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【特約大V】龔成:人工智能投資機遇

金吾財訊 | 人工智能AI,正影響每一個人架生活同工作模式,相信近年大家最感受到的人工智能發展,由最初大家只會覺得問下AI問題,到現時應用已影響各行各業。根據市場研究公司數據,全球AI市場規模預計去到2033年,會達到3.6萬億美元,複合年增長率超過37%,各類型唔同架AI技術,預期都會是10年內,出現倍數級架成長。對於投資者黎講,AI是一個投資機遇,不過,成個AI生態結構十分複雜,我只能在這文章,簡單講一些重點。--AI行業,主要爲兩個領域--第一,硬件設備。即是背後默默支持住AI模型運作個部份,而AI晶片是重中之中。第二,應用部份,例如大家最常接觸到架大型語言模型,好似ChatGPT、Deepseek之類,主要是存在於網絡世界。其次,仲有一D實體世界架延伸應用,好似智能機器人就是其中一種。--硬件設備--首先講硬件設備。位處於成個晶片生態最上游架晶片設計行業,可以話是人工智能行業架重要基石,決定左AI運算架性能,同埋效率。股票包括:英偉達、AMD、博通,就是屬於而一類。其次有三星、Intel都屬於這範疇,論整體優勢,英偉達、AMD、博通會較優質。英偉達同AMD,主要做GPU,而博通就是做一些客製化晶片。GPU是一種通用性高架晶片,原本用於處理電腦遊戲圖像,但因爲同時有好強大架運算能力,所以而家廣泛應用是AI訓練、數據分析方面,特點是佢靈活性高,可以同時處理多個任務。客製化晶片,爲特定任務去度身訂做嘅晶片,勝在高效能、低功耗,在指定應用場景表現,性價比會比GPU優性。兩邊都是投資者可留意的類別,而近年,客製化晶片比例正在增加,當然,由於市場整體個餅不斷增大,所以GPU的前景仍在。--晶片代工行業--晶片代工,在整個人工智能生態鏈,處於中間架位置。剛剛提及的英偉達、AMD、博通,都是負責晶片設計部份,但這些企業並無自己生產工廠,所以要依賴代工企業,去將佢地架設計,由概念轉變成實體產品。較知名架代工企業,包括臺積電、三星、Intel、中芯等等,要幫這些企業分高低,關鍵是“製程技術”,即是大家經常聽到幾多納米的晶片。現時可以做到最細納米制程架企業,就是臺積電,反映技術最強。很多AI、自動駕駛、甚至軍用架高階晶片,都是要用臺積電的技術,先可以生產到,至於對手如三星,最多隻做到接近水平,品質更加不及臺積電。臺積電在代工範疇,現時處一支獨秀,有投資價值,未來時間,相信會承住5G、AI、自動駕駛等架需求,令生意保持增長。--光刻機--在整個人工智能發展的過程,光刻機也是關鍵技術,行內最高技術企業,就是ASML。光刻機是晶片製造架核心設備,可以在晶圓上面刻畫極細微架電路圖案,特別是EUV光刻機,在先進製程裏面不可缺少。相關技術在AI晶片、5G設備、電動車晶片的基礎。臺積電、三星等代工公司要生產高階晶片,就必需用到ASML架光刻機設備。ASML是晶片生態的命脈,直接影響整個半導體行業的發展速度,無左ASML光刻機,先進晶片就無可能實現,AI同其他新興科技架發展亦都會受阻。除了上述提及的領域,其實人工智能應用,也有不少企業受惠:蘋果、FACEBOOK、GOOGLE、微軟、騰訊、阿里、小米等。--風險因素--上述提及的企業,不少都是人工智能發展中,處關鍵位置的企業,當人工智能長遠發展正面,部分企業都會受惠。但要留意,部分企業的業務較波動,要明白風險,要考慮是否適合自己,以及入貨比例。另外,要考慮平貴度,因爲部分股票估值不便宜,如果你不懂估值,最好先用分注或者月供的模式入市,去拉平均個買入成本價,會比較安全。同時要小心控制好總投入資金。(本人爲證券業持牌人士,上述股票持有英偉達(NVDA)、蘋果(AAPL)。