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speaker 1: 大家上午好，欢迎来到1周一度的大模宏观策略谈，我是邢自强Robin呃，现在呢我是在深圳在深交所举办的一个全球投资者大会的现场。 呃，他们给了我一个房间，让我远程来加入我们自己的宏观策略坛。 但由于WiFi可能未必稳定，所以呢今天的后半场主要就交给经济学家蔡志鹏博士来主持了。 我想今天的话题也是极为重要的，我们会聚焦在三个层面。 首先是我跟蔡志鹏博士会探讨，中美之间贸易战暂停了，但是科技战和金融战会停了吗？ 后面有怎样的进展？ 与此同时呢，大家可能从各种渠道也得知，上个礼拜摩根丹尼发布了一个重。
speaker 2: 磅的蓝皮书。
speaker 1: 就是关于中国AI的产业链。 AI方面，中国的生态链能不能不怕美国的科技遏制，形成一个完整的生态闭环，甚至未来走出中国书写全球未来经济秩序的新规则。 所以今天我们也请来了蓝皮书的主要作者之一，亚洲科技的分析师刘端，为奉上相关的解读。 最后呢我们互联网行业的首席Gary，他也最新分析了刚才讲到的AI的蓝皮书最终要落地。 很多互联网大厂也好，其他的一些企业也罢，如何能够受益于AI应用成色有几分，这是今天的三大话题。 我想呢当前来讲，不管是中国AI叙事的星辰大海，还是国际地缘政治格局的所谓的美元，美国资产退坡、去美过程对中国的战略机遇期，这些都要回归到一个落脚到中国的现实。 现实可能是相对依然苦涩的，那就是柴米油盐酱醋，中国面临的房地产调整通缩问题还没有完全走出去。 甚至在这些AI应用的星辰大海的叙事之下，大家最近几周也观察到了呃，中国诸多的互联网公司继在继续内卷，柴米油盐酱醋上，他们都开启了闪购，开启了一个新一轮的耗雪大战。 这些苦涩现实依然存在。 所以我想呢我还是想从最近的一些调研经历讲起来。 上个礼拜我在杭州、南京、江浙等地调研了一些企业，他们对待贸易摩擦、科技进展和国内的消费领域的一些反馈态度。 那今天呢礼拜一我参加了深圳的全球投资者大会，跟很多企业代表交流，了解他们对当前经济环境的一致预期。 总的来讲，我刚才讲到的脸大宏观叙事比较美好，对中国是有利的。 但是落脚到现实，大家还是觉得企业盈利、消费信心回归到基本面，短期挑战依然巨大，是一个非常纠结矛盾的心态。 首先第一个宏观叙事，那就是美国在逐渐走向经济上、贸易上保守主义、退缩主义的过程中，全球主流的资产配置者逐步开启了一个美国经济例外论美元资产抑枝独秀，论退坡去魅的进程。 这还在开启当中，我接触到的众多的企业家、投资者都是如此认为的。 从最近美国经济的一些进展来讲也是如此。 虽然中美双方在贸易战上按下了一个涨停键，但是呢对美国经济呢我们依然分析不是特别乐观。 比如说关税依然会对美国经济造成一定的通胀冲击。 那么在这个过程中，美国短期它是没有太多的降息空间。 呃，我们觉得今年大家对降息的预期啊是过高了，美国的通胀预计从五月份开始明显的上升，全年的通胀率可能升到3%到3.5%。 这将迫使呢美联储在面临着经济半滞胀的局面的情况下呢，今年未必有降息空间。 除此之外，除了货币政策，美国财政政策短期也没什么空间啊。 我们的公共政策团队仔细分析了美国国会联党对于财政谈判的进展，可能他的财政立场基本保持不变，缺乏大规模刺激的可能性。 比如说他的这个所谓的减税，它只是把现状的延续，并不是新的减税政策，不是新增的净净刺激，对经济的作用有限，比较中性。 而且更关键的是，哪怕美国已经进行了这么长时间的所谓的do志联邦政府的一些效率改革，以及试图通过关税来找到新的税收渠道。 但我们分析下来，2025年美国财政赤字啊可能还是被动的，会扩大2000亿到4000亿美元之间。 尤其是在利率维持水平比较高，联储短期面临半滞胀的局面，没办法降息，所以它的财政要付息，付这些已存的债务的利息支出上升的背景之下，它的财政赤字被动性的扩大，财政不可持续的这种担忧和辩论嘛还将愈发明显。 比如说这个周末大家看到的新闻，穆迪，美国三大债券评级公司之一，甚至是最大的之一，下调了对美国主权信用的展望降级，这象征意义是比较重要的，它是三大评级机构中最后一个表达担忧的机构。 我想呢这还是意味着过去一个半月我们反复强调的美国例外论，美元资产一枝独秀论，这个光环在逐渐的褪去，去魅的历史的新篇章逐步开启了。 那我们观察到上周我们在欧洲举办了一个较大的C 1O就是投资总监的峰会，相当一部分全球投资者已经在评估美元资产在他们的资产组合中的权重是否有些过高了。 尤其是考虑到我们刚才讲到的美国的债务赤字，美债的供给继续上升这些情况，结构性的赤字啊难以压降。 在过去一个半月美元的避险属性逐步弱化。 