本文来自格隆汇专栏：六里投资报

广发电子信息传媒基金经理冯骋，日前参与了一场主题为“TMT行业投资节奏把握”的交流活动，分享了作为科技成长基金经理对前沿领域投资机会的观点。

冯骋具有丰富的产学研经历，是清华大学物理学博士，曾任中国信息通讯研究院工程师、招商证券通信行业研究员，2018年加入广发基金后致力于TMT行业研究与投资，2020年8月出任广发电子信息传媒基金经理。

截至2023年6月末，冯骋管理的广发电子信息传媒今年上半年取得了55.81%的收益率，同期同类基金的平均收益为13.05%（来源：银河证券基金研究中心，产品类型为TMT与信息技术行业股票型基金（A类））。

数据来源：基金定期报吿，截至2023.06.30，冯骋自2020年8月7日接手管理至今。

今年上半年，ChatGPT引领的AI浪潮引发了全市场对于科技成长板块的关注，尤其是TMT为主的三大行业，更是市场关注的焦点。

就TMT行业的投资节奏，冯骋分享了自己的心得。

冯骋表示，这一次AIGC大模型创新的产业变革，可以与人类历史上的工业革命、信息技术革命相类比，它所带来的是人类生产生活中降本增效的全面升级。

但目前来看，真正的AI应用还没有广泛落地，没有真正深入到人们的工作与生活中，这也使得市场对这一波产业趋势并没有形成一致的高度预期。

冯骋表示，从投资节奏来讲，今年上半年，产业发展脉络沿着大模型、数据到算力的方向演进；

再往后看，应用的全面落地，包括to B以及to C等多个应用方向，将成为产业发展中关注的重点。

当应用切实落地并普及后，它将与算力形成良性互动——应用普及将带动算力需求提升，同时算力提升将推动降低成本，进一步促进应用的普及。

从这一方面来讲，算力依然是后续关注的重点。

投资报整理精选了冯骋分享的精华内容如下：

沿着算力、大模型，到数据的方向演进

问：进入下半年，上半年AI产业链的投资热度在下半年会不会持续？不同的投资节奏在你看来又会如何表现？

冯骋：先谈一下这次AIGC大模型创新的产业变革。

这次大的产业变革，可以和人类历史上的工业革命、信息技术革命类比，大概率会有比较长的产业趋势的演进过程。

上半年，产业发展脉络沿着算力、大模型到数据的方向演进；

往后看，一个非常重要的点，就是AIGC在未来应用的全面落地;

