策略-聚焦一刻系列电话会议A股见底了吗20261019 导读

核心观点

• AI 与互联网的区别：AI 与移动互联网不同，其影响更侧重于供给侧和产业端的重塑，而非消费者端的需求拉动，因此其发展潜力和速度可能更慢，但更具结构性。
• AI 应用三层次研究框架：
  • 第一层：基础大模型：如各类大模型公司，是 AI 生态的基础。
  • 第二层：智能能力集成与分化：如垂直模型、Agent Max、To B/To C 分平台等，将大模型能力应用于具体场景。
  • 第三层：业务 AI 使用者：传统企业转型为 AI 原生业务，目前难度较大，但未来潜力巨大。
• AB 面分析方法：通过对比企业在 AI 时代的地位变化（B 面是否优于 A 面），寻找具有价值重估潜力的公司。历史上，能在新科技时代保持领先地位的公司往往能获得更高的回报。
• XYZ 股轴选逻辑：通过 X 轴（应用场景类型：表现型、生成型、策略型）和 Y 轴（产业现象）的交叉分析，快速筛选出具有潜力的 AI 应用公司。

关键数据

• AI 应用公司数量：初步筛选出 190 家符合第一、二层次研究框架的 AI 应用公司。
• AI 应用公司收入占比：目前很少有公司在 AI 业务上的收入占比达到 10% 以上，未来需要关注能够快速提升 AI 业务收入占比的公司。

研究结论

• AI 应用投资策略：
  • 短期：关注 AI 原生业务已开始在上市公司中体现，寻找符合三层次研究框架的公司，并结合 AB 面分析方法进行筛选。
  • 长期：关注 AI 应用生态的进一步发展，寻找能够在新一代科技时代保持领先地位的公司，并利用 XYZ 股轴选逻辑进行动态跟踪。
• AI 应用股票池构建：
  • 第一步：根据三层次研究框架，初步筛选出 190 家 AI 应用公司。
  • 第二步：利用 AB 面加 XYZ 股轴分析方法，不断优化股票池，并根据公司财报等进行动态调整。

总结

该研报提出了一个完整的 AI 应用研究框架，并结合 AB 面和 XYZ 股轴分析方法，为投资者提供了寻找 AI 应用投资机会的思路和方法。研报认为，AI 应用投资需要关注公司在新科技时代的地位变化，并结合 AI 应用生态的进一步发展进行动态跟踪。