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증권시보 왕밍홍 기자

올해 초부터 배당금, 인공지능 등 분야가 펀드에서 주목받고 있는 가운데, 엔비디아로 대표되는 업계 개별 종목의 주가가 지속적으로 오르고 있으며, 인공지능 분야의 펀드 수익률도 앞선다. 시장의 다른 산업.

상반기에는 모건스탠리 펀드 주식투자부 부국장이자 모건스탠리 디지털 이코노미 펀드 매니저인 레이지용(Lei Zhiyong)이 관리하는 모건스탠리 디지털 이코노미(Morgan Stanley Digital Economy)가 수익률로 부분주식 하이브리드 펀드 선두에 랭크됐다. 한 해 동안 25.46%의 수익률. 그는 어떻게 인공지능 투자수익을 얻었는가? 인공지능 산업체인은 과대평가되어 있는가? 앞으로 이 분야에는 어떤 다른 투자 기회가 있을까요? 이러한 문제에 대해 Lei Zhiyong은 최근 Securities Times 기자와의 인터뷰를 수락했습니다.

시장에서 확실성을 찾고 있습니다.

Lei Zhiyong은 북경대학교에서 컴퓨터 소프트웨어 및 이론 석사 학위를 취득했으며, 한때 China Mobile Communications Group Corporation 본사의 프로젝트 관리자, China Mobile Communications Group Guangdong Co., Ltd.의 중간 네트워크 운영 지원 감독관을 역임했습니다. 2014년 10월 모건스탠리 펀드에 가입했으며, 인공지능 관련 업계에서 근무한 경험이 있는 몇 안 되는 펀드매니저 중 한 명입니다.

Lei Zhiyong은 인공지능 부문이 펀드에서 선호되는 이유는 투자자들이 현재의 불확실한 시장, 거시경제 및 국제 환경에서 확실성에 대한 요구가 높기 때문이라고 믿습니다. 올해 시장이 방어적인 스타일로 바뀌면서 거래량이 크게 감소했습니다. 상반기에 시장을 능가한 두 가지 유형의 자산은 본질적으로 동일한 아이디어를 구현합니다. "방어", 즉 투자자는 특정 환경에서 확실성을 추구하는 것이 아닙니다.

Lei Zhiyong은 2011년부터 2013년까지 국내 거시경제와 A주 시장도 큰 압박을 받았지만 스마트폰으로 대표되는 성장 지향 자산이 크게 상승했다고 회상했습니다. 그해 중국의 산업체인은 피처폰에서 스마트폰으로 전환하는 큰 기술 성장주기를 동반했다. 스마트폰 부문의 실적 성장률은 다른 산업을 훨씬 능가했고, 산업 실적도 A를 크게 웃돌았다. 올해 주식시장에 일이 일어났습니다.

"실제로 우리는 작년 하반기부터 AI 컴퓨팅 파워의 할당 위치를 늘렸습니다. 당시 우리 연구에 따르면 광 모듈 제조업체의 주문 증가가 매우 분명했으며 TSMC의 주문 전망에도 CoWoS가 반영되었습니다. 포장 생산 능력이 부족했습니다. 이러한 정보는 모두 AI 산업 체인의 성능 성장이 매우 확실하다는 것을 반영합니다.”

그런데 시장 내 AI 산업 체인에 기회를 주선하는 펀드매니저가 많다. 어떻게 모건스탠리 디지털경제 펀드가 상위권에 오를 수 있을까? Lei Zhiyong은 한편으로 Morgan Stanley Digital Economy Fund의 입장은 성과 실현과 확실성에 더 중점을 두기 때문에 부분적인 주제와 개념으로 컴퓨팅 파워 회사를 할당하지 않았다고 말했습니다. 한편, 산업 체인의 변화를 면밀히 추적하여 포지션 구조를 지속적으로 최적화하고 있습니다.

그는 업계를 추적하는 과정에서 다수의 서버를 배치하고 대형 모델을 교육하는 등 컴퓨팅 클라우드에 노력하는 것 외에도 국내외 거대 기업들도 애플리케이션 측면으로 진화하기 시작했다는 사실을 발견했다고 밝혔습니다. , 특히 스마트 단말기. 또한 Apple로 대표되는 거대 기업들이 모바일 단말기 측면에서 새로운 제품을 출시하기 시작했습니다. "업계 비교 결과 스마트 단말기와 기타 방향이 단순한 대형 모델보다 낫다는 사실을 발견했습니다. 대형 모델에는 성능 문제가 있습니다. 스마트 단말기 산업 체인에서 국내 기업은 제조 산업 체인을 지원하고 주문을 지원할 수 있습니다." Lei Zhiyong 위의 논리를 바탕으로 AI 단말기 측의 일부 포지션이 점차적으로 펀드 포트폴리오에 추가되었다고 밝혔으며 이러한 판단은 시장에서도 검증되었습니다.

“투자와 연구 통합”

종목 선정 성공률 향상

그렇다면 레이지용은 어떻게 인공지능 산업의 번영을 포착하고 적시에 산업망의 개별 주식을 매수했을까요?

