当下，A股市场正处于政策预期、业绩验证与外部风险相互博弈的关键窗口期。在今年以来的市场中，科技成长板块表现亮眼，作为领涨A股和港股两市且备受瞩目的投资主线之一，其近期经历回调后，拥挤度有所下降，市场有望进入更有可为空间，科技成长板块后续的市场表现或值得期待。
在科技成长投资领域，景顺长城基金科技军团可谓是一支实力雄厚的劲旅。尽管过去几年科技板块处于逆风期，但公司仍然坚守在科技领域的布局并深耕，其组建的科技军团其团队成员投资风格和能力圈，各有特色却又形成互补，凭借在科技投研领域的深厚积累和敏锐嗅觉，较好地捕获了近年科技变革下的投资机会，旗下多只产品在表现亮眼。
站在二季度的开端，面对科技产业快速变化与市场波动，AI产业前沿技术的底层逻辑是什么？科技成长板块后续能否延续涨势？AI产业未来还有哪些投资机会值得关注？中国科技企业在全球竞争中优势几何？
2025年4月2日，景顺长城基金举办了科技专场策略会，会议汇集多位顶尖AI专家、多名科技投资人，通过多场主题演讲和精彩对话，多维视角勾勒中国科技投资地图。
在这场策略会上，OpenAI前全球市场应用负责人Zack Kass、范式创始人戴文渊等AI产业专家，与景顺集团人工智能基金经理Tony Roberts、和景顺长城科技军团的杨锐文、张雪薇、农立冰、江山、张仲维、孟棋等科技基金经理齐聚一堂，通过演讲、对话等方式，围绕前述热门话题展开深入探讨，为投资者带来了一场干货满满的科技思想盛宴。
以下为策略会嘉宾金句：
杨锐文：科技产业的崛起与政策的不断加码，一定会扭转预期。我们更要坚定做难而正确的事，努力扎根并深耕产业，不断为未来埋下希望的种子，我深信市场终将会给优秀公司更公允的定价。
戴文渊：我们的产业门类齐全、规模巨大，对应着庞大的需求和丰富的数据，百模大战其实是“幸福的烦恼”。整个AI产业的蓬勃发展，靠的是每个人在细分赛道上的辛勤耕耘，而非一两个现象级产品。
Zack Kass ：AI发展体现在技术提升与成本降低两方面。成本的下降不仅会带来经济变革，还使得技术研发逐渐趋于商品化，如今应用层是竞争关键所在。社会对AI的接纳存在“技术门槛”和“社会门槛”，技术门槛由机器的能力决定，而社会门槛则取决于人类的意愿。
Tony Roberts ：AI发展分三阶段，当下处基础建设阶段。中国DeepSeek有创新，AI成本降低利好行业，我也还关注数字孪生领域。投资上秉持基本面长期投资科技股。
张雪薇：AI大语言模型正在逐步成熟，算力国产化替代和AI应用领域前景广阔，那些能持续创造需求的领域，将是投资的价值高地。
农立冰：AI技术与智能手机的融合，有望大幅提升算力，为用户带来更优质体验，我看好AI在娱乐、专业软件等场景的商业化落地前景。
江山：新终端的出现，极有可能重塑AI应用市场格局，大模型可通过改造行业实现价值，小公司凭借对垂类领域的深耕，同样拥有广阔的发展机会。
张仲维：观察美国AI产业链，已形成正向商业循环，科技公司投入带来增量收入，催生对GPU芯片的需求。我看好基础算力+四大应用供应链。科技行业的投资，认真跟踪每个月度数据是关键。
孟棋：新能源汽车智能化浪潮势不可挡，中国在这一领域优势明显，投资过程中，不仅要聚焦国内市场，更要关注出口方向，同时依据行业发展阶段合理配置资产。