所以呢未来几年很多全球的资产配置者在思考，是否要从过去五年过度配置美元资产的状态逐步再平衡回来，平衡回欧洲或者亚洲，平衡回欧元资产、黄金甚至人民币资产。 这是一个很多的全球投资者的共识和待评估的过程。 那这是我们从比较大的一个宏观趋势。 另外就是从中国自身的，从AI到前沿产业的这些星辰大海的叙事上，对中国也是比较有利的。 跟第一次贸易摩擦比起来，待会志鹏博士也会展示相关的研究图表。 中国的产业链实现了一个凤凰涅槃。 当前对全球高端产业链，中国的掌控力是大大的上了一个台阶。 这里面呢不仅是一些比如说大家已经耳熟能详的智能驾驶、新能源汽车、电池等领域，甚至在前沿的人形机器人100强。 在我们今天梳理出来的AI人工智能六十强，中国可能是全球唯一一个除了美国以外，可以打造一个自给自足的完整的AI生态系统。 包括了自主的GPU开源的大模型数据中心和巨大的支持数据中心的基础设施，以及大家看到的这些A落地应用的各种丰富的生态场景的集合。 待会刘端和Gary肯定都会提到，尽管在算力方面高端芯片受限，但是在其他的三项支柱，比如说人才，比如说基础设施，包括能源，比如说数据这些核心要素，中国是具备全球领先的纵深整合能力的，使得AI方面的应用可以弯道超车。 甚至像60年代美苏之间的太空竞赛一样，中国会聚焦在应用端，让足够便宜、已经好用的模型进入寻常百姓家，进入万千中小企业里面，来提振它每天的生产率。 而不是仅仅聚焦于搞更强更大的模型，迅速的实现所谓的通用人工智能A G I那个就像美苏竞赛期间的要实现第一个登月1样，具备象征意义，但对经济的国家竞争力的体现，实际上是体现在每一轮科技创新过程中，对基本的商业化的应用，对各行各业企业端的生产率的表现的推动上。 中国在这一块呢显然已经发挥出了很强的先发优势。 我们也测算了，那么A在未来几年呢，短期内会为中国GDP额外贡献0.2到0.3个百分点。 这主要还是基础设施的投资和企业的资本开支。 但是更重要的是长期到2 030年，n AI I涉及到的相关的等价的劳动力的价值接近7万亿人民币。 就是很多行业由于效率的提升呢，由于这种资源配置啊，可能能有7万亿左右的等价劳动力的价值被AI所涉及和释放出来。 到2 0三五年，这个领域呃规模可能达到11万亿人民币。 如果是7万亿，都占到中国目前GDP的4到5个百分点了，何况到三五年的11万亿。 所以AI它不是一个简单的技术工具，它是中国的产业升级和下一阶段高质量增长的一个巨大的催化剂。 从制造端的机器人、自动驾驶、药物研发，到消费端的客服营销、视频娱乐，AI将在多个环节帮助中国提升生产率。 那么这也是一个对中国非常有利的宏观叙事。 包括我在杭州、南京的调研，包括今天在深圳见到的这些企业，都反映了。 从去年底以来，在这几个领域，中国新智生产力重燃了市场的热情和信心。 但是呢这些演个宏大叙事，不管是国际战略格局对中国的有利机遇，还是中国AI等各个行业的星辰大海的科技叙事，可能当前呢都要投投目光于柴米油盐酱醋这些基本的通缩啊，消费信心啊等问题。 正如今天公布的宏观经济数据也可以看到，工业层面还可以有一定的抢出口带来的带动。 但是消费层面呢还是马马虎虎，依然是相对低迷。 尤其是哪怕中国最好的这些互联网公司，大家都高度期盼他们可以继续运用A I提升自己的竞争力。 但是最近都在陷入一个在柴米油盐酱醋里面开启了所谓的闪购大战，相互泪耗耗血的这么一个苦涩现实。 所以我想由于中美按下了贸易战的暂停键，暂时呢政策刺激上中国决策层可能也不会太着急。 在这个过程中大家就会把目光回落到基本面。 基本面那就是如何打破通缩消费啊，房地产啊恢复正常，这还在调整当中，我就简单的抛砖引玉到这里。 接下来先把时间交给我们的经济学家蔡志鹏博士，具体的分析这些柴米油盐酱醋的基本面给投资者在二季度和三季度带来的指引会是如何。 以及在刚才提到的AI前沿行业的科创领域，中国除了宏大叙事，具体落脚的一些板块在哪里，跟中国的政策的前瞻指引有相互的怎样的关系？ 我把时间交给志鹏。