“최근에는 고급 제조업이 지속적으로 고도화되면서 자동차, 휴대전화, 국방·군수산업 등 산업에도 추세가 나타나고 있습니다. 하나의 산업을 다루려면 여러 명의 연구자가 필요합니다. 예를 들어, 자동차 산업에는 신에너지, 전자, 컴퓨터 연구원들이 공동으로 참여해야 한다. 앞으로 2년간 각 분기별 산업 번영과 산업 순환 동향을 비교하라”고 레이지용은 모건스탠리 펀드가 “투자 및 연구”를 설립했다고 소개했다. 통합' 시스템을 도입하고 주식팀을 성장그룹, 소비그룹, 사이클그룹으로 나누었습니다. 고위 펀드매니저나 연구원이 팀 리더를 맡아 투자리서치 분석을 보다 효과적으로 추진함으로써 통합리서치의 협업 효율성이 향상되고 자산 간 연결이 더욱 원활해집니다. 연구부터 투자 실행까지 연결됩니다.

지난해 OpenAI 출시 이후 팀에서는 처음에는 테마별 투자인 줄 알았으나 성장그룹 멤버들이 계속 추적해 본 결과 PCB, 서버, 광모듈 등 기타 분야가 신에너지 및 기타 산업보다 더 번영한 것으로 나타났다고 소개했다. . 중기적 관점에서 업종을 선택한 후 주가와 Valuation을 비교하여 매수를 결정합니다.

주식의 주가가 가치 평가와 일치하는지 평가하고 적시에 구매하는 방법은 무엇입니까? Lei Zhiyong은 주로 세 가지 차원을 통해 이를 소개했습니다. 첫째, 산업 체인 거대 기업의 평가에 주의를 기울이는 것을 포함하여 산업 체인의 상태를 판단합니다. 두 번째는 주문 가시성, 직원 신뢰도 등을 포함하여 상장 회사의 임원과 비즈니스 백본을 인터뷰하고 직원으로부터 피드백을 수집하는 것입니다. 세 번째는 재무 데이터이며 계정 수집 및 총 이익률과 같은 주요 지표를 포함하여 재무 제표를 조사합니다.

인공지능의 추세는 여전하다

올해 상반기 인공지능의 기회를 포착한 레이지용(Lei Zhiyong)은 과학기술 성장 방향의 가장 큰 매력은 혁신과 창조에 대한 요구에 있다고 믿으며 산업 발전 전망에 대해 낙관적인 입장을 밝혔다. . "아이폰은 수요를 창출하는 혁신의 전형적인 예입니다. 아이폰이 나오기 전에는 피처폰을 사용했지만, Apple은 모든 사람의 휴대전화 사용 습관을 바꾸는 새로운 제품을 만들었습니다. 이제 ChatGPT도 새로운 제품을 만든 것을 알 수 있습니다. 새로운 수요가 창출됐다"고 Lei Zhiyong은 말했습니다.

Lei Zhiyong은 기술의 매력은 기술의 반복이 산업 발전과 투자 기회를 동반한다는 사실에 있다고 믿습니다. 특정 사용자 경험을 크게 향상시키고 사회 생활과 업무 요구를 충족시키는 새로운 제품을 만들어 업계 자체도 상당한 성장을 이루었습니다. 이 과정에서 황소목은 탄생을 위한 토양을 갖게 됩니다.

그러나 그는 인공지능의 진화에는 단계가 있으며, 어떤 단계에서는 예상보다 더 낮은 수준을 보일 수도 있다고 믿는다. 예를 들어, 후속 ChatGPT-5가 출시된 후 모두가 예상보다 낮다고 생각했지만 이것이 인공 지능이 실패했다는 것을 증명하지는 않습니다. “인공지능의 비전은 별과 바다다. 일반 인공지능이다. 단순히 질의응답 식으로 인터넷에서 기사를 쓰거나 정보를 정제하는 것이 아니다. 어느 정도 인간을 대체할 수 있어야 한다. 어려운 환경이나 반복적인 작업으로 인해 이러한 목표를 달성하려면 아직 갈 길이 멀다”고 말했다. 벌써 매우 더워요.

최근 NVIDIA가 대표하는 AI 주식의 주가가 역사적 최고치를 기록한 후 즉시 높은 수준에서 횡보하기 시작했습니다.

Lei Zhiyong은 AI의 가치를 두 가지 차원에서 볼 필요가 있다고 생각합니다. 첫째, AI는 역사적으로 이 단계의 에너지 신산업의 PER이 30~40배 또는 그 이상에 도달할 수 있습니다. 그러나 현 시장에서는 일반적으로 2025년 광모듈과 PCB의 PER이 20배 미만이 될 것으로 예상하고 있다.

"둘째, 역사적 관점에서 볼 때 혁신 호황 주기에 TMT 기업이 3G에서 4G로 전환했을 때 그들의 PER은 35배, 심지어 40배까지 높았습니다. 다른 산업과 수평적으로 비교하든, 개별 주식 및 산업 체인과 수직적으로 비교하든, 현재 전반적인 AI 평가와 성능 매칭은 합리적이거나 심지어 낮아야 합니다."라고 Lei Zhiyong은 말했습니다.

Lei Zhiyong은 가치 평가가 합리적인지 여부는 인공 지능 산업의 추세에 대한 판단에 달려 있다고 덧붙였습니다. 아직 위조되지 않았으므로 가치 평가는 여전히 합리적인 범위 내에 있습니다.