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“DeepSeek改变了AI的产业范式，对科技股的投资产生了重大影响。”华安基(ji)金基(ji)金经理李欣(xin)表(biao)示。

华安基(ji)金基(ji)金经理 李欣(xin)

李欣(xin)本科在(zai)浙(zhe)江大学竺可桢(zhen)学院学习，专业为半(ban)导体设计，研究生和职业生涯的前几年主要从事电力电子和能源高效应用的工作，这为他(ta)后来的投研工作打(da)下了坚实的基(ji)础。2009年李欣(xin)加盟华泰证券任电子分析(xi)师，2012年加盟华安基(ji)金，2015年开始(shi)管理基(ji)金，他(ta)长(chang)期坚持在(zai)科技赛道(dao)投资，并(bing)获得了优(you)良的投资业绩(ji)。以他(ta)管理时间最长(chang)的华安智能装备基(ji)金为例，从2015年7月9日至2025年1月31日，该(gai)基(ji)金获得回(hui)报为231.7%，年化回(hui)报为13.34%（同期业绩(ji)比较基(ji)准为4.84%）。

李欣(xin)如(ru)何穿越(yue)市场周期，获得长(chang)期良好的投资收益(yi)？对当前爆火“出(chu)圈”的“DeepSeek，他(ta)怎么看(kan)？AI带(dai)来的技术革命，是否已超越(yue)互联网？日前，证券时报·券商中国记(ji)者采访了李欣(xin)，就相关问题进行了坦率、深入的交流。

以下为采访实录：

AI是全球科技竞争的制(zhi)高点

券商中国记(ji)者：DeepSeek爆火“出(chu)圈”，对科技股投资带(dai)来哪些影响？

李欣(xin)：DeepSeek爆火并(bing)非(fei)突然，对于同为浙(zhe)大电子信息(xi)类专业出(chu)身的幻(huan)方和DeepSeek团队(dui)，他(ta)们从量化交易积(ji)累而来的算力资源池(shi)、硬件(jian)调优(you)能力、AI模型构建和优(you)化能力对构建高效率的DeepSeek模型帮(bang)助很大，任何成功都不是一蹴而就，而是日积(ji)月累的结果。近五年来，我也在(zai)摸索和构建将主动(dong)投研和AI结合(he)的路线，受启发于transformer等AI算法，希望可以从各个维度、深度更加全面地解构和理解市场、行业、个股的运行逻(luo)辑，希望做到基(ji)本面和“模型面”的相互解释和印证，从而提高投资绩(ji)效。

我个人以为，人类对自然规(gui)律（包括语(yu)言、视频等）的认知和表(biao)达，经历了三个阶段。第一是文字描述，例如(ru)“太阳东升西落”。第二是数学解析(xi)式和方程(cheng)，例如(ru)牛顿定律和麦(mai)克斯韦方程(cheng)组，这两个阶段本质上都是归纳、推理、验证。第三阶段是AI大模型，将研究的客体映射到高维空间，让其各类特征得以充分表(biao)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，充分表(biao)达其内在(zai)逻(luo)辑的复杂性；通过对海量案例的训(xun)练，使模型的表(biao)达趋近现实。这是方法论上的巨大进步，也是目前对大模型很多争论的来源，因为它(ta)并(bing)不符合(he)千百(bai)年来科学发现的基(ji)本流程(cheng)和框架。

DeepSeek对科技股的投资也产生重大影响。首先改变了AI的产业范式，OpenAI代表(biao)的是海量数据+高端(duan)算力的军备竞赛式资本密集型范式，DeepSeek代表(biao)的是“算法+硬件(jian)+软件(jian)应用 ”三位一体注重系统整体效能的范式，系统创新可以弥补单点不足如(ru)硬件(jian)算力。这就系统性重估了我国科技产业的价值，国产模型和国产算力互相优(you)化、匹配、提升。从训(xun)练端(duan)向推理端(duan)，从云端(duan)到终(zhong)端(duan)，从算力到应用，都在(zai)呈现接力成长(chang)、加速成长(chang)。