杨锐文在演讲中表示，过去半年科技股行情火爆，中国科技产业崛起态势明显，科技成长投资在未来投资领域的重要性与日俱增。他指出，回顾过去三年，景顺长城团队经历了诸多挑战，却始终坚持每年发布科技洞察报告。这些报告不仅让客户深入了解科技成长研究，还展现出极强的前瞻性，精准预判了新能源“上半场电动化，下半场智能化”以及中国半导体行业崛起等趋势。在此期间，中国科技产业变革深刻，半导体产业链突破技术封锁，新能源汽车走向全球，DeepSeek推动AI应用爆发，中国科技崛起已成为行业共识。杨锐文提到，科技成长投资之路充满荆棘，过去三年市场风格剧烈切换，坚守科技成长需要巨大勇气。景顺长城始终坚守科技成长赛道，深耕产业，根据产业趋势挖掘投资机会，力求以可持续、可复制的方式为客户创造最大收益。“我们深信科技成长投资不是动辄all-in各种细分行业，也不是基于景气度的博弈，而是深耕产业沃土，迎合产业趋势，通过一点一滴地挖掘寻找有价值的机会。我们像地质勘探者般不断扫描产业版图，在看似贫瘠的盐碱地寻找未来的绿洲。”他说。他还指出，如今他们过去投资的科技股企业已取得显著发展，熬过艰难的成长阶段，就像“轻舟已过万重山”，市场也会给予这些企业更合理的定价。然而，前方仍有急流险滩，未来科技投资仍面临诸多挑战，需要谨慎应对。杨锐文强调，唯有深耕产业沃土，保持对技术变革的敬畏和好奇，才能在科技创新的星辰大海中持续捕捉价值。当前，硬科技投资正从主题炒作回归业绩驱动，企业家精神在政策支持下愈发蓬勃。景顺长城将以攀登者的姿态，陪伴中国科技企业成长，致力于成为投资者信赖的科技投资团队。戴文渊在演讲中，从产业端、企业端、科学三个视角，对人工智能的现状及未来发展脉络进行了深入探讨。他提到，人工智能的发展存在训练和推理两个方向，二者呈周期更迭。早期，IBM深蓝战胜国际象棋冠军，靠的是推理；2010年前后，IBM沃森基于维基百科训练，在问答方面打败人类，这是训练的成果；AlphaGo在围棋领域凭借推理取得突破；ChatGPT则回归训练。如今，由于数据瓶颈，人工智能进入深度推理阶段。在这一阶段，中国AI受限程度减轻，使得中美AI竞争格局发生变化。戴文渊指出，2023年是AI发展的一个重要转折点，AI从不会说话变成会“说话”，开始走到台前，这极大地改变了产业格局。“从产业端来看，中国拥有完整的规模化产业链和大量场景数据，过去因AI人才稀缺，产业AI化受限。”他说，“如今，人才红利与产业优势相结合，为人工智能在各行各业落地提供了扎实基础，未来几年将是‘新质生产力’爆发的黄金时期。特别是生成式AI大模型进入推理周期后，推理端芯片‘卡脖子’问题得到缓解，市场情绪也随之向好。”在企业端应用AI方面，戴文渊认为企业应先明确自身核心竞争力和北极星指标，不同企业的北极星指标有所不同。明确指标后，企业要围绕其构建AI场景和模型，以此提升核心竞争力。在科学视角下，对于通向通用人工智能（AGI）的路径，戴文渊认同人类智能本质是高度专业化的观点，认为大语言模型无法实现AGI，真正的智能应建立在“世界模型”基础上。世界模型由一系列模型组成，各行业通过数据训练模型来解决特定问题，其最典型的案例是诺贝尔化学奖的案例，基于行业的数据我们可以去训练出服务于一个特定行业的模型，通过所谓的AI for Science或者垂直的世界模型去解决特定的问题。大语言模型和生成式AI是沟通的桥梁，能够将人的需求分发到世界模型中。随着Agent能力的增强和世界模型覆盖范围的扩大，将逐渐逼近 AGI。目前，外界对世界模型的认知存在差异，广义的世界模型涵盖更广泛的领域，未来在消费端也具有很大的发展空间。戴文渊强调，“AI发展仍处于早期，未来20年还会发生巨大变化。