一直以為，付娟的演講可能是每年公募基金中期策略最值得聽的場(chǎng)次。

【資料圖】

她通常會(huì)就近半年內(nèi)最新的科技和創(chuàng)新進(jìn)展做深度梳理，又從二級(jí)市場(chǎng)的角度給出未來較有機(jī)會(huì)的行業(yè)方向的投資思考。

某種程度上，這是每年公募業(yè)界最像瑪麗·米克（華爾街互聯(lián)網(wǎng)女王）的一場(chǎng)演講。

即便你對(duì)她和她的基金不了解，她的觀點(diǎn)和她的思考也會(huì)給你很多啟發(fā)。

2023年8月，在申萬(wàn)菱信基金中期策略會(huì)上，作為申萬(wàn)菱信權(quán)益投資部負(fù)責(zé)人兼研究部負(fù)責(zé)人付娟以“世界因AI而加速，空間計(jì)算從0到1”為主題分享。

內(nèi)容依然精彩而予人啟發(fā)。我們摘錄部分以饗讀者。

（采用第一人稱，部分內(nèi)容有刪節(jié)。）

上半年發(fā)生了什么？

首先，和大家回顧一下上半年股票市場(chǎng)的經(jīng)歷，以及現(xiàn)在這個(gè)時(shí)點(diǎn)上對(duì)權(quán)益市場(chǎng)的看法。

在重要會(huì)議之前，整個(gè)市場(chǎng)非常明顯或者極致的特點(diǎn)是波動(dòng)率非常低。但是，較低的波動(dòng)率在近期被打破了。

上半年到底發(fā)生了什么？

第一點(diǎn)，截止7月底萬(wàn)得全A指數(shù)是正收益，但公募基金的中位數(shù)是負(fù)數(shù)。這是2014年以來，公募基金罕見的業(yè)績(jī)均值跑輸市場(chǎng)（一半以上暫時(shí)落后）。上一次出現(xiàn)這種情況是2014年。

第二點(diǎn)，上半年直觀的感受是TMT行情非常好，我們認(rèn)為成長(zhǎng)股的基金經(jīng)理應(yīng)該都表現(xiàn)很好，但實(shí)際上成長(zhǎng)股風(fēng)格的基金多數(shù)表現(xiàn)不太行，是弱于平衡型或者價(jià)值型的產(chǎn)品的，原因是在于2023年的成長(zhǎng)股內(nèi)部發(fā)生了極大的分化。

過往公募基金的成長(zhǎng)股主要是在新能源和醫(yī)藥，但2023年上漲的TMT鮮有基金重倉(cāng)，這是2023年上半年公募基金發(fā)生的事情。

按照風(fēng)格來說，按照比較傳統(tǒng)的界定，是沒有風(fēng)格的，比如按照成長(zhǎng)、價(jià)值，大盤、小盤，但實(shí)際上上半年大家都知道有非常明確的風(fēng)格，就是主題。

今年上半年按照大盤小盤來看，也沒有特別明確的一邊倒的趨勢(shì)，比如成長(zhǎng)風(fēng)格。

成長(zhǎng)風(fēng)格內(nèi)部分化也非常大，漲幅排在前面的和排在后面的，都是成長(zhǎng)風(fēng)格。

但偏價(jià)值類的，比如家電、建筑、石化，也沒有跑輸，都是跑贏的，至少上半年來看，成長(zhǎng)和價(jià)值都是均衡的。

小盤和大盤來看，2023年上半年小盤顯著跑贏了大盤，這與市場(chǎng)年初的預(yù)期（不同）。

包括我自己2022年12月份做2023年年度策略的時(shí)候也看錯(cuò)了，市場(chǎng)絕大部分人看錯(cuò)了。

因?yàn)槟瓿醯臅r(shí)候基本上是按照東升西落的經(jīng)濟(jì)預(yù)期給出“大盤跑贏小盤”（的觀點(diǎn)），但整個(gè)觀點(diǎn)錯(cuò)了，實(shí)際上整體小盤跑贏了大盤。

