喜欢在论文中寻找产业前瞻趋势，常常为看到的技术进步而激动不已……寥寥数语，一个热衷于科技产业投资的基金经理形象跃然纸上。化工材料专业出身，2013年开始研究布局新能源，如今逐渐聚焦科技产业，诺安基金权益事业部副总经理、研究部总经理邓心怡正立足于人工智能（AI）浪潮开启她的投资新征程。

　　近日，邓心怡在接受中国证券报记者专访时表示，“前瞻再前瞻一些”是令她觉得踏实的超额收益策略。在产业趋势初露苗头、市场还没有充分定价前进入，能够更稳妥地获得可观回报。与此同时，“读论文”成为她前瞻性嗅到投资机会的重要法宝。展望未来，她认为，AI有望成为科技产业浪潮中的核心驱动力，看好该板块蕴藏的丰富投资机会。

　　邓心怡，曾任职于中国对外贸易信托有限公司，从事投资研究工作。2020年11月加入诺安基金，现任权益事业部副总经理兼研究部总经理。自2022年7月6日起担任基金经理，现管理诺安稳健回报混合、诺安平衡混合、诺安优势行业混合、诺安研究优选混合等多只产品。

　　读论文发现投资机会

　　中国证券报：可以先简单介绍下你的投资经历吗？

　　邓心怡：我最早是在外贸信托公司做自营投资，当时主要研究新能源、新材料、化工环保等，更多是偏一级市场的投资。期间我们见证了中国新能源汽车产业的蝶变式发展。像2013年刚开始做新能源投资布局的时候，市场还在争论新能源汽车是不是真实的需求。到了2017年，它已经有了实质性的飞跃。

　　2019年左右，我开始参与港股的投资，研究了很多港股互联网公司，系统性梳理了互联网到移动互联网的变化，这让我更清晰地认识到智能化和科技浪潮给投资带来的赋能。产业快速迭代中蕴含着大量前瞻性布局的机会，这种投资未来的性价比相对比较可靠，因为它的底层扎根在技术。

　　中国证券报：对于基民而言，某种程度上，了解基金经理的风格是投资的一大前提。现在基金经理的定位标签也有很多，你怎么看待自己的投资策略或者标签？

　　邓心怡：我自己的投资策略还是以科技成长为核心，这是我的核心能力圈和最关注的领域，对于全市场视角而言，我要在自己的能力圈进一步延伸。之所以要延伸到全市场视角，是因为科技投资不是孤立的，需要结合宏观中观微观多个维度去做更准确的判断。

　　宏观维度，我们会及时跟踪宏观经济数据、产业政策，去识别不同产业未来的发展趋势、空间和速度；中观维度，当我们开始聚焦到某一个产业的时候，会根据其未来三到五年的市场空间进行定价；微观维度，对产业中的个股进行研究，去识别它们在产业趋势中的竞争壁垒、市场份额、未来市值增长空间等。

　　我想贯穿始终的是在不同产业里找到具有高成长性的投资标的。而高成长的核心驱动力无疑是技术变化和生产力变革。很多投资机会其实都来源于此。

　　中国证券报：你是如何形成自己的独特投资策略的？

　　邓心怡：投资策略的形成源于之前在沃顿商学院的学习经历。当时在学习公司估值时，让我印象很深的是，对一个公司或者产业进行定价，要尽可能地用简单的变量去描绘，这样的判断才更准确。如果模型的变量关系过于复杂，就很容易失效。我认为，产业投资其实也是这样的。如果产业的驱动力足够明确，我们对投资节奏的把握和投资标的的聚焦就更容易。

　　另外，这段经历也让我认识到，对于科技投资来说，好的资产固然重要，但对资产进行合理定价也非常关键。因此，除了寻找好资产外，投资还需要选择好的时点去布局。在时点选择上，我们希望能做得更前瞻一些。因为更前瞻意味着我们有机会获取市场对它充分定价前的收益，这会让我觉得踏实一点。

　　中国证券报：如何实现更前瞻的布局？通过哪些方式发现前瞻性机会？

　　邓心怡：我觉得核心还是要回到产业的发展中。至于怎样更好了解产业发展，一个很有效的方法就是读论文。其实很多技术的实际应用和产品落地都是出现在论文发布之后。以人工智能产业浪潮为例，我们认为核心的变量就是大模型技术迭代能力。因此，我们会要求研究员充分地研读相关论文，以更早地识别模型迭代中可能存在的投资机会或风险。

　　其实论文可以帮助我们去识别哪些已经成为产业事实，哪些还只是产业预期。因为产业发展和资本市场股价兑现之间还存在时间差。有时候，可能资本市场觉得还只是主题投资，但其实在论文里已被证明有足够的确定性，只是在等待最后的商业化和产品化。我们更前瞻地读论文，能够让我们布局的时候更明确。

　　布局人工智能产业的星辰大海

　　中国证券报：基于你的投资框架，最看好后续哪个产业的投资机会？

　　邓心怡：人工智能无疑是这一轮科技浪潮中最核心的驱动因素。我觉得人工智能浪潮和当年的移动互联网浪潮是具有可比性的，这种可比性来自于计算能力的提升和信息分发方式的变化。参考当年的移动互联网，人工智能的产业空间足够大，可投资的时间也足够长，能够让我们有很充裕的时间从容布局。

