杨飞简介
杨飞，拥有近14年证券从业经验，超7年投资管理经验。曾在诺德基金、景顺长城基金和国泰基金任职，2022年3月加入鹏华基金，现任鹏华基金权益投资一部副总监，从业经验非常丰富，是一名深耕科技行业的成长投资老将，获得投资者广泛认可。本期，杨飞将为我们带来“分享数字经济的时代红利”的主题分享。
杨飞金句
- 中国经济处于弱复苏阶段，政府不太会出台强刺激政策，也不会有系统性风险，这也就决定了今年市场整体可能处于震荡向上的行情中。
- 人工智能是本轮结构性机会最大的应用出口，而数据要素是人工智能最坚实的核心底座。
- 我们更关注中国经济由传统经济迈向数字经济的关键一年后，重要的结构性机会以及可能面临的风险到底在哪里，我们更关注结构而不是总量。
- 生产力五大要素中，边际爆发性最强的两大要素是数据和技术，所以数字经济的核心投资机会也来自这两方面，分别为人工智能和数据要素。
- 在时代产业更替的浪潮中，投资就是不断学习以及迭代的过程。
Q：开年以来，整个市场风格非常极致，您认为这种极致风格的背后是什么原因？
杨飞：今年年初，我们对2023年市场的判断是整体震荡向上，但结构性机会非常明显，主要基于以下几点原因：
第一， 中国经济处于弱复苏阶段，政府不太会出台强刺激政策，也不会有系统性风险，这也就决定了今年市场整体可能处于震荡向上的行情中。
第二， 国内流动性保持稳定，海外处在衰退阶段，因此海外流动性边际拐点也即将出现，在国内外流动性都宽裕的情况下，整个市场的估值中枢稳步向上。
第三，中国经济在新的政策周期及产业周期加持下，将出现结构性机会。这里的新政策周期就是我们通常意义上的“数字经济”，新产业周期就是“人工智能”，也就是我们通常所说的AI，今年的市场表现也是紧密围绕结构性机会展开的。
人工智能是本轮结构性机会最大的应用出口，而数据要素是人工智能最坚实的核心底座。数字中国顶层设计也是围绕数据要素以及人工智能自上而下展开的，同时数字经济映射的四大板块就是我们通常意义上指的TMT四大行业，分别是计算机、传媒、通信、电子。这四大行业主要以中小市值成长股为主，所以中小市值成长股表现相对较好。
Q：有观点称，对中国而言，2023年是经济复苏的关键年份，对于今年的投资，您更关注什么？
杨飞：2023年确实是中国宏观经济在三年疫情后的首度复苏年份，我们很关注经济复苏的表现，这决定了市场的整体表现。但我们更关注中国经济由传统经济迈向数字经济的关键一年后，重要的结构性机会以及可能面临的风险到底在哪里，我们更关注结构而不是总量。
首先，2023年是数字中国战略的关键一年，而数据要素以及人工智能又是数字中国最重要的核心主线，所以，我们会紧密跟踪数据要素相关政策的落地以及国内外人工智能在下游的实际应用情况，我们认为这才是最大的机会。
其次，我们也会关注一些风险，虽然这些风险不一定会发生，但这些风险点也将直接影响市场的风险偏好，进而影响数字经济相关板块的短期估值以及市场表现。风险主要包括以下几方面：国内宏观经济复苏是否符合预期，海外是否会出现政策系统性风险，以及中美国际关系等等。总的来说，今年A股市场投资机会远远大于风险，我们将在保持乐观的情况下积极地寻找投资机会。
Q：您本次分享主题为“分享数字经济的时代红利”，想请教一下您，这个主题当中的关键词“数字经济”具体指哪些行业或赛道？
杨飞：数字经济涵盖的范围很广，落实到投资上，可以简单概括为我们通常意义所指的TMT 4大行业，主要包括计算机、传媒、通信、电子。接下来，我展开介绍一下这四大行业在数字经济上的投资机会。
第一，想和大家分享的是计算机行业。计算机行业是与数字经济关联度最大的行业之一，过去中国经济体的信息化比例已经非常高了，未来巨大的中国经济体需要在人工智能的帮助下，大幅提升自动化、智能化、网联化的比例。中国拥有全球最大的制造业经济体，数字化过程可以大大提升经济体的生产效能，最终实现中国经济保持持续领先增长。中长期看，中国经济体也将从消费互联网时代迈向工业互联网时代，我们最看好的方向主要包括：