往往在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的時(shí)候，大盤股是最先受益于復(fù)蘇的。經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇趨勢(shì)日益確定和強(qiáng)化的時(shí)候，整個(gè)經(jīng)濟(jì)的訂單，效果才外溢到了小盤。

所以，在年初的時(shí)候，大家往往認(rèn)為大盤會(huì)相對(duì)跑贏。疊加海外經(jīng)濟(jì)會(huì)軟著陸，中小盤受出口影響。但實(shí)際來看并非如此。

成長(zhǎng)價(jià)值難分伯仲

我們寫年中策略報(bào)告的時(shí)候是7月下旬，整個(gè)7月下旬波動(dòng)率是非常低的。

當(dāng)時(shí)我們認(rèn)為這種低波動(dòng)的情況難以持續(xù)，只要發(fā)生一些事件，低波動(dòng)就會(huì)被打破。

第一，我們對(duì)于國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)是保持樂觀的，最近兩三個(gè)月是對(duì)基本面對(duì)經(jīng)濟(jì)體感最差的階段，在這樣的位置上，繼續(xù)變差的概率應(yīng)該是非常小。

同時(shí)，從庫(kù)存的波動(dòng)來看，基本上已經(jīng)進(jìn)入了主動(dòng)去庫(kù)的尾聲，接下來大概率是要進(jìn)入被動(dòng)去庫(kù)的復(fù)蘇點(diǎn)。

國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下半年上行的概率比較高的，疊加了重要會(huì)議上的變化，活躍資本市場(chǎng)的定調(diào)也有所升級(jí)，又強(qiáng)調(diào)了逆周期調(diào)節(jié)，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)向上的預(yù)期是現(xiàn)在是越來越多了。

但還有一部分投資者認(rèn)為，預(yù)期起來之后，要看到實(shí)在的政策出臺(tái)和落地，可能會(huì)進(jìn)一步向上拉動(dòng)一些資產(chǎn)的表現(xiàn)，這是大家目前對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的看法。

雖然情況可能會(huì)有改變，但我們認(rèn)為風(fēng)格上可能還是成長(zhǎng)和價(jià)值有所均衡。

如果中國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇更加明確，可能大盤股風(fēng)格會(huì)跑贏，包括大盤價(jià)值，但是如果海外債震蕩，接下來邊際向下的概率還是逐漸增加的，對(duì)于整個(gè)新興市場(chǎng)，包括成長(zhǎng)股風(fēng)格，又是一種促進(jìn)作用，下半年我們認(rèn)為整體風(fēng)格還是均衡，但成長(zhǎng)的大小盤可能會(huì)發(fā)生一些變化，價(jià)值風(fēng)格大小盤也會(huì)發(fā)生一些變化，但是價(jià)值和成長(zhǎng)之間可能還是難分伯仲。

從行業(yè)比較角度，可以看到，估值便宜的成長(zhǎng)股，成長(zhǎng)性也較低，引不起大家投資的興趣。有成長(zhǎng)性的賽道又很擁擠，不擁擠的估值又高。所以很難有持續(xù)上漲的板塊，不管是成長(zhǎng)還是價(jià)值。

舉個(gè)例子，電新不管是從復(fù)蘇的確定性以及估值來看，都比較好，如果按照經(jīng)典的景氣度投資方法來看，電新應(yīng)該是相對(duì)值得投資的板塊，至少它的龍頭股市會(huì)有比較好的買入價(jià)值。