上述文章只是企業分析,只供學術性質,並不構成任何投資建議或邀約,投資者在投資前,請自行花時間研究企業,才決定是否適合自己。)【作者簡介】龔成·暢銷書《股票勝經》、《選股勝經》、《年報勝經》、《38全球倍升股》、《50優質潛力股》、《50穩健收息股》、《50值博倍升股》、《大富翁致富藍圖》、《80後百萬富翁》、《80後2百萬富翁》、《80後3百萬富翁》、《80後千萬富翁》、《千萬富翁致富學問》、《5年買樓4部曲》、《財務自由行》、《圖解股票小百科》作者·《經濟一週》理財真人Show節目擔任致富教練·曾接受多個傳媒訪問·過往於銀行從事投資相關工作多年·曾在萬多元月薪狀態下,憑股票累積數百萬財富·於網上分享投資心得,瀏覽量過百萬,爲人氣博客,解答網友理財問題逾20,000條·證券業持牌人士·股票課程導師,學生人數逾5,000人Facebook專頁「龔成」粉絲人數超過200,000人
金吾財訊
37 分鐘前

芯片股午後反彈 天數智芯(09903)漲3.68% 英特爾料CPU景氣週期將延續至2028年

金吾財訊 | 芯片股午後反彈,瀾起科技(06809)漲7.38%,天數智芯(09903)漲3.68%,晶門半導體(02878)漲3.57%,中芯國際(00981)漲2.47%,兆易創新(03986)漲2.14%,華虹宏力(01347)漲2.01%,宏光半導體(06908)漲1.37%,豪威集團(00501)漲1.26%。消息面上,英特爾(INTC)公佈第二季度財報。Q2實現營收161.28億美元,同比增長加快至25%,爲近十五年來季營收最強勁增速。其中,數據中心相關業務的收入同比增長將近60%,爲總營收增速的兩倍多。客戶計算業務部門(CCG)二季度營收同比增長13%至89億美元,代工服務Intel Foundry二季度營收同比增長31%至58億美元。當地時間7月23日,英特爾發佈2026財年二季度財報並召開分析師電話會,AI算力需求爆發帶動公司交出十五年最強營收增速。英特爾預計,未來服務器CPU行業出貨量在2026、2027年將維持高雙位數增長,景氣週期延續至2028年。公司CEO陳立武直白強調:“當下市場對我們所有產品的強勁需求,持續跑贏我們不斷擴張的產能供給。”全球算力基礎設施的大規模建設浪潮,爲我們產品業務與晶圓代工業務創造巨大機遇。當前整個行業正面臨史上最嚴峻的供應鏈瓶頸,先進製程邏輯芯片、硅片、內存、基板全面短缺,且這類供需緊張局面短期內難以緩解。
金吾財訊
50 分鐘前

【首席視野】劉曉曙:何以K型

劉曉曙系青島銀行首席經濟學家 、中國首席經濟學家論壇理事當前,全球經濟的“K型”分化特徵正日益凸顯:AI浪潮催生科技繁榮的同時,傳統行業與普通勞動者卻承受着增長落差的擠壓。這一鮮明對比使得“K型經濟”的討論迅速升溫。K型分化的經濟格局,並非短期市場波動導致,其深層根源在於康德拉季耶夫長波週期下的新舊技術範式迭代;但又不僅僅源於此,還源於數字經濟時代的來臨,數字技術的非普惠性。一、經濟K型分化溯源——康波週期中的技術範式更迭1925年,康德拉季耶夫首次提出經濟長波週期理論,其核心驅動力爲顛覆性技術革命。每一輪康波上行週期都對應着一次關鍵性的技術—經濟範式變革:適配新技術範式、擁抱技術變革的新興經濟部門,依託技術紅利持續提升生產效率,長期投資回報率穩步上行,資本蜂擁而入,迎來爆發式增長;而固守傳統技術與生產模式、無法完成轉型升級的傳統產業部門,受效率滯後、產能過剩、需求迭代等因素制約,投資回報率持續下行,增長空間不斷被擠壓。換言之,康波週期本質上是經濟體系新陳代謝、結構變遷的過程,舊的經濟結構被淘汰、破壞,逐漸從中心走向邊緣,新的結構被創造、形成。換句話也可以說它是一個創造性毀滅的過程,新舊動能的切換天然孕育着分化的種子。