股票分類方式要顛覆？瑞銀報告建議：打破傳統投資框架束縛

自ChatGPT推出以來，人工智能已從技術概念躍升爲全球股市回報的 「決定性引擎」。瑞銀首席投資辦公室近日發佈全球股票策略報告指出，AI正打破傳統投資框架的束縛，成為股票配置中關鍵的差異化因素，而投資者若想捕捉AI紅利，需跳出寬泛的地區、行業或風格標籤，聚焦企業將AI轉化為競爭優勢的核心能力。

Part.01 傳統股票分類框架：解釋力不足的 「舊地圖」

長期以來，全球投資界構建股票組合時，高度依賴源於 20 世紀 70 年代的 「因子模型」，並在 90 年代通過 Fama-French 多因子模型進一步擴展 —— 這類框架以 「預設特徵」 劃分股票，比如國家（如美國、歐洲市場）、行業（如科技、工業）、規模（大盤 / 小盤）、風格（價值 / 成長）等，將其作為 portfolio 構建和收益分析的核心依據。

但數據揭示了這一框架的侷限性：UBS 對 MSCI 全國家指數（MSCI ACWI）過去 20 年的分析顯示，國家、行業、風格這三類傳統特徵僅能解釋 24% 的總回報，其中風格因子的貢獻更是低至 3%。報告指出，股市回報的主力實則來自 「公司特定因素」—— 且這類因素並非隨機：正如 Emmanuel Candes 等學者在《主題投資：基於風險的視角》（《Financial Analysts Journal》2021 年）中所證實，同一主題下的股票往往呈現顯著相關性，這意味着傳統模型遺漏了 「結構性主題因素」（如 AI、能源轉型等）這一關鍵收益驅動項。

簡言之，用 「國家/行業/風格」 的舊地圖，已難以適配 AI 時代股市的新地形。

Part.02 AI成改寫股市回報規則 「新因子」

瑞銀在報告中明確提出：AI 不再是少數公司的 「增長加分項」，而是決定股票回報的 「核心因子」。一系列數據和案例，印證了 AI 對股市邏輯的重塑。

跨維度碾壓：AI 受益股全面跑贏

自 2022 年底 ChatGPT 推出至 2025 年報告發布時，AI 受益股（UBS CIO AI 組合成分股）年化回報率接近 40%，而同期全球寬基指數 MSCI ACWI 的年化回報僅為 16%。更關鍵的是，這種優勢並非侷限於某一領域 —— 無論按地區（如美國、歐洲、新興市場）、風格（動量、質量、價值、低風險）還是行業（科技、工業、消費）劃分，AI 受益股均大幅跑贏對應分類指數，徹底打破了傳統框架下 「某類資產領漲」 的固有規律。

盈利支撐：不是炒作是業績兑現

AI 股的強勢並非源於市場對未來的盲目樂觀，而是有紮實的盈利增長作為后盾。報告數據顯示，2022 年第三季度至 2024 年第一季度，聚焦 AI 的公司盈利增幅超過60%，而同期 MSCI ACWI 成分股的每股收益增幅不足15%。這種 「盈利剪刀差」 表明，AI 已切實轉化為企業的營收與利潤增長動力，而非單純的概念炒作。

效率優勢：AI龍頭的運營升級

AI 不僅驅動增長，更提升企業運營效率。作為 AI 早期 adopters，谷歌（GOOGL.US）、Meta（META.US）、亞馬遜（AMZN.US）、微軟（MSFT.US）、英偉達（NVDA.US）等頭部公司將 AI 深度融入業務：谷歌和 Meta 用 AI 優化代碼生成與廣告投放，亞馬遜、微軟靠 AI 強化雲服務能力，英偉達則以 AI 加速芯片設計 —— 這些舉措直接推動其 「人均營收」 大幅提升。UBS 數據顯示，2022-2024 年，這五大 AI 龍頭的人均營收年增速遠超全球市場平均水平，成為 「高增長 + 高效率」 的雙重標杆。

關鍵區分：泛AI≠真AI受益

報告特別警示，投資 AI相關板塊（如半導體、美國科技指數、IT 行業）不等於捕捉 AI 紅利。真正的差距存在於行業內部：以 IT 行業為例，2022 年底以來，行業內的 AI 龍頭回報達 140%，而行業內非 AI 企業的回報僅為 70%，差距翻倍；在工業和通信服務這類 「非傳統 AI 行業」 中，分化更為顯著 ——AI 受益股的年化回報分別比對應行業指數高出 42% 和 35%。

典型案例印證了這一點：Uber通過AI優化運營與用户體驗，股價自 2022年11月以來上漲3.5倍；Spotify 藉助 AI升級推薦引擎，股價漲幅 9倍；Meta 則以AI優化廣告系統，股價增長近7倍。這些公司並非來自傳統認知中的 「AI 賽道」，卻憑藉AI應用成為股市黑馬。

Part.03 AI 從 「賦能」 到 「應用」 無死角

瑞銀報告進一步分析指出，AI帶來的投資機會並非集中於單一環節，而是覆蓋AI價值鏈三層次，且各環節均涌現出高回報企業：

賦能層：聚焦基礎設施與核心技術，如英偉達（芯片）、博通（半導體）、Arista Networks（數據中心網絡），受益於全球數據中心建設熱潮與 AI 硬件需求激增；

智能層：聚焦大模型與算法，如 Meta 的 Llama 大語言模型（LM），為下游應用提供 「智能內核」；

應用層：聚焦 AI 在具體場景的落地，如 Netflix 用 AI 實現個性化內容推薦，Meta 用 AI 優化廣告投放效率。這種全鏈條受益也體現在美股龍頭中：UBS 統計顯示，2022 年 11 月以來標普 500 指數表現最好的 10 只股票中，有 5 只直接受益於 AI 技術突破，其中英偉達以 139.8% 的年化回報領跑，Meta（99.9%）、博通（88.1%）、Arista Networks（66.6%）等 AI 相關企業均位列其中。

Part.04 聚焦AI競爭力而非標籤

瑞銀團隊在報告結尾強調，傳統股票分類框架（國家、行業、風格）並非毫無價值 —— 它們仍能幫助投資者歸類 「經營環境相似」 的企業，但在 AI 驅動的新市場中，僅靠靜態標籤已無法捕捉動態的收益機會。

隨着 AI 在各行業的滲透持續加深，其將成為企業間差距的 「核心分水嶺」，並進一步主導股市回報的分配邏輯。對投資者而言，核心啟示在於：

跳出 「買美國市場」「買科技股」「買成長風格」 的寬泛思維，轉而分析單個企業將 AI 轉化為競爭優勢的能力。

警惕 「泛 AI 概念」 陷阱，即使在半導體、IT 等看似與 AI 相關的領域，也需區分 「真正用 AI 驅動增長」 與 「僅沾邊 AI」 的企業。

關注 AI 價值鏈的全環節機會，無論是硬件賦能、算法研發還是場景應用，均有業績兑現的潛力。