景顺长城研究精选股票A
(000688.jj)景顺长城基金管理有限公司持有人户数10.65万
成立日期2014-08-12
总资产规模
11.24亿 (2024-09-30)
基金类型股票型当前净值1.5660基金经理张雪薇管理费用率1.50%管托费用率0.25%持仓换手率505.90% (2024-06-30) 成立以来分红再投入年化收益率6.26%
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景顺长城研究精选股票A(000688) - 基金经理

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基金经理任职日期离任日期任职时长年化投资收益率沪深300年化投资收益率总投资收益率沪深300总投资收益率
江科宏2014-08-122018-09-044年0个月任职表现8.35%--38.49%--
贾殿村2014-12-272016-05-051年4个月任职表现10.12%--13.90%--
崔俊杰2020-11-262022-08-121年8个月任职表现-10.39%---17.13%--
徐喻军2017-03-012020-04-173年1个月任职表现6.47%--21.68%-40.08%
曾理2020-04-182021-06-281年2个月任职表现29.60%--36.08%--
张雪薇2023-05-13 -- 1年7个月任职表现19.49%--33.09%--
郑天行2022-08-132024-05-161年9个月任职表现-4.45%---7.66%--

当前基金经理

基金经理职务从业年限管理年限详情任职日期
张雪薇本基金的基金经理92.6张雪薇女士:金融硕士。曾任中国国际金融股份有限公司研究部研究助理。2017年8月加入景顺长城基金管理有限公司,担任研究部研究员,现任股票投资部基金经理。2022年5月25日起任景顺长城电子信息产业股票型证券投资基金基金经理。2023年5月13日担任景顺长城研究精选股票型证券投资基金基金经理。2023-05-13

基金投资策略和运作分析 (2024-09-30)

