财通基金金梓才：预期扭转 寻找最具想象空间赛道

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Choice数据显示，截至11月22日，由财通基金副总经理、权益投资总监金梓才管理的财通价值动量A的年内收益率已经超过24%，在同类产品排名中位列前2%。尤其是自9月24日一系列政策“大礼包”出台后，财通价值动量A净值反弹迅猛，区间收益率超过37%。

财通基金副总经理、权益投资总监金梓才

金梓才认为，在市场底层逻辑中，投资收益大部分来自行业β，做好不同行业之间的选择和配置，基本决定了基金经理投资收益的一大半。从金梓才在管产品的三季报中可以看出，他的布局思路已发生不少调整。

“自9月24日开始的市场行情反转，标志着资本市场春天的到来。我们相信未来市场将有更多机会，希望大家能够把握住市场主线和投资节奏。”金梓才表示，一旦市场主线明确后，大量活跃资金将会集中到这一方向，有望推动市场进入一种健康、良性的格局。目前来看，中国的科技企业会在AI及其他前沿领域展现出更大的成长潜力。

后市更看重具备想象空间的赛道

自9月24日的一连串政策“组合拳”推出后，市场情绪显著升温。金梓才对记者表示：“这次政策带来的最大变化，就是改变了原来投资者对资本市场相对悲观的预期。尽管我们目前还无法准确评估政策产生的实际影响，毕竟政策还需要一定时间落地，但我们看到了相关部门对资本市场的重视，预计后期或还会有一系列的利好政策出台，推动资本市场不断走强。”

谈到对市场行情的预判，金梓才认为，指数级别的上涨可能暂时告一段落。10月9日以后，市场开始出现板块分化和轮动，这种情况可能才是未来市场的常态。目前来看，市场的成交量维持在相对较高但不过度的水平，这是可持续的、能逐步推动市场上涨的成交量。接下来，市场将有望走出主线，从而进入一种健康、良性的格局。

对金梓才来说，与上半年相比，市场蕴含的内生动能已明显提升。鉴于此，他对自己的布局思路也进行了调整，将更多仓位转移到更具想象空间的板块。10月末，金梓才在三季报中明确提到，已减仓部分“出海的仓位”。谈及此处，他表示：“我们减仓了一些出海相关标的，并不代表这些公司不好。相反，我们认为具备出海逻辑的优质公司仍然值得配置。但从战略角度来看，出海这一逻辑线的想象空间，横向来看并非最优，我们需要把更多仓位换到更具备想象空间的赛道上来。”

把握AI产业更需“选股精准”

最具想象空间的赛道在哪里？在金梓才看来，中国的科技企业会在AI及其他前沿领域展现出更大的成长潜力。

金梓才向记者表示，AI产业将经历一个较长的增长周期，相比于当年的移动互联网，AI的产业周期可能时间跨度更长、影响范围更大。目前AI仍处在发展的第一阶段，主要是大模型的预训练、迭代和完善阶段，尚未进入全面应用的阶段。未来，AI将改变许多传统行业，包括医疗、制造业等，这意味着未来AI的投资机会还将不断出现，长期潜力非常大。

那么，普通投资者如何更好地把握住科技板块的行情？金梓才认为，主动权益基金在选股精准度上具有明显优势。在科技行情的酝酿初期和主升浪阶段，经验丰富的主动权益型基金经理往往能更好地把握市场行情的切换节奏，通过灵活调整仓位，寻找具有成长潜力的个股。金梓才表示：“比如，中国的半导体公司大多布局于各类终端，而目前人工智能的重点发展领域在数据中心和云端大规模计算。这就需要优秀的主动权益基金经理从基本面、成长性、股价上行潜力等方面挑选到那些优质标的，进行提前布局。”

目前主要看好三大板块

谈到看好的具体领域时，金梓才表示，他将持续在算力、AI应用、半导体等板块精选个股。首先，算力板块仍然充当着AI行情中“排头兵”的角色；其次，AI应用端在后续行情中的表现不容小觑；最后，中国半导体企业和世界领先技术的差距正在逐步缩小，不少优质企业具备较高的成长弹性。

算力方面，金梓才认为，这一轮以AI大模型为核心的生产力革命，目前仍处于大模型预训练阶段，与之相关的数据中心和聚焦云端的半导体公司会率先受益。如果进行海外投资，建议优先选择与数据中心大客户强绑定的企业，这类公司在未来的AI产业中可能具有更强的增长机会；在国内投资方面，可以对业绩和估值的容忍度稍微放宽，选择那些长期成长潜力较大的公司。

AI应用方面，金梓才认为，AI可以在某些领域辅助决策，甚至可以在一些领域直接替代人类劳动。以教育行业为例，AI在教育领域的落地速度非常快，特别是在口语训练方面，AI的表现已经相当自然，能够作为一对一的口语老师，这类应用已经具备了产业化的可能性。再比如，AI在IT领域的应用也已经很强大，并且模型在编程方面也有了进一步的迭代，代表AI在这些方向上具备了快速产业化的潜力。

半导体方面，金梓才表示，尽管国内的半导体公司与国外企业在领先技术方面还有一定差距，但国内公司已经具备了一些基础能力。他进一步表示：“过去半年到一年的时间里，中国半导体企业在硬件端的进步尤为显著，许多国内芯片公司已经达到了可用的水平，客户反馈也相当积极。同时，模型端也在持续改进，特别是一些国内互联网公司在国内外都开展了大量的尝试，取得了不小的进步。未来，我们可以期待中国AI领域更广泛的突破。”

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