Zack Kass分享了诸多关于AI产业的重要观点。近年来，AI发展极为迅速，中国AI进步显著，其中DeepSeek的R1模型表现突出，它大幅降低了推理成本，改变了全球对AI技术潜力的认知，也促使其他模型提供商降低成本，如GPT-4的成本在过去三年大幅下降。这一成本的下降不仅会带来经济变革，还使得技术研发逐渐趋于商品化，如今应用层已成为竞争的关键所在。在社会对AI的接纳方面，Zack提出“技术门槛”和“社会门槛”的概念。技术门槛由机器的能力决定，而社会门槛则取决于人类的意愿。“回顾历史，多数情况下这两个门槛是重合的，但如今却出现了分歧。像核能，从最初的大力发展到部分地区后来的限制；电梯刚发明时，即便技术上已较为安全，人们却因恐惧不敢乘坐；自动驾驶汽车尽管在很多方面比人类驾驶更可靠，可其在美国的支持率仅有25%。这些都表明，人类对控制的偏好和对机器故障的零容忍、以及技术进步太快、严重影响着社会对AI的接受程度。”他表示。从商业角度来看，ChatGPT的成功不仅基于研究成果，也是在应用开发和包装上的创新，这充分体现了应用层的重要性。Open AI和DeepSeek等小团队能够实现重大创新，说明团队的管理水平、成员的能力和主动性，比资金和资源更为关键。在大模型的商业模式选择上，付费订阅和免费开源各有优劣。开源虽然难以直接盈利，但能积累品牌和企业价值，而找到适配的应用场景才是实现盈利的核心。展望AI的未来，Zack认为中国在AI应用领域，因资源受限激发了创新活力，未来消费者的积极接纳将进一步推动技术落地。AI会朝着快速进步且成本降低的方向发展，AI Agent和自然语言操作系统等也会相继出现。医疗、教育、生命科学、金融服务等传统行业将被AI深度改变甚至重新定义。Zack还特别关注AI与人类的关系，他认为AI能为世界带来更多机遇，让更多人受益。虽然发展过程中存在一些问题，但最终会让社会更具人情味。他以父亲作为医生的经历举例，表明在智能日益普及的世界里，像同情心、善意这样的特质更加珍贵。“在智能驾驶方面，当前面临着人类对其错误容忍度低和政策阻碍等问题。”Zack称，对此，个人应更合理地评估风险、高效利用时间，企业要重新审视产品定位，比如特斯拉将汽车重新定义为休闲空间的做法就是很好的案例。决策者也应致力于推动建设更安全、高效的社会，平衡好技术发展与人文关怀。Tony Roberts是景顺亚洲及新兴市场部门的基金经理，管理着专注于AI和元宇宙领域的科技基金。在问答环节，他分享了对AI产业及科技投资等方面的观点。谈及AI产业发展，Tony认为AI发展可分为基础建设、企业数据规范化、经济领域全面应用三个阶段。当下处于基础建设阶段，全球正大力投资数据中心、半导体和电力供应，同时其他两个阶段也在稳步推进。对于中国公司推出的DeepSeek，他指出美国AI公司认可其创新成果，这主要得益于DeepSeek的开源策略。中国工程师因高端芯片获取受限而创新，降低了大模型成本。他还觉得AI成本降低会加速其普及，推动边缘计算AI爆发，并且看好半导体行业，因为技术平价会扩大市场规模。“各类模型正逐渐向推理模型演变，未来将迈向通用人工智能，但在此之前，专业人工智能会先发展起来，像GitHub Copilot和Heidi Health就是典型例子。在AI应用方面，开发爆款应用离不开强大算力和海量数据，现有大公司凭借这些优势在AI领域占据重要地位，不过新公司也有机会崭露头角。”他说。