AI的下一轮行情在这里！

lameihua

　　上周我们已经给大家重点分析过：11月历年来是容易出现“高低切换”的一个月。

　　这个现象是跟两个背景有关。

　　首先，每年第四、第一季度基本没有业绩公告，从11月到次年3月这5个月时间里，仅有1月份需要披露年报预告，而且还并非强制。在这长达五个月的业绩真空期内，上市公司业绩存在较强的不确定性。

　　其次，每年第四、第一季度固定时间还要开会，决定下一阶段的重点发展方向，政策预期会成为主导市场情绪的重要因素。

　　自然地，在这两大因素的共振下，资金的避险与逐利天性便会显现。它们很可能选择从当前估值已较高、业绩预期被充分挖掘的个股中阶段性退出，转而进入那些预期明年有政策、可能迎来业绩爆发拐点的板块，这就是我们常说的“高低切换”。

　　今年，在AI中这种高低切换表现得比较明显。

　　当然，这是有原因的。

　　院长前几天刚刚给大家讲过，在AI中比较好赚钱的，大概率不会是独立的大模型公司。

　　之前市场热度一直比较高，结果OpenAI冷不丁地说了一句“AI需要美国政府背书”，大家终于醒悟过来，开始关注AI股的估值。

　　大家回头来看，发现目前国际AI巨头之间竟然还有千亿级别的互相入股玩法，一起推高股价。

　　在估值大幅抬升过后，一个最朴素的问题开始被更广泛地讨论：这些公司的AI业务，其业务的创收能力能否真的覆盖这么高额的投资？

　　正是这份对业绩确定性的担忧与渴求，驱使市场资金转向更有业绩支撑的底层制造业板块。

　　当然，这本质上也并非简单的“补涨”就可以定义的，而是对国内AI相关资产的重新定价。

　　我们都知道微软之前承认了，有大量GPU因为缺乏电力而躺在仓库里无法成为算力。

　　换句话说，AI的瓶颈，已经从海外高端芯片的“算力”供给，转移到了以“电力”为代表的能源基础设施领域。

　　一、算力的尽头是电力：AI的“油箱”与“高速公路”

　　一个搭载上万台AI服务器的大型数据中心，总功率能飙到十万千瓦，相当于十万户家庭。随着AI模型参数指数级增长，其训练与推理所消耗的电力更是呈几何级数攀升。

　　而且，AI芯片对电压波动的容忍度几乎是零，差个0.1%都可能宕机。但传统变压器靠铁芯、机械开关调整，动辄几百微秒才反应，AI芯片早就趴了。

　　没有持续、稳定、充沛的电力供应，再强大的算力都无法发挥优势。

　　最近，国内的电力板块由此受到了资金的重点关注，其投资逻辑值得我们深入研究。

　　中国拥有庞大的人口和全球最完备、最复杂的制造业体系，因此也构成了一个巨大的电力需求市场。

　　在需求刺激下，从发电端的光伏，到存储电力的锂电池、固态电池，再到远距离输送电力的特高压电网，我们在几乎每一个关键环节，无论是技术积累还是产业化规模，都处于全球绝对领先的地位。

　　当然，前些年这些领域确实经历过激烈的内部竞争甚至“内卷”，但这种残酷的竞争，倒逼企业不断进行技术研发以降低成本、提升效率，最终在全球市场竞争中锻造出了极强的成本控制能力和快速迭代能力，在对外竞争过程中反而是一种优势。

　　就像之前我们说CPO（共封装光学）是AI 的“卖水人”，因为全球数据中心的建设都离不开光模块。而CPO核心产能都在我们这边，也给大家带来了持续两年多的机会。

　　现在大家知道了，这些电力设备、储能、光伏企业，已经成为了AI乃至整个数字经济发展的新一代“卖水人”。 它们提供的是不可或缺的底层能源支撑，所以后面即使走出类似两年前CPO的行情，是完全符合产业逻辑的事情。

　　目前，全球缺电逻辑正在持续发酵。AI算力对电力需求的指数级增长，再叠加全球绝大部分国家“碳中和”目标的环保硬约束，预计未来3-5年，全球范围内必将迎来一场以清洁电源和新型电网建设为核心的大周期。

　　二、电力投资三阶段：发电、存储和运输

　　电力相关产业链非常庞大，主要包括发电、存储和运输三个阶段。

　　具体到方向上，院长预计，投资需要聚焦四个核心方向：电池、电网、储能和光伏。

　　下面院长就给大家简单整理一下几个重要的ETF。

　　01.光伏——能源的“源头活水”

　　一切电力的源头，在于发电。在发电这块，最重要的是光伏。

　　在环保与经济的双重要求下，光伏作为技术最成熟、成本下降最快、资源最丰富的清洁能源，无疑是填补AI电力缺口的主力军。

　　这一方面是因为，过去十几年，光伏电池的转换效率持续提升，而制造成本却大幅下降，光伏发电已在全球许多地区成为成本最低的发电方式之一，比天然气和风能都更便宜。

　　另一方面，光伏发电的高峰期总是在白天，与工厂、办公楼的用电高峰重合，因此可以减轻供电压力。

　　而中国在强大的环保政策执行压力下，又形成了全球最完整、最强大的光伏产业链，。2024年中国多晶硅、硅片、电池片、组件产量的全球占比分别高达93.2%、96.6%、92.3%和86.4%，上中下游全面领先。