作者曾選擇長期投資回報率作爲斷代指標,通過對歷史數據的深入分析,繪製出了基於長期投資回報率的康波週期圖譜,判定當前全球正處於第六輪康波上行階段(詳見《康波週期斷代:從康德拉季耶夫到劉十三》):以人工智能爲核心的數字技術革命正加速推動經濟結構的新舊更迭,這也是現階段經濟K型分化的核心底層邏輯。二、數字經濟的特徵——K型分化難以彌合(一)數字經濟:連接“現實世界”與“數字世界”康波週期的本質是技術範式迭代驅動的經濟新陳代謝,是“舊經濟世界”走向“新經濟世界”的轉型過程。當前,一系列顛覆性數字技術正推動經濟形態向數字經濟躍遷,人類面臨的是一場數字革命。數字經濟作爲一種新的經濟形態,其有別於工業經濟的核心特徵是:數字化的知識和信息(簡稱爲數據)成爲新型生產要素。憑藉數據的非競爭性與零邊際成本特性,徹底重塑了人類的生產函數,釋放出遠超傳統要素的增長潛力。在這一進程中,人類社會呈現出“現實世界”與“數字世界”共生的多維結構。連接這兩個世界的紐帶主要由三種方式構成:數字化將人類活動與知識轉化爲數字信息,完成從物理向虛擬(Cyber)的映射,早期表現爲數據庫與信息化,慢慢發展爲大數據等;網絡化通過海量“新連接”打破地理界限,使人、物、信息在數字空間中高度聚集,早期通過互聯網特別是移動互聯網將人與人連接,人們除在城市與鄉村聚集外,也在數字空間(也叫線上空間)中聚集,人類社會的聚集規模達到新的高度,伴隨技術進步,通過互聯網、物聯網等“連接”工具,使得人與人、人與物、物與物之間可以輕易獲得聯繫,海量互聯互通的“連接”建立起來,衍生出了新的巨大需求,也加速推動人類進入一個新型的面向數字空間+物理空間多維結構的新經濟形態;智能化則以人工智能爲核心,賦予物理世界感知與決策能力,實現數字空間對現實世界的精準反哺與賦能。人工智能AI的爆發是“連接”演化的結果。衆所周知,大模型的核心特徵在於其龐大的參數規模。從技術本質看,大模型的“參數規模”可以類比爲人類大腦皮層的神經元連接數。這種海量的“連接”不僅是信息的存儲載體,更是邏輯湧現的基礎。當連接數突破千億級閾值時,AI便展現出從量變到質變的推理能力,這種“湧現”現象正是連接演化的必然結果。Anthropic聯合創始人Jack Clark日前證實,Claude已經在寫自己的代碼了。這雖不是奇點本身,但是‌通往奇點的關鍵階梯,奇點或已臨近。總之,“三化”融合不僅提升了全要素生產率,更引發了新舊動能並存的二元經濟結構重塑。(二)數字經濟的非普惠性:“替代型”數字技術在此前的康波週期中,技術範式迭代呈現出鮮明的普惠特徵。過往的技術範式迭代,除了第一次工業革命早期,本質上都是“效率改進型”技術進步,其核心是替代體力、延伸人力,而非徹底取代人力。每一次技術躍遷固然伴隨着陣痛,但新技術在消滅舊崗位的同時,總能創造出數量更多、質量更高的新崗位。技術紅利通過產業升級廣泛擴散,雖然淘汰了部分手工業、讓農業萎縮,卻創造了龐大的製造業就業體系,催生了工人、工程師等大量新崗位,促進工人工資提升、中產階級壯大,形成了普惠增長的格局。需要注意的是,工業革命的普惠效應並非自動發生,而是在技術擴散、產業擴張和制度調整共同作用下逐步實現。然而,本輪技術-經濟範式是由“替代型”數字技術驅動的,具有典型的“非普惠”屬性,與第一次工業革命早期很相似。這一點也不令人驚訝。從工業經濟進入到數字經濟所發生的數字革命,恰如當年從農業經濟進入到工業經濟所發生的工業革命,同樣出現了替代性技術。客觀而言,數字技術也創造了新的就業渠道與發展機會:數字電商、直播業態、AI內容運營、數字化運維、鄉村數字服務等新興崗位持續擴容;各類開源大模型、免費AI工具降低創作、設計、編程的入行門檻,不少個體從業者、小微企業依靠數字化工具降低經營成本、拓寬客源;數字政務、線上普惠服務也降低了大衆獲取公共服務的門檻。