我个人以为，人类对自然规律（包括语言、视频等）的认知和表达，经历了三(san)个阶段：一是(shi)文(wen)字描述，例如“太阳东升西落”。二是(shi)数学解析式和方程，例如牛顿定律和麦克斯韦方程组，这两个阶段本质上都是(shi)归纳、推(tui)理、验证。三(san)是(shi)AI大模型，将研究(jiu)的客体映射到高维(wei)空(kong)间(jian)，让其各(ge)类特征得以充(chong)分表达；经过深度上的层层递进，用一系列的线性变换和非(fei)线性函数，充(chong)分表达其内在逻辑(ji)的复杂性；通过对海量案例的训练，使(shi)模型的表达趋(qu)近现实。这是(shi)方法论上的巨大进步，也是(shi)目前对大模型很多争论的来源，因为它并不符合千(qian)百年(nian)来科学发现的基(ji)本流程和框架。

证券(quan)时报记者(zhe)：DeepSeek对科技股投资产生了什么影响？

李欣：DeepSeek对科技股的投资产生重(zhong)大影响。首先改变了AI的产业范式，OpenAI代表的是(shi)海量数据(ju)+高端算力的军备竞赛式资本密集(ji)型范式，DeepSeek代表的是(shi)算法+硬(ying)件+软件应用三(san)位一体注重(zhong)系统整体效能(neng)的范式，系统创新可(ke)以弥补单(dan)点不足，比如硬(ying)件算力的短板，这就系统性重(zhong)估(gu)了国内科技产业的价值，国产模型和国产算力互相优化、匹配(pei)、提升。从训练端向推(tui)理端，从云(yun)端到终端，从算力到应用，都在呈现接力成长(chang)、加速(su)成长(chang)。

与十年(nian)前的移动互联网相比，从技术革命的角度看，AI超越了移动互联网；从产品和盈利模式创新的的角度看，目前AI还是(shi)基(ji)于既(ji)有的商业模式例如云(yun)计算、短视频、本地生活、电商做产品的加成和升级，笑到最后的AI原生应用还有待出现，这符合产业发展规律。

2 国内AI产业链受益(yi)程度更高

证券(quan)时报记者(zhe)：随着人工智能(neng)概念持续火爆(bao)，你在当前布局时，主要关注哪些要素？后续看好哪些细分赛道，主要逻辑(ji)是(shi)什么？

李欣：行业发展初期，关注产业卡位和既(ji)有资源在AI时代的变现能(neng)力；然后是(shi)业务和AI的结合程度，业务的推(tui)进进度以及可(ke)持续变现能(neng)力。一是(shi)看好AI的“使(shi)能(neng)者(zhe)”：国产算力，包括高端半导体制(zhi)造、算力/传输芯片(pian)设计等产业链；全球算力产业链在技术创新推(tui)动下量价齐升。二是(shi)看好受益(yi)于“AI平(ping)权”的行业：智能(neng)驾驶、机器人等，包括整机（整车）、系统集(ji)成、关键零部件如算力芯片(pian)、激光雷达、传感器、执行器等。

证券(quan)时报记者(zhe)：DeepSeek对于AI产业的意义是(shi)什么？

李欣：对于全球AI产业，此次DeepSeek的成功标志(zhi)着大模型的降价放量，因此推(tui)理端放量，增(zeng)速(su)高于训练端；终端侧受益(yi)于AI的放量降价，优于云(yun)端；应用端增(zeng)长(chang)也加速(su)。所(suo)有和放量相关的环节都受益(yi)，如推(tui)理端芯片(pian)和硬(ying)件（其相对于训练端，制(zhi)程和价格都较(jiao)为亲民），终端硬(ying)件（眼镜、手机、机器人、智能(neng)驾驶等，以及SoC芯片(pian)），C端应用软件如办公自动化、教(jiao)育、游戏、传媒等，都将受益(yi)。

证券(quan)时报记者(zhe)：DeepSeek对于我国科技产业有何影响？

李欣：国内AI产业链受益(yi)程度高于全球AI产业链。DeepSeek的成功，证明(ming)AI产业的竞争不是(shi)依靠单(dan)纯的算力高低，而是(shi)依靠算法、软件、硬(ying)件三(san)位一体的综(zong)合匹配(pei)实力，国内在最高端半导体制(zhi)造上有短板，但DeepSeek可(ke)以依靠算法和软件的补齐，用国内产业已经实现的次高端半导体加以协同，同样可(ke)以在综(zong)合效能(neng)上做到全球第一梯队。因此国内半导体产业链迎来了重(zhong)估(gu)机会，包括设备、制(zhi)造、封测(ce)、EDA等。国产算力芯片(pian)设计等全链条受益(yi)，因为DeepSeek等中国特色(se)模型的创新和崛起(qi)，必(bi)然伴随国产算力、传输、存储芯片(pian)等中国特色(se)硬(ying)件的创新。

