Q：如何从不同时间维度判断市场行情以及泛科技板块的投资机会？杠杆方式投资股票

A：从一季度来看，两会前指数和情绪共振上涨概率大，泛科技的贝塔加阿尔法机会明显，适合全力做多；两会后更多是结构行情，是泛科技的阿尔法行情。从全年角度，市场节奏和19年相似，先有一波泛科技情绪推动的行情，消除A股科技公司和海外科技公司的估值折价，经过二季度产业链验证等，叠加海外可能的扰动，六月左右市场会开启基本面景气趋势的产业主升浪。

Q：今年国内外宏观环境对市场有何影响？

A：今年外围宽松明显减弱，美联储降息节奏放缓，关税带来不确定性，但可控，不会造成类似18年的情况，更多是短期扰动，整体外围比前两年严峻。国内处于弱补库周期、弱复苏阶段，预期下降现实边际好转，经济复苏迹象更明显，弱复苏和适度宽松货币政策有利于泛科技成长股。

Q：从资金面角度如何看待当前市场？

A：节前政策鼓励长期资本，对以社保为代表的长期资本松绑，市场底部坚实，不会出现下行趋势。公募仓位处于历史偏低位置，若因各种扰动出现下行窗口，增量资金会进来抄底，整体市场资金供给充分，处于比较良性的过程。

Q：为何说泛科技的对手盘较弱，资金向泛科技的虹吸效应较强？

A：顺周期地产链今年修复节奏缓，要处理债务重置问题；消费板块是后周期逻辑，在内需复苏缓慢背景下，防御红利相对收益弹性不足。所以场内ETF更愿意配置泛科技弹性方向。

Q：不同板块在泛科技投资中的特点和作用是什么？

A：科创是引领泛科技尤其是硬科技的主要观察指标，这轮泛科技主要是AI和机器人代表的高端制造，科创权重明显。对于AI应用端侧，创业板有很多卡位好、辨识度强的公司。创业板或科创板涨跌幅20%，有短期套利机会，一些中小市值、成长性弹性好的公司短期股价爆发力强，但适合短期持仓；主板适合做偏底仓的产业趋势投资。

Q：如何看待DeepSeek对AI产业的影响以及相关投资机会？

A：DeepSeek相当于对开源AI产业的重估，打破过去闭源产业闭环对产业链参与的抑制，为国内A股开源社区带来向上重估机会。对英伟达链算力产业链是平衡过程，当前投资时机未到。AI产业投资机会分三个层次：一是算力，尤其国产算力推理芯片爆发带来系统性机会；二是端侧硬件，机器人可能是最大落地场，SOC芯片、低成本存储芯片表现较好；三是下游应用，垂直类应用领域因开源小模型带来细分投资机会，教育、医疗、营销、办公等细分领域都有投资价值，要区分情绪票和基本面逻辑票，部分细分领域有可持续收入流入，可中长期持有。

Q：机器人产业的投资逻辑和现状如何？

A：机器人产业从去年11月开始爆发，经历两阶段。第一阶段11月初以游资或主题资金参与为主，12月到1月6号开始明显有机构资金平铺。一方面是部分机器人产业链公司市值达到机构买入标准，另一方面是新能源机构资金平滑切换到机器人产业链布局。从行业看，国内外产业链共振，海外特斯拉进入快速量产阶段，国内围绕机器人产业链布局，细分行业中价值量高的零部件如伺服电机、传感器等受市场追捧。市场逻辑从送样过渡到小批量量产，走机构评估的产业趋势，类似19到21年新能源产业趋势，预计至少是季度级别的产业趋势。两会前要做好指数和情绪共振上涨趋势下的布局，两会后进入财报业绩验证期，对待机器人和AI财务数据，建议用营收或订单高增长替代现金流或净利增速指标，以享受产业链中早期系统性重估机会。短期一季度重点围绕DeepSeek端侧及应用落地、国产算力推理芯片爆发、机器人产业趋势布局。

