【导读】景顺刘徽：AI未出现明显泡沫化趋势，三大细分领域值得重点关注

中国基金报记者 郭玟君

今年以来，AI引领美股、A股科技股一路走高，费城半导体指数年内累计涨幅一度超90%。近日，AI相关板块出现大幅波动。AI会重蹈科网泡沫破灭覆辙吗？投资者应重点关注哪些机遇与风险？就此，中国基金报记者独家专访了景顺投资高级基金经理刘徽。

景顺是一家全球领先的资产管理公司。景顺官网披露的数据显示，截至5月底，其资产管理规模（AUM）为2.45万亿美元，约合人民币16.64万亿元。

AI未出现明显泡沫化趋势

在刘徽看来，现阶段AI行业并未出现明显泡沫化趋势。

刘徽表示，此前市场对AI行业泡沫的担忧情绪起伏明显：去年年底，45%的受访投资者认为AI存在严重泡沫；到今年4月，这一比例已降至5%。核心原因是AI智能体落地后，Token使用量激增，云端营收持续高增长，企业现金流表现大幅改善，有效缓解了市场对于行业高资本开支的顾虑。

刘徽表示，今年以来，全球头部大模型的Token使用量呈指数级增长，整体规模翻了4倍。智能编程工具的推出，更是成为划时代的突破。公开资料显示，此前生成式AI时期，OpenAI一直是全球龙头；而Anthropic智能编程类产品落地后，其最新年度经常性收入高达300亿美元，已反超OpenAI的250亿美元，市场份额也快速攀升。

对比本轮AI行情与20世纪90年代的互联网泡沫，刘徽认为，二者存在本质区别：从涨幅看，当年互联网板块指数涨幅超5倍，而本轮AI板块整体涨幅只有1倍多；从基本面看，当年互联网企业营收微薄，且基本依靠广告，如今头部AI企业已实现数百亿美元营收；在估值水平方面，当前纳斯达克指数市盈率约27倍，远低于互联网泡沫顶峰时的65倍，甚至并没有比互联网泡沫破裂后的底部估值高多少。

至于AI行业蓬勃发展受益最大的半导体板块，刘徽表示，过去五年，美国费城半导体指数累计涨幅约3倍，主要受盈利增长驱动，估值变化不大；中证半导体指数涨幅约2倍，虽然出现估值抬升，但结合行业发展前景来看，泡沫并不大。

细分领域中，中国的半导体产业中仅芯片制造环节估值较为偏高，半导体设备、光刻胶等材料板块市盈率仍处于合理范围。随着国内芯片国产化率持续提升，未来两年相关企业估值有望回落到更低水平。

三大AI细分领域值得重点关注

随着AI应用从GenAI（生成式AI）到Agentic AI（代理式AI）的转变，投资策略应如何调整？

刘徽认为，在生成式AI时代，市场投资焦点高度集中于产业链中上游，海外GPU产业链、国内参与到相关产业链的光模块、PCB、半导体设备等板块均迎来大幅上涨；进入AI智能体时代后，投资机会将不再局限于上游——上游产业的持续发展，最终需要依靠下游营收增长来支撑。

刘徽认为，AI相关板块三大细分领域值得重点关注：一是CPU与存储芯片。AI智能体的兴起，大幅拉动了传统CPU、存储芯片的市场需求，海外老牌CPU企业、存储巨头股价均迎来明显上涨。

二是大模型与云服务商。国产大模型凭借成本优势，在海外欠发达地区具备广阔“出海”空间。国内云服务领域中，相对于电信云商，互联网系云厂商竞争优势突出、市场格局良好，但目前A股较为缺少纯云服务商标的，主流云业务均隶属于大型互联网平台，业务结构繁杂，一定程度上增加了投资难度，若未来有云业务分拆独立上市，将带来新的投资机遇。

三是AI PC。AI智能体最终需要落地至B端与C端，PC是重要载体。近期国内PC龙头企业股价虽有所上涨，估值仍处于合理区间，具备投资价值。

对比中美头部大模型，刘徽发现，双方日活等用户数据处于同一量级，但营收规模存在明显差距：海外头部大模型年营收达数百亿美元，国内同类产品年营收仅数亿美元。究其原因，一是国内Token定价更低，二是付费率相对较低。不过，刘徽认为，随着AI全面渗透各行各业、持续为企业降本增效，B端客户的付费意愿未来有望显著提升。

利润层面则呈现相反格局：国内大模型企业普遍实现盈利，核心得益于整体投入少、运营成本低；海外头部大模型因固定资产投入庞大、运营成本居高不下，目前尚未实现盈利。

四大指标判断AI是否出现泡沫

刘徽表示，后续可重点跟踪四大指标，以此判断AI行业是否出现泡沫风险：

一是云服务商资本开支，若云厂商大幅缩减资本支出，将直接对上游AI产业链造成冲击。

二是大模型迭代能力，若产品迭代陷入停滞、创新乏力，行业增长将失去核心动力。

三是芯片库存情况，当前全行业芯片供不应求，一旦出现库存积压，意味着行业需求开始走弱。

四是企业融资环境，目前海内外头部AI企业上市、融资进程顺利，若AI企业普遍出现融资困难，便是行业遇冷的重要信号。

编辑：黄梅

校对：乔伊

制作：小茉

审核：木鱼

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