本季度的前两个月,市场依然持续低迷,当进入9月下旬,市场出现大逆转。本季度,创业板和科创板均在最后几天出现暴力反弹,几乎所有板块表现均算强劲。其中,沪深300上涨16.07%,而创业板指和科创50表现强劲,分别大幅上涨29.21%和22.51%。  本基金依旧坚持投资未来科技主线——AI为主题,除了坚守估值合理的AI算力产业链之外,也率先在AI端侧进行了挖掘,利用市场的下跌增加了一些成长性和赔率极为合适的消费电子和自动驾驶方向的公司。  三季度市场波动较大,AI的发展一如既往地并非一帆风顺,英伟达在7月爆出新品B系列出现设计问题,生产遇到困难;其后高企的美债利率更是导致云巨头增长承压,市场担心对AI的资本开支也会出现显著放缓,令全球AI投资陷入短暂的失速期,相关产业链更是万马齐喑。但我们坚信AI的算力投资即使短期增速有下调,长期也是增速最快的板块之一,因为:1)模型仍在迭代升级,GPT-5在处理复杂问题的AI Agent能力相信会令世界感到再次惊艳;GPT-5所需要的训练和推理,尤其是推理需求较上一代模型有数十倍的提升。2)AI当前虽未带来颠覆式的应用,但是在广告电商、教育语言、情感陪伴、智能助理领域已经初露端倪,开始具备一定的商用价值,以微软为例,其在AI投资上的ROI粗略估计可以达到10%以上。因此,投资算力具备经济性。我们也一直强调,市场悲观之时,是我们对AI应该保持贪婪的俱佳时刻,这些小挫折并不构成我们否定一个长期产业趋势的理由。因此,我们大举对优质的算力龙头进行加仓。  同时,每一代的应用创新都会催生硬件的变革,通用模型从风靡全球到今天已经三年,2024年可能会诞生真正的AI端侧硬件。因为AI需要终端的硬件作为载体,才能实现边际的推理成本降到近乎为零。这样用户只需要支付一次性的硬件购买成本,在自己的终端设备上加载一个小模型,就可以永久免费使用一些日常的推理功能;就和我们使用互联网的边际成本只有电费和流量费一样,基本可以免费便捷的获取各种信息,这样应用和生态才能普及和爆发。回忆上一轮移动互联网革命,虽然2003年美国就商用化了3G网络,但是2007年移动互联网的端侧设备iPhone出现后,才有了爆款的手游,随后是微博、微信和今天的抖音快手……而在AI时代,手机大概率是短期最适合的AI设备,它比PC、MR更便捷、容易加算力,且应用的场景基本覆盖了人类生产生活的方方面面。在今年9月,我们看到苹果推出了AI的手机原型,为探索AI消费级爆款应用提供了硬件基础。当然,我们也要清晰的意识到,2024年推出的AI Phone还是一个试验品,不够成熟,但其软件功能将会每隔2~3个月迭代一次,带来新功能的裂变和想象。在远期,AI手机可能成为每个人贴身、定制化的助理与知己,它不会泄露我们的隐私,也不需要一条条下指令和操作各种App,便可以自动完成筛选信息、回复邮件、订机票酒店、规划路径、情感陪伴等诸多任务。  人们也逐渐意识到,国内AI产业发展将不会落后海外太久,2023年国内企业仅用不到一年时间的追赶,模型能力纷纷进步到GPT-3.5的阶段。而2024年Kimi的出现带来了比GPT更强的10万字长文本总结能力,使人们纷纷惊呼“好用”,这再次向市场印证,国内工程师的创新能力不比海外差,甚至强于海外。