瑞银中国股票策略：AI交易拥挤但基本面仍强，偏好创业板、硬件科技与电力设备

概览

瑞银在本篇中国股票策略报告中回答近期投资者最关注的五类问题：AI交易是否过度拥挤、哪些因素可能打断中国AI科技行情、PPI上行是否会压缩企业利润、HSTECH及港股互联网是否具备再评级机会、以及行业偏好和模型组合如何调整。报告总体判断市场情绪偏积极，硬件科技公司盈利扎实、地产边际改善和部分政策或产业催化支撑风险偏好，但资金拥挤、全球科技股联动、港股IPO解禁和消费环境偏弱仍是主要约束。

核心观点

核心观点包括：第一，AI仍是投资者讨论最多的主题，当前拥挤度高但并非新近快速恶化，AI硬件基本面和盈利动量仍强。第二，全球溢出风险是中国AI科技交易的重要下行风险，尤其是中美AI科技股相关性上升后，美国市场变化可能影响中国科技股。第三，电力设备和储能可作为担心科技拥挤度投资者的替代代理，既间接受益于全球AIDC建设，又对能源价格上行具备一定基本面保护。第四，PPI上行并不必然伤害整体上市公司盈利，历史上较高PPI往往对应更快收入和盈利增长，但下游弱定价权行业可能受压。第五，HSTECH短期跑赢可能需要更长时间，资金被硬件科技、电力设备和北亚AI标的吸走，同时LLM公司解禁可能带来短期压力。

分析框架

报告采用投资者问答框架，将近期路演和投资者沟通中的高频问题与量化指标、历史经验和行业比较结合。AI拥挤度部分参考个股持仓拥挤分数、TMT成交额占比、基金在电子与电信行业的配置以及外资对台湾、韩国等AI代理市场的流向。PPI部分比较历史上PPI与上市公司收入、盈利和行业表现的关系。HSTECH部分结合指数表现、行业结构、盈利下修、资金流和IPO解禁节奏。行业配置部分则通过盈利动量、估值、产业暴露和政策/资金因素调整偏好。

方法论与常识提炼

• 市场拥挤度分析AI拥挤度与持仓监测

  通过热门AI标的篮子、共同基金配置、成交额集中度和跨市场资金流判断交易拥挤程度。

  报告指出热门AI股拥挤分数在过去12个月显著上升，但自2026年5月初高点略有回落；TMT成交额约占A股总成交额37%，低于2023年43%的历史峰值但仍处高位。

• 宏观盈利传导PPI与上市公司盈利敏感性

  用历史PPI上行期的行业收入、盈利和利润率表现判断进口型通胀对企业盈利的影响。

  报告认为较高PPI历史上通常伴随上市公司收入和盈利增速提升，受益者包括上游、出口、强定价权和部分中游制造行业；食品饮料、消费者服务和公用事业等下游弱定价权行业更易受压。

• 指数与资金分析HSTECH再评级框架

  从指数行业构成、盈利修正、南向资金、IPO融资和解禁压力评估HSTECH表现。

  HSTECH因互联网、汽车和消费权重较高而面临不同逆风，叠加盈利下修、资金流放缓和资本市场供给压力，短期跑赢可能延后。

• 估值方法DCF、Gordon Growth Model、相对估值

  针对香港和中国内地股票使用现金流折现、Gordon增长模型以及PE、EV/EBITDA、P/BV等相对估值方法。

  报告披露覆盖股票可使用多种估值方法，具体取决于行业和公司特征；本篇策略报告主要引用这些方法作为研究体系说明，而非给出单一目标价。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• A-share ChiNext

