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以下为11月13日华尔街见闻对话民生证券吕伟老师的实录：
本硕微电子专业=计算机研究领域的绝对优势？
吕伟：理工科背景具有三方面的优势。第一个优势在于理工科背景的人基本都具有非常强的逻辑思维能力。因此，当我对整个产业的推导或者投资机会的分析时，思路非常清晰，这是一个天然的学习过程中的优势。
第二个优势在于微电子行业。从专业本身来说，它是处于整个技术基础的产业。包括摩尔定律在内的许多理论都是基于过去几十年来信息行业的发展。因此，我们对于底层技术的理解更深，能够把握计算机领域的最新重要机会，如AI或信创。最早的变化往往发生在底层的半导体芯片领域。由于我们对专业有深入理解，因此能更好地把握机会，从更深、更本质的维度理解行业变化的趋势、发展速度。
第三个优势是我在从事微电子行业研究的过程中，有很多同学和老师都分布在产业的第一线。底层的半导体是整个信息产业的前瞻，是最前沿的灯塔信号。因此，我们能够比较敏锐地捕捉到整个行业第一线发生的变化。
新财富计算机研究团队如何搭建投资框架？
吕伟：计算机研究可以从三个方面进行框架构建。最直接的方面就是我们的专业本身，因为计算机科学是从最底层的硬件基础开始的。硬件的最底层是半导体芯片，然后是硬件服务器、个人电脑（PC），再到上层的软件应用。
作为微电子专业的学生，我们对底层半导体的理解更深。比如最近AI算力的变化，为上游的应用释放了很大的基础硬件性能空间，使它们能够更好地发挥和创造。从这个角度来看，这是一个具有比较优势的研究方向，也是一个较好的研究思路。
另外两个计算机研究框架，一个是来自整个政策和产业趋势的变化，包括国家意志推动的自主可控、新创等政策。另一个是大的科技变革，比如2013年到2015年的移动互联网，以及最近的AI科技变革——这些科技变革的早期信号往往出现在最上游的芯片公司。例如在移动互联网开始之前2010到2012年，ARM公司作为所有手机芯片的供应商，其股价表现非常强劲。同样，在AI行业刚开始兴起时，上游的英伟达成为了最耀眼的明星。因此，从大的自上而下的趋势来看，这也是一个非常有帮助的框架。
第三个计算机研究框架是关注下游应用，因为计算机行业分为To B和To G，A股上市公司中ToG的相对较多。我们会观察每一个行业的景气度和趋势，比如金融IT、医疗IT、教育IT、政务IT，然后判断行业的信息化投资机会。
本次大师课将包含哪些内容？
吕伟：框架的核心是AI最关键的三个因素：算力、算法（大模型）和应用。在算力领域，我们首先会从最基础的层面，包括英伟达产业链的AI算力层面，做一个详尽的分析。其次，我们还会围绕其下游，即AI服务器，包括AI服务器配套的，如液冷等，这些领域和产业链会形成一个从0到1的产业，我们会做一个相近的分析。
第二个领域是在大模型领域，我们会围绕百模大战之后，大家最关心的是哪个大模型能够真正走出来。无论是一级市场还是二级市场的公司还是巨头，它们都有什么优势，或者发生了哪些合纵连横的变化，一些战略上的捆绑……这些可能都是大家听起来不只是学习，可能也会比较精彩，涉及到整个商业抉择的过程。
第三个方向是在数据层面，这也是其他课程提得比较少的。现在的合成数据对整个AI大模型的训练非常关键。数据产业链本身是中国特有的优势，不断释放数据要素的红利，我们会探讨和分析数据层面对AI的影响和投资机会。
第四个可能是未来弹性最大的方向，也可能2025年会迎来拐点的方向，即AI的应用。我们会围绕现有的AI应用，探讨哪些应用可能出现后变成明星爆款产品，以及未来哪个方向的空间是最大的。
本次大师课有哪些亮点？
吕伟：这次课程可能是整个市场上对AI框架最全面的讲解，从最底层的数据到上层的应用，每一个细节都涵盖在内，这在市场上是罕见的。
其次，我们会融合很多国内外上市公司和一级市场公司的实际AI应用案例，这些都是一线真实的产业落地情况，这也是我们与其他课程不同的地方。
第三，由于我本身是从最基础的半导体芯片底层发展的角度出发，可能会从最基本的本质或第一性原理来阐述AI发展的原动力和应用爆发的基础逻辑。这不仅仅是简单的科普，也有助于帮助大家把握AI未来的趋势。AI的变化非常快，每个领域的机会都需要深入了解。以上这三个方向是我们认为与以往不同的地方。
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