　　近年来，光伏海外合作主要在中东、非洲等地开展，装机量快速增长。随着AI需求不断增长，在国内、美国、欧洲的用电量缺口也很可能由中国光伏企业覆盖，提供新的业绩增长点。

　　目前市场上有很多光伏ETF，但绝大多数跟踪的都是中证光伏产业指数。

　　在众多光伏产品中，这一只显得尤为独特。院长最近关注到光伏ETF龙头（560980），这是全市场唯一跟踪中证光伏龙头30指数的ETF。

　　这只指数通过严格的筛选，只聚焦于行业内规模大、盈利能力强、技术领先的30家绝对龙头公司。

　　我们知道，龙头公司在经历产能波动和技术分化时，优势往往会比较显著。因此光伏龙头30指数今年比光伏产业指数多涨了近10%，主要就是第一大权重股的权重差异比较大。

　　投资它，相当于直接持有了中国光伏产业的“核心资产”，更能分享行业强者恒强的红利。

　　02.电池和储能——能源的“蓄水池”

　　电池是能源存储和利用的关键解决方案。

　　在AI时代，能源存储扮演着两大关键角色：

　　一是作为数据中心的备用电源，确保算力服务器能够持续稳定运行。毕竟贵重的芯片经受不起任何供电波动，一旦损坏芯片，那损失可就大了。

　　二是作为风电、光伏发电的配套设施。这两种发电方式都具有依赖天气变化，发电量不太可控的缺点。配备储能设施后，就可以在发电量较多时储存部分电力，以备不发电、少发电时释放。

　　数据中心通常是7x24小时运行的，而光伏发电只能在晴天的白天工作，晚上的电力缺口就需要巨量的储能设备来补充。

　　而在储能这块，主要有电池ETF（159755）、储能电池ETF广发（159305）等产品。

　　其中，电池ETF（159755）跟踪的是国证新能源车电池指数，储能电池ETF广发（159305）跟踪的是国证新能源电池指数。

　　跟踪的指数有没有“车”字，差异就非常大。

　　储能电池ETF广发（159305）在储能这块的权重更高，是一只主题非常纯粹的产品，它主要跟踪新能源发电产业中的储能电池领域。与普通的电池ETF不同，它的成分股筛选更侧重于那些在储能电池应用场景中具有深厚布局和技术优势的企业，凸显了其在储能领域的专注性。

　　而电池ETF（159755）及其场外联接基金（A/C类：013179/013180）则更聚焦电池尤其是固态电池。它跟踪的是国证新能源车电池指数，尤为值得关注的是，其指数成分股中，代表下一代技术的固态电池相关企业含量高达60%，这使得该基金不仅布局于当下成熟的锂电池产业链，更前瞻性地卡位了未来技术变革的制高点，是分享电池技术全面红利的高效工具。在资金的持续流入下，最新规模已经超过150亿元，成为全市场规模最大的电池主题指数基金。

　　因此，如果是基于AI 的电力大逻辑，可以重点关注储能电池ETF广发（159305）；

　　如果是看好以新能源车产业驱动的固态电池逻辑，可以重点关注电池ETF（159755）。

　　03.电网——电力能源的“高速公路”

　　目前，客观上存在发电设施和用电设施分离的现象。

　　比如我国在2022年初启动的“东数西算”工程，要把数据中心放在东部沿海地区，算力中心则放在西南地区。

　　但原有的火电站都是在老工业区，光伏主要在西北，与东数西算核心区有一定距离。

　　大量的电力需要传输，这就需要对电网做进一步的升级优化。特别是AI的负载量很大，需要通过智能电网开展电力的精准调度和动态平衡，最大化利用效率。

　　而在电网建设这块，之前也给大家分享过，主要就是电网ETF（159320），跟踪恒生A股电网设备指数，聚焦于A股市场中为电网建设提供核心设备和技术的上市公司。

　　数据显示，恒生A股电网设备指数今年以来相比市场上另一主流指数——中证电网设备指数，取得了高达34%的超额收益。对比恒生电网指数相比中证电网指数来看，前者主要是多了一只CPO股。

　　顺势而为，布局能源大时代

　　市场的“高低切换”，表面上是资金进出，但内核还是投资逻辑的深化。

　　算力确实很美好，但也需要电力工程作为现实基础。AI行情的下半场，需要靠稳定、清洁的电力来驱动。

　　通过电池ETF（159755）、电网ETF（159320）、储能电池ETF广发（159305）和光伏ETF龙头（560980）这四只产品进行组合配置，我们或许能全面地布局于整个电力产业链的核心环节，精准把握下一步AI投资的重点方向。