海外投资究竟香不香？

这是当前不少投资者的疑问。看着去年至今，多个海外股票市场表现强劲，QDII基金的业绩喜人，大家投资海外的热情不断高涨。

但在屡创新高后，海外市场的投资价值究竟几何，有着怎样的机遇和风险，都需要为投资者细细梳理。

大咖面对面，浦银安盛基金国际业务部副总监、浦银安盛全球智能科技基金经理俞瑾女士及共同管理浦银安盛全球智能科技的基金经理石萍女士，一起为大家理一理海外投资背后的逻辑。

Q1：当前影响全球金融市场资金流动的重要因素有哪些？

俞瑾：

首先，全球资产配置主要看各个市场的未来收益及估值：根据美国商务部的数据来看，美国经济强于预期，头部科技公司盈利大幅改善，而且美国企业处于当前AI产业链的核心位置，使得全球资金大量流入美国；日本市场则是走出了30年的通缩环境，出现结构性改善，吸引了内外部资金进入；与之相对的，美、日股估值逐渐抬升后，中国资产的性价比正逐步体现。

其次，流动性也在发生作用，未来美联储一旦缩表放缓，除日本（日本升息属于货币政策正常化）外，主要经济体大概率都将先后降息，全球各市场的流动性相对强弱也会使得资金流向发生变化。

Q2：目前美国年内降息3次概率较大？您如何看待美国当下的利率走向?

石萍：

2024年一季度以来，美联储态度整体偏“鸽派”，强调通胀在下降通道，虽然道路曲折，但实现2% 的目标有一定的确定性。即便如此，由于经济整体韧性较强且通胀数据两次超预期，2024年GDP增长预期从1.4%左右一路上升到了2.2%，降息预期也从6-7次下降到2次左右。（数据来源：wind、芝商所“美联储观察”工具，截至2024/4/15）

4月10日，美国劳工统计局公布的数据显示，3月美国通胀同比增长3.5%，超过预期的3.4%；核心通胀同比增长3.8%，超过预期的3.4%。能源和等量租金价格的上升是通胀抬升的主要动力；能源价格受到产能扩张受限以及中东冲突局势影响，而等量租金价格则与2023年11月以来金融条件的放松有直接关系，2024年1月以来30年抵押贷款利率降低到6.6%及以下，房地产市场逐步回暖，带动了房地产价格及等量租金的通胀指标。而超级核心通胀（核心通胀除去房价和房租）更是同比上升了4.8%，达到11个月以来的最高值，标志着最具粘性的服务业通胀仍然存在问题。此次通胀数据公布以后，美联储6月首次降息的预期基本被排除，市场预期美联储可能在9月首次降息，12次再次降息，一共降息两次。

但近期由于美国通胀和就业仍然紧张，不排除降息再次推后，使得倒挂进一步被缩小，长端美债收益率再次上升，因此短期仍需谨慎。

Q3：去年和今年，都有一波AI板块的行情，目前看热度还在持续，这在QDII投资中是很大的热点。怎么看待科技股和AI板块的热度？跨市场选股、科技股选股有哪些困难和解决办法？

俞瑾：

我们认为人工智能引发的又一轮科技浪潮是一个相对长期的技术进步而非短期热点。在跟踪整个价值链的过程中，我们注意到目前在大模型迭代的同时，一些大公司也逐渐开始在内部部署AI工具以提高工作效率，受益的公司包括云服务厂商及数字化转型的IT咨询；而随着数据及云基础设施完善的同时，使用AI新交互界面、能产生AI新收入以及面向消费者的项目也可能在今年陆续推出，一系列软件公司的基本面将持续受益。但我们还是要注意到，目前仍处在整个AIGC和AGI产业发展的早期，未来技术应用和整个生态的变化都还有很大空间。

目前来看，AI板块的行情有收入及盈利的支撑，因此我们在投资中对各国在科技领域的优势细分行业及公司都有深度研究及持续跟踪（如日本工业自动化、美国软件、荷兰光刻机），对未来盈利做出我们的判断，努力挑选预期差大、alpha强的个股，同时对宏观经济环境变化审时度势，在各个板块和个股之间做有效调仓。

Q4：今年海外市场虽然科技股和AI概念大热，但是龙头股票尤其是美股7巨头表现分化，涨跌互异？我们如何理解这些头部科技公司之间的表现差异，其背后逻辑是很什么？后期他们的表现会怎样演化？

石萍：主要是这7家公司所处的行业竞争格局、行业景气度、行业发展趋势和公司基本面差别较大。总体来看，表现好的是直接受益AI技术进步的软硬件公司，而变现欠佳的主要是受累于硬件终端市场竞争加剧的企业。

具体分析，表现最为出色的GPU芯片巨头，其所处的人工智能行业处于发展初期阶段，未来空间巨大。作为人工智能的风向标，公司的收入、盈利大幅上涨。尤其是其GPU市占率超90%，公司定价权较高，能够维持较高的毛利率，近5年来的毛利率很多时候都在60%以上，最新的一个季度提升值达76%。（数据来源：wind，截至2024/3/31）

表现欠佳的是美国新能源车龙头企业，其所处的电动汽车行业处于行业竞争不断加剧的阶段，公司也已经度过了高速成长期，收入端和利润端的增速都下了一个台阶。同时，行业内的竞争对手越来越多，毛利率从百分之二十多下降至百分之十几。

另外提一下其它几家公司的情况：

社交软件巨头：受益于宏观经济呈现韧性、广告业复苏，AI赋能。

电商巨头：个人消费坚挺，电商部门22年增速下滑1%，23年上涨5.4%。广告持续强劲，23年同比+24%。AWS云业务增速开始触底反弹。（数据来源：wind，截至2024/3/31）