但數字技術革命之所以難以實現普惠,在於數字技術自身獨特的價值分配邏輯。一是數字技術範式的顛覆性。與前幾次康波週期不同,本輪技術革命從“替代體力、延伸人力”躍遷爲“替代人力”,特別是它可承接大量標準化腦力任務,對多類型崗位勞動者形成直接替代壓力。因此,它和第一次工業革命早期出現大規模手工勞動者替代一樣,出現了大規模腦力勞動者替代。它無法像過往的其它幾次工業革命,通過依靠產業擴張、吸納就業來釋放普惠效應。即便誕生少量數字新業態,生產力提升也難以形成大規模、全覆蓋的就業擴容。具體來看,程序員面臨AI代碼生成的衝擊,無人駕駛顛覆司機羣體,AI客服取代人工坐席,甚至律師、會計等知識型崗位也面臨替代風險。就業市場已然印證了這一趨勢,雲計算巨頭甲骨文在2026財年10-K年報透露:全年裁員約2.1萬人,員工總數從16.2萬降至14.1萬,降幅達13%。公司在年報中明確承認:“AI技術部署已經並可能繼續導致員工減少”。二是數字技術的壟斷易發性。數字技術極易形成技術、數據、創新的壟斷,導致價值高度集中於少數頭部企業,無法通過市場競爭自然擴散。以美國爲例,美國標普500指數總回報的絕大部分由“七巨頭”貢獻,其他493家公司的增長相對緩慢。此外,在數字經濟中,極易出現超級資本家。在過去的經濟形態中,無論農業經濟還是工業經濟,每類生產要素都有清晰的所有者及相應的所有者權益,比如土地所有者獲得地租,資本與技術所有者獲得資本回報,但是在數字經濟中,關鍵的生產要素—數字化的知識和信息,也即數據歸誰所有?它產生的收益又歸誰所有?一個人在某app上的點贊記錄、逗留頁面、搜索關鍵詞、購物偏好、點擊跳轉、交易等這些數據歸誰?如何確權?他如何參與收益分配?科技巨頭比如Meta等就曾長期無償佔用用戶數據產生收益,成爲了超級資本家,它們不僅獲得了資本與技術的回報,還佔有了不屬於它們的數據這項生產要素的資產收益。(注: Meta總營收主要來自廣告,廣告溢價完全依靠海量精細用戶數據支撐,這些數據包括用戶每一次點贊、發帖、瀏覽、停留、定位、好友關係、點擊習慣等;沒有用戶數據,精準投放不存在,廣告單價會暴跌。)(三)數字革命下的K型分化:一個社會,兩個世界與前幾輪技術革命不同,本輪數字技術因其非普惠屬性,並未帶來全面繁榮,而是以結構性重塑爲核心特徵。數字經濟並非簡單替代傳統經濟,而是與之並存,形成了“一個社會,兩個世界”的經濟結構分化格局:•舊經濟世界:傳統產業、舊技術範式面臨產能過剩、效率低下、投資回報率持續走低的挑戰。傳統產業未來競爭力取決於能否完成數字化改造•新經濟世界:數字經濟、AI、高端製造等領域,憑藉數據要素和技術創新,實現了高效率、高回報的增長。從產業層面來看,當前數字技術紅利高度集中AI、半導體、高端製造等少數新興領域,而傳統制造業、房地產鏈條以及居民消費等衆多傳統行業仍在持續承壓。資本市場的表現同樣印證了這種分化,A股上市公司中,“新經濟世界”相關產業(以集成電路與新一代信息技術爲代表)呈現指數級快速擴張,而傳統“舊世界”相關產業(房地產、消費)則長期低迷。數字經濟的紅利並未涓滴到傳統領域,反而在持續的資源虹吸與資本極化中加速拉大兩者之間的鴻溝。此外,數字技術對傳統產業賦能的侷限,疊加資本向高回報賽道的持續集中,共同構成了K型格局自我強化的閉環。以人工智能爲代表的數字技術對傳統制造業、建築業等體量龐大的傳統產業生產效率改善幅度有限,其全要素生產率提升速度遠不及AI、半導體等新興賽道,新舊產業間生產效率與盈利水平的差距持續拉大,K型分化格局不斷強化。與此同時,數字賽道憑藉更高的資本回報率,將持續吸納信貸、股權、產業政策等各類資源,不斷加碼算力建設與技術研發,鞏固自身發展優勢;而傳統產業投資回報長期偏弱,資本持續向外流出,景氣度持續低迷。兩者形成正反饋循環——上升一側自我強化,下行一側加速出清,最終走向K型格局。