来源 :资本深潜号
作者| 徐行
编辑 | 袁畅
在业内,华创证券首席经济学家张瑜以观点独到、前瞻且富有逻辑性知名。
日前,她在一场线上访谈中,对AI科技行情的未来、世界经济的格局、全球制造业的发展、消费的前景、居民财富迁移以及黄金配置等发表了最新观点。
她的观点如何,值得仔细阅读。
金句:
1、(科技产业)如果不是趋势性的(拐点)变化,科技行情就没有走完。
2、从电力、互联网等通用技术的历史经验看,新技术扩散初期,劳动生产率甚至可能先下降,之后才进入加速上升阶段。
3、AI产业最初的赢家可能不是最后的赢家。
4、当前AI浪潮与2000年互联网泡沫存在两个根本性区别,因此这一轮全球科技行情会是分层次、分涨跌的结构性行情。
5、2000年时,美国几乎控制了互联网产业从前端平台到核心硬件的完整利润链条。今天,AI产业的硬件和零部件利润分布在不同经济体。
6、全球最常被调用的前50个模型中,中国大约占20个,美国大约占30个。这会对原有估值体系形成挑战。
7、黄金的收益往往通过极短时间内的报复式脉冲兑现,持有体验比较差。
01
历史规律不能机械套用
在这次对话中,张瑜特别提醒,历史复盘不能被机械套用。
比如,近期亚马逊、谷歌等公司的自由现金流(行业前景判断的重要指标)出现波动,但这并不一定意味着对行业判断也要波动。
张瑜认为,对科技产业下一步的预判还需要在真正理解产业前沿的研究基础上,尤其是相关研究进展和产业趋势的发展上
“如果不是趋势性的(拐点)变化,科技行情可能还没有走完;如果是,这一轮股价可能会在一个大平台之后出现转折点。”
02
AI技术会经历生产率的“J曲线”
在技术史的坐标中,张瑜将AI视为一种通用技术,而非针对单一场景的专用技术。
从电力、互联网等通用技术的历史经验看,生产率提升通常不是一蹴而就,而是会经历一条生产率“J曲线”。
新技术扩散初期,劳动生产率甚至可能先下降,之后才进入加速上升阶段。
她将前期生产率下降归结为三个主要原因。
第一,原有生产关系和组织架构未必能够适配新技术。“这就像不能在铁轨上跑马车。”把AI嵌入现有工作流,也不只是给原有流程增加一个工具,而可能要求企业改变整个思维方式、组织关系和工作方法。
第二,统计核算往往滞后于技术变化。新技术刚出现时,现有统计体系可能不知道如何核算其产出,从而漏记一部分生产率提升。
第三,企业员工和劳动力需要重新培训。企业已经投入资源,却未必立即完成匹配,短期内反而可能出现效率下降。
03
最初的赢家通常不是最后的赢家
资本市场同样可能经历类似的试错过程。新技术出现后,需求想象往往率先带来大规模硬件投资,但此时关键生产要素仍然昂贵,初期尝试也未必成功。只有经过供给扩张和价格下降,关键要素真正走进千家万户,应用端需求才会大规模涌现。
张瑜以移动互联网为例称,在2013年、2014年前后的移动互联网浪潮和“提速降费”之前,手机流量价格很高。如果按照当时的成本,今天大量依赖视频流量的应用很难获得足够高的渗透率。
应用不是由产业部门提前规划出来的,而是在要素价格下降后,由不同市场主体自行涌现和竞争出来的。
这也是她对当前AI产业的核心判断之一,“最初的赢家通常不是最后的赢家。”
当前,硬件价格依然非常昂贵。张瑜认为,这种订单和硬件价格不可能长期维持。
未来,随着供给端生产力释放、技术瓶颈突破,硬件供给增加、价格明显下降,真正能够走向大众市场的AI应用才会出现。
“到了那个时候,真正的AI应用大赢家才会逐浪而生。”
04
与互联网泡沫存两个根本性
