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來源:招商證券策略研究
近期恒生科技走勢較弱,我們堅定認為這是一次劇烈的流動性衝擊,港股科技的基本面與做多邏輯沒有發生改變。從流動性看,海外流動性衝擊高峯已過,「buy the dip」是有效策略;從估值看,目前港股科技相對於A股科技的折價接近歷史最高水平,或將迎來觸底反彈;從產業趨勢看,大模型百花齊放,積跬步以至千里。往後看去,逢低買入、持股過節或是較為有效策略。
核心觀點
⚑堅定看好恒生科技:近期以恒生科技為代表的港股科技方向整體跌幅較大,而弱勢的行情往往是各類悲觀敘事滋生的溫床,在短暫的流動性衝擊過後,從監管到產業趨勢的各方面敘事來到了極度悲觀水平。而我們認為,當前位置的恒科有極大的配置價值。首先,近期行情波動只是劇烈的流動性衝擊;其次,天底下沒有新鮮事,當前市場的大幅波動,本質上和2025年11月沒有太大差異;最後,向後看去,利好的因素在不斷聚集。
⚑1、海外流動性——衝擊高峯已過。近期沃什交易帶來的流動性衝擊使得港股重挫,但往後去看,短期衝擊有望逐漸步入尾聲。一方面,當前環境下聯儲局縮表面臨較強的阻礙,弱美元的邏輯很難出現實質性逆轉,更可能是短期的擾動。另一方面,本輪沃什交易的衝擊主要停留在微觀層面,是對過去寬鬆流動性搶跑、「空現金」交易的回補,尚未對金融市場形成系統性的流動性衝擊,一旦美元指數開始回落並進入下行通道,港股將明顯受益於流動性預期的改善。
⚑ 2、國內流動性——公募基金超配港股造成的流動性擾動告一段落。公募對於港股配置遠超基準,故賣出壓力較大,是2025年年末港股逆風時市場的重要敘事。當前,這一逆風敘事得到極大緩解,公募基金超配港股的規模顯著縮小。往後看去,超越基準導致的淨賣出或將告一段落。
⚑ 3、估值——港股科技板塊相對估值來到歷史最低水平。用恒生科技指數/A股雙創指數衡量科技板塊AH溢價,當前已經接近歷史極低值水平,前低為22年3月、22年10月(外資快速流出)、23年底(遊戲監管),而當前對互聯網公司的監管與經濟發展環境明顯好於2022年和2023年,在AI大發展與科技興國的時代背景下,顯然港股科技已經被顯著低估。往後看去,做多港股科技的賠率與勝率均較高。
⚑ 4、資金需求——嚴控IPO保薦質量,帶動市場情緒回升。嚴控IPO質量,會一定程度上帶動市場情緒回升,因為此前IPO過多已經成為解釋港股表現較弱的 「一致敘事」。但我們認為,IPO與市場表現並無必然聯繫,更多演繹的是「行情創造基本面」。港股IPO具有順周期、弱相關、流動性分層與吸引外資的特點,長期來看優質的公司供給將有利於市場良好發展。
⚑ 5、基本面——港股基本面仍然堅實,盈利預期有所企穩。對於近期恒生指數和恒生科技指數表現的分化,背後對應的是兩個指數近期盈利預期走勢的分化。整體來看,恒生指數的盈利預期近期是溫和上調的,這是近期恒生指數更有韌性的原因;恒生科技指數的EPS預期從9月以來持續下調,但目前已經有所企穩,表明當前的股價已經反映了市場對盈利的階段性下修。
⚑6、產業趨勢——產業端進展順利、大模型百花齊放。從產業端進展來看,當前港股科技方面催化不斷,近期騰訊、阿里紛紛在春節期間進行大模型宣傳、快手可靈年化ARR超預期、DeepSeek或在春節期間發布最新V4大模型。
⚑ 風險提示:經濟數據不及預期,政策理解不全面,海外政策超預期收緊。
01
一、堅定看好恒生科技
近期以恒生科技為代表的港股科技方向整體跌幅較大,而弱勢的行情往往是各類悲觀敘事滋生的溫床,在短暫的流動性衝擊過後,從監管到產業趨勢的各方面敘事來到了較為悲觀水平。而我們認為,當前位置的恒科有極大的配置價值。
首先,近期行情波動只是劇烈的流動性衝擊。獲得聯儲局主席提名的沃什政策主張對此前市場廣泛交易的「弱美元」敘事形成挑戰,而全球資本市場已經計入了太多的弱美元和流動性寬鬆預期,從而增加了市場的脆弱性。一個直觀的表現就是全球各類資產表現正相關性提升,風險資產、避險資產齊漲齊跌,全球風險敞口極高,而現金持有水平降至歷史低位。根據美銀在1月20日發布的全球基金經理月度調研結果,受調研的基金經理風險敞口水平淨高出正常水平16%,僅次於2021年高點;且現金持有水平進一步下降至3.2%,為2000年以來的歷史最低水平,這些指標都表明在經濟好轉+通脹擔憂緩解+美元走弱的預期組合下,市場整體情緒達到了歷史性的極度樂觀水平。在市場階段性過熱後,流動性的衝擊往往劇烈而快速,並且歷史經驗表明「buy the dip」是有效策略。
其次,天底下沒有新鮮事,當前市場的大幅波動,本質上和2025年11月沒有太大差異。彼時美國AI蓬勃發展,市場預期過於樂觀,納指多次跳空高開積累了較大漲幅。隨着聯儲鷹派降息,隨後美國政府關門、關鍵數據缺失,市場開始交易聯儲局年內不降息,同時產業端出現了AI泡沫的敘事。在流動性衝擊與產業趨勢受阻的背景下,以美股為代表的全球資產均出現了不同程度的調整。當前時點,黃金白銀替代美股成為這輪漲幅最劇烈的資產,「沃什交易」替代了聯儲局不降息的假設,大模型吞噬軟件成為新的悲觀敘事,但本質上仍然是底層流動性衝擊的表象顯現。
最後,向後看去,利好的因素在不斷聚集。從流動性看,海外流動性衝擊高峯已過,「buy the dip」是有效策略;從相對估值看,目前港股科技相對於A股科技的折價接近歷史最高水平,或將迎來觸底反彈;從絕對估值來看,目前恒生科技PE位於上市以來24.3%分位數,若回到中位數水平,對應恒科點位7431,漲幅為39%;從產業趨勢看,大模型百花齊放,積跬步以至千里。往後看去,逢低買入、持股過節或是較為有效策略。
02
海外流性——衝擊高峯已過
在1月30日特朗普宣佈提名沃什為新一任聯儲主席後,對沃什可能偏鷹派貨幣政策的擔憂衝擊市場情緒,過去一周沃什交易成為市場主旋律,美元指數繼續反彈,新興股票市場重挫。具體來看,對海外流動性最為敏感的港股市場領跌,尤其恒生科技指數跌幅超過6%;相比之下歐洲股市、美股的道瓊斯指數逆勢上漲,而美股科技股跌幅居前。

