（一）美国AI产业“一枝独秀”，催生了美股“七姐妹”
在22年4月《与风共舞：从全球经典科技牛看AI浪潮》中，我们站在一轮大级别通用技术创新的角度，展望了ChatGPT即生成式AI（AIGC）对全球生产侧的深远影响。
通用技术创新具备通用“赋能”的特质，事实证明，可以带来【资本贡献度Capital input】和【全要素生产率TFP】的提升，从而对未来全球经济增长形成全新的引擎作用。
当然，通用技术对全要素生产率的影响、从而转化为经济增长的引擎，是一个慢变量。过去2年从美国的全要素生产率、到经济增长复合增长率的角度来看，并未有即时性的特别大的变化。
而据美国劳工部的数据，过去2年美国私营非农企业部门，资本要素的投入增速已有明显的提升。
也就是说，从过去2年全球AI产业的发展来看，目前集中在全球大厂军备竞赛、资本开支投入的转化阶段。
从24年全球投资者对美股“七姐妹”的财报关注点来看，市场在并不关心AI领军标杆企业是否赚钱、更关心怎么花钱，即投资和支出计划。这也是为何阿里巴巴在2月24日宣布未来三年将投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施之后，全球对于中国科技巨头的军备竞赛重拾信心的原因。
以上一轮通用技术创新、90年代的计算机革命为例，领军企业大幅进行资本开支投入，用于研发和基础设施投入，也是一轮科技产业处于生命周期早期的标志性信号，资本开支的转化效率，被最终证明为相关科网公司的高业绩弹性及高盈利能力。
在这样的背景下，过去两年人工智能领域给全球投资者的印象是，美国一直作为技术的领先主体并持续处于优势地位。
参考1996-2000年美国科网泡沫阶段
，
商业化落地、硬件×应用的螺旋式发展
，
是估值泡沫化最快的时期。美股的AI产业发展也和科网泡沫有诸多的相似性。
对此，海外股市对此的定价是非常积极的，过去2年资金涌入并推升美股“七姐妹”的市值急速增长。根据Bloomberg，截止25年1月31日，美股“七姐妹”市值占美股总市值的比例达到22%，占美国GDP比重接近60%，相较于22年底都出现了翻倍以上的扩张。
不过，这一轮七姐妹的市值扩张在商业化落地之前已有大幅扩张，且膨胀的斜率已经超过了上一轮科网巨头的可对标时期。
（二）中国叙事：过去2
年的“追赶者”
而在过去2年人工智能产业的发展过程中，中国并非全球技术和创新的主导者，而更多的是扮演了“追赶方”的角色。
2023年初，我国头部企业如百度（文心一言）、阿里巴巴（通义千问）、华为（盘古Agent）相继推出对标GPT-3.5的大模型，初期以缩小技术代差为目标，但在技术架构、数据量和算法创新上与全球先进水平存在差距。中国的科技公司在视觉、语言和生成模型方面有所进展，如百度推出的“文心一言”具备一定的多模态能力，但多模态技术仍显薄弱。
这就决定了，在这样一轮大级别的产业创新周期中，A股的科技产业（TMT板块）的行业暂时没有出现业绩的大面积爆发。
尽管AI、机器人、低空经济等多个方向尽管反复涌现投资机会，但更多是偏主题性质；仅有少数真正分得一杯羹的NV链（例如光模块），能够追踪到订单或业绩数据的确定性。
下图可见，22-23年有即期景气度（利润增速大于30%算作高增长）的科技公司占比几乎没有变化，也就是“景气稀缺性”的困局。
这也是过去2年成长股投资过程中，和13-15年移动互联网阶段、19-21年电子创新及新能源发展阶段，业绩支撑层面最大的不同。
在这样的基本面背景之下，过去2年A股科技股也没能形成“海外映射”，在全球AI相关领域的股票市值不断创新高的过程当中，A股的科技产业投资则需要时刻留意“成交拥挤度”等交易情绪方面的变化；部分时间，情绪指标的影响甚至盖过了产业层面的逻辑。
举例来说，过去2年TMT板块的成交拥挤度值得留意，只要接近40%的成交额占比、超额收益就会出现阶段性的回踩。TMT板块行情很难脱离“成交额占比40%”的缰绳。
从TMT市值权重来讲，也没有映射产业结构的变化。
过去2年，整个TMT在A股总市值的占比一直维持在20%的水平、并未有显著的扩张，这也和前文提到的A股当前缺乏真正出业绩的公司有关。整个板块占GDP的比重，也和美股有非常遥远的差距。
即使考虑了港股的“科技十雄”（21年Q1上市完毕），在港股的市值占比也仅有21%，且22-24年没有显著的增长。