1. AI+。人工智能作为提升生产力最重要的工具，在一些应用场景中将很快展开，比如，AI+办公、AI+金融、AI+工业等等。
2. 数据要素。数据要素是AI应用的核心底座，比如数据持有方、数据运营方、数据加工方等等。
3. 工业软件以及工业互联网。投资机会短期主要来自于工业软件的国产替代，中长期来自工业互联网对工业产业链效率的提升。
4. 信创。此前大家关注度较高，信创就是计算机行业软硬件的国产替代。短中期来看，具有确定性和爆发性，但长期来看，成长性并不比其它几个方向更高。
第二大行业是传媒，我认为人工智能最快应用的场景就是娱乐，也就是传媒行业。因此，传媒行业将最先感受到人工智能对行业的影响，这种影响不仅仅是生产成本大幅降低以及未来产能的大幅扩张，未来内容产业的展现形式也会发生巨大变化，这是一个被AI重新塑造的行业，因此也孕育着巨大的投资机会。另一方面，内容行业过去三年一直被重度监管，短中期内容行业也将享受监管放松带来的成长红利。传媒行业是投资上最具戴维斯双击的行业之一，我们最看好的方向包括AI+游戏、AI+动漫影视等等。
第三大行业是通信。我认为AI产业能够快速发展离不开巨大的算力支持，随着AI产业从训练向推理发展，算力也会大幅提升。因此，我们最看好的方向包括运营商以及算力供应链。
我们可以简单分析一下，运营商不仅仅是算力的最大提供方，还是数据要素产业链中最大的数据持有方。运营商掌握了数字经济产业链中最重要的数据资产以及最强大的算力，是数字经济时代中最重要的核心底座。
而我们关注的算力产业链主要指光通信产业链中的光模块。随着算力增长，光模块需求也会大幅增长，此外价值量也会逐步提升，中国的光模块企业面向全球客户，受益于全球算力的快速增长。
最后一个板块是电子。相对于计算机、传媒、通信而言，电子可能并不是本轮AI浪潮的重点。本轮AI浪潮的核心是数据，数据搭载在云端，硬件的使用量相对于PC、移动互联网时代要小很多。但电子行业的细分领域仍然存在一些投资机会，比如，消费电子中的MR产业链、半导体中的AI芯片产业链。最看好的方向包括：
1. MR显示设备的供应链公司。
2. AI芯片产业链，包括先进封装、先进制程。
3. 第三代化合物半导体——sic，在电动化大趋势下，sic使用量也会大幅提升。
Q：您认为以上这些是我们这个时代的红利，您又如何解读 “时代红利”这个字眼？
杨飞：我们一直认为投资机遇是这个时代所赋予我们的，所以正如我们的投资理念一样，我们分享的是整个数字经济时代的红利。数字经济的产生有三大背景：
一、时代背景：传统经济增速已经开始放缓，需要新的经济引擎拉动；劳动力人口也将逐步消失，对数字经济的需求也顺理成章。而且，三年疫情也催化了数字经济产业发展的迫切性，随着数字中国顶层设计出台以及国家对数字经济、数字政府的强约束考核，数字经济未来必将快速发展。
二、宏观背景：国内二十大结束后，未来五年中长期经济增长已形成一致预期。随着疫情稳步放开，整体经济在政策托而不举背景下稳健复苏，新经济将成为未来中国经济增长的核心引擎。中国庞大的第二产业——工业，需要在数字中国背景下，实现降低成本、提升效率，从底层到应用，全面实现数字化、智能化、网联化。再从流动性角度看，国内将保持中期宽松的流动性，海外流动性拐点也将在经济衰退中逐步出现。
三、产业背景：新兴产业出现是数字经济发展的引擎。上游通过数据要素政策盘活巨大的存量数据资产，下游通过科技革命生产力——AI技术大大提升生产力，中游通过强大的算力提供动能支持，传统经济在数据要素以及AI加持下，成长空间非常巨大。传统经济时代的生产要素——劳动力和土地都开始出现边际衰减，但新经济时代两大生产要素——数据和技术正迎来全面爆发，新经济时代——数字经济已经开启，我们需要紧紧抓住时代机遇。