与十年前的移动(dong)互联网相比，从技术革命的角度看(kan)，AI超越(yue)了移动(dong)互联网；从产品和盈利模式创新的的角度看(kan)，目前AI还是基(ji)于既有的商业模式例如(ru)云计算、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(yuan)生应用”还有待出(chu)现，这符合(he)产业发展规(gui)律。

券商中国记(ji)者：随(sui)着人工智能概念(nian)持续(xu)火爆，你在(zai)当前布局时，主要关注哪些要素？后续(xu)看(kan)好哪些细分赛道(dao)，主要逻(luo)辑是什么？

李欣(xin)：行业发展初期，关注产业卡位和既有资源在(zai)AI时代的变现能力；然后是业务和AI的结合(he)程(cheng)度，业务的推进进度以及(ji)可持续(xu)变现能力。

看(kan)好AI的“使能者”：国产算力，包括高端(duan)半(ban)导体制(zhi)造、算力/传输芯片设计等产业链；全球算力产业链在(zai)技术创新推动(dong)下量价齐升。

看(kan)好受益(yi)于“AI平权(quan)”的行业：智能驾驶、机器人等，包括整机（整车）、系统集成、关键零部件(jian)如(ru)算力芯片、激(ji)光雷达、传感器、执行器等。

券商中国记(ji)者：DeepSeek对于AI产业的意义有什么？Deepseek对于我国科技产业的意义？

李欣(xin)：对于全球AI产业，此次(ci)DeepSeek的成功标志着大模型的降价放量，因此推理端(duan)放量，增速高于训(xun)练端(duan)；终(zhong)端(duan)侧受益(yi)于AI的放量降价，优(you)于云端(duan)；应用端(duan)增长(chang)加速。所有和放量相关且没有过度charge客户的环节都受益(yi)，如(ru)推理端(duan)芯片和硬件(jian)(其相对于训(xun)练端(duan)，制(zhi)程(cheng)和价格都较为亲民)，终(zhong)端(duan)硬件(jian)(眼镜(jing)、手机、机器人、智能驾驶等，以及(ji)soc芯片)。C端(duan)应用软件(jian)如(ru)办公自动(dong)化、教育、游戏、传媒等，都将受益(yi)。

国内AI产业链受益(yi)程(cheng)度高于全球AI产业链。DeepSeek的成功，证明AI产业的竞争不是依靠单纯的算力高低，而是依靠算法、软件(jian)、硬件(jian)三位一体的综合(he)匹配实力，我们在(zai)最高端(duan)半(ban)导体制(zhi)造上有短板，但DeepSeek证明我们可以依靠算法和软件(jian)的补齐，用国内产业界已经实现的次(ci)高端(duan)半(ban)导体加以协同，同样可以在(zai)综合(he)效能上做到全球第一梯队(dui)。因此国内半(ban)导体产业链迎来重估机会，包括设备、制(zhi)造、封(feng)测(ce)、EDA等。国产算力芯片设计等全链条受益(yi)，因为DeepSeek等中国特色模型创新和崛起必然伴随(sui)国产算力、传输、存储芯片等中国特色硬件(jian)创新。

券商中国记(ji)者：科技股受追捧是否有实实在(zai)在(zai)的业绩(ji)支撑？

李欣(xin)：在(zai)过去这些年，科技公司交出(chu)的答卷(juan)，是实实在(zai)在(zai)长(chang)期的在(zai)成长(chang)，从半(ban)导体设备制(zhi)造到设计，都有很多公司在(zai)成长(chang)。展望未来，以半(ban)导体为代表(biao)的科技行业成长(chang)空间巨大。庞大的中国制(zhi)造业要转型升级、行销全球，科技行业的赋能和加持是关键，比如(ru)汽车行业，中国正在(zai)快速赶(gan)超，靠的是电动(dong)化、智能驾驶、摄像头(tou)、激(ji)光雷达、传感器、数据处理的芯片等，以及(ji)后面的算法，靠的是科技。别的工业设备也一样，包括消费属(shu)性的东西，比如(ru)手机，苹果、三星，基(ji)本都被中国品牌占领，背后靠的也是科技。