张瑜认为,当前AI浪潮与2000年互联网泡沫存在两个根本性区别,因此这一轮科技市场最终未必出现全球同步见顶、同步转向的局面,更可能是分层次、分涨跌的结构性分化市场。
第一个区别是,2000年时,美国几乎控制了互联网产业从前端平台到核心硬件的完整利润链条。今天,AI产业的硬件和零部件利润分布在不同经济体。
第二个区别是,2000年时,优质科技企业高度集中在美国上市。现在,美国之外已经出现具有实际竞争力的模型和企业。
比如,在全球最常被调用的前50个模型中,中国大约占20个,美国大约占30个。这会对原有估值体系形成挑战。
05
AI虽然性感,但中国制造不止AI
在谈及7月以来的A股波动和中国制造业韧性时,张瑜将过去两年的外部环境形容为“非常折腾”。
2025年的关税冲击之后,中国出口份额不降反升;2025年下半年有色金属价格上涨,部分海外高端制造和新能源设备企业成本承压,中国企业仍能保持较稳定交付。2026年初,伊朗局势又带来油价和航运通道波动,对全球供应链稳定性形成考验。
商业的本质要求企业非常平稳地履行合约,而这种折腾对此构成了很大挑战。张瑜表示,在高油价、高能源成本和供应链扰动中,一些欧洲及东南亚产能被迫退出,而且这种出清具有不可逆性。即使能源价格随后回落,已经倒闭、出售厂房的企业也很难全部重新回到市场。
相比之下,中国制造表现得非常“抗折腾”,依托完备工业体系、稳定交付能力、深厚要素市场,以及供应链智能化、敏捷化调整能力,能够更快完成要素重组和成本控制。
不过,她认为,资本市场对中国制造的观察过度集中在AI上。
AI虽然最‘性感’、最漂亮,但中国制造漂亮的东西非常多。
在她看来,过去半年至一年,中国重卡、机械、机床、航运和造船等领域的出口、业绩与订单同样保持较好表现。AI只是中游制造趋势性崛起过程中跑得最快的“先行军”,而不是中国制造业的全部。
06
资本开支高增不是AI护身符
对于当前市场高度关注的AI资本开支的增速,张瑜首先给出了一个反直觉结论,Capex高增是产业指标,却不是股价安全性的领先指标。
她介绍,团队从2000年互联网泡沫中选取7家标志性公司,观察接近20项、最终归纳为18项财务指标,包括盈利、收入、债务覆盖倍数、资本开支和现金流等多个维度。
最后被留下认为呈现出有效性的6个指标分别是,经营活动现金流同比,即OCF同比;OCF/Capex;营收同比;自由现金流FCF的绝对值;息税折旧摊销前利润EBITDA的绝对值;以及资本开支Capex同比增速。
这6个指标中,Capex同比是滞后指标,其余5个是领先指标。2000年互联网泡沫期间,7家样本公司中有5家在Capex仍然高增、尚未见顶时,股价就已经先行见顶。
“现在很多人谈AI股票时,反复强调‘Capex高增’。”张瑜说,“但Capex高增是产业问题,与股价并不构成稳定的领先关系,它反而是滞后指标。”
07
经营业绩才是股价的“守门人”
相比之下,自由现金流(FCF)和息税前利润(EBITDA)的绝对值,在历史复盘中显示出更稳定的领先意义。张瑜将这两个指标称为股价的“守门人”。
在7家样本公司中,它们各自的有效胜率大约达到5/7;大约有5家公司在FCF或EBITDA绝对值见顶后,当季之内、即领先0至3个月,股价便出现拐点。
“FCF和EBITDA才是股价真正的‘守门人’。”她说,“如果它们不行了、出现拐点,很多趋势可能已经暴露出重要瑕疵,股价随后就会有所表现。”
其他几个指标同样具有一定领先性,但领先期并不稳定,有时领先两个季度,有时领先三至五个季度,因此更适合作为交叉验证指标,而非单独的交易信号。
08
消费板块会有下一步行情么?