speaker 3: 好的，感谢饶斌总。 那么首先我还是啊简单的介绍一下，或者分析一下如何看待短期的经济数据，以及年内经济的大致的走向。 那毫无疑问呢，我觉得即使关税已经从极高的水平显著的回落，但是呢它仍然维持在一个比较高的水平。 当前啊中国往美国出口面临的平均的关税率可能还在40%左右。 这在三四个月以前看呢，是一个属于一个无法想象的高水平。 因此呢透过短期经济的数据的韧性，还是要看到呢关税是一个显著的需求冲击。 那首先我们见这次看到的一个90天的缓和，它只是一个缓和，并不是停战。 我觉得缓和并不能够被线性的外推。 当前有一些比较乐观的声音是觉得美国之前四面出击的一些关税战是不是已经烂尾了。 但是我们换一个角度，我们也可以看作是当前比如说把美国撤回了一些对等关税，仅仅保留10%的基础关税，并且和中国中国达成了一个阶段性的缓和。 也可以看作是前期略显鲁莽的关税升级被反噬啊，短期在难以承受的痛苦之下被迫的撤回。 包括前期金融市场的股债会的三杀啊，包括中美贸易一度趋于停滞，可能使得美国零售商在下半年面临货架短缺的或者货架空缺的这么一个尴尬的现实。 它可能是一个被迫的被迫的撤回，而关税它是一个表象，我们觉得它底层的逻辑可能并没有太大的改变。 包括美国当前执政层层面它的一些偏好，比如说觉得工作提供尊严啊，包括美国当局也不断强调是得到了选民的授权。 而在国家安全的层面，关键的行业逐步的脱钩，包括他继续的推进所谓的有岸外包，可能也是一个长期的趋势。 在在在呃再提到啊就像老宾刚才提到的，过去几十年可能运行的比较顺畅的美国贸易逆差、金融顺差这样一个循环的体系，可能也进入了一个边际上更为脆弱的区间。 因此呢关税战可能还没有结束，他仍然面临面临一个比较高的不确定性。 就像周末美国又释放出了相对比较鹰派的信息。 比如说对于谈判缺乏善意的国家的关税可能会回到解放日的水平。 而对于中国来说，接下来关税的水平也面临着上行和下行的风险啊，比如说对于芬泰尼的关税，是不是有可能通过协商进一步的降低。 但是呢根据我们两星期前大摩的最佳企业峰会邀请到的一些低缘政治专家啊，他们的观点是芬泰尼的议题呢也是美国国会深度参与介入的，解决的这个难度可能仍然比较高。 而即使芬太尼的关税被部分的取消，我们也看到美国还有别的一些增加关税的渠道和可能性，比如说301关税调查等等。 而最终中美双方要达成一个可执行性比较高，相对又比较坚固牢固的啊全面的协议，我们认为难度也是比较高的。 因此呢对于中国来说啊，关税的水平可能仍然会在一个相对比较高的中枢附近波动。 而在全球呢关税的不确定性也会毫无疑问压制固定资产的投资的周期。 啊，所以说这是第一点，我们觉得关税是缓和，但是呢不是停战。 第二点呢，毫无疑问关税并不会创造新的需求。 我们现在看到的抢出口、抢转口，都是美国那边库存行为的发生一些变化的表象。 但是库存毫无疑问不可能到天上去，因为它有仓储的成本，因为比如说货仓的使用，它会有一些代价，有资金的成本。 因为用来补库存的钱花了就意味着其他的一些商业行为，他的资金被挤出了。 包括库存会有损耗，因为东西放着也可能会啊会会啊质量会下降，再包括高库存的水平，可能对于一些更新迭代也是一件不好的事情。 因为有一些商品它的更新周期本来就比较短，1到2年。 因此如果把过去库存短期提到一个过高的水平，这也意味着一两年之后部分的商品可能就过时了，因此呢库存是不会到天上去的。 而根据美国GDP的一些历史的一些经验来看，大幅超于历史均值的一些库存投资的水平一般不会超过两个季度。 因此呢综上两点呢，我们觉得关税对于中国毫无疑问是一个比较显著的需求冲击，它会降低产出和价格。 当然我们要看到硬的数据会有一定的滞后性。 那我们最近看到的无论是五一出行的数据，还是刚刚新鲜出炉的四月份的经济数据都比较强。 当然这些数据它本身就有一定的滞后性，以五一出行来看，它很多的一些长途的一些出行，都是在关税站升级之前就已经定下的。 而在投资端呢，一些很大的项目它一旦开启了也不会立刻的叫停。 那再包括一些讲出抢出口、抢转口啊，再包括一些政策宽松的一些滞后的效应，都使得一些硬数据它的下滑至少在初期可能是比较平缓的。 啊，因此呢我们觉得啊短期的这样一个经济数据可能还比较有韧性，再叠加关税谈判的不确定性，可能也会维持到7月底，甚至更长更久。 那这些都意味着之前两会定下的政策空间，额外的财政的扩充会比我们之前预想的来的更迟，并且规模可能也更小。 那我们之前是预计也许在三季度就会出台1至1.5万亿左右的一个扩充预算。 那现在我们会把这个时点呢可能推向四季度，并且它的规模也会更小，在0.5到1万亿之间。 所以整体上呢我们宏观层面的观点并没有随着关税的大幅变化而进行非常大幅的调整。 那这里面最主要的原因呢，就是当前我们觉得中国经济还处于一个经济结构转型以及走出通缩的一个探索期。 政策整体上以托底为主，如果关税的冲击大，那么政策的退冲对冲就更早、更积极。 如果关税的冲击被证明是相对比较小的，那么政策的对冲可能会更实、更温和。 因此总体而言，在关税的额外冲击之下，而在政策的以及部分的对冲之下呢，经济会进入一个相对更较低的区间去逐步的企稳。 啊，这是我们对于短期经济的一个总体的观点。 再把眼光放的更远一些。 我想无论是政策的重点，还是我们观察到的实际的一些进展，都显示呢中国的科创的行业正在绽放出一些新的生机。 