证券时报记者 杨波

“DeepSeek改变了AI的产业范式，对科技股的投资产生重大影响。”华安基金基金经理李欣表示。

李欣本科在浙江大学竺可桢学院学习，专业为半导体设计，研究生和职业生涯的前几年主要从事电力电子和能源高效应用的工作，这为他后来的投研工作打下了坚实的基础。2009年李欣加盟华泰证券任电子分析师，2012年加盟华安基金，2015年开始管理基金，他长期坚持在科技赛道投资，并获得了优良的投资业绩。以他管理时间最长的华安智能装备基金为例，从2015年7月9日至2025年1月31日，该基金获得的回报为231.7%，年化回报为13.34%（同期业绩比较基准为4.84%）。

李欣是如何穿越市场周期并获得长期良好的投资收益？对当前爆火“出圈”的DeepSeek，他怎么看？AI带来的技术革命，是否已超越互联网？日前，证券时报记者采访了李欣，就相关问题进行了坦率、深入的交流。

1  科技产业将加速成长

证券时报记者：DeepSeek爆火“出圈”，对此，你怎么看？

李欣：DeepSeek爆火并非偶然，对于同为浙大电子信息类专业出身的幻方和DeepSeek团队，他们从量化交易积累而来的算力资源池、硬件调优能力、AI模型构建和优化能力对构建高效率的DeepSeek模型帮助很大，任何成功都不是一蹴而就，而是日积月累的结果。近五年来，我也在摸索和构建将主动投研和AI结合的路线，受启发于Transformer等AI算法，希望可以从各个维度、深度更加全面地解构和理解市场、行业、个股的运行逻辑，希望做到基本面和“模型面”的相互解释和印证，从而提高投资绩效。

我个人以为，人类对自然规律（包括语言、视频等）的认知和表达，经历了三个阶段：一是文字描述，例如“太阳东升西落”。二是数学解析式和方程，例如牛顿定律和麦克斯韦方程组，这两个阶段本质上都是归纳、推理、验证。三是AI大模型，将研究的客体映射到高维空间，让其各类特征得以充分表达；经过深度上的层层递进，用一系列的线性变换和非线性函数，充分表达其内在逻辑的复杂性；通过对海量案例的训练，使模型的表达趋近现实。这是方法论上的巨大进步，也是目前对大模型很多争论的来源，因为它并不符合千百年来科学发现的基本流程和框架。

证券时报记者：DeepSeek对科技股投资产生了什么影响？

李欣：DeepSeek对科技股的投资产生重大影响。首先改变了AI的产业范式，OpenAI代表的是海量数据+高端算力的军备竞赛式资本密集型范式，DeepSeek代表的是算法+硬件+软件应用三位一体注重系统整体效能的范式，系统创新可以弥补单点不足，比如硬件算力的短板，这就系统性重估了国内科技产业的价值，国产模型和国产算力互相优化、匹配、提升。从训练端向推理端，从云端到终端，从算力到应用，都在呈现接力成长、加速成长。

与十年前的移动互联网相比，从技术革命的角度看，AI超越了移动互联网；从产品和盈利模式创新的的角度看，目前AI还是基于既有的商业模式例如云计算、短视频、本地生活、电商做产品的加成和升级，笑到最后的AI原生应用还有待出现，这符合产业发展规律。

2  国内AI产业链受益程度更高

证券时报记者：随着人工智能概念持续火爆，你在当前布局时，主要关注哪些要素？后续看好哪些细分赛道，主要逻辑是什么？

李欣：行业发展初期，关注产业卡位和既有资源在AI时代的变现能力；然后是业务和AI的结合程度，业务的推进进度以及可持续变现能力。一是看好AI的“使能者”：国产算力，包括高端半导体制造、算力/传输芯片设计等产业链；全球算力产业链在技术创新推动下量价齐升。二是看好受益于“AI平权”的行业：智能驾驶、机器人等，包括整机（整车）、系统集成、关键零部件如算力芯片、激光雷达、传感器、执行器等。

证券时报记者：DeepSeek对于AI产业的意义是什么？

李欣：对于全球AI产业，此次DeepSeek的成功标志着大模型的降价放量，因此推理端放量，增速高于训练端；终端侧受益于AI的放量降价，优于云端；应用端增长也加速。所有和放量相关的环节都受益，如推理端芯片和硬件（其相对于训练端，制程和价格都较为亲民），终端硬件（眼镜、手机、机器人、智能驾驶等，以及SoC芯片），C端应用软件如办公自动化、教育、游戏、传媒等，都将受益。

证券时报记者：DeepSeek对于我国科技产业有何影响？

李欣：国内AI产业链受益程度高于全球AI产业链。DeepSeek的成功，证明AI产业的竞争不是依靠单纯的算力高低，而是依靠算法、软件、硬件三位一体的综合匹配实力，国内在最高端半导体制造上有短板，但DeepSeek可以依靠算法和软件的补齐，用国内产业已经实现的次高端半导体加以协同，同样可以在综合效能上做到全球第一梯队。因此国内半导体产业链迎来了重估机会，包括设备、制造、封测、EDA等。国产算力芯片设计等全链条受益，因为DeepSeek等中国特色模型的创新和崛起，必然伴随国产算力、传输、存储芯片等中国特色硬件的创新。

