“為什麼沒有提前發現科大訊飛”“即使有主力資金，但是為什麼都選中了它，並且形成了合力，而不是最便宜的廣電運通？”前面計算機板塊缺乏流動性時沒有深入思考過這個問題，但是當發現自己反彈主推的三個票“思創醫惠、超圖軟件、創意信息”PE由高到低排列，漲幅也是由高到低排列的時候，就應該深刻反思了。賽道好的公司漲幅高於賽道相對次一些的公司。計算機的上漲可能真不是一分一分摳EPS，至少現在這個階段不是。
經過一年多的洗腦，我們都開始摳業績，做財務模型，EPS精確到分，大家已經習慣了這樣的工作方式。可是這一次的反彈又給了大家一記耳光，科大訊飛把買方賣方臉都打腫了。為什麼是它？為什麼是它？認真覆盤計算機的發家史，才恍然大悟，一個大牛股的形成是需要群眾基礎的，這是沒有一個基金經理會反駁的論點。最好是一個世人都懂並可以叫得出的邏輯，一條顯而易見的護城河，最好還有一個朗朗上口的名字。就這麼一條最簡單的理由，世人都懂。價值決定估值，未來科技股將越來越貴。新科技估值高的主要原因是新科技對經濟與社會運行模式帶來巨大改變，因此價值顯著高於全社會的其他企業；高估值被越來越快的接受的原因是隨著時代的進步，人們對新科技的認同越來越容易，因此認同新科技高估值的時間越來越短。而當下新經濟正處於產業生命週期的成長初期。二季度數據超預期，並不代表新週期的開始，但是，在舊週期的底部，新經濟已經開始茁壯成長。往前看，產業結構升級方向一定是以科技、消費、服務為代表的的新經濟。目前，高技術產業、第三產業的比重逐年上升，資金、勞動力等資源也不斷向新經濟匯聚。
7月20日量化模型出現了非常明顯的板塊指數輪動信號，50指數要掉頭，中小創可能要起來，有心的買方研究員會發現，之前各賣方都小心翼翼地推，儘量找PE低，中報好，最好還有國家隊持股的標的。今天國際，超圖軟件，東方國信是重合度最高的三個票。
週一大陽線，十來只主題股漲停或者接近漲停，變化出現了，也就是本文最開始的那段話，市場的熱情一下子被激發，流動性彷彿一夜之間得到了蓋章論證，流動性取代PE成為最主要的選股思路。這天之後，傳統低PE，中報佳個股出現疲軟，明顯跑不過底部放量股。
週三以後，推了三週的幾個主流票開始跑輸板塊指數，大格局主題捲土重來，科大訊飛死死地霸住龍一的位置，天量的資金衝擊著這個板塊任何一個沒漲的個股，有點群魔亂舞的味道了，國家隊又逢低搶入。計算機反彈第一階段正式宣告結束！
接下來幾周不出意外格局票繼續漲，交易量成為衡量一個票上漲能否延續的主要因素，四維圖新、用友網絡、索菱股份等天量換手票中出現漲幅超過前期龍二思創醫惠的也不是沒可能（不過醫惠處於一個非常微妙的臨界點，用投資者的話叫“接地氣兒的AI標的”，自行體會）。另一方面創業板反彈行情極大概率要由計算機向傳媒通訊蔓延。根源就是流動性鬆動進一步被證實。計算機反彈進入到第二階段對賣方研究員思維轉變形成巨大考驗，對買方研究員更是心理煎熬，第一階段的票都有邏輯和估值，到了第二階段不推猛票就跑不過指數了，新票又說服不了自己，畢竟過去一年思想都變了，摳業績的主旋律依舊在，心理壓力之大可想而知。
但是變化才是主旋律，無論多難也得試著接受。研究美股的時候心情是愉悅的，哪怕只有一兩個領域，黑科技總能讓人看到曙光，而推A股總是很艱難。反彈三週了，這個變化的時點作為賣方得接受，買方也得繼續煎熬。在下一次業績徹底見底反轉，新的大邏輯形成產業鏈之前，這就是我們這千難萬難的行業生態。只能試著適應它！
反彈進入第二階段，有些混亂，每日漲停票都不同，本週一，中信淮海中路、趙老哥、華泰廈門廈禾路、申萬閔行區東川路四大超強陣容以7億殺進科大訊飛，一下子激活以四連板中科信息、浙大網新為代表的人工智能，以武漢凡谷、邦訊技術為代表的5G，以用友網絡、遠光軟件為代表的雲計算。科技股成為當下最火爆的話題！無序的狀態讓分析師和買方研究員都有點吃不消。這不是什麼好事，說明市場沒有主線和邏輯，大家都很茫然。一堆人蜂擁而至（今天早上還看到養老金也在吸納低價的中小盤股），但是發現都各自搶佔山頭，也不知道該往哪兒奔。其實現階段成長股分析師們（不僅限計算機）應該給個思路，究竟什麼是好的，至少什麼是相對好的。我上一篇說當下“賽道”比死摳EPS重要，而這一篇要討論有幾條“賽道”，再簡要分析一下賽道的各個環節與參與者。因為秩序有了，反彈才能更持續。