以更加科学化和体系化的方式进行投资

券商中国记(ji)者：近年来你们是怎样对AI领域进行投资和研究的？

李欣(xin)：2022年10月，美国出(chu)台了管制(zhi)AI芯片对华出(chu)口的政策，从那天起，我们开始(shi)加强对国内AI算力芯片的研究和投资，下大力气调研AI算力芯片现状。2023年一月，ChatGPT爆火，我们请教了很多专家，读(du)了很多报告，重点研究AI从技术到产品的突破，海外公司注重既要出(chu)产品又要出(chu)论文，在(zai)一些公开的平台可以看(kan)到相关论文，我们学习之后觉得还是蛮惊艳的。我们同时加大了对AI的投资，之后我们一直根据行业跟踪，动(dong)态调整投资，长(chang)期取得了较好的投资收益(yi)。

我们对AI算法、应用的研究，对深度学习模型的学习是长(chang)期的，对国产算力芯片公司的论文发表(biao)、产品发布长(chang)期跟踪，动(dong)态评估其竞争力。比如(ru)一些国产算力芯片的龙头(tou)公司，在(zai)它(ta)们上市前，我们就做了很多年的跟踪和研究，现在(zai)已经涨了很多倍，我们对它(ta)们也始(shi)终(zhong)有新的跟踪。

我对科技行业没有基(ji)本面之外的信仰，不会因为市场热(re)就去投资，而是比较客观的。

券商中国记(ji)者：在(zai)你看(kan)来，如(ru)何做好科技股投资？你的投资体系是如(ru)何迭代向前的？

李欣(xin)：第一、要融合(he)python、AI等科技工具(ju)，提升投研能力。熟练掌握python，编程(cheng)实现市场和行业信息(xi)的搜集、整理、归纳；基(ji)于本地化部署LLAMA/DeepSeek等开源大语(yu)言模型，或者在(zai)数据清洗脱敏后调用阿里云等大模型平台上的商业化大模型，实现对海量中外文报告等资料的翻译(yi)、总结、归纳；基(ji)于pytorch等AI框架和transformer等基(ji)础模型对市场数据建模，揭示多维度的市场和行业个股运行规(gui)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，日拱一卒，拓(tuo)宽知识面和能力圈，尤其是各个行业间的有机关联，如(ru)机械、电子、新能源、计算机等之间的交叉学科和交叉应用。加深对宏(hong)观经济的研究和理解，在(zai)全球宏(hong)观背景下理解和投资科技成长(chang)等行业，逐渐将消费、医药、周期等领域和科技行业放在(zai)统一的框架下进行观察和合(he)理的投资。我们基(ji)于基(ji)金合(he)同等约束可以在(zai)投资实践上有所偏重，但必须(xu)意识到，科学的框架具(ju)有普适性和完(wan)备性，任何一个长(chang)期有效的投资框架必然是对所有行业都具(ju)有解释性的，如(ru)果不是，那就表(biao)明框架存在(zai)局限性，需要向更高维度扩展。

券商中国记(ji)者；做科技投资，是否对认知要求更高？

李欣(xin)：我认为，投资本质上是对专业认知的变现，尤其是科技产业投资，对于技术、产品、产业链、市场都要有深入并(bing)且不断更新的认知。比如(ru)，如(ru)果要投资算力芯片，对计算体系架构、神经网络的计算特征等等就应有所了解。从2019年以来，我花了不少时间在(zai)学习和研究AI模型的基(ji)础知识，目前水(shui)平还比较初级，大概可以编写GPT2模型，跑在(zai)自己的英伟达4090GPU上，以验证transformer的基(ji)本原(yuan)理。当然，对于实业从业者，认知后面更重要的是执行力，这一点我们确实要求低一些。