3  投资本质是对专业认知的变现

证券时报记者：近年来你们是怎样对AI领域进行投资和研究的？

李欣：2022年10月，美国出台了管制AI芯片对华出口的政策，从那天起，我们开始加强对国内AI算力芯片的研究和投资，下大力气调研AI算力芯片现状。2023年1月，ChatGPT爆火，我们请教了很多专家，读了很多报告，重点研究AI从技术到产品的突破，海外公司注重既要出产品又要出论文，在一些公开的平台可以看到相关论文，我们学习之后觉得还是蛮惊艳的。我们同时加大了对AI的投资，之后一直根据行业跟踪，动态调整投资，长期取得了较好的投资收益。

我们对AI算法、应用的研究，对深度学习模型的学习是长期的，对国产算力芯片公司的论文发表、产品发布长期跟踪，动态评估其竞争力。比如一些国产算力芯片的龙头公司，在它们上市前，我们就做了多年的跟踪和研究，现在已经涨了很多倍，我们对它们也始终有新的跟踪。我对科技行业没有基本面之外的信仰，不会因为市场热就去投资，而是比较客观的。

证券时报记者：在你看来，如何做好科技股投资？你的投资体系是如何迭代的？

李欣：第一，要融合Python、AI等科技工具，提升投研能力。熟练掌握Python，编程实现市场和行业信息的搜集、整理、归纳；基于本地化部署LLAMA/DeepSeek等开源大语言模型，或者在数据清洗脱敏后调用阿里云等大模型平台上的商业化大模型，实现对海量中外文报告等资料的翻译、总结、归纳；基于PyTorch等AI框架和Transformer等基础模型对市场数据建模，揭示多维度的市场和行业个股运行规律，服务投资决策。

第二，坚持长期以来的方针：扎根产业和上市公司研究，日拱一卒，拓宽知识面和能力圈，尤其是各个行业间的有机关联，如机械、电子、新能源、计算机等之间的交叉学科和交叉应用。加深对宏观经济的研究和理解，在全球宏观背景下理解和投资科技成长等行业，逐渐将消费、医药、周期等领域和科技行业放在统一的框架下进行观察和合理的投资。我们基于基金合同等约束可以在投资实践上有所偏重，但必须意识到，科学的框架具有普适性和完备性，任何一个长期有效的投资框架必然是对所有行业都具有解释性的，如果不是，那就表明框架存在局限性，需要向更高维度扩展。

证券时报记者：做科技投资，是否对认知要求更高？

李欣：我认为，投资本质上是对专业认知的变现，尤其是科技产业投资，对于技术、产品、产业链、市场都要有深入并且不断更新的认知。比如，如果要投资算力芯片，对计算体系架构、神经网络的计算特征等就应有所了解。从2019年以来，我花了不少时间在学习和研究AI模型的基础知识，目前水平还比较初级，大概可以编写GPT2模型，跑在自己的英伟达4090GPU上，以验证Transformer的基本原理。当然，对于实业从业者，认知后面更重要的是执行力，这一点我们确实要求低一些。

4  科技行业成长空间巨大

证券时报记者：2015年7月，你开始管理华安智能装备主题基金，当时市场刚刚经历暴跌，你怎么做投资？

李欣：2015年下半年市场剧烈调整后，我们认为，反弹较有力的行业应当是基本面变化快的成长性行业，无论市场涨跌，驱动基本面的还是它所在行业和公司本身的成长性，要研究清楚行业的成长性，把握行业成长中的关键点，也就是所谓的非线性变化的点，即奇点。当时我们有几位从TMT（科技、媒体、通信）和新能源的研究员刚刚进入投资岗位，在时任投资总监翁总的指导下，领先市场发掘了虚拟现实、IP网剧等方向，并跟踪到锂电新能源、苹果产业链等都有积极变化，通过对这些成长性行业的把握，我们在2015年下半年取得了不错的业绩。

证券时报记者：你主要把握了哪些大的投资主线？

李欣：一是半导体国产替代，2018年底到2019年上半年，市场大部分投资者都很悲观，纷纷降低科技股持仓。然而，2019年是半导体国产替代的元年，是快速上量的一年，也是在上市公司业绩上有巨大体现的一年，我们比较早地抓住了机会，在2019年一二季度加仓半导体，而市场形成对半导体国产替代的共识是在三季度。我们之后对半导体行业持续跟踪，对半导体的投资获得了较高的超额收益。

二是在2020年的后半段，开始增加对新能源的配置，一直持有到2022年的前段，收获了新能源产业高增长的主要阶段。

三是在2022年中期以后，我们开始系统性增加对TMT的配置。做这个判断的原因，一是TMT行业的很多因素在前两年被压制，因为疫情的原因，TMT的国产化替代进程，包括政府相关的采购招标的进程都有推迟；二是AI的一些深层次的应用在逐渐起来，AI过去相对比较小众，2022年开始用在生成图片、视频、跟人对话等，能够跟每个人的生活产生交集，我们开始加大对AI的研究和投资，获得了较好的回报。

证券时报记者：科技股受追捧是否有实实在在的业绩支撑？

李欣：在过去这些年，科技公司交出的答卷是实实在在长期在成长，从半导体设备制造到设计，都有很多公司在成长。展望未来，以半导体为代表的科技行业成长空间巨大。庞大的中国制造业要转型升级、行销全球，科技行业的赋能和加持是关键，比如汽车行业，中国正在快速赶超，靠的是电动化、智能驾驶、摄像头、激光雷达、传感器、数据处理的芯片等，以及后面的算法，靠的是科技。别的工业设备也一样，包括消费属性的东西，比如手机，中国品牌占领了很多市场，背后靠的也是科技。