警惕AI股

图片来源@视觉中国

文 | 市值观察，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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