格兰：美股大波动！华为又出大招了？！

lameihua

　　先说一下，美股的非农数据。

　　2月新增非农就业15.1万，前值由14.3万下修至12.5万，前两月累计下修0.2万。

　　显然，美国就业开始转冷了。

　　具体来看，影响最大的，是政府新增就业数据的拖累，2月才新增1.1万，显著低于之前的水平。这个大概率和马斯克领导的政府效率部（DOGE）有关，从2月13日起其在多个联邦机构进行大规模裁员，裁的太猛了。不仅是政府裁员，失业率下落跟私营企业也有关，美国就业市场整体承压。

　　数据公布后，美股暴跌。

　　美联储的鲍师傅又赶紧出来当裱糊匠了，立即安抚市场：

　　目前经济看起来很稳定，并且没有感受到降息以支撑经济的压力。实际上不需要我们做任何事情。我们可以等待，也应该等待。

　　告诉大家“一切还好”。纳斯达克也走了一个深V出来。

　　对于连续下跌的美股市场来说，这种微涨就是赢。

　　最近美国的基金真是跌惨了。

　　标普500代表的大盘股一周跌了3.1%，创下去年9月以来最差表现。纳指本周跌3.5%，较近期高点跌超10%陷入回调区间。道指本周累跌2.37%。

　　很多重仓美股的对冲基金只能认栽，业绩非常惨淡。于是很多对冲基金开始持续抛售，这个趋势不会随着鲍威尔的一个讲话而结束。

　　至于A股，现在仓位不算高。

　　高盛数据显示，全球对冲基金目前在中国股票的配置比例为8.2%，处于5年来的第35百分位水平，仍明显低于2024年10月9.8%的近期高点。

　　也就是说，外资还能买。

　　再聊一下国内，华为正式组建医疗卫生军团，这么大的布局，瞄准了什么？

　　讲讲AI医疗吧。AI医疗作为整个医药产业中的新兴方向，一直是炒作题材的方向，但现在终于有希望逐渐落地了。

　　上一轮AI医疗产业的发展重心停留在大模型竞赛，但是自从DeepSeek出现推动了AI平权，大家模型的差距被抹平了，AI医疗开始转向数据价值重估。

　　因为医疗是具有高壁垒的行业，需要大量高质量的数据作为AI养料。例如，美股的Tempus AI等众多公司已经率先实现兑现了“数据价值重估”逻辑，大家都在照着美股的涨幅去想象A股的落地场景。

　　那怎么看A股的AI医疗呢？

　　现在来看，之前重仓医药比较猛的公募基金，从2020年一季度以来就开始逐步减少对医药的配置。

　　自2020Q1以来，医药基金重仓总市值占公募基金比重持续下降，2024年该占比自Q1的11.71%调整至Q4的8.66%，公募持仓占比再创18年以来新低。

　　总体来说，AI医疗分成几个方向，我尽可能的用大家通俗易懂的方式去讲明白，读完一定有收获：

　　一、AI+健康管理服务（类似"健康管家"）

　　就像有个24小时的AI健康小助手，能把它记录下来的体检报告、看病记录、甚至智能手表的数据都汇总分析。能日常提醒你预防（比如血压高了要少吃咸菜），看病时帮你整理医疗记录给医生看，做完手术后监督你按时吃药，还能根据你的身体情况推荐适合的保险或保健品等等，

　　典型案例有 阿里健康、京东健康和美年健康，都在做这行。这里面最关键的就是数据，数据就是金矿。

　　因为对用户的健康数据越全面，AI的建议自然也就越精准。目前主要各家发力的方向都是慢性病，比如高血压、糖尿病这些，需求量比较大。

　　二、AI医疗信息化/辅助诊断（类似"医院智慧大脑"）

　　华为的医疗军团想做的就是这个。

　　这个的目的，是通过各种系统，类似EMR（电子病历）、CDSS（临床决策支持系统），可以把医院里堆积如山的病历、检查报告交给AI处理。比如拍完CT，AI能秒速找到肿瘤位置；医生开药时，AI自动提醒"这个患者对青霉素过敏"；还能预测哪些病人容易发生术后感染，提前做好防护。

　　这个就护城河比较高了，得搞定三甲医院，其他小医院需求不大。听说现在落地最快的是让AI辅助看拍的片子，可将影像判读效率提升40%，漏诊率降低15%，不少大医院已经在采购了。

　　商业模式也挺有意思，我听说华为想推的是“SaaS+AI服务分成”，也就是不仅卖医疗软件给医院，而且可以对AI服务按次付费，比如AI辅助诊断一次就收一次的钱，这样现金流比较好。

　　三、AI+数字医生平台（类似"医疗版ChatGPT"）

　　这个大家都不陌生吧，线上问诊。

　　区别只是原来可能是人工，现在AI辅助的话效率会很高。我看京东健康说自己"数字医生"已经能自动回复患者60%的常见问题了。

　　这里面的变现的点是可以还能精准推送药品广告。比如AI辅助皮肤科医生直播问诊时，AI可以实时推荐相关药妆产品。

　　我还琢磨了一点，有了AI的辅助，不也能跨过语言的限制了吗？类似对标美股的DOCS.N，我们中国平台也可以AI语言处理打破地域限制，跨境问诊，比如让东南亚人民也可以数字问诊。

　　四、AI+药物研发

　　这个逻辑非常简单，就是用AI加速药物研发。

　　比如用AI模拟数百万种化学组合，快速找到能治病的分子结构。相当于把原本需要5年的实验室工作，压缩到很短的时间完成，还能预测药物副作用，提前减少"吃死实验动物"的失败情况。

　　这个是已经证实的事情了，我记得23年美国公司英矽智能的INS018_055项目，仅用18个月完成从靶点发现到临床候选化合物，速度极快，用的就是AI，现在AI功能更强，应该更厉害了。

　　不仅是美国人，我们国内的上市公司里的一些创新药企也正在积极尝试，甚至有些已经在FDA快速通道上了的。不过涉及到人家商业秘密，我就不公开说了。

　　既然聊了这么多，不谈谈投资思路也说不过去是吧。

　　从赛道的选择的优先级上来看，个人认为可以从短期和长期两个角度去考虑：

　　短期（1-2年）：聚焦AI药物研发（高弹性）+医疗信息化（政策确定性）

　　长期（3-5年）：数字医生平台（流量变现）+健康管理（数据资产重估）

　　最后，“红妆不掩凌云志，素手能擎半边天。”

　　时值佳节，祝愿各位女神节日快乐！诸事顺意！