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来源 ：资本深潜号
作者| 徐行
编辑 | 袁畅
在业内，华创证券首席经济学家张瑜以观点独到、前瞻且富有逻辑性知名。
日前，她在一场线上访谈中，对AI科技行情的未来、世界经济的格局、全球制造业的发展、消费的前景、居民财富迁移以及黄金配置等发表了最新观点。
她的观点如何，值得仔细阅读。
金句：
1、（科技产业）如果不是趋势性的（拐点）变化，科技行情就没有走完。
2、从电力、互联网等通用技术的历史经验看，新技术扩散初期，劳动生产率甚至可能先下降，之后才进入加速上升阶段。
3、AI产业最初的赢家可能不是最后的赢家。
4、当前AI浪潮与2000年互联网泡沫存在两个根本性区别，因此这一轮全球科技行情会是分层次、分涨跌的结构性行情。
5、2000年时，美国几乎控制了互联网产业从前端平台到核心硬件的完整利润链条。今天，AI产业的硬件和零部件利润分布在不同经济体。
6、全球最常被调用的前50个模型中，中国大约占20个，美国大约占30个。这会对原有估值体系形成挑战。
7、黄金的收益往往通过极短时间内的报复式脉冲兑现，持有体验比较差。
01
历史规律不能机械套用
在这次对话中，张瑜特别提醒，历史复盘不能被机械套用。
比如，近期亚马逊、谷歌等公司的自由现金流（行业前景判断的重要指标）出现波动，但这并不一定意味着对行业判断也要波动。
张瑜认为，对科技产业下一步的预判还需要在真正理解产业前沿的研究基础上，尤其是相关研究进展和产业趋势的发展上
“如果不是趋势性的（拐点）变化，科技行情可能还没有走完；如果是，这一轮股价可能会在一个大平台之后出现转折点。”
02
AI技术会经历生产率的“J曲线”
在技术史的坐标中，张瑜将AI视为一种通用技术，而非针对单一场景的专用技术。
从电力、互联网等通用技术的历史经验看，生产率提升通常不是一蹴而就，而是会经历一条生产率“J曲线”。
新技术扩散初期，劳动生产率甚至可能先下降，之后才进入加速上升阶段。
她将前期生产率下降归结为三个主要原因。
第一，原有生产关系和组织架构未必能够适配新技术。“这就像不能在铁轨上跑马车。”把AI嵌入现有工作流，也不只是给原有流程增加一个工具，而可能要求企业改变整个思维方式、组织关系和工作方法。
第二，统计核算往往滞后于技术变化。新技术刚出现时，现有统计体系可能不知道如何核算其产出，从而漏记一部分生产率提升。
第三，企业员工和劳动力需要重新培训。企业已经投入资源，却未必立即完成匹配，短期内反而可能出现效率下降。
03
最初的赢家通常不是最后的赢家
资本市场同样可能经历类似的试错过程。新技术出现后，需求想象往往率先带来大规模硬件投资，但此时关键生产要素仍然昂贵，初期尝试也未必成功。只有经过供给扩张和价格下降，关键要素真正走进千家万户，应用端需求才会大规模涌现。
张瑜以移动互联网为例称，在2013年、2014年前后的移动互联网浪潮和“提速降费”之前，手机流量价格很高。如果按照当时的成本，今天大量依赖视频流量的应用很难获得足够高的渗透率。
应用不是由产业部门提前规划出来的，而是在要素价格下降后，由不同市场主体自行涌现和竞争出来的。
这也是她对当前AI产业的核心判断之一，“最初的赢家通常不是最后的赢家。”
当前，硬件价格依然非常昂贵。张瑜认为，这种订单和硬件价格不可能长期维持。
未来，随着供给端生产力释放、技术瓶颈突破，硬件供给增加、价格明显下降，真正能够走向大众市场的AI应用才会出现。
“到了那个时候，真正的AI应用大赢家才会逐浪而生。”
04
