。他的投资方法有三个显著的特点：高成长、高景气和左侧布局，前两个特点主要体现在他更青睐低渗透高景气的行业，左侧布局主要体现在他对行业前瞻性的判断，以及在险资管理年金时建立起的偏绝对收益的投资理念。

李晶：AI应用和科技自立是未来重要主线

李晶是卖方机构TMT行业分析师出身，长期深耕科技领域，对科技成长股投资有独到的“大局观”。在她看来，科技行业或将是未来3到5年都值得重点投资的行业之一。她直言，当前看好四类投资机会：

一是，围绕科技制造及新质生产力主线，重点关注AI端侧硬件及应用的机会，比如半导体、消费电子、机器人、通信等；二是，围绕AI创新主线，重点关注C端硬件落地的机会，如AI/AR眼镜、 AI玩具、运动相机、无人机、机器人等；三是，围绕科技自立和战略安全，关注国产算力及国内智算中心的建设进度，其中先进制程、先进封装、存储HBM、光刻机、设备材料、军工信息化数据链等都是值得关注的方向；四是，密切跟踪出口及经济复苏的节奏，关注经济复苏带来的投资机会，比如机械、化工、电新等行业机会。

她在直播中还特别提到，人形机器人有望成为AI落地的终极形态，而当前市场对此的关注点多集中在执行器环节，比如灵巧手等，未来投资的重心还包括大脑的训练、小脑协调能力提升以及具身智能模型的进步等方面，她将重点挖掘机器人和TMT行业相结合的投资标的。

据了解，李晶的投资风格较为均衡，同时选股上更加偏好处于中上游通用型环节的公司。这与她上面提到的四类投资机会是比较契合的。她在组合管理中不会押注单一的赛道，同时在个股选择上十分注重安全边际，而中上游通用型环节的公司，不仅具备竞争壁垒较高、ROE水平较高、抗风险能力较强等特点，同时由于下游业务触点多，也便于对一些信息的交叉验证，通常有利于选股成功率的提升。

徐竞择：当前是机器人投资的起点而不是高点

作为财通资管自主培养的新生代基金经理，徐竞择今年以来逐渐在市场上脱颖而出。他主要投资的方向是以人形机器人为代表的先进制造领域。在他看来，机器人的产业空间或远大于消费电子、新能源、汽车等行业；尽管机器人行情已经持续了一段时间，但从中长期维度来看，目前仍是机器人投资的起点，而不是高点。

他表示，结合宏观经济和产业周期进行自上而下的梳理发现，产业空间较大、产业生命周期较长且投资价值较高的一个重要方向就是人形机器人。对此，他给出了三点看好的理由：

首先，从必要性来看，人形机器人是人工智能比较好的载体，在人力成本高企的背景下，其发展的必要性是非常确定的。其次，从产业空间来看，当前人形机器人已经具备了广阔的、较为确定性的应用场景，其产业空间或远远大于新能源，这将是一个全球共振的产业周期。第三，从时间维度来看，目前产业发展尚处于萌芽期，未来有望迎来渗透率的快速提升。

徐竞择还提到，过去经历的三大产业周期，无论是消费电子（如手机）、新能源还是汽车，它们的技术革新仍局限于一个相对较窄的行业，比如新能源汽车并没有跳出交通运输这个行业范畴，而且汽车电动化浪潮也并非被全球消费者市场所接受，一些油价气价低廉的国家汽车电动化的迭代并没有很快，而几乎所有的工业行业都有使用机器人的场景和需求，因此有望迎来全球共振的产业周期。

洪骐：云端AI投资仍处于上行周期

半导体行业研究员洪骐从技术周期、产品周期、库存周期和国产替代周期四个维度分享了他对于该行业的一些看法。

从技术周期来看，由国内外CSP大厂推动的GPU技术“军备竞赛”仍在进行时，全球半导体的云端AI投资仍然处于上行周期，因此AI云端投资或仍是2025年半导体重要主线。同时，由于国内云端投资滞后于全球，预计今年国内企业的资本开支斜率或将进入快速上行阶段，较海外企业或会更加陡峭，因此投资方向或将从北美云端逐渐转向国产算力+AI应用。