但2023年大家特別關(guān)注擁擠度，也就是籌碼分布的因素，所以電新也沒有被持續(xù)布局或者是選擇。

比如計(jì)算機(jī)非常不擁擠，除了與AI相關(guān)的一小部分有超額收益，大部分的股票表現(xiàn)非常一般。

而且估值從在歷史分位上來看也處于相對(duì)低位，但下游主要是B端和G端，所以盈利周期還沒有明確的向上拐點(diǎn)。

再比如醫(yī)藥或是食品飲料，雖然相對(duì)自身的歷史估值不高，但相對(duì)其他板塊或從PEG角度看，又顯得沒那么有吸引力。

所以受中觀層面的因素影響，大家對(duì)行業(yè)選擇上是比較糾結(jié)的。

關(guān)注智能化和空間計(jì)算

面對(duì)這種糾結(jié)的情況，我還是建議關(guān)注產(chǎn)業(yè)主線，尋找一些足夠新的，有大的成長(zhǎng)空間，在不斷發(fā)生變化的企業(yè)。

我這次中期策略就主要想跟大家分享智能化和空間計(jì)算。

首先，今年上半年全民都在熱議的就是Transfomer，AI加速的問題。我也投入了比較多的時(shí)間和精力去看這方面的東西，發(fā)現(xiàn)這一波的AI讓很多產(chǎn)業(yè)層面開始能夠釋放出產(chǎn)業(yè)紅利，不管是降本還是增效。

比如，新藥或者新材料的研發(fā)，有很多與配方、分子式相關(guān)的不斷的試錯(cuò)或模擬的過程，以前可能都靠固定的程序，甚至人工去做實(shí)驗(yàn)或者調(diào)試。

但因?yàn)锳I的出現(xiàn)，很多過程可以用AI的方式進(jìn)行篩選，無(wú)疑會(huì)大大提升效率。

包括數(shù)據(jù)的重要性及未來合成數(shù)據(jù)出現(xiàn)，也會(huì)讓AI進(jìn)一步加速。

AI對(duì)B端影響更大

所以2023年我的一個(gè)非常明顯的感受是，周圍的很多事物在變化，尤其是科技產(chǎn)業(yè)，尤其是C端和B端。

以前在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，感受最多的還是C端的變化，但是2023年感受最多的其實(shí)是B端的變化。

和上一波移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)有非常明確的不同，AI這波，對(duì)C端、B端，它都會(huì)進(jìn)行深刻的改造。

AI剛開始炒的時(shí)候，全市場(chǎng)瞄準(zhǔn)C端，尤其是傳媒。但一開始我的觀點(diǎn)就跟大家不同，我認(rèn)為這一波AI與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)最大的不同就是，對(duì)B端的影響可能是更加突出的。

從目前我們看到的一些情況來看，Office的一些AI的應(yīng)用，營(yíng)銷軟件里面的應(yīng)用，反而是更快落地的，但對(duì)于C端，哪怕是游戲里面的功能，都是相對(duì)緩慢地應(yīng)用。

所以這一波的AI跟上一波是明顯不同的，讓我們深刻感受到的是AI加速了世界的變化。

整個(gè)世界3D能力加速

人工智能、或者智能化，對(duì)整個(gè)信息的影響到底經(jīng)歷了什么樣的過程？

首先，自從有了計(jì)算機(jī)的發(fā)明，人類與系統(tǒng)，現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界之間有持續(xù)的分工和交互。

有了計(jì)算機(jī)之后，人類和系統(tǒng)就進(jìn)行了分工。沒有計(jì)算機(jī)之前，對(duì)物理世界所有信息的收集、處理、行動(dòng)，都是人類自己去做。

有了計(jì)算機(jī)之后，可以把信息、模型和行動(dòng)這三要素的信息部分交給計(jì)算機(jī)去處理，這是第一代系統(tǒng)所完成的任務(wù)。

在第一次信息革命的時(shí)候，更多的是把物理世界的東西進(jìn)行電子化，信息化，這一步上積累了大量的電子數(shù)據(jù)，電子化的資料，這一步為第二步奠定了非常好的基礎(chǔ)。