券商中国记(ji)者：你怎么看(kan)投资的艺术层面？

李欣(xin)：艺术的层面，我修(xiu)炼尚浅(qian)，不敢过多置评，我也很欣(xin)赏和仰慕投资大师们在(zai)投资中展现出(chu)的行云流水(shui)般的艺术灵感。我一直认为主动(dong)投资应当有更加数学化和体系化的方式来表(biao)征和评估其各个角度的特征，最近在(zai)看(kan)被誉为“量化圣经”的格林诺德和卡恩的《主动(dong)投资组合(he)管理》，有一句(ju)话打(da)动(dong)我心：投资的艺术正在(zai)演变成为投资的科学。

券商中国记(ji)者：投资是一个概率问题吗？你如(ru)何面对市场的随(sui)机性？

李欣(xin)：每一个标的未来收益(yi)率都不是一个简单的数字，而是呈现一定的概率分布曲线，注意其数学期望和标准差，应当综合(he)考虑两者的对比关系。风险在(zai)某种程(cheng)度上可以看(kan)做是收益(yi)率的标准差，控制(zhi)风险应当考虑其与收益(yi)率的关系，而考量中的取舍关系也不是线性的，应该(gai)视投资目标而定。

市场是复杂系统，其随(sui)机性无法避(bi)免，但从时间轴看(kan)，下一个阶段的表(biao)现往往和上一个截面的状态有相关性，即惯性或粘性，应当基(ji)于时序去看(kan)市场。

券商中国记(ji)者：股市涨涨跌跌，你如(ru)何穿越(yue)市场周期，获取长(chang)期持续(xu)收益(yi)？

李欣(xin)：在(zai)较为有利的周期（行业有持续(xu)重大的变化与成长(chang)，同时市场风格较为有利于成长(chang)股），抓住beta和alpha，尽量获得大的超额(e)收益(yi)；在(zai)较为不利的周期，尽量控制(zhi)beta，从alpha角度获得收益(yi)，需要适当的降低组合(he)的进攻性，增加防(fang)守(shou)性；当然如(ru)何判断处于哪个周期的哪个阶段有一定难度，但周期之间的过度是连续(xu)的，仍有若干办法尽量加以控制(zhi)。

把握行业成长(chang)中非(fei)线性变化的关键点

券商中国记(ji)者：请讲(jiang)讲(jiang)你的早年经历，有什么印象(xiang)深刻的人和事，对你后来的投资产生了什么影响？

李欣(xin)：我早年主要在(zai)电子领域学习和工作，很多师长(chang)和同仁给我留下了深刻的印象(xiang)。我本科在(zai)浙(zhe)江大学竺可桢(zhen)学院混合(he)班(ban)学习，大二选择了半(ban)导体设计专业，进入到超大规(gui)模集成电路实验室，从简单的事情开始(shi)参与一些项目，我的导师曾担(dan)任国家“863计划”集成电路重大专项专家组组长(chang)，本世纪初出(chu)于对半(ban)导体的热(re)爱来到浙(zhe)大建立实验室，他(ta)对于前沿技术的孜孜不倦的追求，对于产学研关系的深刻理解，都长(chang)期影响着我和同学们的人生道(dao)路。我们实验室在(zai)20多年前投身于国产CPU、EDA等关键领域，实验室很多老师同学坚持深耕半(ban)导体，后来他(ta)们参与成立了多家成功上市的半(ban)导体公司，为科技自立自强事业做出(chu)了贡(gong)献。

我研究生和职业生涯的前几年主要从事电力电子和能源高效应用的工作，国内几家头(tou)部新能源逆变器和电力电子公司的创始(shi)人和高管也有许多是实验室的师长(chang)同学和工作的同事。这告诉我长(chang)期沉淀积(ji)累必有用武之处。

我从他(ta)们身上首先学到了对产业的热(re)爱和执着，对工作的一丝不苟；我从自己的实业经历中学到了“使命必达”和严(yan)谨的工作作风，研发日程(cheng)订到每天上午或下午，定期复查进度，产品必须(xu)全球领先，否则就是失败；我也领会到，一个好的科技公司应当排除万难参与全球激(ji)烈(lie)竞争的意义。我进入资本市场以来也保持着与产业一线的沟通联系，始(shi)终(zhong)从一个产业从业者的视角去研究跟踪公司，做深入、全面、长(chang)期的研究，努力做精准有根据的投资。

