長江證券中期策略會：宏微觀市場面臨調控挑戰，併購基金、AI大模型技術迎來新機遇

21世紀經濟報道 實習記者 譚丁豪 記者 崔文靜 北京報道

“歷經兩年整固，A股大部分行業以低庫存處在週期底部，且相較全球市場估值比價突出，新故相推，應以更價值的視角去挖掘順應產業的機會。”長江證券黨委副書記、總裁劉元瑞在5月9-10日舉辦的長江證券2024年中期策略會上表示。

長江證券此番策略會在成都召開，包括1000家上市公司代表在內的近4500人齊聚一堂，聚焦下半年宏觀經濟形勢，就AI革命、製造出海、低空經濟、資源品價值重估、平價消費、紅利資產等當前熱門話題進行深入探討。

綜合與會人士觀點，宏微觀的經濟發展存在差距，二者的“溫差”調控迎來新挑戰。

一級市場方面，併購基金迎來難得的市場機遇，“四化”結構性機會值得關注。

人工智能方面，AI大模型技術深度變革，存在較大投資機遇。

以更價值的視角挖掘順應產業的機會

劉元瑞對當前的資本市場形勢相對樂觀。他在致辭中提到，資本市場發展的每個階段，盛極而衰，有瓶頸，有分歧，有變革，終是新故相推。不管是內核上產業鏈的新舊更替，還是模式上投資邏輯的演繹變遷，始終在迭代，走向成熟。

劉元瑞進一步分析道：有些迭代是向前向新的，好似這些年的A股主角，從地產鏈，到消費龍頭，再至新能源製造，當前正向高端製造與AI科技全面擴散，是順應產業升級演進的結果，這是趨勢的力量。而有些迭代是迴歸起點的，好比這些年的投資模式變化，過往依賴信息不對稱，即可獲取穩定超額收益，而今隨着科技進步信息傳遞效率迅速提升，市場參與各方的信息優勢不再顯著，投資模式反而又迴歸起點，價值判斷，一直都是最樸素的基本能力。

在劉元瑞看來，無論是前行還是迴歸，背後的本質並無二致。經濟的本質在於增長，產業演進替代是表徵；投資的本質在於價值發現，技術進步更多是修正，並不改變價值本身。歷經2年整固，A股大部分行業以低庫存處在週期底部，且相較全球市場估值比價突出，新故相推，應以更價值的視角去挖掘順應產業的機會。

研究業務出身的劉元瑞，就公募降費對研究所的衝擊，進行了深入分析。他提到，賣方研究同樣是在新故相推的重要節點，降傭新規或只是一個契機，更多的仍然是市場走向成熟，研究業務重新迴歸本質。什麼樣的市場成就什麼樣的業態。過往信息爲王的市場，賣方研究過度重視信息導流，很容易成爲信息的搬運工，很自然將工作重心從研究轉向服務。這種較低門檻的內卷，必然的結果就是產品同質化。爲了能脫穎而出，就容易選擇違規越界。近年來，聲譽風險已經構成影響研究業務的最大隱患。

新規降傭對於賣方研究來說，既是危機、又有機會。考慮佣金規模仍依賴主動權益基金，新故相推，是應對未來主動權益規模的趨勢提升保有信心。但更爲重要的是業態的重塑，每一位分析師應從根本上做好產品力，重新迴歸提升專業高質量研究能力。如此才能進一步以研究賦能全產業鏈提升價值，深度賦能券商內部包括經紀、資管、自營、投行等各個核心的業務環節，減少內卷並做大蛋糕。

宏微觀經濟“溫差”調控迎挑戰

長江證券首席經濟學家伍戈認爲，回顧過去一年，從實際GDP增長看我國宏觀經濟表現亮眼，但居民預期企業盈利等微觀感受仍待改善。宏微觀的“溫差”，恰對應着某種量價背離的組合。這背後，固然有統計口徑優化等技術性因素，但更多表現了供給擴張相對快於需求的跡象，特別是在潛在增速趨勢性調整的階段。

“結合國際經驗，積極採取逆週期政策來彌補供需缺口、致力於現實增速與潛在水平匹配的國家，往往能較快實現物價穩定。阻止房價的持續單邊預期，也是擺脫物價低迷的關鍵要素。宏觀總量政策不僅是地產行業政策顯著發力，也是扭轉地產市場的先決條件。”伍戈表示。

短期來看，“加快專項債發行使用進度”等表態預示實物工作量或有望改善，設備更新改造、汽車以舊換新等刺激政策短期將推動相關投資和消費，全球總需求的週期性回暖及產業鏈重組帶來的結構性增長，都有望支撐年內名義GDP的溫和回升。但長期而言，新舊動能轉換的過程中，保持地產等舊動能的平穩發展仍至關重要。

併購基金迎來市場機遇

一級市場投資方面，信宸資本管理合夥人、麥當勞中國董事信躍升在會中指出，中國的一級股權投資市場目前正在經歷“三好一壞”的局面：涌現出許多具備全球競爭力的公司、數字化趨勢和新能源帶來新的發展和投資機遇、資產價格處於較低水平，但同時市場也面臨資金匱乏的困境。

在新的市場環境下，投資管理人要轉變思路適應變化：一是經濟發展從增量爲主到增量和盤活存量並存；二是股權投資從追逐資本泡沫到面對商業現實；三是一級市場從市盈率思維轉變到現金流思維。

當下，併購基金正迎來難得的市場機遇，要抓住“四化”的結構性機會，即跨國公司本土化、家族企業職業化、中小企業規模化，以及多元集團專業化爲被投企業創造價值，同時通過持有期獲取期間收益、窗口期把握退出機遇的“雙曲線”退出策略來主動管理，穿越週期，爲市場提供優質的資產池和流動性的同時，助力資本市場健康發展。

AI 大模型技術落地應用

隨着人工智能技術的不斷髮展和應用，大模型技術成爲了當前人工智能領域的熱點之一。大模型技術通過利用更大規模的數據和更強大的計算能力，能夠實現更加精準和複雜的任務處理。

同時，人工智能（AI）與新質生產力之間存在着密切的關係，AI技術的不斷髮展和應用爲新質生產力的提升提供了重要支撐。

vivo AI研究院總經理郝雄表示，大模型技術帶來了新一代的技術變革，此次變革力度之深，範圍之廣，速度之快都是前所未有的。

目前，國內 AI 產業鏈在大模型方面的技術創新已經取得了顯著的進展和變化。首先，多模態預訓練大模型正在逐漸成爲人工智能產業的標配，將從單模態轉向多模態。

其次，雖然國內的大模型在市場影響力方面稍顯遜色，但在中文語料訓練、中國文化理解等方面具備本土優勢。此外，國內衆多實體產業爲大模型提供了豐富的訓練數據和應用場景，有助於推動大模型的進一步發展和優化。

在技術應用落地方面，郝雄表示，未來大模型在生態系統中的發展趨勢和機遇主要表現在跨終端、跨模態與多模態交互，個性化與定製化以及智能化與自動化三個方面。