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如何重新部署股票投資組合以應對反覆出現的人工智能顛覆趨勢

4 分鐘 閱覽
2027-03-01
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Nanette Abuhoff Jacobson, 環球投資及多元資產策略師
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Andrew Heiskell, 股票策略師
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摘要

  • 近期由人工智能引發的拋售波及多個行業,意味著我們已進入新的波動時代。在人工智能迅速發展的背景下,投資者愈來愈可能質疑既有業務模式的穩固性。
  • 儘管我並不認為這構成系統性風險,但市場正爭論並即時消化人工智能的影響,形成波動環境;人工智能急速發展,加上短期受挫的風險上升,會令相關波動加劇。
  • 隨著有關爭論展開,市場可能反應過度:不論基本面如何,投資者一律拋售若干範疇,並蜂擁追捧其他範疇。 在此環境下,我認為有理由採取主動型投資策略。

人工智能發生了甚麼事?

市場憂慮人工智能工具的急速發展可能會削弱多個行業的既有業務模式,觸發一連串拋售。首當其衝的是科技股,其市值蒸發近1萬億美元1,隨後其他被視為容易受人工智能顛覆趨勢影響的行業亦受到波及。 雖然在撰文時市場已經回穩,但鑑於相關情況可能會反覆出現,因此仍值得深入審視。

那麼,事情始末是甚麼? 首先,超大型雲端服務商(即在世界各地大舉投資於建設及擴建數據中心的公司)公布了亮眼的第四季盈利數據。 然而,市場關注這些公司在2025年合共投入7,000億美元的資本支出(或長期投資)是否具有可行性。

其次,軟件股受到重挫。 人工智能安全與研究公司Anthropic推出針對法律、金融及研究領域的行業專屬人工智能工具,市場因預期這些工具將削弱既有軟件公司的競爭力而陷入恐慌。

隨後,其他人工智能公司亦宣布推出更多面向特定範疇的專屬工具,令市場憧憬這有望顯著提高效率。 這進一步讓市場質疑評級機構、財富管理公司、房地產及運輸等多個不同行業的估值。

還有甚麼因素令市場受壓?

上述憂慮正值美國股市加速輪換。 動力股及高風險股遭到拋售,而能源、原材料、必需消費品及其他波幅較低的範疇則大幅走高。

此外,勞工市場也出現放緩跡象。 職位空缺率跌至2020年以來的最低水平,裁員人數亦有所上升。儘管美國最新就業報告紓緩了部分憂慮,但投資者可能仍會擔心人工智能對白領就業的影響。

同時值得注意的是,宏觀層面仍存在若干支持因素,在面對其他廣泛市場挑戰時可提供緩衝。 相關因素包括美國聯儲局放寬政策的空間、美國及其他國家的強勁財政支出,以及美國消費者財務狀況依然穩健。

這意味著甚麼?

整體而言,這些情況提醒我們,人工智能的外溢效應正在加速推進。 然而,我並不認為,近期由人工智能顛覆趨勢引發的科技股拋售會構成系統性風險(即由基本面惡化及/或過度槓桿疊加所致)。

今次首當其衝的是軟件公司,其次是私募信貸管理公司(作為資本提供者),其他範疇亦隨之受到波及。 這不禁令人思考,人工智能下一步將會衝擊哪個市場領域。 事實上,這些突如其來的連鎖效應顯示,隨著人工智能顛覆既有的業務模式,投資者已開始重新評估不同行業的「終值」。 不過,風險在於市場在重新評估時可能反應過度,甚至出現無差別的拋售。 在某些情況下,我們認為若干行業將受惠於人工智能,而那些投資並適應人工智能的企業最終有望成為贏家。

結論是: 人工智能正以驚人速度發展,市場亦正評估及消化人工智能的影響力,伴隨著投資者作出衝動反應的風險。 因此,市場仍將持續波動。

投資者應如何應對?

本次市場拋售正好提醒投資者,要辨識市場恐慌何時超越基本面。 投資者可以從以下三方面著手:

  1. 採取主動管理: 主動型策略較有可能幫助投資者,把握機會持有長遠的人工智能基建贏家,以及在市場質疑人工智能的短期回報時仍能受惠的優質企業。 儘管市場出現拋售,但我認為投資者不應產生慣性避險情緒。 以軟件公司為例, 經營良好的軟件供應商,如能深度融入客戶業務,並擁有專有數據集、承擔關鍵任務的工作團隊,同時帶來經常性收入,長遠有望維持強勁表現,並善用人工智能創造優勢。 與此同時,我認為人工智能可能會擴闊贏家與輸家之間的差距。 主動型投資者或更具優勢,能辨別哪些企業將成為贏家,哪些將淪為輸家,甚至能在意想不到的領域發掘到贏家。
  2. 留意市場輪換: 隨著市場對超大型雲端服務商龐大開支的爭論持續,美國股市短期內應會繼續輪換至實體經濟範疇。 此外,地區輪換亦應會持續,資金將流向非美國股市及新興市場股市。 審慎分散投資或有助投資者與這些輪換趨勢保持一致。
  3. 增加防守性配置: 目前市況可能利好派息型及增長型投資組合。 當市場擴闊、防守股揚升,以及資本紀律變得更為重要時,相關配置往往表現領先。 優質股(尤其是增長緩慢但走勢穩定的優質複合增長公司)、個別固定收益資產及黃金,亦可能成為利好的防守性配置。

本刊所載見解反映作者於撰文時的觀點,其他團隊可能觀點各異,或會作出不同的投資決策。閣下投資的價值可能高於或低於初始投資時的水平。本刊所載第三方數據被視為可靠,惟概不保證其準確性。

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