导读：今年以来A股市场出现了很大的分化，新兴产业热火朝天，传统行业无人问津。以至于“老登买酒、小登科技”成为了一个火热的话题。也有人因此将价值投资和科技投资摆在了对立的两面。
但是，这种对立面真的对吗？从格雷厄姆先生对价值投资的定义出发，是赚取企业长期现金流折现带来的收益，并没有限制价值投资去买特定的行业。在人工智能的大时代下，价值投资者真的享受不到时代的红利吗？
近期，我们看到中泰资管的基金经理田瑀专门就“价值投资者如何分享AI时代的红利”这个话题，写了一篇个人思考《田瑀：价值投资者很难享受AI时代的红利？》，并且在上周还做了一次直播分享，对这些问题做了深刻的解答。田瑀是业内“质量价值”风格的代表型基金经理，连续四年入选我们的TOP100基金经理榜单。他是一名非常典型的价值投资者，从企业视角出发买公司。
在持仓上，田瑀有价值投资者必备的几个特点：1）持股周期较长，不把公司做短期筹码交易；2）持仓的集中度很高，把有限的资源（包括研究的时间和股票的仓位）集中在极少数的公司上；3）注重企业的护城河和质地。
作为价值投资的代表，田瑀对AI的研究是比较早的，并且在2024年的年报、以及近期的产品季报中都有提及。从他的分享中能看到，做价值评估时，他并不会因为新兴产业和传统行业而有所区别。
回归到底层的商业逻辑，价值投资的对立面是投机，而非科技投资。价值投资最怕的是永久性亏损，审慎的价值评估会让价值投资者错过一些机会，但在有把握的地方，田瑀的出手并没有丝毫犹豫。
价值投资并非科技投资的对立面
在田瑀眼中，能评估价值的领域都是价值投资的范围，这其中自然包括科技。这句定义非常重要，体现在田瑀对AI产业链评估流程的方方面面。
比如说，他早在2024年的基金年报中，就谈到“从国内外主要企业的资本开支计划来看，AI算力领域未来几年仍会维持较快增速，且产品迭代仍然有空间，但对于更远的未来则缺乏判断的尺子，这就让价值评估难以进行，也就缺乏了评估贵贱的前提，让我们望而却步。”即，他对于AI产业链的研究比许多人更早，只是当时觉得AI产业链部分环节的价值评估并不清晰。
许多人会对价值投资者经常谈到的“能力圈”有些偏见，认为难以评估价值的领域（比如说相对复杂的科技），通常会被价值投资者放弃。巴菲特和芒格确实都说过，要寻求“跨越一英尺的栏杆”，但这并不代表价值投资者都不拥抱变化。田瑀对所有类型的企业，都用同样的框架做价值评估：1）需求的下限看得清；2）生意模式可评估，且不会因为技术变革发生大的变化；3）企业的护城河是可评估的。如果这三个条件都满足，那么企业的价值就可以判断。
从晶圆代工的案例分享中，能更好地看到田瑀对科技产业的分析框架。
首先，田瑀从物理的角度出发，来理解晶圆代工这门生意的本质是什么。晶圆代工以22nm的工艺制程为分水岭。22nm之上，生产的晶体管越小，能处理的信号就越多，计算能力越强。但是22nm之下的晶体管，关键尺寸的缩小会遇到物理上的限制，所谓制程变成了一个等效指标，芯片的进步就变成单位面积的等效晶体管数量提升，而非关键制程的最小尺寸缩小。
其次，田瑀把先进制程晶圆代工的生意模式，概括为有规模效应和学习曲线的利基市场。随着工艺制程的不断缩窄，晶圆代工生产线的投资规模会呈指数级往上走，往往全球的需求只能容纳一家经济的企业。另外先进制程的制造工艺又涉及到学习曲线的积累。比如说，生产4nm或7nm的工艺，其制造步骤可能是200到400步，即便每一个环节良率达到99%，最终的良率也会很低。要实现很高的最终良率，需要每一步骤达到99.9%，这就对企业的Know-How提出了很高的要求。这种生意模式，会形成一个利基市场，即全球最先进工艺只能容纳一家优势企业，其他人都无法达到相同的规模效应。
最后，田瑀谈到了先进制程晶圆代工的护城河：极高的最小经济规模、极高的客户试错成本、以及极其陡峭的学习曲线。AI带来的算力需求，不是改变晶圆代工的生意模式，而是扩大了护城河的价值。过去很多客户对性能的差异不敏感，但是在AI的算力需求下，产品性能细微的差异都会形成巨大的价值量差距，使得更多客户愿意支付高溢价。