应用的方向可以集中在to B生产力工具如数字人、虚拟助理等由大模型带来的可以替代人的智能工作的方面。

所以，从中期的产业趋势来说，我们可以参考的历史是2009年-2015年移动互联网浪潮这一次持续了接近十年的产业趋势变革。

同样的周期，我们认为这次AIGC大模型的突破，实际上不亚于移动互联网这样的底层技术突破。

它影响了千行百业的变化，所以它的产业持续时间，我觉得至少是3-5年的变化；

而且有可能，在年底或者明年就可以看到很多AI应用在我们身边出现，开始渗入到我们的工作、生活当中去。

我们在投资领域经常讲的一句话就是"买在分歧，卖在一致"。

站在年中的位置，AIGC这个产业趋势在上半年很火，大家的预期达到了相对的高度，但是这样的中期产业趋势并没有达到一致的很高的预期。

主要原因就在于，我们身边很多人并没有开始使用AI应用，无论在工作中、还是在生活中都没有开始用。

比如编辑、电影、游戏或者办公场景，还没有完全渗透到我们的生活中去。

移动互联网时期，大家都在用手机玩游戏、看直播，点外卖、打车等，相关应用也在铺开。

但是现阶段，我们并没有看到身边有很多人在用这些应用，所以这一波产业趋势没有结束，而且没有达到市场比较高度的一致预期状态。

AI应用或在，to B领域更快落地

问：从产业趋势的发展来看，接下来哪些应用最先落地？我们可以从to C和to B分开分析。

冯骋：一个新技术的出现，首先是给生产力效率带来一定的提升和变革。

对于AIGC大模型技术，我们比较看重的，是它在生产力场景上会带来效率的提升。

比如我们比较关注到B领域的办公场景。

简单理解，AI大模型具备小学生或者中学生这样通识能力的智能水平，但是我们要在这个基础之上给它灌输更多专业知识。

比如给它灌输法律、教育、医疗方面的知识，它会成为专业领域比较专业的人才，辅助你提升工作效率。

所以我们关注它在to B领域垂直应用的进展。有可能在明年就会看到相关的应用出来。

比如，我们现在比较关注的办公领域，一键生成PPT的功能，包括帮你提炼会议纪要、提炼总结要点，帮你做会议整理和梳理。

相当于每个人会配上一个个人助理，帮你完成一些具体的工作，提升工作效率。

这个领域是非常值得关注的。

在to C领域，现在AI跟到C领域的结合，比如情感陪护、私人助理等，也是比较好落地的场景。

但是我们现在看到，to C场景上大家还在探索，还没有一个非常清晰、全面的场景。

比如之前大家关注度比较高的AI和游戏的结合，想做出一个特别重度的AI游戏玩法，现在大家还都在探索过程中。

所以，我们觉得到 B领域落地更快。

另外还有一个思路值得未来留意。

你可以把AI模型理解为人的智能替代，会从智能水平比较低向智能水平比较高的工作慢慢渗透。

从这个角度来讲，我比较关注智能驾驶领域。

目前来看，相对于办公领域设计一个非常复杂的PPT，可能驾驶场景对智能的要求稍微低一点。

智能驾驶通过运用Transformer模型的算法，已经取得了重要的突破和进步。

未来看得再长远一点，模型训练方法用在机器人这样的训练场景上，也会带来机器人智能的提升。

这些场景有可能未来两三年逐步落地。

应用的普及将会，

和算力提升形成良性循环

问：年初AI产业链呈现出轮动的变化趋势，从一开始算力到大模型、到传媒，再到算力，你会更加关注哪些方面？除了刚刚说的应用，这个产业链上的机会应该如何把握？

冯骋：行情走到现阶段，再往后，我们比较关注这几个方向：

一是国内模型能力新的突破，达到可以落地应用的能力，这是非常重要的。

二是大家依然非常关注算力、数据这些场景后续产业趋势的发展。

一方面，随着下游应用的不断渗透，算力需求不断增长；

另一方面，人类对于模型能力边界的探索也没有结束。

海外OpenAI训练到3.5-4.0，实际上未来它对模型边界能力的探索还是在往后延伸的。

如果明年出现更大参数模型的探索，它的能力可能还会有更大的扩展，对算力还会有更多需求。

从这个角度来讲，我们对算力依然非常关注。

同时，我们更关注应用这种能切实落地的场景，给人的生产生活带来变化，或者说产品的供给能达到人们想要的能力，这样的话应用才能得到很好的普及。

从这个角度来讲，我们觉得，整个下半年到明年上半年，一旦出现爆款应用，它会和算力形成良性互动。

应用普及，带动算力需求提升，同时算力的快速提升、降低成本，又带来应用的普及，就会形成这样的良性循环。

这是下一段行情我们比较关注的点。

AI助力降本增效，提升产品价值

问：从投资的角度，大家更关心的是，这些新的产业、新的创新，应该怎么评估它未来的商业模式和盈利能力呢？

冯骋：实际上，它并没有改变原有产业的商业模式。

比如我是一个卖SaaS软件的公司，通过和AI结合，还是原来的SaaS订阅收费的模式，并没有改变商业模式。

但是，我可以通过提供AI模块，提升你的工作效率，多收一部分费用。

