【速報】AI技術が市場を席巻！6人のファンドマネージャーがAIセクターの未来を語る！🔮
中国基金報記者 張燕北 孫暁輝
2025年、Grok 3、DeepSeekのスパースアルゴリズム、GPT-4oの無料公開など、AI技術の急速な進化が世界を揺るがす！まさにAI元年となるか！？🌍
「AI+」が市場の注目を集める中、A株と香港株でAI関連銘柄が急騰！中国テクノロジー資産の評価体系が大きく変わろうとしている！📈
AI技術のブレイクスルーは、A株と香港株のテクノロジーセクターへの投資ロジックをどう変えるのか？技術の民主化はどんな投資機会をもたらすのか？コスト削減と効率化が進む中で、どの分野が最初に恩恵を受けるのか？🤔
中国基金報記者が、以下の6人のファンドマネージャーにインタビュー！🎤
嘉実信息産業基金マネージャー 李涛
富国基金权益投资部高级权益基金マネージャー、富国新材料新能源、富国匠心成長基金マネージャー 徐智翔
平安基金基金マネージャー 翟森
创金合信兴选産業趨勢混合基金マネージャー 張小郭
诺安稳健回报基金マネージャー 鄧心怡
富荣基金研究部总经理助理、基金マネージャー 李延峥
彼らによると、最近のAI技術の急速な進化により、市場の投資ロジックは、初期の演算チップや光モジュールなどの演算インフラから、AIアプリケーションへと急速にシフト。「AI+」が市場の注目を集め、コスト削減と効率化が進む中で、投資機会は、产业链全体に広がる可能性を秘めている！🌱
技術の民主化がAIアプリケーションの爆発的な普及を後押しし、「クラウドコンピューティング－パイプラインアルゴリズム－アプリケーションイノベーション」という3つの段階で、新たな産業トレンドが急速に展開される。そして、業界のエコシステムを大きく変え、新たな産業投資機会を生み出すだろう！🚀
最近のグローバルAI技術の急速な進化
AI产业链全体に花開く可能性
中国基金報記者：最近のグローバルAI技術の急速なブレイクスルー（Grok 3、DeepSeekのスパースアルゴリズム、GPT-4oの無料公開など）は、A株と香港株のテクノロジーセクターの投資ロジックをどう変えるのか？
李涛：
これらの技術的ブレイクスルーは、AI分野にとって非常に重要であり、関連企業の評価、市場の期待、投資戦略に大きな影響を与えます。一方では、AI技術への市場の信頼を高め、DeepSeekは外国投資家による中国資産の価値再評価を引き起こし、投資家のハイテク株への熱意を高めています。他方では、ハイテク株の評価ロジックを変え、投資家は企業の技術革新と成長の潜在力をより重視し、技術的に優れた企業はより高い評価を得るでしょう。同時に、技術的ブレイクスルーは新たな投資機会をもたらし、AI医療などの分野は有望です。ただし、それによってもたらされる不確実性により、投資家は企業の技術力と市場の見通しを慎重に評価し、盲目的な高値追いを防ぐ必要があります。
翟森：
最近のAI技術の急速な進化の最も顕著な特徴は、モデルの公平性です。これまで、モデルへの参入障壁は高く、クローズドソースのエコシステムと数千億ドル規模の投資により、国内の参加者には高いコストがかかり、ビジネスモデルの遅れにより、この分野への投資をためらうようになりました。しかし、将来的には、オープンソースの基盤モデルが「デジタル公共財」となり、メーカーは計算サービスやツールチェーンの最適化を通じて収益を得るようになり、ビジネスモデルは徐々に明確になり始めています。
初期の国内AI産業の発展は、グローバルAIの発展におけるフォロワーおよびサプライヤーの役割として参加することがほとんどでした。高効率のオープンソースモデルの登場後、国内と海外の技術的なギャップは解消され、国内のテクノロジー大手と海外のギャップは1年から6か月以内に急速に短縮されました。国内のテクノロジー大手は、将来的にAI産業の追跡者からリーダーになる可能性があり、中国のテクノロジー資産は再評価されるでしょう。
張小郭：
最近のグローバルAI技術の急速なブレイクスルーは、AIのパフォーマンスを最適化し、推論能力を向上させるだけでなく、トレーニングと推論のコストを削減し、AIアプリケーションの商業化を加速させ、新しいソフトウェアおよびハードウェア製品を生み出し、従来のITアーキテクチャの変革を推進しています。この影響を受けて、市場の投資ロジックは演算インフラへの注目からAIアプリケーションへとシフトし、「AI+」が焦点となり、A株と香港株のAIアプリケーションセクターは共振的な動きを見せています。さらに、下流のAIアプリケーションの爆発的な普及により、演算インフラの需要が増加し、将来的には市場の投資機会が上流のAIインフラストラクチャと下流のAIアプリケーション产业链全体に現れる可能性があります。
