我个(ge)人以(yi)为(wei)，人类对自然规律（包(bao)括语言、视频等）的(de)认知和表达，经历了三个(ge)阶(jie)段：一是文字描述，例(li)如“太(tai)阳东升西落”。二是数学(xue)解析式和方程，例(li)如牛(niu)顿定律和麦克斯韦方程组，这两(liang)个(ge)阶(jie)段本质上都是归纳、推理、验证(zheng)。三是AI大模型，将研究(jiu)的(de)客体映射到(dao)高维空间，让其各类特征得以(yi)充(chong)分表达；经过深度上的(de)层层递进，用一系列的(de)线性变换和非线性函数，充(chong)分表达其内在逻辑的(de)复杂性；通过对海量案例(li)的(de)训练，使模型的(de)表达趋近现实。这是方法论上的(de)巨(ju)大进步，也是目前对大模型很多(duo)争论的(de)来源，因为(wei)它并不(bu)符合千百年来科学(xue)发现的(de)基本流程和框架。

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：DeepSeek对科技(ji)股投资产生(sheng)了什么影响？

李欣：DeepSeek对科技(ji)股的(de)投资产生(sheng)重大影响。首先改变了AI的(de)产业范式，OpenAI代表的(de)是海量数据(ju)+高端算力的(de)军备竞赛式资本密集型范式，DeepSeek代表的(de)是算法+硬件+软件应用三位一体注重系统(tong)整体效能的(de)范式，系统(tong)创新可以(yi)弥补单点不(bu)足，比如硬件算力的(de)短板，这就(jiu)系统(tong)性重估了国内科技(ji)产业的(de)价值，国产模型和国产算力互相优化(hua)、匹配、提升。从训练端向推理端，从云(yun)端到(dao)终(zhong)端，从算力到(dao)应用，都在呈现接力成长、加速(su)成长。

与十年前的(de)移动互联网(wang)相比，从技(ji)术革(ge)命(ming)的(de)角度看，AI超(chao)越(yue)了移动互联网(wang)；从产品和盈利(li)模式创新的(de)的(de)角度看，目前AI还是基于既有的(de)商业模式例(li)如云(yun)计算、短视频、本地生(sheng)活、电商做产品的(de)加成和升级，笑到(dao)最(zui)后的(de)AI原生(sheng)应用还有待出现，这符合产业发展规律。

2 国内AI产业链受益程度更(geng)高

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：随着人工智能概念(nian)持续火爆(bao)，你在当前布局时，主要关(guan)注哪些要素？后续看好哪些细分赛道，主要逻辑是什么？

李欣：行业发展初(chu)期，关(guan)注产业卡位和既有资源在AI时代的(de)变现能力；然后是业务和AI的(de)结合程度，业务的(de)推进进度以(yi)及可持续变现能力。一是看好AI的(de)“使能者(zhe)”：国产算力，包(bao)括高端半导体制造、算力/传输芯片设计等产业链；全球算力产业链在技(ji)术创新推动下量价齐升。二是看好受益于“AI平权”的(de)行业：智能驾驶、机(ji)器人等，包(bao)括整机(ji)（整车）、系统(tong)集成、关(guan)键零部件如算力芯片、激光雷达、传感器、执行器等。

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：DeepSeek对于AI产业的(de)意(yi)义是什么？

李欣：对于全球AI产业，此次DeepSeek的(de)成功标(biao)志着大模型的(de)降价放(fang)量，因此推理端放(fang)量，增速(su)高于训练端；终(zhong)端侧受益于AI的(de)放(fang)量降价，优于云(yun)端；应用端增长也加速(su)。所有和放(fang)量相关(guan)的(de)环节都受益，如推理端芯片和硬件（其相对于训练端，制程和价格都较为(wei)亲民），终(zhong)端硬件（眼镜、手机(ji)、机(ji)器人、智能驾驶等，以(yi)及SoC芯片），C端应用软件如办公自动化(hua)、教育(yu)、游戏、传媒等，都将受益。