除AI外，Tony对“数字孪生”领域很感兴趣。以宝马公司为例，其借助英伟达的Omniverse平台打造生产线数字孪生体，在虚拟环境中完成设备改造和模拟测试，提高了生产规划效率，这说明“数字孪生”虽热度不如元宇宙，但能切实助力企业提升生产力。在科技股投资研究和选股上，Tony坚持基本面投资，通过构建公司收益模型，预测未来3-5年收益并进行估值，依据公司发展阶段选择合适的估值方法，不局限于地理位置。面对科技投资的高波动，他采用3-5年长期投资策略，把市场波动当作投资机会，若公司长期前景良好，会在短期下跌时增加持仓。尽管DeepSeek的出现引发了AI相关股票市场的波动，但展望后市，Tony认为AI成本降低是积极信号，会促使AI代理爆发式增长，提升经济效率，为投资带来更多机遇。在对话环节中，张雪薇就AI产业发展、投资机遇、选股思路等多个关键话题分享了深刻见解。张雪薇认为，当前AI在大语言模型方面已接近成熟，以GPT为例，其已整合大量语言资料，进一步演化空间有限。不过，模型仍会在多模态和AI Agent方向持续迭代训练。这一判断基于对现有大语言模型发展进程的深入观察，为理解AI技术走向提供了重要参考。谈及DeepSeek的创新，张雪薇指出，这得益于中国的工程师红利。DeepSeek在短时间内大幅降低预训练成本，冲击了AI算力格局，体现了中国工程师的创新能力。在分析DeepSeek对芯片公司原有格局的影响时，她表示，未来推理用途中，芯片市场格局或将发生变化。展望大模型发展格局，张雪薇判断，海外大模型多为闭源，呈Open AI一超多强态势。而DeepSeek作为开源模型，展现出比闭源模型更优的特性，未来开源模型有望取代闭源模型成为主流。届时，模型与专业垂直领域的结合能力，将成为竞争核心。对比中西方AI应用发展，张雪薇认为，海外偏2B应用，利用AI替代昂贵人力，难以产生爆款。中国则具备培育爆款2C应用的优势，16亿人口的统一大市场、相似的思想文化背景，使得民众对应用接受度高，且推广效率远超海外。此外，中国工程师红利显著，能快速迭代优化产品，更好满足用户需求。对于AI产业投资机遇，她看好算力国产化替代及AI应用领域。她认为，算力发展已趋成熟，进入平稳阶段，国产化替代是独特投资机会。而AI应用市场潜力巨大，有望迎来爆发式增长，相比算力投资机遇，其增长倍数更高。DeepSeek带来的推理算力降本，将推动应用大规模普及。除AI产业外，张雪薇对中国优势产业投资前景充满信心，如消费电子、硬件制造产业，以及高端机械领域的3D打印、数码印花等。这些产业在全球分工中处于领先地位，有望引领全球供应链变革。在科技股投资研究与选股上，张雪薇将未来成长空间放在首位，重点关注有持续需求创造的领域。同时，她重视公司格局和竞争力，包括产品力、行业地位、护城河及未来变化等因素。展望后市行情，张雪薇持乐观态度。她认为A股市场在经济基本面和科技自立自强方面已有显著改善，未来基本面将逐季回暖。上半年DeepSeek带来降本和科技突破，下半年互联网大厂及产业从业者有望在AI应用领域带来更多惊喜和投资机遇。农冰立围绕AI应用发展、投资机遇、未来趋势等方面分享了深刻见解。谈及ChatGPT与DeepSeek的差异，农冰立认为，2023年ChatGPT 4.0的火爆开启了全球科技巨头在AI领域大量投入算力的阶段，美国科技巨头采用饱满、冗余的投入方式，其闭源模型利于按自身思路快速迭代，为后续商业化变现奠定基础。