通过田瑀对先进制程晶圆代工的分析，我们可以看到硬科技类的投资确实有着很高的门槛。投资者需要从背后的科学原理穿透到企业的生意模式，也需要了解整个产业的工艺环节，是什么造成了彼此产品之间的差异，不同企业之间的护城河究竟在哪里。正如田瑀在直播中提到的，有些科技产业的业务模式并不容易理解，需要有一定的技术知识或背景，才能真正形成认知。这种认知难度，也确实会让一部分非专科出身的投资者望而却步。
市场上对价值投资者还有一个普遍的偏见：认为只买当期赚钱的企业。由于许多科技企业的盈利呈现非线性的特点，会导致价值投资者天然错过当期不赚钱的科技企业。但是，田瑀谈到科技企业当期赚不赚钱并不重要，只要企业通过长期的经营能够在未来赚到钱也是可评估的。这一点从价值投资的根本原理折现模型就能理解，后面赚的钱也是有现值的，价格合适时是可投资的。价值投资者会用动态的眼光去评估企业未来现金流，而不是只看当下的盈利、静态的PE。
我们在去年的文章中专门提到过田瑀是如何抄底模拟芯片的，从中体现了他的动态视角。结合定期报告来看，在2024年的二季度，田瑀把某模拟芯片公司买进了前十大，并且在三季度进一步加仓。期间该公司市值一度跌破100亿，但公司账面有40亿左右现金。
在他看来，模拟芯片的生意模式有研发和收入错配的特点。在企业的扩张期，一款通用料号的研发周期在一年左右，但研发完成后需要使用一段时间才能被客户接受。在这个过程中，静态的财务报表并不呈现收入，更多是成本的支出。不过，一旦达到预期收入体量，很多产品未来5到10年都能保持比较稳定的收入。
田瑀发现，这种意味着一家处于扩张期的模拟芯片公司，不能用静态眼光看待财务报表。收入和研发费用的错配，使得这门生意不能看静态的PE估值。长期盈利能力才是决定企业价值的关键因素。在他抄底的时候，这家模拟芯片的静态PE并不便宜。但田瑀是用未来现金流折现的方式，买在了这家公司的底部区域。
用统一的框架丈量护城河
田瑀对存储行业的理解也直击本质。他认为，存储和晶圆代工的商业模式有相似之处，都属于制造和设计，本身就是规模经济性极高的领域。这类科技制造和传统的制造业并无本质区别。
AI带来的是需求侧变化。传统计算机是按照顺序方式计算，这种方式的好处是中间不需要存储结果，前面的结果是下一个计算的输入。AI计算是利用神经网络这样的模型，进行循环计算，每一次计算都需要存储。计算方式的变化，使得AI需要的存储次数相比于计算次数的比例大幅增加，由此大幅提高存储需求的斜率。
由于存储制造和晶圆代工都属于制造业的商业模式，田瑀认为他们的护城河基本都来自规模经济和学习曲线。从某种意义看，这两个AI相关的领域，和田瑀2021年1月访谈中提到的某玻纤行业龙头有相似之处。
结合当时的访谈看，田瑀对这家企业护城河的理解体现在制造的工艺环节上。从窑炉大小、拉丝的孔径和配方、车间的温度，到员工的管理能力，生产线的技术等，都会影响产品的最终良率。这家企业的成本比竞争对手低很多，但并不是来自某一个特定的因素，而是把生产过程的方方面面加总起来构成的竞争力。这些看似不起眼的环节，在多个维度叠加后，形成了难以逾越的铜墙铁壁。
这听上去，不就和晶圆代工、存储行业很类似吗？制造业企业的护城河，绝大多数体现在规模效应下的成本优势。田瑀不是从某些数据指标去判断护城河，他会通过深度的研究去理解一个企业竞争力的源头。虽然每一个公司都是自下而上独立做研究，然而对一些模式的理解是能复用的。
无论是传统的玻纤还是AI产业下的晶圆代工和存储，都能通过更高的产品良率形成护城河。这种高良率的背后，是优秀企业的深度Know-How。不管在什么行业，企业底层的商业逻辑是不变的。
科技中也能找到慢变量
对于价值投资者的另一个误区是，他们喜欢慢变量的商业模式，所以不投快变量的科技产业。但大家或许忽视了一个角度：变量需要从供给和需求两端出发。从田瑀的持仓风格和案例分享中，我们都看到了供给侧慢变量的特点。
无论是前面提到的晶圆代工、存储，还是田瑀此前多次谈过的模拟芯片，供给侧都有慢变量的特点。这些行业的竞争格局是稳定的，优秀企业的护城河也是可识别的。以模拟芯片为例，田瑀谈到这个行业的“展业模式与产品特征变化都不大”，国产替代给了国内企业发展的机会。在需求端，AI发展的快变量带来了更多的增量需求。
科技进步确实推动了需求的爆发，但这些行业的供给侧慢变的性质没有改变。这又回到了田瑀价值评估的三个标准：