鄧心怡：
DeepSeekの台頭は、中国のAI技術がグローバル規模で競争力を大幅に高めていることを示しています。その高性能と低コストの特性は、国内のハイテク株の評価を再構築するだけでなく、海外投資家による中国のテクノロジー資産の再評価を引き起こしました。香港株のテクノロジーセクターは、この恩恵を受け、ハンセンテック指数は短期間で大幅に上昇しました。
将来的には、A株と香港株のテクノロジーセクターへの投資機会は、AIアプリケーションの展開、演算インフラストラクチャ、エッジインテリジェントハードウェアなどの分野、および最近のAI変革において迅速に対応するインターネット大手企業によってもたらされる業績と評価の期待の向上に、より集中する可能性があります。AI技術の普及が進むにつれて、そのアプリケーションシナリオは医療、教育、製造業など、さまざまな分野に拡大し続け、関連セクターに継続的な成長の原動力を提供します。
李延峥：
上記のイベントはすべて、DeepSeekの登場後のAIの新しい投資ロジックを強化しています。DeepSeekがもたらす影響は、「演算力の公平性」と「モデルの公平性」として要約できます。
演算力側では、現段階で限られた演算力投入後のトレーニング強化学習は、事前トレーニングに投入してモデルパラメータを増やすよりも、Scaling Lawの傾きが急峻であることが証明されています。Grok 3は、世界で初めて10万カードのクラスターでトレーニングされた大規模モデルですが、既存のモデルとの差は大きくありませんでした。事前トレーニングScaling Lawの減速という物語は続いています。DeepSeek NSAアルゴリズムは、長文テキスト分野において、大規模モデルの推論に対する演算力の需要をさらに弱める可能性があります。
アプリケーション側では、DeepSeekにより、国内のさまざまなアプリケーションがトップモデルに低いハードルでアクセスできるようになりました。最近のGPT-4oとGrok 3の無料化は、業界のナマズ効果として理解でき、同様に、さまざまなアプリケーションが大規模モデルにアクセスした後、テクノロジーセクターのROIの向上に役立ちます。
DeepSeek-R1とGrok 3の戦略の違い
さまざまな細分化された分野に投資機会をもたらす
中国基金報記者：最近の半年間で、AI分野はDeepSeek-R1とGrok 3によって代表される2つの大きな飛躍を経験しました。これらの2つのモデルは、AI開発の2つの異なる戦略を表しているのでしょうか？投資ロジックにはどのような違いがあるのでしょうか？
翟森：
Deepseek-R1とGrok 3は、AIの異なる開発戦略を表しています。DeepSeek-R1は、革新的なトレーニングとオープンソースモデルを通じて、専門的で低コストの推論エンジンを構築し、トレーニングコストを削減し、限られた演算力の下での革新的なアルゴリズムに重点を置き、演算力を推論側に傾けています。Grok 3は、汎用性とリアルタイム機能を追求し、強力な計算能力とプラットフォームの統合に依存し、北米の大規模な事前トレーニングパスを継承しています。
2つの戦略は異なりますが、投資ロジックの本質は変わっていません。アルゴリズムの革新と大規模な演算力は相互に依存しており、矛盾していません。異なるアルゴリズムは、演算力投入の構造に影響を与えるだけで、全体的な投入には影響を与えません。
トレンドから見ると、人工知能は大量の事前トレーニングからディープシンキングチェーン推論へと移行しています。トレーニングデータの限界効果が弱まるにつれて、人間の深い思考をシミュレートする遅い思考がますます重要になり、MOE混合エキスパートモデルと強化学習が注目されています。これにより、演算力投入における推論の割合が徐々に増加します。
張小郭：