与互联网泡沫存两个根本性
张瑜认为，当前AI浪潮与2000年互联网泡沫存在两个根本性区别，因此这一轮科技市场最终未必出现全球同步见顶、同步转向的局面，更可能是分层次、分涨跌的结构性分化市场。
第一个区别是，2000年时，美国几乎控制了互联网产业从前端平台到核心硬件的完整利润链条。今天，AI产业的硬件和零部件利润分布在不同经济体。
第二个区别是，2000年时，优质科技企业高度集中在美国上市。现在，美国之外已经出现具有实际竞争力的模型和企业。
比如，在全球最常被调用的前50个模型中，中国大约占20个，美国大约占30个。这会对原有估值体系形成挑战。
05
AI虽然性感，但中国制造不止AI
在谈及7月以来的A股波动和中国制造业韧性时，张瑜将过去两年的外部环境形容为“非常折腾”。
2025年的关税冲击之后，中国出口份额不降反升；2025年下半年有色金属价格上涨，部分海外高端制造和新能源设备企业成本承压，中国企业仍能保持较稳定交付。2026年初，伊朗局势又带来油价和航运通道波动，对全球供应链稳定性形成考验。
商业的本质要求企业非常平稳地履行合约，而这种折腾对此构成了很大挑战。张瑜表示，在高油价、高能源成本和供应链扰动中，一些欧洲及东南亚产能被迫退出，而且这种出清具有不可逆性。即使能源价格随后回落，已经倒闭、出售厂房的企业也很难全部重新回到市场。
相比之下，中国制造表现得非常“抗折腾”，依托完备工业体系、稳定交付能力、深厚要素市场，以及供应链智能化、敏捷化调整能力，能够更快完成要素重组和成本控制。
不过，她认为，资本市场对中国制造的观察过度集中在AI上。
AI虽然最‘性感’、最漂亮，但中国制造漂亮的东西非常多。
在她看来，过去半年至一年，中国重卡、机械、机床、航运和造船等领域的出口、业绩与订单同样保持较好表现。AI只是中游制造趋势性崛起过程中跑得最快的“先行军”，而不是中国制造业的全部。
06
资本开支高增不是AI护身符
对于当前市场高度关注的AI资本开支的增速，张瑜首先给出了一个反直觉结论，Capex高增是产业指标，却不是股价安全性的领先指标。
她介绍，团队从2000年互联网泡沫中选取7家标志性公司，观察接近20项、最终归纳为18项财务指标，包括盈利、收入、债务覆盖倍数、资本开支和现金流等多个维度。
最后被留下认为呈现出有效性的6个指标分别是，经营活动现金流同比，即OCF同比；OCF/Capex；营收同比；自由现金流FCF的绝对值；息税折旧摊销前利润EBITDA的绝对值；以及资本开支Capex同比增速。
这6个指标中，Capex同比是滞后指标，其余5个是领先指标。2000年互联网泡沫期间，7家样本公司中有5家在Capex仍然高增、尚未见顶时，股价就已经先行见顶。
“现在很多人谈AI股票时，反复强调‘Capex高增’。”张瑜说，“但Capex高增是产业问题，与股价并不构成稳定的领先关系，它反而是滞后指标。”
07
经营业绩才是股价的“守门人”
相比之下，自由现金流（FCF）和息税前利润（EBITDA）的绝对值，在历史复盘中显示出更稳定的领先意义。张瑜将这两个指标称为股价的“守门人”。
在7家样本公司中，它们各自的有效胜率大约达到5/7；大约有5家公司在FCF或EBITDA绝对值见顶后，当季之内、即领先0至3个月，股价便出现拐点。
“FCF和EBITDA才是股价真正的‘守门人’。”她说，“如果它们不行了、出现拐点，很多趋势可能已经暴露出重要瑕疵，股价随后就会有所表现。”
其他几个指标同样具有一定领先性，但领先期并不稳定，有时领先两个季度，有时领先三至五个季度，因此更适合作为交叉验证指标，而非单独的交易信号。