第二代系統(tǒng)，人類和系統(tǒng)之間的分工又發(fā)生了一次變化，在信息處理，模型（也就是思考）和行動(dòng)這三步里，人類可以把思考開始交給系統(tǒng)去做，這是有了深度學(xué)習(xí)以及最近的AI之后，我們發(fā)現(xiàn)思考環(huán)節(jié)可以交給大模型去做，我覺得這是發(fā)生的最大的變化。

系統(tǒng)如何具有知識(shí)或者像人一樣思考的能力，還是來自于第一步，有了很多電子化的數(shù)據(jù)，去喂養(yǎng)它，去訓(xùn)練它，從而使系統(tǒng)或者計(jì)算機(jī)擁有了思考，也就是大模型的能力。

大模型的能力也是日新月異，進(jìn)步速度非?？臁Ｈ祟愐呀?jīng)把信息，感知世界的部分交給了計(jì)算機(jī)，把思考的部分也交給了計(jì)算機(jī)，接下來就差行動(dòng)了。

所以，在接下來一段時(shí)間，更多的是系統(tǒng)幫人類做很多行動(dòng)上的產(chǎn)品。行動(dòng)就是我們通常說的，比如具身智能、AI代理等這樣的功能，這些都叫行動(dòng)。

在空間計(jì)算概念出現(xiàn)之前，計(jì)算機(jī)再?gòu)?qiáng)，也是二維計(jì)算（工具），但人類世界是三維世界。在空間計(jì)算出現(xiàn)之前，一直存在一種矛盾，人類生活是三維世界，但計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)是二維的，沒有辦法去完全匹配融合，現(xiàn)實(shí)與虛擬統(tǒng)一，但空間計(jì)算的出現(xiàn)，使得計(jì)算機(jī)跟人類完全的需求，自然習(xí)慣匹配了或者統(tǒng)一了，在各種科幻片當(dāng)中看到的立體交互就會(huì)出現(xiàn)了。

我認(rèn)為這個(gè)是接下來可能比較新的一個(gè)方向。

因?yàn)锳I讓我看到了三維世界構(gòu)建的可能性，三維世界因?yàn)锳I會(huì)加速來到我們身邊。

大眾傳媒的介質(zhì)，歷史上經(jīng)歷了文字，圖片到視頻的變化，但到了三維世界，可能我們傳遞信息的媒介不再是文字圖片或者視頻，而是3D的內(nèi)容。

3D的內(nèi)容，如果看生產(chǎn)的過程，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)非常大的痛點(diǎn)是在于它的時(shí)間成本，付出的成本是非常貴的、也非常耗時(shí)，這是按照傳統(tǒng)的3D建模的方式實(shí)現(xiàn)3D內(nèi)容的生成，但因?yàn)锳I的出現(xiàn)，3D內(nèi)容上也有了大模型的能力，它的生產(chǎn)成本就會(huì)大幅下降。

比如unity，是做游戲引擎、做3D引擎的非常重要的全球玩家，他在transformer之后也推出了兩項(xiàng)AI的工具，利用unity提供的3D工具，開發(fā)者可以迅速實(shí)現(xiàn)，更加方便地實(shí)現(xiàn)3D內(nèi)容的生產(chǎn)。

蘋果也推出了很多基于3D內(nèi)容制作的套件，軟件，模型，大家生產(chǎn)3D內(nèi)容的工具也日漸豐富起來了。

這中間就會(huì)產(chǎn)生3D數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累。

為什么系統(tǒng)開始具備模型或者思考的能力，是有了計(jì)算機(jī)之后，把物理世界大量轉(zhuǎn)化為電子信息的世界，電子化的世界。有了這些數(shù)據(jù)、語(yǔ)料、資料，才讓模型“大力出奇跡”，涌現(xiàn)的方式，來實(shí)現(xiàn)自我思考、自我學(xué)習(xí)的能力。

3D內(nèi)容的生成，同樣需要3D的語(yǔ)料，因?yàn)檫@些3D的AI的工具產(chǎn)生，相伴產(chǎn)生的3D數(shù)據(jù)也會(huì)越來越多。

