刘文文认为 TMT 行业有三大机会：
1） AI 人工智能和各个细分领域结合带来的效率提升；
2） 数字经济的订单和政策持续落地；
3） 持续进行的国产替代。
投资框架相比过去有变化吗？
从产业周期去寻找科技成长的阿尔法，将价值投资思维与科技成长投资相结合，今天我的框架基本上还是这样，没有发生太大的变化。
从行业的选择上，我一直希望做一些减法。科技成长领域覆盖了40到50个不同的子行业，如果同时跟踪所有子行业，反而会对一些重大变化不够敏感。我在做模拟组合时，曾经尝试过这种方式，体现在投资上的效果并不好。即便一些公司能赚钱，收益也会被组合中的其他公司消耗掉。
我投资上的减法，主要从产业周期的角度出发，把所有产业划分为长周期景气和短周期景气两个部分。长周期景气对应 3 到5 年的大产业周期，比如说云计算、电动车、光伏、创新药、创新器械都经历过这样的景气周期。在长周期景气的过程中，产业界和投资界能达成共识。
我曾经做过业绩归因，自己组合真正赚到较为丰厚收益的，是在一个行业景气阶段时，把里面非常优秀的公司选出来，并且重仓持有。同时要在行业景气向下或者公司基本面向下的时候进行减仓，力争避免亏损。
赚钱的时候把钱赚到，不好的时候尽量避免亏钱。总结下来，我投资历史上收益来源就是出于两个胜率：中观行业选择的胜率+个股选择的胜率。
为了提高胜率，就需要扩大能力圈的覆盖面。相比三年前，我的能力圈扩大了很多，
从此前的 TMT 拓展到成长的各个领域，甚至农业中的成长股我也买过，而且大部分买的公司都是赚钱的。
站在当下，看到了什么重大的产业变化？
我一直在跟踪大的产业变化，过去几年提得比较多的就是移动互联网到产业互联网的变化。大方向上，这几年我对 C 端互联网一直不是很看好，更看好 B 端产业互联网。包括最近被广泛讨论的 AI，最大的机会并不是说有了一个 ChatGPT，而是 AI+各个细分产业的应用，这是一个比较大的变化。
还有一个是大家经常谈到的是逆全球化带来国产替代的变化。国产替代最早被关注是2019 年信创和半导体涨得很好，一直到 2020 年下半年业绩才兑现。到了 2022 年，我们看到各个行业的星火燎原。我觉得对国产替代要跳出来看，不是只有在半导体和信创，比如在农业、化工等很多领域都在发生变化。在这个大环境之下，各行各业都面临着战略和技术上的调整，我觉得这也会带来非常大的产业变化。
医药也在发生比较大的变化。2018 年开始的集采基本上在去年告一段落了，这意味着政策拐点已经出现。去年我们看到国内创新药在ADC 的机会，让中国企业和海外企业处在同一梯队中，不像过去的创新药通过模仿me too 的模式，最后很多变成了me worse。但是在ADC 这个层面，许多中国企业是走在全球前列的。
科技成长的变化很大，如何看清终局？
我觉得这涉及两个问题。
首先，判断终局确实是很难的事情。这就涉及每个人的能力圈。我自己的优势来自实业背景，不会简单通过excel 模型去预测一个企业终局的利润水平。我会通过产业视角，从产品和技术的角度去评估，胜率可能会更高一些。
其次，我更在意的是对企业判断的过程。在不同的阶段，我们对企业会有不一样的理解。就像今天我对 AI 的判断，结论可能是错的，但里面不能错的是跟踪的前提条件。大家对 AI 最关心的是爆款应用和商业模式。那么我们在跟踪的过程中，不能只研究技术参数。终局判断确实有一个胜率的问题，但可以通过跟踪，不断修正我们的想法，提高胜率。当我们的想法能够不断被验证，判断终局的胜率自然就提高了。