08
消费板块会有下一步行情么？
对于消费板块能否出现系统性切换，张瑜重点谈到了收入分化与产业结构转型密切相关。
张瑜举例称，以上市公司为样本，中国制造业中利润排名靠前的约10%企业，可能占到全行业约90%的利润，但其就业占比只有45%至50%。
“如果制造业有100个人工作，大约45个人分享90块钱利润，剩下55个人分享10块钱利润。”她表示，头部群体收入较高，但边际消费倾向下降；更多低收入群体所得偏少，消费潜力又难以充分释放。
相比之下，建筑业等劳动密集型行业，消费行为的释放更平均。因此，制造业向资本密集型、自动化方向升级，在提高效率的同时，也可能自然带来利润和收入向头部集中。
因此在初次分配难以直接改变的情况下，政策更可能做二次分配调整。
她判断，在当前K型分化环境下，结构性政策比总量政策更有效。
对于消费补贴，她建议耐用品补贴继续延续，后者不应简单理解为对未来消费的透支。补贴是在产业跃升、收入分化背景下，对居民消费潜力释放速度进行平滑。
在此基础上，补贴范围还可以进一步扩大。“如果只谈个人建议，我建议把补贴范围从商品扩围到服务。”
09
黄金十年逻辑未变
尽管今年以来黄金出现明显波动，张瑜仍维持“十年战略看多黄金”的观点。
她表示，此前支撑黄金长期判断的三层底层逻辑仍在强化，目前尚未看到明显变化。黄金与其他大类资产相关性较低，在个人或机构的资产配置中仍具有稀缺价值。
但她也表示，在家庭和个人的可投资资产中，配置约5%的黄金较为合适。“5%能够拿得住就可以。”
张瑜认为，短期交易黄金极其困难。市场经常出现“债王”、科技领域的明星投资人和大宗商品交易专家，却很少听到所谓“黄金之神”，原因在于黄金现货市场的主要参与者是全球主权储备，普通个人和一般金融机构很难稳定预测。
黄金的回报方式也不同于股票分红或债券利息。它可能在很长时间内没有收益，随后在极短时间内集中上涨。
“你可能4年零280天都不赚钱，最后80天上涨50%；甚至可能最后10天就上涨50%。”张瑜说，“黄金的收益往往通过极短时间内的报复式脉冲兑现。”
这意味着，即使长期看多黄金，投资者也很难精准抓住一年甚至几个月的关键上涨窗口。对普通投资者而言，频繁择时未必比确定合理配置比例更有效。
张瑜同时反复提醒，黄金资产的持有体验比较差。黄金大部分时间没有利息，同时波动较高、夏普比率偏低，因此不适合重仓押注，更不能使用救命钱或关键教育资金配置。资金属性越长期、越能够承受持有过程，最终获得收益的概率才越高。
10
AI若未证伪将继续“去伪存真”，
若证伪则寻找“两端受益、中间不相关”
对于下半年资本市场，张瑜给出了两种情形。
第一种情形是，AI科技趋势没有被证伪。在这种情况下，市场仍可能沿着当前的大趋势运行，但科技板块会进一步“去伪存真”，资金更加重视真实、优质、能够由基本面验证的资产，也可能有新的细分行业重新回到领军位置。
在国内经济转型继续推进、政策对转型分化保持一定容忍度的情况下，她认为，人民币资产中的股票可以相对积极一些，债券和汇率则相对中性、偏谨慎。
第二种情形是，以美国为代表的全球AI大趋势被证伪。届时，美国市场可能转向美债、利率敏感型经济和消费内需。
同时，AI之外的中游制造可能获得更多关注。
她总结基本思路是寻找“两端受益、中间不相关”的方向。
不过，张瑜再次强调，科技资产波动较大，科技判断高度依赖产业预判。对于并不掌握产业信息优势的宏观研究者而言，更应回到数据、报告和财务指标，而不是仅凭叙事作出静态判断。
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