那我们大模的研究团队在过去一两个月也是紧锣紧锣密鼓的推出了一系列关于产业升级人形机器人以及东以及中国特色AI革命的啊相关的重磅重磅的报告。 那今天呢我们也请来了互联网的首席Gary以及AI硬件的分析师刘端，一会儿跟大家详细的阐述最新的啊中国AI蓝皮书。 那在把时间交给他们之前呢，我也想从宏观层面去抛砖引玉。 那我我们觉得大家对于中国的供应链的规模，包括产业的齐全呢，都已经有了比较强的共识，这里就不再赘述。 但是一个更核心的问题是量变是否能够引起质变。 那我们觉得中国已经有一个比较好的基础，那这里最核心的逻辑就是规模报酬递增效应啊，也就是说你的规模越大，你的边际报酬可能并不会啊递减，反而是递增的这里面主要有三个原因啊，一是知识的外溢效应。 因为知识是可以大家拥有的，因此有非常强的正的外部的效应啊，这使得其知识的边际产出呢可能并不会随着规模递减，反而是递增。 而中国的一个比较巨大的工程师以及stem人才库，也是使得知识外溢效应可能会比较强，这是第一个。 第二就是固定成本的分摊。 因为一些创新或者投资在初期是需要大量的固定成本，如果有一个相对比较广阔的市场呢，也可以去摊薄这样的一个巨大的成本。 固定的成本使得很多的一些创新的行为在初期被认为是有利可图的。 第三个就是专业化的分工。 因为毫无疑问呢，科技进展到这个层面，会依赖于更加精细的专业化的分工啊，能够进一步的提升生产力。 而中国的产业链和工程师的巨大规模，也使得专业化的分工可能也会比其他的经济体走得更加的深远。 因此这个规模报酬递增效应呢，大概率可能使得中国的产业链和创新的领域可以迸发一些内生的一些动能。 而这样的一个增长模式，包括当前以供给侧为主的增长模式，是不是长期可持续长期可持续我们还是有一定的疑虑。 因为它长期需要企业赚到钱，需要供需两两侧呢能够更加平衡。 那央行一季度的货币政策执行报告，也是对供需失衡有了很多的笔墨和新的提法。 但是毫无疑问呢，我们觉得经济循环的畅通，包括长期经济增长在供给侧的基础是比较扎实的那这就是我们从宏观层面的观点。 那接下来呢我就把时间交给我们的互联网啊A硬件的分析师刘端去介绍一下AI啊这个中国AI革命之下啊有什么样的投资机会，谢谢。
speaker 1: 好，谢谢志鹏。 那么刚才呢志鹏非常完整的把现在经济的柴米油盐酱醋，在四月份五月份的经济高频指标出台之际，做的一个比较务实的分析吧。 呃但我想了，就像最近我们在深圳，不管是自己的投资策略会，还是今天深交所的全球投资者大会，大家对于科创已经点燃了对中国资产的信心还是有一个清楚的认识的。 包括今天我也看到很多海外的投资者也到深圳来参加这个会议。 最火的当然就是AI呀，AI软硬件的应用，再叠加一些人形机器人，智能驾驶电池这些领域。 我想呢上周大摩重磅推出的AI的蓝皮书，大家通过各个渠道都看到了一些点滴的摘要。 但是今天我们就有请他的主创人之一呃，亚洲科技的分析师刘端来具体的阐述一下。 我们就把时间交给刘端。
speaker 4: 好的，谢谢Robin总，谢谢志鹏。 嗯，那么在我们看到从deep sick年初横空出世到现在已经过了一个多季度，将近两个季度。 呃，而我们中国AI的叙事呢，我们首先看到了呃中国AI呃csp开始纷纷上修这些AI我们在各个渠道的产业链也看到非常明确的加单。 那么与此同时呢，deep sick也在中国甚至美国的各大平台迅速上线，被中国的呃被互联网以及云服务商去迅速的整合进自己的应用。 而整体平台数据来看，AI的推理和应用以及用户数据也在保持每月的高速增长。 与此同时，我们在产业链上也看到了汽车消费等等产业开始拥抱A I那么在中美关税以及美国对中国芯片制裁的这个背景不断变化的这样一个前提下，我们试图去通过这篇蓝皮书嗯去讨论中国的AI叙事。 其所隐其所呃就是隐含的经济增长投资回报率，以及我们从行业的发展规律和周期来看呃，中国AI到底要怎么投资？ 下一段下一阶段的这个投资机会到底在哪里？ 呃，那么首先刚刚Robin总和志鹏也介绍过了，呃，中国对于中国AI而言，最重要的其实并不是谁拥有最强的算力，而是谁能够将AI去市场化，建立比较强大的生态系统，去影响AI规则的制定。 那么这张图是AI呃中国AI发展的一个整个的政策的一个历程以及规划。 嗯，从华为对5G技术的基础设施建设的过往案例中，我们可以看见呃，在专利数呃专利数上数量上占有主导地位，能够触达更多的地区和人才，能够抢占更多市场份额的玩家会很难被替代。 那么中国其实已经在2017年就着手开始制定他在2030年呃一直到2030年的这样一个AI发展的规划。 目前呢已经制定了超过250条AI的监管标准，而中国相关的AI人才储备也占在了全球的28%。 