长此以往,虽然有海外芯片限制的波折,中国的AI产业在某些环节仍将具备国际竞争力。  我们一直坚定认为,AI产业的发展是一个长期、多层次、多浪潮的过程。虽然在产业发展初期,市场经常会对AI缺乏一个明晰的爆款应用感到摇摆不定;但我们不要忘记基础模型仍在快速迭代与成长,AI还在不断解锁新的“能力圈”,从软件编程、办公绘图,未来到制作微电影、小游戏……AI从小学生的水平在向大学生进发,能够替代的劳动力成本也在逐步上升,就会更具备经济性和商用潜力。目前OpenAI已经展望明年会诞生GPT-6(具备博士生水平的专业模型),每站上一轮新的技术浪潮,AI将会参与到更多复杂的新生产和娱乐场景中,涌现出新投资机会。   本基金将从偏重算力到更平均的布局在代表未来方向的各类创新上,尤其是应用端的硬件创新。我们坚持自下而上进行选股:  1. 海外算力供应链天花板持续抬升:文生视频大模型的训练和GPT-5未来的发布将带来比文字生成高数十倍的算力卡需求,算力的空间如同星辰大海般被展开。而且随着视频生成时长的变长,对算力的需求会成积分的形式增长;再考虑上推理需求,算力的爆发更是可以保持强劲。今年四季度,龙头英伟达的新一代B系列产品备货会带来新的组网形式,相关供应链存在结构性变化,我们希望布局其中长期更受益的标的,包括800G交换机产业链与稀缺的先进制程产业链,虽然他们短期并未充分暴露在市场的聚光灯下。  2. 算力的国产替代仍是大势所趋:全球各大科技企业正在构建超大规模的AI算力集群,让“智力”资源像水电一样流向千行百业,算力需求将持续保持兴盛。但我们认为2024年训练的二阶导可能会向下,但推理的二阶导将进入爆发阶段链,这将利好国产芯片及供应链。这是因为推理对CUDA生态的依赖度会显著降低,英伟达很难利用生态的垄断优势占据主导,产业将进入百花齐放的阶段。美国对AI芯片的严厉管制则为中国芯片在训练侧打开历史性机遇,我们不得不开始培养和使用自己的软件生态,有远见的科技公司都不会放任自己陷入长期被卡脖子的窘境,算力产业的全面国产替代必然是大势所趋。之前制约国产算力的产能瓶颈问题在逐步突破,最短缺的HBM在明年也将迎来大规模量产,届时国产算力的收入和业绩将进一步夯实。  3. 应用自动驾驶与2C端硬件蓬勃发展:长期看,应用的空间远大于算力,2023年AI的发展以软件为主,2024年则更多看硬件。软件角度,在经过2023一年的准备和测试,应用的商用化将在2024步入正轨,我们开始需要考察各应用的变现能力,目前进步最快的就是Robotaxi,海外自动驾驶公司Waymo的付费订单数量从5月的每周5万单暴涨到了8月的每周10万单,未来可能会与共享汽车一样具备经济性,相关产业等待法律的进一步松绑,我们维持布局。而硬件角度,我复盘科技发展史,每一代的应用创新都会催生硬件的变革,AI也不例外,不论实在生产力还是在泛娱乐场景,都需要硬件作为载体,这样才能把部分推理功能下放到边缘端,用户只需要支付一次性的硬件购买成本,就可以永久免费使用一些日常的推理功能,应用和生态才能够大规模的普及和爆发。目前看来,AI手机是最适合搭载算力运行模型的智能设备,2025年全年将会有诸多大厂推出相应产品,消费电子有望迎来新一轮换机潮,相关主处理器、散热、结构件、电池、外观、工艺制程等等都会迎来新的变化。

