吵翻瞭！為“AI”生分歧，哪條主線更值得？

近日，市場對AI領域的判斷分歧加大，此前暴漲的算力、芯片相關個股陷入回調，動漫遊戲接繼成為領漲先鋒。與此同時，市場上有關“AI見頂”的相關言論逐漸發酵。

中國證券報記者多方采訪調研瞭解到， 不簡單炒概念，關註業績兌現和降本增效的預期，是本輪AI行情調整的主要邏輯。但對於未來AI主線的演繹邏輯，市場呈現分歧。有人以“業績兌現，降本增效”為核心，持續看好遊戲、傳媒等應用端的場景落地和商業兌現；有人卻認為應該繼續選擇更具硬科技屬性的芯片算力龍頭。

為AI生分歧

“ 五一”節前，有關“AI見頂”的言論在市場發酵，甚至還出現瞭一些市場謠言。在經歷年初大漲後，AI部分產業近期發生大幅回調，與此同時，遊戲、傳媒在市場的簇擁下扛起市場領漲大旗。

當前，無論細分行情，還是相關言論熱議，市場對AI領域的判斷分歧逐漸加大。

Wind數據顯示， 截至5月5日，自4月初以來，計算機指數跌近10%；細分行業來看，IT服務下跌13.86%，軟件開發跌近10%，計算機設備下跌5.15%。

“4月，A股經歷瞭AI主題行情誘發的過度博弈和心態失衡，市場大幅動蕩。”中信證券日前評論道。

而在上述調整中， 4月收官之際，今年第一隻“翻倍基”在遊戲賽道中誕生，華夏中證動漫遊戲ETF今年來漲幅達102.38%。“ 五一”節後第一天，遊戲板塊延續漲勢， 截至5月5日，市場上的“翻倍基”變為3個，均為動漫遊戲相關ETF。

“4月以來市場對人工智能板塊的投資邏輯發生瞭轉變。”博時基金權益投資四部投資總監助理兼基金經理肖瑞瑾表示，市場的投資重心從人工智能模型為代表的計算機、算力為代表的通信行業，逐步轉移到AI應用為代表的傳媒行業，包括遊戲、出版、影視劇等AI賦能的下遊行業。

“不簡單炒概念，比如大模型、算力，市場需要看到業績，以及降本增效的預期。”某頭部公募重倉成長股的基金經理為記者闡釋瞭此輪AI行情分化的邏輯。

諾安益鑫基金經理陳衍鵬介紹到，梳理產業鏈條，AI行業可以分為三層：包括AI芯片、硬件設備的基礎層；包括計算機視覺、語音技術的技術層；以及各類應用場景落地的應用層，如在能源、醫療、城市管理等領域的衍伸。

“基礎層來看，一季報業績體現並不明顯，算力、芯片大部分公司負增長；遊戲等AI應用端業績趨勢改善明顯。”嘉實基金大科技研究總監王貴重對記者表示。

對此，盈米基金研究院權益研究員王澤涵稱，從應用的角度看，遊戲可能是能夠較早應用AI新技術的領域之一。 市場關註AIGC應用落地情況，疊加近期遊戲版號發放常態化等因素，行情進一步催化。

從資金博弈的角度，廣東正圓私募基金投資總監華通認為，此前參與芯片等賽道的定價資金較多，但當前這些行業還沒有出現持續的定價上行周期，而參與傳媒、遊戲定價的資金過去較少，板塊估值很低，能夠較容易在某個階段被定價。

預期分化

在遊戲暴漲、算力暴跌這一分化的基礎上，市場各方對於AI各產業鏈的投資預期各執一詞，分歧不少。

有人以“業績兌現，降本增效”為核心，持續看好遊戲、傳媒等應用端的場景落地和商業兌現，認為國內下遊人工智能應用將進入快速增長期。

如肖瑞瑾表示，國內企業近期密集發佈瞭人工智能大模型，隨著監管層明確適用的行業監管規則後，或將看到國內下遊應用的快速擴張，並轉化為實在的收入和利潤，對下遊應用行業構成顯著支撐，也對前期估值大幅擴張的人工智能模型和算力行業構成基本面支撐。

“從算力、算法、應用三個層面來看，我可能傾向於後面應用的表現。”上述某頭部公募重倉成長股的基金經理表示，這裡降本增效很容易理解，遊戲中很大的一塊成本來自於美工，ChatGpt的文生圖可以解決80%的遊戲美工，降本是正在發生的；而AI在遊戲中是否能使玩傢有更好的遊戲體驗，這裡雖還處在預期階段，但邏輯是相通的。

有人卻認為應該選擇硬科技屬性較強的科技龍頭，市場主線終究會回到算力和大模型的公司上來。

“對於傳媒我是比較謹慎的，因為傳媒本質上不是硬科技，更多的是商業模式和應用，其後勁可能不足。”今年某業績領跑基金經理對記者直言，這一輪行情的龍頭應該是真正有硬科技的公司，主線應該在計算機軟件行業，本來半導體也會不錯，但因為上一波牛市已經大漲過瞭，股價透支瞭，這一波表現就相對弱瞭。

從產業鏈的視角來看，陳衍鵬進一步表示，以AI芯片為代表的基礎層或是率先受益於行業加速擴張，而AI應用場景的擴張或帶來行業變革性發展。AI算力對於整個AI產業來說更像是賣水人或賣鏟者，購買算力是進入AI產業的第一步。橫向對比的話，下遊AI應用層出不窮，但誰能脫穎而出成為爆款需要跟蹤。

“隨著下遊應用的逐步成熟和擴張，使用人數不斷增加，算力不足的瓶頸和模型能力又將成為市場關註點，市場邏輯將會重新轉回到上遊芯片算力和大模型環節。”肖瑞瑾表示。

當然， 還有人認為，一個季度或短短一年難以說明問題，目前AI的商業邏輯並未足夠清晰。

華通表示，AI因其涉及到算法的層面並不容易被直觀解構並進行趨勢推演，所以盡管目前AI確實得到瞭明顯進步，但這些表現能實際落地為應用和獲得商業的成功並沒有那麼清晰。