并且呢我们看到AI相关的专利申请，研究课题嗯相关的发表也在也名列全球第一。 我们认为中国正在以这种自上而下的方式，发挥它在能源数据、人才储备以及算力端的优势。 而我们也我们也看见中国的无论是从硬件的国产自主化，还是能呃绿色能源的推进，以及各个产业啊AI plus这样的一个呃产业上的结合啊，我们都看到他正在离实现2030年AI领先地位这样一个目标越来越接近。 那么对于啊刚刚呃对于整个经济的影响来讲，imf预计发展中国家将会有40%的劳动力会受到AI的影响，其中16%会因为AI而提升生产效率，而24%则会在将来被AI完全取代。 嗯，这按照2024年的这个嗯工资水水平来计算的话，意味着中国大概有6.7万亿人民币呃人民币的劳劳动力价价值量会被呃会在将来被AI创造出来。 而刚刚Robin总也提到，这相当于2024年GDP的5%。 嗯，当然这些变化并不是一蹴而就的。 呃，我们呃刚刚也提到在接下来的2到33年里，AI会主要通过开pex以及基础设施建设去推动GDP的增长。 但对于长期而言，随着AI对初级脑力工作的逐步替代，呃，特别是这一轮呃呃生成式AI对于呃一些呃行业行业整合以及呃知识库的呃呃利用的能力啊，我们可能会在短中长呃中短期内看到生产力以及劳动力资源错配的这些问题啊。 那么会需要通过中国这种自上而下的政府对失业人口的呃加强社会保障，以及引导AI相关的教育和职业培训等方式，去使得这一过渡更为的平缓。 嗯，那么我们的互联网团队会预计AI基础设施建设的投入将在2028年达到盈亏平衡。 而2030年我们将会看到嗯AI相关的ROIC c将达到52%，而消费端和企业端贡献的AI收入相相关收入将达到5560亿人民币。 这部分详细的内容盖ary会为大家详细解答呃，详细介绍嗯。 伴随着AI基础设施的逐步完善，我们将看到各个产业链中积极拥抱AI并提供难以解决呃难以替代的解决方案的企业去逐渐胜出。 那么我们在这个报告里挑选了60只AI中国AI相关的受益股。 在每个子板块中我们放在啊最前面的那家公司。 公司是我们目前的行业相关分析师从AI的角度出发的首选股票。 对于基础建设施的建设和平台的股票而言，AI已经在当前的叙势中占了主导地位，相信各个科技板块的投资人对此也非常熟悉。 但是在应用这一层级而言，AI的叙事才刚刚开始。 我们认为这也是未来在呃未来在AI的大周大的整个的大周期里会最会获益的一个层级。 那么对于中国的AI而言，主要的风险仍然是地缘政治的变化，以及美国算力芯片的禁令。 呃，我们看到最近b也会呃也重新针对中国有了新的呃指导意见。 那么在他松绑了之前，对全全球国家进行呃分级进行A芯片配额管制的同时，呃，针对中国他也提示了使用3A090规定下中国制造的芯AI芯片，比如华为生腾芯片等可可能会面临的风险呃。 以及提示美国AI芯片用于中国AI模型的训练和推理所会面临的风险。 并且同时会要求美国的企企业去积极的防范技术转移的风险。 嗯，那么我们在之前提到规则的制定和基建在更多国家的广泛应用，一直是领导呃掌握话语权并且赢得竞争的一个重要手段。 那么每次美国这一次出现的新呃出来的出台的新的指导意见，除了针对呃AI算力而言，更多的是去针对整个中国AI的生态系统，其影响力在全球的扩散。 呃，那么我们相信即使短期内会看到呃这样的呃这样这样的压力啊，这也同时会倒逼中国企业去不断的进行技术创新。 啊，比如我们所看到的deep sick和华华为已经通过软件设计方案以及整体架构去改进呃，不断克服这些算力算力上的瓶颈。 那么前不久我们中国的半导体团队也上修了中国G G pu国产自主化率的预测，我们预计呢2024年的国产化率在34%左右。 而随着国产企呃国内企业的技术创新的加速，以及AI应用在产业链的需求增长，呃，整个的2027年的国产化率呃，中国GPU的国产化率将会提高到82%。 嗯，那么我就先分享到这里，然后把时间交还给ro宾总和志鹏，谢谢。
speaker 3: 好的，感谢刘端比较完整的介绍。 的确就像您以及Robin总说的啊，中国本身的体量优势呢，也可以使得中国逐步的建立一个自给自足的比重，比重逐步上升，同时也相对比较完整，也足够好的一个AI的生态系统。 那现在我们把目光聚焦到AI的落地应用层面。 那么在内耗或者内卷的一个苦涩现实，以及AI的美好叙事的夹击之下，那互联网巨头的盈利短期如何走？ 长期的商业模式是否会继续的演变？ 那我把时间。
