招商移动互联网产业股票基金A
(001404.jj)招商基金管理有限公司
成立日期2015-06-19
总资产规模
12.83亿 (2024-06-30)
基金类型股票型当前净值1.1560基金经理张林管理费用率1.20%管托费用率0.20%持仓换手率569.07% (2023-12-31) 成立以来分红再投入年化收益率1.60%
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招商移动互联网产业股票基金A(001404) - 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
王忠波2015-06-192017-01-071年6个月任职表现-16.53%---24.40%--
张林2019-06-14 -- 5年1个月任职表现10.72%--68.51%37.62%
潘明曦2017-06-292019-06-141年11个月任职表现-2.71%---5.25%--
钟贇2017-02-222019-03-232年1个月任职表现-0.76%---1.58%--
韩冰2015-06-192017-06-292年0个月任职表现-14.73%---27.60%--

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
张林本基金基金经理139张林:男,2010年7月至2011年11月在国泰基金管理有限公司工作,任助理研究员;2011年11月至2015年6月在万家基金管理有限公司工作,任研究员、助理基金经理;2015年6月加入招商基金管理有限公司,曾任招商科技动力3个月滚动持有股票型证券投资基金、招商盛达灵活配置混合型证券投资基金、招商睿祥定期开放混合型证券投资基金、招商优势企业灵活配置混合型证券投资基金、招商大盘蓝筹混合型证券投资基金基金经理,现任招商科技创新混合型证券投资基金、招商移动互联网产业股票型证券投资基金基金经理。2019-06-14

基金投资策略和运作分析 (2024-06-30)

报告期内,生成式人工智能依旧是全球科技产业发展的主线,但是热点从一季度的软件和模型创新转为底层芯片和构架的创新。海外模型厂商陆续推出多模态模型,在文生视频、长文本以及多模态模型方面发展迅速。市场之前一直担忧模型性能的边界,但是新模型的推出刺激了相关模型的日活用户数量大幅增长,也拓展了模型的应用领域。硬件方面,海外龙头公司推出了具备划时代意义的人工智能芯片和网络构架,极大地降低了单位算力的成本,为超大模型的训练和推理奠定了硬件基础,进一步刺激了市场对未来生成式人工智能发展的信心。同时,国内在人工智能领域也却得了不错的进步,在多模态、文生视频方面也紧跟发展,国产算力芯片性能提升,客户接受度在提高。产业的快速发展,支撑了A股算力板块的相对强势表现。相比基础算力,AI应用整体表现一般,智能驾驶板块在消化高估值,智能终端也开始分化,但是海外消费电子终端产业链表现强势。受益于海外龙头发布了基于手机端的人工智能解决方案,市场对AI手机转向乐观,认为手机换机有望加速,因此带动了消费电子产业链的行情。此外,受益于终端需求改善,部分和消费端相关的半导体芯片和模组厂商的业绩呈现了改善趋势。科技自主和国产替代依旧稳步推进,但是由于前期表现过于强势,报告期内以消化估值为主。报告期内,本基金仓位维持在同业偏高水平。持仓主要集中在人工智能领域和国产替代方向,增持了与算力相关的板块,降低了AI应用的配置,同时降低了国产替代中半导体设备和零部件的配置。流动性管理以国债为主。

基金投资策略和运作分析 (2024-03-31)

报告期内,科技产业的热点依旧是生成式人工智能。相比2023年,从底层算力到模型以及终端应用,国内外公司都陆续取得了实质进展。例如,海外龙头公司在长文本上下文、文生视频以及模型准确度等方面都取得了突破性进展,极大增强了市场对生成式AI的未来发展的信心。在硬件层面,海外龙头公司陆续推出新的人工智能芯片和计算架构,有望极大地加速未来大模型的训练。虽然国内在大模型领域发展相对较迟,但是在过去一段时间依旧取得了一定的进步,例如国产算力芯片性能稳步提升,大模型和垂类模型性能也逐步提升,甚至出现了个别现象级的应用。在上述技术进步的推动下,AI领域的相关公司在一季度走势相对较强。相比生成式人工智能,智能驾驶板块表现一般。海外智能驾驶技术进展迅速,国内的进展保持了稳健趋势,渗透率也逐步提升。但是受制于市场对乘用车销售的悲观预期,整个板块都相对承压。消费电子以及芯片领域的终端需求在短暂改善之后开始走弱,国内需求并未出现比较强的超预期改变,超预期的领域主要集中在和海外需求相关的出口领域。此外,科技自主和国产替代依旧稳步推进,国内龙头晶圆厂保持了较快的扩产步伐,相关环节国产化率有望继续提升。报告期内,本基金仓位维持在同业偏高水平。持仓以半导体设备和零部件,汽车智能化和其他智能硬件为主,相比去年四季度逐步增持了AI相关标的。流动性管理以逆回购和国债为主。

基金投资策略和运作分析 (2023-12-31)

