长城基金韩林：专注科技领域的“科班生”

导读：长城基金的韩林，是一位科班出身的TMT基金经理。韩林的本硕都毕业于复旦大学的微电子专业，2010年进入二级市场后，无论是做研究还是投资，也都专注在科技成长领域。

也正因如此，韩林的投资框架也更偏向科技成长的模式，通过渗透率、增长率、市占率、利润率的“四率”投资体系，力争挑选出中观贝塔向上的优秀公司。其中，渗透率和增长率主要应用于行业筛选的角度，找到渗透率快速提高、增长率较好的行业；市占率和利润率主要应用于个股筛选的角度，找到市占率和利润率都能提升的公司，这类企业通常在产业链环节有着比较强的竞争优势。

从韩林过往的持仓变化和案例分享中，我们认为这“四率”中韩林最重视的是渗透率。以他曾经重仓过的某半导体IC设计公司为例，韩林重仓的核心在于两个层面：1）5G手机的渗透率在快速提高；2）公司在产业链中是价值提升最大的环节。到2021年后，当韩林看到5G手机渗透率在国内已经接近70%，就逐渐卖出了相关个股。确实，在渗透率快速提高的阶段，往往能对应公司的业绩快速增长，而渗透率增长放缓后，竞争加剧会影响公司收入增长和利润率的水平。本质上，这也是一种戴维斯双击到双杀的过程。

展望未来，韩林观点鲜明地看好数字经济、人工智能、半导体和新能源四大产业方向。也分享了数字经济和人工智能之间的差异。数字经济有着很强的自上而下政策推动，研究过程中，更多需要把握具体政策的落地；而人工智能依靠的是自下而上创新驱动，更多需要把握海外龙头的动向和一些新的应用落地。韩林认为，整个AIGC为代表的人工智能产业趋势，已经基本处在不可逆的状态。其中，上游的算力层面确定性较高，下游的应用层面想象空间较大。当然，他过往也用组合表达了自己对这一轮产业趋势的信心。

在组合构建上，韩林的特点是“白+灰+黑”。组合中既有产业链中的龙头白马，也有相对二线但弹性更大的灰马，还有研究关注度不高的黑马。通过这样的组合梯度，利于避免单一因素波动对组合带来的冲击，也能在科技产业趋势中保持组合的锐度。

投资的关键是复利，而复利最难的是坚持。韩林的投资生涯也经历了2018和2022年这样的科技股大熊市。但是他一直坚守在科技成长领域，力争通过持续的专注建立自己研究范式上的复利，并为下一个春天时刻准备着。

以下，我们先分享一些来自韩林的投资“金句”：

1. 我有一个“四率”的选股体系：渗透率、增长率、市占率、利润率

2. 渗透率和增长率，主要对应行业筛选的角度；市占率和利润率，主要对应个股筛选的角度

3. 今年以来，我对人工智能板块也进行了积极布局，从中也能看到我中观行业优先的选股思路

4. 我在组合管理上，偏好采用个股相对分散的组合构建方式，白马、灰马、黑马各有布局，以减少单一个股波动对组合的冲击

5. 我并不认为科技股的研究完全没有复利效应，事实上，每一轮产业趋势中所采用的研究范式，都对后续的研究有借鉴意义

6. 现阶段以AIGC为代表的人工智能产业趋势，已经基本处在不可逆的状态，后续会看到更多产品端和商业模式端的应用落地

7. 数字经济是A股科技板块中，自上而下政策推动力度最大的板块之一

科班出身的TMT基金经理

朱昂：你本硕都毕业于复旦大学的微电子专业，能否谈谈当时怎么想到读这个专业的？

 韩林  当时选择专业时，我还是做了很多研究的。微电子专业和现在资本市场非常火热的半导体行业属于同一个领域，读大学之前摩尔定律已经非常深入人心，意味着每隔18到24个月，半导体晶体管数量翻一倍。那时候我觉得无论是芯片半导体的需求量还是远期成长性都非常好。当然，复旦大学在这个专业上也有很深的底蕴。

我们读书刚毕业时，优秀的毕业生都会选择去外企工作，觉得外企的成长路径更好，收入也更高。这几年有一个感受很明显，经过国家的产业政策扶持，本土半导体企业的景气度非常旺盛。甚至我有不少同学创办的企业都在科创板或者创业板上市了。在这个过程中，也看到许多同学从外资企业回流。