 系统软件及与计算巨头：具备OPEN AI的赋能和人工智能加持。

 搜索网络巨头：因为市场担心来自OpenAI的竞争，股价表现不及大盘指数。

 智能手机巨头：市场还在等待公司有大幅升级的新款旗舰产品出来拉动终端需求。

Q5：我们看到，日经指数前几个月屡创新高，现在高位波动较大，日元也开始加息，请问怎么看日本股市的投资机会，投资日本的思路应该是什么样的？

石萍：

日股这轮上涨主要源于走出了30年的通缩环境，全世界资金逐步流入日本市场，特别是日本海外资金长年来一直低配日股，现在则增加日股配置。

同时日本公司的内部治理逐步改善，最重要的指标是不少企业盈利状况在改善。而且日本公司长期以来的交叉持股现象也在变化，据高盛统计，现在有3成日企存在交叉持股，而泡沫经济期间则高达7成。

因此，我们认为这个趋势大概率还会延续。

当然，由于前期积累了不少的涨幅，获利了结的资金和新进入市场的资金会加大日本市场的短期波动。我们的投资思路是，在整体估值有所抬升后，接下来重点关注日本市场上基本面扎实、业绩能兑现的公司，可能会加大对人工智能、半导体行业的关注。（以上行业仅作为举例，不作为投资建议，基金有风险，投资需谨慎）

Q6：近年来，我们发现，周边的一些国家比如越南、印度，越来越多的投资者参与投资，回报也还不错，请问怎么看待这俩区域乃至其它新兴市场的投资机会，如何把握其中的机会呢？

俞瑾：

经济体量、人口结构等方面上来说，印度有可能成为下一个中国。

工业化是大部分国家向中等发达国家进发的必经之路。印度的工业化“补课”进程已经开始推进，2021年7月以来印度制造业PMI长期维持在50以上（数据来源：中信证券，《国别研究|从年度数据看印度的工业化“补课”进展》，2024/3/25）。在全球产业链重塑的过程中，印度虽尚未形成出口导向型的生产模式和产品的全球竞争力，但以电子制造为代表的一些细分行业有结构性增长的亮点（如苹果链）。

能否通过高效投资从而促进对工业发展有重要作用的基建改善也是一个重要问题。政府部门杠杆率偏高是市场对印度经济的常见质疑，近期印度财政部公布了下一财年的财政预算，将赤字率从5.8%下调至5.1%，主要削减了多项临时补贴，财政可持续性有所提升。但在有效资本开支总额上仍保持约18%的增长，如交通等基建相关预算支出仍是重点投资方向。 （数据来源：中信证券，2024/3/25）

其他东南亚国家，包括印尼、马来西亚及越南等都与中国有密切的经济贸易往来，将中国视为战略合作伙伴。中国经济的恢复也会带动当地的出口，我们可以在一定程度上将这些市场视为“中国+”。

总体而言，新兴市场波动性大，属于长期机会，我们会持续跟踪与关注。

Q7：年初港股有一波行情，请问沉寂多年的港股是不是要走出低位了？目前在港股市场有哪些好的板块和领域可以布局？

俞瑾：

相信大家对于港股2022年年底的行情还是印象深刻的，我们能明显观察到港股市场因流动性好转引发的逼空现象。根据wind数据，截至2024/3/31，港股估值仍然偏低，接近10年低位。我们认为，后续港股大概率会走出低位，但不会像大家预期那样，出现迅速的反弹。结合宏观政策基本符合预期，财政刺激规模相对有限，结构性政策更为突出的背景，盈利或维持温和增长态势。

往前看，2024 年盈利修复的节点与程度和宏观经济与政策落实，以及美联储货币政策的节奏密切相关，我们会加强关注以下板块中的优质标的（以下行业仅作为举例，不作为投资建议，基金有风险，投资需谨慎）：

互联网板块：盈利与估值会存在一些市场的预期差，互联网公司在寻求新成长点的时期会更加快布局海外；

 高股息板块：稳定的现金流有助于应对震荡的市场环境；

体验型消费板块：疫情后经济弱复苏的背景下，消费者更多注重消费体验。

我们认为，在震荡的股市环境下，以估值与基本面驱动来选股与投资是比较稳健的思路。

Q8：接下来看好的机会是什么？

俞瑾：科技赛道是我们长期保持关注的一个方向。另外一个中期有信心的方向，是实物资产包括石油、铜等大宗商品：一来石油供给持续受限，而全球制造业在底部时间较长，可能存在补库存需求，从而逐渐走出周期底部，导致铜需求上升、价格上涨，甚至有引发二次通胀的可能性；二来若是美元走弱，也会导致全球对于实物资产的需求抬升。

石萍：展望后市，我们认为大模型需要的算力芯片等AI相关的基建赛道将持续受益，生成式AI或将推动新一轮的企业数字化。全球范围内，部分企业将加速向云上迁移，云厂商、IT咨询服务、网络安全、数据库等领域的公司将受益。目前算力还是相对确定的赛道，模型训练拉动训练算力需求，未来应用大规模兴起亦会拉动推理算力需求。但是人工智能相关的商业化落地除了少数场景之外（例如教育）还有待验证。目前需要密切关注互联网大厂在AI方面的资本开支、研发进展和实际落地的应用能不能达到市场的预期。

（以上行业仅作为举例，不作为投资建议，基金有风险，投资需谨慎）

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