——红利的"慢"与成长的"快"之间，藏着多数人忽略的长期真相 2013年初，如果你将目光投向A股市场的两大风格赛道——一边是被视为"老成持重"的红利低波指数， 另一边是被誉为"新经济引擎"的创业板指，恐怕很难想象，它们在经历了中国经济转型、市场牛熊更 迭、科技浪潮席卷的十三年后，会在2025年9月的某个平淡交易日，悄然交汇于同一收益水平线上。 图：红利低波指数与创业板指的长期累计收益比较（全收益） 数据来源：wind，截至2025年10月21日 这不是一句轻描淡写的统计结果，而是一个关于投资认知的隐喻，一场真实发生在你我身边的"龟兔赛 跑"。 被低估的"慢"：红利资产为何总被遗忘在角落？ 在多数人的心智图谱中，红利投资总带着几分"暮气"。它的成分股常被冠以"煤电油运"的标签，被认为 是增速见顶、缺乏想象空间的传统企业。它们不讲述改变世界的故事，不描绘百倍增长的蓝图，只有按 部就班的经营、稳定可持续的分红，以及一眼望得到头的业务模式。 于是，在舆论场中，红利成了那个"沉默的配角"。当市场被情绪点燃，当成长股带着AI、人形机器人、 固态电池的叙事冲锋陷阵，红利总是被遗忘在角落。它的"慢"，被误读为"停滞"；它的稳 ...

公司荣誉与行业地位 - 老鹰基金凭借在硬科技投资领域的积累，入选"2025新质生产力投资机构软实力排行榜Top20"，这是其连续第三年登上FOFWEEKLY年度榜单，并首次以"软实力"维度获得全国级TOP殊荣 [1] - 在2025年1月于瑞士达沃斯举行的"2025达沃斯论坛·世界品牌峰会"上，公司创始人刘小鹰荣获"2024年度最具影响力天使投资人"荣誉 [15] 投资理念与软实力定义 - 公司将"软实力"定义为"看不见、却决定终局的能力"，具体包括预判技术周期、构建产业共振、长期共识与协同等 [4] - 公司采用"1234法则"筛选项目：一见（与创业者一见如故）、二品（创始人的人品和终极品质）、三力（执行力、领导力和学习力）、四商（情商、指商、财商、逆商） [14] 投资布局与业绩表现 - 在过去十年，公司积极在人工智能、机器人、低空经济等前沿赛道深度布局，通过构建产业生态和资源整合能力为被投企业赋能 [4] - 公司累计投资超过300家科技创新企业，涵盖移动互联网、物联网、人工智能、半导体、航天航空、机器人、新能源、医疗健康和新消费等多个领域 [4][14] - 超过10家被投企业已上市或即将上市，管理资产规模超人民币30亿元 [4][14] - 公司以自有资金出资10多家国内外早期创投机构，以资本链接超过1000个科技创业项目，建立了丰富优质的项目池 [14] 公司创始人背景与创业历程 - 公司创始人刘小鹰为揭阳人，出生于厦门，是"60后"，具有潮汕商人敢闯敢拼的精神 [4] - 1988年从香港中文大学毕业后，经师兄介绍进入李嘉诚的和记黄埔洋行工作5年，从销售工程师晋升为经理，积累了人脉和资源 [7] - 1993年以20万元起家创业，签下诺基亚中国总代理，之后又签约飞利浦手机、阿尔卡特手机的总代理权，从1993年到1997年每年收入和利润翻几番 [9][10] - 1999年公司成功于香港创业板上市，2000年1月26日挂牌第一天股价上涨33%，成交量占整个创业板一半以上，市值突破20亿港元，刘小鹰以36岁成为香港最年轻上市公司主席 [10] - 2000年5月，公司又在纳斯达克借壳上市，使刘小鹰在半年内拥有两家上市公司 [10] 投资生涯起点与代表性案例 - 2000年刘小鹰在香港偶遇马云进行阿里巴巴募资演讲，但当时错过了投资机会，这次经历促使他后来开始做天使投资，希望找到未来的千亿甚至万亿企业 [12] - 2012年创办老鹰基金，第一期基金（上海长鹰）自己累计出资1.2亿元，连续三年投资了50多个早期项目 [14] - 代表性投资案例包括：投资300万元于影谱科技，如今已成长为AI独角兽；投资500万元于芬兰旗鱼系统，意外押中俄罗斯操作系统生态命脉 [14] - 公司目前在上海、杭州、武汉、成都、香港、硅谷、波士顿等地设有分支机构和办事处 [14]