基金投资策略和运作分析 (2024-06-30)

上半年市场经历了跌宕起伏,整体风偏对中小盘不太友好,科技产业也处于逆风状态。其中沪深300上涨0.89%,而科创50和代表小市值的中证1000表现较差,分别下跌16.42%和16.84%。  本基金录得正收益,跑赢主要科技指数。在2023年报我们预测AI在今年仍将是科技的最强主线,除了坚守估值合理的AI算力产业链之外,也率先在AI端侧进行了挖掘,利用市场的下跌增加了一些成长性和赔率极为合适的消费电子公司。

基金投资策略和运作分析 (2024-03-31)

一季度市场情绪陷入恐慌,成长股在流动性不足的情况下估值急剧收缩,很多公司的估值创造了历史新低。年后随着政策和国内经济的企稳,Sora视频生成模型的发布,市场对科技成长信心逐渐恢复,其中沪深300上涨3.10%,而创业板指和科创50表现较差,分别下跌3.87%和10.48%。  本基金录得负收益,跑赢主要科技指数,但跑输市场。在2023年报我们预测AI在今年仍将是科技的最强主线,因此继续在云端和边缘端算力保持重仓。同时,利用市场的急剧下跌,我们增加了一些长期拥有绝对壁垒、在全球产业链占据主导地位,且成长性和赔率极为合适的科技制造业公司,以期为持有人创造更好的回报。  一季度文生视频大模型Sora的发布石破天惊,比市场预想的要提前了至少一个季度,这再次印证了我们的观点:科技产业发展主轴是AI,2024年大模型文生视频能力的进化是最值得期待的产业机遇。往往市场对AI和科技产业最悲观的时候,新的突破和进展其实已经在孕育了。Sora模型可以过文本或图片生成长达60秒的视频,远超此前Runway(18秒)、Pika(起步3秒+增加4秒)、Stable Video Diffusion(4秒)等AI视频应用生成时长,且在视频效果、稳定性和连续性上令人惊艳。这为全球大模型公司指明了新的出路,证明了视频生成技术原理的可行性,市场不会再质疑这项技术在今年的成熟和商用化。而相对于去年的文字生成和图片生成,视频拥有更强的变现能力,人们天生愿意为视频场景付费,各种短视频、长视频、电影、直播带货……都是动辄百亿千亿、市场广阔的赛道,因此我们并不担心视频生成会像去年的文字生成一样落地场景有限。  同时,每一代的应用创新都会催生硬件的变革,AI不论实在生产力还是在泛娱乐场景,也都需要硬件作为载体,AI手机、AI电脑和以MR为代表的可穿戴设备,都会在2024年迎来爆发元年,当前处于市场低估状态。  人们也逐渐意识到,国内AI产业发展将不会落后海外太久,国内企业仅用不到一年时间的追赶,模型能力纷纷进步到GPT-3.5的阶段。而Kimi的出现带来了比GPT更强的10万字长文本总结能力,使人们纷纷惊呼“好用”,这再次向市场印证,国内工程师的创新能力不比海外差,甚至强于海外。长此以往,虽然有海外芯片限制的波折,中国的AI产业在某些环节仍将具备国际竞争力。  我们一直坚定认为,AI产业的发展是一个长期、多层次、多浪潮的过程。随着模型的迭代和升级,AI还在不断解锁新的“能力圈”,从软件编程、办公绘图,未来到制作微电影、小游戏……每站上一轮新的技术浪潮,AI将会参与到更多新的生产和娱乐场景中,涌现出诸多新的投资机会。五年、十年后,我们可能会发现AI带给各行各业的重塑与巨变将不亚于1999年的互联网。但同时,我们也要清晰的意识到,从研究成果到商业应用的转化也是一条漫长而艰险的道路,AI应用的发展并不会一帆风顺,并不是所有的商业化的尝试都能成功,企业对AI的采纳一定是需要兼顾性价比的,在某些场景以当下的技术成熟度还不适宜AI大规模普及,这些商业化的试错也值得我们反思和保持警醒,但这些小挫折并不构成我们否定一个长期产业趋势的理由。  本基金将从偏重算力到更平均的布局在代表未来方向的各类创新上,尤其是应用端的硬件创新。我们坚持自下而上进行选股:  1. 海外算力供应链天花板持续抬升:文生视频大模型的训练和普及将带来比文字生成高数十倍的算力卡需求,算力的空间如同星辰大海般被展开。而且随着视频生成时长的变长,对算力的需求会成积分的形式增长;再考虑上推理需求,算力需求的爆发更是指日可待。且在视频场景,算力的投资回报清晰了然,考虑到现在生成一部电影动辄几亿的资金投入,算力去替代仅仅需要不到千万级的成本,所以我们不担心大厂会担心算力投入无法收回成本的问题。今年底,龙头英伟达的新一代B系列产品会带来新的组网形式,相关供应链存在结构性变化,我们希望布局其中长期更受益的标的,虽然他们短期盈利能力未必能够充分释放。  2. 算力的国产替代仍是大势所趋:全球各大科技企业正在构建超大规模的AI算力集群,让“智力”资源像水电一样流向千行百业,算力需求将持续保持兴盛。但我们认为2024年训练的二阶导可能会向下,但推理的二阶导将进入爆发阶段链,利好国产芯片及供应链。这是因为推理对CUDA生态的依赖度会显著降低,英伟达很难利用生态的垄断优势占据主导,产业将进入百花齐放的阶段。国产芯片由于具备性价比,将逐渐打开局面。此外,美国对AI芯片的严厉管制则为中国芯片在训练侧打开历史性机遇,我们不得不开始培养和使用自己的软件生态,即使海外龙头有“平替”版本供给,但有远见的科技公司都不会放任自己陷入长期被卡脖子的窘境,算力产业的全面国产替代必然是大势所趋,除了相关设计、制造、先进制造、封装和材料,甚至连散热、电源产业都会在今年迎来加速成长和订单的显著改善。  3. 应用2C端硬件蓬勃发展:长期看,应用的空间远大于算力,2023年AI的发展以软件为主,2024年则更多看硬件。软件角度,在经过2023一年的准备和测试,应用的商用化将在2024步入正轨,我们开始需要考察各应用的变现能力,最强的应用不一定是上市公司。而硬件角度,我复盘科技发展史,每一代的应用创新都会催生硬件的变革,AI也不例外,不论实在生产力还是在泛娱乐场景,都需要硬件作为载体,这样才能把部分推理功能下放到边缘端,用户只需要支付一次性的硬件购买成本,就可以永久免费使用一些日常的推理功能,这样推理的边际成本接近0,就和我们使用互联网的边际成本只有电费和流量费一样,应用和生态才能够大规模的普及和爆发。目前看来,AI手机和AI电脑是最适合搭载算力运行模型的智能设备,2024年全年将会有诸多大厂推出相应产品,消费电子有望迎来新一轮换机潮,苹果能否也加入战局值得期待。

