1、數字經濟為主線的判斷

數字經濟產生于三大背景：

（ 1 ）時代背景：傳統經濟的增速已經開始放緩，需要新經濟引擎的拉動；勞動力人 口紅利的逐步消失，對數字經濟的需求也是順理成章的；經過三年的疫情，也催化了數 字經濟產業發展的迫切性。隨著數字中國的頂層設計以及國家對數字政府的強約束考核，數字經濟未來必將快速發展。

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（ 2 ）宏觀背景：國內二十大結束后，未來五年中長期的經濟穩健增長的預期已經形成。隨著疫情的逐步放開，整體經濟在政策托而不舉的背景下，穩健復蘇，新經濟將成為未來中國經濟增長的核心引擎。中國龐大的第二產業 —— 工業需要在數字中國的背景下，實現降低成本、提升效率的變化，從底層到應用，全面實現數字化，智能化，網聯化；再從流動性角度看，國內將保持中期維度寬松的流動性，海外流動性的拐點也在經濟衰退中逐步出現。

（ 3 ）產業背景 : 新產業出現時數字經濟發展的引擎。上游通過數據要素政策盤活巨大的存量數據資產，下游通過科技革命的生產力 ——AI 技術大大提升生產力，中游通過強大的算力提供動能支持，傳統經濟在數據要素以及 AI 的加持下，成長空間巨大。傳統經濟時代的生產要素 —— 勞動力和土地都開始邊際衰減，但新經濟時代的兩大生產要素 —— 數據和技術正迎來全面爆發。新經濟時代 —— 數字經濟已經開啟，我們需要緊緊抓住時代的機遇。

2、科技板塊行業觀點

（ 1 ）計算機

計算機行業是與數字經濟關聯度最大行業之一。過去中國經濟體信息化比例已經很高了，未來巨大的中國經濟體需要在人工智能的幫助下實現自動化、智能化、網聯化比例大幅提升。中國擁有全球最大的制造業經濟體，數字化的過程可以大大提升經濟體的生產效率，最終實現中國經濟保持持續領先的增長。中長期看，中國經濟體也將從消費互聯網邁向工業互聯網的時代。最看好的方向包括： 1 、 AI+ 。工智能作為提升生產力最重要的工具，在一些應用場景將很快展開，比如 AI+ 辦公， AI+ 金融， AI+ 工業等等。 2 、數據要素。數據要素是 AI 應用的核心底座，比如數據持有方、數據運營方、數據加工方等等。 3 、工業軟件以及工業互聯網，投資機會短期來自工業軟件的國產替代，中長期來自工業互聯網對工業產業鏈效率的提升。 4 、信創。信創其實就是計算機行業軟硬件的國產替代。短中期具有確定性和爆發性，但長期成長的確定性不高。

（ 2 ）傳媒

人工智能最快應用的場景就是娛樂。因此傳媒行業將最新感受到人工智能對行業的影響。這種影響不僅僅是生產成本的大幅降低以及產能的大幅擴張，未來將對內容產業的展現形式也會發生巨大的變化。這是一個被 AI 重新塑造的行業，因此孕育著巨大的投資機會。另一方面，內容行業過去三年一直被重度監管，短中期內容行業也將享受監管放松帶來的成長紅利。傳媒行業是投資上最具戴維斯雙擊的行業之一。最看好的方向包括： AI+ 游戲， AI+ 動漫影視。

（ 3 ）通信

AI 產業能夠快速發展，離不開算力的大幅支持。隨著 AI 產業從訓練向推理發展的過程中，算力也會大幅增長。因此最看好的方向是運營商以及算力供應鏈。 1 、運營商不僅僅是算力的最大提供方，它還是數據要素產業鏈中最大的數據持有方。運營商掌握 了數字經濟產業鏈中最重要的數據資產以及強大的算力，是數字經濟時代最重要的核心底座。 2 、算力產業鏈主要是指光通信產業鏈中的光模塊，隨著算力的增長，光模塊的需求也會大幅增長，此外價值量也會逐步提升。 中國的光模塊企業面向全球客戶，受益于全球算力的快速增長。

（ 4 ）電子

相對于計算機、傳媒、通信來說，電子可能并不是本輪 AI 浪潮的重點。本輪 AI 浪潮的核心是數據，數據搭載在云端，硬件的使用量相對于 PC 、移動互聯網時代要小很多。但電子行業的細分領域還是存在一些投資機會的，比如消費電子中的 MR 產業鏈，半導體中的 AI 芯片產業鏈。看好的方向包括： 1 、 MR 顯示設備的供應鏈公司； 2 、 AI 芯片產業鏈，包括先進封裝，先進制程； 3 、第三代化合物半導體 ——sic ，隨著電動化的大趨勢下， sic 的使用量也是會大幅提升的。

3、數字經濟的主要投資機會

生產力的五大要素中，邊際爆發性最強的兩大要素是數據和技術，所以數字經濟的核心投資機會也來自兩個方面，分別為人工智能和數據要素?？此票砻骊P聯度不大的兩個方面其實是緊密串聯在一起的。

人工智能是本次科技革命最大的變現出口，它是由算法，算力，應用三部分組成。第一條鏈——算法就是通常意義上的大模型，但大模型的核心底座是數據，沒有數據的大模型根本無法訓練。數據要素的投資可以分為數據持有方，數據運營方，數據加工方，一旦數據能夠入表，變現，交易，數據資產就具備了商業價值。我國的數據 75% 都掌握在政府手中，一級數據運營大多數也會交給國有企業，民企更多承擔數據加工，處理等工作。第二條鏈 —— 應用， AI 應用從投資角度看，通用人工智能變現會更快落地，主要包括 AI+ 娛樂，這里的娛樂包括游戲，影視，動漫，音視頻等； AI+ 辦公，比如辦公軟件，郵箱， OA 等， B 端的應用相對來說更多是使用專用模型，甚至關聯到數據的合法安全問題。長期來看， AI+ 金融， AI+ 工業可能都會出現，但時間落地上會相對長一些。第三條鏈就是算力，初期在訓練階段，算力的需求是快速增長的，但到了推理階段，算力的邊際變化時下降的，總量當然是大幅增長的。算力產業的投資機會包括 AI 芯片， AI 服務器（光模塊， PCB 等）。

4、對傳統“新半軍”的看法

目前還需要等待。

像新能源、半導體這些行業最大的問題還是在于競爭格局。目前這些行業的競爭格局依然比較激烈，導致未來盈利能力以及市場份額存在一定的不確定性，包括光伏、儲能、半導體，最早是在新能源車里面看到的這種情況。大公司的蛋糕會變小，或者沒變小但增長速度放緩，在同質化競爭的過程中，分蛋糕的人在不斷增加，這是目前最明顯的現狀，需要繼續進行跟蹤，等待出清或者競爭格局的改善。

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