Q：如何看待DeepSeek对AI产业链的产业格局，特别是算力端芯片的影响，以及它给电子行业带来哪些投资机会？

A：DeepSeek的出圈在AI进程中有革命意义，加快了整个AI进程。它表面具备完全开源、低成本、高性能的特点，其R1模型通过对芯片最底层运算系统优化，叠加运用混合精度，提升计算速度，解决大模型运算瓶颈，降低AI应用开发门槛，打开推理侧算力需求。到推理层面，端侧不需要训练侧复杂架构的GPU，现有逻辑芯片、计算单元芯片可用于推理，端侧算力需求大幅增强。DeepSeek挑起大模型军备竞赛，其小模型加快本地化部署，预计交互类产品功能将快速强化。端侧在智能驾驶和机器人领域的应用也加快，整个算力从训练侧逐步过渡到推理侧，推理侧市场更大，利好国内芯片公司。

Q：当下有哪些标的可能相对比较受益且适合投资？

A：大模型的突破带来科技资产重估，对整个AI板块利好。自上而下来看电子股：

-端侧算力和应用方面，关注推理侧算力相关的瑞芯微、全志科技、恒玄科技、巨星科技、中科蓝讯、兆易创新；ASIC芯片相关的中兴通讯、翱捷科技。

-存储方面，看好兆易创新，长江存储等其他存储类公司也受益。

-通信传输方面，看好龙讯股份、乐鑫科技、太辰光。-传感器方面，关注视觉传感的韦尔股份、思特威，以及皮肤传感器、MEMS传感器相关的奥迪威、敏芯股份等。

-AI端侧整机零部件方面，关注立讯精密、歌尔股份、水晶光电、虹软科技、华勤技术、龙旗科技。-先进制造方面，预计美国后续会加强对DeepSeek限制，其供应链会转向国内，先进制程有机会，测算RY模型采用国产AI芯片训练大约需要10到15万颗。关注中芯国际，以及配套的芯源股份、灿芯股份；光刻机概念的紫光科技、汇成股份、汇成真空、茂莱光学、曙光股份；半导体设备的北方华创、中微公司、拓荆科技；设备零部件的江丰电子、富创精密、先锋电子、科马科技、富乐德；先进封装的盛美半导体、上海新阳、芯源微、新益昌；HBM材料的联瑞新材、华海诚科；先进封装厂的长电科技、通富微电、华天科技；算力相关芯片的寒武纪、海光信息、盛科通信、源杰科技。今年端侧机会大，自动驾驶、机器人等可能陆续有利好，很多电子新品将搭载AI应用，板块可能会有表现。

Q：DeepSeek对计算机行业的总体影响如何，以及有哪些细分的受益赛道和个股？

A：在硬件基础设施方面，DeepSeek提升训练效率，虽引发对堆算力思路的讨论，但算力对大模型服务仍很重要。目前DeepSeek因服务器资源不足暂停API充值服务，若进一步拓展服务将需更多服务器资源，会带动国产算力需求，如燧原、云天励飞等有对DeepSeek的权限接入和支持，发展机会较好。且现阶段DeepSeek在推理方面是短板，未来推理阶段算力需求预期可观。在软件应用方面，DeepSeek目前文字端处理性能较好，与GPT、豆包竞争场所存在差异，其在小模型上能做到较好的特色化竞争，在与文字相结合的垂直领域应用场景落地较有竞争力，如文本处理（新闻传媒等）、复杂逻辑推演、网络安全（不少网络安全厂商与其合作）、终端编程（IDE开发工具方面）等领域有机会。

Q：对于通信板块来说，是否会对算力端有冲击，该如何看待，又是否会带来新机遇？

A：AI基建板块整体会呈现短空长多的态势，当前一些被错杀的标的有较好投资价值。若DeepSeek带动算力成本大规模下降，短期节省冗余算力，但会使模型门槛降低，扩充推理侧需求，达成人工智能的普惠，打破大公司对AI发展的垄断，更多人或企业能参与，从AI产业链角度看利大于弊。当市场认清杰文斯悖论，错杀的标的会成为资金选择。从美股看，一些上游链基本涨回到大跌前位置。

