7月9日，广发证券策略首席分析师刘晨明在富国基金的一场活动上分享了对下半年A股市场展望。
整体来说，在各大类资产里进行选择，至少往下半年看，他倾向于聚焦在人工智能这个大的方向里。只是短期出现了比较快、幅度比较大的调整，大家会有一些担心。但产业层面仍然非常不错。从短期调整幅度看，20%左右的下跌，他认为幅度也差不多了。无非有一些方向可能还需要一定震荡和消化时间，但趋势上来讲，还远远没有走完。
如果不愿意参与这些波动大的资产，或者看不懂科技方向，在大类资产横向比较里，如果只追求绝对收益，红利相关在这个位置上的性价比要比现金、定存、理财更好。
金句：
1、 在今天市场反弹之前，（全A指数）又到了100日均线这条趋势线附近。如果没有特别重大的外部黑天鹅因素，这个位置应该是比较安全的。
2、 从第一性原理角度出发，到底是什么决定了哪一类风格占优？到底应该选哪一类？背后就是上市公司的利润。
3、 如果从绝对收益角度来讲，不考虑跟人工智能比，不考虑跟别人比、不跟市场比，只是获得正收益，（红利）这个位置挺不错。
4、 对地产、基建、消费这些上市公司业绩的判断也变了。不能再依赖于赌大的政策，使它们的业绩起来；只能看谁不依赖大的政策，靠内生动能或内生变化，业绩能够恢复。
5、 （人工智能）股票大概率就是“进二退一”，长期应该是往上，可能时间还很长，只不过中间必然会有调整的时间，因为要等待产业进展、技术进步和需求进一步爆发。
6、 资本开支也好、整个需求端也好，供需缺口可能还在被拉大。整个人工智能产业链的基础设施建设，包括数据中心、智算中心建设，需求肯定远远没有结束，仍然是供不应求的状态。国内是这样，海外更是这样。
7、 在流动性收缩的时候、加息的时候、利率上行的时候，对很多需求不增长、需求一般、业绩增长一般，甚至业绩下滑的行业，会进一步形成抽血效应。因为少数资金肯定要去最好的方向。如果你不是最好的方向，不是业绩最好的、增速最高的，就会被“抽血”。
采用第一人称，部分内容有删节。
市场太割裂了整个上半年，不管是A股市场还是全球市场，对于普通投资者而言，其实都是一个非常艰难的状态。市场实在太割裂了，而且这种割裂不仅仅发生在A股。
A股市场整个上半年个股涨跌幅的分布情况看，涨幅大于100%、也就是翻了一倍的公司有6%多，涨幅在50%至100%的公司也有6%左右。但还有约30%的公司跌幅在0至20%，还有35%左右的公司跌幅在20%至50%。
当然，不仅仅是A股，包括美股、德国市场、日本市场、韩国市场等主要资本市场，其实都有这样的特点：少数公司涨幅很大，多数公司持平或下跌。
所以我说，这是一个非常艰难的上半年。但你又不可否认，上半年以人工智能整个产业为代表的机会其实也非常多。
在这个背景之下，我们怎么理解市场，怎么判断下半年A股市场，甚至全球市场的投资机会，这是我们今天想跟各位投资者朋友主要展开讨论的事情。
A股可以再次布局对于策略研究而言，关于A股市场，我们无非就是回答两个问题：第一个问题，我们该不该对A股进行配置；第二个问题，如果要在A股里面配置和选择，应该选择哪些类别的资产。
第一个问题，事实上是对整个大势的判断，对A股指数整体趋势的判断。我们要不要参与A股，还是尽量配置债券、现金、大宗商品、房子或其他资产。
首先，我们看看A股整体目前所处的状态和位置。结论上来讲，我理解应该是一个比较安全的位置，或者说已经到了可以再次逐渐布局的时间。
大家会发现，从2024年9月份开始，在这一轮牛市过程中，事实上只有两次全A指数明显跌破了上行趋势线（100日均线）。
一次是2025年4月份由对等关税引发的全球贸易战，另一次是2026年3月份的美伊战争。这两次都应该算是比较重大的外部黑天鹅事件。过去这一年多、接近两年的牛市里，也只有这两次，整体A股大幅跌破100日均线。
除此之外，很多时候要么稍微跌破一点点，要么跌到附近就能企稳，然后沿着上行趋势线慢慢往上走。
在今天市场反弹之前，（全A指数）又到了100日均线这条趋势线附近。