而中国因算力投入受限，在大模型发展初期处于跟随地位。但中国在AI理论层面有优势，以DeepSeek为代表的开源模型在国内诞生，其开源生态活力强，能吸引众多开发者，在数据和成果上也不落后于海外，这使得中国在AI发展路径上走出了自己的特色。对于AI应用的“iPhone 时刻”，农冰立指出，iPhone的成功在于APP生态的构建和市场销量的逐步增长。当前大模型虽取得一定进展，但与移动互联网发展初期不同，大模型作为底层技术，与终端应用的结合尚不完善。手机算力目前无法很好地支持大模型的本地化部署，限制了其在终端的应用体验。农立冰期待未来智能手机算力提升，实现应用与模型的深度整合，为用户带来更完善的AI体验，催生出类似深度个人助理的应用，这类应用将深度融入用户生活，具备较高的商业价值和用户黏性。在AI应用的商业化场景方面，农冰立分析了生产力环节。他认为，通用性办公场景容易实现AI标准化模块开发，如常见办公软件中的AI写作等功能，但付费转化率低。而像微软 Depp - Research 这类工具，能为科研和投研人员提供深度功能，代表着生产力环节的进阶。“随着推理模型的发展，这类工具商业化前景良好。在娱乐场景，国内影音领域发展迅速，短视频平台上开发者利用DeepSeek和文生视频工具高效生产内容；长视频和动画领域，AI工具可大幅缩短素材制作流程。”他说。关于AI Agent，农冰立表示，其价值在于功能和产品化导向，形式多样且上限高。目前手机实现复杂AI Agent功能存在诸多技术障碍，但未来1-2年，若能在手机或眼镜等设备上实现，将极大提升生活效率。在专业软件场景，AI Agent化也能为金融分析等软件增添有价值的功能，随着技术发展，这些功能将不断完善。在机器人领域，农冰立认为，制造业用人成本上升使机器人需求必然增长。人形机器人与传统工业机器人不同，强调精密手部控制和关节协调，目前关节和手部技术进展较快，但大脑层面发展依赖大模型迭代，虽长期乐观，但仍需时间。江山从多个角度对AI应用相关话题发表了看法，为理解AI产业发展提供了重要视角。在探讨AI应用的“iPhone 时刻”相关问题时，江山认为，通用功能创业项目易被模型迭代吸收，未来应用创业应聚焦特定行业，利用专有数据形成竞争壁垒。以医疗行业为例，针对医疗影像诊断开发的AI应用，凭借专业医疗数据训练，能实现更精准的疾病筛查，这是通用型AI难以做到的。他还提到，“互联网巨头在AI应用领域投入巨大，虽目前优势明显，但随着新终端的出现，市场格局可能改变。个人助手类应用若成为超级入口，可能会改变现有应用的格局，使一些入口级应用工具化。”在AI应用的商业化方面，江山认为大模型作为生产力工具，不仅能通过用户付费实现价值，更重要的是能改造现有行业，替代人工、降低成本，这也是其收入体现的重要方式。例如在代码、文案、美工等工作中，AI已展现出提升效率和替代人工的能力。像一些电商平台利用AI生成产品文案，不仅节省人力，还能快速根据不同产品特点生成多样化内容，提升运营效率。在娱乐场景，江山认同中国在视频领域的领先地位，国内短视频生态发达，AI工具的应用降低了创作门槛，促进了用户表达平权。他期待AI在视频和未来元宇宙领域的应用进一步发展，推动内容爆发。对于AI Agent，江山认为，从手机点咖啡等场景来看，个人助手类应用可能会使交易平台工具化。在AI应用市场格局方面，他认为互联网巨头虽有优势，但新终端的出现可能打破现有格局，小公司在垂类领域仍有机会。