2025年A股市场春季展望：科技浪潮引领资产价值重估

策略研究·深度报告 证券分析师：陈凯畅021-60375429chenkaichang@guosen.com.cnS0980523090002 证券分析师：王开021-60933132wangkai8@guosen.com.cnS0980521030001 核心观点 Ø科技浪潮：经济复苏周期叠加人工智能产业突围，景气成长风格有望突破低估值风格的持续超额收益。1）市场风格切换逻辑：经济周期从磨底向复苏切换时，“低估值+高股息”主线逐渐转向“高成长”赛道，目前价格由低迷转为回暖的早周期阶段支持科技风格延续。2）中美投资范式对比：A股机构早期布局银行股基于成长逻辑（利润高速扩张），而美股机构投资银行股更多出自低估值逻辑；当前中美周期错位下，中国科技企业的自主创新（如DeepSeek模型开源、算力平替）更具战略价值。3）产业链护城河重构：AI技术突破打破了传统比较优势理论，国内企业从应用层模仿转向核心技术自主研发（如芯片、大模型），形成"技术驱动+价值重估"双轮驱动。 Ø周期定位：全球化产业链重构背景下，国内公司依托库存周期领先优势和新兴产能布局，加速抢占全球制造业微笑曲线的上游（资源）与下游（终端）环节。1）全球周期定位差异：中国库存周期位置优于欧美，短期工业产成品存货同比改善显著；但中周期（产能利用率）较发达国家仍有差距，新兴产业（如新能源）产能利用率回落幅度显著高于传统行业。2）产业链布局策略：优先布局微笑曲线的“两端”——上游资源（成本优势）和下游终端（品牌溢价），规避中游制造环节过度竞争；上游金属资源板块的本轮行情源于弱竞争格局（产能收缩+盈利提升），凸显稀缺性定价逻辑。3）产能优化路径：通过供给侧结构性改革（如光伏行业主动控产）和需求侧创新（如新能源汽车出海）实现产业链利润再分配，打破"量增价跌"的内卷困境。 Ø组合配置：国央企提供基础β收益稳定性，反内卷企业通过差异化竞争获取超额α，二者构成2025年结构性行情的双支柱。1）国央企β的三大支撑：盈利稳定性强，2023年国央企ROE中位数（5.7%）反超非国央企（4.5%），净利率剪刀差创历史新高；避险属性突出，现金流充沛、分红率高、退市风险小，契合险资等长期资金配置需求；政策赋能优势，并购重组、回购政策、市值管理考核等制度红利持续释放。2）反内卷α的实现路径：技术壁垒构建、商业模式创新、文化赋能高端定位、精准市场卡位等经营方针逆势突围。 Ø多元资产：黄金的长期上涨本质是全球避险资产不足。1）黄金定价逻辑重构：供给角度全球主权债信用贬值（美债危机、地缘冲突）、贵金属供应刚性；需求端激增角度，全球央行增持（购金量创历史新高）+私人部门避险需求（全球不确定性指数维持高位）；独特属性验证：1972-2020年数据显示黄金对通胀敏感度显著高于股票/债券，且在滞胀期表现最优。2）配置策略启示：机构投资者通过“黄金+TIPS+商品”组合对冲宏观风险，个人投资者可关注黄金ETF与矿产龙头股的双向配置机会。 Ø风险提示：（1）美联储货币政策的不确定性：降息的节奏和时点，再通胀交易的可持续性；（2）财政政策力度和经济修复节奏：财政工具投放的方式、释放节奏和对经济提振效果，以及地方债务问题风险化解；（3）海外地缘冲突尚未缓解：乌克兰危机走向，中东冲突局势和对全球商品影响。 目录 科 技v s银 行 ： 景 气 成 长 和 低 估 值 的 权 衡 取 舍01 供 给v s需 求 ： 产 能 周 期 和 库 存 周 期 的 交 织02 βvsα：国央企龙头打底的β与反内卷商业模式的α03 避险资产vs风险资产：全球避险资产不足语境下的黄金04 金融与科技：围绕“五篇大文章”构建投资策略 资料来源：万得，国信证券经济研究所整理注：文中所列公司仅作为历史复盘和梳理，不作为投资推荐的依据 2024年行情回溯：机构对银行股的投资逻辑范式 •A股市场：公募20年前高配银行股，是“高景气、高成长”的投资逻辑；近2年保险机构配置银行股更多基于股息率的被动逻辑。 •美股市场：机构次贷危机后高配银行股，是低估值的偏价值思路，直到2023年人工智能驱动的科技浪潮来临后才逐步有向成长板块的调仓。•结论：（1）同样是买银行，国内机构的是成长，美国机构看的是低估；（2）美股市场价值型投资机构拥抱成长较晚，A股市场在低估值为王时期追求高成长、回撤难以控制。•推论：中美周期错位，美国主推“计划经济”，中国迎来科技浪潮。2025年国内科技板块再起步时，主动权益以高成长视角投资赚取的超额收益更强。 资料来源：彭博，晨星，国信证券经济研究所整理注：图中数据为美国银行股估值（价格/公允价值）走势 资料来源：万得，国信证券经济研究所整理 美股信息技术vs银行板块：同为基石，交织轮动 •美股50年回溯：低估值和高成长交错轮动行情，信息科技和银行板块的龙头公司贡献美股指数主要涨幅。 资料来源：万得，国信证券经济研究所整理 AI赋能A股企业成长：从模仿超越，到创新驱动 •“创新前沿探索”vs“快速商业化”：突破惯性束缚，寻求更高领域的价值投资；•颠覆性技术的护城河：厚积薄发原创+管理团队（长期护城河）一味模仿跟随+替代闭源+（短期护城河）；•挑战比较优势原理和国际分工理论：打破产业技术壁垒，从应用回归技术。 资料来源：万得，国信证券经济研究所整理注：2022年1月初数据指数化为1 资料来源：万得，国信证券经济研究所整理 龙头公司的护城河：产业技术驱动和价值投资阶梯跃升 •按照有效市场假说，企业遵循成本最小化原则，越是节约成本的企业越是能增厚利润获得市场份额，而实际的价值投资上技术的突破往往大幅节约成本，如带来生产经营量价模式的新变化。长期来看，技术进步催生的产业生产效率提振才是股票长期制胜的关键所在，在这个过程中龙头公司形成垄断地位、获得利润增值更是符合价值投资第三阶段的含义。 资料来源：布鲁斯·C.N.格林沃尔德（2020）《价值投资：从格雷厄姆到巴菲特的头号法则》[M]，中国人民大学出版社，国信证券经济研究所绘制 算力平替关键词：从性价比到质价比 •DeepSeek模型的弯道超车，是国产大模型算力平替的标志性事件。于DeepSeek-R1而言，在数学能力、工程类代码场景不输于Open AI O1的情况下，在算法场景、百科知识维度下与O1差距不断缩小。如果我们用质价比逻辑解释，DeepSeekR1追求大模型领域的消费者剩余最大化。 •B端质价比提升的叙事逻辑。不同于泛消费领域C端“质价比”从供给层面驱动企业内卷品质，销售费用率短期内延续高位并阻碍净利率提升，国产大模型B端质价比提升驱动下游应用爆发式增长,同时反哺B端收入并提升C端利润率。 •海外资产配置中同样隐藏着“质价比”，质的维度是风险、价的维度是回报、“资配质价比”即为风险收益或持有体验，传统股债基础上加入主动股基，让渡一定的回报、大幅降风险，实现“资配质价比”提升。 资料来源：清华管理评论，国信证券经济研究所整理 资料来源：彭博，晨星，国信证券经济研究所整理 逻辑范式的变与不变：Jevons悖论贯穿工业发展的各个阶段 •长期算力需求有望提升，算力全阶段受益。“Jevons”悖论指的是当资源利用效率提升，反而可能导致资源消耗的增加。 •全球工业1.0时代：蒸汽机大幅提升了煤炭的热能利用效率，本预期能减少煤炭消耗，但实际上推动了工业化加速，工厂数量(规模)增速快于单位需求下降量，最终英国的煤炭消费量在19世纪不降反增。 •全球工业2.0时代：福特流水线使得汽车生产效率提升，成本大幅降低，汽车从奢侈品变为大众消费品，零部件单车价值量下降，但汽车保有量快速上升，石油和钢铁的整体消耗量加速。 •全球工业3.0时代：信息时代核心在于计算机控制与数字化生产，摩尔定律使单芯片能耗下降，全球数据中心耗电量快速下降，移动互联网浪潮下的智能手机普及使得单机节能效应被吞噬，ICT产业能耗占比提升。 •全球工业4.0及未来：从“产业数字化”到“产业AI化”，第三产业作为“量管饱、潜力大”的群体，有望在高质量开源低价模型的帮助下实现垂域应用的百花齐放，AI产业化、AI开源化进一步加速“产业AI化”，产业AI化对AI模型层形成反哺，算力需求爆发，算力全程受益。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSeek：技术革新驱动的AI应用范式重构 ØDeepSeekR1突破了传统模型对算力堆叠的依赖，实现了“以算法换算力”的范式转变。这一革新不仅降低了开发成本，还为中小企业在有限算力下参与大模型竞争提供了可能，推动行业从“算力军备竞赛”转向“算法创新驱动”的新阶段。 ØDeepSeekR1开源了670B参数的大模型及多个小规模蒸馏模型（如32B、70B），这些模型在数学推理、代码生成等任务中性能对标OpenAI的同类产品，同时显著降低了端侧部署成本。这一技术路径打破了传统大模型依赖闭源生态的垄断格局，加速了AI技术的普惠化。 Ø此外，其蒸馏技术解决了传统模型压缩中的性能损失问题，使得小模型在端侧设备（如汽车、手机）上的应用成为现实，推动了“云-端协同”的普及。 DeepSeek：企业价值提升的机遇 DCF视角：现金流生成机制的范式迁移 生产函数视角：生产要素的重新定义 短期现金流结构优化 技术乘数(𝐀)的裂变Ø认知自动化系数：将人类经验转化为可自主迭代的 Ø边际成本颠覆：传统AI服务的可变成本主要来自算力消耗，而DeepSeek的动态稀疏计算大幅降低推理成本，直接释放现金流。 AI工作流，推动技术乘数发生阶跃式提升，使得技术乘数不再局限于物理设备的升级，而是通过认知自动化重构生产逻辑。Ø动态适应乘数：环境自适应机制赋予技术乘数随时 间自我强化的特性。AI系统在物流等场景中持续吸收运营数据，形成"效率提升→数据积累→模型优化→效率再提升"的正向循环。技术进步的轨迹从线性增长转向指数曲线，企业无需依赖外部技术突破即可实现内生性能力跃迁。资本形态进化(𝐀→𝐀𝐀𪀀) Ø获客成本重构：基于多模态理解能力，用户获取路径从“广告投放-落地页转化”简化为“自然交互-需求挖掘”，大幅提高转化率。 中期增长曲线陡峭化 Ø收入加速度效应：MoE架构支持“能力模块化输出”，企业可快速组合AI能力形成新产品。产品矩阵组建成本降低、丰富度提升，直接形成经常性收入的增长驱动力。Ø续费率非线性增长：小样本终身学习使产品持续适应客户需求。通过动态更新客户行业知识库，极大提升客户净留存率，形成复利增长飞轮。长期风险溢价压缩 ØAI资本替代弹性：AI资本展现出对传统资本和劳动 力的超线性替代能力。在金融领域，智能风控系统不仅替代人工审核，更通过实时风险洞察提升资本配置精度，使单位资本的风险承载效率发生质变。这种替代突破传统生产要素的边际收益递减规律，形成"替代即升级"的新型价值创造路径。Ø虚拟资本增殖：模块化架构使AI能力脱离实体硬件束缚，成为可独立交易的新型资本形态。云计算厂商可将特定模型能力（如视觉处理模块）封装为标准化服务，在产业链中创造全新的价值交换节点。这种虚拟资本具备无限复制性和组合弹性，推动生产要素市场从资源依赖型向智力密集型的范式迁移。劳动价值重构(𝐀→𝐀𝐀𪀀) Ø技术护城河贴现：传统DCF模型中的技术过时风 险溢价，因DeepSeek的动态进化能力被重新定价，永续增长率上调推动终端价值提升。Ø供应链韧性增强：混合部署模式降低对单一云厂商的依赖，打开平均资本成本的下降空间。 资料来源：国信证券经济研究所整理 Ø人力-AI协同弹性：生产函数中的人力要素被重新定 义为"人类智能与AI系统的协同乘积"。咨询行业通过人机分工重构，人类专家从基础分析中解放，专注于高阶价值判断，而AI系统承担信息整合与模式挖掘。这种协同不是简单的劳动力替代，而是通过能力互补实现整体生产率的非线性提升。Ø技能贴现率重置：AI持续辅助人类技能进化的特性， 大幅延缓传统技能的贬值速度。工程师在