現(xiàn)在市面上3D的數(shù)據(jù)、圖片、視頻非常少，一旦這些數(shù)據(jù)因?yàn)锳I加速而越來越多，它也可以反哺3D大模型的進(jìn)展，可以顛覆我們現(xiàn)有所有的交互模式。

蘋果的M2讓我第一次感覺到了空間計(jì)算終端產(chǎn)品是什么樣的狀態(tài)。在蘋果M2出現(xiàn)之前，我們一直認(rèn)為可能在很長(zhǎng)一段時(shí)間之內(nèi)，頭盔和眼鏡都是用于娛樂，甚至只用于游戲的終端。但是蘋果的M2出現(xiàn)之后，我發(fā)現(xiàn)它可能是一個(gè)類計(jì)算平臺(tái)的終端產(chǎn)品，類計(jì)算平臺(tái)就相當(dāng)于手機(jī)，電腦的計(jì)算平臺(tái)的概念。不僅僅用于娛樂，用于生活，工作，溝通交互等都可以實(shí)現(xiàn)。

它強(qiáng)大的芯片，強(qiáng)大的傳感器，研究完之后，讓我覺得真的是劃時(shí)代的產(chǎn)品。雖然這個(gè)產(chǎn)品離3D空間計(jì)算最終成熟，還有一定的距離，但我覺得它已經(jīng)是完全的劃時(shí)代的產(chǎn)品。

3D或者三維重建的概念，不光存在于大家印象當(dāng)中，它存在于現(xiàn)有世界的所有狀態(tài)當(dāng)中，包括智能駕駛，機(jī)器人，甚至前段時(shí)間剛炒過的3D打印，都跟整個(gè)世界3D能力加速相關(guān)。

比如智能駕駛，如果看一些智能駕駛的博主的測(cè)評(píng)，會(huì)發(fā)現(xiàn)智能駕駛在很短的時(shí)間內(nèi)，甚至已經(jīng)在個(gè)別場(chǎng)景的處理中優(yōu)于人類的司機(jī)，而不是像之前一看就是新手司機(jī)的感覺。

對(duì)拐彎、超車、加塞這種場(chǎng)景，自動(dòng)駕駛，包括L3，L4級(jí)別的，它的流暢度甚至超過人類司機(jī)的駕駛能力了，這也是因?yàn)槿斯ぶ悄?，transfomer智能化架構(gòu)的出現(xiàn)。

以特斯拉智能駕駛最新一次的迭代而言，它就是運(yùn)用了transformer+BEV的架構(gòu)，讓自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)的收集，數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，以及駕駛體驗(yàn)的優(yōu)化快速迭代，才達(dá)到了讓人特別驚艷的效果。

我們國(guó)內(nèi)新勢(shì)力為代表的汽車品牌，也在加速學(xué)習(xí)，部署一套transfomer架構(gòu)的智能駕駛。

三維重建的技術(shù)，讓智能駕駛也快速升迭代，有時(shí)候我們感受不到它在發(fā)生變化，其實(shí)它已經(jīng)在某些領(lǐng)域發(fā)生非?？焖俚淖兓?，因?yàn)榇竽Ｐ涂梢酝掏碌臄?shù)據(jù)訓(xùn)練量非常大。

以前特斯拉，小鵬等訓(xùn)練的時(shí)候，用的駕駛數(shù)據(jù)，都是圖像按幀訓(xùn)練，而現(xiàn)在是基于數(shù)據(jù)視頻的背景進(jìn)行訓(xùn)練，動(dòng)態(tài)的，在4D的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練。

算法的能力提升，對(duì)真實(shí)世界的模擬，仿真能力都在提升，車上已經(jīng)有了非常明顯的進(jìn)展，接下來我們可以期待的是機(jī)器人，可能也會(huì)超預(yù)期迭代功能實(shí)現(xiàn)。

