红利与AI齐升的架势不由令人梦回2023上半年。

这组“杠铃”资产2月以来的走强相比去年确实有相似之处：

2023年，“中特估”点燃央国企行情，红利策略作为央国企投资的重要载体表现亮眼；2024年，央企的市值管理考核再度点亮央国企主题投资，加码红利策略“避风”效应。（详见《央企的市值管理考核会重燃“中特估”吗？》）

2023年，ChatGPT-3横空出世，生成式AI引发新一轮科技投资想象；2024年，同样由OpenAI发布的文生视频大模型Sora继续引领多模态产业革命，的技术变革及时托住了出现流动性杀跌的小微盘，中证2000指数节后已回升超10%。（数据来源：WIND，截至20240222）

其实，同质性消息面的叠加未尝不是在夯实这些赛道的发展逻辑。

就好比红利策略，其景气周期的变长背后是增速换挡后现金股息价值的凸显，也即，高股息具备穿越周期的能力，因此红利投资吸引到了越来越多的长线资金。

但大部分资金总是偏好更高的收益风险比——如果有机会的话。目前来看，人工智能产业可能正扮演了这样的角色。

好的概念也需要落地，需要转化为财报上的数字。而市场此前对于人工智能的一大疑虑正是其商业化和产业化的能力，也即，人工智能究竟是否可以如想象中那样成功赋能千行百业。

中国人工智能应用场景发展/资料来源：IDC《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》

Sora的出现是人工智能技术发展超预期的一个具象化。可以想象，这将引发全球科技巨头人工智能资本支出的进一步加速。而竞争的白热化已经体现在了“卖铲人”英伟达Q4业绩&Q1指引的双双超预期上，映射到A股，今日也是底层的算力芯片、数据中心等涨势更佳。

什么是人工智能大模型制胜的关键？人才、数据、算力的堆砌，缺一不可。

据华西证券测算，ChatGPT-3训练数据的token为3000亿，Sora训练数据的token则已达到486000亿，在相同的数据精度和训练时间下，后者需要英伟达H100的张数（59500）将是前者（368）的160倍之多。

如此庞大的算力空间，黄仁勋认为“加速计算和生成式AI已经达到了引爆点”倒也不无道理。

这位AI“总舵主”在近期迪拜世界政府峰会中还强调了“AI主权”重要性，呼吁每个国家都需要拥有自己的人工智能基础设施，以便保护自己文化的同时利用经济潜力。在商言商，更多的大模型意味着英伟达GPU销路的大开，但站在大国博弈和自身产业发展的角度，AI主权确实是我们通往下一代科技革命的门票。

目前，我国大模型厂商以互联网大厂与初创公司等科技公司为主，在国产训练数据集、算力支持和应用场景等方面与海外仍存在较大差距。而就像我们去年在《仍然强调红利投资的角色》中所说，身处国企改革浪潮中的央国企有望承担更多社会责任，成为科技突围、能源安全、一带一路、人民币国际化等时代课题的重要载体。

这一点，从去年中央经济工作会议将“科技创新”列为今年的首要工作目标（详见《我们可能在迎来一个历史性的科技周期》），到近期国资委召开人工智能专题推进会、强调央企要把加快人工智能发展放在更突出的位置、重点关注算力基础设施与多模态产业方向，都已不言而喻。

央企的资源禀赋在于庞大的需求规模、全面的产业配套、众多的应用场景，尤其对于一些具有公共属性的央企来说，他们还对接着海量的数据资源，因此在很多时候，央企的入局代表着一种“举国之力”的投入。而这种我们非常熟悉的“集中力量办大事”，将有利于补齐我国人工智能发展的短板，加快完善产业的基础底座，也便于形成示范项目、引领创新方向。

至于投资机会，我们仍然认为“卖铲人”先行，可关注《数字经济：能想到的和想不到的》四大分类中数字基础设施的云计算服务、大算力芯片、光通信等领域。

数字经济四大领域/资料来源：华泰柏瑞基金

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