你提到“选股上追求 alpha，淡化 beta”？
我觉得当时说的这句话本质没错，但是在 A 股投资上，确实会受短期的影响。有长期阿尔法的公司，在市场某些阶段很难形成一致预期。我曾经买过很优秀的公司，长期阿尔法没有问题，但是短期的盈利增长不行，也会亏钱。
拉长时间看，赚钱的都是长期有阿尔法的公司，但市场也分短期贝塔和短期阿尔法。这些年我也开始克服自己过于长期的执念，尽量去找既有长期阿尔法，短期贝塔也不错的公司，去替代只有长期阿尔法的公司。
对当下 TMT 行业的看法，机会和风险哪个更大？
我今年对 TMT 行业是比较看好的，行业本身在几个层面发生了比较大的变化。
第一个变化，数字经济的落地。我们在去年之后，看到政策上不断提到数字中国、信创、信息化的方向，这些层面的政策和订单未来大概率会落地，作为 TMT 产业率先出现的基本面变化。所以计算机板块在去年四季度率先反弹，因为是基本面改善较确定的领域。
第二个变化，国产化的进程。前一段时间半导体设备的上涨，背后是半导体领域国产化方面的很多进展，这个变化还在持续发生。
第三个变化，AI 人工智能的变革。去年 12 月我就开始关注 ChatGPT 了，也体验了一些产品，感受到非常明显的效率提升。当然，ChatGPT 带来的板块估值提升，已经存在局部过热的情况。我们看到当 AI 技术变革形成一致预期后，大家把下游所有可能的应用都买了一遍，这里面可能有些是对的，有些是错的。
风险本质上和定价是相关的，很多公司确实到了远期天花板的位置，这类公司的风险是偏大的。还有一些公司远期价值被市场低估了，机会就更大一些。在这个位置， TMT 还是有机会的，我更多会从基本面结合的角度出发，通过远期行业变化的认知，去寻找一些机会。
TMT 的细分行业很多，但我们回溯历史，会看到许多行业有相关性。我们以移动互联网时代为例，先看到了苹果对智能手机的创新，之后带动了各种应用的发展，再到后面视频也起来了，又带动了影像需求的变化，智能手机开始不断增加摄像头。这些产业发展的背后，都有互相之间的相关性。
今天 TMT 产业的发展，也能找到一些大逻辑串联起来。我个人最看好的是，移动互联网到了尾声后，产业互联网的兴起。产业互联网的核心，是用信息化技术对各个 To B的行业做赋能。这些年最显著的一个变化是数据和云计算。
最近大家讨论 AI 比较多，我自己的体会是，AI 和各个细分行业的结合，是未来空间最大的方向。比如说，国内有一家养殖龙头企业，就已经通过 AI 摄像头的方式养猪，能够观察到猪是不是得病了，还能判断一头猪的重量是多少。类似于这样的 To B 端摄像头，已经发展了好几年了，只是不像To C 端产品那么容易被老百姓直接感受到。
我自己有一个不成熟的结论，这些年我们的出口一直在超预期，证明了制造业的效率就是比海外更好。背后的原因可能就是各行各业通过和智能化的结合，提高了生产效率。比如说某苹果产业链龙头，核心竞争力并不是比其他人更便宜，而是有一套模块化的生产设备。任何产品，都能用这套体系生产。
除了 TMT 之外，还有什么比较关注的领域？
前面也提到过，创新药领域我是比较看好的。
除此之外，新消费我也比较关注。我觉得确实要思考中国这一批新生代年轻人长大后的消费习惯。可能上一辈人刻在骨子里的消费习惯，在年轻人中逐渐发生改变，短期可能不容易看到变化，但是新的消费习惯值得跟踪研究。
我平时也会看小红书和抖音，感觉年轻人的变化是比较大的。他们对工作和生活的理解变化很大，有更多的选择，生活方式可能会和我们有比较大的不同。SEVEN调研纪要