Q：DeepSeek对英伟达及GPU有何影响，英伟达未来发展情况如何？

A：大家核心担心DeepSeek会影响英伟达的垄断份额，但英伟达目前在算力GPU侧仍有明显领先优势。今年3月的GTC大会、二季度发布的GH300及后续的Hopper等，且其会加速算力技术迭代，短时间内仍能保持与其他算力芯片厂商的身位差距。

Q：美股波动受哪些因素影响，NVIDIA链及海外链投资方向如何？

A：美股波动不仅受DeepSeek对英伟达的影响，还受宏观环境如关税、净收预期等影响。关税层面情绪需消化，但对国内供货短期影响有限，可通过转产东南亚等规避。NVIDIA链的错杀票是当前优先关注方向，海外链关注核心的光模块、铜连接、PCB等，情绪释放后是上车点位，从业绩持续性和行业供需看，后续趋势向好。

Q：DeepSeek对国产算力有哪些正向影响，有哪些相关标的值得关注？

A：一方面，DeepSeek使客户对国产产品接受度和付费意愿提高，投国产产品回报周期加快，形成正向循环；另一方面，中美竞争下，美国可能加强对中国算力限制，英伟达在国内份额或进一步萎缩，国产算力需求提升。过节期间各芯片厂商与DeepSeek做了适配部署，也给国产算力带来启示。建议关注华工科技、光迅科技、数据港、华丰科技、润泽科技、超讯通信等。

Q：DeepSeek对AI应用侧有何影响，有哪些相关方向和标的值得关注？

A：AI模型门槛降低，最直接受益的是AI应用侧，包括端侧AI和推理侧。端侧AI方向包括应用软件和应用载体，应用载体如消费电子、AI机器人、AI汽车等。首推端侧散热，25年AI手机、AI电脑性能提升带来换机潮是行业共识，端侧散热标的走势强劲。机器人受利好刺激成为25年开年主线，看好后续使用场景和出货量，建议关注三花智控、拓普集团、绿地谐波、风调科技等。其他应用还建议关注瑞芯微、广和通、移远、美格智能、首都在线、国光电器、彩讯股份等。中石科技虽因供货英伟达服务器和光模块散热受影响，但作为客户端侧核心散热材料及模切供应商，手机侧和笔记本侧散热对今年业绩有重大贡献，相比同类标的更具投资价值。

Q：如何看待DeepSeek对成本端降低的影响，以及哪些赛道和标的最有可能受益？

A：DeepSeek对行业的影响主要有三点：一是大幅降低API调用成本，通过架构创新和高效推理机制，使训练和推理的理论算力成本显著下降，API调用价格仅为原来的3%到4%，加速降本趋势，降低后续应用研发和部署门槛，有望凭借规模效应进一步降低AI推理成本，推动生成式AI更广泛应用；二是推动大模型小型化演进，通过蒸馏和剪枝，在参数量减少数量级的情况下，将性能损失控制在很低比例，解决部署成本高和计算资源消耗大的问题，使AI模型可部署到边缘设备和移动端；三是利于本地化部署和模型DIY，开发者可将AI技术集成到更多终端产品，如消费级AI手机、AI眼镜、AI玩具等，硬件设备将更快速普及，带来软件侧繁荣，优化后的本地模型支持断网稳定运行，有望作为控制中枢扩展应用场景，实现模型个性化本地部署，满足用户多样化需求，提高用户体验。内容生成式应用，多模型对齐技术使生成内容更符合逻辑和用户意图，支持多轮交互，降低交流门槛，接入语音交互后有望打开toC市场；智能交互类应用，增量学习使模型快速适应用户偏好，利好情感陪伴类AI个人agent及游戏助手等领域；数据分析类应用，有望提升效率，降低成本，扩展应用场景；在垂直领域，如医疗、金融、教育领域，有望快速适应不同地区和行业需求。AI玩具类，如奥飞娱乐、汤姆猫文化、创源股份；关注人工监督弱化对AI陪伴特别是用户个性化训练利好的凯英网络和盛天网络；影视领域有降本增效预期的华策影视、光线传媒、博纳影业，利好IP变现多样性开拓的上海电影；AI教育落地速度相对更快，建议关注东城教育和南方传媒。

（转自：纪要研报地）杠杆方式投资股票

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