由于我投资领域和TMT关联度比较高，在实业工作的同学也会给我对产业的认知带来很大帮助。

朱昂：你前面提到毕业后不少同学进入了实业，你当时又怎么想到进入二级市场做投研的呢？

 韩林  我一直以来对金融投资非常感兴趣，今天能在资产管理行业从事基金经理这份职业，也算是实现了当时的职业理想。我毕业之初先进入一家咨询公司，后面因为机缘巧合，在2010年进入二级市场。先是在兴业证券做电子行业研究员，之后在2013年去了农银汇理基金，从卖方转型到买方。2016年开始又转型，从研究员到基金经理，开始管理公募基金产品。

我的整个投研历程和所学的专业背景相关度较高，一直深耕在信息技术、科技成长这个大赛道。

行业选择看渗透率、增长率

个股判断看市占率、利润率

朱昂：是的，我们也看到你在TMT领域深耕多年，无论是读书还是毕业之后的工作。那么接下来我们聊聊投资框架，你有一套比较独特的“四率”投资法，能否展开和我们谈谈？

 韩林  我的投资框架简单来说就是以中观行业优先，结合自下而上的选股。这个方法和市场上主流的完全自下而上选股和自上而下从宏观策略角度出发做配置的体系都有一些差异。我的研究顺序是，先从中观产业趋势入手，找到技术或产业方向有重大变化的行业，最好再结合景气度的向上拐点。再选定了中观行业后，我再从产业链中去筛选投资标的。

我有一个“四率”的选股体系：渗透率、增长率、市占率、利润率。

渗透率和增长率，主要对应行业筛选的角度，找到渗透率处在从低到高快速提升阶段，并且增长率还比较好的行业贝塔机会。

市占率和利润率，主要对应个股筛选的角度，找到市占率相对较高或在明显提升的公司，并且能够从利润率水平体现公司独特的竞争优势。

朱昂：这“四率”中，很多时候并不是每一个指标都是向上的，你如何来分配各自的权重？

 韩林  这“四率”中，和行业相关的渗透率和增长率会更容易把握一些，和公司相关的市占率和利润率波动就比较大，不是特别稳定。

我们对许多科技领域的产业趋势做过历史复盘，以美国市场20世纪50-90年代的彩电行业为例，经历了萌芽期、快速成长期、成熟期、衰退期四个阶段。在这个过程中，行业渗透率变化体现了经典的S型曲线规律。

其中，上世纪60-70年代是彩电产业渗透率高速提升的阶段，这个阶段属于科技成长股投资的甜蜜点。我们在投资科技产业时，也希望找到渗透率快速提升的产业周期。如果此时行业增速又在20%以上，满足我们增长率的要求，就会是一笔非常不错的产业趋势投资。

最近一个比较明显的案例，是我们对人工智能板块的研究，从中也能看到我们中观行业优先的选股思路。在今年春节前后，我们明显看到了海外科技领域在人工智能方向出现了比较大的变化。以微软投资OpenAI为代表，体现了大语言模型逐步迭代后，在具体的应用中产生了很好的效果。我们也看到微软开始把大语言模型落地到具体产品中，比如Office的Copilot。

回到我们选股的渗透率角度，没有一个权威机构给出具体数据，人工智能行业目前渗透率到了什么阶段，但是我们可以用相对间接的方法进行测算。比如人工智能算力需要服务器支撑，2022年全球服务器出货量1300万部左右，其中人工智能AI服务器约14万部，对应人工智能服务器渗透率可能只有1%。我们通过产业链调研、专家印证，觉得这个数值在今年有望能看到2.5-3%，意味着人工智能服务器的渗透率在快速提升。也间接证明了人工智能这个技术、产业趋势的渗透率处在从个位数到10%的快速提升阶段。

朱昂：科技股投资的胜率相比稳健增长行业要低，你如何提高选股的胜率？

 韩林  前面提到，我会从市占率和增长率两大角度挖掘出优秀的公司。内心上，我比较希望通过伴随公司的成长，获得业绩增长带来的收益。

举个例子，我们去年对新能源细分环节中的海外户储、逆变器相关公司关注度比较高。这是因为我们通过产业链调研，发现去年处在这两大环节的公司都出现了快速的增长。公司的订单增速、产品出货量、利润率、产品价格水平都不断打破之前的预期。像这一类处在高速增长阶段的公司，是我们团队重点关注的。

追求渗透率快速提升的甜蜜点

朱昂：能否分享一个有代表性的投资案例，让我们有更直观的感受？

 韩林  我曾在2019到2021年重仓了一只半导体IC设计的公司，从2019年三季度进入前十大开始，一直拿到2021年的半年报。这个公司是2019年9月左右上市的，那时候新股由于发行制度的原因，一上市就会出现连续的涨停板，我基本是在第一个涨停板打开就重仓买入了。