因此，如果没有特别重大的外部黑天鹅因素，比如之前的美伊战争、全球贸易战，那么这个位置应该是比较安全的，可以说是下跌之后再次布局股票类资产的一个好节点。
结构看业绩但问题更关键的在于结构，也就是到底哪个方向、哪个细分领域、哪些风格会更好。所以我们每次做研判，判断市场未来结构或风格的时候，都会把整个A股或者港股资产划分为三个大的类别，之后再去考虑这个问题。
不管我们是买基金、买ETF，还是买股票，在买之前可能都要先问一个问题：这只股票、基金或交易型开放式指数基金到底属于哪个类别？因为判断每一个类别资产背后的逻辑是不一样的，差别很大。
这里我们大致把资产分成三个类别。
第一类叫经济周期类，也就是中国传统的内需经济周期类资产，比如地产、基建、消费，这些都属于传统内需，我们称之为经济周期类资产。这里面比较典型的，比如白酒、地产，还有港股的互联网公司等。这些其实都是大家最熟悉的东西，因为都在我们每个人身边，我们对这类资产很熟悉，它们就是我们所说的传统内需经济周期类资产。
第二类是稳定类。稳定类资产与经济周期波动的关系不是特别大，自身的净资产收益率、分红、现金流等相对稳定。这里面最具代表性、大家比较熟悉的，可能就是红利类指数。低波红利类指数，是典型的第二类代表。
第三类就是所谓的景气成长类。景气成长包括刚才提到的人工智能大产业，也包括前几年陆陆续续有过表现、大家耳熟能详的一些方向，比如机器人、商业航天，以及上一轮周期中表现最好的新能源车等。但凡具备一定成长性，或者需求端出现重大变化的，都可以归为这一类。它与地产、基建、消费不同，后者是传统中国经济需求；第三类更多是新兴需求、科技进展、科技革命，或者新的产品形态变化。
大体上，我们可以把A股和港股的所有资产基本划分为这三个类别。划分之后，再去考虑我们要买的方向到底哪一类更好，怎么在其中进行选择。
事实上，影响风格选择的扰动因素很多。我们从第一性原理角度出发，到底是什么决定了哪一类风格占优？我们到底应该选哪一类？我觉得背后最主要的还是业绩，也就是上市公司的利润到底谁更好。谁的业绩更好，谁就在风格上占优，我们就应该在这三类里面选择哪一类。
风格判断核心是利润增速的差值举例来说，我会观察科创创业板指数与沪深300指数的比值。
科创板主要代表中国具备优势的半导体相关国产替代公司；创业板里有一些在全球范围内具备优势的供应链公司，比如海外算力、光模块等。所以把二者合并，可以代表中国本土具备优势以及在全球具备优势的高端制造企业。当然这里面也包含新能源。因此，我们可以间接把科创、创业板代表为第三类资产。
后面我们用它除以沪深300。沪深300可能更多代表传统需求，比如地产、基建、消费，也就是刚才说的第一类资产。
所以我们现在讨论第三类和第一类谁更占优，事实上就是看科创创业板指数与沪深300指数的比值。这一数据往上走，代表科技景气成长更占优；往下走，则代表传统地产、基建、消费类资产更占优。
它们谁更占优，取决于什么？核心就是两个指数利润增速的差值。比如科创创业板利润增速是50%，沪深300利润增速是5%，用50减去5，差值就是45个百分点。
大家会发现，这两个数据的走势高度重合。所以，从第一性原理角度出发，到底什么决定了风格占优？到底买哪一类风格？其实就是看它们背后的业绩谁更强。
从历史上看，这两条线高度重合。这个图也验证了另外一点：我们经常会听到很多人说，A股不够基本面，A股只看流动性、只看政策，甚至有时候是乱炒。但事实上，看完这个图你会发现，A股是非常看基本面的，非常反映业绩的。哪类板块好、哪类板块差，实际上很好地反馈了两边业绩谁好、谁坏，非常基本面。
我们再换一个例子，把沪深300换成红利指数。红利指数刚才说过，在三类风格里应该算是第二类。也就是说，我们把第一类换成第二类，拿第三类和第二类去比较。大家会发现，这个规律和逻辑也是完全一样的：两类风格谁强谁弱，取决于两个风格之间业绩增速的差值。它们同样高度相关，在基本所有拐点上都是对应的，也反映了A股对基本面的重视程度。
这就是我们所说的相对表现。如果我要在三类资产里买一个最好的品种、买一个最好的风格，想跑赢市场、跑赢别人，就要考虑到底谁的业绩更强，谁的业绩更有弹性。