speaker 2: 交给Gary。 好啊，谢谢呃志鹏跟刘端刚才对我们的那个AI蓝皮书的一个介绍。 那我这一边呢主要是呃呃在接着呃刘端的分享呢，讲一些我们对AI的应用，以及呃边线跟追踪的Roy的一些看法啊。 然后刚才刘端也提到，我们有一个A2 60的一个呃算是一个股票的建议。 那我们也在互联网跟软件这边呢，有一些可能在短期之内呃，相对比较呃我们觉得会收益AI的呃几个建议可以推荐给大家。 那首先呢从呃模型方面呢，刚才刘端也介绍了到了我们觉得中国是选择了跟美国很不一样的不一样的一条路。 我们反而不是呃不停的追求每一代的新的模型要比上一代更聪明、智能、更好啊，反而我们觉得是呃相对价格比较便宜，以及于应用能够呃使得广泛的应用才是我们呃中国的高科技公司的一个主要的呃看看法。 那所以呢我们觉得有两个方面会会看得到中国跟美国不一样的。 第一个呢就是从应用层面，我们觉得反而可以比海外市场呢呃那个option来的要更快。 那最主要的一个因素就是我们的价格相对比较便宜，特别是那个推理的成本。 那呃当中我们是特别看好一些C端的应用啊，主要是因为我们在现在的市场上面已经看得到很多所谓的AI的原生应用，已经突破了一个所谓的拐点。 看得到无论是用户数跟那个呃用户的时长啊，跟那个用户的那个保呃呃保的一个水平，都是做的已经非常好了。 啊，现在你看哎原生应用几个比较大的，包括dc包括元宝兜包呃，也慢慢看到阿里的那个扩科呃，用户是也也也在第一个季度开始上来。 那使用的情况也是慢慢的增加啊。 另外我们对C端也特别看好的是，我们比较了中国跟跟美国C端的一些呃移动互联网的一些应用啊，我们觉得中国的一些互联网大厂是特别厉害，在呃一些超级的应用上面，就是我们所谓的super apps。 那这个对未来的AI智能体，我们觉得也是非常重要的。 因为将来有如果是真的有一个比较智能的一个AI agent出来的话，理论上这个AI agent是能给呃C端的用户呃解决各方面的一些不同的问题。 那这样子的话，一个超级app的入口能够解决不同的场景啊，用户的消费场景也是非常的重要的。 所以我们报告里面也列出来所有的中国的应用跟美国的应用去做一个比较啊，我们单纯拿那个微信来做比较的话，微信包括里面的那个小程序的eco system，已经几乎是所有移动互联网上面的应用都已经可以做做到的。 所以我们对将来那个C段，对呃AI智能体，特别是AI的agent，在这些超级app上面去deploy呃，是看的非常的positive的啊。 然后在B端方面呢，我们不是说那个应用层面会相对比较晚。 你如果你看我们美国跟中国两个B端的一些数据去比较的话呢，我们总体上从应用的option来看的话，只是比美国可能慢一个1到2年的时间。 但是呢我们觉得B端跟C端不一样的地方呢，就是边线的能力。 因为从C端方面呢，我们看到移动互联网就是一开始有用户有有那个engagement之后呢啊你可以从无论是广告或者是如果是将来有一个交易的话，有一个技术成本啊，你可以是有一个边现的机会啊。 但是在B端方面，我们觉得边现的那个机会是相对比较难的，因为现在企业很多都是起呃用一个就比如说外面一个open source的模型，然后在内部去一个硬件的deployment。 那如果要到慢慢慢的去往就是那个公有云，然后还就第三方的云服务商，甚至软件服务服务商去提供服务的话，我们觉得会上在比较长的一个时间点。 所以呢就带到了我们下一个要讲的一个主题了，就是我们所谓的变现跟那个R I C。 呃，总体上呢就说我们是中国的tape的投资是可能的，美国的8分之1甚至更少的一个处于的一个水平。 我们在lh上面也没有明显比美国高，甚至是我们在短期之内可能稍微比美国低一点。 呃，主要是几个原因，第一个就是我们C端的应用，首先是提供给呃用户几乎是免费的。 那美国我们起码有一个submodel，我们国内也有一点。 但是我们觉得submodel不会是一个主流的一个边现的方法。 那所以通过刚才我说广告跟之后有交易，然后从交易上面去边现的话，可能也需要一段时间啊。 但是我们挺乐观，这个呃最终会发生。 那就好像是刚才我们就最近我们听完腾讯那个common sc公司也有说了，就是C端的一些从投资到边现的那个time大概需要1到2年的时间，所以这个也不算是很长了，就是1到2年的时间我们开始会看到到一个比较好的变现的机会。 呃，第二点我们更需要个关注一下，就是因为国内的情情况呢，我们觉得无论是每个赛道平台上面，拿到每一个赛道里面的利润不会是特别的高。 那譬如说我拿电商来做例子，我们美国算rc的算法了，就可能是AI能带来一个新增的尖V可能那个新增的G V对平台来讲，可能就是最大部分的一个利润跟收入的贡献。 但是换回国内的话呢，因为电商都是一些所谓的market play 3P的平台。 所以我们觉得就是AI能为零售或者是电商带来一个比较大的网上的空间平台呢，能在这里能够capture的一个空间，可能就没有海外那么多，我们只是一个可能中高端微视一个就可能差不多了，所以这个是第二个原因。 