从产品周期来看，AI云端基建（技术周期）驱动下，新一轮产品周期方兴未艾，AI PC、AI眼镜、AI 手机、机器人等AI硬件进入加速推出期，他将重点关注潜在0-1产品周期带动的半导体投资机会。

从库存周期来看，工控、汽车库存进入合理位置，全球消费类半导体去库存进入阶段性尾声，目前处于行业周期底部复苏阶段。

从国产替代周期角度来看，北美对于国内半导体的限制日趋严格，国内半导体尤其是先进制程有望进入斜率快速提升的阶段。因此，先进制程驱动的方向，包括晶圆厂、设备以及半导体材料、零部件等，也可重点关注。

邓芳程：AI算力需求仍有“巨大潜力”

随着AI行情的持续推进，对于算力的投资价值，市场多空分歧正在逐渐加大。AI算力还能不能投，核心机会在哪里？财通资管计算机、通信行业研究员邓芳程给出了自己的看法。

他认为，AIGC仍是科技巨头的共识，大模型未来还会持续进步，模型能力的上限还远远没有达到。尽管站在当前时点，由于现在储备的知识已经不能满足大模型的训练需求，导致预训练阶段已经有一定程度的放缓，但是在后训练阶段、即精细化训练阶段的潜力仍然很大，大家熟知的DeepSeek就是在后训练阶段，在推理模型方面做了很多的创新，从而使得整个模型的能力脱颖而出。

在这个过程中，无论是海外还是国内，对算力的资本开支还会继续增加。从国外来看，一些头部公司的资本开支仍处于快速增长期；从国内来看也是如此，科技巨头的资本开支明显提速。

投资方向上，IDC和芯片仍是国内潜力较大领域，IDC有望进入营收盈利双提升阶段，预计随着云公司资本支出的增长，服务器市场或将迎来发展机会，尤其是国产AI芯片拥有较大的潜力。

张若谷：医疗、企服、教育等领域有望率先迎来AI应用商业化

AI应用作为当前市场普遍看好的投资方向，哪些领域有望率先实现商业化？财通资管传媒、纺服行业研究员张若谷给出了自己的答案。

他认为，讨论AI应用的机会，重点应从三个方面展开，包括模型能力、使用成本，以及具体的落地场景。首先，模型能力还在不断迭代，国内的模型能力已经到达了国际第一梯队的水平；其次，成本方面，由于DeepSeek开源，整个国内的模型成本已经降到每百万Tokens不到100元的水平，具备了大规模商业化的基础；最后，落地场景方面，目前行业发展处在从L3向L4过渡的阶段，AI已经能够帮助人类在某些业务场景去处理一些事情，后续的发展重心就是由Agent去独立完成很多任务。

随着后续算力成本不断下降、企业数据整合能力不断增强以及LLM性能不断提升，AI Agent有望直接瞄准整个服务市场，通过按结果付费的方式，借助自身特性降低使用成本，从而实现AI应用市场的整体扩张。

而通常来说，应用场景明确、商业模式易验证、产业链投资成本低、用户需求高频刚需的领域更易率先实现商业化。在AI应用的不同垂直领域中，医疗、企服、教育、办公、金融、营销等AI垂直领域尤其值得重点关注。

吴志豪：看好人形机器人关键零部件的投资机会

财通资管机械行业研究员吴志豪从产业链维度出发，围绕人形机器人“卡脖子”（瓶颈）环节，对未来的投资机遇做了详细的阐述。

吴志豪表示，目前工业机器人产业发展较为成熟，但与人形机器人相比，存在三大明显“痛点”：（1）人机协作能力不足，工业机器人往往在独立空间内工作，缺乏与人合作的能力；（2）动态处理短板明显，工业机器人基于给定的出厂程序完成指令，并不具备根据场景变换及时做出反应的能力；（3）柔性生产瓶颈明显。