投資に関しては、DeepSeek路線はAI技術の使用ハードルを下げ、AIアプリケーションの爆発的な普及を促し、多くのAI垂直アプリケーション、エッジAIハードウェアなどの分野に投資機会をもたらします。同時に、アプリケーションの爆発的な普及は、演算インフラストラクチャと関連する投資機会の需要を大幅に増加させます。Grok路線は、大規模な演算力に重点を置いており、投資機会は主に演算チップ、光モジュール、IDC、クラウドサービスなどの演算インフラストラクチャ分野に集中しています。
李涛：
これらの2つのモデルは、AI開発の2つの異なる戦略を表しています。Deepseek-R1は、データとアルゴリズムを最適化することにより、効率とコスト削減を追求し、そのオープンソースの特性はAI能力の民主化を推進し、技術の迅速な反復と革新を促進します。Grok 3は、大規模な演算力投入を通じてパフォーマンスのブレイクスルーを実現し、「大力出奇迹」の典型となっています。現在、演算力の不足と電力供給がAI開発の主な制限要因となっています。Grok 3は演算力投入の可能性を示していますが、長期的には、AIアプリケーションの大規模な展開に伴い、業界のコスト削減と効率向上が必然的なトレンドになる可能性があります。
鄧心怡：
DeepSeek-R1は、「低コスト+高性能」のオープンソース戦略に焦点を当て、低推論API価格と高品質の蒸留小モデルにより、AI開発アプリケーションのハードルを下げ、技術の普及とエコシステムの共同構築を推進し、エッジインテリジェントなどの分野に大きな投資価値があります。Grok 3は、海外の大規模な演算力クラスターを利用して、モデルの限界能力を向上させ、マルチモーダルおよび思考チェーン能力を融合させ、投資ロジックは高難度の思考推論アプリケーションと最先端技術の研究開発に重点を置いており、インテリジェントドライビングやロボットなどの分野でブレイクスルーをもたらすことが期待されます。
李延峥：
1年前、Scaling Lawについて議論するとき、主に事前トレーニング段階での演算力の積み重ね、大規模モデルパラメータの作成を通じて、より良いモデル効果を得ることを指していました。Grok 3はこの路線の代表です。しかし、OpenAIのo1とDeepSeek-R1は、Scaling Lawの次元を拡大しました。現在、Scaling Lawは事前トレーニング（演算力の積み重ね、パラメータの積み重ね）、事後トレーニング（強化学習、RLHF）、テスト時間スケーリング（推論思考プロセスの延長）に分かれており、DeepSeek-R1は後者の2つの方向に力を入れており、リソース投入事前トレーニングよりも優れた効果を得ています。具体的な投資に関しては、事前トレーニング関連の投資は主に海外AI大手の資本支出に依存していますが、現在、パラダイムシフトの後、アプリケーション側と推論演算力がより良い成長期待を得る可能性があります。
AI公平性開発
アプリケーションシナリオが爆発的な発展を迎える可能性
中国基金報記者：技術の民主化はAIアプリケーションシナリオの展開を加速させ、どのような投資機会をもたらし続けるのでしょうか？
李涛：
AIが主導する技術革命は、短期的なコンセプトではなく、長期的な社会トレンドの変化を引き起こします。大規模モデルのオープンソース化と公平化後、AIインテリジェントターミナルの展開が加速されます。人工知能政策は、初期の呼びかけから政策の集中的な展開と追加へと移行しており、演算力、データ要素などのインフラストラクチャの建設がさらに加速されることが期待されます。情報産業セクターには、優れた潜在力と価値を持つ上場企業があり、引き続き深く掘り下げて綿密に追跡する価値があります。
徐智翔：
AI開発には2つの主要な方向性があります。汎用人工知能（AGI）は、究極のパフォーマンスを追求し、トレーニング演算力の需要が非常に高く、トレーニングと推論の演算力の需要は上昇し続けます。DeepSeekに代表されるAI公平性は、技術の普及を追求していますが、トレーニング演算力の需要を減らしていますが、大規模なユーザーベースにより、推論演算力の需要が大幅に増加しています。AI公平性の発展に伴い、携帯電話、眼鏡、自動車、ロボットの4つのハードウェアアプリケーションシナリオが爆発的な成長を迎える可能性があります。
張小郭：
