黑色皮革手册中国 AI 为什么追得这么快？美媒找到一批关键人物_我的网站
一 | 题图｜视觉中国 2007年，乔布斯发布了具有跨时代意义的初代iPhone手机，当时还是学生的陈韫中成为iPhone第一代手机的尝鲜者，这个年轻人对于新技术新产品，始终保持着极大的热情。
二 | 2019年2月，陈韫中入职广发基金，任电子行业研究员；2021年9月，其转入投资岗位，开始管理公募基金。 8 月 25 日，据《华尔街日报》报道，中国 AI 模型近年来快速缩小与美国头部模型的差距，其背后并非短期突然出现的技术突破，而是清华大学等高校长期形成的人才网络，以及开源技术、人才回流和更高算力效率等因素共同推动的结果。报道认为，以智谱 AI 联合创始人唐杰、月之暗面创始人杨植麟以及 DeepSeek 创始人梁文锋等人为代表的一批研究者，构成了中国这一轮 AI 追赶的重要力量。《华尔街日报》称，中美两国多名行业人士认为，中国最好的 AI 模型目前与美国最先进模型的能力差距已经缩小至数月。今年 6 月，马斯克曾预测中国要到 2027 年第一季度才能追上 Anthropic 的顶级模型，唐杰随后回应称，“不会需要那么久”。如今，入行已有10年，管理组合超过4年的他，依然以他特有的热忱挖掘着成长股的机会。报道将中国 AI 人才体系的形成追溯至 20 多年前。
三 | 2005 年，图灵奖得主姚期智在清华大学创办“姚班”，培养计算机领域的顶尖人才。与此同时，唐杰长期在清华从事数据挖掘和机器学习研究，其实验室后来成为中国 AI 人才的重要来源之一。 市场上优秀的成长风格基金经理众多，陈韫中的特点在于，既能把握“从1到N”的传统成长赛道的机会，又凭借对新技术的热忱，敏锐捕捉“从0到1”的新兴赛道的成长机遇。 在他看来，成长投资的本质，不是追逐短期博弈的浪花，而是精准识别并拥抱那些能够推动社会进步与文明跃迁的根本性力量。
四 | 杨植麟曾师从唐杰，在清华研究机器学习算法，随后赴卡内基梅隆大学攻读博士，回国后创办月之暗面。 凭借对产业周期的深度把握和灵活的行业轮动策略，陈韫中在管产品以相对均衡的行业配置取得了颇有锐度的业绩，其任职时间超1年的3只基金，管理业绩均显著超越业绩比较基准。
五 | 这种高校与创业公司的人员流动逐渐形成了一张 AI 人才网络。 今年以来，成长风格依然相对占优，存储芯片、商业航天、AI应用等多个板块轮番表现，行业轮动速度加快。2018 年，中国进一步放宽科研人员创业及科研成果商业化限制，次年唐杰从清华实验室孵化出后来发展为智谱 AI 的公司。因此，相对于深耕单一产业的赛道型基金，以陈韫中为代表的均衡成长风格基金经理，或许更加适应轮动的市场。
六 | 投成长股需识别两类机会 成长股投资并非易事，处于成长阶段的行业，技术路线持续迭代，新兴技术不断涌现，以往占优势的技术或者企业，经常面临被超越甚至被颠覆的可能，行业格局往往不稳固。早在 OpenAI 于 2020 年发布 GPT-3 后，智谱就将开发同等级模型作为目标。
七 | 因此需要对技术和产业保持紧密跟踪。
八 | 与此同时，当新技术突破瓶颈后，进入快速普及期，增速也会逐渐慢下来。在过程中，如何判断产业趋势、如何发掘有竞争力的公司、如何准确估值，都是难题。不过，相比美国 AI 企业，中国公司长期面对资金和先进芯片不足的问题。杰富瑞测算，在相关时期内，中国科技公司的投入规模不到美国同行的五分之一。基金行业常有短期业绩爆发的科技基金经理，但对行业的判断力长期在线、超额收益稳定的基金经理并不多见。
九 | 在这一背景下，提高算力利用效率成为中国 AI 企业追赶的重要路径。 这其中很重要的原因是，一些成长风格基金经理往往通过短期重仓某个高景气行业来获得极致收益，但在行业退潮时，未能及时发掘新的成长股机会，或者在新领域的判断上出现失误。
十 | DeepSeek 是其中的代表。报道提到，DeepSeek 通过多头潜在注意力机制（MLA）降低模型运行中的内存消耗，并较早在中国采用混合专家模型（MoE），以减少对芯片算力的需求。另外，有些基金经理的风格不够灵活，对于估值、拥挤度等市场变化不太敏感，不能在产业周期高点及时获利了结，从而在波动较大的A股成长股上，出现业绩“过山车”的局面。 因此，优秀的成长风格基金经理，应当有较为开阔的视野，比较宽的成长赛道能力圈，以及对于不同阶段的成长行业都有较好的把握能力。一些处在“从0到1”阶段的行业，未来增长空间非常大，但过程中有极大的波动性。
