【长城策略】揭秘,构建AI投资成功锚点的关键要素
建立AI投资的锚点,是指确定一个或多个核心指标,这些指标能够反映投资组合的长期价值和风险,从而在AI辅助投资决策中起到稳定和指导的作用。以下是一些建立AI投资锚点的策略:
1. "基本面分析锚点":
- "财务指标":选择一些关键的财务指标,如市盈率(PE)、市净率(PB)、股息率等,作为衡量公司价值的基本锚点。
- "盈利能力":关注公司的净利润、营业收入等,判断其盈利能力的稳定性和增长潜力。
2. "技术分析锚点":
- "价格趋势":利用技术指标如移动平均线、相对强弱指数(RSI)等,判断市场的短期和长期趋势。
- "交易量":分析交易量的变化,以判断市场情绪和趋势的强度。
3. "市场情绪锚点":
- "市场指数":观察主要市场指数的走势,作为市场整体情绪的指标。
- "投资者情绪":通过调查问卷、社交媒体分析等方式,了解投资者对市场的看法。
4. "宏观经济锚点":
- "GDP增长率":作为经济健康度的指标,影响企业盈利和市场走势。
- "货币政策":央行利率、货币供应量等,影响市场流动性。
5. "行业趋势锚点":
- "行业报告":关注行业分析报告,了解行业的发展
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摘要
人工智能技术的突破正在开启人类社会的又一次生产力革命。与电力革命和互联网革命的历史轨迹相似,大模型技术通过提供可规模化的“智力供给”,推动产业生态重构。ChatGPT的公测标志着技术临界点的到来。当前AI产业链已形成分层结构:底层以NVIDIA的算力芯片和云计算平台为核心,类比电力时代的电网和互联网时代的光纤网络;中层通过模型即服务(MaaS)模式提供智力输出;上层则涌现出AI客服、代码生成、内容创作等多元化应用。这一进程与电力革命催生家电产业、互联网孕育搜索引擎、电商平台的路径高度相似。
互联网发展历史为AI投资提供了重要参照。20世纪90年代的互联网泡沫揭示了技术革命的典型轨迹:时机与形态的不确定性。虽然长线趋势的确定性很强,但技术发展时点和路径由必然性和偶然性共同作用,必然性如万维网的开放性和去中心化属性,偶然性则体现在技术融合催生的多种可能性。与此同时,站在当下看的产业龙头并不一定是未来的唯一答案。拥有资金、渠道优势的龙头可快速逆袭技术先发者,但长期竞争仍需依赖产品力。对于AI投资而言,确定的趋势下同样需要动态调整来适应路径上的移动。
基础设施建设的周期性规律或在AI领域再次显现。互联网泡沫期,下游应用的产出并未与基础设施投入同步增长,存在过度扩张情况。崩溃期(2001-2003)光纤单价暴跌90%,预示产业基础设施可能面临阶段性产能过剩风险。消化期的经验显示,YouTube等视频应用利用廉价带宽重塑内容产业。跨行业对比表明,电力、互联网均经历“建设过剩-成本下降-应用爆发”的循环,当前算力投资或为未来应用奠基。
AI商业化正当时。2024年美国新晋AI独角兽中,软件类占比已经过半,但估值较高的仍然是企业服务类项目,需进一步等待To-C端应用的爆发;国内人工智能创业公司同样百花齐放。从营收角度看,AI的商业化速度较互联网时期已更进一步,产业发展有望再加速。











































证券研究报告: 《如何建立AI投资的锚点》 对外发布时间: 2025年4月26日 报告发布机构: 长城证券股份有限公司(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格) 本报告分析师: 汪毅 S1070512120003 yiw@cgws.com 丁皓晨 S1070524070001 dinghaochen@cgws.com
长城证券研究院市场策略研究团队: 汪毅,王小琳,王正洁,丁皓晨,简宇涵 王正洁(13127569759) 丁皓晨(15601751510) 简宇涵(15625136644)
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人工智能技术的突破正在开启人类社会的又一次生产力革命。与电力革命和互联网革命的历史轨迹相似,大模型技术通过提供可规模化的“智力供给”,推动产业生态重构。ChatGPT的公测标志着技术临界点的到来。当前AI产业链已形成分层结构:底层以NVIDIA的算力芯片和云计算平台为核心,类比电力时代的电网和互联网时代的光纤网络;中层通过模型即服务(MaaS)模式提供智力输出;上层则涌现出AI客服、代码生成、内容创作等多元化应用。这一进程与电力革命催生家电产业、互联网孕育搜索引擎、电商平台的路径高度相似。
互联网发展历史为AI投资提供了重要参照。20世纪90年代的互联网泡沫揭示了技术革命的典型轨迹:时机与形态的不确定性。虽然长线趋势的确定性很强,但技术发展时点和路径由必然性和偶然性共同作用,必然性如万维网的开放性和去中心化属性,偶然性则体现在技术融合催生的多种可能性。与此同时,站在当下看的产业龙头并不一定是未来的唯一答案。拥有资金、渠道优势的龙头可快速逆袭技术先发者,但长期竞争仍需依赖产品力。对于AI投资而言,确定的趋势下同样需要动态调整来适应路径上的移动。
基础设施建设的周期性规律或在AI领域再次显现。互联网泡沫期,下游应用的产出并未与基础设施投入同步增长,存在过度扩张情况。崩溃期(2001-2003)光纤单价暴跌90%,预示产业基础设施可能面临阶段性产能过剩风险。消化期的经验显示,YouTube等视频应用利用廉价带宽重塑内容产业。跨行业对比表明,电力、互联网均经历“建设过剩-成本下降-应用爆发”的循环,当前算力投资或为未来应用奠基。
AI商业化正当时。2024年美国新晋AI独角兽中,软件类占比已经过半,但估值较高的仍然是企业服务类项目,需进一步等待To-C端应用的爆发;国内人工智能创业公司同样百花齐放。从营收角度看,AI的商业化速度较互联网时期已更进一步,产业发展有望再加速。











































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