ChatGPT横空出世后，AI风起云飞扬，TMT板块迎风起舞，成为贯穿今年的一条投资主线，年内业绩领跑的基金大多成功把握了此轮TMT行情。
临近年底，AI创新应用迭出，TMT板块再度成为市场关注的焦点。如何看待未来TMT板块的投资机会？哪些细分行业值得关注？上海证券报邀请了三位基金经理——广发基金研究发展部总经理助理冯骋、招商基金投资管理四部专业副总监翟相栋、东吴基金权益投资负责人刘元海进行探讨。这三位基金经理深耕TMT板块，在过去几年的调整行情中，凭借良好的选股能力，取得了显著的超额收益。
TMT板块投资机会不断涌现
记者：今年以来，TMT板块表现不错，未来该板块的投资机会如何？
冯骋：展望中长期，我们重点关注TMT领域四大方向。
一是AI产业链。2023年Open AI推出ChatGPT大模型，这是AI领域的一次质变，有望开启可以比肩互联网的新一轮科技革命。我们认为，2023年可能是AI创新的开启之年，未来3至5年，人工智能领域有望迎来层出不穷的创新点，爆款应用的出现可能是下一轮行情的引爆点。
二是电子半导体。鉴于半导体行业周期有一定的规律性，全球电子半导体行业周期在今年三季度出现底部拐点的特征。展望未来，周期复苏叠加科技创新和国产替代等机遇，半导体行业有望出现上涨行情。
三是智能汽车。智能汽车可以类比2009年、2010年的智能手机产业链，目前渗透率较低，未来几年有望超过50%。过去两年，我们更多看到的是智能座舱的变化。今年特斯拉FSD算法的升级，让我们看到智能驾驶领域的重要突破，预计明年智能驾驶将步入“L3”时代。
四是VR/AR有望成为下一代C端计算平台。现在VR/AR就像刚诞生时的智能手机，在产品体验方面有很多需要完善的地方，生态环境也有待优化。但我们也看到，多家科技巨头在相关产品上持续投入，未来有可能引爆市场对于VR的想象空间。后续我们将密切关注产品的迭代情况，以及是否会出现类似于智能手机的增长量级。
翟相栋：今年TMT板块之所以表现较好主要是受益于全球大的创新周期，尤其是AI大模型以及智能驾驶、机器人、MR、AI PC及AI手机等创新驱动。新的创新周期大幅提升了上下游行业的市场空间，打开了相关软硬件公司的成长天花板。但我们也要认识到，今年TMT板块的上涨行情主要是由系统性拔估值来推动。
这种先兑现预期、拔估值，股价出现一定幅度的上涨符合有效市场定价理论。因为本轮科技创新周期主要由海外公司推动，国内公司跟随，业绩释放可能略有滞后。海外引领创新的公司股价和业绩都印证了这轮科技创新对行业周期的拉动作用。因此我们认为，今年TMT出现上涨行情有基本逻辑支撑。
站在当前时点，我们认为，未来国内企业在核心算力、大模型及应用方面均有机会取得较大进展，届时TMT板块或有较好表现。
刘元海：展望明年，我们仍然相对看好以人工智能为代表的科技股投资机会。过去每一轮科技股大行情基本上源科技领域出现“杀手级”技术或者产品，并推动全球科技进入新一轮创新周期。数据显示，在此过程中，科技股指数上涨5倍甚至10倍，行情持续时间达5年甚至10年。
当前，以ChatGPT技术为代表的人工智能技术可能具有“杀手级”产品特征——技术通用性和用户覆盖的广泛性，因此人工智能技术有望驱动全球科技进入新一轮创新和应用周期，叠加数字经济有望成为未来中国经济新的增长动力。据此，我们判断未来3到5年乃至更长时间A股市场或进入科技股时代。
6月底至10月底，A股TMT指数出现较大幅度调整。但是，近期国外某互联网龙头新推出多模态大模型——Gemini，通用人工智能AGI有望进入新一轮“AI竞赛”，未来我们或将看到越来越多的多模态大模型落地，从而推动AGI产业大发展，驱动科技股行情。
把握AI投资主线
记者：在TMT众多细分方向中，您看好哪些方向？主要逻辑是什么？
冯骋：在我们的框架里，TMT行业最有吸引力的点是创新，其特点是行业有新需求，行业渗透率快速提升。在TMT众多细分方向中，我重点关注的一个方向是AI产业链。
从2023年初以来，AI产业链内部子行业之间出现轮动，算力、大模型、数据等方向都经历了不同幅度的上涨。目前市场的关注点是爆款应用的出现，以及有哪些比较重要的应用数据或者可验证的产业趋势。根据产业调研，今年二、三季度，国内外很多公司陆续推出了AI相关产品，接下来需要进一步打磨产品，进行小规模内测，明年有望看到成规模的商业化应用。如果出现“爆款”级应用，那么很可能是下一轮行情的引爆点。
除了今年得到演绎的算力、应用、大模型等方向，我们还关注AI给一些终端带来的创新，比如近期讨论比较多的AI PC（人工智能个人电脑）、AI手机，以及智能汽车等。
翟相栋：在创新领域，我们目前主要看好AI应用、AI国产算力、智能驾驶等几个方向。在周期领域，明年我们相对看好工业芯片、通信芯片及计算机行业。