　　我尤其关注AI应用领域，希望能够把移动互联网当时应用的变化是怎么推广的，最后胜出者是依靠哪些技术和核心竞争力等问题研究清楚，然后运用到对AI应用的研究上。

　　中国证券报：根据现有的研究情况，以AI应用为例，具备哪些特征的公司更有可能跑出来，有望媲美当年移动互联网浪潮中的龙头企业？

　　邓心怡：我认为，在回答这个问题之前，我们首先要对不同的AI应用公司进行定性分类，区分清楚“铲子型”公司和真正的应用型公司。

　　如果是一个纯靠大模型功能提供工具的公司，核心关注的应该是它本身的模型能力。但如果是一个应用型公司，也就是运用大模型能力去撬动千行百业生产力变革的公司，则要去关注它的现有客户数据和生态壁垒。这类公司也是我们重点关注的。人工成本越高的领域，AI应用能够撬动的生产力杠杆效应可能越大。

　　此外，从To B（面向企业）和To C（面向个人消费者）维度进行区分，我认为，To C类的AI应用可能更有想象空间。尤其是AI应用在提供情绪价值上的意义，其未来通过大模型的能力能够释放的商业价值非常大，这是我们关注的方向。

　　中国证券报：进一步细化到投资上，如何把握那些能够兑现产业趋势预期的个股进行操作？

　　邓心怡：从产业聚焦到个股选择，我们首先是基于技术这一底层根基进行挑选。企业有一定的技术积累，技术积累能够匹配产业变化的需要，才大概率有机会捕捉到这种变化给它带来的业绩增长机会。

　　其次是对个股进行估值定价。比如我们可能会对其未来三到五年市场空间对应的营收进行预测，然后结合市盈率、市销率等估值体系做出定价区间，选择那些估值回报空间更大的标的。

　　再者，动态地开展产业调研，跟踪高频数据，实时对比产业实际进展与我们的预期进展之间的差距，从中动态评估投资机会和风险的变化。我们认为，找到可跟踪的高频数据，了解产业实时变化至关重要。在科技产业变化过程中，能够准确把握产业快速发展机会的公司，往往能够给投资者带来合理可观的回报。

　　注重识别高波动来源

　　中国证券报：你2023年新接手一只基金后，整个市场回撤较大，那段时间有没有压力，或者说有没有动摇你对于科技投资的理念？

　　邓心怡：我觉得那段时间对我的投资和认知进行了非常好的打磨。确实，2023年接手后，整个市场尤其是人工智能产业链经历了一轮较大的回撤。这个过程中，我主要思考两个问题。第一，人工智能是不是真实的产业趋势，是否存在真实的需求；第二，如果是的话，从组合管理的角度，我该怎样更好去提高自己布局的能力。

　　我觉得第一个问题反而是容易回答的。记得大概是2023年7、8月份的时候，因为Open AI的日活跃用户数量断崖式下降，市场有声音质疑AI是不是伪需求。到了2023年9月份左右，随着日活数据恢复增长，这个质疑也就不攻自破了。之后，美股AI产业链率先实现股价修复。叠加与产业人士的交流，我愈发相信AI产业具有真实需求，并更坚定地基于技术变化去做投资布局。

　　第二个问题，我当时阅读了很多资料，对海内外市场表现进行复盘，并请教了很多前辈。期间的积累也对改善我的组合管理能力起到了较大的帮助。其实科技板块本身是高成长高迭代的，对应的就是高波动。我认为，首先要识别波动的来源，到底是来源于技术变化还是定价变化。

　　如果是技术变化，那说明我们对产业的跟踪需要纠偏，这时可能需要做一些布局方向的切换；如果是定价的变化，就需要在估值定价体系上进行调整，做出更准确合理和留有容错空间的判断。但如果发现它只是某一个事件冲击后的阶段性情绪表达，那么情绪演绎慢慢释放后，我们反而会更重仓去配置。波动中也蕴藏着一些投资机会。

　　中国证券报：近年来，随着ETF的大发展，关于行业主题ETF和行业型主动权益基金的讨论逐渐增多。您怎么看待两者的定位差别和主动权益基金的相对优势？

　　邓心怡：我认为主动权益基金和行业ETF都是投资者参与产业投资布局的工具。行业ETF通过被动跟踪指数，可以更清晰呈现它的持仓情况。主动权益基金的相对优势可能在于两个方面。

　　一方面，主动权益基金的基金经理对产业的深度研究，可以使他们更及时捕捉产业投资机会。体现在产品上，主动权益基金持仓的集中度或者说在不同产业环节的集中度，是有别于被动指数基金的。

　　另一方面，主动权益基金在持仓结构上有更高的灵活度，可以更及时地调整仓位结构，进行更前瞻性的布局。比如，可能有一些身处产业变化中的个股，因为还在发展早期，没有被纳入指数成分股，相关ETF无法布局。而此时，主动权益基金可以在行业ETF尚未开始配置的时候，就将其纳入组合，捕捉更大的收益空间。