3 投资本质是(shi)对专业认知的变现

证券(quan)时报记者(zhe)：近年(nian)来你们是(shi)怎(zen)样对AI领域进行投资和研究(jiu)的？

李欣：2022年(nian)10月，美(mei)国出台(tai)了管制(zhi)AI芯片(pian)对华出口(kou)的政策，从那天起(qi)，我们开始加强对国内AI算力芯片(pian)的研究(jiu)和投资，下大力气(qi)调(diao)研AI算力芯片(pian)现状(zhuang)。2023年(nian)1月，ChatGPT爆(bao)火，我们请教(jiao)了很多专家，读了很多报告，重(zhong)点研究(jiu)AI从技术到产品的突破，海外公司注重(zhong)既(ji)要出产品又要出论文(wen)，在一些公开的平(ping)台(tai)可(ke)以看到相关论文(wen)，我们学习之后觉得还是(shi)蛮惊艳的。我们同时加大了对AI的投资，之后一直根据(ju)行业跟踪，动态调(diao)整投资，长(chang)期取得了较(jiao)好的投资收益(yi)。

我们对AI算法、应用的研究(jiu)，对深度学习模型的学习是(shi)长(chang)期的，对国产算力芯片(pian)公司的论文(wen)发表、产品发布长(chang)期跟踪，动态评估(gu)其竞争力。比如一些国产算力芯片(pian)的龙(long)头公司，在它们上市前，我们就做了多年(nian)的跟踪和研究(jiu)，现在已经涨了很多倍，我们对它们也始终有新的跟踪。我对科技行业没有基(ji)本面之外的信(xin)仰，不会因为市场热就去投资，而是(shi)比较(jiao)客观(guan)的。

证券(quan)时报记者(zhe)：在你看来，如何做好科技股投资？你的投资体系是(shi)如何迭代的？

李欣：第一，要融(rong)合Python、AI等科技工具，提升投研能(neng)力。熟练掌(zhang)握Python，编程实现市场和行业信(xin)息的搜(sou)集(ji)、整理、归纳；基(ji)于本地化部署LLAMA/DeepSeek等开源大语言模型，或(huo)者(zhe)在数据(ju)清洗脱敏后调(diao)用阿里云(yun)等大模型平(ping)台(tai)上的商业化大模型，实现对海量中外文(wen)报告等资料的翻译(yi)、总结、归纳；基(ji)于PyTorch等AI框架和Transformer等基(ji)础模型对市场数据(ju)建模，揭示多维(wei)度的市场和行业个股运行规律，服务投资决策。

第二，坚持长(chang)期以来的方针：扎根产业和上市公司研究(jiu)，日拱一卒，拓宽(kuan)知识面和能(neng)力圈，尤(you)其是(shi)各(ge)个行业间(jian)的有机关联，如机械、电子、新能(neng)源、计算机等之间(jian)的交叉学科和交叉应用。加深对宏观(guan)经济(ji)的研究(jiu)和理解，在全球宏观(guan)背景下理解和投资科技成长(chang)等行业，逐(zhu)渐将消(xiao)费、医药、周期等领域和科技行业放在统一的框架下进行观(guan)察和合理的投资。我们基(ji)于基(ji)金合同等约束(shu)可(ke)以在投资实践上有所(suo)偏重(zhong)，但必(bi)须意识到，科学的框架具有普适(shi)性和完备性，任何一个长(chang)期有效的投资框架必(bi)然是(shi)对所(suo)有行业都具有解释性的，如果不是(shi)，那就表明(ming)框架存在局限性，需要向更高维(wei)度扩展。