主線到底在哪裡?其實我也還沒完全想明白，畢竟我入行還沒有很久。不過我覺得可以由計算機的過往開始談起，拋磚引玉，畢竟買方這麼多大師級人物。
週四我問了一個大佬，為什麼這一波起來這麼猛，除了流動性變化和板塊輪動因素以外。我得到了一個有意思的答案——“大家之前熱捧的白酒、家電、週期等代表的是中國的現在，而科技代表的是未來，國家理清了資產負債表以後，發展又會被提上日程”。粗聽這句話好像人民日報某段裡面摘抄的選句，但是仔細品品，大有深意。前不久還自嘲：要是入行就看家電，美的集團漲了234%，多輕鬆，但馬上遭到反駁，“騰訊同期漲了292%”！是的，科技代表了未來，它以幾何速度提升了效率，不管它在不在A股。提升了效率，以科技的手段方便了生活，這就是計算機的基因，在這個過程中公司自身業績可能高速成長。
小時候去看病，處方全靠鬼畫符，取錢要在窗口排隊，發個短信要1毛錢，而現在我們有了電子病歷，有了手機銀行，有了微信和淘寶。在上一輪各行業從紙質向信息化過度的時期，A股出現了一批優秀的公司，雖然現在它們大多已經過了輝煌的頂點，但依舊要感謝過去10年它們為我們生活帶來的便利。過去的無需再看，未來科技還有無限可能，我們需要尋找這些方向，並找到裡面的參賽者。
有空間的賽道包括：遠期的人工智能，近期的雲技術，當下的互聯網，專題不展開了，每個都能寫幾本書。我只按照技術→利潤的兌現時間做個簡單羅列，這很重要，一般離利潤實現越遠，PE越高，風險也最大，這基本也是VC、PE和二級交易市場的投資順序。
重點講一下遠端的人工智能。AI轉化為利潤的很少，現階段接觸的企業主要分佈在基礎技術、數據訓練加工和行業後端應用——谷歌的TensorFlow開源框架，百度的PaddlePaddlede，科大訊飛的HMM等屬於基礎技術，由於算法的開源，這個環節壟斷性低；數據訓練這一環節有專業的公司，但是越來越多行業應用級公司會自己來做：商湯科技、face++等專門做數據結構化處理，科大訊飛在做行業應用的過程中較早完成了數據訓練；後端行業應用很多，如沃森的智慧醫療、百度的自動駕駛、Facebook的圖像社交等。三個環節就這樣，從走訪情況看，最先產生利潤的應該是最後一個環節應用層；其次是第二環節數據加工，商湯科技今年預計扭虧為盈；基礎技術嘛，還沒看到以此盈利的。
多講一點，既然最先盈利的是應用端，下游這麼多行業，怎麼篩選？投資經理接待過無數AI專家反路演，大多越聽越玄乎，因為騰訊、百度、高校來的專家很多都是為應用層服務的，不同子版塊特徵工程差距太大，有道、快手的智能分析能和無人駕駛一樣？根本無法形成總覽。我們團隊調研交流下來，覺得排序的核心應該是數據的多寡與訓練頻次：一個企業掌握的數據越多，訓練頻次越多，成果轉化為利潤的路徑越短。Watson從2011年開始用幾十萬的病歷去深化訓練，目前沃森給出的診療方案與MSKCC頂級專家團隊的方案符合度在90%以上。訊飛在語音識別這塊有先發優勢，因為之前積累訓練了海量數據，目前識別率達到了97%，人人都說它技術好，卻不知97%只是結果，人家真正的護城河是前期做的數據訓練。隨著企業對數據的重視，以後行業數據是越來越難流出，所以從理論上講誰覆蓋的人頭最廣，最開始做訓練，誰最有可能脫穎而出。框架是有了，但是不同行業，不同企業之間可能差別很大，這就是分析師們需要去深究的地方了。
雲計算是近期的賽道，我只簡單講，因為經過2015年的洗禮，很多投資者桌上都有一本《雲計算XXX》。雲計算是已被驗證可以帶來鉅額利潤的行業，它的核心邏輯是底層硬件資源的共享，對提升效率有極大作用，AWS2016年年營收達到122億美元，利潤31億美元。
但在中國，它離利潤還差一步，只能排在“近期”。主要原因倒不是技術差，而是市場環境不好，上回有位上市公司董事長參加策略會，很鬱悶地說“找不到客戶，我們還是國有背景，有背書的”。國內阿里雲是領頭羊，6月30日的財報顯示付費用戶達到101.1萬，同比增加75%，是2009年成立以來，付費用戶首次破100萬，雖然還沒盈利，但勢頭在向好，最近一個會爆發利潤的產業。
