中欧基金

国庆将至，先祝所有听众朋友们节日快乐！
三季度进入尾声，虽市场震荡不减，但我们仍能在结构性分化中找到值得关注的方向。比如上周，中美高层会谈落下帷幕，双方在人工智能领域释放出新的合作信号。
中美在芯片、算力等领域的竞争仍会持续，但围绕人工智能风险治理的沟通机制，也让市场重新审视全球科技产业链未来的竞争与协作。
过去两年，在全球科技博弈的大背景下，国内和海外科技板块虽然节奏不同，但都走出了自己的主线。尤其是站在9月末这个时间节点回首过去两年，一系列政策信号集中释放，市场逐渐回暖。
所以我们看到，这轮行情里最亮眼的方向之一，就是AI算力。而光模块作为其中的核心环节，持续受到市场的极大关注。
·光模块这个看起来不起眼的“小铁盒”，为什么能成为AI产业链里的关键角色？
·过去两年的上涨，究竟是流动性推动，还是背后真的有产业和业绩支撑？
·当800G走向1.6T之后，产业链新的瓶颈又会出现在哪里？
本期节目，我们邀请到中欧科技战队基金经理宋巍巍，一起从最近两年的科技主线聊起，拆解AI算力扩张背后的光模块产业链，以及这轮行情真正发生了哪些变化。
聊天的人
宋巍巍，中欧科技战队基金经理
杨广钊，特邀主持人

时间轴：
Part1 光模块涨了两年，真正推着行情走的是什么？
01:44 光模块领涨市场，背后是AI从技术突破走向广泛应用
02:35 AI“军备竞赛”开启：买GPU之外，光模块也被重新定价
03:16 从2000多亿美元到万亿美元级别，云厂商资本开支把光模块需求推向爆发
05:13 全球AI资本开支增长，最终进入了中国光模块龙头的收入和利润表
Part2 一个“小铁盒”值多少钱？从产业壁垒到远期份额
05:54 光模块看起来像“加厚版U盘”，却是AI集群里的关键连接器件
06:52 从无线、铜线到光纤：AI时代，光通信的优势被彻底放大
07:33 光通信真正的优势：更大带宽、更低损耗、更低功耗
09:30 小体积、高复杂度：光模块真正的壁垒藏在良率和可靠性里
10:28 光模块不是集群里最贵的设备，却可能决定GPU能不能高效运转
12:22 从芯片到光模块，全球AI产业链的分工没那么容易被打断
14:56 利空落地却没反弹：市场更担心2028年后的份额和估值压力
Part3 瓶颈迁移，光模块产业链进入下一阶段
16:47两条路径开始分化：“多塞几条通道”和“每条跑得更快”
19:27磷化铟和MOCVD开始成为新瓶颈
21:51传输速率越高，对精密加工、耦合精度和一致性的要求越高
23:54 光模块的瓶颈也分层级：真正决定出货的是哪些环节？
25:11瓶颈在哪里，价值就往哪里迁移

名词解释：
光模块：用于光信号和电信号相互转换的器件，通常安装在服务器网卡或交换机高速端口上。可以简单理解为AI数据中心中负责高速传输数据的“接口”
800G / 1.6T：通常指光模块单端口的数据传输能力。800G可以由8条100G通道或4条200G通道组成；1.6T可以进一步增加通道数量，或通过提升单通道速率来实现。
CW光源：连续波激光光源。在硅光方案中，CW光源持续发光，再由硅光芯片负责加载和调制数据信号。
磷化铟（InP）：高速光通信中重要的化合物半导体材料，可用于制造EML、DFB激光器、CW光源等光器件。随着800G和1.6T光模块放量，高质量磷化铟外延等环节的需求也随之增长。
MOCVD：即金属有机化学气相沉积，是制造化合物半导体外延材料的重要设备和工艺。节目中提到，MOCVD设备排期较长，也是当前光芯片扩产的约束之一。
FAU：光纤阵列单元，用于将多根光纤按照固定间距排列，并与硅光芯片或光引擎中的光路精准对准。随着光模块通道数增加，对精度和一致性的要求也越来越高。
MPO：一种多芯光纤连接器，可以在一个接口中容纳多根光纤。随着800G、1.6T等高速光模块通道数量增加，对高芯数、高精度MPO连接器的需求也随之提高。
风险提示：基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。