经过一年的积累和发展，明年国内外会逐渐涌现一批AI应用公司，我们认为，那些已理顺商业模式、解决客户痛点、能显著提升用户付费率和ARPU值的AI应用公司会有较大的成长机会。
顺周期方向，相关工业、通信及非AI的计算机公司估值均处于历史相对底部。我们始终相信，中国经济有着扎实的基础和巨大的潜力，随着经济稳步复苏，顺周期方向的公司具有业绩与估值双双提升的潜力和机会。
刘元海：从投资主线来看，我们认为A股科技股投资主线可能仍然要围绕AI进行寻找。我们相对看好以下三大方向投资机会。
一是AI算力和应用。6月以来AI板块调整幅度较大，同时，AI算力公司三季度开始释放业绩，未来两年成长性相对比较确定。此外，三、四季度之后AI多模态大模型以及AI应用有望陆续推出，AI产业有望进入新的发展阶段。
二是电子半导体。从历史经验来看，电子半导体景气周期一般在4年左右，即行业景气上行周期在2年左右，下行周期也是2年左右。从时间周期来看，全球电子半导体行业有望进入新一轮发展周期。
三是汽车智能化。我们判断，汽车智能化水平可能是未来整车厂商关键竞争力，明年国内汽车智能化产业发展趋势有望从0到1的培育阶段进入从1到N的成长阶段。从投资经验来看，成长阶段或许是行业投资相对较好的时期，因此汽车智能化投资机会值得关注。
紧密跟踪产业发展趋势
记者：在布局TMT板块相关投资机会时，需要关注哪些方面？您过往投资该板块相关机会时，有哪些经验可以分享？
冯骋：目前我管理的产品是TMT主题基金。在寻找TMT板块投资机会时，我比较注重把握细分行业的贝塔。TMT行业的变化非常快，经常会出现一些新东西。不同细分行业有不同的属性，比如传媒里的游戏、电子里的制造，以及通信里的光模块等，这些都是不同的细分行业。所以，我每个月会和TMT研究团队定期展开讨论，对TMT行业里的多个细分方向进行排序和判断，自上而下地选择行业细分方向的贝塔。
具体而言，在选择行业贝塔时，我们会重点考察三个方面：一是行业空间到底有多大，即能够产生多大市值的公司；二是判断不同行业之间发展节奏的边际变化，具体来说，就是要关注产业发展趋势是加速还是减速，处于什么状态；三是比较市场预期和行业发展之间的预期差，主要通过市场情绪、估值水平和交易资金量等指标来进行判断。
我比较喜欢创新成长“从0到1，从1到10”的过程，这要求我正确判断不同行业在产业链渗透过程中的加减速和预期差。虽然说起来只是简单的一句话，但落到实践中，我要对产业发展趋势进行跟踪，对行业框架有理解，对市场预期有预判，这样才能对市场行情作出胜率较高的预判。
翟相栋：TMT行业投资更重要的机会来自产业趋势，次一级机会来自周期反转以及个股成长。产业趋势往往会推动周期底部出现反转，优秀的公司会抓住这一机遇取得远超行业的成长性。三重因素叠加之下，相关公司股价便会出现较大的涨幅。
今年光模块板块表现亮眼，行业头部公司翻倍式上涨就是一个很好的例子。过去3年，光模块行业持续下行，行业估值跌至历史极低水平。ChatGPT的爆发引爆了全球科技公司对大模型需求的热情，推动形成了800G高速光模块大范围应用的产业发展趋势，使得光模块行业周期发生反转，进入一轮新的高景气周期。
因此，在进行TMT行业投资时，我们要紧密跟踪产业趋势，在大的产业趋势来临时积极把握投资机会，优选行业处于周期底部的头部公司，平衡赔率与胜率。
刘元海：在进行科技股投资时，首先，时刻关注科技产业什么时候出现“杀手级”产品或者技术，因为那意味着科技股有望出现大级别行情。其次，TMT行业中每个方向都有自身投资逻辑和关键变量，我们要紧密跟踪每个细分方向关键变量的变化从而努力把握投资机会。最后，对于科技股定价，不要简单关注动态PE（市盈率），更要关注中长期市值增长空间。因为科技股进入景气上行周期投资时，它的盈利会大幅超出市场预期，过度关注当前盈利预测可能错过很多优质企业。
投资要与时俱进
记者：在过去两三年的跌宕行情中，您有哪些新的感悟？
冯骋：科技行业的特点之一，是技术的更新迭代日新月异。这不仅要求基金经理具有基础的数据跟踪能力和体系化研究能力，而且要对新的技术和产业趋势紧密跟踪，对技术变革和需求变化保持高度敏感。正因为技术变化很快，对于确定性的把握难度很大。为此，一方面要研判科技产业发展趋势，另一方面要深入研究技术成长周期，增强对中观产业的研判能力。
翟相栋：最大的感悟就是投资要有辩证的周期思维。不仅行业有周期，市场风格也有周期。由于行业周期和市场周期交织波动，二级市场会展现出较行业周期更大的波动：行业景气度不断超预期时，会不断挑战并拔高估值，甚至打破估值体系；而当行业处于下行阶段，可能会面临杀业绩、杀估值、杀成长逻辑的几重下跌。
刘元海：过去两三年A股市场风格变化比较明显，从“茅指数”到“宁组合”，再到人工智能。如果一直坚守一个方向，那么这几年投资组合的表现可能比较一般。这几年始终坚持自己的投资理念：致力于寻找与时代发展趋势一致、具有大的产业发展机会的行业，将其作为重点研究和关注的方向。
