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警惕AI股!!!

       作者:文雨,编辑:小市妹

       最近一段时间,AI股动辄翻倍的涨幅,在资本市场简直是封神一般的存在。

       但现在,我们要给它泼下一盆冷水。

       【估值的压力】

       没有只涨不跌的股票。

       回顾历史,每一次大的行情,其演绎路径大致都要经过“炒估值——估值消化——业绩驱动再上涨”三个阶段。

       比如2013-2015年的互联网、2019-2021年的半导体以及2020-2021年的新能源行情。拔估值期间,指数涨幅大多在50%-80%之间,领头个股的涨幅大约是200%-300%。随后便进入回调,期间,前期涨幅的几乎一半都要被回吐。

       今年至今,AIGC指数已经涨超50%,领头个股(如360)则已经翻了数倍。以史为鉴,此轮人工智能的炒作大概率已经进入估值驱动阶段的尾声。接下来将进入消化估值阶段,能超额兑现业绩的可以靠业绩消化,大多数则需要通过杀股价来完成。

       此外,华创证券近期还给出了一种衡量市场热度过火与否的方法——相对成交热度(成交额占比/市值占比)。

       打个比方,假设整个市场总市值10000亿,其中AI板块1000亿,整个市场一段时间内成交了2000亿,AI占了150亿。那么AI的相对成交热度就是0.75。

       历史经验表明,当某一板块的相对成交热度触及高位后,半年内几乎不会再有超额收益。例如,新能源的相对成交热度在去年4-6月触及历史90%分位,在随后的8-12月,万得全A收益率为-8%,但中证新能源指数与光伏指数涨幅分别只有-24%和-15%,跑输市场。

       按此方法回溯,2021年10月-2022年1月的元宇宙,2020年7月-2021年2月的茅指数,其过程也都是如此。

       现在整个A股的情况是,AIGC和人工智能指数的相对成交热度在过去一个月极速飙升,纷纷创下历史新高。

▲图源:华创证券

       综合以上,当下A股的人工智能板块已经面临较大的估值压力,不排除后市继续上冲的可能,但理论上,下行的概率与潜在调整空间都要大于上行。除非行业能够超预期发展,带来新的想象空间。

       从现实情况来看,这似乎也已经不可能。

       【现实的阻力】

       2022年11月30日,ChatGPT首发,最初只能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译等简单任务。

       然而随后其便以人类始料未及的速度进化,目前GPT-4已经可以流畅准确地回答用户各种问题,写歌、谱曲、报税、作诗无所不能,甚至连各类考试都能轻松拿下——司法考试排名前10%、SAT数学考试700分、生物奥林匹克竞赛排名前1%。

       继续迭代下去,人类这一碳基生物很可能将被人工智能这一硅基生物打败。

       GPT-4诞生仅仅两周后,包括马斯克在内的1000多名科学界专家联名呼吁暂停对GPT模型的训练,以免该模型对人类造成不可控的潜在风险。

       与此同时,各国政府也收紧了对GPT的管控,一股封杀浪潮已经袭来。

       3月31日,意大利个人数据保护局对ChatGPT提出质疑,宣布即日起国内暂时禁止使用ChatGPT,并就ChatGPT侵犯用户数据隐私展开调查。

       4月3日,德国《商报》援引德国联邦数据保护专员发言人的话称,出于对数据安全保护的考虑,德国可能会效仿意大利,暂停使用ChatGPT。

       加拿大联邦隐私监管机构宣布对ChatGPT的母公司OpenAI展开调查,原因是该公司涉嫌“未经同意收集、使用和披露个人信息”。

       4月11日,中国国家互联网信息办公室正式发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》。意见稿拟规定,提供生成式人工智能服务应当要求用户提供真实身份信息。利用生成式人工智能生成的内容应当真实准确,采取措施防止生成虚假信息。

       美国方面也有动作,据《华尔街日报》最新报道,拜登政府已经开始研究是否需要对ChatGPT等人工智能工具进行审查。

       事实上,即便没有外部的阻力,AI的发展也会受到底层技术的制约。

       以最基础、也是最重要的算力为例,ChatGPT的总算力消耗大约为3640PF-days(每秒计算一千万亿次,需要计算3640天),且随着持续进化迭代,GPT所需的算力规模还在呈指数上升。据OpenAI首席执行官Sam Altman透露,GTP-5的参数量将是GTP-3的100倍,需要的计算量则是GTP-3的200-400倍。

       由于算力紧缺,ChatGPT近期频繁下调提问限制次数,GPT-4的提问上限次数先后从每4小时100次下调到50次。4月5日,OpenAI一度暂停了Plus付费会员的申请。

       在此之前,微软被爆曾专门为ChatGPT打造了一台由上万张英伟达A100组成的专用超算,耗资数亿美元。现在看,这远远不够。

       换言之,短时间内人工智能不仅不会超预期发展,而且很可能不达预期。

       【货币环境的制约】

       开年以来,A股市场形成了两条平行的投资主线:一是“中国特色估值体系”建设下的中字头央国企,二是以数字经济、ChatGPT为代表的TMT行业。

       前者的逻辑是业绩和政策驱动下的估值修复,而后者则是基于对未来成长预期的提估值,这离不开过去一段时间国内宽松的流动性环境。

       每当经济承压,政府几乎都会通过释放流动性来对冲下行压力。2008年金融危机、2015年外需不足、2020年以来的疫情阶段,M2与名义GDP的增速差均达到5%以上。

       2022年,央行三次降息,1年期LPR和5年期LPR分别调降20BP、35BP。今年2月,M2同比增速延续回升至12.9%,创下2016年4月以来新高。3月,继续全面降准25bp,释放5000多亿低成本资金。

       政府释放流动性原本是为支持实体经济。而李迅雷在最新发布的“流动才能创造价值”一文中提到:“当今我们面临的,一方面是实体经济的现金流偏紧,地方政府、房地产等非金融企业的债务压力大,另一方面,则是银行等金融机构面临‘资产荒’,即虽有钱但缺可以配置的资产,货币空转的现象十分明显。”

       而货币空转不仅于拉动实体经济无益,而且会加大金融市场风险,硅谷银行的破产就是一个极端但真实的例子。

       也因此,2023年政府工作报告对于货币政策的表述是“精准有力”,强调精准,意味着今后总量层面的全面宽松大概率要告一段落了。

       基于这一判断,以TMT为代表的中小盘成长股,其靠估值驱动股价的逻辑后市恐难有持续性,而以中字头央国企为代表的大盘股或许将更得资金青睐。

       长期来看,AI带给人类的是一场生产力革命,国内厂商们已经摩拳擦掌,阿里云的“通义千问”、商汤科技的“日日新SenseNova”、华为的“盘古”、腾讯的“混元”……前途不容置疑。

       还是那句老话:

       人往往会高估一年的变化,而低估十年的变化。

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