红利绝对收益不错刚才说的是相对谁更占优，但如果我不考虑相对收益，只希望买入之后能赚钱，只保证绝对收益不错，不要求一定比市场赚得多、比别人赚得多，那么就涉及红利类资产的绝对收益问题。
红利类指数在A股所有指数里面，有一个最重要、也是很少有其他指数具备的特性：它的指数样本调整是按照“低买高卖”的逻辑进行的。
以中证红利为例，指数里的股票如果涨得太多，股息率就会降低，可能不再符合要求，从而被剔除出指数；相反，如果指数以外的一些公司跌得比较多，股息率上升，就可能被纳入指数。
所以这个指数的特性很好，它帮助我们主动克服追涨杀跌的人性。因为从人性出发，大家往往容易追涨杀跌，而这个指数的好处就是帮我们克服这一点：哪个股票涨多了，就从指数里剔除；哪个股票跌多了，反而放进指数里。它在不断帮我们低买高卖，在低位买入、在高位卖出，帮助我们克服人性。
月线来看，从最左边2016年以来，不管是整个宏观经济、地产大幅向上的时候，还是地产周期走弱的时候，或者出现类似新能源、人工智能这种产业周期爆发的时候，不管熊市还是牛市，这些都先抛开，你会发现它的净值曲线斜率几乎是不变的。这是它的特质导致的。
但是我们再看其他A股指数，比如沪深300、创业板、科创板，以及上证50、中证500等大家熟悉的绝大部分指数，它们的调仓逻辑基本都是追涨杀跌。
所谓追涨杀跌，就是这只股票要涨很多，要达到一定的市值和流动性要求，才能被纳入指数，比如纳入沪深300；相反，如果它持续下跌，跌到一定市值、一定流动性以下，就会被剔除出指数。所以，股票上涨初期可能不在指数里面，要涨到一定程度才放进指数；而它跌到不行之前，跌的那一段却还在指数里面。
因此，对于其他这类指数，我们必须做大的择时，因为它们的曲线图画出来波动非常大，不像红利指数那样斜率比较稳定、慢慢向上。这是本质区别。红利指数不太需要做特别大的择时，但像创业板、科创板、沪深300、中证500等，则都需要做大级别择时，要判断其基本面和业绩。红利指数相对会简单一点。
当然，红利类资产的缺点是，一旦遇到其他方向爆发，比如人工智能爆发、新能源爆发，它们就会跑输，确实会不如那些高弹性的方向。但它自身的波动率比较低，斜率比较稳健。
所以我们可以看到，经过前面几个月的指数暴跌之后，它基本来到了运行趋势线的下沿位置。我认为，如果从绝对收益角度来讲，不考虑跟人工智能比，也不考虑跟别人比、不跟市场比，只是希望买入之后能够获得正收益，那么这个位置我觉得挺不错。
再进一步讲，从大类资产比较的角度，是拿现金、定存、理财，还是拿红利类指数和基金？现在的结论是，红利类基金和指数会更加占优，会比一个多点的定存要好。在这个位置上，这是我觉得偏绝对收益的判断，确信度还是比较高的。
而且从2016年以来，中证红利全收益指数的年化回报在9%左右，应该是非常不错的，波动率也比较低。因此我认为，这个位置是合适的。前提是你不能跟别人比，不能说还要跟人工智能比、跟第三类资产比。如果要做相对比较，那就要考虑另外一套逻辑，也就是相对业绩谁更强的逻辑。但如果只是追求绝对收益，替代现金、替代定存、替代理财，我觉得这个位置是可以的。
周期不能再依赖于赌大的政策我们还是回到本身，到底哪类资产最强，这肯定还是我们的第一目标。哪类资产强，就看哪类资产业绩更好。首先我们看看经济周期类资产的利润和业绩，也就是地产怎么样、基建怎么样、消费怎么样。
关于内需类、地产基建消费类资产的业绩，我觉得判断它们的逻辑和框架出现了很大的变化。
讨论一个问题，一定要有框架和逻辑，而这个框架逻辑来自哪里？要么来自第一性原理，也就是公式、科学原理、定论；要么来自经验规律，也就是历史经验是怎么样的，未来可能还是怎么样的。无非就是这两类：第一性原理或者历史经验，由此形成一个框架去判断。
那么，经济周期类资产——地产、基建、消费——以前的经验规律总结出来的框架是什么？就是它们越差、业绩越差、股价跌得越多、情况越不好，反而我们会认为它马上会变好。
