上海金浦高立新：智造潮生风正起！关于先进制造领域的投资思考

摘要：在全球产业变革与科技竞争的双重浪潮下，先进制造不仅是一、二级资本市场聚光灯下的明星，更成为衡量国家核心竞争力的关键标尺，在重构产业价值链条的同时，赋能了新能源、芯片、新材料、人工智能等多个兼具成长性与战略意义的黄金赛道。

在全球产业变革与科技竞争的双重浪潮下，先进制造不仅是一、二级资本市场聚光灯下的明星，更成为衡量国家核心竞争力的关键标尺，在重构产业价值链条的同时，赋能了新能源、芯片、新材料、人工智能等多个兼具成长性与战略意义的黄金赛道。

如何穿透技术迷雾，掌握先进制造赛道的核心特征？怎样在把握长期价值中，平衡风险与收益？在先进制造领域中，有哪些必须重点关注的大机遇？……本文谨整理摘录@上海金浦创始合伙人/总裁、沙丘投研院导师高立新在沙丘投研院黄埔班课堂上6万余字主题分享中可公开内容之精华，以期为沙丘校友与读者提供关于先进制造投资的全新思考。Enjoy——

笔记字数≈6290字阅读时间≈20min

都在说硬科技。但究竟什么是硬科技？

有同学说，“芯片一定是硬科技。”但是遥控器、空调、冰箱里都有芯片，这些芯片也属于硬科技吗？就让我们从硬科技的“定义与范畴”这个角度切入，一起聊聊看。

在我们看来，所谓的“硬科技”，至少要具备三个核心特征，且缺一不可。

第一个特征，是足够“硬”。

这并非仅指某项技术在国内领先，而是要在国际上具备领先、创新或主导优势，做到“人无我有、人有我优、人优我先”，否则就谈不上“硬”。有人觉得硬科技就是硬件，这个理解有七成道理，但并不完全准确，像半导体领域的EDA系统这类软件，也属于硬科技，只是我们常把硬科技和制造业、装备等联系在一起。

第二个特征，是高毛利率。

如果一件东西毛利率很低，很难说它“硬”得起来。高毛利率的核心原因在于领先优势带来的市场稀缺性，即别人做不出来，而市场需求又很旺盛，价格自然有话语权。比如英伟达的算力芯片，处于卡脖子地位，全球几乎只有它能搞定，高研发投入对比高售价，毛利率自然就高了。

第三个特征，是高成长性。

像英伟达、Meta、谷歌、苹果、亚马逊、特斯拉这些体量庞大、市值达几万亿的公司，每年还能保持30%到50%的增长，实现“大象跳舞”，关键就在于它们有硬核的、别人没有的紧俏技术或产品。

所以从产业角度看，硬科技本质上指向的是具备这三个特征的“硬产业”和“硬公司”。不管是一级市场还是二级市场，核心都是找这样的“好东西”，只是两者的方法论有差异，但投资逻辑是相通的。

我们公司15年来，一直专注于一级市场的早期和成长期高科技投资，不碰二级市场，但我因过往银行、证券的从业经历，也有二级市场的交流圈子。截至上一周，我们圈子里那些在二级市场的投资，今年的收益最高达到了167%。其实只要围绕硬科技赛道布局，找那些“人无我有”、高毛利率、高成长性的标的，获得这样的收益并不意外。

而找“好东西”的核心，就是找好公司、好产品、好团队，只不过一级市场更复杂、要求更高。

先进制造领域的定义更为系统化，核心有几个方面。

首先是技术密集型，这可以通过研发团队来体现，人才密度和学历背景直接反映了“科学技术是第一生产力”。

其次是智能化、数字化与绿色可持续，所谓“先进”就离不开AI、数字化，且绝不能是高能耗、高污染的。

再者是高端化与精密化，这和高毛利率密切相关，而研发投入占销售收入的比重，是衡量技术含量与领先性的关键指标，比如科创板对科创属性的认定，就很看重这一指标。

先进制造的细分领域有很多，比如智能制造装备，像同学提到的芯片，其实更准确地说是半导体、集成电路，再结合人工智能，它们既有共性也有差异，是核心关注领域。二级市场里，算力芯片领域的寒武纪、光模块领域的中际旭创、新易盛，还有我们金浦投资的壁仞科技、沐曦、摩尔线程等未上市企业，都是重点标的。