雲產業鏈利潤最好的環節在於基礎服務提供商，國內包括阿里雲、華為雲等。提供IaaS層服務，部分提供PaaS層服務，面向企業用戶，初期搭建成本高，後期維護成本低，對客戶具有體驗好、費用低、粘性強等特點，是巨頭的市場。其次是一些客戶數目較多，賣License的軟件公司向雲遷移，做to B的SaaS層應用，例如廣聯達的BIM雲，主要做一些標準化的軟件雲端應用，可以通過降低使用成本來獲取更多的客戶資源。最後的是硬件提供商如傳統的IDC服務提供商，由於缺乏議價權，利潤被擠壓。
互聯網是當下，因為我們切實看得到利潤。我把互聯網消費、社交都放在這個賽道，把物聯網也放在這裡，把ADAS放在了AI。因為互聯網的基礎是通訊，這個賽道的每次大飛躍都是通訊技術的突破，而AI的核心是數據和訓練。阿里、騰訊、新浪的成功已經昭示了互聯網的巨大盈利性。正因為如此，這個賽道估值溢價應該比前兩個低才是，因為賽道上有了領先太多的車輛，特別是to C端的應用，先發優勢太明顯。不過也有買方朋友不認可，覺得應該把物聯網、車聯網等“非to C”的單列，這些領域有自己行業屬性，且新發優勢不明顯，應該和消費互聯網分開，比如美國的Nest這家公司，很小的家居智能控制器，但做的很好。這個問題先保留，遇到具體的公司我們再討論，這裡先不展開。
遙望了天空，總要回歸地面，雖然現實很骨感。講了未來看好的幾個賽道，就要看看二級能投資的股票了。因為A股習慣了“增持”及以上評級，這又是篇公開文章，所以寫接下來這部分我們花費了相比前面5倍的時間反覆討論，最後還是刪減了絕大部分內容。如有遺漏和錯誤，歡迎同行和投資者批評指正。
還是分三類來講：第一類是自身卡位好，有格局的公司；第二類是傳統企業正在向前沿轉，最好能落地的公司；第三類是政治週期股和有重大變化的公司。估值溢價上，第一類要好於後面兩類，第二類公司主要看新業務佔比。大致有這些：
AI方面，科大訊飛在語音領域以數據訓練先發優勢為主，優點很多，參考各種深度報告，它的天花板在於有沒有新的算法或者硬件投入能縮短數據訓練所需樣本和時間，快速提升精度，目前暫時沒有看到；思創醫惠是為數不多的行業應用級AI，未來主要需要跟蹤的是醫療數據來源和使用情況。
雲應用方面，賺錢效應最好的公司是基礎雲服務商，不在A股。A股有幾個公司屬於傳統軟件向雲遷移的，第二類跟蹤的標的很多在裡面，如金財互聯、廣聯達、超圖軟件、恆生電子、浪潮軟件以及類比金蝶國際的用友網絡。這類公司選股邏輯就一個：下游行業推廣難易程度，一般來說，客戶越分散，其議價能力越弱的，雲遷移越容易，實現利潤也會更快。
互聯網領域，這個板塊也是被反覆論證過的，互聯網金融最成熟，下游客戶廣的公司有同花順、恆生電子、奧馬電器的中融金等。這個板塊主要就是數人頭數，由於互聯網公司格局變化太快，掌門人的品質能力也是重要考慮因素。值得一提的兩個物聯網公司，四維圖新卡位前端地圖，和思創醫惠一樣屬於有稀缺性的標的，但一樣需要跟蹤的是車載數據來源和使用情況，突然覺得團隊可深入研究的地方很多，特別是在關鍵轉化點，說不定能意外收穫別的內容。還有一個是索菱股份，原來做硬件，現在通過收購車載互聯公司，想做一些數據開發。
第三類公司，其實我個人覺得最難跟，也非常累。因為很多都是國家意志，這些公司以訂單製為主，國家要發展哪個行業，訂單量就起來了，週期非常明顯。沒有技術或者市場驅動，國家意志就是最重要的催化劑，這類公司要和宏觀保持密切聯繫。這些公司裡面我先挑格局最好的，市佔比最高的跟，其實海康威視、大華股份、蘇州科達和兩年前的浪潮信息都是這類企業。國家在一個版塊有鉅額的投資，自然會成長起來一批優秀乃至偉大的公司。只不過發展到今天，就如同互聯網的BAT一樣，規模優勢反過來給海康這樣的企業帶來了巨大的前端採集卡位優勢，而這些優勢就是市場化的了。
第三類裡面的另外一種就是業務觸底反彈，談公司變化的，純自下而上的研究，買方賣方都體力活兒。全憑分析師的覆蓋廣度和跟蹤緊密度，每家抓的都不太一樣。目前看啟明新辰、創意信息算吧。
寫了整整兩天，刪了又寫，寫了又刪。分析師真不易，在行業業績不好情況下薦反彈股更不易。物聯網產業鏈、數據訓練密度和海外黑科技是新的熱點”計算機行業格局每年都有變動，新生替代過往，就像今年看到的未來科技藍圖和去年都是不同的；”（作者：庚白星君）
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