换句话说，在以前的逻辑里，我们可以在它们业绩越差、股价越惨的时候，越有信心买入它们。原因是什么？因为之前我们的政策，比如财政、信贷、货币等，以前的政策理念都可以理解为逆周期调节。
逆周期的意思是，一旦看到地产、基建、消费这些传统内需不行了，政策就会大力度刺激，通过财政扩张、信贷扩张，通过降准降息、货币政策等方式去刺激。所以以前我们在这些方向很差的时候买入，往往是很好的买点。
产成品库存，一般用来形容经济周期中的库存情况。大家会发现，它一旦从高位往下降，降到实在不行的时候，比如降到0至5这个区间，就会出现一次类似4万亿的大刺激。后面又下降到0至5甚至负值附近时，我们会刺激一波房地产，比如棚改货币化。再往后，2020年为了应对疫情，我们也进行了一大波财政刺激。
所以以前对地产、基建、消费这些资产，可以买在特别差的时候。越差、股票跌得越多、红色线位置越低，反而越敢买入，因为一定会有大力度的政策拐点，把地产不行、消费不行的问题一下扭转过来。以前都是这样，这算是一个经验规律。
但你会发现，这不是第一性原理，并没有科学公式告诉我们一定是这样。它只是经验和规律，而恰恰这个经验和规律现在变了，不一样了。
变化大概就是从2023年6月份开始。这一次库存周期也在快速下降，理论上讲，如果参照历史经验，我们会认为这个位置是不是就要搞大刺激了？按道理，大家会认为地产、基建、消费这些资产的业绩要爆发了，要从最差的时候开始起来。
但事实上出现了重大变化。因为从2023年6月份到现在，已经整整三年的时间了，财政政策也好、货币政策也好，包括信贷政策，其实都是比较稳健的，并没有搞过这种大刺激。
所以我们看周期，以前触底之后会出现大的V型反转，但这次其实是在底部震荡托底。以前中国地产、基建、消费这些公司的业绩和利润最差的时候可以买，哪怕买得左侧一点也没关系，因为一定会起来。但这一次不一样，过去三年任何时刻，如果你因为它跌得多、因为它差、业绩不好，就赌它会变好，这件事都赌错了。
背后我觉得是财政理念发生了很大变化。以前是逆周期，不行了就猛烈刺激；现在这个政策，基本可以理解为跨周期。
什么叫跨周期？就是既要考虑现在经济的压力，或者地产的压力，也要考虑不能给未来三五年之后留下过多负担，比如债务负担。如果现在透支债务杠杆，给未来留下很大的还本付息压力，这是不行的。所以现在叫跨周期。我们不但要考虑现在的压力怎么样，还要考虑未来，不留后遗症，看看未来压力大不大。
从以前的逆周期，到现在的跨周期，这意味着我们不能赌，不能说因为它差，就一定能够V型反转；不能因为股票跌得多，消费跌得多、地产跌得多、基建跌得多，就觉得它一定能够起来。事实上，过去三年证明这样赌都是错的。这就是历史经验规律的变化。因为它不是第一性原理，没有任何人规定政策必须搞逆周期调节，所以经验规律是可以变化的，现在这三年确实变了。
因此，我们对地产、基建、消费这些上市公司业绩的判断也变了。不能再依赖于赌大的政策，使它们的业绩起来；只能看谁不依赖大的政策，靠内生动能或内生变化，业绩能够恢复。未来要在这里面寻找机会，当然难度会加大。以前是整体性的，未来是结构性的，要看到底哪一部分能改善。
过去一年多时间里，第一个改善比较明显的，其实是香港房地产。香港房地产因为去年有很多港股首次公开募股，有资本流入、人口流入，所以租金回报率在提升；同时又叠加了美联储降息等因素。从去年8月份之后，香港房价在重要城市里是第一个回升的。相应地，很多香港本地地产公司、本土地产公司，从去年七八月份之后出现了大概一倍到两倍的涨幅，很多都涨了一倍到两倍。
这是不是依赖于一个大的财政扩张、一个大的货币政策扭转？不是，它是靠自身恢复，相应的股票也会有表现。
回到今年，哪些结构有可能类似去年香港房地产？我觉得今年上海是最有希望的。所以在所有地产、基建、消费里面，我们最重要要看的一个锚，就是上海能不能行。这是整个上半年我们看这么多地产数据里面，我觉得希望最大、也是最重要的一个方向。所以未来半年的关注焦点，我们会放在上海地产上，看它能不能复制去年的香港地产。
但不能再赌大的政策了，因为政策思路不一样了。
