港股周报：港股估值重估仍有空间，外围不确定性增强

市场策略港股周报 李少金EvanLibocomgroupcom85237661849 钱昊AlanQianbocomgroupcom85237661853 2025年3月12日 此报告最后部分的分析师披露、商业关系披露和免责声明为报告的一部分，必须阅读。下载本公司之研究报告，可从彭博信息：BOCM或httpsresearchbocomgroupcom 两会政策指引符合预期，AI持续进化，港股“空中加油”： 政策支持与技术进步共振，港股过去一周续创新高，领跑全球主要股指：1）技术层面，中国内地AI持续进步，上周阿里发布新AI开源模型内地创业公司推出通用AIAgent智能体产品Manus，继续强化科技主线叙事；2）两会政策符合预期，并延续了“924”以来的积极定调，产业政策层面强调对消费、科技领域的支持，而后续政策持续兑现有望成为行情上涨的新催化剂。 海外流动性延续缓和，港股AI科技资产迎来资金配置机会。特朗普政策不确定性影响下，美国一系列经济指标转弱，降息预期再度升温，美元、美债利率回落，美股波动增强，“Magnificent7”连续出现调整。海外流动性缓和，且作为美国之外，汇聚全球主要AI上市标的港股市场，有望成为短期追求稳定性和AI敞口的资金战略性配置选择。当前港股估值仍低于历史均值，且低于全球大部分主要股指，而主要科技龙头标的估值较美股仍有不小折让，且随着算力业绩逐渐释放，以及经济内生动能接力，估值预计仍有上修空间。 市场关注重心或将回到宏观基本面和企业业绩验证，重视外围扰动与短期调整压力： 美股调整所带来的外溢风险亦需要警惕。随着政策面暂时进入平静期，在外围扰动下，市场对特朗普关税等风险定价仍相对不足。同时，港股近一阶段持续处于超买区间，存在阶段性调整压力。因此，在战术配置层面，投资者可适度“高切低”至红利资产。 随着两会的落幕，市场关注重心或将重回宏观基本面，包括两会增量财政政策的分配和落地节奏，以及经济增长情况。同时，港股业绩持续披露中，主要科网股将密集发布业绩，重点关注企业盈利情况以及对未来资本支出业绩指引。 科技主线叙事继续强化，内需板块情绪回暖： 信息技术：两会“科技含量”十足，除此前强调过的人工智能、商业航天、低空经济等领域外，首次提及培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来业态。此外，内地AI技术继续进化，阿里巴巴推出正式版QwQ32B以及Monica团队推出AIAgent产品Manus均成为推动板块上涨的催化剂。 大消费：政府工作报告突出强调扩内需，提出以消费提振畅通经济循环，加快补上内需特别是消费短板，使内需成为拉动经济增长主动力和稳定锚。且在具体措施层面提出发放育儿补贴等支持措施，向市场传递出积极信号，即通过改善民生来带动消费增长的政策思路在全年经济工作中的重要性将逐步上升。受此提振，可选、必需消费板块普遍上涨。 原材料：两会工作报告明确提出要充分发挥13万亿元人民币超长期特别国债的撬动作用，更大力度支持“两重”建设，叠加上游减产等因素提振，钢铁、水泥等原材料板块普遍上涨。 推荐港股“高弹性高股息”配置策略： 科技创新主线方面，我们看好港股AI及科网板块，特别是在DeepSeek等国产大模型推动下，AI基础设施提供商和算力相关标的正迎来估值重构窗口，建议重点布局具备技术积累和商业化能力的龙头企业。半导体产业链亦值得关注，尤其是在产业链本地化进程加速背景下，具备进口替代潜力的内地芯片设计企业机会明显。 建议仍以高股息板块作为防御性底仓，重点关注电力公用事业、电信运营商、银行等现金流稳定、股息率具备吸引力的板块。 港股行业动向 42025年3月12日 AI：阿里开源新模型并在性能与成本端进一步实现突破，通用AIAgent新品Manus发布提振市场情绪 受多重因素影响，近期中国与美国AI科技公司走势出现分化。除宏观政策影响外，内地AI模型性能的快速提升是推动港股科技股上涨的驱动之一。 