市场整体表现 - 十月最后一周国内权益市场探底回升、小幅震荡，上证指数一度突破4000点创行情新高 [1] - 全月创业板、中证2000和中证1000指数上涨，恒生指数和恒生科技指数下跌 [1] - 行业层面基础化工、电新和综合金融上涨幅度较大，电子、银行和通信下跌较多 [1] 市场反弹幅度与历史对比 - 自去年9月24日以来主要宽基指数平均涨幅超过60%，人工智能相关科技板块出现翻倍行情 [2] - 当前反弹幅度相较于2005-2007年万得全A最大涨幅超600%和2013-2015年涨幅近300%相对温和 [2] - 此轮上涨背景与2013-2015年移动互联网行情类似，宏观经济稳定、无风险利率走低、风险偏好提升 [2] 资金驱动因素 - 自2023年10月汇金公司宣布增持ETF以来累计投入资金超万亿元 [3] - 融资余额相较于去年9月24日净增加1.1万亿元 [3] - 对比去年9月底股票基金和混合基金总份额净增加2700亿份 [3] 市场估值水平 - 沪深300交易在14倍PE，万得全A交易在22倍PE [3] - 全球主要资本市场普遍交易在25倍PE以上 [3] - 沪深300和万得全A估值自2010年以来分位数分别在79%和87%，处于相对高位 [3] 债券市场动态 - 上周债券市场迎来利多，央行恢复国债买卖、中美元首会晤落地、PMI数据不及预期推动收益率下行 [4] - 信用债收益率跟随利率债明显下行 [4] - 四季度财政政策发力背景下，降息可能成为灵活增量工具，债市或重启交易“宽货币”预期 [4]

报告发布方：中金企信国际咨询 一、教育科技行业 教育科技行业（EdTech）作为教育与科技深度融合的前沿领域，借助现代科技手段，如人工智能、大数据、云计算、虚拟现实、移动互联网等，对教育的 教学、学习、评估、管理等各个环节进行创新与优化，旨在提升教育质量与效率，全方位满足不同人群多样化的学习需求。在中国市场环境下，教育科技可 清晰划分为三大类别：在线学习平台、技术学习硬件以及学习支持软件。其中，在线学习平台凭借其广泛的覆盖性与便捷性，在市场中占据主导地位，展现 出最为庞大的市场规模与发展潜力。 在线学习平台打破了时间与空间的限制，为学习者提供了丰富多样的课程资源，涵盖从基础教育到高等教育、职业培训乃至兴趣拓展等各个领域，构建起一 个庞大且多元的教育生态体系。技术学习硬件则通过创新的硬件设备，如智能学习平板、电子阅读器等，为学习者带来更具互动性与个性化的学习体验。学 习支持软件则专注于辅助教学与学习过程，包括教学管理软件、学习辅助工具等，助力教育工作者与学习者提升教学与学习效果。 教育科技产品并非简单移植其他行业技术，而是紧密围绕师生教育教学需求与特点进行研发与应用。其核心在于突出教育教学特性，以服务教育教学需 ...