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北京时间9月17日凌晨，美联储宣布了近三年来的首次加息，并释放今年底再加息一次的信号。作为全球资产定价的关键锚点，美联储的每一次政策摆动，都会牵动汇率、股市、大宗商品等几乎所有资产的走势。
事实上，在8月底的杰克逊霍尔年会后，这轮加息的预期就已经开始被市场提前消化了。如今靴子落地，市场焦点也顺势切换到了下一个问题：这只是一次性调整，还是新一轮收缩周期的开端？
对国内市场而言，这轮加息预期的起落，也是最重要外部因素之一。回看今年以来，上半年AI走出独立趋势，市场极致分化。但进入下半年后，随着科技震荡，主线变得越来越模糊，全球流动性变化被视为影响A股走势的关键。
本期节目，我们邀请到中欧基金价值组基金经理付倍佳，以及中金公司研究部执行总经理张峻栋，从今年市场最明显的「错位」聊起，探讨以下问题：
近期最容易被市场高估和低估的因素是什么？

除了抗通胀，美联储目前的核心目标还有什么？

沃什治下的美联储，接下来政策会怎么走？

为什么会出现「融资热、资金紧」的现象？谁在和谁抢钱？

美股、美债、A股、港股、黄金等，接下来又会如何重新定价？

聊天的人
付倍佳，中欧基金价值组基金经理
张峻栋，中金公司研究部执行总经理
偌馨，特邀主持人
时间轴
Part 1：美联储时隔三年加息，哪些因素被高估了？
03:23 更像是一次美联储独立性表态
05:07 短期可能会加速K型分化，长期压制资产风险偏好
07:15 市场高估了加息路径和次数的重要性
09:46 沃什前后的「人设」变化，打乱了市场原本已经形成的流动性预期
Part 2：「错位」的一年：为什么所有资产都坐上了过山车？
13:47 今年市场的关键词：错位，过山车，资产定价很前置
16:52 价值派的压力来自，看到的风险为什么迟迟没有被定价
19:34 下半年震荡原因：流动性＞估值＞盈利
21:16 当成长和价值重新回到同一起跑线时，市场完成了一轮降波
22:17 为什么市场成交额跌破近几个月新低了？
Part 3：市场进入「中场休息」，何时开启下半场？
24:51 美国未来会走向「金融抑制」
26:30 全球再工业化、再武装化的趋势没变，资产基本面长期也不会变
31:24 有色最早进入中场休息，或将最早开启下半场
32:31 科技股仍在中场调整，四季度绕不开美国中期选举
34:09 美联储的第三个目标：维系适度的长端利率
Part 4：全球融资热，资金紧，谁在大规模借钱？
35:55 美国企业债净发行量逼近国债，最后可能一起抢股市的钱
38:59 美国科技大厂和政府「抢钱」，是过去几十年罕见的
39:48 长债利率易上难下
40:54 海外波动如何向A股传导，核心看中美利差
42:19 全球资金「审美趋同」，中国哪些资产更有比价优势？
45:37 港股和A股相反：盈利决定方向，估值和流动性决定波动率
50:41 解决债务问题，AI进步只是慢变量，美联储最终难以置身事外
Part 5：噪音背后，价值投资的变与不变
53:04 在供应链安全性的溢价上，中国拔得头筹
56:18 价值投资者如何参与成长行情？
59:18 噪音，是产生波动但不改变方向的东西，比如加息节奏
61:03 对宏观研判也需要「祛魅」：不同阶段，市场的核心矛盾会变
63:15 告别低通胀、低利率、低波动时代后，可以长期关注两类资产

名词解释
K型分化：指经济、行业或资产表现出现明显分叉，一部分持续向上，另一部分承压向下，走势类似字母“K”的两条分支。
金融抑制：通常指政府通过利率管制、资本流动限制，或引导金融机构持有本国国债等方式，人为将政府的融资成本和实际利率压制在较低水平、甚至制造“负实际利率”，从而减轻政府的债务负担。
QE（量化宽松）：指央行通过大规模购买国债、MBS等中长期资产，向金融体系注入流动性、压低长期利率，从而放松整体金融条件。美联储通常在政策利率接近下限、单靠降息空间有限时使用QE。简单理解，就是央行通过扩张资产负债表，给市场增加流动性。
YCC（收益率曲线控制）：通常指央行为特定期限的国债收益率设定目标水平或区间，并通过债券交易等操作使收益率靠近该目标。
FIMA Repo Facility（外国及国际货币当局回购便利）：该机制允许符合条件的外国央行和国际货币当局，把其持有的美国国债暂时抵押给美联储，换取美元流动性，之后再按约定买回。它的作用相当于给海外官方机构提供一个美元流动性“后备水龙头”，避免它们在资金紧张时直接抛售美债，从而帮助稳定美债市场和全球美元融资环境。该工具最初于2020年推出，2021年成为常设工具。
HALO资产：即“重资产、低淘汰风险”。通常指拥有大量实体资产、进入和复制门槛较高，同时不容易因技术迭代而快速过时的一类公司或资产，例如部分能源、电力、公用事业、工业、材料及基础设施相关资产。近年来，这一概念也与全球再工业化、供应链重构、能源和安全投入增加等趋势有所重合。

