核心观点 - 毕盛资产创始人王国辉坚定看好并重仓中国资产 认为不配置中国资产是全球投资组合中“最大的风险” 当前中国股市估值处于历史低位且企业盈利增长强劲 提供了历史性投资机遇 [1][2][3] - 人工智能是历史性投资机遇 但需分层解构产业链价值 硬件供应商是明确赢家 中国在AI应用层比美国更具优势 而大模型基础设施层面临盈利挑战与整合风险 [1][6][7] - 中国资本市场现代化进程相对较慢 未来潜力巨大 但国际投资者对政策存在认知差距 需加强沟通以消除误读 这一完善过程本身孕育着投资机会 [4][5] 投资中国市场的逻辑 - 基于价值投资视角 中国股市的市盈率、市净率等估值指标揭示了历史性机遇 即使市场反弹后 整体估值仍远低于2021年初的历史峰值 [1][3] - 国际投资者普遍“严重低配”中国资产 自2024年9月以来 许多全球基金因中国仓位不足而跑输基准指数 这给基金经理带来了巨大的业绩压力 迫使他们必须考虑增配中国 [3] - 预计2024年中国企业盈利增长将非常强劲 部分策略师预测会有两位数增长 这源于去年较低的基数 也得益于半导体、人工智能、生物科技等高增长领域的驱动 [3] - 一些股票的股息收益率大约在3%-4% 远高于银行存款利率 且与债券收益率形成巨大差距 这种反常现象的修正过程将带来投资机会 [3] - 中国过去几十年的经济增长堪称“现象级” 王国辉预测中国有约70%的可能性成为全球最大经济体 即使未超过美国 两者间的GDP差距也将变得很小 [2] - 将当前房地产等领域的挑战归为“周期性问题”而非“结构性问题” 并强调应审视中国经济五年或十年后的位置 认为中国经济会变得更强大 [2] 人工智能产业链投资分析 - AI产业链需分层解构价值 盲目谈论“AI泡沫”并无意义 必须厘清价值在不同环节的分布 [6] - 硬件层（如GPU芯片、ASIC芯片供应商）是明确的赢家 因为所有AI公司都需要这些芯片 需求确定且迫切 价值链地位相对稳固 [7] - 在AI应用层 中国可能比美国更有优势 因为中国拥有庞大的制造业基础 迫切需要AI工具来提升生产率、降低成本 该领域投资门槛相对较低 且直接作用于实体经济 目前并无泡沫迹象 [7] - 处于基础设施层的大模型正面临盈利模式的根本挑战 随着开源模型出现及各模型间性能差异缩小 闭源模型的商业化之路将异常艰难 [6] - 大语言模型领域可能出现残酷整合 王国辉判断世界可能只需要两三个大模型 行业巨头如OpenAI的巨额亏损及软银股价腰斩已发出警示信号 [6] - AI数据中心本质上是商品 竞争核心是价格 随着更多供应商进入 投资回报率可能被压缩至3%-5% 而非投资者期待的20%-30% [6] - 全球AI竞争将主要形成中美双强局面 两国政府都会鼓励大力投资 但这并非零和博弈 世界足够大 足以容纳两国的AI公司共同发展 [8] - 对于通用人工智能（AGI） 王国辉持技术哲学上的谨慎态度 认为在AGI突破之前 当前AI的发展或仍将在特定领域内深化 投资应聚焦于能产生实际经济效益的环节 [9] 中国资本市场潜力与挑战 - 相较于制造业的飞跃 中国金融市场的现代化进程相对较慢 这正是未来巨大的潜力与政策着力点所在 [4] - 外国投资者对中国金融市场政策存在巨大的认知差距 沟通落差部分归因于文化差异 政策意图需要被清晰传达 以消除不必要的疑虑和误读 [4][5] - 列举了两个国际投资者误解中国政策的典型案例：将阿里巴巴的反垄断罚款误解为“反资本主义”信号；将蚂蚁集团IPO暂停简单解读为针对特定企业的打压 而未理解其规范消费金融行业过高利率的合理考量 [5] - 随着市场基础制度的不断完善、双向开放的深化以及沟通效率的提升 中国资本市场将逐步走向成熟 这一过程本身孕育着巨大的投资机会 [5]