全社会用电量总体情况 - 9月全社会用电量8886亿千瓦时，同比增长4.5% [1] - 1-9月全社会用电量累计77675亿千瓦时，同比增长4.6% [1] - 三季度全社会用电量达2.9万亿千瓦时，7月和8月用电量连续两个月历史性突破万亿千瓦时，创历史新高 [1] 分产业用电量表现 - 9月第一产业用电量129亿千瓦时，同比增长7.3% [1] - 9月第二产业用电量5705亿千瓦时，同比增长5.7% [1] - 9月第三产业用电量1765亿千瓦时，同比增长6.3% [1] - 9月城乡居民生活用电量1287亿千瓦时，同比下降2.6% [1] - 前三季度第二产业用电量4.91万亿千瓦时，同比增长3.4% [2] - 前三季度第三产业用电量同比增长7.5% [4] - 三季度第三产业用电量同比增长8.3% [4] 第二产业用电驱动因素 - 系列稳增长政策拉动第二产业三季度用电量同比增长5.1%，对全社会用电量增长的贡献率为51.0% [2] - 三季度工业用电量同比增长5.4%，比二季度提高2.3个百分点 [2] - 三季度制造业用电量同比增长5.2%，比二季度提高3.2个百分点 [2] - 17个省份三季度制造业用电量增速超5%，其中西藏(25.8%)、吉林(14.3%)、湖北(10.6%)、广西(10.6%)实现两位数增长 [2] 高技术及装备制造业用电增长 - 三季度高技术及装备制造业合计用电量同比增长9.5%，高于制造业平均增长水平4.3个百分点 [3] - 汽车制造业用电量同比增长14.9% [3] - 电气机械和器材制造业用电量同比增长12.8% [3] - 通用设备制造业用电量同比增长11.9% [3] - 铁路/船舶/航空航天和其他运输设备制造业用电量同比增长10.1% [3] 第三产业用电驱动因素 - 信息传输/软件和信息技术服务业三季度用电量同比增长18.3% [4] - 批发和零售业三季度用电量同比增长11.7% [4] - 互联网和相关服务业三季度用电量同比增长33.8% [4] - 充换电服务业用电量同比增长49.6% [4] - 交通运输/仓储和邮政业三季度用电量同比增长7.2% [4] - 住宿和餐饮业三季度用电量同比增长5.1% [4] 城乡居民生活用电情况 - 三季度全国城乡居民生活用电量规模超5000亿千瓦时，创历史新高 [5] - 前三季度全国城乡居民生活用电量同比增长5.6% [5] - 三季度居民生活用电量同比增长6.4% [5] - 西藏、宁夏、河南、山东、陕西、河北、山西、天津、贵州三季度居民生活用电量增长幅度超10% [5]

宏观经济与市场前景 - 在反内卷等宏观政策落地背景下，当前经济基本面的点状改善有望逐渐扩散到更多行业[1] - 从估值和市场情绪分析，相关指标仍比较温和，市场未来上涨空间可期[1] - 2025年4月以来行业轮动逐渐降速，科技主线凝聚市场资金共识且涨幅已较为显著[2] 科技行业投资主线 - 维持科技股为市场主线判断，2024年9月以来在人工智能浪潮引领下多个行业打开增量空间[1] - 借鉴历史经验，市场快速上涨阶段领涨板块往往是当时主导产业应用领域，如2015年互联网+和2021年新能源车[1] - 着眼未来一年，仍看好科技主线，特别是AI应用端[1] - 历史数据显示科技股受益于技术浪潮，计算机板块归母净利润增速从2013年一季度3%升至2016年一季度175%[1] - 电子板块净利润增速从2019年一季度-13%回升至2020年三季度28%[1] - 电力设备板块净利润增速从2020年一季度-14%快速升至2022年四季度80%[1] 价值板块补涨机会 - 借鉴过往历史经验，价值板块或存在补涨机会[2] - 地产板块经历近几年调整后整体估值较低，预计更多稳地产政策持续发力，低估地产股具备修复潜力[2] - 券商板块随市场行情回暖成交明显放量，净利润同比回升明显，市场情绪回升或进一步放大成交额提升利润[2] - 券商营收有望受益于金融创新业务拓宽[2] - 消费板块以白酒为例，白酒指数连跌5年股息率回到高位性价比凸显，股市行情回暖带动的居民财富效应或推动消费板块上行[2]