- 中欧基金出品，特别鸣谢聪明投资者-

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过去两年，红利成了很多投资者组合里的标配，银行、煤炭、公用事业、高股息、低波动、稳健……是大多数持有人对于红利板块的刻板印象。很多人买红利，正是因为相信：它可能涨得没有那么快，但至少应该更稳。
但今年5-6月，事情变得有些不太一样：一边是部分红利指数出现了超10%的阶段性回撤，一边是科技板块在快速上涨；而步入下半年，市场风格再次发生变化，红利板块整体迎来修复，体感上的偏差逐渐修复……
不过这一轮少见的“过山车”，也让投资者开始思考：红利的角色到底是什么？我们应该如何正确理解红利？
本期节目，我们邀请到中欧基金多资产及解决方案投资部研究副总监张学明，以及中欧基金基金经理刘勇，一起聊聊：
· 这轮红利大幅回撤，究竟发生了什么？
· 中证红利、红利低波，以及多因子红利到底有什么区别？
· “红利”“价值”“景气”分别在赚什么钱？
· 主动与量化，如何预测未来分红并避开“高股息陷阱”？
· 从“旧红利”到“新红利”，中国的高分红资产为什么正在扩容？
· 普通投资者如何选择红利产品，又该怎样把红利放进自己的组合里？
聊天的人
张学明，中欧基金多资产及解决方案投资部研究副总监、基金经理
刘勇，中欧基金多资产及解决方案投资部基金经理
偌馨，特邀主持人

时间轴：
Part1 红利的“至暗时刻”：为什么突然不低波了？
01:46 从坚定到怀疑再到坚定：这轮红利回撤，打破了过去的经验
02:57 5、6月红利下跌遇上科技大涨，体感差异被进一步放大
04:06 红利还稳吗？从长期数据看，它依然是股票策略中相对稳健的一类
06:57 一两年的涨跌被压缩到一两个月，极端结构行情放大了投资者情绪
Part2 都叫“红利”，中证红利和红利低波到底有什么区别？
08:04 名字里都有“红利”，但不同产品的底层逻辑可能差得并不少
08:32 红利投资本质上是在寻找可持续的高股息
10:30 为什么红利低波长期风险收益比往往更好？关键在分红的持续性
12:55 高股息不等于低波动，“红利”和“低波”其实是两个可以自由组合的因子
Part3 红利、价值、景气：看起来相似，但赚的是不同的钱
13:47 从单一红利到Smart Beta：景气、红利、价值、质量如何组成多因子策略？
14:48 是“收租”还是“淘金”？红利和价值投资的核心差别
15:41 同样是低估值：没增长但能赚钱，和身处困境，是两种完全不同的公司
17:07 真正站在红利另一端的不是价值，而是景气成长
18:23 红利赚的是高胜率的复利，价值赚的是困境反转的赔率
Part4 主动红利 VS 量化红利：怎么选股，又怎么避开“高股息陷阱”？
20:29 主动红利选股：商业模式、公司治理、盈利质量和自由现金流缺一不可
23:27 主动红利不是找股息率最高，而是找未来分红更确定、还有提升空间的公司
27:17 比静态股息率更重要的，是未来1-3年的动态股息率
34:09 主动擅长看公司，量化擅长看市场
37:20 最常见的“高股息陷阱”：今天看起来股息很高，明天可能就分不出来了
40:34 主动还是量化？两类红利产品长期相近，但持仓集中度和过程体验不同
43:34 AI正在改变主动与量化的合作：过去无法量化的内容，现在开始进入模型
Part5 从“旧红利”到“新红利”：高分红不再只是银行、煤炭和公用事业
48:36 为什么越来越多原本不属于红利的公司，正在变成“新红利”？
51:07 红利投资，本身就是经济体发展到一定阶段之后的产物
53:47 当行业走向成熟、资本开支下降，自由现金流正在催生更多高分红公司
55:13 地产和地产链未来会不会逐渐“公用事业化”，成为新的高分红来源？
Part6 红利到底怎么买？从长期底仓到“红利+成长”杠铃
56:26 红利适合长期持有，但不建议在它的“高光时刻”着急上车
57:24 分批、阶梯式布局，可能比猜最低点更适合红利
59:37 进阶玩法：用“红利+景气成长”做杠铃，让牛市也和自己有关系
01:01:25 面对市场上诸多红利产品，普通投资者到底该怎么选？
01:03:33 不止收益，夏普比率、回撤、修复速度和风格偏离都值得关注