证券(quan)时报记者(zhe)：做科技投资，是(shi)否对认知要求更高？

李欣：我认为，投资本质上是(shi)对专业认知的变现，尤(you)其是(shi)科技产业投资，对于技术、产品、产业链、市场都要有深入并且不断更新的认知。比如，如果要投资算力芯片(pian)，对计算体系架构、神经网络的计算特征等就应有所(suo)了解。从2019年(nian)以来，我花了不少时间(jian)在学习和研究(jiu)AI模型的基(ji)础知识，目前水平(ping)还比较(jiao)初级，大概可(ke)以编写GPT2模型，跑在自己的英伟达4090GPU上，以验证Transformer的基(ji)本原理。当然，对于实业从业者(zhe)，认知后面更重(zhong)要的是(shi)执行力，这一点我们确实要求低一些。

4 科技行业成长(chang)空(kong)间(jian)巨大

证券(quan)时报记者(zhe)：2015年(nian)7月，你开始管理华安智能(neng)装备主题基(ji)金，当时市场刚刚经历暴跌，你怎(zen)么做投资？

李欣：2015年(nian)下半年(nian)市场剧烈调(diao)整后，我们认为，反弹(dan)较(jiao)有力的行业应当是(shi)基(ji)本面变化快(kuai)的成长(chang)性行业，无论市场涨跌，驱动基(ji)本面的还是(shi)它所(suo)在行业和公司本身的成长(chang)性，要研究(jiu)清楚行业的成长(chang)性，把握行业成长(chang)中的关键点，也就是(shi)所(suo)谓的非(fei)线性变化的点，即奇点。当时我们有几位从TMT（科技、媒体、通信(xin)）和新能(neng)源的研究(jiu)员(yuan)刚刚进入投资岗位，在时任投资总监翁总的指导下，领先市场发掘(jue)了虚拟(ni)现实、IP网剧等方向，并跟踪到锂电新能(neng)源、苹果产业链等都有积极变化，通过对这些成长(chang)性行业的把握，我们在2015年(nian)下半年(nian)取得了不错的业绩。

证券(quan)时报记者(zhe)：你主要把握了哪些大的投资主线？

李欣：一是(shi)半导体国产替代，2018年(nian)底到2019年(nian)上半年(nian)，市场大部分投资者(zhe)都很悲观(guan)，纷纷降低科技股持仓。然而，2019年(nian)是(shi)半导体国产替代的元年(nian)，是(shi)快(kuai)速(su)上量的一年(nian)，也是(shi)在上市公司业绩上有巨大体现的一年(nian)，我们比较(jiao)早地抓住了机会，在2019年(nian)一二季度加仓半导体，而市场形成对半导体国产替代的共识是(shi)在三(san)季度。我们之后对半导体行业持续跟踪，对半导体的投资获得了较(jiao)高的超额收益(yi)。

二是(shi)在2020年(nian)的后半段，开始增(zeng)加对新能(neng)源的配(pei)置(zhi)，一直持有到2022年(nian)的前段，收获了新能(neng)源产业高增(zeng)长(chang)的主要阶段。

三(san)是(shi)在2022年(nian)中期以后，我们开始系统性增(zeng)加对TMT的配(pei)置(zhi)。做这个判断的原因，一是(shi)TMT行业的很多因素在前两年(nian)被压(ya)制(zhi)，因为疫(yi)情的原因，TMT的国产化替代进程，包括政府(fu)相关的采(cai)购招标的进程都有推(tui)迟；二是(shi)AI的一些深层次的应用在逐(zhu)渐起(qi)来，AI过去相对比较(jiao)小众，2022年(nian)开始用在生成图(tu)片(pian)、视频、跟人对话等，能(neng)够跟每个人的生活产生交集(ji)，我们开始加大对AI的研究(jiu)和投资，获得了较(jiao)好的回报。

证券(quan)时报记者(zhe)：科技股受追捧(peng)是(shi)否有实实在在的业绩支撑？

李欣：在过去这些年(nian)，科技公司交出的答卷是(shi)实实在在长(chang)期在成长(chang)，从半导体设备制(zhi)造到设计，都有很多公司在成长(chang)。展望未来，以半导体为代表的科技行业成长(chang)空(kong)间(jian)巨大。庞大的中国制(zhi)造业要转型升级、行销全球，科技行业的赋能(neng)和加持是(shi)关键，比如汽车行业，中国正(zheng)在快(kuai)速(su)赶超，靠的是(shi)电动化、智能(neng)驾驶、摄像头、激光雷达、传感器、数据(ju)处(chu)理的芯片(pian)等，以及后面的算法，靠的是(shi)科技。别的工业设备也一样，包括消(xiao)费属性的东西，比如手机，中国品牌占领了很多市场，背后靠的也是(shi)科技。