当前市场资金轮动 - 资金正从超大盘科技股轮动至其他板块如能源、材料、必需品以及中小型公司 [2] - 市场关注点正从大型股主导转向中小盘股 [2] 中小盘股的投资逻辑 - 当前对中小盘股存在配置不足 整体罗素3000指数中中小盘股的配置比例约为3% 而历史典型配置水平为7.5% [1] - 中小盘股估值相对合理 罗素2500成长指数远期市盈率约为21.5倍 比标普500低约0.5倍 且处于其历史20-22倍的典型区间内 [1] - 市场意识到中小盘股能提供比大型股更好的增长 例如 某中型股指数远期销售增长约为16% 而标普500约为11% Baron Smith ETF的销售增长预期为20% [1] 有利的经济环境 - 通胀正降至或低于3% 且GDP增长有潜力达到5% 这为中小盘股创造了良好环境 [1] - 在利率周期从高利率向低利率转变 且经济呈现低通胀的良好增长时 中小盘股通常表现优异 [3] 1. 生产力提高抑制了工资推动型通胀 且关税影响有限 [3] 人工智能领域的结构性分化 - 人工智能数据中心建设支出巨大 从2024年约2000亿美元增至2025年的4000亿美元 预计今年将达6500亿美元或更高 超大型供应商每家投入1500至2000亿美元 [4] - 硬件和半导体侧受益于人工智能数据中心建设 而软件侧则受到冲击 软件股年内平均下跌20% 过去一年中小盘软件股下跌40% [4] - 市场担忧人工智能可能取代企业软件和基于席位的商业模式 导致软件估值处于低位 例如增长低于15%的公司交易于3.5倍远期销售 增长20-25%的公司交易于5-6倍销售 [4][5] 具有韧性的软件公司案例 - 如Datadog和Dynatrace这类可观测性公司 其产品用于监控网络流量和应用性能 深度嵌入企业复杂的基础设施中 并使用自身人工智能 难以被取代 [5] - Dynatrace仅以13倍自由现金流交易 且自由现金流以接近20%的速度增长 显示存在被错杀的投资机会 [5] 人工智能在非科技领域的应用 - 例如Axon公司 生产执法部门使用的泰瑟枪和随身摄像机 其软件用于备份和分析视频数据 协助生成报告和维护证据链 该模式需要物理传感器生成数据 难以被通用人工智能复制 [7] - 并非所有软件公司都会被通用人工智能取代 但某些领域可能被颠覆 特别是那些基于代码生成等高席位收费模式的软件公司 以及法律软件等 [7] 中小盘股的其他投资领域 - 医疗保健是重点投资领域 例如Tempest AI公司 从事癌症诊断 通过高端基因测序和人工智能分析数据 并拥有连接全国肿瘤学家和医疗中心的独特数据库 将数据出售给大型制药公司 [8] - 投资于生物制剂趋势相关的公司 例如为生物药物生产设备的Revolution公司 以及生产用于药瓶和自动注射器卡筒的玻璃管的Stefan Otto公司 [8] 中小盘股的投资方法论 - 投资需要深入的基本面研究 包括理解公司、访谈管理层、行业专家和竞争对手 分析公司的战略方向、竞争优势和管理团队质量 [10] - 投资视角为3至5年 旨在寻找在此期间自由现金流能翻倍或三倍的公司 若估值倍数不变 股价有望翻倍 部分软件股还可能伴随估值倍数扩张 [10] 市场广度扩大的影响 - 资金持续流向中小盘股意味着市场广度扩大 这相较于极度集中于少数大盘股的情况更为健康 对整体经济和股市有益 [11] - 经济利益的广泛渗透应有利于整个股市 但当前中小盘股在过去几年被忽视 与大型股之间存在极端的估值差异 [11]