一、美股全年超额收益从Big7往应用端进一步切换

新年伊始，美股市场面临降息节奏突变、Deepseek对美股AI巨头企业冲击等事件，导致美股波动明显放大，至今没有创出新高。对于我们的投资组合而言，2025年1月1日至今，我们取得了接近30%的正收益，超额收益明显，来源于两笔交易：

⚫ 我们在年初及时减仓美股，回避了美股由于降息预期调整、美联储鹰派导致的美股下跌，并在美股调整结束后及时buy the dip，获取了约10%的正收益；

⚫ 我们重仓逢低买入的标的Palantir在2月4日发布超级预期的财报后单日上涨25%，并在调整后又上涨9%，为我们的投资组合贡献约20%正收益。

我们的交易行为主要是来源于前期判断：全球资金从AI算力、大模型往AI应用端切换已经是主流趋势。

从2025年开年的产业事实情况来看，美股走势基本上印证了我们的判断：

⚫ 英伟达受制于Deepseek对Scaling Law冲击已经不再具备绝对的稀缺性；

⚫ 由于OAI和微软的关系出现了微妙变化，微软已经不再由于与OAI全面合作而受到资金追捧；

⚫ Palantir、Applovin等在AI应用逻辑的加持下将陆续创出新高。

展望全年，我们认为2025年美股交易策略将与前两年发生巨大变化：

⚫ 2023-2024年，美股投资以big7为主，是典型的大票审美，但2025年由于big7中大部分企业均面临经营层面变化，可能导致其不再具有跑赢美股市场整体的能力；

⚫ 由于美联储对降息态度在2025H1将会明显偏谨慎，将对美股各指数产生压力（2025年以来美股指数迟迟无法突破新高），导致美股指数成分股面临一部分宏观压力；

基于上述两点，我们认为，2025H1的美股交易将会集中在部分有壁垒、有业绩、具有稀缺性的百亿美金市值、千亿美金市值公司中，我们将在其中选择具有至少翻倍潜力的标的进行投资。

展望下周，我们美股投资组合面临1月美国CPI、Applovin财报、消费股财报考验：

⚫ 1月美国名义/核心CPI分别录得2.9%/3.2%，均环比持平，不会对美股形成太大冲击。

⚫ Applovin四季度财报没有风险，净利率预计继续提升，将拉动净值上升，Applovin股价暂时难言见顶；

⚫ 消费股财报预计以稳为主，并不会加深美股对宏观经济的担忧。

一、Deepseek提升A股市场情绪，震荡市底部有所抬升

春节之后，随着Deepseek进一步推出了R1、多模态等模型，中美两国在AI方面的差距被大幅缩减，因此A股市场交易了全面的AI领域估值提升，进一步带动了上证指数重回3300点。

随着Deepseek的创新越来越被全球投资者认可，环球资本开始一定范围内提升了对中国资产的关注度，有助于提振资本市场情绪。随着两会时间的接近，参考已经持续走出主升浪的港股市场，A股市场的情绪和投资信心会持续上行，至少在两会前，A股市场继续上攻的可能性依然很大。

对于全年A股市场整体，我们预计其在3200-3600点震荡的框架仍然会延续，当前的中国资产重估论、科技牛市论不过是震荡市从3200点上攻3600点过程中的乐观叙事而已。越接近3600点附近，对A股市场的警惕性仍要有所提高。

【产业分析】——Deepseek

随着Deepseek在春节引爆投资圈，我们同样对Deepseek做了一些研究和讨论，有如下核心观点和结论：

⚫ Deepseek对于大模型而言虽然具有明显的大量工程创新，但整体难言范式创新，OAI相对于Deepseek仍然具有领先优势，但这种领先优势被大幅缩小；

⚫ 我们明确，Deepseek动摇了Scaling Law的根基，未来大模型的迭代从依靠算力的Scaling Law演变为算力+算法的双轮驱动；

⚫ 我们现在对于Deepseek与OAI的讨论仍然是局限于GPT4.5版本的前提下进行讨论，但如果未来Deepseek或OAI迭代出下一代的新模型，竞争优势的态势会发生全新的变化。

基于对Deepseek-R1模型中MoE、MTP、RL、混合精度等创新的理解和研究，我们认为其创新更多是局限于算法层面（举例而言：混合精度算法将16位浮点运算缩短至8位；RL强化学习模型替代注意力机制；），而非全新的范式创新，这更多是论证了大模型是一项后发优势极强的科研行为，但并不意味着对原有大模型的全面超越。

Deepseek的横空出世对大模型的最重要意义在于，Deepseek给所有追求大模型性能极限提升的企业提供了除算力之外的第二选择：算法。从此，Scaling Law再也不是大模型版本迭代的唯一选择，算力堆积+算法优化成为AI时代新的引擎，算力的稀缺性和唯一性大打折扣（这也是我们开始对英伟达谨慎的原因，虽然英伟达EPS仍然可以创出新高，但估值有收缩的风险）。

对于投资本身而言，我们认为，Deepseek-R1的发布利空了受益于Scaling Law的算力企业（估值端），同时利空早先基于Scaling Law进行Capex的大模型企业，在未来，大模型将平权化和大宗化，不再具备稀缺性。