以特斯拉為例，它的車和機(jī)器人有類似的規(guī)劃算法，當(dāng)然機(jī)器人是有更多的自由度的，每個(gè)自由度可能都是一個(gè)去控制的算法，可能比車要更難。但是每一個(gè)自由度上的算法，和車還是有非常相似的規(guī)劃算法的，都是在空間做計(jì)算，把物體在空間去站位，去計(jì)算應(yīng)該走的路線或者動(dòng)作的路線。

雖然現(xiàn)在還沒有人形機(jī)器人在成熟的商業(yè)場(chǎng)景落地的應(yīng)用，但我認(rèn)為基于車最近半年到一年發(fā)生的事情，機(jī)器人接下來也會(huì)有讓我們持續(xù)超預(yù)期的商業(yè)場(chǎng)景的落地的應(yīng)用展現(xiàn)出來。

參與全球產(chǎn)業(yè)鏈

對(duì)于中國(guó)的機(jī)器人而言，可能是制造先行，這就落地到A股投資。

整個(gè)的產(chǎn)業(yè)鏈，我們可以先通過參與全球產(chǎn)業(yè)鏈，依靠自己曾經(jīng)在消費(fèi)電子、新能源汽車積累的制造業(yè)優(yōu)勢(shì)參與到鏈當(dāng)中，后來我們一定會(huì)孕育出自己的產(chǎn)業(yè)鏈的“鏈主”，電動(dòng)車，智能手機(jī)就是非常好的案例。

包括3D打印，也是基于三維模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建，進(jìn)行現(xiàn)實(shí)世界和物理世界的連接。

現(xiàn)實(shí)狀況下，數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)要素方面，基于AI產(chǎn)業(yè)，要關(guān)注數(shù)據(jù)產(chǎn)生的AI化過程，也就是合成數(shù)據(jù)，大模型能力，要靠能獲得的真實(shí)世界的數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量。

現(xiàn)在整個(gè)行業(yè)正在發(fā)生的非常重要的變化就在于合成數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，或者是仿真環(huán)境的產(chǎn)生，未來大模型的訓(xùn)練，大模型的學(xué)習(xí)為的不是人類的真實(shí)數(shù)據(jù)，而是很多AI自己生成的合成數(shù)據(jù)，這也是最近產(chǎn)業(yè)里發(fā)生的比較重要的變化。

關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的爭(zhēng)奪越來越像金字塔的頂尖發(fā)展了，一方面要占領(lǐng)合成數(shù)據(jù)模型的進(jìn)化，同時(shí)還要去買未來可能成為模型進(jìn)化非常重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，比如剛才提到的3D數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

微軟多次收購(gòu)一些游戲公司，不是要進(jìn)入游戲產(chǎn)業(yè)，它看中的是游戲產(chǎn)業(yè)可能是目前3D數(shù)據(jù)資產(chǎn)最豐富的領(lǐng)域。從這些巨頭做的動(dòng)作上，就能夠感受到現(xiàn)在哪些數(shù)據(jù)是稀缺的，哪些數(shù)據(jù)是未來最有價(jià)值的。

我們對(duì)數(shù)據(jù)要素繼續(xù)看好，因?yàn)樗强梢愿淖儸F(xiàn)有傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的創(chuàng)新型的生產(chǎn)要素。接下來也依然要持續(xù)關(guān)注跟數(shù)據(jù)相關(guān)的所有的AI資產(chǎn)。

風(fēng)險(xiǎn)提示及免責(zé)條款 市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。本文不構(gòu)成個(gè)人投資建議，也未考慮到個(gè)別用戶特殊的投資目標(biāo)、財(cái)務(wù)狀況或需要。用戶應(yīng)考慮本文中的任何意見、觀點(diǎn)或結(jié)論是否符合其特定狀況。據(jù)此投資，責(zé)任自負(fù)。

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