十一 | 这些技术成为 2025 年初“DeepSeek 冲击”的重要基础，当时其推出的低成本开源模型引发美国科技股震荡，也迫使中国同行重新审视技术路线。而另一些处在“从1到N”的行业，行业格局逐渐趋于稳定，渗透率逐渐走高，成长性减弱，行业周期性开始显现。中国 AI 企业之间的技术交流也进一步加快了迭代速度。月之暗面后续模型采用了 DeepSeek 使用或验证过的 MoE 及 MLA 变体，而 DeepSeek 也采用了月之暗面优化过的训练技术。不同团队通过论文、开源模型和技术实践相互借鉴，形成了与封闭模型路线不同的技术扩散机制。与此同时，人才回流也成为另一条技术路径。腾讯招募了曾在 OpenAI 工作的两名清华毕业生，字节跳动则引入曾供职于谷歌的中国研究人员。报道认为，美国 AI 公司的技术进展、海外人才回流以及中国本土研究网络，共同加快了中国 AI 公司的追赶速度。但算力仍是中国 AI 企业面临的主要制约。梁文锋今年 5 月表示，芯片而非人才，是中美 AI 公司之间最关键的差距。阿里巴巴、智谱等头部实验室研究人员称，他们获得的高端芯片数量往往只有 OpenAI、谷歌同行的五分之一。
十二 | 在投资中，基金经理应当对这两类机会都形成深刻认知，基于性价比灵活调整其配置比例。
十三 | 针对两类机会的不同方法论 TMT研究员出身的陈韫中，能力圈覆盖科技和高端制造泛成长板块。
十四 | 对于传统成长板块与新兴成长，他采取不同的研究方法来覆盖，以把握机会。 对于传统成长赛道，主要聚焦“新半军”（包括新能源、半导体、军工）等领域，秉持“周期成长”思维，重点关注行业周期拐点，对出现产业变化、景气度向上的板块进行阶段性布局。而对于新兴成长赛道，则重点布局代表未来趋势、尚未实现大规模产业化的领域，如机器人、商业航天、固态电池等。 在过去4年的公募基金投资中，陈韫中在这两种不同阶段的成长板块中进行灵活配置，并取得了不错的超额收益。 传统成长赛道构成了陈韫中投资组合的底仓，在提供超额收益的同时，还具备新兴赛道所不具备的技术、商业模式、竞争格局方面的稳定性。
十五 | 例如，2024年四季度，他开始加大算力板块的配置；2025年二季度，加仓被低估的军工资产；2025年三季度，重仓了一只存储芯片个股，把握了存储芯片大幅涨价带来的周期性机会。
十六 | 这些都体现了他对于成长赛道产业周期的理解和把握。
十七 | 对于新兴成长赛道，陈韫中会分配至少一半以上的研究精力去跟踪产业变化，包括拜访行业龙头公司、研究前沿的产业趋势。一方面，这些研究帮助他领先于市场找到一些投资逻辑，挖掘早期的投资机会；另一方面，陈韫中认为，提前把这些板块的发展方向研究清楚，才能有机会在新产业由主题步入赛道的阶段享受到超额收益。 结合近十年的投研实践经验，陈韫中围绕新兴成长投资构建了一套兼具“前瞻性、系统性和实操性”的投资体系，以技术革命为核心主线，结合产业周期判断、类一级市场投研方法和全球化产业比较分析赔率和胜率，同时通过灵活的组合管理把控风险。 他将新技术发展划分为三个阶段，即技术萌芽期到期望膨胀期、期望膨胀期到泡沫破灭期、泡沫破灭期到产业化成功期，根据不同阶段的资产估值特征和产业发展状态制定策略。 如上图所示，在技术萌芽/期望膨胀期，基于技术曲线阶段和产业链调研评估估值，如对人形机器人等早期技术，更侧重前瞻研究；在泡沫破灭低谷期，规避估值回调风险，重点关注市场认可度高的技术方向；在产业化成功期，把握行业贝塔机会，布局“从1到N”的产业爆发环节。
十八 | 根据陈韫中在管基金的持仓数据，在AI机会开始崛起的2023年一季度，陈韫中就开始关注到机器人与人工智能的结合机会，买入了机器人产业链的股票；2025年四季度，买入了商业航天相关的公司。放在全市场来看，这些都是比较早的布局。 深耕成长，灵活调整配置 一些成长风格基金经理往往会在某个前景广阔的产业领域集中持股，可能会在短期积累较高的收益，但在某些阶段波动也会比较大。而陈韫中不是专注某个产业方向的基金经理，他会基于较为广泛的能力圈，对多个成长行业进行均衡配置。 例如，在成长风格比较极致的2025年，他并没有全面重仓算力相关的光模块与PCB，而是在半导体（晶圆制造、设备、洁净室、存储等）、互联网龙头、军工、储能等成长板块进行了布局，并取得了不错的业绩。 以其任职年化回报最高的代表产品为例，在行业配置层面，2025年以人工智能、半导体及国防产业为核心仓位，一、二季度利用市场波动逢低增配了具备全球竞争力的硬科技与防务资产，下半年积极捕捉了海外算力衍生出的相关机会，其中，四季度进一步向AI紧缺环节（存储、电力等）及商业航天等具备特有阿尔法机会的新兴产业领域集中。 