基金投资策略和运作分析 (2023-12-31)

2023年,国内复苏力度较弱,海外美债利率创新高,年初的强预期面对弱现实,这种落差感影响了市场的信心,市场资金主动规避基金重仓股,流向微盘股与低波红利股,这对成长型的个股带来了明显的冲击。全年沪深300下跌11.38%,而创业板指和科创50表现也较差,分别下跌19.41%和11.24%。  虽然市场表现不佳,但本基金录得正收益,且接管至今跑赢主要科技指数。在2023年三季报我们预测AI调整的幅度已经足够,因此继续加仓了代表未来科技创新方向的相关公司,尤其是AI边缘算力的标的,我们希望借助深度调整的机会,对2024年具备新产品、新方向的优质公司增加布局。

管理人对宏观经济、证券市场及行业走势的简要展望 (2024-06-30)

一季度文生视频大模型Sora demo的发布再次引爆了AI的投资热潮,这印证了我们的观点:科技产业发展主轴是AI,2024年大模型文生视频能力的进化是最值得期待的产业机遇。Sora模型可以通过文本或图片生成长达60秒的视频,远超此前Runway(18秒)、Pika(起步3秒+增加4秒)、Stable Video Diffusion(4秒)等AI视频应用生成时长,且在视频效果、稳定性和连续性上令人惊艳。相对于去年的文字生成和图片生成,视频拥有更强的变现能力,如果Sora商用符合预期,则AI应用将再次爆发;因为人们天生愿意为视频场景付费,各种短视频、长视频、电影、直播带货……都是动辄百亿千亿、市场广阔的赛道。  同时,每一代的应用创新都会催生硬件的变革,通用模型从风靡全球到今天已经三年,2024年可能会诞生真正的AI端侧硬件。因为AI需要终端的硬件作为载体,才能实现边际的推理成本降到近乎为零。这样用户只需要支付一次性的硬件购买成本,在自己的终端设备上加载一个小模型,就可以永久免费使用一些日常的推理功能;就和我们使用互联网的边际成本只有电费和流量费一样,基本可以免费便捷的获取各种信息,这样应用和生态才能普及和爆发。回忆上一轮移动互联网革命,虽然2003年美国就商用化了3G网络,但是2007年移动互联网的端侧设备iPhone出现后,才有了爆款的手游,随后是微博、微信和今天的抖音快手……而在AI时代,手机大概率是短期最适合的AI设备,它比PC、MR更便捷、容易加算力,且应用的场景基本覆盖了人类生产生活的方方面面。在今年9月,我们期待苹果与OpenAI强强联合推出AI手机原型,在探索AI消费级爆款应用上碰撞出新的火花。在远期,AI手机可能成为每个人贴身、定制化的助理与知己,它不会泄露我们的隐私,也不需要一条条下指令和操作各种App,便可以自动完成筛选信息、回复邮件、订机票酒店、规划路径、情感陪伴等诸多任务。  人们也逐渐意识到,国内AI产业发展将不会落后海外太久,2023年国内企业仅用不到一年时间的追赶,模型能力纷纷进步到GPT-3.5的阶段。而2024年Kimi的出现带来了比GPT更强的10万字长文本总结能力,使人们纷纷惊呼“好用”,这再次向市场印证,国内工程师的创新能力不比海外差,甚至强于海外。长此以往,虽然有海外芯片限制的波折,中国的AI产业在某些环节仍将具备国际竞争力。  我们一直坚定认为,AI产业的发展是一个长期、多层次、多浪潮的过程。