回到我们的“四率”选股法，在2019年的时候5G手机处在一个快速渗透的阶段，处在渗透率从个位数向20%以上增长的阶段。理解了这一点后，我们又在5G手机的产业链做上下游验证，找到产业链中价值量提升最大的环节，就是5G的射频前端。我们根据“四率”中的渗透率和增长率，就找到了射频前端领域这个细分的行业贝塔。

我们在具体行业中做产业链上下游研究时，就发现了这家公司。这个公司是一家IC设计类企业，已经导入核心品牌客户供应链。从利润率和市占率的角度看，公司处在业绩的高速增长期。于是，我们就重仓了这个股票。

那么为什么到了2021年中报之后，我们就不再持有这个股票呢？从行业渗透率和增长率的角度看，5G手机在2021年国内渗透率已经接近70%，基本上过了渗透率快速提升的甜蜜点，接下来行业的增速会开始下行，也伴随着竞争的加剧。这时候公司的利润率水平会呈现一定压力。在那个阶段，我们就选择不再持有这个公司。

朱昂：我们发现在具体买入环节，你会更偏向右侧一些，能否谈谈背后的原因？

 韩林  我们希望在科技股或者成长股产业趋势和业绩趋势都处在明确上行阶段的位置进行投资。这个阶段可能会带来业绩和估值层面的双击。

那么如何判断一个公司所处的阶段呢？最好的方式是基本面验证了产业层面的发展趋势。有时候基本面的右侧未必是业绩，也可能是订单、或者是进入了某些大客户的供应链。在看到了基本面右侧的信号后，我们愿意进一步买入持有这样的公司，去享受可能的戴维斯双击。

当然，这种基本面右侧的投资方式更适合科技成长股，对于周期股或许应该在景气度高点卖出，就不太适用。

白+灰+黑的组合构成

朱昂：能否谈谈在组合层面上，你是怎么做的？

 韩林  我在组合管理上，偏好采用个股相对分散的组合构建方式，白马、灰马、黑马各有布局，以此来减小单一个股波动对组合的冲击。

白马是产业链中地位最稳固的龙头，灰马是产业链相对二线的龙头，但阶段性的弹性或者增速更突出；黑马是过去市场上研究关注度不高，但阶段性基本面发生重大变化或者行业贝塔出现大幅向上的个股。这些个股在特定的投资周期，也会纳入到我们的投资组合，帮助我们平衡不同投资阶段收益率的表现。

朱昂：科技股和消费的不同是，永远需要学习新知识和产业，研究的复利效应似乎比较低，你如何形成研究上的复利效应？

 韩林  消费的品牌效应，确实会带来用户的复购，也能形成投资上的复利效应。科技股的产业趋势变化速度非常快，记得很多年前看过一本书《浪潮之巅》，讲得就是科技产业几十年来不断变化的产业趋势，以及轮换的龙头企业。

但我们并不觉得科技股的研究完全没有复利效应，每一轮的产业趋势都能互相借鉴。比如说我们此前研究的苹果产业链投资范式，可以运用到前几年新能源产业链的投资上。早年研究的云计算和互联网+，也能借鉴到今天人工智能的投资上。

最后，我们发现一旦某个大的产业趋势形成，通常能持续比较长的时间。比如说2013到2015年的科技股投资周期，主要是围绕移动互联网的产业变化展开的。这一轮大家讨论比较多的，也是人工智能引领新一轮科技产业趋势。在一轮大的科技产业趋势前，投资方向的确定性是比较突出的。

数字经济看政策，人工智能看变化

朱昂：展望接下来的市场，你有什么看好的科技产业方向？

 韩林  今年我主要看好两种类型的投资机会。一种是困境反转的行业，就是2022年业绩有比较大压力的公司，到了2023年又能重新回到高增长区间。另一种是景气加速的行业，2022年业绩有增长但并不显著，到了2023年业绩增长进一步加速。具体而言，我目前关注四个子行业的投资机会：数字经济、人工智能、半导体、新能源。

数字经济更偏向自上而下，是国家政策主导的产业，通过上层的推动向不同领域进行渗透。人工智能基本是一个大的科技产业趋势，能通过自下而上找到产业层面的变化，以及看到新应用的落地。半导体属于周期成长性行业，目前有望处在周期即将拐头向上的阶段。新能源是一个非常长的产业链，前几年也十分火热，有着很丰富的产业纵深。

朱昂：你提到四个板块，人工智能、数字、新能源和半导体，我们想展开谈一谈，人工智能今年成为科技比较大的风口，你觉得人工智能目前处于什么样的阶段？未来会是什么样的发展趋势？在投资上会重点关注人工智能的哪些方面？