Q：上面罗列了很多数字经济的核心机会，您认为核心方向来自于哪里？
杨飞：其实，这个问题自上而下已经比较清晰了。生产力五大要素中，边际爆发性最强的两大要素是数据和技术，所以数字经济的核心投资机会也来自这两方面，分别为人工智能和数据要素。看似表面关联度不大的两个方面其实紧密串联在一起，我之前做过一张PPT，把数据要素与人工智能串联在一起，人工智能是本次科技革命最大的变现出口，由算法、算力、应用三部分组成。
第一条链——算法链，就是通常意义上的大模型，但大模型的核心底座是数据，没有数据的大模型根本无法训练。数据要素的投资可以分为数据持有方、数据运营方、数据加工方，一旦数据能够入表、变现、交易，数据资产就具备了商业价值。我国的数据75%都掌握在政府手中，一级数据运营商大多数也会交给国有企业，民企更多承担数据加工、处理等工作。
第二条链——AI应用，从投资角度来看，通用人工智能变现将会更快落地，主要包括以下几方面：
1. AI+娱乐，这里的娱乐主要包括游戏、影视、动漫、音视频等；
2. AI+办公，比如办公软件、邮箱、OA等等，相对而言，B端应用更多使用专用模型，甚至关联到数据的合法安全问题。长期来看，AI+金融、AI+工业可能都会出现，但落地时间会相对长一些。
第三条链——算力。初期在训练阶段，算力需求快速增长，但到了推理阶段，算力的边际变化可能会下降，但是总量大幅增长。算力产业的投资机会主要包括AI芯片、AI服务器以及AI服务器中的光模块、PCB等等。
Q：在寻找投资机会过程中，您一般如何评价一家企业是不是好企业以及是否具有投资价值？
杨飞：以科技公司为例，我对一家优秀公司的评价标准主要包括以下几方面：
一、首先，我会看这家公司是否具有强大的研发投入，研发投入的转换效率如何以及公司研发是否具备前瞻性；
二、与同行相比，公司的竞争优势在哪里，也就是我们在投资理念中经常提到的——是否有独特竞争力，这可以是资源优势，也可以是客户优势。
三、财务上，我们比较关注公司的毛利率、净利率、ROE，这些指标都代表了公司的赚钱能力。同时，我们也会关注公司上下游产业链的议价能力，这主要体现在这些现金流财务指标上。
四、定性指标：优秀科技型企业的研发转换效率远高于同行，公司管理层的前瞻性、执行力也远高于同行，尤其在行业发生变化时，管理层的调整适应能力非常关键。
如果从投资角度看，我选择优秀企业时会扩大一些维度，从不一样的角度去看。
首先，公司所处行业很重要，行业所处时代也很重要，这样就能够自上而下为我的选择规避很多风险。因为在我的投资理念中，经常会谈到一句话——“天时、地利、人和”，我们认为这很重要，所以，对于人定胜天、翻石头这样的事，我参与得比较少。
其次，在具备同样条件的公司中，我会自下而上进行横向对比，而选择标准就是上面提到的几条，因此两者综合来看，符合条件的公司可能就不会太多。最后，我会再考虑业绩、估值这些大家关注的常用指标，根据这些指标做出参与时点的判断。
Q：和很多同行相比，一家优秀企业在指标上有相当巨大的优势。以TMT行业为例，除了文件及书面上的优势外，您如何对一家公司进行实地调研？
杨飞：TMT行业子行业非常多，个股差异也非常大。从研究角度来看，可以分为制造业及非制造业。非制造业主要集中在软件、运营商、传媒等方向，制造业主要集中在半导体、消费电子、通信设备等方向。对于制造业的调研，除了前期要比较深入地做一些案头工作外，由于产业链比较长，对上下游也要有一些基本了解，对开工率、产能、良率、份额、价格、竞争格局等关注会较多。