更何况，如果我们看全球政策，全球政策是什么样的？货币政策其实没有那么重要，最重要的还是财政政策。我们列了很多主要国家和地区今年下半年的财政基本取向。你会发现，中国主要出口目的地，也就是我们的出口方向，比如美国、欧洲、日本、韩国、东亚、东盟、东南亚等，大多数区域都在搞财政扩张。除了英国可能不搞，马来西亚可能不搞，其他多数都在搞财政扩张。
这就导致我们的出口特别好，每个月出口数据都超预期。因为别人在搞财政扩张，这边就对我们的出口形成很强支撑。而出口又决定了很多就业，所以与出口相关的失业率其实也非常不错，也形成了支撑，这一点很重要。
所以现在形成的格局是什么？我们自己没有搞财政大扩张，没有搞大刺激，避免透支未来的财政空间，为未来留出余地；但是海外这些主要国家在替我们搞财政扩张，替我们背债务压力。他们现在在寅吃卯粮，在透支财政、不断扩张，给后面埋下隐患，而我们的出口非常好、非常不错。
这种状态，再叠加我们本身的技术进展、半导体进展、人工智能进展，其实都是不错的。所以总体来看，我觉得对于我们这样一个大经济体的经济结构转型来说，能走成这样，应该是一个比较舒适、非常不容易、也非常不错的状态。
所以现在说回来，我们没有必要那么着急，在这个时间点就去加杠杆、猛烈刺激、大放水。不如把手段和空间留在未来。未来什么时候？如果远期万一有一天海外财政扩张不行了，他们寅吃卯粮、已经透支了，等海外情况不好、出现债务危机的时候，你会发现可能只有我们还有加杠杆的能力，只有我们还有债务空间，因为我们没有寅吃卯粮，没有透支。
从这个角度看，我觉得优势在我，时间在我们，我们有很多余地和空间。当然它不好的地方在于，我们看到这些地产股票、基建股票、消费股票表现比较差，受到比较明显的压制。但是从中长期整个政策空间、政策运用余地，以及大的经济结构转型的自上而下视角来看，事实上我觉得这是一个不错的状态。
当然，刚才提到的被拖累的，还是这些消费类资产。比如当中长期贷款增速比较一般时，会影响白酒的估值，对白酒形成一定压制。我觉得这是正常的，在经济结构转换过程中，可能有一部分是要牺牲的。还有恒生科技的利润也会受到影响。恒生科技里面的利润贡献很多来自消费，所以它也会受影响，这是比较典型的。
因此，从目前这个节点来看，地产、基建、消费只有局部性、点状的，靠自身恢复改善的一些机会，不是很广，覆盖范围也不是很大。我们也不能在这个时间点寄希望于赌政策会有大的变化，这很难。所以地产、基建、消费这些内需部分的业绩弹性，应该来说是一般的。
人工智能这件事很难被轻易证伪我们要比相对业绩，也就是用地产、基建、消费的业绩，跟人工智能这部分的利润和业绩去比较。所以关键还是人工智能到底处在什么状态，应该怎么判断。
人工智能这件事情，我觉得对于大部分普通投资者而言，判断难度还是比较大的。因为技术进步太快，很多时候它也不在我们身边。我们在理解这些板块、理解这些新技术方面，肯定不如对白酒的理解、不如对手机应用程序上那些互联网公司的理解，也不如对房地产的理解。那些都在我们身边，其实很好理解。我们下楼问问地产中介，二手房什么价格，就知道了；问一问白酒卖多少钱、能不能拿到货，也就知道了。这些相对比较简单。
但是人工智能这件事，虽然我们可能也会用一些应用程序，比如在座很多朋友手机上都有豆包应用程序，也会使用，但它背后到底是什么？它的技术进步过程、模型升级过程，包括人工智能数据中心、智算中心建设过程，里面都用到了什么？这些离我们还是有点远。所以我们想判断这件事，难度确实挺大。大多数时候，我们能做一些跟踪，就已经不错了。
我们梳理了一个海外第三方平台的数据。你可以这样理解：在这个平台上，可以接入并使用各种模型，它会统计这一周哪些模型使用得多、哪些模型使用得少，以及一共使用了多少token。这只是一个样本，因为全球使用人工智能、大模型的人，通过这个平台调用的token，只占全球的3%至5%。所以它只能理解为一个样本。