回望2023年,全球科技科技行业发生了重大变革,生成式人工智能成为拉动科技变革的核心主力,带动了上游芯片和元器件出货量大幅上升,同时也催生了下游应用爆发式增长。传统科技的下游需求亦逐步好转,库存逐步消化,市场供求格局相比前两年发生了本质变化。2023年科技产业最大的变革是生成式人工智能方面的技术突破。海外龙头公司率先推出具备划时代意义的产品,活跃用户数量从年初开始呈现爆发式增长。当时A股市场对其研究处于朦胧阶段,因此行情的演绎以炒作主题为主。随着用户数量进一步爆发,国内外大厂开始逐步跟进,众多模型和应用开始涌现,下游对算力的需求开始爆发,产业链订单不断上修,市场的主线开始集中至算力端,相关板块进入主升阶段。随着海外大厂和创业公司不断推出各类新的应用,用户对大模型的认知不断被刷新,市场的主线开始转移至应用,因此计算机和传媒开始接力人工智能行情。进入下半年,人工智能领域的变化速度相对上半年有所减慢,相关板块陆续进入调整阶段。以国内5G手机重要突破为催化,下半年的科技行情的重心开始逐步转移至国产替代和人工智能的硬件创新。8月,国内5G手机自研芯片取得阶段性突破,市场的重心开始转移至相关科技硬件的国产替代领域。在部分国产机型热销的带动下,国内科技硬件需求逐步企稳,芯片和元器件库存开始逐步消化,进入4季度之后开始了新的一轮补库存,进一步拉动了上市公司的业绩,相关公司股价表现亮眼。此外,海外开始发布AI PC和AI手机等边缘侧人工智能芯片和相关产品,市场对24年及以后的人工智能硬件创新变得非常乐观,相关板块也进一步炒作。年底,随着海外龙头公司即将发布MR产品,混合现实产业链也被炒作。报告期内,科技行情的主线是人工智能和国产替代,这两个主线既有基本面的成分,也有主题炒作的成分。就国内市场来看,人工智能领域中,具备业绩趋势支撑的主要是算力,其余的应用和AI硬件行情以主题炒作居多,主要是国内在应用和边缘侧方面相对落后,没有出现重磅级的产品。国产替代涉及更多的领域,包括设备、零部件和芯片等领域,从全年来看,业绩是股价的主要驱动,核心背景是国产替代在往纵深推进。报告期内,本基金仓位一直维持在同业偏高水平。上半年,组合积极参与了生成式人工智能行情,主要配置的是算力板块,后期配置了一定比例的应用端标的,应用端主要集中在智能驾驶。因为组合更强调确定性,算力相比应用在行业趋势以及兑现度上面更优,因此配置的比例要高于应用端。同样因为强调确定性,在行业应用中,配置了兑现程度较高且国内具备一定竞争优势的智能驾驶领域。下半年逐步减持了人工智能领域,逐步增加了和景气度相关的消费芯片和元器件的比例。2023年,整体持仓以半导体设备和设计以及零部件等国产化领域为主,期间配置了算力等人工智能领域。流动性管理以逆回购和国债为主,少量参与可转债。

基金投资策略和运作分析 (2023-09-30)

报告期内,生成式人工智能产业继续保持了快速发展,但是相比上半年,也出现了细微变化。三季度,海外大模型推理能力持续提升,继续向多模态演进。但是另一方面,不同应用的表现开始分化,大部分应用的日活数据开始停止增长甚至下滑,用户使用时长并未进一步提升,这从侧面说明当前的人工智能应用可能并未完全解决用户痛点。国内的人工智能产业发展情况也类似,虽然龙头厂商持续更新迭代大模型,但是终端应用并没有出现预期中的爆发式增长。受此影响,人工智能板块在报告期内整体经历了较大幅度的调整。除开与AI相关细分领域,其他消费电子以及芯片领域的终端需求开始出现边际改善的迹象,整体库存有所改善。其中,存储板块的价格反弹最为明显,相关标的涨幅也处于电子板块前列。后期,随着国内宏观经济逐步企稳改善,产品库存逐步去化,会有更多的细分产品走出类似存储板块的趋势。报告期内,科技自主和国产替代依旧稳步推进,部分产品逐步推出市场后,市场反应热烈。随着国产化继续稳步扎实地推进,期待会有更多细分的方向涌现出从0到1的投资机会。报告期内,本基金仓位维持在同业偏高水平。持仓以半导体设备、零部件和消费电子零部件等国产化方向为主。增持了与大模型落地的应用功能领域相关的标的,例如智能驾驶领域的标的。流动性管理以逆回购和国债为主。

管理人对宏观经济、证券市场及行业走势的简要展望 (2023-12-31)

展望2024年,我们对科技产业持相对乐观的态度。随着国内外需求逐步企稳,科技硬件的库存恢复到合理水平,整体的需求有望比2023年稍好。另一方面,2023年的主线,人工智能和国产替代,会在今年进一步加速。2024年,海外大厂的大模型会进一步向多模态升级,垂类领域有望涌现出爆款应用进一步推升行情,AI硬件和应用的行情值得期待。国产替代有望进一步加速,拉动相关领域的个股。展望2024年,本基金将继续围绕上述两个重点做配置。相比2023年重点配置国产替代领域,今年会更加偏重于人工智能,例如底层芯片、芯片设计软件、行业应用(如智能驾驶)以及AI+消费硬件等领域。另外,随着经济逐步改善,被动元器件、模拟和功率器件等下跌较多的领域也存在修复预期差的机会。