不过半导体产业生态极其庞大复杂，比盖房子的产业链还要长，涉及硬件、软件、材料等多个环节。这些年我们在半导体领域补了很多短板，但仍存在“卡脖子”。更关键的是半导体的MES系统，目前我们几乎全依赖美国IBM、微软、应用材料等公司的产品，一旦他们停止供应，整个行业可能陷入瘫痪，这比光刻机的影响更致命。

除了半导体相关领域，智能装备还包括硬件、软件、系统集成、零部件，以及新一代信息技术制造、新能源节能、航空航天、新材料、3D打印增材制造等，是一个极其庞大的系统。

既然相关体系如此庞大，那我们在投资、选公司时该如何抉择？对此我们总结了四个方向，即 “一优一弱一需一智”。

“一优”，也就是我国的优势领域——新能源、太阳能光伏、新能源汽车等。客观来说，在这些领域，我国处于全球绝对领先地位，即便美国、日本、欧洲加起来，规模可能也不及我们。

“一弱”则指我们的短板领域——半导体芯片与集成电路，这是目前明显的弱项。

“一需” 是指国家与国防的刚需领域，像航空航天、军工以及军工材料等，这些是强国之基，更是国家安全的重要保障，属于必须重视的方向。

最后是 “一智”，也就是现在常说的智能制造或人工智能。它的特点是贯穿在“弱、优、需”这三大领域中，既能作为独立行业存在，又能渗透到所有制造业及未来经济发展的全过程，堪称主干或主赛道。

记得20年前，马云说过，以后没有互联网企业，所有企业都会用上互联网。这句话现在同样适用于人工智能：未来，所有企业都必须用到人工智能，所有家庭、个人也都会与之相关。

拆解“一优”，核心就是新能源产业，主要涵盖风电光伏、新能源汽车、燃料电池、储能这几个领域，其中风能的体量相对小一些。

正如之前提到的，这是一个庞大的生态系统，大体可以拆解为四个关键环节——源、网、荷、储：首先得有发电来源「源」，发出来的电要能接入电网形成流动和交换「网」，还要有对应的负荷系统「荷」，最后用不完的电需要储存起来「储」，利用波峰波谷进行调节，围绕这几点构成了完整的生态体系。

这个赛道规模极大，但也面临挑战。这两年新能源行业，尤其是太阳能光伏和新能源汽车，是国内内卷最剧烈的赛道之一。“一哄而上”导致大量产能过剩，企业只能压低价格，即便出海依托“一带一路”，也遭遇了美国、欧洲国家的反倾销和围追堵截。不过这恰恰从侧面体现了我们的优势，任何事物都有两面性。

在新能源领域，中国确实处于全球遥遥领先的地位。2024年，全球电能占终端能源消费的比重仅为 21%，而中国达到了28.1%，远超国际平均水平。这背后离不开国家层面的布局，“碳达峰、碳中和”等概念正是顶层设计层面的规划，这也得益于我们集中统一领导的优势，是很多国家不具备的。

以风电光伏和储能为例，2010到2024年这14年间，我们有九年位居全球首位，风电装机也是如此。所以大家开玩笑说 “中国老大就是亚洲老大，更是世界老大”，这背后是中国庞大的产业体量支撑。

说到光伏企业，前两年确实处境艰难，但随着国家出台“反内卷”政策，我们判断行业最低谷可能已经过去，明后年光伏市场有望逐步回暖。从投资角度看，光伏产业的机会正在慢慢显现。

放在前两年，我不会泛泛地建议大家投资新能源行业，毕竟整体存在过剩，但像核聚变、核能这类细分领域另当别论。现在行业正在出清、优胜劣汰，加上反内卷政策的出台，我们判断目前已处于底部，随着产业出清、政策引领和技术迭代，明后年大概率会出现好的机会。

从一级市场角度看，固态电池领域未来可能诞生像算力芯片领域那样的巨无霸企业。宁德时代、比亚迪、国轩高科等企业都在做战略性布局，固态电池不仅能用在新能源汽车上，未来还能应用于人形机器人、可穿戴设备、无人机等场景，它具备安全、能量密度高、充电快、续航里程长的优势，堪称颠覆性的细分赛道。