沃什主張的「縮表+降息」可以概括為相對鷹派的寬鬆態度,理論上將在中長期有利於穩定美元,這對此前市場廣泛交易的「弱美元」敘事形成挑戰,而全球資本市場已經計入了太多的弱美元和流動性寬鬆預期,從而增加了市場的脆弱性。一個直觀的表現就是全球各類資產表現正相關性提升,風險資產、避險資產齊漲齊跌,全球風險敞口極高,而現金持有水平降至歷史低位。根據美銀在1月20日發布的全球基金經理月度調研結果,受調研的基金經理風險敞口水平淨高出正常水平16%,僅次於2021年高點;且現金持有水平進一步下降至3.2%,為2000年以來的歷史最低水平,這些指標都表明在經濟好轉+通脹擔憂緩解+美元走弱的預期組合下,市場整體情緒達到了歷史性的極度樂觀水平。

但往後去看,沃什交易帶來的短期衝擊有望逐漸步入尾聲。
政策層面,沃什的上任能否從根本上打破貨幣貶值交易的邏輯仍存在較大的不確定性,縮表的推進也面臨現實性的阻礙,降息在前,縮表在後。在市場對前期高度一致預期和過熱交易進行糾偏後,投資者回歸冷靜,可能重新審視弱美元交易邏輯被打破的不確定性,而將短期交易重點重新放在對降息的預期上。第一,在經歷連續的縮表後,當前聯儲局準備金賬戶規模已經降至2.88萬億美元,佔GDP比重降至9%左右水平;隔夜逆回購規模僅11億美元。繼續縮表將直接抽離銀行體系的核心流動性,極易重現2019年的貨幣市場動盪。第二,若要推進縮表,需要有機構來承接聯儲局資產端的美債,而當前銀行機構在補充槓桿率SLR等指標的約束下,進一步增持美債的能力有限,有待於放鬆監管後釋放其持債空間。

流動性層面,在本輪沃什交易帶來的衝擊中,最直接的反映就是美元指數上行。目前來看,本輪衝擊仍停留在情緒和資產交易層面,尚未對金融市場形成系統性的流動性衝擊,美債市場流動性、美元流動性並未出現明顯惡化。短期需要重點關注美元指數的走勢,周五美元指數已經有所回落,未來如果美元指數持續回落並進入下行趨勢,則意味着本輪沃什交易的衝擊基本結束,港股也將直接受益於美元指數的轉向而開啓反彈。