张仲维围绕AI行业投资、市场估值、技术趋势等方面分享了看法。在AI行业投资机遇上，张仲维认为，AI是全球投资焦点，其模型能力提升与芯片迭代降低成本，推动AI应用广泛落地，全球AI行业投资前景良好。他指出，算力基础端和应用端都有万亿级投资机会，二者相互依存。当前AI投资正从构建模型的上半场向下半场应用融合过渡，尽管AI应用全面发展需要时间，但前景光明。谈及AI应用投资机会，张仲维分析美国经验后表示，AI云服务、广告以及国防军工、医疗、教育等细分行业的AI应用都带来了可观收入。“中国AI发展尚处初期，随着互联网巨头加大资本投入，中国除了拥有与美国类似的投资机会外，还会诞生独特的AI应用投资机遇。”对于市场估值与投资时机，张仲维认为，当下A股、港股、美股的科技AI相关资产均是良好投资标的。美股虽有回调，但主要受宏观因素影响，其AI产业商业循环良好，模型和芯片的持续发展将推动行业进步，回调反而提供了投资契机。A股和港股市场中，AI相关资产估值合理，投资前景乐观。在技术发展趋势方面，张仲维强调算力对AI的关键作用。他以英伟达芯片迭代为例，指出硬件性能提升可降低推理成本，促进AI应用普及，形成正向商业循环。他认为港股科技股中，AI应用相关公司值得重点关注，因其有望从AI发展中获取大量新增业务。面对快速的技术变革，张仲维坦言投资面临巨大挑战。投资者必须密切跟踪技术动态，学习新知识，评估新技术对现有持仓和投资方向的影响。由于A股市场常反映未来愿景，他建议通过分散持仓参与看好的行业，以此应对科技行业的快速变化。“2025年投资主线为中国科技资产重估。中国AI发展阶段类似2年前的美国，未来科技资产价值将重新评估，其中蕴含着丰富的投资机遇。”他总结道。孟棋就科技行业发展、投资机会、市场波动应对等方面，分享了观点。孟棋以汽车智能化为例，展现了AI推动科技行业快速变革的力量。他认为，AI革命中应用领域具备万亿级市场潜力，如汽车智能化、机器人等领域发展迅速，但科技发展并非一蹴而就，像人形机器人的场景模型打磨就需要时间，不过中国产业链参与度高，前景向好。在投资关注方向上，孟棋除认可国产替代、自主可控的重要性外，着重强调出口方向的潜力。他指出，在国际贸易形势下，中国企业应实现工厂出海、品牌出海，这是中国产品出口的升级方向，具有长期投资价值。分析市场估值时，孟棋提出从微观角度观察更有意义。他以智能汽车算法和人形机器人丝杠成本为例，说明行业内企业积极进取，成本下降迅速。尽管整体预期高，但微观层面的进步让人对市场更乐观。“科技股调整是行业发展的正常现象。投资者需要理性看待发展周期，寻找具有阿尔法属性的企业，即那些能在行业波动中凭借自身优势脱颖而出的企业，以此平衡短期风险和长期价值。”他说。在科技产业投资配置上，孟棋将科技成长行业分为放量阶段和早期阶段。对于放量阶段行业，如智能化驾驶领域，注重企业业绩、壁垒和利润率，集中长期持有相关公司；对于早期行业，如机器人领域，关注技术领先性、客户关系和反应效率，采取分散配置降低风险，通过这种方式使投资组合兼具稳健性和锐度。他还提到，科技行业迭代快速，AI时代更是如此。“投资者需快速学习追踪变化，投资时对具有终局确定性的标的集中持有，对不确定性标的分散持有。例如在人形机器人领域，对减速机等确定性细分方向和丝杠等不确定性方向采取不同配置思路。”最后，孟棋总结2025年投资主线是看好中国新能源汽车借助智能化再上台阶。他认为新能源汽车行业在智能化趋势下，将迎来新的发展机遇，具备较大投资价值。（CIS）
