文章核心观点 - AI技术发展正从上半场的技术创新阶段，进入下半场的应用落地与产业融合阶段，中国凭借其制造业供应链、庞大应用市场和数据优势，有望在AI竞争的下半场实现追赶并反超 [1][25] - 当前全球AI热潮的空前强度，主要源于2020年后全球史无前例的货币宽松政策（约12万亿美元基础货币扩张带来近50万亿美元流动性）导致资金极限配置于美元资产，而ChatGPT的出现在2022年底为资产价格上涨提供了关键的“宏大叙事” [8][11][12][14][20] - 未来5到20年的国际竞争终局将聚焦于能源和数据两大要素，中国在数据规模与质量上具有优势，如何有效治理和利用数据将成为长期竞争的关键 [1][59][66] AI技术发展周期与投资逻辑 - 所有技术周期都分为上下半场：上半场美国在技术创新领先，下半场中国在应用落地和产业化上更具优势并往往实现反超 [1][25] - AI投资逻辑随阶段演变：第一阶段（2023-2024上半年）聚焦大模型技术；第二阶段（2024年起）关注通用Agent和具身智能机器人等最大想象力应用；第三阶段转向能落地赚钱的垂直领域Agent和AI硬件应用 [25][27][28] - 一项技术要催生超大新创公司，需要前端（UI）、中端（技术）、终端（设备和用户习惯）同时发生巨大变化，例如抖音（大数据+滑动交互）和微软（图形界面+鼠标）的成功 [30][32] 中国在AI时代的战略机遇与优势 - **AI+硬件是中国战略机遇**：结合中国“卷”出来的成熟硬件供应链和前沿科技（传感器、芯片、算法），通过“软件+硬件”的产品形态实现产业转换与升级，并有机会拓展至全球 [1][35][36][38] - **供应链成本优势驱动创新**：中国通过大规模应用将核心传感器价格大幅降低，例如激光雷达从2015年的数十万人民币降至目前的一千多人民币，摄像头也因智能手机普及而成本下降、精度提升，为新产品迭代奠定基础 [39][40] - **应用驱动技术反超**：在AI下半场，大规模应用和数据积累成为技术突破的关键，中国人脸识别和自动驾驶领域的发展路径表明，应用端的优势能推动技术实现追赶甚至超越 [41][42][43][44] - **数据是中国的关键底牌**：中国拥有最庞大的数据量和优质数据，未来竞争的核心在于数据治理能力，国家数据局的成立和公共数据授权运营试点（如上海）标志着数据要素市场化配置进入新阶段 [1][59][61][62][65] 全球宏观经济与资本流动背景 - **流动性泛滥催生AI热潮**：2020年疫情后全球主要央行大规模扩表，仅美联储、欧洲央行和日本央行2020年资产负债表合计扩张约8万亿美元，前后全球主要央行扩表规模约12万亿美元，衍生出近50万亿美元的全球流动性，资金极限配置于美元资产 [9][11][12][14] - **资金再平衡与存量博弈**：2026年，假设全球不再激进放水，资本市场将维持约130万亿美元市值进入存量博弈状态，资金将从对美元资产的“极限配置”转向全球范围内的“理性再配置”，寻找具备确定性和增长性的资产 [21][22][23] - **美国“七姐妹”市值规模**：美国科技巨头（Google、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉）的市值总和已超过除中美外任何国家的GDP [20] 2026年宏观与行业展望 - **国际关系提供战略窗口期**：美国《国家安全战略》显示其战略收缩倾向，可能将重心转向美洲事务，这为中国减轻外部压力、推动新旧动能转换和提升国际影响力提供了窗口期 [47][48][49][52] - **人民币汇率与外贸结构升级**：人民币有升值预期但不会大幅升值，因为中国外贸结构正向中高附加值产品升级（如2025年汽车出口超500万台，创新药对外授权达1356亿美元，芯片出口约1.5万亿人民币），对汇率波动的敏感度下降 [53][54][55] - **产业升级的底层路径**：中国行业普遍遵循从基础制造到精密制造，再到科技驱动的复杂制造，进而发展高附加值自主品牌并最终实现全球化的演进路径 [46] - **金融开放与人民币国际化**：中国将依托贸易优势，通过“小步快跑”的金融开放试点（如上海在科技金融、跨境金融的创新）提升人民币国际化程度，旨在形成真实需求和升值预期，但不追求大幅升值 [58]