阿里巴巴发布QwQ32B正式版，在仅用325亿参数训练的模型尺寸上实现与6710亿参数的DeepSeekR1满血版相近的性能，同时进一步降低部署门槛，突破性支持消费级显卡实现本地部署，利好端侧AI的大规模应用。 内地创业团队Monica发布通用型AIAgent产品Manus。因受限于服务器和成本，使得该产品仍需进一步展示其底层技术创新，但作为自主AI智能助手，Manus的出现有望进一步推动通用型AIAgent产品的发展进程。 前沿产业：政府工作报告首提培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业，关注抢先布局机会 2025年政府工作报告的科技“浓度”明显提升，除人工智能外，政府工作报告在关于未来产业方面首次提出“建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。 针对报告中提及的四个未来产业，我们简要概括了各自行业发展现状。尽管这些产业多处于早期研发阶段，但在全球科技竞争加速阶段，以及产业政策支持下，部分产业链机会仍可抢先布局，并可持续关注相关行业的发展动态。 阿里巴巴发布并开源QwQ32B模型，本地化部署门槛进一步降低 2025年3月6日，阿里云通义千问官方宣布发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ32B，为2024年11月底开源的预览版QwQ32B的正式版本，在仅用325亿参数训练的模型尺寸上实现与6710亿参数的DeepSeekR1满血版相近的性能，超过了OpenAI的小模型o1mini。千问QwQ32B模型中还集成了与智能体Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程，未来将继续探索Agent与强化学习的集成。 QwQ32B模型性能与DeepSeekR1接近 苹果机器学习研究者在M4Max上成功运行QwQ32B 值得注意的是，千问QwQ32B在保持强劲性能的同时，大幅降低了部署使用成本，在消费级显卡上也能实现本地部署。小模型能力比肩大模型一方面有望加速推动AI模型本地化部署，另一方面在推理算力要求大幅降低的情况下，有望利好国产显卡在本地化部署中的应用、以及国产AI芯片厂商和相关硬件需求。 第五阶段组织体Organization：能够完成组织级别工作的AI智能体 智能体（Agent）是AI通往AGI路程中的重要节点，根据OpenAI提出的路径，智能体是AI演进过程中的第三阶段，意味着AI能够开始具备初步代替人类工作的能力，可显著提高人类工作效率。AIAgent的概念并不新鲜，且从2023年开始市面上已经有多款AIAgent产品。因此，我们认为此次Manus产品发布的意义主要在于以下三点： 通用型AI应用将加速发展。AIAgent是推理大模型的自然延伸，代表着AI大模型的能力更贴近终端用户的实际使用需求，对用户使用体验有明显改善。相比起垂直类AIAgent（如Cursor、Devin等软件开发领域AIAgent），通用型AIAgent的适用性更强，有望逐步取代融入主流推理模型，预计通用型AIAgent将在2025年加速发展。 未来AIAgent的大范围使用将推动算力需求的快速提升。由于AIAgent需要协调不同的工具进行感知、分析和行动，其单次计算所消耗的算力大幅超过基础大模型所用算力，因此预计未来随着AIAgent产品逐渐成熟并大范围使用后，对算力资源的需求将出现指数级增长，利好上游AI基础设施相关供应商。 尽管Manus发布后在中国内地再次掀起AI浪潮，但仍需理性看待。从目前公开渠道信息来看，目前Manus在使用体验上仍有待改善，且业界对其创新性也有一定的分歧。同时，当前由于服务器和成本的约束，使得其只能依靠邀请码而小范围使用，未能大规模铺开，具体细节尚待进一步披露。 