世界热点！策论AI系列(三)：人工智能主题分化存真下的投资线索

(资料图)

海外股指主要涨幅由核心标的贡献，国内AIGC 概念标的同样演绎“分化存真”。年初至今SPX 上涨超过12.5%，其中市值占比最高的七家企业（苹果、微软、谷歌、亚马逊、特斯拉、Meta）年初至今综合涨幅超过50%，这七家企业市值占SPX 的不足25%，但贡献了超过95%的涨幅，AIGC 产业持续演化过程中，SPX 分化尤为明显。A 股方面，指数和个股层面上的分化实际发生在4月之后，人工智能行情主要经历三个阶段：1）2 月-3 月末的普涨段；2）3月末至5 月初，分化度较高但赚钱效应中枢下移；3）优质个股赚钱效应、赛道分化度小幅下降。

海外AIGC 相关概念标的“分化存真”逻辑演绎的更早，产业链各层次内部同样出现分化。从产业链分层看，海外人工智能产业链可分为基础层、技术层、应用终端层三个层次，整体表现上基础层优于技术层，技术层优于应用层。基础层内部，英伟达年初至今表现更好；技术层内部，技术进度更领先的Meta 年初至今表现优于其他企业；应用层整体波动较大，更受短期看点驱动，BIGBEAR、BuzzFeed 有过大幅上涨但持续性差。

企业视角：基于英伟达、特斯拉过去十年，看优质企业如何穿越周期。不论是英伟达还是特斯拉，在创造α的过程中，始终具备较强的产品力。英伟达不断完成GPU 架构迭代，抢占市场份额，特斯拉前期完善S3XY 产品矩阵，率先占领用户心智。从业绩视角看，英伟达在股价表现相对强势的区间里，“数据中心+游戏”两大主要板块综合增速持续上行或增速高于50%；而特斯拉在“盈利改善+现金流改善”的区间里，表现相对更好。国内AI 企业在分化存真的过程中，业绩和产品力仍是值得关注的核心变量。

产业视角：“SCIR”框架下的AI 赛道投资机会。从供给端和应用端出发，可以将AI 产业链上的企业分成SCIR 四类，其中“S”即Supplier，包括算法、算力+平台，“C”即Combiner，指的是AI 作为介入方，对原有模型部分逻辑功能进行提升的企业，包括ERP 等；“I”即Invoker，指的是主营产品/服务可以直接调用大模型的企业；“R”是Refiner，指的是直接应用大模型对业务本身提升有限，需要通过企业数据+大模型的梯度微调，实现垂域小模型演化的企业，通常分布在游戏、数据处理、自动驾驶、网络安全、金融科技等领域内。

核心结论：供给端全阶段受益，应用端存在较为分明的先后次序。基础层和技术层作为人工智能的技术底座，在需求提升的过程中长期受益；Invoker类企业在前期应用端爆发时，直接嫁接大模型接口提前受益；Combiner 类企业需要寻找大模型输出与产品某部分功能的契合度，受益时间晚于Invoker；Refiner 类企业需要借助自身数据训练大模型，打造自身的垂域小模型， 前期准备时间更长， 成本也更高。从分化程度看，Refiner>Combiner>Invoker>Supplier。自下而上筛选企业方面，供给端关注增量需求空间带来的收入爆发力，需求端关注大模型是否帮助企业完成降本增效，进而提升企业经营绩效。

风险提示：本文列举的公司和个股仅作为历史复盘，不作为推荐依据，也不构成投资意见。

关键词：