对于消费板块能否出现系统性切换,张瑜重点谈到了收入分化与产业结构转型密切相关。
张瑜举例称,以上市公司为样本,中国制造业中利润排名靠前的约10%企业,可能占到全行业约90%的利润,但其就业占比只有45%至50%。
“如果制造业有100个人工作,大约45个人分享90块钱利润,剩下55个人分享10块钱利润。”她表示,头部群体收入较高,但边际消费倾向下降;更多低收入群体所得偏少,消费潜力又难以充分释放。
相比之下,建筑业等劳动密集型行业,消费行为的释放更平均。因此,制造业向资本密集型、自动化方向升级,在提高效率的同时,也可能自然带来利润和收入向头部集中。
因此在初次分配难以直接改变的情况下,政策更可能做二次分配调整。
她判断,在当前K型分化环境下,结构性政策比总量政策更有效。
对于消费补贴,她建议耐用品补贴继续延续,后者不应简单理解为对未来消费的透支。补贴是在产业跃升、收入分化背景下,对居民消费潜力释放速度进行平滑。
在此基础上,补贴范围还可以进一步扩大。“如果只谈个人建议,我建议把补贴范围从商品扩围到服务。”
09
黄金十年逻辑未变
尽管今年以来黄金出现明显波动,张瑜仍维持“十年战略看多黄金”的观点。
她表示,此前支撑黄金长期判断的三层底层逻辑仍在强化,目前尚未看到明显变化。黄金与其他大类资产相关性较低,在个人或机构的资产配置中仍具有稀缺价值。
但她也表示,在家庭和个人的可投资资产中,配置约5%的黄金较为合适。“5%能够拿得住就可以。”
张瑜认为,短期交易黄金极其困难。市场经常出现“债王”、科技领域的明星投资人和大宗商品交易专家,却很少听到所谓“黄金之神”,原因在于黄金现货市场的主要参与者是全球主权储备,普通个人和一般金融机构很难稳定预测。
黄金的回报方式也不同于股票分红或债券利息。它可能在很长时间内没有收益,随后在极短时间内集中上涨。
“你可能4年零280天都不赚钱,最后80天上涨50%;甚至可能最后10天就上涨50%。”张瑜说,“黄金的收益往往通过极短时间内的报复式脉冲兑现。”
这意味着,即使长期看多黄金,投资者也很难精准抓住一年甚至几个月的关键上涨窗口。对普通投资者而言,频繁择时未必比确定合理配置比例更有效。
张瑜同时反复提醒,黄金资产的持有体验比较差。黄金大部分时间没有利息,同时波动较高、夏普比率偏低,因此不适合重仓押注,更不能使用救命钱或关键教育资金配置。资金属性越长期、越能够承受持有过程,最终获得收益的概率才越高。
10
AI若未证伪将继续“去伪存真”,
若证伪则寻找“两端受益、中间不相关”
对于下半年资本市场,张瑜给出了两种情形。
第一种情形是,AI科技趋势没有被证伪。在这种情况下,市场仍可能沿着当前的大趋势运行,但科技板块会进一步“去伪存真”,资金更加重视真实、优质、能够由基本面验证的资产,也可能有新的细分行业重新回到领军位置。
在国内经济转型继续推进、政策对转型分化保持一定容忍度的情况下,她认为,人民币资产中的股票可以相对积极一些,债券和汇率则相对中性、偏谨慎。
第二种情形是,以美国为代表的全球AI大趋势被证伪。届时,美国市场可能转向美债、利率敏感型经济和消费内需。
同时,AI之外的中游制造可能获得更多关注。
她总结基本思路是寻找“两端受益、中间不相关”的方向。
不过,张瑜再次强调,科技资产波动较大,科技判断高度依赖产业预判。对于并不掌握产业信息优势的宏观研究者而言,更应回到数据、报告和财务指标,而不是仅凭叙事作出静态判断。
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