"吃饭"行情__财经头条

迎接"吃饭“行情，聚焦海外映射AI产业链投资机会。一波三折，年内第二波机会虽迟但到。

01市场热点思考

1、市场破局思考：顷刻之间。当前市场与“519”行情有诸多相似性。行情启动有一定突发性，且会持续一段时间。上周五外资重新流入，主要宽基指数大幅上行,既有活跃资本市场政策“看涨期权”的作用，也有利好累积从量变到质变的推动。行业方面，TMT大幅领涨，体现了主导产业，优势行业的动量效应，增加了行情延展性的概率。

2、国内经济指标回暖，股债有望再平衡。8月国内经济内需改善，主要经济指标环比拐头向上；领先指标社融增速回温，通胀数据好转，产成品库存增速有望见底。经济修复预期渐增，考虑到专项债等稳增长政策发力，政策储备较足，股债风险溢价也有望从一倍标准差上限回落，触发资产再平衡。

3、海外扰动仍在，但已非影响市场的主要矛盾。美联储9月议息会议后，美元指数突破105，美债利率突破4.5%，点阵图显示美国年内或还有一次加息，24年降息的时点也有所推后。海外加息末期的预期变化主要通过汇率对A股估值端造成扰动。然而今年人民币汇率主要波动因素来自国内经济基本面，中美利差是次要因素，已不是主要矛盾。据每日经济新闻，中美两国成立经济领域工作组，有助于双方把控风险和底线，有利于修复市场风险偏好。

市场观点：迎接"吃饭“行情，聚焦海外映射AI产业链投资机会。一波三折，年内第二波机会虽迟但到。

（1）基本面修复是这波行情上涨的第一推动。根据中银宏观团队对主要经济数据的预测，我们预计全A非金融净利润增速Q3触底，Q4“V”型修复，主要得益于库存周期上行以及主导产业的资本开支增加。盈利企稳回升同样有利于估值修复，通过股债风险溢价下行得以体现。此外，活跃资本市场政策的累积会增加估值修复斜率。科技股估值本身对分子的敏感性要高于分母，复合高增长不能证伪叠加关键价值催化有助于行业从估值修复进入估值扩张。（盈利预测具体可参考报告《2023年A股中报分析——全A第五次“三底”有望确立》。）

（2）结构聚焦AI产业链，重点把握产业链分工和商业模式“复刻”两种类型的海外映射。前者以硬科技为主，如苹果产业链、特斯拉产业链等；后者以软科技为主，如海外云计算对于A股云计算公司的映射。AI算力基础设施增长的拐点已显现，多个“AI+应用”赛道也已开启商业化落地。B端的“AI+机器人”、“AI+驾驶”、“AI+金融”、“AI+办公”、“AI+游戏”等表现出了高ROIC-高g的特征，赛道具有较优的商业模式，值得重点关注。（具体逻辑请参考近期中银策略科技深度报告《基于海外映射的科技景气追踪框架》。

02大势与风格

本周市场情绪平淡，除周五外，市场整体缺乏主线，高股息策略为代表的防御型思维成为市场资金配置的主要方向，反应了节前市场观望情绪浓厚。周五市场在AI产业链相关利好的带动下情绪明显回温，迎来放量反弹。

海外通胀担忧不足惧，国内政策暖风延续。本周联储公布9月议息会议决议，如此前市场预期的，9月维持基准利率不变，虽然会后点阵图大幅上调了2024-2025年的利率中值引发市场对未来降息空间缩窄、中性利率上移的担忧，但我们认为其对A股市场影响有限：一方面，美国经济正在逐步降温的轨道之中，此前最具韧性的薪资增速已出现边际放缓；另一方面，美国已经处于去库周期之中，虽然油价等因素导致通胀韧性犹在，但随着经济内生动能的放缓，需求下行，联储紧缩终点将至；最后，随着国内基本面的底部企稳以及逐步修复，美弱中强的基本面格局下，其对于A股的影响也势必减弱。我们看到，随着汇率的企稳，北上资金也一改此前连续6周的大幅净流出趋势，本周小幅净流入0.29亿元。反观国内，本周政策暖风依旧频吹：周三发改委、央行等四部门举行政策吹风会，表示进一步要加大财力下沉力度，切实保障基层财政平稳运行；此外，周五中美双方成立经济领域工作组，就经济、金融领域问题定期交流，也有助于修复市场此前关于双边经贸的悲观预期。

整体来看，当前市场仍处于政策加速释放，市场犹豫磨底的阶段。近期各领域重磅政策加速落地：市场预期有所修复。但临近节前，市场交投情绪有所走弱，叠加地产关键指标仍未出现明显回暖迹象，短期市场观望情绪仍较为浓厚。我们延续此前观点，当前A股估值及市场情绪均处于年内低位，市场预期的回暖有望带来估值修复。市场底仍在孕育，配置上可关注周期阶段性机会与成长产业趋势。

03中观行业与景气

本周市场先抑后扬，行业整体表现涨跌参半，受益于本周五大幅上行，在超跌及微软Copilot定价落地催化下，TMT行业本周领涨，市场风险偏好提升带动非银涨幅居前，偏防御性行业如公用事业、高股息周期资源行业相应调整。

