行业与公司 - 行业：人工智能（AI）、算力基础设施、AI应用、TMT（科技、媒体、通信）、国防军工、高端制造、新能源 - 公司：摩根斯坦利基金、大摩数字经济A、国链、微软、英伟达 核心观点与论据 1. 2024年人工智能市场的高速增长 - 2024年人工智能在产业端取得显著进展，如OpenAI推出多模态模型SORA，从语言文字转向视频等多模态方向[2] - 大语言模型能力成熟，产业巨头开始将语言模型应用于智能终端[2] - 资本市场中，云端算力相关标的在年初表现良好，端测AI产业链公司在中后期也有较好表现[3] 2. 2024年投资策略与市场表现 - 公司在2023年底已预判2024年AI算力方向的高增长，提前布局AI算力相关标的，取得领先[4] - 2024年中期，公司判断云端算力积累和大模型能力成熟，端测AI产业链公司响应产业趋势[5] - 四季度预判国内算力投资将加大，提前配置国内算力产业链，12月市场反馈良好[5] 3. 2025年AI投资展望 - 全球算力基础设施的紧急度依然占优，估值合理甚至偏低[6] - 2025年AI应用端将迎来创新，尤其是智能终端方向，公司提前配置相关核心股票[7] - AI应用方向分为B端和C端，B端如微软的办公套件，C端如AI眼镜、耳机等创新产品[20][21] 4. 国内AI领域的竞争优势 - 国内在AI应用端具备优势，尤其是C端应用，得益于海量消费群体和快速迭代的业态[23][24] - 国内制造业发达，产业链配套齐全，软件应用迭代速度快，工程师红利显著[24] 5. AI产业链估值与业绩匹配度 - AI算力基础设施估值合理，光模块、PCB等龙头公司PE在20倍上下，未到泡沫化阶段[25][26] - AI应用端估值处于历史中位以上，未来随着创新和爆款产品出现，估值可能进一步上修[27] 6. 2025年A股市场展望 - 对A股市场持乐观态度，尤其是9月底以来政策支持力度加大，市场情绪好转[31] - 2025年市场结构上，人工智能产业链仍是重点关注方向，同时关注国防军工、风电等景气上行行业[32] 其他重要内容 1. 2024年市场挑战与应对 - 2024年市场风格切换，9月底前后市场风格突变，公司通过坚守持仓和加大配置国产算力，最终在12月重回正轨[9][10] - 公司通过调仓，将涨幅较大的中小市值AI公司仓位调整到业绩确定性更高的方向，控制回撤[15] 2. AI领域的潜在风险 - 需关注GPU等关键芯片的供给紧张情况，以及代工环节的产能和价格变化[30] - 保持乐观的同时，紧密跟踪产业链指标，提前预判和预警风险[30] 3. 投研框架与团队架构 - 公司投研团队分为科技组、消费组、周期组，科技组由资深研究员担任组长，强调跨行业融合研究[11][12] - 通过跨行业研究框架，提前挖掘AI产业链景气度，如光模块、PCB、服务器等[13] 总结 - 2024年人工智能市场高速增长，AI算力和应用端表现亮眼，公司通过提前布局和灵活调仓取得优异业绩 - 2025年AI投资依然乐观，算力基础设施估值合理，AI应用端有望迎来创新和爆款产品 - 国内在AI应用端具备竞争优势，尤其是C端应用，未来可能复刻移动互联网的成功路径 - A股市场在2025年有望继续向好，人工智能产业链仍是重点关注方向，同时需关注潜在风险和行业景气度变化