目前全球固态电池做得好的主要是中国、美国和日本，在这个领域我们与美国并驾齐驱，部分技术和产业化层面甚至更具优势。之前大家对新能源汽车的“里程焦虑”，待固态电池成熟后，这些问题都能迎刃而解。

氢能也是个很有意思的领域。氢能研究的一位专家曾说，氢能本身是好东西，但最大的问题是危险性极高。举例来讲，如果氢能源汽车停在地下车库，一旦氢气泄漏发生爆炸，整栋楼会瞬间夷为平地。目前氢能的储存和搬运技术仍未攻克，所以现在更多用在封闭作业区，比如港口、煤矿码头的大型重卡，以及加氢站这类固定场所。

氢能的战略价值很高，可再生且节能潜力巨大。虽然国内乘用车每年新增上千万辆，但70%的燃油消耗其实来自商用车等，如果能用氢能替代商用车的传统能源，将实现巨大的能源节省。不过氢能的商业化落地难度很大，还需要配套的产业生态、政策支持和应用场景，商业化难度极高。

我们投资了一些氢能上游设备企业，逻辑很简单：就像不知道矿里是金矿还是铁矿，但挖矿总得用镐头、工人总要喝水，我们先做 “卖镐头、卖水” 的生意，布局上游。氢能其实也有完整的产业生态，涵盖制氢、储运、加氢、用氢等环节，很有研究价值。

这也侧面说明投资很有意思：光有好技术、好东西不够，还得有好场景、好应用，要纵观完整的生态，而不只是技术本身，更要考虑产业转化和商业应用的可能性。

拆解“一弱”，也就是上文提到的半导体芯片与集成电路领域，这一弱势产业主要以光刻机、EDA、芯片制造为代表。

半导体产业其实范围很宽泛，产业链也非常长，但真正卡我们脖子的是其中几个关键环节。不过在产业链下游，比如封装测试，我们还是有一定优势的，尤其是后道封装，目前在全球处于比较领先的水平，但这部分技术相对简单，对工艺的要求没那么高。真正困难、能“卡脖子”的，是像 EDA 设计这样的环节。

在这方面，我们必须要有自己的技术储备，以防万一；但我们一旦有了相关成果，国外企业就会降价竞争，而我们的产品还没形成规模化，一降价就容易亏损。所以即便EDA很重要，从商业化和投资角度看也颇具难度，更不用说光刻机了，还有光刻胶、先进工艺制造，特别是围绕算力的高端制程，这些才是真正制约我们发展的关键。

至于消费级芯片，已经属于一般制造业，毛利率低、加工简单，市场也很成熟，算不上先进制造。EDA 领域目前主要由美国的 Cadence、Synopsys 两家公司垄断，我们的竞争力还不够突出。

一个桶能装多少水取决于最短的木板。如果用木桶原理较为形象化地解释：在刻蚀机、薄膜沉积、离子注入、光刻、抛光、光刻胶、封测这些环节里，封测是我们的长板，刻蚀机还“过得去”，其他环节就都是短板了。

弱势产业的核心需求，就是通过自主可控解决“卡脖子”问题。半导体板块不仅是未来3至5年国内的科技主线，仅先进制程领域，我们至少还要走5至10年的路。这和建大桥、修高铁不一样，以当下的技术水平，只要有钱就能很快做成，但半导体光砸钱是砸不出来的，它需要长期的技术积累。

为什么芯片这么难？

我2013年在北京一家企业参观时有体会：他们拿100倍放大镜给我们看一款 LED灯的芯片，指甲盖大小的芯片里，从上到下有将近30层结构，在显微镜下就像上海陆家嘴的建筑群一样精细，而且这不只是简单“堆砌”，里面还有线路、电流，要运转、要散热，是个庞大的系统。要知道，这才仅仅是十多年前的芯片。

而全世界从物理学角度看最复杂的机器——光刻机，更是集物理、化学、数学、材料学、光电学等人类所有科技成果于一体的软硬结合设备，难度可想而知。

全球半导体市场规模将近6000亿美金，要是算上宽泛意义上的芯片，数字会更大。最近有几个爆炸性事件能说明其重要性：前天甲骨文拿到了4500亿订单，股价暴涨；美国Meta、谷歌、苹果、亚马逊、特斯拉、台积电等“七朵金花”也纷纷加大投入，扎克伯格就说要投6000亿美金在算力上，这相当于42000亿元人民币，要知道雅江水电站总投资才12000亿。他们敢这么砸钱，核心是想“赢者通吃”，早投入、大投入才能抢占未来战略制高点，本质上也是在赌AI的明天，没有算力支撑，再先进的算法也没用。