虽然在产业发展初期,市场经常会对AI缺乏一个明晰的爆款应用感到摇摆不定;但我们不要忘记基础模型仍在快速迭代与成长,AI还在不断解锁新的“能力圈”,从软件编程、办公绘图,未来到制作微电影、小游戏……AI从小学生的水平在向大学生进发,目前OpenAI已经展望明年会诞生GPT-6(具备博士生水平的专业模型)。每站上一轮新的技术浪潮,AI将会参与到更多新的生产和娱乐场景中,涌现出诸多新的投资机会。因此,每一次市场对AI和科技产业能否渗透真正悲观的时候,就是好的投资时点了。但同时,我们也要清晰的意识到,从研究成果到商业应用的转化也是一条漫长而艰险的道路,AI应用的发展并不会一帆风顺,并不是所有的商业化的尝试都能成功,企业对AI的采纳一定是需要兼顾性价比的,在某些场景以当下的技术成熟度还不适宜AI大规模普及,这些商业化的试错也值得我们反思和保持警醒,但这些小挫折并不构成我们否定一个长期产业趋势的理由。  本基金将从偏重算力到更平均的布局在代表未来方向的各类创新上,尤其是应用端的硬件创新。我们坚持自下而上进行选股:  1. 海外算力供应链天花板持续抬升:文生视频大模型的训练和普及将带来比文字生成高数十倍的算力卡需求,算力的空间如同星辰大海般被展开。而且随着视频生成时间的变长,对算力的需求会成积分的形式增长;再考虑上推理需求,算力需求的爆发更是指日可待。今年三季度,龙头英伟达的新一代B系列产品备货会带来新的组网形式,相关供应链存在结构性变化,我们希望布局其中长期更受益的标的,包括稀缺的先进晶圆厂,虽然他们短期盈利能力未必能够充分释放。  2. 算力的国产替代仍是大势所趋:全球各大科技企业正在构建超大规模的AI算力集群,让“智力”资源像水电一样流向千行百业,算力需求将持续保持兴盛。但我们认为2024年训练的二阶导可能会向下,但推理的二阶导将进入爆发阶段链,利好国产芯片及供应链。这是因为推理对CUDA生态的依赖度会显著降低,英伟达很难利用生态的垄断优势占据主导,产业将进入百花齐放的阶段。美国对AI芯片的严厉管制则为中国芯片在训练侧打开历史性机遇,我们不得不开始培养和使用自己的软件生态,有远见的科技公司都不会放任自己陷入长期被卡脖子的窘境,算力产业的全面国产替代必然是大势所趋。之前制约国产算力的产能瓶颈问题在逐步突破,最短缺的HBM在明年也将迎来大规模量产,届时国产算力的收入和业绩释放将进一步夯实。  3. 应用2C端硬件蓬勃发展:长期看,应用的空间远大于算力,2023年AI的发展以软件为主,2024年则更多看硬件。软件角度,在经过2023一年的准备和测试,应用的商用化将在2024步入正轨,我们开始需要考察各应用的变现能力,最强的应用不一定是上市公司。而硬件角度,复盘科技发展史,每一代的应用创新都会催生硬件的变革,AI也不例外,不论是在生产力还是在泛娱乐场景,都需要硬件作为载体,这样才能把部分推理功能下放到边缘端,用户只需要支付一次性的硬件购买成本,就可以永久免费使用一些日常的推理功能,应用和生态才能够大规模的普及和爆发。目前看来,AI手机是最适合搭载算力运行模型的智能设备,2024年全年将会有诸多大厂推出相应产品,消费电子有望迎来新一轮换机潮,相关主处理器、散热、结构件、电池、外观、工艺制程等等都会迎来新的变化。