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：DeepSeek对于我国科技(ji)产业有何影响？

李欣：国内AI产业链受益程度高于全球AI产业链。DeepSeek的(de)成功，证(zheng)明AI产业的(de)竞争不(bu)是依靠单纯的(de)算力高低，而是依靠算法、软件、硬件三位一体的(de)综合匹配实力，国内在最(zui)高端半导体制造上有短板，但DeepSeek可以(yi)依靠算法和软件的(de)补齐，用国内产业已经实现的(de)次高端半导体加以(yi)协同，同样可以(yi)在综合效能上做到(dao)全球第一梯队。因此国内半导体产业链迎来了重估机(ji)会，包(bao)括设备、制造、封测、EDA等。国产算力芯片设计等全链条受益，因为(wei)DeepSeek等中国特色模型的(de)创新和崛起，必(bi)然伴(ban)随国产算力、传输、存储(chu)芯片等中国特色硬件的(de)创新。

3 投资本质是对专业认知的(de)变现

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：近年来你们是怎样对AI领域(yu)进行投资和研究(jiu)的(de)？

李欣：2022年10月，美国出台(tai)了管制AI芯片对华出口的(de)政策，从那天起，我们开始(shi)加强对国内AI算力芯片的(de)研究(jiu)和投资，下大力气调研AI算力芯片现状(zhuang)。2023年1月，ChatGPT爆(bao)火，我们请教了很多(duo)专家，读(du)了很多(duo)报(bao)告，重点研究(jiu)AI从技(ji)术到(dao)产品的(de)突破，海外公司注重既要出产品又要出论文，在一些公开的(de)平台(tai)可以(yi)看到(dao)相关(guan)论文，我们学(xue)习之后觉(jue)得还是蛮惊艳的(de)。我们同时加大了对AI的(de)投资，之后一直根据(ju)行业跟(gen)踪，动态调整投资，长期取得了较好的(de)投资收益。

我们对AI算法、应用的(de)研究(jiu)，对深度学(xue)习模型的(de)学(xue)习是长期的(de)，对国产算力芯片公司的(de)论文发表、产品发布长期跟(gen)踪，动态评(ping)估其竞争力。比如一些国产算力芯片的(de)龙头公司，在它们上市前，我们就(jiu)做了多(duo)年的(de)跟(gen)踪和研究(jiu)，现在已经涨(zhang)了很多(duo)倍，我们对它们也始(shi)终(zhong)有新的(de)跟(gen)踪。我对科技(ji)行业没有基本面之外的(de)信仰，不(bu)会因为(wei)市场热(re)就(jiu)去投资，而是比较客观的(de)。

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：在你看来，如何做好科技(ji)股投资？你的(de)投资体系是如何迭代的(de)？

李欣：第一，要融合Python、AI等科技(ji)工具，提升投研能力。熟练掌握Python，编程实现市场和行业信息的(de)搜集、整理、归纳；基于本地化(hua)部署LLAMA/DeepSeek等开源大语言模型，或者(zhe)在数据(ju)清(qing)洗脱敏后调用阿里云(yun)等大模型平台(tai)上的(de)商业化(hua)大模型，实现对海量中外文报(bao)告等资料(liao)的(de)翻译、总结、归纳；基于PyTorch等AI框架和Transformer等基础模型对市场数据(ju)建模，揭示多(duo)维度的(de)市场和行业个(ge)股运行规律，服务投资决策。

第二，坚(jian)持长期以(yi)来的(de)方针：扎根产业和上市公司研究(jiu)，日拱(gong)一卒(zu)，拓宽知识面和能力圈，尤其是各个(ge)行业间的(de)有机(ji)关(guan)联，如机(ji)械(xie)、电子、新能源、计算机(ji)等之间的(de)交叉学(xue)科和交叉应用。加深对宏观经济的(de)研究(jiu)和理解，在全球宏观背景下理解和投资科技(ji)成长等行业，逐渐将消费、医药、周期等领域(yu)和科技(ji)行业放(fang)在统(tong)一的(de)框架下进行观察和合理的(de)投资。我们基于基金合同等约束可以(yi)在投资实践(jian)上有所偏(pian)重，但必(bi)须意(yi)识到(dao)，科学(xue)的(de)框架具有普适性和完备性，任何一个(ge)长期有效的(de)投资框架必(bi)然是对所有行业都具有解释性的(de)，如果不(bu)是，那就(jiu)表明框架存在局限性，需要向更(geng)高维度扩展。