技術の民主化はAIアプリケーションシナリオの展開を加速させます。一方では、より多くの視聴者がAI製品に注目し、体験するように引き付け、大量の顧客基盤を蓄積します。他方では、パフォーマンスの向上と使用ハードルの低下により、AIアプリケーションがさまざまな使用シナリオに浸透し、AIアプリケーションシナリオの展開が加速されます。
AIアプリケーションシナリオの継続的な展開により、国産演算力、エッジコンピューティングなどのインフラストラクチャの需要が増加し続け、さらに、AIアプリケーションが医療、教育、ヘルスケア、インテリジェント製造、金融など、多くの垂直分野で展開されることにより、業界のエコシステムが大きく変化し、新しい産業投資機会が生まれる可能性があります。
鄧心怡：
技術の民主化は、技術ハードルを下げることにより、より多くの企業や個人が人工知能技術にアクセスして使用できるようにし、人工知能がさまざまな業界で広く浸透することを推進し、社会全体の労働生産性の向上を真に促進することが期待されます。このトレンドによってもたらされる投資機会は、次のいくつかの方向に集中しています。1つ目は、演算チップ、クラウドコンピューティングプラットフォーム、データストレージソリューションなどのAIインフラストラクチャ分野です。2つ目は、インテリジェント製造、スマート医療、自動運転などの業界アプリケーションレベルです。技術コストの低下に伴い、これらの分野の商業化プロセスは大幅に加速されます。3つ目は、ロボット分野です。人工知能と物理世界の相互作用を実現し、中国の比較的完全な製造基盤とサプライチェーンの利点に依存して、中国の製造業の成長の新たな原動力を再び活性化することが期待されます。
李延峥：
基盤モデルの進歩がアプリケーション側にとって意味することは、ROIがより簡単に実行できるようになったということです。DeepSeekはオープンソースでAPIが安価であり、複製、蒸留、アクセスがすべて低コストになります。アプリケーションのパフォーマンスを向上させるのに役立つ限り、ROIの分子分母端でより良い期待を得ることができます。ほとんどのソフトウェアアプリケーションは、LLMにアクセスすることで、インテリジェンスレベルまたはヒューマンマシンインタラクション方法をアップグレードできます。2つの側面を楽観視しています。1つは、国内AI大手が資本支出を増やし、国産演算力の需要が爆発的に増加することであり、もう1つは、アプリケーション側のエージェントがさまざまな業界で展開されることです。
翟森：
モデル公平性のトレンドはますます顕著になり、オープンソースフレームワークはクローズドソースモデルの独占を打ち破ります。中小開発者は、クラウドデプロイメントまたはローカルデプロイメントを利用することで、大量の演算力なしで垂直シナリオモデルを構築でき、ロングテール需要を促します。同時に、モデルの使用ハードルが低下し続け、「試用」から「必需品」へのユーザーのメンタリティの変化を促進し、一般ユーザーもモデルを生活に簡単に統合できます。
この背景の下で、AIアプリケーションはもはや大手の独占ではありません。コスト削減により、大規模モデルのデプロイメントモードが多様化し、中小チームはオープンソースモデルに基づいて革新することができ、ビジネスモデルにはより多くの可能性があり、AIアプリケーションの爆発的な普及を推進し、「クラウドコンピューティング－パイプラインアルゴリズム－アプリケーションイノベーション」の3つの段階の新しい産業トレンドが急速に展開されます。
演算インフラストラクチャやAIアプリケーションなどの分野で良い機会を迎える
中国基金報記者：AI技術のコスト削減と効率化の背景の下で、どの細分化された分野が最初に恩恵を受けるのでしょうか？あなたの主なレイアウトの考え方は何ですか？
徐智翔：
大規模モデルは生成AIの段階にあり、ヒューマノイドロボットはより後期段階の物理AIの段階にあります。大規模モデルの展開はより速く、最初に商業化を実現することが期待されますが、ロボットの市場潜在力はさらに大きい可能性があります。投資の観点から見ると、AI投資の重点は徐々にアプリケーション側にシフトし、TMT、人工知能、自動車、機械などのロボット関連セクターに注目する価値があります。
投資対象を選択する際には、主にスペース、パターン、評価の3次元フレームワークに基づいて、企業発展の3つの段階に注目し、その中から細分化された業界を選択します。AIアプリケーションの展開に伴い、クラウドコンピューティング、ロボット、インテリジェントドライビング、インテリジェントアシスタントなどのセクターは、「1から10」への急速な発展段階に入っている可能性があります。