聊天机器人Chatbot：以对话形式与用户互动 第一阶段 OpenAI提出的从AI到AGI的五个阶段 级别 第二阶段推理机器人Reasoner：问题解决能力达到普通人类级别 第三阶段智能体Agent：能够自主解决任务的系统 第四阶段创新体Innovator：能够协助进行创新的AI智能体 时间 项目名称 发布者 产品描述 2025年3月5日 Manus Monica 一款通用型AIAgent产品，Manus在GAIA基准测试中取得了SOTA（StateoftheArt）的成绩，显示其性能超越OpenAI的同层次大模型。 2025年2月3日 DeepResearch OpenAI Deepresearch是一个利用推理能力综合大量网上在线信息完成多步骤研究任务的智能体，其基于定制化的o3模型，针对网页浏览和Python数据分析进行了优化，能够利用推理能力搜索、解读和分析互联网上的大量文本、图像和PDF文件来生成研究报告。 2025年1月23日 Operator OpenAI 由一个名为CUA（计算机使用代理）的新模型驱动，结合了GPT4o的视觉能力，以及通过强化学习实现的高级推理。Operator能够“看见”网页，并使用鼠标和键盘允许的所有操作与网页进行互动 2024年10月25日 AutoGLM 智谱AI AutoGLM基于智谱AI自研的“基础智能体解耦合中间界面”和“自进化在线课程强化学习框架”，克服了大模型智能体任务规划和动作执行存在的能力拮抗、训练任务和数据稀缺、反馈信号稀少和策略分布漂移等智能体研究和应用难题 2024年10月12日 Claude35Sonnet Anthropic 开发者可以通过API让Claude像人一样使用电脑查看屏幕、移动光标、点击按钮、输入文字。 2024年3月12日 Devin CognitionAI 首个全栈AI软件工程师，可独立完成编码、调试、测试与部署，通过SWEBench测试准确率超80。 2023年8月1日 MetaGPT DeepWisdom MetaGPT是一个基于多智能体的元编程框架，它通过将不同的角色（如产品经理、架构师、项目经理等）分配给不同的大型语言模型（LLM），实现软件开发流程的自动化。 2023年6月11日 GPTEnginner AntonOsika 通过自然语言需求生成完整代码库的代理，支持用户交互式澄清需求，降低软件开发门槛。 2024年4月3日 BabyAGI 中岛洋平YoheiNakajima BabyAGI是Twitter上分享的原始任务驱动自治代理（2023年3月28日）的精简版本，在4月3日开源了BabyAGI项目。 2023年3月30日 AutoGPT ToranBruceRichards AutoGPT是在OpenAI发布其GPT4模型并附上一篇概述该模型的高级推理和任务解决能力的论文时构思的。该程序使用了由OpenAI提供的GPT4或GPT35API模型，是首批将GPT4应用于自动执行任务的程序之一。该程序在发布后不久便登上了GitHub热榜，而后又登上了推特热榜。 2023年3月30日 HuggingGPT 浙江大学微软 基于ChatGPT的任务协调框架，动态调用HuggingFace社区的上千个AI模型，解决多模态任务（如图像生成、语音识别） 资料来源：公开资料交银国际 82025年3月12日 生物制造以基因工程、合成生物学等前沿生物技术为基础，利用菌种、细胞、酶、气体等有机或无机物质生理代谢机能或催化功能，通过工业合成实现规模化生产的先进生产方式，具体可用于制药产业、食品产业、能源产业、材料产业、化工产业、酶制剂等产业。 按照生物制造过程中原材料以及利用方式的不同，可以大致划分为三个阶段： 1粮食原料时代：当前阶段主要的生物制造手段； 2非粮生物质原料时代：技术积累已基本完备，已有企业率先将秸秆转化为较高价值产品，预计未来几年将不断突破更多非粮生物质的生物制造开发利用； 3气体原料时代：利用二氧化碳、一氧化碳等气体制造原料，但目前技术仍处于早期阶段，距离大规模产业应用尚有距离。 当前生物制造产业链中原料层和应用层关注度最高 生物制造产业链可主要分为原料层、技术平台层以及下游应用