從微觀流動性角度來看,外資不斷流入。海外上市、跟蹤中國資產的ETF自2025年7月以來不斷流入,累計淨流入規模超140億美元,而過去兩年外資流入的高峯分別為24年9月政策轉向與25年3月DeepSeek時刻,但當時有明顯的快進快出特徵。最新一輪緩慢、持續的淨流入,驗證了中國市場從「可交易」向「可投資」的轉變。

03
國內流動性——公募基金超配港股造成的流動性擾動告一段落
公募對於港股配置遠超基準,故賣出壓力較大,是2025年年末港股逆風時市場的重要敘事。從具體數據來看,截至2025年三季報,主動偏股公募基金規模為3.59萬億元,按照各基金基準計算,港股持有規模基準為3560億元,但主動偏股公募基金實際持有港股5940億元,遠高於基準規模。這就導致了部分基金受到基準新規的限制,賣出港股、重新買入A股。從實際情況來看,南向資金在12月出現了罕見的周度淨流出,進一步驗證了這一敘事,也是港股科技方向階段性逆風的重要原因。
這一敘事在當前得到極大緩解。2025年四季度,主動基金減配港股,截至25Q4公募基金對於港股的配置規模下降至4897億元;同時公募基金對於港股配置的基準市值有所回升,公募基金對於港股的基準配置規模上行至3817億元,公募基金超配港股的規模顯著縮小。往後看去,超越基準導致的淨賣出或將告一段落。

04
估值——港股科技板塊相對估值來到歷史最低水平
當前港股科技板塊相對估值來到歷史最低水平。用恒生科技指數/A股雙創指數衡量科技板塊AH溢價,當前已經接近歷史極低值水平,前低為22年3月、22年10月(外資快速流出)、23年底(遊戲監管),而當前對互聯網公司的監管與經濟發展環境明顯好於2022年和2023年,在AI大發展與科技興國的時代背景下,顯然港股科技已經被顯著低估。往後看去,做多港股科技的賠率與勝率均較高。
港股絕對估值亦處在較低水平。當前恒生科技指數市盈率來到22.13X,位於上市以來24.3%分位數。
從個股估值來看,部分頭部科網股已來到十餘倍PE,這一現象的隱含敘事基本已經完全剔除了其中AI業務的估值,再向下的空間極為有限。

05
資金需求——嚴控IPO保薦質量,帶動市場情緒回升
近期,香港證監會發函嚴控IPO保薦質量。香港證監會表示高度關注在2025年新上市申請激增期間出現的問題,包括部分上市文件的擬備工作存在嚴重缺失,保薦人或有失當行為,以及其資源管理嚴重失誤。就現有上市申請而言,香港證監會於該通函中警告,若保薦人對監管機構的答覆存在嚴重缺漏或未能令人信納,或該會認為上市文件不合理地冗長,項目審理流程或會暫停。截至2025年12月31日,有16宗上市申請的審理流程已暫停。
嚴控IPO質量,會一定程度上帶動市場情緒回升,因為此前IPO過多已經成為解釋港股表現較弱的 「一致敘事」。但我們認為,IPO與市場表現並無必然聯繫,更多演繹的是「行情創造基本面」,主要原因有如下四點:
1、順周期。IPO發行本質上是資本市場周期的內生性變量,而非獨立的外生衝擊,其具有很強的順周期屬性。從全球資本市場的長周期規律來看,IPO活動具有顯著的順周期特徵——即企業傾向於在宏觀經濟向好、市場風險偏好提升及估值擴張的窗口期集中上市。IPO放量是市場高景氣度的滯後指標或同步指標,而非導致市場下行的先行指標。
2、弱相關。從歷史表現來看,港股IPO與市場表現並沒有很明顯的負向關係。2020-2021年港股IPO孖展額創下歷史峯值,同期港股亦處於上行通道,恒生科技創歷史新高;反觀2023-2024年,儘管IPO發行節奏顯著放緩,供給側壓力降至冰點,但受制於聯儲局加息周期及宏觀預期轉弱,市場表現依然疲軟。

3、流動性分層。港股市場呈現出極高的流動性分層特徵,資金交易具有顯著的頭部效應,市場的主流流動性和定價權高度集中於科技、金融等少數大市值的核心資產,這部分資產的流動性由全球宏觀配置資金主導。而新上市企業多屬於中小市值標的,成交額佔比較低,IPO發行不會對龍頭股產生實質性的流動性擠出效應,上市公司的增加並不會稀釋核心資產的交易活躍度。
4、吸引外資參與。港股IPO發行的背後,越來越多的外資作為基石投資者參與,據萬得數據統計,2025年港股IPO中海外基石投資者比例升高至23%,這也是外資參與中國市場的重要方式。