这就是投资的逻辑：不能上来就投下游应用，那可能是3至5年后的事，得先布局上游基础设施，就像挖矿前要先卖镐头、卖水、修路一样。投资要理清产业链规律，明确先后顺序，路径才清晰。

另外还有“一需”——军工行业，我们认为它遵循着「预算扩容+技术升级+政策催化+军贸突破」的四重驱动逻辑，在此就不展开讲了。

理解“一智”，也就是人工智能，可以从两个角度出发：

一是把人工智能当作一个独立的行业或领域，去观察、梳理其投资逻辑并进行布局；二是将其视为一种技术手段，关注它在赋能其他行业过程中产生的价值。这两个维度，共同构成了人工智能领域的投资逻辑与机会。

人工智能这个大概念大家都很熟悉。首先，垂类应用成为投资主战场。现在再去做agent、AGI这类通用领域，基本没有机会了。国内的DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、通义千问等，大厂已经布局完毕。我们几乎每天都会使用这些产品，细微差别之外并无本质区别，经过角逐和沉淀，未来可能留下3到5家。真正的机会在垂直赛道的应用上，也就是国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中的“AI+”。

这个文件非常重要，我们团队在文件出台后花了三天时间梳理，还请教了外部专家，能明显感受到其中孕育的巨大机会。但“AI+”只是“道”层面的大方向，关键还要看“势”和“术”的层面怎么落地。

说到人工智能的投资逻辑，我们可以从三个要素拆解，这也是做AI首先要解决的问题——算法、算力、数据。

先看算法，如果美国能打90分，我们大概在85到90分。再看数据，这是中国绝对的优势项，能打100分，而美国最多60分。这背后有三个原因：一是政策的强力推动，自上而下贯彻，集中力量办大事；二是人口密度大，长三角、上海、苏州这类地区的密集人口，让应用容易推广落地，美国人口分散，很多场景难以实现；三是资本在规模化阶段的推动力极强，市场能快速承接创新应用，加上中国人口基数大，对新事物接纳度高，数据优势就更突出了。

最关键的是算力，这也是我们的短板：如果美国是100分，中国目前最多60分。算法、数据、算力三者中，真正卡我们脖子的就是算力，这也是我们千方百计要解决算力问题的核心原因。

这就能解释，为什么寒武纪这样收入低、且在亏损的公司，股价也能持续上涨。按传统逻辑，这样没有利润、算不出市盈率的公司根本不能碰，但这是国家需要的方向，寒武纪是上市公司里的代表性选择。

围绕算力，整个产业链的投资逻辑和先后顺序也很清晰：生产算力芯片需要晶圆、半导体设备、封测、材料，而算力中心的机房散热不能再依赖传统空气制冷，现在热门的液冷技术就是机会。

我们三年前就布局了壁仞、沐熙、摩尔线程这些企业，随着科创板成长层即将推出，它们都有望成为这个赛道的优势企业。

除了上游的“卖铲子、卖水”，下游的AI垂直应用更值得发挥想象力。

但投资终究是个性化极强的事，尤其是早期投资，首先要“做正确的事”，比如“AI+生物医药”肯定是对的方向，这是道的层面；更要“正确地做事”，也就是在“势”和“术”的层面掌握方法、工具，不然就会出现“同行无同利”的情况。

再看具体数据，生成式AI的支出预计2025年全球能达到6440亿，今年年底可能远超这个数，其中硬件占比超过80%，这个“硬件”就是我们说的镐头、铲子，核心就是算力芯片及相关设备。中国在这方面的选择很明确，底层技术比如GPU的投资逻辑也随之清晰。还有AI辅助工具，比如谷歌DeepMind的AlphaFold预测了98%的人类蛋白质结构，这就是革命性的创新。

算力网络与数据要素的战略地位毋庸置疑，现在很多上市公司在做算力基建、数据中心、大语言模型等技术底座。有了底座后，“AI+医疗”“AI+教育”“AI+娱乐”甚至“AI+制造”等的想象空间就都出来了。