从《关于优化保险公司偿付能力监管标准的通知》看类平准基金的可能投向。本月中旬，国家金融监管总结发布《关于优化保险公司偿付能力监管标准的通知》，该文件主要目标为完善保险公司偿付能力监管标准，促进保险公司回归本源和稳健运行，更好服务实体经济和人民群众。该通知除了引导保险资金回归保障本源外，其中第三条强调了要“优化风险因子，引导保险公司服务实体经济和科技创新”，我们认为相关内容部分提供了监管部门对于“活跃资本市场”的政策支持，保更重要的是关注政策对险资引导的具体方向，该政策通过风险因子调整的方式（对于保险公司投资沪深300指数成分股，风险因子从0.35调整为0.3；投资科创板上市普通股票，风险因子从0.45调整为0.4），其提供的核心线索是引导险资布局沪深300指数与科创指数，背后的思路分别对应的是服务实体经济（沪深300）与科技创新（科创50/100）。险资作为A股市场的重要参与者，引导险资加大投入符合政策目标。

更重要的是关注政策对险资引导的具体方向，该政策通过风险因子调整的方式（对于保险公司投资沪深300指数成分股，风险因子从0.35调整为0.3；投资科创板上市普通股票，风险因子从0.45调整为0.4），其提供的核心线索是引导险资布局沪深300指数与科创指数，背后的思路分别对应的是服务实体经济（沪深300）与科技创新（科创50/100）。

从海外经验来看，海外股市运用平准基金的时间和经验较为丰富，成立运行时间较早。A股过去也存在证金公司、汇金公司等类平准基金的实操，但随着“活跃资本市场”这一更高要求的提出，相关类平准基金的运作也有进一步完善的需求。从后续可能性来看，类似平准基金的成立和投向，ETF是重要的参与工具之一，结合金管总局对于险资的布局要求来看，我们认为这一政策的具体投向线索给后续类平准基金的可能投向提供了一定参考性，即重点关注沪深300与科创指数，而从相关指数对应的行业权重来看，重点潜在受益行业以食品饮料、金融、电子、电新、医药、机械、计算机等为主。

9月中旬以来，微软、特斯拉加速推出AI新产品和服务，海外映射驱动下新一轮AI行情有望开启。

1）微软AI Copilot将于9月26日登陆Windows系统，并将于11月1日开始为企业用户提供AI助手服务。据澎湃新闻报道，当地时间9月21日，微软公司在纽约举行的发布会上宣布，将于9月26日在Windows 11中推出全新的统一Copilot（副驾驶）体验。该功能被称为Microsoft Copilot，更新后Copilot将在桌面上提供，并可通过Windows+C快捷键或右键单击启动，为Windows 11中“照片（Photos）”和“画图（Paint）”等多个默认应用程序提供人工智能功能，微软宣称该功能将“在最常用的所有应用程序和体验中无缝使用”。此外，微软在会上还宣布更新Bing Chat、Bing Image Creator、Microsoft Shopping中的AI功能，并于11月1日推出Microsoft 365 Copilot和Microsoft 365 Chat企业版，帮助企业客户梳理工作中包括邮件、会议、聊天记录、文档等更多的数据。对于 Microsoft 365 E3、E5、商业标准版和商业高级版订阅者，Microsoft 365 Copilot 的费用为每位用户每月 30 美元（IT之家备注：当前约 219 元人民币）。

2）OpenAI推出最新 AI 绘画模型DALL·E 3，将文生图与ChatGPT结合，取得重大突破。9月20日，OpenAI发布全新版本的图像生成器DALL·E 3，并将于10月初通过API提供给ChatGPT Plus（每月20美元费用）的用户和企业客户。DALL·E 3的更新重点在于与ChatGPT集成，原生实现多模态输出。DALL·E 3的提升主要体现在两方面：第一，改变人机交互的方式，ChatGPT可自动对词语进行拓展，极大地弱化了提示工程的约束，生成画细节更多、描述更精准的图像；第二，DALL·E 3 比以往系统更能理解细微差别和细节，根据用户的需求在降低AI绘画门槛的同时呈现更完善、准确的图像。

3）Dojo超级计算机于7月投产并计划在明年之前为 Dojo投入超过10亿美元。2021年8月，特斯拉在AI日首次介绍用于训练自动驾驶汽车的人工智能（AI）模型的Dojo超级计算机，于2023年7月正式投入量产，并计划在明年之前为 Dojo投入超过10亿美元。根据特斯拉在23年6月份发布的算力发展规划，Dojo 将在明年第一季度成为全球排名前五的算力设施，并在明年10月份达到100 EFlops的超级算力，相当于30万块英伟达A100显卡的算力总和。

Dojo超算AI训练芯片D1性能强大，在视觉处理方面应用广泛。Dojo超算的核心特斯拉自研的神经网络训练芯片D1采用7nm制程工艺，搭载超过500亿个晶体管和354个训练计算节点，芯片面积为645mm²，小于英伟达的A100（826 mm²）和AMD Arcturus（750 mm²）。每个训练模块将由25个D1芯片组成，计算能力将达到每秒9千万亿次（9PFLOPs），数据吞吐带宽达到每秒36TB，基本上实现了算力密度和数据吞吐能力的最大化。对比特斯拉现在基于英伟达方案的超算，在同成本情况下，能够达到4倍的性能、1.3倍的能效比，仅占用1/5的体积。D1针对FSD的视觉神经网络做了专门的架构设计，在视觉处理方面应用更广泛。

在Dojo超算庞大规模的算力硬件支撑下，特斯拉将有能力处理更大量的FSD数据，具备采集、训练和进化的能力，能够更理想的采集道路交通标识、生物形象、路面情况等等信息，通过对数据的分析迭代更新从而实现更加完善的自动驾驶模型。技术的进步将带来用户驾驶体验的提升，从而拉动智能驾驶行业发展。同时，Dojo将加速人形机器人的开发，其能够为机器人的神经网络训练提供算力支持，更快速地处理海量数据，有望推动机器人加速落地。