交了这个费用的人，用了AI之后，工作效率比不用的人大幅提升，最后的结果很可能是大家都会用AI功能。

前提是，我的AI功能效果要好，能真正产生价值。

比如写一篇报吿，以前要花一周时间，现在通过AI辅助的模式，一天就写完了，

这对我工作效率提升很大，我愿意为这个效率提升付费，这是AI核心商业模式的本质。

问：还有别的想象空间吗？

冯骋：在降成本这一端也有很大的应用场景。

比如，以前做一部动画电影有可能花三年时间，通过和AI技术结合，有可能出现一年做三部电影的情况，大幅提升生产端的效率。

而且，AI是否会改变很多企业的成本结构以及盈利模式，这也是值得探讨的。

比如直播行业，以前直播行业的利润分配以人为主，如果未来能做出非常逼真的数字人形象，而且它有很好的IP效果，它极有可能就是头部主播。

而且，成本很可能是更低的，完全可以依赖它的IP效应，它的收入跟IP效应相关，但成本非常低，预计会大幅提升这些行业的盈利能力。

未来2-3年是科技创新的上行周期

问：当这个行业热起来之后，很多企业都在涌入这个赛道。你觉得什么样的企业更容易胜出？或者说投资者应该关注具备什么样特质的企业？

冯骋：这也是我们不断思考的问题。

从产业链环节来说，其实用一句话就可以表达结论，就是真真正正能把产品做好的企业。

企业自身能做好这个产品，把产品打磨好，能给大家带来价值提升、效率提升。

能把产品做好的企业，这是我们非常关注的备选标的。

到了这一阶段之后，我们一定要重点关注能把产品落地、能把价值体现出来的企业，这样的话，客户才会为你付费。

问：从中长期视角看，你觉得科技板块有哪些机会是值得投资者密切关注的？

冯骋：从2023年往后看，预计未来2-3年是科技创新的上行周期。

从时间节奏来看，未来2-3年是小的创新上行周期。

从方向来看，在我们的框架里，TMT行业最有吸引力的点是创新，创新的本质就是渗透率的快速提升，所谓的渗透率提升就是有新需求、有新空间。

未来我们要关注哪些产业是从1到10的产业趋势创新，哪些产业是从0到1偏主题性的创新，我们比较关注这两类方向。

从0到1偏主题性创新，有可能产品形态定义还不够清楚，渗透率常年维持在几个点，这种创新更多是过去没有，现在突然有了，会有一波主题性机会。

但是往后看，我们要更多关注这一类创新能不能度过技术供给的拐点，使得产业趋势从1到10。

比如过去两年的元宇宙、VR，都属于这样的状态。

还有一类是从1到10，是我们比较关注的产业趋势的创新。

本质是渗透率从1到10，渗透率从个位数到10个点，再到20个点、30个点。

有这样的产业趋势，使得很多公司能在业绩层面逐步快速兑现，这一类机会一旦出现，就是非常重要的投资机会。

未来有几个方向可能有渗透率快速提升，比如智能汽车，比如再过一两年的MR、VR可能就是这样的产业趋势机会。

同时，我们也关注到一些周期成长性机会，比如半导体周期，从历史数据来看，因为它的产业规律相对明确，一般是两年半上行、一年半下行。

重点关注智能汽车的渗透率提升

问：智能汽车的投资逻辑你们是怎么看的？

冯骋：智能汽车的市场空间，跟之前消费电子的需求空间有可能是一个量级。

对于汽车来说，智能化的渗透率目前只有10个点左右。

我们要关注智能化的渗透率能不能快速提升，这是我们做行业比较时较为关注的点。

过去几年，我们看到汽车出现辅助驾驶功能，加上了摄像头、激光雷达、座椅、座舱的智能化；

加上这些辅助功能，使得汽车变得更方便、更舒适，驾驶效率更高，智能效率提升。

同时，我们也看到，自动驾驶新的功能在今年通过算法的提升又上了一个新的台阶，我们判断有可能进一步加速行业的发展。

不过，我们认为，智能驾驶这个细分的Beta还是服从于汽车行业的大Beta。

二季度之前，大家对智能驾驶板块关注比较少，表现不是太好，主要是车的大Beta没有起来，偏负向。

6月、7月之后，车的销售数据在改善，智能驾驶成了板块里表现最亮眼的细分方向。

往后看，随着车的大Beta企稳，智能驾驶板块技术出现突破，将带来更强的渗透率变化。

问：你管理的TMT主题基金表现这么好，跟你自己在技术方面长期的跟踪研究是不是有很密切的关系？

冯骋：研究TMT是比较辛苦的，科技的变化非常快，新技术出现、产业链的变化也非常快。

我和我们TMT研究组的组员，紧密跟踪产业链上的变化，对公司的基本面情况进行跟踪，不断验证，提出一些假设和想法，或者得出一些观点。再观察它是否能得到市场进一步的支持或者验证，这对我们提出了很高的要求。

同时，我们也在不断思考，从偏中观的角度，每一个技术的发展都有风险，不一定每个技术都能真正进入产业趋势1-10的阶段。有可能它在出现之后就消亡了，没有落地。

这也需要我们学习很多技术发展的历史，总结规律，判断哪些技术可以实实在在地落地，哪些技术还有很长的成长周期。

这涉及到对中观产业趋势的判断，对我们提出了比较高的要求。