然后第三个就是我刚才提到了这B端，我们觉得会给C端的边现可能需要的时间更长。 而且晚上的机会可能相对美国就更小一点。 因为我们没有一个非常好的一个软件的一个行业。 所以呢总体上你看我们整个ri的X I刚才刘端也也有提到了，我们大概是觉得30年AI能呃对这些平台带来大概8100的1个额外的一个收入的upside从不同的赛道呃，然后呢我如果是去比较C端跟B端的比例的话呢。 在美国的一个一个tri联美金的upside里面呢，大概有60%是来自于C端，40%是B端的upside。 我们华为是中国，我们刚才说的那个800 billion，就是大概是那个8100的那个额外的收入呢，有70%是来自于C端，30%是B端。 所以那个比例再往C端里面就更大一点啊。 但是呢级别是这样子，我们觉得是这个所有的AI的一些开投入会大大概在2027年可以接近打拼。 然后28年开始有一个比较possible的一个return。 然后到2930年呢，我们觉得收入跟成本去比较的话呢，你的毛利率呃就是呃边现的毛利率contribumargin呢可以达到50%以上，也是比较客观客观的一个一个upside。 然后最后我想提到的一个就是就回头在我们在投资方面有什么建议呢？ 呃，起码从天P的的角度里面呢，我们觉得腾讯跟阿里是最明显一个AI的收益的两家公司。 腾讯会制比较偏向应用多一点，就包括我们刚才所谓的呃C端的应用。 而且在边现上面我们觉得对腾讯未来一两年的边现的能力也是相对比较有信心的。 因为在广告上面，他们已经有有比较大的幅度的一个。 因为透过AI的一个编现能力的提升，然后阿里呢我们觉得是一个呃呃一个所谓的enabler，就是云方面会相对比较大的upside。 而且阿里本身也有一些C端跟B端的一些应用，也是市场可能相对没有那么多关注的。 所谓互联网里面，我们这两家算是我们AI主要的首选。 第一就是腾讯，第二就是阿里。 然后你会看到我们互联网里面还有几家，我们觉得张来也是一个AI adopter，就是相对应用能力比较强的几家公司。 呃，当中有包括旅游的携程，有包括那个本地生活的美团啊，也包括一些垂直领域的呃一些公司，包括呃呃飞客啊，那个那个呃boss直聘啊这些招聘的一些公司。 那呃然后我们软件里面也有一些呃包括就是美图啊或者是呃涂鸦啊这些建议。 所以这里呢你在我们的那个刚才提到一压60里面呢可以看得到啊，就是互联网跟软件里特别有一些呃AI I收益的一些股票啊。 然后最后我也可以呃拷美一下，就是关过去。 上个星期就是腾讯跟阿里业绩对我们AI的那个市场的看法是怎么看的啊？ 我觉得这个业绩是非常好一个时间点，就是可以说是reset一些市场的一些exctation。 因为自从dc出来之后啊，呃有一些呃就是市场对AI短期之内的一些预期，有可能是稍微过高一点。 我觉得跟很多新的技术一样啊，市场可能对短期的一个预期是有可能有一点的高估，但是对中长期的那个呃能力可能还是相对比较低估的。 所以我觉得这个业绩是刚好把一些短期的一些expectation就reset一下啊。 然后我们往后呢觉得呃，譬如说呃腾讯的因为AI能力能够带来广告，可以维持一个高端位数的呃高双位数，这是high teens的一个增长啊，以及阿里的阿里云能够维持一个20%以上的增长，还是相对比较有信心的。 所以我们会觉得借借个机会也是呃可能有一些比较好的新的买点啊，去给大家加这两家相对比较我们是比较看好的一些AI公司，就是腾讯跟阿里。 那我的分享先可能先到这里，我先把时间交给呃那个Robin跟志鹏，看看有没有别的一些呃呃消息吧。
speaker 3: 好的，感谢Gary非常全面的介绍，也介绍了企业端消费端的一些商业模式。 商业模式包括呢在短期内可能宏观层面相对来说不温不火的这个情况之下，可能也是对于一些互联网大厂的一些预期，需要有一些重置。 那接下来我们看到投资者朋友问了一个问题啊，这个问题可能是给我们的呃硬件分析师刘端的。 那就是就是啊我们已经看到了啊，可能在中国和美国有一个两种非常啊迥异的一个AI的发展模式啊，那这个两种发展模式是否会在中长期引起所谓的代差啊？ 也就是说大模型的智能的程度，包括相应的比如说和人形机器人的结合，应用场度的应应用场景的一个维度和广度等。 会不会之后有一个明显的一个啊分野啊？ 现在把时间交给刘端，谢谢。