06
基本面——盈利預期有所企穩
基本面層面,歷史上港股的表現跟EPS一致預期的修正高度相關。究其原因,外資在港股市場仍掌握核心定價權,外資的邊際流向對港股市場依然影響較大,而外資更加重視基本面變化,當宏觀經濟、行業政策或公司經營發生變化時,分析師會快速調整盈利預測,股價隨之變動,這使得股價走勢與EPS預期的調整方向呈現較強相關性。
對於近期恒生指數和恒生科技指數表現的分化,背後對應的是兩個指數近期盈利預期走勢的分化。整體來看,恒生指數的盈利預期近期是溫和上調的,這是近期恒生指數更有韌性的原因;恒生科技指數的EPS預期從9月以來持續下調,但目前已經有所企穩,表明當前的股價已經反映了市場對盈利的階段性下修。

07
產業趨勢——產業端進展順利、大模型百花齊放
從產業端進展來看,當前港股科技方面催化不斷,近期騰訊、阿里紛紛在春節期間進行大模型宣傳、快手可靈年化ARR超預期、DeepSeek或在春節期間發布最新V4大模型。
元寶10億紅包引爆AI社交裂變
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儘管紅包活動成功拉動用戶增長,但行業普遍關注其長期留存效果。DataEye研究院負責人劉尊指出,用戶可能因「薅羊毛」動機參與活動,而元寶需證明其作為日常AI夥伴的實用價值,才能避免節後用戶流失。當前元寶正通過融合社交、辦公、娛樂等高頻場景構建使用黏性,但其能否真正成為用戶不可或缺的智能夥伴,仍需觀察後續功能迭代與生態協同效果。
千問30億春節請客計劃,打造AI賦能真實消費體驗
阿里千問於2026年2月6日正式啓動總額30億元的春節請客計劃,創下阿里巴巴春節營銷投入的歷史新高,也是今年各大廠AI應用春節活動中金額最高的投入。該計劃以免單形式覆蓋用戶春節期間喫、喝、玩、樂全場景需求,動員阿里生態的核心業務單元,形成「AI+全生活場景」的集團軍作戰模式,具體覆蓋場景包括淘寶閃購的年貨採購、飛豬的機票酒店預訂、盒馬的生鮮配送以及高德的出行導航等。用戶只需在App內通過自然語言表達消費意圖,即可實現從決策到履約的全流程閉環操作,無需在多個App間跳轉。
該計劃依託千問最新推出的Qwen3-Max-Thinking萬億參數模型,具備真正的原生Agent能力。其創新之處在於將AI從問答工具升級為辦事代理,例如在電影票購買場景中,千問不僅能推薦影片和場次,還能直接調用交易接口完成購票流程。同時,正在灰度測試的「任務助理」功能支持多步驟複雜任務處理,可同時處理報表整理、研報撰寫等需求。
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Qwen3-Coder-Next 是一款專為編程智能體打造的高效混合專家(MoE)模型,基於Qwen3-Next-80B-A3B-Base構建,採用超稀疏混合專家架構,總參數量達到800億,但每次推理僅激活30億參數。該模型整合了Gated DeltaNet線性注意力與Gated Attention門控注意力的混合注意力機制,支持原生26萬tokens上下文長度並可擴展至百萬級,這種設計大幅降低了模型的顯存與算力需求,使其更適合本地化部署。
在權威編程智能體基準測試中,Qwen3-Coder-Next展現出卓越性能。使用SWE-Agent框架時,該模型在SWE-Bench Verified上達到70%以上的問題解決率,在多語言設定及更具挑戰的SWE-Bench-Pro基準上同樣保持競爭力。儘管激活參數規模很小,該模型在多項智能體評測中的表現能夠匹敵或超過激活參數量大10-20倍的稠密模型,包括37B激活參數的DeepSeek-V3.2和32B激活參數的GLM-4.7等。
Qwen3-Coder-Next的創新之處在於其不依賴參數規模擴張,而是聚焦擴展智能體訓練信號。通過大規模可驗證編程任務與可執行環境進行訓練,模型能夠直接從環境反饋中學習。訓練過程包含持續預訓練、監督微調、領域專家訓練和專家知識蒸餾等多個環節,確保模型在軟件工程、QA、Web/UX等特定領域具備精細化專家能力。

該模型具有低部署門檻和良好的實用體驗,憑藉僅3B的激活參數,開發者可將其靈活集成至多種場景,可將其嵌入本地IDE,作為智能插件實現代碼自動補全與錯誤修復,也能基於它構建命令行工具,讓開發者通過自然語言直接操作終端。此外,模型同樣適合部署於企業內部網絡,為團隊構建安全、高效的私有化編程輔助系統。模型支持與OpenClaw、Qwen Code、Claude Code等多種CLI/IDE平台無縫集成,其256k上下文長度適配多樣化開發場景。
責任編輯:何俊熹