但这个样本可以帮我们大致同步和勾画现在人工智能需求处于什么状态，同时它与很多上市公司的业绩关联度也很高。比如美国那些大的互联网公司，会给人工智能大模型提供云服务，它们云服务的收入和订单，与这张图的关联度很高。2025年四季度，一个季度不增长、保持平稳，所以业绩不好；2026年一季度出现一波爆发，所以一季度出来的业绩都超预期。现在中报业绩、二季度业绩还没出，基本都在7月最后一周，所以那一周特别关键。但从这张图上看，7月出来的中报收入，也就是这些云服务收入，应该是不错的。因为token调用在二季度又出现了一大波爆发。
这可以帮助我们同步跟踪这些互联网大厂的云服务收入情况。中国也是一样的。A股、港股这边的互联网大厂，最近出来的一些云服务收入和订单也超预期，逻辑是一样的，跟这个有很大关系。
这里还能得出另外一个逻辑或结论：人工智能这件事很难被轻易证伪。哪怕需求端有一段时间，比如一个季度不怎么增长，大家会有一定担心；但到了2月份，一旦技术进步，新的模型出来，模型能力大幅提升，自然就会有一大波需求增长。所以不能因为一段时间需求端放缓，或者周度数据不增长，就说人工智能被证伪了、人工智能不行了、股票见大顶了。很难这样判断。
所以我觉得它不是一锤子买卖，也不是一次性的。它是技术循序渐进、不断提升、不断进步的过程。它可能某个阶段不增长，股票震荡、调整；但下一个阶段技术进步，新的模型、新的产品出来，需求端token调用爆发，这些大厂资本开支上调，股价又出现一大波上涨。然后休息一段时间，再等下一次进步，以及需求进一步增长。它不是一次性的，不是说行就行、不行就彻底不行。
人工智能往上走的趋势肯定还没有结束所以我觉得这件事未来还有很长的路可以走。因为技术进步远远没有停滞，模型迭代也远远没有停滞。现在全球范围内使用的大模型，仅仅是大语言模型、文本模型。往后还有世界模型、多模态模型、物理世界模型。我觉得路还很长。所以股票大概率就是“进二退一”，长期应该是往上，可能时间还很长，只不过中间必然会有调整的时间，因为要等待产业进展、技术进步和需求进一步爆发。
国内其实也是这样。刚才说了，大家手机上可能都有豆包应用程序。你跟豆包对话，或者让豆包帮你做事情，就会消耗token。
豆包的token消耗增长，我估计可能是过去20年都很少遇到的变化。2025年9月份，日均消耗大概是30万亿个token；2025年12月份，日均消耗变成60万亿个token，一个季度翻倍；到2026年3月份，日均消耗又变成120万亿个token，又一个季度翻倍。大家可以回忆，以前接触过、从事过的行业或领域，有没有这种连续季度环比翻倍的增长：30万亿、60万亿、120万亿，连续季度翻倍。
但到2026年6月份，数据是上周刚出的，你看似乎有点放缓，从120万亿到180万亿，没有再翻倍，只增长了50%。大家可能会有点担心。但事实上，为什么没有从120万亿到240万亿、没有再翻倍，而是到180万亿？最主要的问题是算力太缺，算力不够，所以只能优先保障一些核心模型的算力。总体算力太缺，导致增长没有那么快。
这进一步说明，资本开支也好、整个需求端也好，供需缺口可能还在被拉大。整个人工智能产业链的基础设施建设，包括数据中心、智算中心建设，需求肯定远远没有结束，仍然是供不应求的状态。国内是这样，海外更是这样。
从国内外看到的人工智能情况来看，我觉得增长肯定是非常不错的。问题在于，我觉得没有任何人，包括我们在座的二级市场投资人，甚至产业里的人，可能也很难明确给出明年的答案：明年能增长到什么程度？明年增长是不是会放缓？还是继续爆炸式增长？这太难了，因为技术进步确实太快。
所以对这件事，我们每个人都要保持敬畏，大胆假设，高频跟踪。我觉得只能这样。从预测角度来讲，可能能预测一个季度就已经不错了，再往后难度比较大。
相应地，大家也会发现，这一次人工智能龙头公司没有给特别远的预期和展望。这跟当时新能源不一样。大家可以回忆一下，2019年至2021年那一波新能源，不知道大家有没有参与过。到了2021年的时候，新能源龙头公司已经在讲2025年怎么样了：2025年有多少辆新能源车，2025年的空间有多大，市值能给到多少。2021年就已经展望2025年了。所以你可以想象那个时候泡沫的程度，或者说这种预期打进股票里的程度，已经打到了5年之后。