图：陈韫中任职年化回报最高产品的行业配置 数据来源：Wind，2024年中报至2025年中报，行业分类采用的是申万一级行业，行业配置比例是指行业持仓市值占基金资产净值的比例 成长机会并不一定只出现在科技板块。在前几年成长风格的逆风期，陈韫中在一些传统领域中挖掘成长机会。以“出海”产业链为例，陈韫中在2021年9月任职的产品组合中持有商贸龙头上市公司，收获了疫情后外贸复苏的投资机会。此外，他也曾持仓过少量金融股和消费股。 这体现了陈韫中较为广泛的能力圈，代表了基金经理所能触及的投资机会的广度。 在均衡投资中，如何在诸多行业中做出取舍，精选赛道做中观比较，也是决定业绩的重要因素。陈韫中在做组合管理时，既看产业周期位置，自上而下选择有更高成长性的赛道，也会结合市场情绪动态，在传统成长和新兴成长中相机抉择。 例如在2024年前三季度，市场情绪低迷，陈韫中的持仓主要是半导体、消费电子等成熟的成长赛道，甚至还持仓了金融、消费等更为传统的板块。在2025年市场情绪较高时，组合布局了商业航天、固态电池等新兴赛道。 超额收益不极致但稳定 在成长股投资中，发现机会只是成功了一半。
十九 | 由于是A股成长股具有较强的波动性，能及时卖出以及控制回撤尤为重要。 陈韫中在投资中体现了一定的灵活性，当收益达到一定程度、估值充分反映企业成长性时，他会采取比较灵活的交易操作。如在2023年AI行情崛起时，上半年相关板块大涨，下半年开始大幅回调。陈韫中上半年持仓了半导体、AI办公应用等个股，下半年均大幅减仓，在该年份取得了靠前的收益。
| 2023年下半年，他选中了一只成长性不错的宠物食品个股，在持仓一年后的股价相对高点卖出，取得了不错收益。该股在他卖出后，还有一定的涨幅。我们很难将每个股票都卖到最高点，能取得预期的收益并及时获利了结，这样的投资纪律是长期业绩的保证。 再如，他在2025年二季度重仓军工，三季度板块大涨后，也对军工板块进行了较大力度的减仓，加仓了周期见底的存储芯片个股，体现了较好的灵活度。 此外，他在个股持仓较为分散，不会把单个股票买到较高仓位，最大重仓股占比往往也只在5%-6%，前十大重仓的合计持仓占比常在50%以下，也在一定程度上起到了控制回撤的作用。
| 数据来源：Wind，基金定期报告，红色是陈韫中任职年化回报最高产品的持股集中度，即重仓股票市值占基金净值的比例，橙色为同类基金的平均水平 综合来看，陈韫中的行业能力圈较广，在成长板块有不错的行业判断与选股能力，配置相对均衡，调仓也较为灵活。体现在投资结果上，就是收益可能不是最拔尖的，但在成长风格行情占优时，能稳定获得超额回报。 以其任职年化回报最高的产品来看， 2025年度实现了93.54%的年度回报，全年最大回撤仅为16.72%，同期沪深300指数的最大回撤为15.66%。作为成长风格的基金经理，实属难得。 今年灵活风格或将占优 站在2月份来看，今年成长风格行情依然有投资机会，AI行情显然还没有走完，从算力到应用都还有机会。
| 而机器人、商业航天、合成生物等新兴赛道也有所表现。
| 今年成长风格行情不缺机会，这种行情比较有利于类似陈韫中这种“灵活成长风格”基金经理的表现。 展望未来，陈韫中将重点关注科技与高端制造领域的投资机会。
| 他表示：“中期维度而言，关注全球人工智能的共振发展机会与中国高端制造的全球的竞争优势；短期会聚焦‘十五五’规划带来的一些机会，包括具身智能、固态电池、卫星互联网、量子计算等新兴成长领域。” 他以具身智能为例，分析该领域是人工智能潜力最大的应用终端，有望显著提升社会生产要素。海外以特斯拉人形机器人Optimus为代表，已迭代至第三代，预计2026年有望量产并进入大批量生产阶段。国内市场则关注代表公司及消费电子大厂以Tier0形式合作推动机器人研发与量产。 在陈韫中看来，固态电池是影响机器人与无人机产业进展的关键技术，国内产业化进度领先。2024-2025年技术瓶颈基本解决，政策扶持有望加速产业化，预计2026年为上车元年，2027年进入大批量生产。
| “十五五”科技规划中首次提到的卫星互联网与量子计算，也是陈韫中后续关注的方向。国内商业航天加速，卫星发射任务积压或于2026年起逐步释放，相关公司有望批量上市。
| 量子计算获政策重点扶持，量子计算机与制冷机环节的进展值得关注和研究。 Current article:http://32e4.bianneixuanbingqinyouxie.buzz/list_vjlclx/5tg9b8.html Published on:07:08:22 |
