“科学技术是第一生产力。”人类发展的背后离不开科技创新的跃升，所带来的全球生产力大爆发。科技创新带来的潜在商业价值令人热血澎湃，但与此同时，创新意味着失败的不确定性增加，又给投资带来相对应的风险。如何判断当前全球科技创新所处的阶段？如何有效抓住科技创新带来的机遇？如何平衡科技产业投资中的机会与风险？

全球正加速步入“TECH BIG BANG”科技大爆炸时代

在二十一世纪短短的20多年时间里，互联网开始大规模走进千家万户，得益于光纤网络的低成本普及、计算机芯片技术的进步、电脑软件操作系统的优化等，诞生了很多科技巨头。移动互联网、智能手机的出现将每个人的工作、生活迅速数据化、信息化，并创造出巨大的社会价值，造就了众多新的科技巨头。

当前，人工智能浪潮汹涌。这不仅局限于大语言模型，还有更多的技术创新正扑面而来，无论是上游的芯片硬件、算法模型，还是下游的垂直应用，以及尚处早期的前沿技术（如量子计算、脑机接口等），都与人工智能有着密切的关系，全球正加速步入“TECH BIG BANG”科技大爆炸时代。

首先，在芯片硬件方面，晶圆代工巨头正带领数字芯片制程工艺不断超越“摩尔定律”，根据前瞻技术路线图，预计到2030年，将通过采用CFET工艺（互补场效应晶体管）实现0.7nm节点的半导体制程，比当前最先进的3nm节点进步4个世代；荷兰光刻机巨头于2023年12月正式发售最新一代high-NA EUV极紫外光刻机，满足2nm之后的芯片制造需求；GPU算力芯片巨头在2024年6月的Computex大会上发布未来3年GPU迭代路线图，将支持百万卡算力集群、高速通信互联。

其次，在算法模型方面，大模型技术逐渐分化成两条路正齐头并进。一条是以OpenAI、Anthropic、X.AI等硅谷创业公司为代表，不断追逐更大参数、更高智能的超大模型，符合scaling law尺度规则进行技术迭代； 另外一条是以北美云计算CSP大厂为代表，面向低成本应用推理的高性价比模型，参数不大，重点探索如何将AI大模型在应用端高效落地。

最后，在垂直应用方面，自动驾驶技术已经研发多年，但一直未能有效突破L4以上级别，领先公司正利用LLM大模型、端到端方式、大规模算力来解决自动驾驶技术最后一块拼图；具身智能方面，如何训练一个具备泛化控制能力的AI，是通用人形机器人落地的难题，在2023年AI技术突破之后，相关的专利论文、产品创新如雨后春笋般涌现；2023年6月发布的第一代Apple Vision Pro（混合现实）产品似乎并不成功，2024年开始越来越多的科技公司，正基于全新的AI技术进行新一代虚拟\增强\混合现实的产品研发。

基于中长期视野，布局“科技创新”和“自主可控”两大投资主线

第一，布局中国科技产业的两大投资主线之“科技创新”。中国的科技公司有着很大的投资机会。无论是底层的芯片、装备、基础软件等环节，还是下游的自动驾驶、具身智能、混合现实等应用，亦或是配套全球科技龙头的上游供应链环节，都可以发现并抓住很多有效投资机会。

中国拥有世界规模最大、门类最全、配套最完备的产业链体系。改革开放四十多年来，中国的科技产业经历了翻天覆地的变化，近年，中国科技企业已在全球占据重要角色。中国的科技公司逐渐参与到全球科技供应链中，中国企业在全球科技产业地位快速上升，特别是在智能手机产业中，既有全球知名的智能手机品牌，又有大量上游零部件的明星企业，参与到全球一流科技公司的供应链中，并承担重要角色。

中国目前拥有让全世界羡慕的工程师红利和消费者市场。中国每年大学毕业生中理工科专业占了很大一部分，大量优秀的工程师是科技创新发展的底气所在，从上海张江、到北京中关村、再到深圳南山区，科技类公司已经成为优秀年轻人的聚集地。庞大的内需市场，是中国发展科技创新的强大先发优势，中国是目前全球最大的智能手机、笔记本电脑、乘用汽车、基础通信网络等销售市场，庞大的科技消费用户群体给科创创新提供了孕育的土壤。

第二，布局中国科技产业的两大投资主线之“自主可控”。如今，中国的科技公司在高端制造、底层核心技术等方面不断取得进步。但客观地看，在一些关键领域与海外一流水平尚存在差距。全球科技产业发展多年已经形成了高度全球化的生态体系，但是复杂的产业链条、前景莫测的国际政治形势，使得核心技术自主可控对于国民经济安全尤为重要，从投资角度看，技术突破有望带来商业价值的跃升，将带来有效的投资机会。

立足扎实的产业研究，把握好创新大周期的节奏，寻找真成长的好公司，仔细评估估值和风险补偿

科技投资存在较大的不确定性，投资风险高于传统行业。由于创新不稳定、技术路线多变、竞争格局不清晰，科技创新存在较大的不确定性，因此，科技投资一直有着高风险、高回报的特点。

那该如何平衡科技投资中的机遇与风险，我们认为有四点至关重要：

第一，立足扎实的产业研究，做行业内最硬的脑袋。科技投资的本质是判断产业创新的成功与否，只有深入了解产业的实际进展、创新的突破点、潜在的风险点，才能通过逻辑推理来推导创新的规律，从而提高投资的正确率，这需要大量的产业链调研、交叉验证予以佐证，非行业专家不可为。

第二，把握好创新大周期的节奏。科技创新的发展过程很少会一帆风顺，对大周期的节奏判断很关键，过早参与会经历大幅回撤，过晚则会错过高回报阶段。参考Gartner公司总结的创新周期理论，技术创新可以分为五个阶段：技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫谷底期、爬升光明期、生产稳定期。对于科技投资而言，把握好期望膨胀期和爬升光明期是最好的投资策略，前者是追求PE估值的抬升，后者是追求EPS业绩和PE估值的戴维斯双击。

第三，寻找真成长的好公司。科技投资中最容易犯的错误，是把“伪成长”当作了“真成长”，把“阶段性周期成长”当作了“永续成长”，要做到去伪存真，更多需要自下而上对公司做深入的基本面研究，对其公司质地、管理团队执行力、护城河和竞争优劣势等进行详细的分析。

第四，仔细评估估值的合理性和长期风险补偿。针对科技投资较大的不确定性，估值的合理性至关重要，需要较高的长期风险补偿来降低创新失败的风险，风险补偿主要来自行业的长期空间、竞争格局的清晰度、公司的远期市值空间、盈利的弹性和确定性等。

面向人工智能的机遇，我们认为应该基于中长期视野，布局“科技创新”和“自主可控”两大投资主线，平衡科技产业投资中的机会与风险，把握科技创新时代机遇，做产业研究最硬脑袋。（王欣然）

风险提示：基金有风险，投资需谨慎。文章涉及的观点和判断仅代表作者对当前时点的看法，基于市场环境的不确定性和多变性，所涉观点和判断后续可能发生调整或变化。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件，本文仅用于沟通交流之目的，不构成任何投资建议。