 韩林  年初以来人工智能表现很亮眼，投资者也对这个产业多少有了一定认知，那么人工智能未来的持续性如何呢？我从两个层面来看这个问题。

首先，我觉得现阶段产业层面的持续性是比较确定的。春节后的短短几个月，已经看到海外大模型出现了几个版本的迭代，不少科技巨头的重点产品都开始嵌入人工智能的应用。国内的互联网和科技巨头也开始明确跟进这个产业趋势，加大在大模型的投入和研发力度。

现阶段以AIGC为代表的人工智能产业趋势，已经基本处在不可逆的状态。后续会看到更多产品端和商业模式端的应用落地。

其次，从投资层面来看，目前国内宏观经济处在弱复苏阶段，流动性相对温和。如果是强复苏阶段，那么偏周期或者消费类行业会相对占优。但是在弱复苏阶段，具有比较长发展前景的人工智能或会阶段性占优。

具体到人工智能的产业链，主要分为上游算力相关的智能芯片、服务器、光模块、数据中心等；中游相关的大模型、算法、数据等；下游相关的应用端。我们目前对上游算力层面和下游应用层面的关注度更高。

上游算力层面的确定性较高，属于人工智能的基础设施，也更早能看到产业链订单和收入的落地，基本面有望能比较早看到业绩的验证。

下游应用层面的想象空间较大，天花板较高。理论上，各个行业都可以被人工智能赋能和改造。其中，传媒和计算机应用原来就和人工智能的结合度比较高，可能比较早呈现出一些产业趋势的变化。

朱昂：讲完了人工智能，我们再聊聊数字经济，你怎么看数字经济的投资价值？

 韩林  数字经济是A股科技板块中，自上而下政策推动力度最大的板块之一。在这几年的时间周期中，我们看到了许多数字经济相关的顶层设计，包括“两会”前后有关数字经济顶层设计政策的出台，国务院的机构改革中非常罕见新设置了一个机构：国家数据局，这是用来引导数字中国建设的国家机构。

在有了顶层设计之后，数字经济目前还处在对各行各业渗透的过程中，今年大概率会看到一些具体的政策细节出台。整个数字经济的投资周期会很长，也非常有纵深。

朱昂：能否再谈谈数据经济，人工智能之间有什么差异和相似点？

 韩林  先说说差异。数字经济属于自上而下政策主导的行业，人工智能反过来，是自下而上由科技产业趋势推动。那么在研究数字经济时，我们就要眼光向内，主要把时间精力花在政策的引导上；在研究人工智能时，我们要眼光向外，多看海外科技巨头的技术变化和应用落地，包括这些科技巨头财报中对产业层面的展望。

再说说相同点。这两个产业落实到具体标的都在TMT板块中的电子、计算机、通信和传媒等，他们是数字经济基础设施的应用和平台，也是人工智能的上中下游。所以，投资的行业重合度比较高。

TMT熊市不漂移，才能把握新的产业机会

朱昂：提到TMT板块，有好几年TMT板块是全市场表现倒数的，在找不到机会的时候，你是怎么度过的？

 韩林  确实在2022年遇到了TMT板块的投资逆风期，在比较困难的时候，一方面要坚守投资风格的不漂移，继续专注在科技成长领域做投资，另一方面更需要通过产业链层面的跟踪和研究，挖掘到强Alpha的个股。可能这时候，行业板块未必有很大机会，但是个股层面自下而上的机会更多一些。

朱昂：投资生涯中，有没有比较大的飞跃点呢？

 韩林  我提升最快的阶段是2018到2019年。在2016年刚开始转型做基金经理时，并没有形成自己比较明确的投资框架体系。到了2018年正好遇到上一轮科技产业的逆风期，市场也是一个深度的熊市，对我自己坚持科技成长的风格不漂移形成了第一次考验。

进入到2019年，科技机会开始涌现，我们通过前一年的深耕也挖掘出一些比较好的公司，在这一年的投资收益上获得了正向反馈，给我带来了更强的信心。

也是在这一段时间周期中，我逐渐把自己的投资框架丰富起来，不仅看产业、产品、技术等需求端的变化，也开始把政策层面的因素纳入到投资框架中，这也帮助我把握之后新能源、信创、军工等领域的投资机会。

朱昂：投资压力很大，你如何缓解压力呢？

 韩林  我个人会通过运动的方式舒缓心理压力。露营、飞盘、骑行是疫情后大家关注度比较高的三大运动项目，我对骑行比较感兴趣。正好我们的办公室在江边骑行道附近，有时候会骑车上下班。在江边骑车、吹吹风，可以释放压力，也能做一定的健身。

朱昂：如果不做基金经理，你会做什么？

 韩林  人生很难重来，如果当初没有走向二级市场投研的道路，我可能会选择在半导体行业深耕，或许会成‍为一名工程师。

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