核心观点 - 尽管上证综指在18年间未回到6124点的历史高位，但万得普通股票型基金指数和万得偏股混合型基金指数同期实现了涨幅翻番的亮眼成绩 [1] - 公募基金通过紧扣经济发展主旋律、把握产业高速成长期的结构性机会，实现了显著的超额收益 [2] - 成功的资产配置需转向以价值为核心的“股东思维”，深入研判产业发展趋势以获取超额收益，并规避概念炒作以控制尾部风险 [3] - 未来十年创造新Alpha的源泉预计将来自以人工智能、新能源、生物科技等为代表的创新型科技领域 [4] 市场表现与基金业绩反差分析 - 过去18年市场除2006-2007年及2014-2015年两段趋势性行情外，其余阶段主要以震荡为主，但结构性行情持续存在 [2] - 公募基金在挖掘与把握市场结构性机会方面具备显著优势，其持仓风格演变清晰反映了对不同时期核心产业趋势的把握 [2] - 2013-2015年公募基金显著偏好科技成长赛道，顺应“移动互联网”时代崛起 [2] - 2020-2022年公募基金布局新能源领域，并同步关注半导体国产替代、新一代军工装备升级等方向 [2] - 2023年Q1以来，公募基金在AI革命趋势下，对通信、电子、计算机等TMT板块迎来显著增配 [2] 资产配置的启示与经验 - 试图预测指数点位、追逐市场热点的“赌场思维”长期无效，需转向以价值为核心的“股东思维” [3] - 无论市场处于上行期或下行期，结构性机会始终存在，把握产业发展趋势是攫取超额收益的核心 [3] - 在把握结构性机会的同时，需要控制尾部风险，规避概念炒作、锚定价值投资是穿越牛熊的关键 [3] 未来Alpha源泉展望 - 随着经济迈入高质量发展新阶段，增长引擎将切换，核心机会将诞生于人工智能、新能源、生物科技等创新型科技领域 [4] - 人工智能革命是底层生产力的进步，其技术路径和产业生态尚处演变阶段，未来可能出现新的主导技术路线，带来更多可能性 [4] - 在中美多领域竞争的国际环境下，科技领域的投入与政策倾斜预计将持续加码 [4] 权益市场及基金投资展望 - 后市表现将取决于政策力度、市场做多情绪、科技产业的新催化三个方面 [5] - 政策对本轮行情推动作用突出，后续政策若能持续发力，将为指数进一步突破提供重要支撑 [5] - 当前两融、私募等高风险偏好资金加速入场，主动权益基金、行业ETF呈现积极增长态势，为市场提供动能 [5] - 8月以来指数创新高的重要因素在于AI产业链催化不断并凝聚市场对科技主线的共识，科技产业后续的新催化是市场进一步上涨的重要决定因素 [5]

稀缺性概念与价值 - 稀缺性是决定价值的关键因素，其核心逻辑为“少即是贵”[3] - 财富积累的差距源于是否掌握稀缺资源，钱永远追逐稀缺资源[5][16] - 提供稀缺价值可使市场主动支付溢价，实现财富加速效应，而非仅依靠苦干[16][18] 稀缺性的主要来源 - 资源稀缺性体现在天然有限的资产上，如优质学区房、稀有矿产和核心地段商铺，这些资源可稳定保值升值[7][8] - 能力稀缺性指超越普通执行的技能，如解决问题、领导团队和制定策略的能力，市场为此支付显著溢价，例如架构师年薪可达百万，远超普通程序员[9] - 认知稀缺性表现为前瞻性地看清趋势并提前布局，例如过去对移动互联网、短视频及当前对AI的把握，这种认知本身即具稀缺性[10] 打造稀缺性的策略 - 在主业领域应致力于解决他人无法解决的问题，成为不可替代的角色，从而使薪资和机会翻倍[12] - 在副业领域需寻找蓝海、细分及高专业壁垒的差异化赛道，例如深耕法律科普或中老年健康等小众类目[13] - 利用趋势占位，将自身转化为连接点，例如帮助企业应用AI提效或辅助个人利用新工具创业，将稀缺认知转化为财富[14]