本轮AI投资热潮的宏观资金背景 - 本轮AI投资热潮始于2022年11月，是历史上资金规模最大的一次[2][3] - 2020年全球前五大央行扩表规模达12万亿美元，通过货币乘数效应（如中国的4倍多）创造了近50万亿美元的全球流动性，这在经济史上几乎从未发生[4] - 2020至2021年全球资本市场普遍表现较好，主要原因是流动性过剩[5] 全球资本配置的转向与资产价格 - 2022年因俄乌战争、中国疫情防控及地缘政治议题，全球资本配置欧洲和中国的意愿降低，大量资金转而流向美国[5] - 2022年11月ChatGPT的出现，恰逢史无前例的流动性过剩和资本集中流向美国，为高涨的资产价格提供了合理的叙事解释[5] - 全球资本市场总规模与GDP的比率（巴菲特指数）从2019年的1:1合理水平，升至2025年的约1.2倍，接近泡沫化上限[6] 全球资本从“极限配置”转向“再配置” - 2025年香港IPO市场在融资规模、上市数量和资本市场增长指数上均成为“世界第一”，德国股市涨幅也超过了美国纳斯达克，显示全球大资金正在进行均衡的资产再配置，而非极限配置于单一市场[6] - 2026年的关键博弈在于，哪个国家或地区能创造新的投资叙事和想象空间，从而吸引这些进行再配置的巨额资金[6] AI技术投资周期的三个阶段 - **第一阶段（侧重技术）**：技术突破带来无限想象力，但技术发展会从跃迁进入线性阶段，难以持续超越预期（例如当前对大模型的讨论热度已不如2023年）[8] - **第二阶段（侧重应用场景）**：市场寻找技术最大应用想象空间，例如2024年火热的通用Agent（如Manus）和通用人形机器人，但其“最大想象力”的反面是难以证实和落地[8] - **第三阶段（侧重商业化落地）**：预计2026年将进入此阶段，投资重点转向能实际应用技术并赚钱的公司，而非仅拥有技术或提出不同技术路线的公司[2][8] 技术周期中中国的超越机遇 - 过往技术周期（如大数据、自动驾驶、AI制药）显示，第一阶段美国领先，第二阶段中美各有千秋，第三阶段往往由中国实现超越[9] - 以人脸识别技术为例，2015年时普遍认为中国技术落后于美国，但到2019年后，广泛的应用（如工商变更、酒店入住）推动中国研究人员主导了计算机视觉顶会顶刊[9] - 在自动驾驶领域，2022年前特斯拉被视为绝对领导者，但2025年中国工信部批准L3级自动驾驶，预示着在应用与数据驱动的行业，中国公司可能在未来一两年取得领先[9] - 大模型和AI应用的发展可能遵循类似的逻辑，即通过广泛的应用落地驱动技术进步和行业超越[10]

中国股市发展前景与政策环境 - 近期股市在3800点左右盘整，但政策层面正以前所未有的力度支持股市上涨和直接融资，自“924”以来各部门对市场的呵护态度明显[1][2] - 中国股市总市值与GDP的比率（巴菲特指数）目前仅为87%，远低于美国的230%，若该比率恢复至超过150%的合理水平，则意味着股市有巨大的规模扩张潜力[1][2] - 基于市值/GDP比率的提升空间，上证指数4000点可能只是一个开始，未来或许难以再见到3000点的水平[1][2] 宏观经济与股市规模长期预测 - 预测中国GDP总量将在2037年超过美国，即在当前18万亿美元的基础上再增加15万亿美元[2][3] - 预测中国股市总市值将在当前约110万亿元人民币的基础上，至少再增加100万亿元人民币的增量市值[2][3] - 新增的100万亿市值将主要来自包括人工智能在内的新经济领域，这被视为重要的财富增长机会[2][3] 中国科技公司成长潜力 - 中国目前最大的公司腾讯市值约为7700亿美元，而美国最大的公司市值接近5万亿美元，中美头部公司规模差距显著[2][3] - 美国市值超过1万亿美元的公司有十家，而中国目前尚无此类公司[2][3] - 自科创板设立以来，中国千亿市值公司的数量占比已同步提升了33%，预示着未来将迎来千亿市值科技型公司大量涌现的时代[2][3]