简单来讲，工业机器人本质还是“机器”，缺少“人”的智能。而人形机器人其实就是要实现由“机器”向“人”的转变。而实现这一点的一些关键零部件，或将是未来重要的投资机会所在。

具体而言，他看好的方向有：（1）灵巧手。灵巧手的结构设计核心三要素是驱动、传动、传感，价值量较高的零部件为空心杯电机、丝杠、减速器、触觉传感器等。（2）减速器。谐波减速器与行星减速器在人形机器人上的应用各有优劣。（3）行星滚柱丝杠。丝杠是线性执行器的核心，加工难度较大，未来国产化空间比较大。（4）传感器。随着机器人使用场景的落地，对感应需求的增加，也将对推动传感器需求的放量。

周奕涛：智能驾驶的未来在于算法和数据

财通资管汽车、军工行业研究员周奕涛分享了他对汽车智能化的核心观察。

从产业链维度来看，汽车智能化需要感知层、决策层和执行层的共同参与。汽车智能驾驶的一个完整过程，简单来讲即借助摄像头、雷达等设备感受到所处的外部环境（感知层），然后根据感知到的信息进行决策、发出指令（决策层，涉及芯片、算法等），最终实现汽车的转向和制动（执行层）。

周奕涛认为，汽车智能化的产业趋势是不会改变的。而目前国内车企智能化的主流方向在于：视觉为主，雷达+高精地图为辅，感知多重冗余。目前产业难点主要在于，城市一些特殊场景的应对还需要数据积累以及算法的不断完善，未来智能驾驶领域仍有较大的成长空间。在这个过程中，单车智能化先行，特别是硬件的预埋，成为了确定性的产业趋势。

从远期来看，随着智驾能力的提升，最大的变化和发展可能来自于汽车行业商业模式的颠覆，产业链公司从制造属性向服务属性转化，从而带来行业格局、估值方式的重塑。在这个过程中，一些新的车企基于智能化的领先，可能释放出更大的潜力。

虞圳劬：AI眼镜或是AI应用落地的较好载体

财通资管消费电子行业研究员虞圳劬的演讲从AI眼镜切入，讲述中国企业在消费电子供应链端的强大实力。在他看来，AI眼镜是AI应用落地的较好载体，有希望成为继智能手机之后第三大工业品。

他表示，从功能上看，一个AI眼镜将能实现太阳镜+蓝牙耳机+运动相机+翻译机+应用终端等多种功能，但价格已经能够做到与普通太阳镜差不多。而且，随着未来脑机接口技术的进展，AI眼镜也会成为脑机接口的一个重要终端。

对于AI眼镜的市场规模，虞圳劬分析认为会是一个万亿级别的市场机会。首先，传统的太阳镜市场预计全球每年销量在10亿副级别；其次，目前全球有近26亿近视人群，占全球总人口比例超过30%，假设这26亿人口将现在佩戴的传统眼镜都替换成AI眼镜，并平均每三年更换一副，市场空间也非常大。（资料来源：www.gminsights.com、财通资管根据公开资料整理）

而过去每一轮终端创新都会孕育大量的投资机会。中国在消费电子领域拥有供应链优势和“技术密度”优势，在这一轮AI应用和硬件结合过程中，国内企业有望迎来新的发展机会。

风险提示：本材料内容不构成任何投资建议。本资料中的观点和判断仅代表财通证券资管当前的分析，财通证券资管不保证当中的观点和判断不会发生任何调整或变化。本材料中提及的策略为当前环境下的投资策略及其举例阐述，基金将根据宏观环境和市场情况，适时进行投资策略的调整。投资有风险，选择需谨慎。