鄧心怡：
AIモデルの能力向上とモデル蒸留に伴い、大規模モデルの呼び出しコストが低下し、アプリケーションエコシステムが拡大し続け、エッジ側のエージェントに拡張されます。2025年には、AIアプリケーションエコシステムとエッジ側のハードウェア新製品の開発に焦点を当てる必要があります。アプリケーションでは、国内にチャネル、データ、顧客基盤を持つソフトウェアおよびアプリケーション产业链に注目します。エッジ側では、エージェント機能をレイアウトした携帯電話、ノートパソコン产业链、および新しいターミナルモードに注意します。同時に、ヒューマノイドロボット产业链を綿密に追跡し、テスラヒューマノイドロボットは国内ロボット業界を高速発展期に導く可能性があり、機会を見てレイアウトすることができます。
李延峥：
モデルの面で海外との差が急速に縮小された後、さまざまなアプリケーションがアクセスされ、社会全体の大規模モデル推論トラフィックが大幅に増加します。これらの推論トラフィックを運ぶ推論側の演算力、たとえばクラウドコンピューティング、IDC、サーバー、GPUなどの方向性は、中長期的には恩恵を受け、国内のクラウドメーカーの資本支出も上方修正される可能性があります。
翟森：
まず、国産演算力を楽観視しています。推論アルゴリズムの爆発とモデルのオープンソース化の背景の下で、演算力の集中化システムが多様化システムに置き換えられた後、国産演算力もますます多くの発展スペースを獲得しています。国内企業は、低コストトレーニングの実現可能なパスを見た後、ためらっていたメーカーは2025年に投資を増やし始め、北米産業のような演算力競争を形成することが避けられません。2025年は国産演算力の元年かもしれません。
次に、B端の企業化AI需要を楽観視しています。大手が積極的に投資している背景の下で、クラウドデプロイメントであろうとローカルデプロイメントであろうと、中小企業にとってコストは低下し続けています。企業側でビジネスAI化の需要に基づいて構築されたサービス指向のビジネスモデルを楽観視しています。
張小郭：
AI技術のコスト削減と効率化の背景の下で、产业链全体が良い投資機会を迎え、その中で、インフラストラクチャが先行し、国産演算力チップ、サーバー、エッジコンピューティング、エッジ側ハードウェアなどの演算インフラストラクチャが優先的に恩恵を受ける方向です。さらに、比較的迅速に展開できるAIアプリケーション、たとえばAI医療、AI教育などの分野も最初に恩恵を受けるでしょう。
レイアウトの考え方としては、国産演算力チップ、サーバー、エッジ側ハードウェアなどのAIハードテクノロジー方向を優先的にレイアウトすると同時に、AI垂直アプリケーションの展開の進捗を重点的に追跡し、AIアプリケーションの展開が比較的速く、コスト削減と効率化の効果が大きい細分化された方向をタイムリーにレイアウトします。また、ヒューマノイドロボットに代表される具象化知能は、重要なAIアプリケーション方向として、重要なレイアウト方向でもあります。
将来の相場の変動と分化は避けられない
または、産業ロジックが優先的に展開され検証される方向に焦点を当てる
中国基金報記者：現在、香港株のテクノロジー指数はA株を大幅に上回っていますが、両市場の分化をどのように見ていますか？A株の反発の潜在力はどの細分化されたセクターに集中していますか？
鄧心怡：
香港株のテクノロジー指数がA株を上回っているのは、主にその評価が低く、海外投資家が中国のテクノロジー資産に対する「認識の差」と「評価の差」を二重に修正しているためです。A株の反発の潜在力は無視できず、次の点に注目できます。1つ目は、人工知能技術のブレイクスルーの恩恵を受ける「AI+」アプリケーション分野、たとえばAI医療、インテリジェントドライビング、演算インフラストラクチャです。2つ目は、景気循環セクター、たとえば消費などです。消費は安定成長の重要な力となり、サービス消費の割合の増加も大きな発展の潜在力を示しています。3つ目は、評価が低い伝統的な業界です。低金利と資産不足の背景の下で、その再評価の機会も徐々に現れています。
李延峥：