但现在人工智能龙头公司最多也只敢说明年怎么样，比如2027年有多少订单、有多少收入，连2028年都不敢碰。所以我觉得，离那种疯狂泡沫、预期全部计入股价的状态还差很多。现在这一波，大家都是边走边看，比较审慎，我觉得其实还是比较健康的。
从短期来看，最近出现了一波比较明显的调整。但如果用人工智能的业绩和地产、基建、消费的业绩去比较，它未来大概率还会继续扩张。所以风格端、我们所选择的大类方向，我觉得肯定还是聚焦在人工智能这条大的赛道里。这个结论确信度比较高。
唯一不确定的点，是这件事能延续到明年什么时候。刚才说过，这很难妄言，只能高频跟踪，小心验证。但至少从目前来看，往上走的趋势肯定还没有结束。
短期波动会很大。最近这些人工智能相关股票确实跌了很多，但过去三个月涨得也有点太多、太快。我们看过去三个月A股电子指数、通信指数，都是连续三个月月度大阳线。休息一段时间，等等产业进展、等等后面的财报，我觉得都是很正常的。
截至今天，包括到昨天为止，调整跌得很快，部分股票调整幅度也很大。我实际上觉得幅度差不多了。历史上大家比较熟悉、业绩爆发过、产业爆发过的细分板块，我们梳理了大概有32个样本。总体看下来，平均下跌幅度不到20%，大概19%至20%；平均调整时间，包括连续下跌和震荡，大概平均是20个交易日。简单理解，就是20%的幅度、20个交易日。
事实上，很多龙头股票和细分行业，到昨天收盘时，平均也跌了20%左右。后面这些都是跟这一波人工智能高度相关的方向，大概也都跌了20%左右。所以我说，这个幅度应该差不多了。至于今天这个反弹会不会直接上去，还是还要再震荡一下，都有可能。因为我们说平均是20个交易日。谁先有新的产业变化、新的进展，谁就先反弹、先往上走；谁可能还要再等后面的财报，或者短期没有什么产业进展，那就再等一等。但我觉得幅度应该差不多了。这是基于过去30多个样本的复盘。
流动性收缩资金要去最好的方向这是我们从业绩差距角度得到的最偏好板块选择。在这个过程中会有一些扰动，今年最大的扰动其实就是美伊战争、美伊冲突，包括它带来的全球油价、美国通胀、美联储加息预期等影响。
所以事实上，我觉得今年A股市场走到目前为止，最大的胜负手就是4月份，或者说3月下旬到4月份，能不能果断抄底人工智能。这是今年最大的胜负手。那个时候的分歧点在于外部冲突和加息预期，大家会认为这些科技股、成长股影响特别大，因此很多人可能不敢抄底人工智能或科技相关资产。但实际上你会发现，这件事并没有特别大的关系。
最近的调整也是如此。前面两三周的调整，反而是在冲突已经签了停火相关协议之后才出现的。所以在行情过程中出现调整，其实和这些因素关系并不是特别大。
这可能有点反常，跟大家的认知不太一样。因为大家会说，流动性收缩，美联储要加息，科技股这些高估值板块难道不应该受到影响、受到压制吗？但事实上不是这样。这只是大家的直观感受。我甚至看到很多自媒体大V、公众号标题说，加息、流动性收缩，不利于科技股、不利于成长股。其实根本没有这个逻辑，历史上也没有这样的经验。
历史上我们看到过很多业绩爆发的阶段。只要业绩爆发，都可以称为成长股，不管是什么行业，比如新能源、高端制造；也比如供给侧改革、棚改货币化时期的地产和消费；还有2013年至2015年的互联网+、科技传媒通信，以及两轮最大的科网周期，包括这一轮人工智能。在这些所有业绩爆发过程中，很巧都出现过流动性收缩。流动性收缩包括现在说的美联储加息，也包括国内加息，以及所谓的钱荒等。
但是，没有哪一次这些行业的终结，或者这些股票的大顶，是因为加息导致的，是由流动性收缩导致的。没有一次是这样。反而在流动性收缩的时候、加息的时候、利率上行的时候，对很多需求不增长、需求一般、业绩增长一般，甚至业绩下滑的行业，会进一步形成抽血效应。因为少数资金肯定要去最好的方向。如果你不是最好的方向，不是业绩最好的、增速最高的，就会被“抽血”。
由于时间原因，我只给大家总结一个案例，就是上一轮类似现在人工智能这样的大产业变化——90年代的科网浪潮。那个时候跟A股关系不大，所以我们主要看美股，因为当时是美国主导的。