文章核心观点 - 文章旨在通过解读全市场估值温度及各类指数估值数据，为指数基金投资提供决策依据，帮助投资者在不同市场周期下进行理性操作 [5][6][7] - 当前A股全市场温度为59.86度，处于中性偏热状态，已高于2015年牛市的58.89度和2021年牛市的56.30度 [10][12] - 投资策略应结合全市场绝对估值水平与股债相对吸引力进行综合判断，并依据估值温度动态调整股债配比 [23][24][25] 全市场估值仪表盘 - 全市场温度采用沪深全A的估值，计算方式为指数市盈率百分位与市净率百分位的平均值，统计周期为全历史区间，当前读数为59.86度 [10] - 该指标历史高点出现在1997-2001年（100度）和2007年牛市（87.57度），当前水平高于2015年及2021年牛市 [12] - 全市场温度是综合考量指标，用于观察市场整体估值水位，不直接指导单一指数操作 [12][13] 股债利差与格雷厄姆指数 - 股债利差是权益市场潜在收益率与无风险利率的差值，当前为2.59%，处于近10年中枢合理区间，温度计显示越低越安全 [15][16] - 近10年股债利差低点为2018年初和2021年初的0.7%，高点为2018年底、2024年初及2024年9月初的4.5%以上 [18] - 格雷厄姆指数（股债性价比）当前为2.394，处于历史较高水平，反映出因无风险利率走低而充裕的市场流动性 [19][20] 巴菲特指数 - 巴菲特指数即证券化率，计算公式为股市总市值/GDP，当前值为97.89%，处于近10年的96.40%百分位高位 [22] - 中国A股的巴菲特指数历史波动区间为40%-50%（低位）至130%（高位） [22] A股核心宽基指数 - A股核心宽基指数已全部进入正常估值区间，部分中小盘指数进入正常偏高阶段，例如国证2000温度达73.2度，中证A100达75.9度 [27] - 指数估值温度采用PE百分位与PB百分位各50%权重计算，以规避单指标失真风险 [28] - 建议通过大盘股（如沪深300）与中小盘股（如中证1000）组合实现攻守平衡，中证A系列指数因加入质量因子成为升级选择 [29][30] 全球市场主要宽基指数 - 全球主要宽基指数普遍高估，除法国CAC40指数温度74.5度处于正常区间外，其余如德国DAX（82.1度）、印度NIFTY50（82.5度）、恒生指数（83.9度）均进入高估状态 [35][37] - 美股标普500、纳斯达克100和道琼斯指数温度分别高达94.8度、95.7度和98.2度，显示估值风险较高 [35] 红利指数特色板块 - 红利指数采用独特估值方法，温度计算权重为PE百分位30%、PB百分位30%、股息率百分位40%，以契合其股息率加权特性 [39][42] - 当前中证红利温度仅37.2度，上证红利为40.6度，是重要的防守型策略指数 [39] 板块宽基与其他策略指数 - 该板块包含创业板指、科创50等板块宽基及300价值、基本面50等策略指数，其中红利质量指数温度最低（20.7度），科创50温度最高（90.8度） [44] - 板块宽基分散度高于行业指数但窄于核心宽基，非红利类策略指数规模相对较小 [45] 优秀行业指数 - 重点关注的优秀行业为消费、医药和科技，细分行业指数波动较大，建议新手单行业仓位低于20% [47][48] - 中概互联网系列指数（如中概互联、恒生科技）因利润波动大，采用市销率结合市净率进行估值 [49]

市场表现 - 2025年以来A股市场整体震荡上扬，沪深300较年初上涨4.77%，中证800上涨6.51%，恒生指数上涨24.16%，偏股基金指数上涨13.59% [3] - 7月以来A股日均成交额突破16000亿元人民币，比去年同期高出近万亿 [3] - 过去三个月主要宽基指数涨幅在8%左右，过去一年中证1000、创业板指和恒生科技涨幅达50%左右 [3] - 偏股基金指数过去一年上涨30.88%，主动偏股指数上涨31.39% [3] 估值水平 - 近十年维度，主要宽基指数市盈率分位点均在70%左右，创业板指和恒生科技指数分别为43%和21.3% [5][7] - 