從民生就業層面,紅利高度集中於掌握核心算法、資本與算力的少數精英羣體——科技企業創始人、核心研發人才、風險投資者等,而絕大多數勞動者仍處於傳統行業,能夠從中分享的收益極爲有限。以美國股市爲例,“七巨頭”市值佔全市場總市值超過35%,但其吸納的就業人數僅佔全美上市公司就業總量的約4%,說明能夠分享科技紅利的羣體仍較爲有限。更爲嚴峻的是,數字技術在持續替代人工的同時,尚未創造出足夠的新崗位來吸納被擠出的人羣,傳統崗位流失、薪酬增長停滯已成爲普遍現象。數字賽道高收入羣體可持續投入資金提升數字技能、配置科技股權資產,持續放大財富收益;普通勞動者收入增長停滯,無力承擔數字化培訓成本,難以跨越技能門檻進入高增長賽道,羣體間收入、財富差距持續加大。以美國爲例,其前10%高收入家庭的淨資產佔比自2023年以來持續走高,表明財富正向頂層加速聚集。綜上所述,非普惠屬性下,經濟的K型分化或將長期化。在既往的康波週期中,技術革新產生的紅利具有普惠屬性,新舊經濟交替階段雖會短暫出現發展落差,但該差異會伴隨技術外溢與普及逐步消解,絕大多數行業、人羣最終可以享受技術變革帶來的技術紅利。但本輪以數字技術革命爲核心驅動力的數字經濟,表現爲非普惠的“結構性分化”,將長期出現“兩個世界並存”的K型分化格局。在數字經濟時代,普通人如果不能掌握AI工具、數據資源和數字技能,就會像工業時代的農民一樣,在新的生產體系中處於弱勢位置。數字技術或可通過開源、雲服務和應用生態等擴散,但這種擴散速度和收益分配方式,將決定未來分化是否收斂。三、爲什麼是現在?K型分化將走向何處?次貸危機以來,雲計算起步、大數據積累、AI算法迭代,數字技術開始從實驗室走向產業……然而,經濟層面的K型分化,直到近幾年才真正顯現併成爲公共議題。理解這一分化何以在此刻集中爆發,對於研判其未來演進方向至關重要。在2010—2019年期間,數字革命處於“量變積累、溫和滲透”階段,這一時期的數字技術,以效率提升、流程優化爲主,而非“徹底替代”:電商是線下零售的補充,線上教育是線下課堂的延伸;在此階段數字經濟與傳統經濟“協同增長”,金融、地產、製造業仍是主力,科技板塊體量有限,影響力尚不足以撕裂增長結構。“新舊世界”的對立尚未成形,K型分化並不顯著,大衆仍沉浸在“技術普惠”的幻象之中。2020年新冠疫情,它沒有創造數字技術,卻以極端方式壓縮了數字化進程,強行打破傳統經濟慣性,讓數字技術從“可選”變爲“必需”、從“邊緣”走向“中心”,數字技術應用場景爆發、資本集中加劇,K型分化開始加速、顯性化。特別是近年來‌以ChatGPT爲代表的大模型全面落地、算力競賽白熱化,AI從“輔助工具”升級爲“生產力主體”,“一個社會,兩個世界”的格局也開始顯現。馬斯克曾說過:“如果我們說的這些(AI、機器人、能源革命)成真,退休儲蓄將變得無關緊要。你想要什麼就能有什麼。”在理想的世界裏,人工智能、機器人和能源技術的飛速進步將創造出一個物質“極大豐富”的世界,物質稀缺性將被消除,人類將進入“按需分配”的富足時代。但現實是,技術進步帶來的生產力躍遷,特別是數字技術革命帶來的增長紅利,並不會自動地轉化爲全民福利——數字領域雖催生部分新興崗位,但生產力提升不再和大規模普惠式就業增長深度綁定,財富的創造不再自動惠及勞動者,兩個世界的分化仍在持續並加劇。總之,本輪K型分化並非短期波動,而是數字技術康波週期深層力量的外顯。未來隨着數字技術持續發展,新舊世界的K型分化仍將持續,社會結構、財富分配與政策選擇都將面臨前所未有的重構。未來,分化能否收斂,取決於技術紅利能否被制度性地引導至更廣泛的羣體——而這,已遠非市場自身所能回答。
金吾財訊
1 小時前
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