科技的浪潮再次涌向A股市场，吸引着无数投资者的目光。这股科技股崛起的背后，是科技产业日新月异的蓬勃发展，尤其是人工智能（AI）领域，正以惊人的速度进行着迭代和革新。从底层的算力基础设施，到前沿的算法模型，再到广泛的应用场景，AI的每一个环节都蕴藏着巨大的投资机遇，同时也伴随着各种挑战和不确定性。
在这片科技的星辰大海中，寻找最耀眼的那颗星，并非易事。而鹏华基金精心打造的“科技投资共同体”，通过长期的精细设计，构建了一个覆盖多领域的“工具箱”，旗下风格各异、各有专长的基金经理们，也具备了挖掘细分领域优质标的的能力。其中，杨飞的时代投资理论，更是在众多投资方法中独树一帜。
鹏华基金的“科技投资共同体”汇聚了多位在科技领域有着深刻理解和丰富经验的基金经理。他们通过差异化的投资策略，力求在不同的细分领域捕捉投资机会，为投资者提供更加多元化的选择。这种“集团作战”的模式，能够更好地应对科技行业快速变化带来的挑战，提升整体的投资效率和风险控制能力。
杨飞的时代投资理论，是一种独特的投资框架，旨在通过把握时代产业发展的脉搏，穿越宏观经济的周期波动，实现长期稳健的投资回报。这一理论强调对产业发展趋势的深入研究和前瞻性判断，以及对优质企业长期价值的挖掘和坚守。在充满变数的市场环境中，这种投资理念为投资者提供了一种清晰的思路和方法。
杨飞的投资哲学核心在于“时代产业”的把握。他坚信，投资于具备长期成长潜力的产业，能够有效抵御宏观经济周期的影响，实现穿越牛熊的稳健回报。
2023年，市场环境充满不确定性，但杨飞却展现出敏锐的洞察力，在当年一季度果断将投资方向从新能源转向AI。他认为，当时新能源行业面临着严重的产能过剩问题，竞争格局恶化，且这种恶化短期内难以结束。而与此同时，OpenAI发布了GPT大模型，标志着AI元年的到来，许多TMT行业的公司正处于历史底部，这意味着新科技周期的开始，产业估值也具备了较高的性价比。此外，科技产业周期调整的时间也足够长，为后续的发展奠定了基础。凭借对科技赛道的深入了解，杨飞果断转型AI，为获取超额收益奠定了坚实的基础。
杨飞的时代投资理论，并非简单的概念，而是一套严谨的投资方法论，主要包括以下几个关键步骤：
在确定投资主线时，杨飞会将产业分为“大时代产业”和“小时代产业”。
“最舒服”的行业，是指那些具备以下特征的行业：
选择公司时，杨飞会重点考察以下几个方面：
杨飞认为，最佳的投资时机是产业处于快速增长的阶段。
杨飞更倾向于选择商业模式简单易懂，且落地容易变现的行业。
对于新兴产业的投资，杨飞强调持续的跟踪、验证、迭代和更新。他认为，新兴产业在发展过程中，内部结构会发生较大变化，细分行业自身也存在生命周期。因此，需要不断验证和迭代，才能对行业和公司的盈利性、估值做出合理的判断。
杨飞认为，中国科技的进程，早已从单纯的“复制”转变为自主“创造”。而把握AI应用的关键时间点，将是未来投资成功的关键。
中国科技不再是简单的模仿和复制，而是在多个领域实现了自主创新和技术突破。这种转变为中国科技产业带来了新的发展机遇，也为投资者提供了更多的选择。
杨飞认为，2024年是AI应用的奇点，主要原因是低算力成本的DeepSeek大模型的出现，让应用快速普及成为可能。这意味着AI技术将加速渗透到各个行业，并深刻改变人们的生活和工作方式。
算力是AI发展的基础。2023年开始，海外开始大规模进行AI算力基础设施的投入，2024年继续保持着快速的增长。从国内来看，2024年是算力基础设施投入的第一年，2025年算力投入才开始加速，往后看，会继续加速。无论是海外还是国内，未来2年算力基础设施的投入都将保持快速增长的状态。
2023年是海外OpenAI发布ChatGPT的一年，随后两年大模型的不断迭代，整个文字推理能力已经很强。2024年，国内的大模型也不断涌现出来，无论是字节的豆包，还是BAT，还是科大讯飞等等AI公司，都相继发布了有竞争力的大模型。随后在2025年初DeepSeek的出现，让大模型进入了极具应用价值的时代。但目前大模型还有很大进步空间，比如多模态领域，目前还没有大模型厂商能做的比较好。
目前C端应用最快落地的可能是手机、眼镜等AI端侧产品，智能驾驶以及人形机器人也会在今年开始落地。B端来看，AI Agent赋能行业的应用也会在今年逐步开展，最快渗透的行业包括金融、教育、医疗等等，但这些都是还在初期，即使2025年可能也不会看到太大的量。
虽然我国的人工智能技术发展还处在大时代的初期，但在算力基础设施、算法模型、应用场景上更具全球竞争力。
杨飞认为，虽然在训练环节，我们与全球比较领先的英伟达的GPU芯片还是有比较大的差距，但是我们自研的国产GPU芯片也呈现了不断追赶的势头。在推理环节，其实我们未来的芯片可能并不比海外弱，尤其是算力要求没那么高的ASIC芯片，这其实对应用环节可能更重要一些。包括在AIDC建设以及数据中心制造业产业链上，我们拥有相当强的领先优势，海外的很多数据中心的产业建设，很大一部分都要找我国的供应链。