文章核心观点 - AI行业当前的应用多体现为对现有需求的替代而非创造增量需求，但参考移动互联网的发展历程，AI作为通用技术有望通过多个维度逐步释放增量价值，只是需要时间验证 [1][2][34][35] - 到2030年，AI公司可能面临8,000亿美元的实际收入与支撑预期计算需求所需的2万亿美元年收入之间的缺口 [35] - 美国当前有三分之一的经济增长依赖于数据中心建设的投资 [5] AI应用的当前变现逻辑 - 许多应用层AI的变现模式是替代逻辑而非增量逻辑，例如Perplexity通过订阅和广告替代了传统媒体的订阅费和广告预算 [2] - AI生图、生视频、生音频应用同样遵循替代逻辑，争夺用户有限的注意力，而非创造新的消费时长 [2] - 在行业内部，AI起到了财富再分配的作用，价值链上游（如英伟达）通过销售硬件获利丰厚，而应用层企业则在争夺市场份额和流量 [2][3] 增量需求的来源框架 - 创造增量需求取决于终端消费者的意愿和能力 [5] - 意愿层面受广告信息传播影响，关键在于增加人均使用时长和提升转化效率 [6][8] - 能力层面受宏观经济周期影响，居民收入增长能释放新需求，而供给端通过效率提升降低交付成本也能激发潜在需求 [9][12] 移动互联网时代的增量案例 - 移动互联网初期通过智能手机的便携性，聚合用户碎片时间，增加了人均使用时长 [15][17] - 随后通过压降交付成本创造增量，例如外卖平台通过智能调度系统将配送成本降低50%以上，网约车服务降低空驶率，普惠金融降低服务门槛 [19] - 人均GDP增长和财富效应催生了新消费需求，如高端茶饮、潮玩等品牌在2015年左右集中出现 [21][22] - 4G/5G技术提升了信息传播效率，富媒体形式（如直播、短视频）提高了内容的单位时间变现率 [23][24][25] AI时代的潜在增量机会 - 增加人均时长可能依赖于新一代交互终端（如智能眼镜）来突破手机的时间占用上限 [27] - 提升转化效率方面，已有案例显示AI驱动的广告技术可为电商商家带来25%至35%的增量收入 [30] - 压降交付成本是当前重点，AI工具降低了编程、行业研究等服务的门槛，使更多用户能以更低成本获得以往昂贵的技术外包或专业咨询服务 [32] - 增收释放新需可能体现在“组织小型化”趋势下，AI赋能个体成为“超级个体”，从而催生新的附带需求，但短期内增量可能有限 [33] AI行业发展与估值挑战 - 参考移动互联网从iPhone发布到直播电商爆发用了近10年，AI创造增量需求的逻辑验证同样需要耐心 [35] - 当前市场担忧在于，若数据中心的大量投资未能创造相应的增量消费，则支撑美股上涨的逻辑可能难以持续 [5]

原标题：用电量折射经济向好态势 国家能源局日前发布数据显示，今年8月份全国全社会用电量10154亿千瓦时，同比增长5%。这是 继7月份之后，月度全国全社会用电量再次超过万亿千瓦时，连续两月创历史新高。 具体来看，第一产业用电量保持较快增长。今年前8个月，第一产业用电量1012亿千瓦时，同比增 长10.6%，增速比上年同期提高3.6个百分点。8月当月，第一产业用电量同比增长9.7%，较去年同期提 高5.1个百分点。 第二产业用电量持续回升。前8个月，第二产业用电量4.34万亿千瓦时，同比增长3.1%。8月当月， 第二产业用电量持续回升，同比增长5%。 前8个月，高技术及装备制造业合计用电量同比增长5.3%，增速高于同期制造业平均增长水平2.5个 百分点，所有子行业均保持增长。其中，汽车制造业、通用设备制造业、专用设备制造业等用电量增速 超过5%。新能源整车制造业继续保持高速增长，前8个月用电量同比增长23%。 第三产业用电量延续快速增长势头。前8个月，第三产业用电量1.33万亿千瓦时，同比增长7.7%。8 月当月，第三产业用电量增速7.2%，环比略有下降。 前8个月，信息传输/软件和信息技术服务业用电量同比增长 ...