除调研公司本身外，还需要进行上下游验证。比如，我们调研一家半导体IC设计公司时，除调研公司本身的产品线布局外，下游晶圆厂的产能规划也非常重要。这可以验证我们对这个行业景气度的判断，同时我们也可以去终端厂商进行验证。比如，一家家电模拟IC公司可以去美的集团验证国产芯片的导入情况，它的份额和价格到底如何，国产厂商本身的竞争格局以及竞争力如何等等，这些都是一些非常值得关注的东西。
当然，对于非制造业科技型公司，我们会更多关注下游需求空间以及技术与创新的迭代情况。举个例子，对一家ToB公司而言，调研一家软件公司就是要判断下游本身的需求情况，产品本身是否可以帮助企业提升效率，市场需求空间以及自身对客户的粘性如何，因为产品和技术是粘住客户最重要的抓手。对一家ToC公司而言，以调研一家游戏公司为例，可能更多需要关注产品是否能提升AURP值，是否能增加流水以及产品本身的获客能力等等，这些都是我们关注的指标。
Q：从组合管理角度，您如何看待仓位管理以及投资节奏？
杨飞：仓位管理很重要，但确实也是一件不太容易的事。我们一般很少频繁调整仓位，通常只有在牛市或熊市大转换时期，才会进行仓位选择。比如，我会非常关注一个叫 “股债收益比”的指标，这个指标在每一次大的牛熊转换时都可以给出提示，但这个指标对于一些中间的小波动效果一般不太好。所以，除非大的择时判断，大多数情况下组合很少进行仓位管理。
对于个股的仓位选择，一般情况下，如果能选出大的产业趋势下最优秀的企业，同时估值也处在合理水平，个股仓位一般都是顶格。对于仓位而言，我们都比较重个股、轻行业，我自己的风格也是行业适度均衡，但个股相对集中。
投资节奏的把握也是一件不太容易的事，因此我在组合中的大仓位一般选择大的时代产业与行业，这样的产业与行业的持续周期会比较长，成长空间也会比较大。一个产业会有自身的生命周期，我们会选择在生命周期的快速成长期买入，分享成长期红利，等行业进入稳定增长期时再逐步兑现收益。成长股投资还有一个非常有意思的指标叫“渗透率拐点”，在渗透率拐点出现以前，我们的组合会继续持有行业，一旦突破渗透率拐点，组合会适度调整仓位。
Q：想请教一下您，在组合管理过程中，您如何控制风险？
杨飞：组合管理的风险控制也非常重要，我一般从以下几个维度去思考：
第一， 组合整体仓位，这也是用来对抗牛熊转换风险的有效手段，也是我们认为最重要的风险。
第二， 组合会通过行业适度分散的方式来规避行业头寸集中暴露带来的风险，这里的行业是指同质性行业，但有些行业差异非常大，比如TMT、医药等，这些大行业内部也有很多细分行业，在细分行业中我们会做到适度均衡。
第三， 公司本身的质地情况、公司所处的生命周期阶段、资金估值等都会成为个股仓位选择的标准。在这些因素发生变化的情况下，组合会及时调整个股仓位以应对风险。根据这么多年的投资经验，出现黑天鹅是小概率事件，而且万一碰到黑天鹅，我们也要及时止损。大多数组合风险来自对产业本身的研究判断，对产业及行业的认知要不断进化、不断跟踪进行适时调整。当然，市场是投资者的老师，我们要学会尊重市场，向市场学习，学会认错，市场也会告诉我们投资机会在哪里，风险在哪里。风险控制除了有量化指标严格约束外，还要有进化和调整的能力，事物发展是动态和辩证的。
Q：在日常工作中，鹏华基本面投资专家体系如何赋能您个人的成长与发展？在这个过程中，您有没有一些相应的感悟和体会能和大家分享？
杨飞：基本面投资更加注重长期和价值，这与我个人的投资理念非常契合。鹏华基本面投资专家体系对我的投资研究起到了很大帮助，从研究上看，我们的投研团队对行业与公司的研究非常注重基本面，前期会做好非常深入的案头工作，深入产业链进行调研并完成研究报告，最后在投研团队中进行分享和讨论，这些过程基金经理和研究员都会参与其中，基金经理也是从研究员成长起来的，都有自己熟悉与擅长的行业，基金经理会把自己的经验与研究员分享，从前期调研、问题讨论到后期调研结论的讨论，基金经理既是付出者也是收获者。