市净率方面，A股主要指数近十年分位点在40%上下，沪深300市净率分位点为38% [8][10] - 市盈率与市净率背离，因企业盈利承压但净资产仍在增长 [8] 市场情绪 - 8月A股成交额破2万亿，处于历史99.30%分位点，换手率为88.10%分位点 [16] - 两融余额持续破2万亿，分位点为98.90%，但考虑市值增长后分位点降至66.10% [19] 行业表现 - 通信行业近三个月涨幅27.91%，综合行业上涨23.77%，食品饮料行业下跌5.52% [22][24] - 16个行业市盈率超过历史50%分位数，公用事业、非银金融等行业估值低于历史20%分位数 [25] - 小盘成长风格相对占优，近三个月涨幅13.27%，大盘价值风格市盈率分位点为69.05% [26][27] 宏观指标 - 当前股债相对回报率历史分位数为91.90%，但今年以来边际走低 [11] - 巴菲特指数为81.98%，处于2015年以来79.90%分位数 [11] - 7月制造业、非制造业PMI双放缓，体现"强供给弱需求"特征 [29]

核心观点 - 估值体系是长期投资的重要基石，能帮助投资者在市场波动中保持理性判断，避免情绪化决策[3][4] - 投资机会往往出现在市场情绪最悲观的时刻，如2024年9月全市场PB创历史新低时[6][9] - 当前市场已从低估状态回归至正常估值区间，安全边际有所降低但仍具投资价值[11][23] - 采用"绝对估值+股债利差"双指标判断体系，结合沪深全A温度、格雷厄姆指数等工具可提升决策科学性[21] 市场估值分析 历史估值对比 - 2024年9月12日沪深全A指数温度仅9.5℃，中证500指数温度2.5℃，PB分位0.02%，显示极端低估状态[6][8] - 当前沪深全A指数温度升至42.36℃，中证500指数温度40.6℃，PB分位30.38%，估值回归明显[15][24] - 主要宽基指数PE分位普遍高于PB分位，反映企业盈利下滑导致PE被动抬升[25] 估值指标体系 1. **沪深全A温度**：PE与PB各50%加权计算，当前42.36℃处于正常区间[15] 2. **格雷厄姆指数**：因国债利率走低存在失真，权重被下调[16] 3. **股债利差**：当前差值3.32%，为无风险利率(1.67%)的2倍，权重提升[17][18] 4. **巴菲特指数**：全市场总市值/GDP，更新频率低但具参考价值[20] 指数估值详情 核心宽基指数数据 | 指数名称 | 温度℃ | PE | PE分位 | PB | PB分位 | 股息率 | ROE | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 中证A50 | 34.6 | 17.66 | 38.64% | 2.17 | 30.62% | 3.31% | 13.44% | | 沪深300 | 36.6 | 13.14 | 51.81% | 1.38 | 21.35% | 2.98% | 11.65% | | 中证500 | 40.6 | 29.42 | 50.77% | 1.96 | 30.38% | 1.55% | 7.52% | | 中证1000 | 42.2 | 39.67 | 56.13% | 2.20 | 28.20% | 1.26% | 6.41% | | 国证2000 | 59.5 | 52.12 | 70.35% | 2.35 | 48.74% | 1.13% | 5.25% | [24] 指数特征分析 - 中证A50和沪深300估值相对合理，ROE均超11%[24] - 中小盘指数如中证1000、国证2000估值较高，PE分位超56%[24] - 全市场股息率2.22%，沪深300股息率2.98%显示部分指数仍具配置价值[24] 投资策略建议 - 当前市场处于"可投资但需降低预期"阶段，避免追涨杀跌[25] - 建议关注持仓分散、安全系数较高的中证A50等指数[24] - 通过估值仪表盘监控市场状态，绿色区间加大配置，红色区间保持谨慎[21] - 建立长期投资机制比预测短期走势更重要，估值认知是穿越周期的关键[26]