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经历了上半年的高歌猛进，AI科技板块在7月短暂进入中场休息，虽然这两天波动再度放大，但8月板块整体止跌回血的态势较为明朗。AI浪潮滚滚向前，每当市场情绪把行情推向极致，观点交锋也变得愈加激烈。
在更长的周期里，科技投资从来都是高波动与高成长相伴相生。短期行情会受到资金和情绪左右，但中长期走势，最终仍要回到产业基本面上。越是焦灼的时候，越需要坐下来深度长谈，回到产业现场，去拆解那些无法被瞬时价格完全反映的底层逻辑。
本期节目，我们邀请到中欧科技战队的三位成员——冯炉丹、杜厚良、谢钊懿，和硅谷101联合创始人陈茜一起，在AI的奥德修斯时刻展开一场深度长谈，一起聊聊：
· 这轮AI周期和过去有什么显著不同？
· 国产算力走到了哪一步，训练端能不能追上？
· 端侧AI为什么迟迟没有出现杀手级产品？
· 当AI行情从普涨走向分化，我们该怎么寻找真正的机会？
聊天的人
冯炉丹，中欧科技战队基金经理
杜厚良，中欧科技战队基金经理
谢钊懿，中欧科技战队投资经理
陈茜，硅谷101联合创始人

时间轴：
Part1 AI这轮周期到底哪里不一样？
02:01 AI为什么被拿来类比工业革命？速度、斜率和影响范围都不一样
03:02 时间更长、斜率更陡：AI可能仍然只是早期阶段
04:05 从预训练到推理，再到Coding落地：AI价值链如何一步步迁移？
06:14 五层AI蛋糕正在重排：模型收入开始接棒，应用还在路上
09:49 下一个万亿级AI入口，会属于模型公司，还是新的应用公司？
Part 2 机器人、端侧AI、Coding：谁还在0到1，谁已经到了10？
13:17 “0到1”看想象，“1到10”看收入利润：不同阶段对应不同投资逻辑
15:43 机器人不是另一个硬件故事，而是“物理AI”的入口
18:01 机器人产业链会复制新能源车早期的投资机会吗？
23:27 端侧AI为什么还没有杀手级产品？硬件、续航和交互还不够顺手
26:25 Coding已经跑到“10”：哪些AI应用开始进入商业化阶段？
Part3 AI涨了三年：真正要看的，是供需是否错配
27:26 AI基础设施为什么最早进入“1到10”？别人越投入，硬件越先收钱
28:25 算力不是唯一瓶颈：网络传输、存储和CPU的重要性正在抬升
31:28 国产算力的节奏正在追赶：推理端适配更快，训练端也在迭代
36:36 看AI下半场，为什么Token增长斜率是最重要的指标之一？
42:14 ARR是最朴素的答案：真金白银付费，比故事更重要
44:43 AI涨了三年，泡沫在哪里？关键要看供给能不能追上Token需求
51:18 对美国AI进展的打分从7到9：真正的变化是模型开始自我迭代
52:23 供给端的瓶颈：日韩部分供应链“不敢扩产”
Part4 光、存与国产算力：谁是AI供需失衡里的关键环节？
54:45 光通信和存储，为什么被放到更靠前的排序？
57:28 判断光通信公司质量，重要的是技术路径和对上游产能的锁定
01:01:02 存储为什么比光还紧缺？AI抢走供给，消费电子开始被迫涨价
01:05:24 解决存储供需失衡，最后的希望仍在中国供应链
01:07:58 AI的未来是星辰大海，但科技投资要小心翼翼