从投资上看，有扎实的研究工作作为基础，基金经理在投资上就会更有信心。对一些基金经理熟悉的行业，研究可能是重要的辅助，但对一些基金经理不太熟悉的行业，研究对基金经理的支持就非常重要了。在基本面投资专家体系中，每一位投资人员都是某方面的专家，比如，我对TMT行业比较熟悉，所以在TMT领域，一方面可以与研究很好融合，也可以为团队在TMT投资上贡献自己的一点力量。基本面投资专家体系对自己的影响是渐变且持续的，对投资团队的影响也更加深远。
Q：除了以上这些，请问您的投资框架还有哪些？
杨飞：我的投资框架是围绕时代投资理念展开的。首先，会优先选取时代产业，这个时代产业需要满足市场空间足够大，最好能拥有5000亿甚至上万亿以上的市场。这样的产业成长周期非常长，持续5年甚至10年以上，产业壁垒也足够高，打破产业壁垒不是靠资金，而是靠研发和时间。
其次，在时代产业中会选择最合适的行业，行业满足要求时处在快速增长期。这样的行业在生命周期初级阶段，行业渗透率也在30%以内，行业竞争壁垒比较高，行业内部竞争格局也会非常好。挑选完行业后，就需要选择公司，这样的公司要满足以下要求：公司必须具备独特的竞争力，这样的竞争力与同类竞争对手相比很难复制，或者至少具备比较明显的时间优势；公司的竞争力会在财务指标上逐步体现，包括盈利能力、现金流等等；公司的定性能力也非常重要，诸如管理层的执行力，管理层对行业把握的前瞻能力以及管理层在遇到困难时的调整能力等等。
同时，我的投资也会遵循三个原则：第一，和而不同，既要尊重市场又要具备独立思考能力；第二，做最简单的投资；第三，相信天时、地利、人和，陪伴优秀企业分享时代红利。
Q：您的选股交易理念是否和投资框架相匹配？今年以来，整个市场变化较大，您是否根据市场对整个选股交易理念有所调整？
杨飞：之前在投资框架中已经提到，我选择公司更多会从时代产业的角度自上而下进行挑选，这样时代产业赋予的机会才会更强大、更持久。首先，被选择出来的企业一定会处于大时代的产业浪潮中。其次，它所处的行业一定会在生命周期的快速成长阶段。最后，公司具备一定独特竞争力，并能体现在一些定量及定性指标上，找到这些公司后我更倾向于买入并持有，卖掉这些公司也是基于以下一些原因：第一，公司基本面低于预期；第二，找到了更具时代产业的优秀企业；第三，公司估值已经非常贵了，在相似条件下，出现了更有性价比的公司。
在时代产业更替的浪潮中，投资就是不断学习以及迭代的过程，所以随着时间拉长，换手率也会大幅下降。今年的市场与去年底我们的判断基本一致，去年底我们就预期科技产业未来3-5年的新周期即将开始，所以去年年底我们就将仓位的60%布局在科技产业中。但随着国内数字经济顶层设计政策出台以及全球人工智能产业快速发展，科技产业周期的进展速度超出了我们预期，所以一季度中后期我们就将仓位全部调整为科技产业。数字经济是一个10年的产业周期，未来3-5年将迎来最好的黄金投资期，利用我们对行业的理解，我们希望能够紧紧抓住这个时代红利。
Q：您能否分享一下，在投资研究过程中最能体现我们 “基本面投资”的一个案例？
杨飞：我分享一下之前投资一家软件公司的心得，这家软件公司的主营业务主要分为两块，一块是行业信息化以及自动化，之前主要以钢铁行业为主，后来延伸到其它行业；另一块是数据中心的建设及运营。
我从2018年下半年开始关注并深入研究这家公司，早期关注它主要是因为国家要进行数字基建建设，对数据中心需求量非常大，在数据中心建设以及运营上有非常大的竞争优势，比如土地成本、用电成本、软硬件一体化能力等等，这种优势直接体现在公司数据中心机柜的上架率远远高于其它竞争对手，同时公司的客户质量也远远高于其它竞争对手。
另一个比较大的变化之处在于它的股东开始进行全国并购，这样的大并购使得公司信息化以及自动化需求远远快于行业增速水平。虽然当时它的市值还不到200亿，但基于两大业务巨大的市场空间以及即将迎来的时代机遇，我立刻意识到它已经具备较大的投资价值。