券商中国记(ji)者：2012年5月你加盟华安基(ji)金任电子行业研究员，当时怎么做研究？

李欣(xin)：来到华安基(ji)金后，我从产业链角度梳理投资机会，加深对重点公司的研究，将我之前的产业经验、资源和卖方经验融合(he)进买方的研究工作中来。买方研究，强调对于投资标的尤其是公司持仓标的重点跟踪的深度和及(ji)时性，在(zai)市场波动(dong)时，需要根据基(ji)本面对投资做出(chu)判断，研究的利害关系更大，对于估值模型、公司产品的量价模型、产业链上下游的变化要尽最大努力清晰化和及(ji)时跟踪。

电子行业公司往往技术较为晦涩，产业变化快，很多基(ji)金经理以前涉及(ji)较少，我在(zai)报告中尽量用朴实生动(dong)的方式帮(bang)助基(ji)金经理理解公司业务，并(bing)组织去深圳等地调研，以及(ji)组织专家来司交流（当时还没有卖方和所谓的第三方公司组织专家交流）。2013年是电子大年，感谢领导和基(ji)金经理们对我研究工作的信任，公司在(zai)电子行业的各个方向上全面增加配置，在(zai)那一年电子涨幅前十的公司中，我们买到了大多数，获得了很好的收益(yi)。

券商中国记(ji)者：2015年7月，你开始(shi)管理华安智能装备主题基(ji)金，当时，市场刚刚经历暴跌，你怎么做投资？

李欣(xin)：2015年下半(ban)年市场剧烈(lie)调整后，我们认为，反弹较有力的行业应当是基(ji)本面变化快的成长(chang)性行业，无论市场涨跌，驱动(dong)基(ji)本面的还是它(ta)所在(zai)行业和公司本身的成长(chang)性，我们要研究清楚行业的成长(chang)性，把握行业成长(chang)中的关键点，所谓的非(fei)线性变化的点，即奇(qi)点。当时我们有几位从TMT（科技、媒体、通信）和新能源的研究员刚刚进入投资岗(gang)位，我们在(zai)时任投资总监翁总的指导下，领先市场发掘了虚拟现实、IP网剧等方向，并(bing)跟踪到锂电新能源、苹果产业链等都有积(ji)极的变化，通过对这些成长(chang)性行业的把握，我们在(zai)2015年下半(ban)年取得了不错的业绩(ji)。

券商中国记(ji)者：你主要把握了哪些大的投资主线？

李欣(xin)：一是半(ban)导体国产替代，2018年底(di)到2019年上半(ban)年，市场大部分投资者都很悲观，纷纷降低科技股持仓。然而，2019年是半(ban)导体国产替代的元年，是快速上量的一年，也是在(zai)上市公司业绩(ji)上有巨大体现的一年，我们比较早的抓住了机会，在(zai)2019年一二季度加仓半(ban)导体，而市场形成对半(ban)导体国产替代的共识是在(zai)三季度。我们之后对半(ban)导体行业持续(xu)跟踪，对半(ban)导体的投资获得了较高的超额(e)收收益(yi)。

二是在(zai)2020年的后半(ban)段开始(shi)增加对新能源的配置，一直持有到2022年的前段，收获了新能源产业高增长(chang)的主要阶段。

三是在(zai)2022年中期以后，我们开始(shi)降低对新能源的配置，系统性增加对TMT的配置。做这个判断的原(yuan)因，一是新能源的各个领域在(zai)前两年无论基(ji)本面、产品价格还是股市上，都有充分的体现；二是TMT行业的很多因素在(zai)前两年被压制(zhi)，因为疫情的原(yuan)因，TMT的国产化替代进程(cheng)，包括政府相关的采购招标的进程(cheng)都有推迟(chi)；三是AI的一些深层次(ci)的应用在(zai)逐渐起来，AI过去相对比较小众，2022年开始(shi)用在(zai)生成图(tu)片、视频、跟人对话等，能够跟每个人的生活产生交集，我们开始(shi)加大对AI的研究和投资，获得了较好的回(hui)报。

责编：汪云鹏

校对：祝甜婷