  报告明确偏好

  优势

  一季度盈利动量强，硬件科技和电力设备暴露较高，更能受益于AI硬件和电气化产业链。

  劣势

  若AI硬件盈利放缓或风险偏好回落，成长风格估值可能承压。

  对比

  相较HSTECH，创业板更贴近当前投资者关注的硬件科技和电力设备方向。

  风险

  AI交易拥挤、全球科技股回调、美国收益率上行和盈利增速放缓。

• 中国AI硬件科技

  共识多头与核心主线

  优势

  基本面强、盈利增速仍稳健，投资者持续寻找供应链alpha机会。

  劣势

  持仓拥挤度高，市场对行情持续性有疑问。

  对比

  相较互联网软件，硬件被视为AI赋能者而非潜在被替代者。

  风险

  美国科技股溢出、美国10年期收益率上升、盈利放缓、大型LLM公司上市被解读为增长见顶。

• 中国电力设备与储能

  AI拥挤交易的替代代理

  优势

  间接受益于全球AIDC建设，并对高能源价格风险提供一定基本面保护；估值相对国际同业更便宜。

  劣势

  并非AI需求的直接暴露，表现仍取决于订单、竞争格局和行业周期。

  对比

  相较热门AI硬件股，电力设备可能拥挤度更低且估值更有吸引力。

  风险

  新能源产业链竞争、政策变化、海外需求波动和盈利兑现不及预期。

• HSTECH

  短期跑赢可能延后

  优势

  Deepseek和Tencent新LLM模型、外卖竞争缓和、中美领导人会晤、AI芯片出口管制潜在放松、油价上行带动EV需求等催化剂已部分兑现。

  劣势

  互联网、汽车和消费占比高，面临监管、竞争和消费刺激不足；资金关注转向硬件科技、电力设备和北亚AI标的。

  对比

  年初至今约下跌10%，相对MSCI AC World跑输约20个百分点。

  风险

  LLM公司解禁、盈利下修、南向资金放缓、IPO和再融资供给增加、外资撤出EM。

• 香港IPO解禁相关股票

  个股层面短期压力

  优势

  整体市场层面的7月约HK$200bn解禁占总市值比例较低，宏观冲击看似可管理。

  劣势

  个股在解禁日前通常承压，近期IPO样本也存在相对HSI跑输。

  对比

  个股影响显著高于整体市场影响。

  风险

  Zhipu、Minimax、JD Industrials等未来数月解禁带来的供给压力和情绪冲击。

• 地产板块

  由低配转为中性

  优势

  二手房成交改善，二手房挂牌量下降，边际数据对市场情绪有支持。

  劣势

  持续复苏信心仍不高，地产修复仍需更多数据确认。

  对比

  相较此前低配观点，报告对地产态度有所改善但未转为明确看多。

  风险

  交易改善无法延续、房价压力、居民信心不足和政策效果不及预期。

• 消费板块

  维持低配

  优势

  若消费刺激或就业工资改善，板块可能受益。

  劣势

  青年失业率仍高、工资增长在2025年下半年放缓，整体消费环境近期偏弱。

  对比

  相较上游、出口和硬件制造，消费缺乏明确盈利弹性。

  风险

  就业和工资疲弱、居民消费意愿不足、输入型成本压力难以转嫁。

关键数据

• TMT成交额占比约37%A股TMT成交额占总成交额比例仍处高位，但低于2023年约43%的历史峰值。
• AI热门股拥挤分数过去12个月显著上升，2026年5月初高点后小幅回落用于衡量投资者在热门中国AI标的中的持仓集中度。
• 创业板一季度盈利动量+23% in 1Q26报告偏好A股创业板的原因之一是其更高的硬件科技和电力设备暴露及较强盈利动量。
• HSTECH年初至今表现约-10% YTD相对接近历史高位的MSCI AC World跑输约20个百分点。
• HSTECH过去12个月盈利下修-37%主要由外卖平台竞争驱动，Meituan、JD、Alibaba三家公司贡献超过70%的盈利下修。
• 香港7月预计解禁规模约HK$200bn约占香港市场总市值0.4%，约为平均日成交额的四分之三，整体市场层面看可管理。
• 个股解禁前表现历史上解禁前三个月相对大盘跑输约25%近18个月IPO样本中影响较弱，解禁前三个月相对HSI中位数跑输约6%。
• 受能源价格影响较大的行业权重约10% of CSI 300食品饮料、公用事业等受高能源成本影响较大的下游行业在指数中占比有限。

影响与含义

对投资组合而言，报告暗示中国股票风险偏好仍可由盈利改善和AI硬件主线支撑，但配置应从单纯追逐拥挤AI交易转向更有盈利保护和估值优势的细分方向。A股创业板、硬件科技、电力设备和储能具备相对吸引力；HSTECH和港股互联网即使存在催化剂，也可能因资金偏好、盈利下修和解禁压力而需要更长时间修复。PPI上行对整体盈利未必是负面，但行业分化会扩大，强定价权、上游和出口链条优于弱定价权消费与公用事业。

风险

• AI主题持仓拥挤度高，若仓位反转可能放大下跌。
• 美国科技股和中国AI科技股相关性上升，全球科技回调可能向中国市场溢出。
• 美国收益率继续上行，尤其若由能源价格上涨驱动，可能压制成长股估值。
• AI硬件盈利增速若出现放缓，当前交易逻辑可能被重新评估。
• 大型LLM公司在美国上市可能被部分投资者视为LLM商业化增长见顶信号。
• HSTECH面临行业结构不利、盈利下修、资金流偏弱和IPO/再融资供给压力。
• 香港新股及LLM公司解禁可能造成个股短期抛压。
• 中国能否持续走出通缩仍不确定，就业和工资条件偏弱可能拖累消费。
• 进口型通胀对下游弱定价权行业利润率形成压力。

后续跟踪

• 热门AI标的拥挤分数是否继续从2026年5月高点回落或重新上升。
• A股TMT成交额占比是否接近或突破2023年约43%的峰值。
• 美国科技股走势及其与中国AI科技股的相关性变化。
• 美国10年期国债收益率和能源价格走势。
• 中国AI硬件和美国科技硬件公司的盈利增速是否持续加速。
• 大型LLM公司赴美上市节奏及市场解读。
• HSTECH资金流、南向资金、互联网平台竞争和盈利修正。
• 7月香港约HK$200bn解禁及Zhipu、Minimax、JD Industrials等个股表现。
• PPI上行是否转化为上市公司收入和利润增长，尤其关注行业分化。
• 二手房成交、挂牌量和地产复苏持续性。
• 青年失业率、工资增长和消费环境变化。