透视中概科技股价值重估新机遇

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　　全球科技界近日将目光投向中国——国产大模型DeepSeek、Manus相继引爆行业热点，推动中国科技资产价值重估进入关键窗口期。在人工智能浪潮重塑全球产业格局的当下，如何解读当前的中概科技股重估趋势？怎样打通产业堵点，将创新成果有效转化为实体经济竞争力？政策支持如何精准引导民间资本向高技术领域持续倾斜？

　　对此，国泰君安海外科技首席秦和平、高盛亚洲互联网研究主管姜郎霆、长江证券计算机首席分析师宗建树、野村东方国际证券电子汽车行业首席分析师戴洁展开对话。

　　创新引领科技股重估动能积聚

　　中国证券报：“中概科技股重估”成为最近的市场热词，这是真实趋势还是情绪驱动？当前价值重估进程处于何种阶段？

　　戴洁：数据显示，恒生科技板块确实因为过去走势背离、估值偏低在今年迎来一波重估的机会。

　　从PE估值水平来看，恒生科技指数PE水平显著低于费城半导体指数。此轮DeepSeek带来的价值重估前，截至2025年1月26日，费城半导体指数PE-TTM为56倍，恒生科技为21倍，A股申万电子一级指数为56倍，计算机一级指数为68倍。尽管春节前恒生科技开始上涨，截至2月28日，恒生科技PE-TTM仅回到23倍，低于费城半导体指数的46倍。

　　从行业基本面出发，北美的AI资本开支从2023年下半年增加，已经持续高投入了至少6个季度，而中国将自2025年追赶在AI方面的产业进度和步伐。根据公开资料，阿里巴巴表示未来3年的投入为3800亿元人民币，未来3年投入总和将超过过去10年的总和。由此，我们认为，2025年将是中国增加AI资本投入的重要年份。

　　秦和平：目前来看，中概股这波重估依然处于早期。截至3月3日，十年期国债收益率在1.72%左右，恒生科技指数的PE-TTM为24.69倍，而纳斯达克100指数为35.10倍，恒生科技指数在全球科技股中处于“价值洼地”，显示出较大的估值优势。

　　姜郎霆：中国市场目前正在经历的价值重估，和美股“ChatGPT时刻”有相似之处。

　　国内科技龙头企业近期相继宣布了AI资本开支扩张计划。美股历史经验显示，市场在经历了初期的投资热潮后，很快进入了投资回报率验证阶段，这一演化路径可能为中国市场提供前瞻性指引。

　　美股市场AI概念的行情已经持续了一年多。很多海外投资人认为，美股的投资逻辑对当前中国市场有参考意义。美股的投资逻辑是先关注芯片，再转向云计算，最后看好应用端，中国市场也出现类似的趋势。

　　此外，开源模式进一步扩大了国内AI应用想象空间，使得无论大厂还是中小型企业，都能在云应用、端侧应用、物联网甚至家用机器人等场景中实现更高的AI渗透率。

　　中国证券报：在全球科技竞争格局下，中国科技企业展现出强劲发展势头。与其他市场相比，中国科技企业的差异化优势是什么？

　　姜郎霆：中国的互联网生态造就了超级应用（Super App）的诞生，这一点是其他市场所不具备的。

　　中国消费市场规模庞大且竞争激烈，催生了社交、电商到短视频的一体化平台。文化差异也是部分原因，在网页时代，中国企业在网页设计、数据整合上的审美便是追求全链条服务。

　　如今到了AI时代，超级应用生态使得AI的消费端（To C）应用场景更为丰富，也更容易通过数据和交易闭环实现商业变现，在模型与应用上取得一些海外市场难以复制的成果。

　　宗建树：在人工智能的发展中，中国最大的优势就是拥有丰富的场景。场景在落地过程中需要模型、云等厂商与拥有场景的公司紧密合作才能更好地推进行业应用快速落地和发展。产学研协同合作以及构建开放创新生态是非常好的方式，有利于合作双方优势互补，做大做强。

　　攻坚堵点打通技术转化路径

　　中国证券报：尽管AI前沿领域已取得阶段性突破，但多数下游应用企业仍在“讲故事”。技术向产业渗透的核心堵点是什么？从预期到现实之间的差距，又需要经历怎样的发展路径？

　　宗建树：大模型应用落地需要几个要素：一是高质量的数据基础，二是细分行业与AI的复合人才，三是现阶段营收可以覆盖推理成本。工业等领域相对AI落地较为缓慢，主要原因是数据基础、复合人才两个要素不完备。