speaker 4: 好的，谢谢志鹏。 嗯，那么首先从目前发布的模型上来看，即使在算力的限制条件下，中国AI也并没有比美国的模型有明显的区别。 嗯，那么在未来的发展中，中国和美国选择的是不同的发展方式。 我们看到美国的c sp是比较直接的算力的一个比拼。 大家都要想想要达到呃做第一个达到A G I的那个人，也就是一个通用型的呃，能够不断自我迭代的人工智能。 但中国的csp的选择呢则是更快的落地啊，去利用刚刚Gary讲到的这些super app以及呃应用，去在实践中边走边看啊。 也许这样之后呢，我们会需要不同的小模型啊以及一个大的调用模型去实现呃可能通用型AI呃等效的这样一个呃这样一个功能。 呃，但是其实这目前产业对A I的这样一个呃最终的目标的定义是非常模糊的啊，也就是说有各种各样的方法去实实践它。 而我们呃我们在呃之前的呃这这次的报告里也提到过，呃，中国在人才储备、呃能源以及呃未来的一些发展方向，比如说量子计算呃等等这些方向都有一定的储备以及呃专利的积累。 呃，所以我们认为随着AI的呃不断的发展，呃，大家的方式虽然会呃会有不同，但是我们现在并不预计说呃会有明显的一个代差。 或者是说呃会呃中国会在这场竞争中，呃，因为仅仅因为因为算力的限制，就呃失去它的领先领先优势。
speaker 3: 好的，非常感谢刘端。 那投资者又问提出了在线提出了一个新的问题，就是如果28年啊整个AI如果能够全面落地，或者说基本上实现自给自足的话，那么在未来的两年中，在这个中间的过渡的这个时期，怎么看A这一块的一个发展，包括如何投资？ 这个问题也许gry和刘端都可以回答。
speaker 2: 那那我先试一下吧。 那我觉得跟美国的情况就非常类似，就是AI的投资其实我们都经过一一轮的cy购的。 就是一开始可能大家关注的就是这是所谓的基础设施。 那美国就是有英伟达的芯片，也有一些所谓的power AI呢。 无论是呃电力能源跟数据中心的一些投机的机会。 我觉得中国我们可能过去一两年已经看得到有这个投资机会出现了。 就是你看去年比如说数据中心的一些表现非常好啊。 然后因为我们国内可能没有英伟达一样的一个体量的一个芯片公司，所以说这一方面机会相对比较少一点啊。 但是你会看得到美国下一步的投资智慧呢，就反而是偌大我们所谓的AI adop可. 以说今年呢就很明显你看得到就是一些互联网甚至是软件公司开始比美国的硬件跟芯片公司就有一个比较明显的一个performance。 那所以我们觉得国内的话也会有一个情呃类似的情况出现啊。 所以今年开始我们是科特别是看好一些A呀应用的一些公司。 那当然了，应用那我们看得到现在还是互联网公司占大头的。 就我们稍微比较那么多海外的一些领先的软件的公司啊，所以我们觉得今年呢就我们年初的时候也把也把互联网那个行业的那个呃呃industry view upgrade attractive也是其中一个原因。 因为我们觉得中国也是刚好进入这个拐点。 从infrastructure呃转到那个application上面的一些do呃. 所以这个是我们这未来12到18个月，我们会比较focused的一部分的一个投资的机会吧。
speaker 4: 啊好的，谢谢Gary。 那么在我们呃硬件以及半导体这边的话，我们还是喜欢国产呃呃国产化的这些呃相关的收益股票。 呃，比如在呃半导体行业的话，我们会喜欢呃上游的比如说S P E呃半导体设备以及呃国产自主化的主要的这个呃这些呃金圆外包，比如说中心国际等等这些公司。 呃，那么在这张图表的呃第一第一栏的第一个section的话，我们也列举了我们目前比较看好的就是相对于中国AI的受益的一些半导体以及硬件股票。 谢谢。
speaker 3: 好的好的，感谢Gary和刘端安。 那么由于时间的关系呢，今天的宏观策略团就要告一个段落。 那总结一下呢，我们觉得从宏观层面啊，整体还是有一个非常大的不确定性的。 包括可能各种的高频数据啊正在打架以及关税对于经济的传导啊，一些数据显示了有一定的传导，但是有一些数据呢可能还是比较的坚挺。 那么什么时候会有更明确的宏观数宏观数据软化的证据，那这些还是相当的不确定的。 那么在这样一个比较大的不确定性之下呢，我们还是尝试着给一些确定性。 那今天的web class我们也提供了两个。 第一个呢就是啊中国的科技的产业链的一个所谓的高的性价比，以及逐步增强的内生的创新的动能，这是一个。 第二个确定性呢，他是觉得随着长期的出口市场的增速逐步的回落呢，中长期中国经济还是需要去做一个比较明确的转型，供需两侧更加的平衡。 从而呢在中长期呢啊是能够继续的研色当前供给侧的活力。 并且当前供给侧的活力能够逐步的传导到整体的宏观的经济啊，中国整体的这个民意GDP的增速能够逐步的回暖，使得债务占GDP的比重从当前比较快速的上升的趋势，逐步的啊进入一个相对平稳的区间。 啊，那这个是今天宏观策略团大致的内容，那我们下周一同一时间再见，谢谢。