最近、AppleとAlibabaが協力して、Tongyi Qianwenを搭載したAI機能を中国で展開します。TencentもWeChat検索でDeepSeekへのアクセスをテストしています。AI時代には、トラフィックエントリが特に重要であると考えています。誰が多くのエージェントを呼び出すか、誰が新しいビジネスモデルを生み出す潜在力を持っています。検索エンジンのオークションランキングメカニズムと同様に、ターミナルがどのエージェントを選択してユーザーの需要を満たすかは、AIエージェントトラフィックの割り当てを制御するための重要なリンクです。現在、TencentとAlibabaは、エッジ側のAIエージェントの新しいトラフィックエントリになることが期待されています。A株の各細分化された分野のプラットフォーム型企業も、このモデルを実行する潜在力を持っています。
李涛：
香港株の今回の急騰は、テクノロジー資産の再評価期待によって牽引された評価の回復+企業収益の回復という二重の原動力によって牽引されています。しかし、広範な上昇の後、将来の相場の変動と分化は避けられず、産業ロジックが優先的に展開され検証される方向に焦点を当てる可能性があります。
産業と市場、ファンダメンタルズと相場は必ずしも完全に一致する関係ではありません。特に産業発展の初期段階では、相対的に相場の変動が大きい可能性があります。評価を見る最初の段階の変動は比較的高く、ファンダメンタルズによって牽引される投資こそがプロの投資家がより好むものであり、投資がより甘美な段階でもあります。
張小郭：
最近、香港株とA株のテクノロジーセクターが大幅に上昇したのは、中国がAI、ロボットなどの最先端技術でブレイクスルーを遂げ、市場が中国のテクノロジー資産を再評価したためです。2025年には、中国のテクノロジー資産評価システムが全面的に変革される可能性があります。
現在、香港株のテクノロジー指数はA株を大幅に上回っています。これは、香港株市場の規模が小さく、流動性が低いため、FRBの利下げ期待によってもたらされるグローバル流動性緩和と、グローバル資本が中国のテクノロジー資産を再評価している背景の下で、海外資金の流入が香港株のテクノロジー指数を明らかに牽引しているためです。一方、A株の追加資金は限られており、消費、不動産などのウェイトセクターも指数を圧迫しています。ただし、A株にはAI产业链全体、ロボットなどの細分化されたセクターで反発の潜在力があります。
中国のテクノロジー大手が現れる可能性が高い
グローバル最先端テクノロジーと国内トップ産業分野
中国基金報記者：中国が米国株の「7姉妹」のようなテクノロジー大手を育成する可能性があるという見方がありますが、どの分野または企業に潜在力があると思いますか？
李延峥：
基盤となる演算力チップ、AI大規模モデル、大規模モデルアプリケーションなどの各段階で、巨大な企業に成長する潜在力があります。中国は広大な消費市場と产业链全体の製造基盤、およびエンジニアのボーナスを持っており、国際的なテクノロジー大手を育成する土壌を備えています。
翟森：
中国のAI産業はおそらく2023年の北米の産業状態にあり、演算力基盤——クラウド上のパイプライン——エッジ側アプリケーションにそのような潜在力のある企業があると考えています。中国企業の革新能力と回復力は世界的に見てもより強力な優位性を持っており、成長の潜在力に関しては、米国市場を超える可能性さえあります。たとえば、演算力基盤では、総量ロジックだけでなく、自主的な浸透率の二重のサポートもあります。
張小郭：
中国のテクノロジー大手が現れる可能性が高いのは、グローバル最先端テクノロジー分野と、現在中国がリードしている産業分野であり、半導体、演算力インフラストラクチャ、人工知能、量子テクノロジー、インテリジェントハードウェア、新エネルギー、インテリジェントドライビングなどが含まれます。
鄧心怡：
AIアプリケーションとサービス、インテリジェントハードウェアとエッジ側インテリジェンス、半導体製造、新エネルギー自動車、クラウドコンピューティング、バイオ医薬品、ハイエンド製造などの戦略的新興産業では、多くの企業が強力な技術革新能力と国際競争力を示しており、政策支援、巨大な国内市場、技術革新という複数の原動力の下で、グローバルレイアウトをさらに拡大し、将来のテクノロジー変革をリードするリーダーになることが期待されます。