　　当前整个国产AI芯片产业链处于快速追赶期。AI芯片行业是一个头部效应显著的行业，追赶者需要持续大投入才能保证不落后，整体行业会持续快速扩容，但是短期利润表现相对有限。

　　姜郎霆：在企业服务（To B）维度，自动驾驶和生物科技等领域也在尝试应用AI技术帮助企业降本增效。目前来看，下游应用的核心卡点不一定在于技术或算力。在许多场景下，只要模型达到一定水准，应用并不需要过多依赖算力。

　　过去一年里，中国企业在数据中心建设和算力投入上均有大幅投入。这说明，在现有基础设施条件下，国内企业已经具备足够的算力来推动更多应用场景。虽然长期发展还存在不确定性，但短期来看，技术和资金的提前布局已经为更多应用场景的落地提供了保障。

　　在消费端（To C）领域，近期DeepSeek在微信搜索场景的爆发已经验证了用户需求。但AI在消费端的终极形态不仅停留在“诺奖得主”一样聪明的知识库阶段，而是需要理解用户情感、提供闭环服务的AI助手。这种进化若能成功带动科技等领域的成长，或将开辟企业盈利结构的增量空间。

　　中国证券报：企业应如何从技术研发管理、市场精准营销、商业模式创新等多个维度入手，有效缩短盈利的转化周期？

　　宗建树：科技行业“马太效应”比较强。随着产业不断发展，关键环节市场份额会逐渐向头部集中。从科技行业发展的历史看，并购整合有助于加速行业快速集中做大做强。

　　秦和平：AI产业的商业变现是无人区。高度创新的前沿需要包容和开放的组织环境，这与成熟商业模型的KPI导向有区别。具有创新活力的人才需要宽松的创新环境，应给予这些顶尖技术和创新人才相应的激励。在营销和市场上，应该将AI注入生产系统，提升效率，提升营销ROI（投资回报率）。创业模式上应该大胆创新，开源、订阅、API等很多新的商业模式都值得借鉴。

　　改革赋能厚植新质生产力根基

　　中国证券报：科技企业融资在很大程度上仍依赖风险投资的前置投入，同时二级市场退出渠道不畅的问题较为突出。若要打造具有全球领先水平的科技创新生态，资本市场需要在政策、资金、服务等方面提供怎样的全方位支持？

　　宗建树：政府引导基金应当聚焦早期原创型产业，更加聚焦推动新兴技术落地，投资过程中更多扮演财务投资人的角色；同时，要避免过多干预企业经营，需更好地通过市场化的手段，加速企业和行业发展。

　　此外，中国很多优质的科技企业尤其是互联网公司都在港股上市。后续可以考虑扩大国内基金投资港股的比例及基金范围，助力港股优质科技企业发展的同时，让广大基民分享科技创新的红利。

　　秦和平：应该进一步鼓励全民创新。民营企业基数较大，因此在系统性制度上，应对各种所有制企业在融资成本、税收政策支持等方面给予全面支持，只要这些支持是有利于科技创新的。同时，要更加重视金融的作用，建立稳定繁荣的一二级市场，让投资科技的财富效应形成正循环，从而使科技创新体系变得强壮并实现自循环。

　　具体来看，可以借鉴成熟市场经验。政府引导基金可引入ROI的考核体系，从财政补贴模式向风险、收益、政策导向几个维度做权衡。政府引导基金运行在ROI为主的考核体系下，考核了ROI，其引导的功能性作用也相对完成了。

　　二级市场方面，对于劣质企业的强制退市制度应该从严，并强化分红和回报率引导，这对构建合规、繁荣、有财富效应的资本市场至关重要。

　　中国证券报：从国家战略高度来看，科技创新在推动经济高质量发展、构建新发展格局中扮演着核心角色。在新质生产力的大框架下，如何进一步优化科技创新的顶层设计，加强各部门、各地区之间的统筹协调，形成强大的科技创新合力？

　　宗建树：DeepSeek已经做了非常好的示范效应：坚持开源、降低AI应用落地成本、与全球分享AI创新红利。未来，中国在关键基础设施领域积极推动开源的同时，要加强对外合作，共同推动AI等新兴技术的落地，在全球范围内基于国内基础软硬件构建应用生态。

　　秦和平：需制定执行完善的产权保护体系，对科技创新企业、个人形成强力的保护机制；更多通过市场机制筛选创新成果，让各部门形成自发的创新支持公共服务供给；坚持公平、公正、互利共赢的价值观，积极参与全球科技交流，让科技的普惠能够以合理的形式惠及全球；此外，要积极参与行业标准制定，贡献我们的成果和智慧。

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（文章来源：中国证券报）

(原标题：透视中概科技股价值重估新机遇)

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