在这一轮科网周期里，就出现了刚才提到的连续快速加息。从1999年年中开始，美联储连续6次加息。你的直观反应肯定是科技股完了，成长股完了，科网泡沫破了。但事实上，从1999年6月份开始加息那一刻，影响最大的是道琼斯指数，它代表美国传统的消费、金融等。因为道琼斯指数增长不快，增长太慢，所以就被淘汰了。从加息那一刻开始，道琼斯指数就不涨了。
但是从1999年年中加息开始算，纳斯达克指数，也就是当时科网的重要指数，居然还涨了约90%。这跟加息这件事没有太大关系，因为它增速太快。当时纳斯达克指数在1999年加息过程中，利润增长是60%，足够快，所以受影响并不大。但道琼斯代表美国传统需求，1998年利润增速是-12%，1999年是19%，两年复合增速只有3%至4%，第一时间就被压制。
这就好比过去一个多季度，在美伊战争、外部冲突过程中，油价大涨，美联储加息预期大幅提升，被压制的是传统需求，全球很多传统需求的预期被压制；但人工智能因为增速足够快，预期不断上调，所以影响并不大。
这个案例非常典型，能看到加息、流动性收缩到底对谁影响大。实际上，最近一次案例是2021年。2021年春节，同样是海外美国流动性收缩、加息预期大幅提升。大家会发现，之前最火的指数叫“茅指数”，包括白酒、酱油等，当时所谓中国核心资产，它们的最高点就在2021年春节。因为流动性收缩、利率提升，对白酒、调味品、酱油这些增速比较稳定的资产，首当其冲形成影响。
但你会发现，2021年春节并不是新能源车的最高点。新能源汽车、新能源的最高点，有的在2021年年底，有的在2022年年中，根本不在2021年春节那一刻，也不在加息预期大幅提升的那个时间点。因为新能源车、新能源光伏、储能业绩在爆发，所以没有太大影响。
所以关键还是看你的业绩够不够硬，能不能全面爆发。如果业绩全面爆发、足够好，我觉得影响就不会很大。这是今年外围最大的干扰因素，也就是美联储加不加息、美伊战争、油价等。但这对业绩爆发的行业或公司影响并不大。
其实昨天特朗普又说要对伊朗暂停谈判，或者停战备忘录结束等，可能又要开打。但今天这些人工智能相关资产并没有太大影响，因为它不是一个直接逻辑。
不用特别担心拥挤度最后还有一个影响，就是集中度和拥挤度。大家时不时也会听到或看到很多这样的标题、报道，说市场特别拥挤，所有资金都在人工智能里面，并且不断集中。我觉得这件事情短期如果谈论多了，对市场会有影响，会有一定干扰。但事实上，你可以理解为，这只是一个结果。
如果有很多行业业绩都高增长、都百花齐放，比如地产、消费、出口、人工智能，甚至医药、新能源等，如果基本面都是百花齐放的，自然就不需要这么拥挤。因为可选方向很多，大家都可以买。就像2019年至2021年，有“茅指数”、有“宁组合”，各种方向都没问题，所以不会那么拥挤。
但现在不一样。现在不是一个百花齐放的状态，而是一个比较结构化的状态，可能很多行业业绩都不行，只有一小撮业绩好。所以资金流动性、大家的持仓，自然都会往这个方向走。
关于这些拥挤度相关的问题，这些东西我觉得都不用特别担心，因为它们只是结果，而不是我们判断人工智能行不行的原因。
所以我们的基本结论也比较清晰：在各大类资产里进行选择，至少往下半年看，我们还是会聚焦在人工智能这个大的方向里。只是短期出现了比较快、幅度比较大的调整，大家会有一些担心。但产业层面仍然非常不错。从短期调整幅度看，20%左右的下跌，其实幅度也差不多了。无非有一些方向可能还需要一定震荡和消化时间，但趋势上来讲，我觉得还远远没有走完。
最后，如果大家不愿意参与这些波动大的资产，或者看不懂这些科技方向，那么在大类资产横向比较里，如果只追求绝对收益，我觉得红利指数、红利ETF、红利类各种增强型基金，在这个位置上的性价比要比现金、定存、理财更好。我觉得可以做一些替代。
当然，这就是纯粹绝对收益的选择。如果想追求更大的超额收益，我觉得方向还是要聚焦在人工智能这第三类资产里面。
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