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：做科技(ji)投资，是否对认知要求更(geng)高？

李欣：我认为(wei)，投资本质上是对专业认知的(de)变现，尤其是科技(ji)产业投资，对于技(ji)术、产品、产业链、市场都要有深入并且不(bu)断更(geng)新的(de)认知。比如，如果要投资算力芯片，对计算体系架构、神经网(wang)络的(de)计算特征等就(jiu)应有所了解。从2019年以(yi)来，我花了不(bu)少时间在学(xue)习和研究(jiu)AI模型的(de)基础知识，目前水平还比较初(chu)级，大概可以(yi)编写GPT2模型，跑在自己的(de)英伟达4090GPU上，以(yi)验证(zheng)Transformer的(de)基本原理。当然，对于实业从业者(zhe)，认知后面更(geng)重要的(de)是执行力，这一点我们确实要求低一些。

4 科技(ji)行业成长空间巨(ju)大

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：2015年7月，你开始(shi)管理华安智能装备主题基金，当时市场刚刚经历暴(bao)跌，你怎么做投资？

李欣：2015年下半年市场剧(ju)烈调整后，我们认为(wei)，反弹较有力的(de)行业应当是基本面变化(hua)快的(de)成长性行业，无(wu)论市场涨(zhang)跌，驱动基本面的(de)还是它所在行业和公司本身的(de)成长性，要研究(jiu)清(qing)楚行业的(de)成长性，把握行业成长中的(de)关(guan)键点，也就(jiu)是所谓的(de)非线性变化(hua)的(de)点，即奇点。当时我们有几位从TMT（科技(ji)、媒体、通信）和新能源的(de)研究(jiu)员刚刚进入投资岗位，在时任投资总监翁总的(de)指(zhi)导下，领先市场发掘了虚拟(ni)现实、IP网(wang)剧(ju)等方向，并跟(gen)踪到(dao)锂电新能源、苹果产业链等都有积(ji)极(ji)变化(hua)，通过对这些成长性行业的(de)把握，我们在2015年下半年取得了不(bu)错的(de)业绩。

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：你主要把握了哪些大的(de)投资主线？

李欣：一是半导体国产替代，2018年底到(dao)2019年上半年，市场大部分投资者(zhe)都很悲观，纷纷降低科技(ji)股持仓。然而，2019年是半导体国产替代的(de)元年，是快速(su)上量的(de)一年，也是在上市公司业绩上有巨(ju)大体现的(de)一年，我们比较早地抓住了机(ji)会，在2019年一二季度加仓半导体，而市场形成对半导体国产替代的(de)共(gong)识是在三季度。我们之后对半导体行业持续跟(gen)踪，对半导体的(de)投资获(huo)得了较高的(de)超(chao)额收益。

二是在2020年的(de)后半段，开始(shi)增加对新能源的(de)配置(zhi)，一直持有到(dao)2022年的(de)前段，收获(huo)了新能源产业高增长的(de)主要阶(jie)段。

三是在2022年中期以(yi)后，我们开始(shi)系统(tong)性增加对TMT的(de)配置(zhi)。做这个(ge)判(pan)断的(de)原因，一是TMT行业的(de)很多(duo)因素在前两(liang)年被压制，因为(wei)疫情的(de)原因，TMT的(de)国产化(hua)替代进程，包(bao)括政府相关(guan)的(de)采(cai)购招标(biao)的(de)进程都有推迟；二是AI的(de)一些深层次的(de)应用在逐渐起来，AI过去相对比较小众，2022年开始(shi)用在生(sheng)成图片、视频、跟(gen)人对话等，能够跟(gen)每个(ge)人的(de)生(sheng)活产生(sheng)交集，我们开始(shi)加大对AI的(de)研究(jiu)和投资，获(huo)得了较好的(de)回报(bao)。

证(zheng)券时报(bao)记者(zhe)：科技(ji)股受追(zhui)捧是否有实实在在的(de)业绩支撑？

李欣：在过去这些年，科技(ji)公司交出的(de)答卷是实实在在长期在成长，从半导体设备制造到(dao)设计，都有很多(duo)公司在成长。展望未来，以(yi)半导体为(wei)代表的(de)科技(ji)行业成长空间巨(ju)大。庞大的(de)中国制造业要转型升级、行销全球，科技(ji)行业的(de)赋能和加持是关(guan)键，比如汽车行业，中国正(zheng)在快速(su)赶超(chao)，靠的(de)是电动化(hua)、智能驾驶、摄(she)像头、激光雷达、传感器、数据(ju)处理的(de)芯片等，以(yi)及后面的(de)算法，靠的(de)是科技(ji)。别(bie)的(de)工业设备也一样，包(bao)括消费属性的(de)东西，比如手机(ji)，中国品牌占领了很多(duo)市场，背后靠的(de)也是科技(ji)。