所以，从2018年年底我们就开始逐步建仓这家公司，在2年不到的时间内这家公司再次在工业软件上崭露头角，在大型PLC项目上逐步实现对西门子的国产替代，这也让我对这家公司的竞争力和认知有了再一次的提升。
Q：过去25年，中国公募基金规模实现了从0到27万亿的跨越式发展，并且为投资者取得了良好回报，但依然存在“基金赚钱基民不赚钱”的怪圈。作为优秀的投资人员，从专业角度，您认为普通投资者投资基金最大的难点和瓶颈是什么？有没有好的建议？
杨飞：在我看来，普通投资者投资基金容易像股票一样追涨杀跌，这样很难赚到钱。放眼望去，过去十年有不少优秀基金产品以及优秀基金经理能够帮助持有人获得远超行业的回报。我认为基金投资需要遵循以下几个原则：
第一，选择一个值得信赖的平台，即我们通常所说的基金公司，这样的平台投研体系会非常完备且专业，可以帮助你规避很多投资风险；
第二，选择一位值得信赖的基金经理。基金经理是基金产品的灵魂，基金经理具备成熟的投资理念、优秀的过往业绩、鲜明且稳定的投资风格以及不断学习进化的能力很重要。另外，可以通过产品来观察基金经理是不是知行合一，是不是值得信赖。方法很简单，关注基金经理最新披露报告的前十大重仓股，看看基金经理的观点与持仓是否一致。
第三，是战略上投资基金经理，战术上也要关注产品风格。科技、消费、制造、医药是比较大且比较鲜明的产品分类，这些行业都不缺乏机会，大产业周期会变化，只要投资者适当进行一些简单了解，就会明白未来3年的风口到底在哪里，在这些产品上进行仓位布局可能会获得相对不错的收益。
Q：今年以来，很多投资者对半导体行业十分关注，因为它是周期性比较强的行业，经历了上行期、下行期后，开始来到拐点。有些观点比较乐观，认为这个行业的拐点在二季度，也有些人认为三季度或者四季度或者年底到明年才是半导体的真正拐点。您怎么看这个观点？
杨飞：这个结论基于的假设条件是历史上半导体每两年会迎来一个产业周期，所以上游的产业周期起于2021年，止于2023年二季度或者三季度。
我们和市场观点可能有一些分歧。目前来看，我们认为半导体行业特别是国产半导体公司面临的不是需求问题，而是供给问题。关于需求复苏，我们和大家的观点一样，可能未来一个或两个季度，会看到随着经济复苏，整个半导体周期也会复苏。但实际上，大家可能忽略了半导体的供给格局，这是产业周期非常重要的一个研究环节。
以模拟设计为例，这个行业在过去3年时间内增加的上游公司数量非常多。打个比方，一块蛋糕过去是10个人分，现在是100个人分，你认为它的增长速度或者获得盈利的能力是否可能会下降。我们担心的是，未来几年这家公司的毛利率或净利率水平会随着时间逐步下降，这需要在一个相当长时间内进行供给格局改善才能带来。
模拟也好、数字也好，这些公司在过去几年融到了资，也招了很多人，在行业内竞争力也很强。但目前来讲，可能面临国内市场及公司内卷的问题，这种内卷需要时间消化，未来消化的结果可能是并购，也可能是有些奇奇怪怪的退出。通过这样的变化，这样的公司最后走了出来，成为国外所谓ADI这样的公司。所以，我认为很多半导体公司需要等，需要时间去消化。
宣传推介材料风险揭示书如下
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数据来源政府会议公开数据。以上观点仅代表基金经理个人观点，不代表基金管理人观点，不构成实际投资建议，也不代表基金过去及未来持仓。投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。
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