DeepSeek的出现已经实现了低算力高效模型，而且该模型实现了开源，具备持续不断的迭代能力，已经不输于海外的OpenAI的模型了。随着开源模型的持续升级，我国大模型也是有竞争力的。
从应用场景来看，无论是C端还是B端，我们都有全球最强的制造能力和最大的单一需求市场。C端的产品最快、最早能够在我国落地的可能性是非常高的，而且我国还具备最大的行业数据和应用场景，AI Agent给产业赋能落地的可能性也会非常大。
科技革命既充满诱惑，又潜藏风险。它迷人之处在于其广阔的发展空间和快速的扩张速度，无数机遇在其中涌现；而其风险在于，一旦落后，就可能难以追赶时代的步伐。然而，机遇和前景始终令人心驰神往。
科技的快速发展既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。对于投资者而言，既要抓住机遇，也要警惕风险，才能在科技浪潮中立于不败之地。
杨飞表示，虽然在全球竞争格局下，中美在AI领域存在差距，但这种差距正在一步步缩小。中国在一些细分领域已经具备了与美国竞争的实力，并且正在加速追赶。
AI芯片方面，美国以英伟达为代表的GPU的设计公司，在底层框架以及经验积累方面，都要明显领先于我国的芯片企业。此外，在GPU代工方面，其实美国拥有全球最领先的芯片代工企业提供方-台积电。另外，在算法和框架方面，美国的大模型公司OpenAI仍然是全球领先的企业，但是我国的DeepSeek在低算力的优势下，也不会输于OpenAI，各有千秋。
算力方面，如果中芯国际的先进制程能有提升，可能会对我国的GPU算力性能上有很大的帮助。另外，在推理侧，算力需求会大幅提升的背景下，我国的ASIC芯片与海外芯片的差距会进一步缩小。在算法模型性能上，如果DeepSeek在多模态领域能有突破的话，将会大大提升我国模型方面的竞争力。
针对AI技术的快速迭代，杨飞的组合持仓策略叫行业分散与个股集中，行业和个股的权重变化在组合内部是动态平衡的，以此来应对迭代风险。这种策略既能分散风险，又能抓住优质企业的成长机会。
在产业内部适度分散，按照行业发展的生命周期进展的阶段进行划分，产业早期，行业的配置权重较少；爆发初期，行业权重配置较大；行业中晚期，渗透率出现拐点的时候，占比最少。随着生命周期的进展，行业内部会出现一个动态的平衡。比如2023-2024年组合在AI算力的占比是相对来说比较高的，但AI应用占比相对来说会比较少。但随着AI的发展，内部AI应用的占比，现在目前来说是非常、非常大的，出现大幅提升。在AI应用内部也有这样的差异，目前来说，C端落地进展要比B端快，所以说刚开始的时候，组合在C端应用的权重就会高于b端，这就是行业分散的内在逻辑。行业选择以后，重仓一些竞争力比较强的公司，最后组合体现出来的就是个股的集中度会比较高。
对于普通投资者来说，科技发展是一个多点开花的过程，而这一轮的AI产业趋势，正在重塑市场新秩序。
人工智能的快速发展，正在深刻改变着各行各业，并对市场格局产生深远的影响。投资者需要密切关注这些变化，才能把握新的投资机会。
杨飞表示，当前可以看到投资者对AI产业的熟悉度在慢慢提升，逐渐认识到AI产业可能是未来长期的发展方向，也可能是政府未来长期支持和鼓励的方向。
国外人工智能也在快速发展，成为中美两国科技产业争夺的焦点。在这个时候虽然可能会有分歧，但是相信AI的人会越来越多，投资者的风险偏好也在缓慢提升。伴随着整个宽松的流动性与逐步提升的风险偏好，相信科技股的估值中枢也在慢慢提升，在合理的估值基础上叠加了一些风险偏好和流动性的溢价。
未来，伴随着整个C端以及B端的应用落地，市场对未来的预期也会提升，市场风险偏好进一步提升的情况下，AI的应用可能会迎来戴维斯双击。
展望未来，杨飞认为AI仍将带颠覆性变革。
重大变化可能分两块：第一个在C端和B端都会发生比较大的变化。从C端来说，AI眼镜、手机，包括智能汽车、智能家居、人形机器人等AI产品的落地会能改变我们生活、提升生活品质、改变我们与世界交互方式、让生活更加便利，从而有更多时间享受生活。从B端来说，AI+产业可能也会深远地影响很多行业。AI Agent的出现会让很多金融行业的业务流程极其简单而高效，既节约金融业的成本，也让金融高效服务实体经济成为可能；制造业未来可能会有很多机器人替代工人，既提升工厂效率、节约成本，也保障生产的安全性。AI+医疗、AI+教育也将会极大改善行业格局。
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