名词解释：
ARR:是Annual Recurring Revenue的缩写，通常指年度经常性收入。对于大模型公司来说，ARR能较直接地反映用户真实付费和收入增长情况，因此也是判断模型商业化进展的重要指标。
SaaS:是 Software as a Service 的缩写，通常译为“软件即服务”。它指的是通过云端向用户提供软件功能，用户不需要自己安装和维护系统，而是通过订阅、账号或按使用付费的方式使用软件。
Capex:是Capital Expenditure的缩写，即资本开支。AI产业中的资本开支，主要指云厂商、大模型公司等为建设算力基础设施、数据中心、服务器和网络设备等进行的长期投入。
Token Maximizing:可以理解为“最大化使用 Token”。在AI应用早期，一些企业会鼓励员工尽可能多地调用大模型、使用AI工具，以便更快适应AI工作方式，并验证AI对效率提升和人工替代的价值。随着使用成本上升，企业也会逐渐转向Token Minimizing，也就是在保证产出的前提下，优化模型调用方式，减少不必要的Token（词元）消耗。
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回顾今年上半年的市场，最贴切的词或许是“极致分化”。“AI含量定胜负”成为核心的叙事逻辑。光模块、算力、AI硬件一骑绝尘，与之相对的是传统板块走弱，价值风格持续承压。
但进入7月后，科技板块出现明显回调，资金开始寻找新的落脚点，医药、消费等板块出现了修复迹象，关于“市场风格是否要切换”的讨论也越来越多。
作为一名价值派基金经理，柳世庆用“如履薄冰”来形容今年上半年的感受。但压力并未他退回舒适区，而是促使他更高频地走出去，去产业链一线寻找答案。
柳世庆是宏观研究出身，对总量和结构有天然的敏锐，在近二十年的从业经历中，他经历过几次重要的认知迭代：2018年的熊市让他意识到，完全抛开宏观是极其危险的；2021年的新能源行情后，他重新理解了“成长因子”对于价值投资的意义。
这或许也是比市场风格是否切换更值得追问的：在一个热点极度拥挤、资金高度集中的市场里，一名价值投资者如何安放自己的判断坐标？是坚守框架，还是适度调整？是与趋势保持距离，还是重新审视“价值”的定义？这些问题背后的思考框架，或许比答案本身，更值得抽丝剥茧。
本期节目，我们邀请到柳世庆，对话华尔街见闻常务副总编辑周宏，一起聊聊：
· 极致分化的市场，对价值投资者意味着什么？
· 为什么价值派也不能完全忽视成长和趋势因子？
· 医药、中游制造、化工、消费等传统行业，是否正在出现新的机会？
· 一名基金经理的投资框架，如何在牛熊市转换中不断迭代？
聊天的人
柳世庆，中欧基金价值组基金经理
周宏，《华尔街见闻》常务副总编辑
时间轴
Part1：当价值风格站在“背光处”，判断坐标如何调整？
02:25 极致分化的上半年：买不买AI决定了体验
03:59 用一个词总结过去半年：如履薄冰
04:29 去年年中为什么会去调研光模块？
07:15 股票贵并不必然意味着趋势结束
09:40 18世纪马车夫面对工业革命的心情，折射出如今的AI焦虑
15:30 价值投资和趋势性资产并非完全对立
Part2：极致行情的B面：被“冷落”的行业正偷偷酝酿绝地反击
16:49 极致分化之后，赚钱机会可能会来自更多方向
18:05 AI之外，医药行业可能已经先走出“最坏的时刻”
19:28 医药仍受政策影响，但能走出政策压力的公司，可能蕴含错配机会
20:50中游制造也在变化：内需弱、产能多，供给出清正在发生
24:34 化工行业好转的信号，藏在老板们“不再恶性竞争”的共识里
28:34 不是所有传统行业都会被淘汰，关键是需求、供给和价格是否还能容错
Part3：错过新能源之后，重新理解了“成长因子”
30:39 回顾2018：从“不看宏观”到重新捡回宏观
34:19 从宏观到行业再到公司，关键是通过量价变化把握企业盈利
37:26 宏观、中观、微观三层互证，才能让判断真正落到投资标的上
42:00 错过新能源行情之后，重新理解了“成长因子”的意义
44:27 科技投资看“星辰大海”，价值投资更需要有迹可循
Part4：万物皆周期：错过第一班车，不等于错过整轮周期
45:23 消费不是同质化商品，不能只看总盘子，也要看竞争格局
48:50 消费也有周期，只是比传统周期行业拉得更长
51:17 公司是在扩张还是收缩，往往暴露了行业周期的位置
52:26错过最早一班车，不等于错过整轮周期
53:07不要把鸡蛋放在一个篮子里，更不要放在涨得最高的“篮子”里

- 中欧基金出品，特别鸣谢聪明投资者-
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