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据前辈口口相传,在那遥远的地方,有一群苦逼的策略分析师,日出而作,月落不息,苦练 《葵花宝典》和《屠龙刀法》,希望有朝一日能够在‘新财富’杯华山论剑中一举发威、技惊四座。能入行的,没有笨人。能入门的,没有懒人。想拿奖?唯有能拼命的猛人。
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【广发策略】DeepSeek的A股叙事——春节全球大事记

晨明的策略深度思考  · 公众号  · 股市  · 2025-02-04 15:43

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(二) DeepSeek对科技和TMT产业的短期和中期影响

春节前后,围绕科技产业主要有两个市场热议话题: 第一,节前披露的基金24年四季报显示,电子再度成为公募基金单季增持第一的行业,配置比例刷新历史新高;第二,国内大模型Deepseek火爆出圈,其在能力、成本、开放性等方面备受瞩目,也为后续AI产业的发展前景提供了无限可能。

后续对于科技风格和TMT板块的判断,我们认为可以分为短期和中期两个维度来看待。

1. 短期而言, 节后的科技板块表现,可能会出现科技股或TMT内部的高低切换

一方面,DeepSeek的科技成果给AI垂直向下的端侧和应用带来更大想象力,参考13-15年智能手机到移动互联网的产业路径,从硬件→基础设施→终端→应用,国内在通用技术赋能的应用创新领域有着丰富的发展经验(互联网+),这将给整个科技及TMT产业链带来深远影响(AI+),其中偏上游的硬件算力短期逻辑或受到挑战,而端侧和应用的创新将迎来广谱空间。

另一方面,基金四季报显示出TMT内部持仓分化,其中硬件相关的AI芯片/SOC等配置比例迭创新高,机器人/光模块/消费电子也处于较高水平,下表2显示,22年以来公募单季增持第一的行业,在下个季度的市场表现排名往往处于中下游;而软件及应用领域的计算机/传媒等配置处于历史极低位置,如果低持仓板块遇到产业催化剂,带来的股价弹性往往更大。

综合DeepSeek引发的产业思考,以及基金季报的筹码结构,我们认为TMT板块将出现内部“高低切”——之前跌幅较大、端侧及应用相关、机构持仓轻的行业更受益,如计算机/传媒;而之前涨幅高、机构持仓拥挤、短期逻辑受影响的算力及硬件环节或出现股价波动,不过,考虑到这种筹码扰动多集中在一个季度,也可以利用波动布局其中真正能出订单、有业绩支撑的公司。

2. 中期而言,要关注科技成长风格从主题驱动转为基本面驱动、进入趋势性占优的可能性。 在过去两年中,作为哑铃策略的重要一端,成长板块在大部分时候并不是持续性行情,背后的原因在于缺乏基本面持续的爆发,因此情绪拥挤度就构成了行情择时的有效指标。
如果观察TMT的超额收益可以看到,在19-20年全球半导体周期向上、无线蓝牙耳机销售放量的支持下,在基本面的改善下,TMT超额收益是震荡上行的;相比之下,23年至今,尽管AI、机器人、低空经济等多个方向尽管反复涌现机会,但更多是偏主题性质,除了光模块有较强的业绩支撑以外,大部分方向都没有业绩的兑现,这也导致行情“过山车”(下图黄线超额收益),作为衡量情绪演绎程度的拥挤度指标(下图蓝色线)效果大幅提升。
而在过去2年中国AI产业发展中,A股能够“出业绩”的公司数量占比,与13-15年的移动互联网产业,19-21年的新能源产业相比,仍然大幅不足。
如果用业绩增速大于30%或者大于50%来作为高增长个股标准,15年传媒高增长占比个股达到40%-50%,21年的新能源也在35%-45%。相比之下,过去两年成长方向的TMT,高增长个股占比普遍不高,尤其是24年,远远低于13-15年的TMT和19-21年的新能源。
参考过去基本面驱动的新兴产业发展阶段,如果有业绩的公司大量爆发,那么市场对于短期情绪关注度下降,更聚焦于基本面的变化。比如20-21年的新能源车,伴随着基本面的爆发,成交占比的上限也被进一步打开,中枢从3%-6%上移到4%-9%,原有的指引效果也有所弱化。
展望中期维度,业绩增速差是决定风格相对趋势的核心因素,DeepSeek横空出世会给后续的AI产业带来较强的支撑,有望再度带动科技成长风格业绩增速差走阔。

如果用创业板指近似代替成长风格,沪深300近似代表,可以看到在13-15年和19-21年成长风格持续占优的背后,都有成长方向相对于价值方向业绩增速差走阔、业绩相对优势扩大。而这种业绩相对优势扩大的背后,都有产业周期的重大变化,比如13年4G牌照下发、从3G时代向4G时代切换,比如19年5G牌照下发、从4G时代向5G时代切换、全球半导体周期回升、国产替代加速,比如19年年底国产Model 3开始交付、20年“双碳目标”提出。
DeepSeek的示范效应主要预示着①开源,②低成本。这预示着,硬件端的低成本和高效率有望加速终端渗透,大模型应用落地也在提速。 未来产业链上越来越多的公司将从主题炒作、逐步进入真正“出业绩”的阶段。 中期来看,科技成长风格有望重新迎来业绩的趋势性占优。
24年12月,DeepSeek-V3模型发布,以显著更低的训练成本实现了与世界先进闭源模型不分伯仲的综合能力。DeepSeek-V3模型的训练成本约558万美元。对比来看,GPT-4o的训练成本大约1亿美元,V3实现了显著的成本降低。而能力测评来看,在英文、代码、数学、中文等各维度,DeepSeek-V3在开源模型中位列榜首,且与GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet等头部闭源模型不分伯仲。
随后,2025年1月20日,大规模使用强化学习技术的DeepSeek-R1发布,在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。
DeepSeek的低成本训练+强化学习模式对大规模投入进行预训练的海外AI发展模式产生冲击,从1月28日到1月31日,美股市场AI产业链公司的表现来看,硬件端公司的跌幅较大,但是应用端(包括大模型和云计算)多数表现较不错。
DeepSeek对算力需求的影响在短期存在争议。但确定性较高的是:DeepSeek推动的“开源”+“低价”+“蒸馏”的模式,将推动AI应用加速发展,并推动推理测需求提升。 第一,DeepSeek“开源”的模式天然有助于推动AI生态完善和AI应用落地。第二,通过低成本,DeepSeek实现了低定价。在性能不分伯仲的情况下,其API价格显著低于GPT-o1。第三,DeepSeek-R1允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型,有助于推动垂直化小模型发展,进而促进AI应用落地。






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