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国金证券:TMT或是未来三年投资主线,人工智能的投资逻辑有哪些?
①TMT具备了成为未来2至3年投资新主线的所有特征; 
                ②看空美国经济、美元实际利率下行是黄金白银长期利好因素; 
                ③伴随着人工智能的高速发展,电子半导体产业链将大有可为。

财联社5月11日讯(记者 刘超凤)5月9日至5月11日,由国金证券研究所举办的“迎客松——产业高峰论坛暨国金证券2023年中期策略会”在安徽合肥举办。国金证券总裁姜文国在致辞中表示,研究所今年将全力围绕“AI+”展开更加具有深度的前瞻研究。

国金证券策略首席分析师艾熊峰认为,当前市场位置处在中段,进退有度,下半年需注意美国硬着陆阴影、业绩下跌对全球股票市场的影响,A股或同步承压。

行业配置方面,艾熊峰建议重点关注TMT、贵金属、券商板块。“TMT具备了成为未来2至3年投资新主线的所有特征,本轮TMT主线短期的风险或来自市场整体的宏观冲击。”

国金证券分析师认为,伴随着人工智能的高速发展,各类Al+应用即将落地 ,电子半导体产业链将大有可为,新型ICT基础设施、网络安全等领域将迎来投资机遇。

TMT将成为未来三年的投资主线

今年年初以来,国内宏观数据屡屡超预期,但金融市场似乎并不“买账”。国金证券首席经济学家赵伟认为,当前短周期经济修复比较健康,稳增长政策效果仍在加速显现。疫后修复中,就业到消费的正反馈刚刚开始,地产链条的“积极信号”也在逐渐积累。

赵伟认为,“当前经济新周期主要有四个特征:第一,政策不会大开大合,经济难见大起大落;第二,新旧经济冰火两重天,经济预期波动大;第三,消费升级主体转向中低收入群体;第四,居民消费修复延续性强,企业消费弹性低估。”

“淄博烧烤”网红级现象推升了消费回暖的相关讨论,五一小长假再掀消费热。国金证券宏观首席分析师杨飞认为,“由场景恢复带来的消费修复的持续性和弹性不宜低估,消费修复的后半程靠居民消费能力的恢复。而耐用品消费或不必过于悲观,汽车、地产领域已出现一些‘积极’信号,新能源汽车需求释放对汽车消费的支持进一步增强。”

国金证券策略首席分析师艾熊峰认为,当前市场位置处在中段,进退有度,下半年需注意来自海外的潜在风险。“私募仓位不高、减持规模并未明显放量预示着行情仍处中段。但一旦美国经济出现硬着陆,美股盈利增速大幅下行将引发美股明显调整。历史上来看,硬着陆情景下美股普遍下跌20%。美国硬着陆阴影、业绩下跌对美股为代表的全球股票市场影响不容忽视,其中A股或同步承压。”

具体到行业配置方面,艾熊峰建议重点关注TMT、贵金属、券商板块。“看空美国经济、美元实际利率下行是黄金白银长期利好因素;券商则主要依然于短期市场beta逻辑。”

艾熊峰建议关注TMT的四个细分领域:一是计算机To C端产品型公司具备较强的市场空间和市场议价能力;二是通信运营商和光通信在算力基础设施建设下的增量需求;三是传媒板块中游戏和AI+应用或是最直接受益于人工智能的领域;四是随着半导体周期逐步见底,布局AI算力需求支撑的细分产业链领域。

人工智能的投资机会

国金证券电子行业首席樊志远认为,各类Al+应用即将落地,像ChatGPT对话机器人,以及特斯拉即将自动驾驶中引入AI学习框架,传统应用在引入AI后将迎来巨变。

伴随着人工智能的高速发展,电子半导体产业链将大有可为。樊志远认为,“AI发展将重塑电子半导体基础设施,海量数据的收集、清洗、计算、训练以及传输需求,将带来算力和网络的迭代升级,细分板块有望持续受益。”

国金证券通信行业首席罗露认为,人工智能的发展必须强化及重塑ICT基础设施。“从4G来到5G时代,计算能力每季度翻倍提升,储存能力万倍级提升,但网络性能只有10倍提升,增长缓慢。网络能力或将成为制约AIGC发展的最大瓶颈。”

与此同时,海量的数据计算、传输需求,将带来算力和网络的迭代升级。罗露表示,“全球数据量指数级增长,2018年机器生产数据首次超越人类。对于数据的处理、分析、训练、推理,需要建设具有高速运算能力的数据中心,这将提高对于云计算上游ICT基础设施的要求,同时也会加大相关产品的需求。”

国金证券计算机行业首席孟灿则看好AI在网络安全的投资机会,“全球市场基于AI带来的网络安全投资进入爆发期。IDC预测,全球基于AI带来的网络安全市场将从2022 年的174亿美元增长到2023年的1027.8亿美元,年复合增长率为19.43%。当前包括微软、谷歌在内的头部网安厂商正在优先投资AI和ML研发, 以应对日益复杂的威胁和企业客户对新功能的需求。”

国金证券计算机行业研究员王倩雯建议关注在AI领域已有布局以及在投行和营销应用场景积累较深的金融企业,“金融行业拥有丰富的结构化数据,且付费能力和意愿相对较高,是大模型应用落地的重要场景之一。其中,C端应用变现的节奏预计较B端更快。由于金融机构对数据安全较为敏感,可能采取通用大模型API调用与自研垂直模型相结合的方式,预计本地化部署的可能性较高。基于此,金融IT公司有较大概率自研垂直大模型。”

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