1）对需求下限的判断。本质上AI的出现提升了需求下限；
2）生意模式可评估，且不会因为技术变革发生大的变化。在AI时代，以晶圆代工、存储、模拟芯片为代表的行业，生意模式并没有因为技术变革而改变；
3）企业的护城河是可评估的。由于试错成本较高，生产工艺复杂，这些企业的护城河进一步提高了。
事实上，田瑀是学物理出身的，他对于科技领域的理解或许超过了绝大多数人。在此前的文章和直播中，他还谈到了摩尔定律的放缓。为了便于理解，田瑀把半导体的基本组成单元比作开关。当开关变得越来越小，单位面积上的开关越来越多，就产生了摩尔定律的算力翻倍。然而，从物理学角度看，开关不能无限变小。到了一定的尺寸（比如说10nm）后，开关断开之后，电流仍然可以通过，开关就失效了，芯片也就失效了。
田瑀认为，摩尔定律放缓几乎是一个确定性的判断。这就带来半导体制造的慢迭代，未来更多需要依靠集群，来提升AI的整体算力。
在确定性的方向下重注
巴菲特说过，如果把他回报最好的五个股票剔除，他的表现会很平庸。所以，价值投资者一定是追求高胜率的，耐心等待适合自己挥棒的那颗好球。芒格也提到，他曾经订阅了《巴伦》周刊几十年，从中得到的投资想法只有那么一次（不过这一次也带来很高回报）。
同样，田瑀在AI领域投入了很多精力研究，但是他的出手非常谨慎。在2024年的基金年报中，田瑀谈到：“我们虽然花费了大量的精力研究AI以及半导体领域的企业，也十分看好很多相关领域的发展，但我们的出价仍然谨慎，对于确定性的要求仍然很高……”。在最新的2025三季报中，田瑀进一步提到“这方面的学习进展虽然没有被大家看到，但其实做了大量的工作……”
从田瑀目前管理时间最长的产品的三季报持仓看，组合变化不大，前十大集中度超过80%，远超同类平均。其中三季度增持最多的是某存储龙头（该股票的涨幅可能是仓位被动增加的因素），另一家模拟芯片龙头也已经拿了超过2年。2024年至今，田瑀一直在提高组合的质量。结合该产品2025年的中报看，占比1%以上的股票数量只有17只，虽然相比去年同期的14只有所提升，但依然保持了很高的个股集中度。当质价双优的机会到来，田瑀把有限资源聚集在少数的优秀公司上。
田瑀的前十大重仓，分布在不同的收益来源，能够比较好抵御单一系统性风险对组合的冲击。而在商业模式上，这些公司有一定相似性。无论是科技、化工、还是玻纤的龙头，都体现了供给侧的护城河。
数据来源：产品定期报告；数据截止：2025年9月30日，以上内容仅用于案例展示，不代表投资建议
从持仓风格中，田瑀在大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值中形成了更均衡的结构。根据Wind的数据，田瑀三季增加了大盘价值的风格暴露，减少了大盘成长；同时增加了小盘成长的风格暴露，减少了小盘价值。
数据来源：Wind；数据截止：2025年9月30日
撕掉价值投资的“老登”标签
价值投资的对立面从来不是科技投资，也不是成长投资，而是投机。从格雷厄姆到巴菲特，价值投资者从未把自己限定在某一两个行业。
通过此次田瑀的分享，我们也对价值投资有了进一步的思考。价值投资是长期投资、是集中投资、是深度研究、是规避本金的永久性亏损、是把股票当做企业来买。但价值投资者并不是低估值投资、不是只买消费、不是拿着股票永远不卖、不是一种Smart Beta风格投资。巴菲特也长期持有科技型企业苹果，由一群苏格兰“老登”组成的柏基投资（Ballie Gifford）是过去20年最好的科技基金之一。
价值投资相信“越老越值钱”，因为认知的提升需要时间，研究的框架也能复用。另一方面，价值投资≠组合的老化，价值投资也≠只买传统行业，价值投资更≠无法跟上时代的进步。事实上，价值投资的方法在国内和海外，依然是最有效的投资路径之一。
作为一名价值投资者，田瑀对AI科技产业的理解是相对深入和前瞻的。甚至认识他的人，都会发现田瑀充满“少年气”的内心。而在具体的投资过程中，田瑀也遵循了价值投资的原则，通过审慎评估后再决定是否出手。
人可以老，而组合不会老。真正的价值投资者，会分享到时代的红利。
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