警惕AI股！！！

　　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20132015年的互联网、20192021年的半导体以及20202021年的新能源行情。拔估值期间，指数涨幅大多在5080之间，领头个股的涨幅大约是200300。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46月触及历史90分位，在随后的812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GPT4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。
　　GPT4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3640PFdays（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SamAltman透露，GTP5的参数量将是GTP3的100倍，需要的计算量则是GTP3的200400倍。
　　由于算力紧缺，ChatGPT近期频繁下调提问限制次数，GPT4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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