结合这个角度来选择，我们相信，如果要找到一个投资赔率相对合适的赛道， 我们需要坚持在ROE和PB分位数双低的基础上，去寻找PE分位数相对较高的一些行业。 当下有哪些呢？ 比如说，医药、建筑、建材和传媒。 在一级行业属性上，它们体现出了这种困境反转的条件和可能性。 同时，有一些TMT行业，像电子、计算机、新能源汽车，这些行业并不处于PB和ROE双低的水平—— 他们的ROE水平目前还是比较低的，只是PB水平已经上来了。 也就是说，估值先拔上来了，市场认可了它的困境反转，这些行业正在困境反转的途中。 当整体行业PB分位数已经修复到一个中位数偏上的水平之后，考验我们更多的，是在于基本面的选股能力。 也就是说，既然我们买的是ROE的回升， 我们就需要在这些行业当中投入更大的精力，去寻找哪些上市公司它的ROE水平能够回归到一个历史更高的水平。 半导体总需求 一次又一次台阶式的跃升 现在在科技成长方向当中，有哪些投资机会呢？ 首先，我认为，不可否认，在现代科技当中最亮眼的方向一定是AI。 历史上来看，每一次所谓的技术迭代或者工业革命，我们都能够看到对于整个半导体产业总需求台阶式跃升。 在AI对于整个互联网以及对日常生活、工作产生影响之后， 总需求可能在未来的5-10年区间，又出现一轮比较大的跃升，会拔到比现在这个台阶更高的水平。 它会带来很多投资机会。 同时，短期能看到什么？ 虽然，AI应用在很多行业还没有完全商业化以及落地，但是他们都在做一些大模型的迭代和训练。 这些模型的迭代和训练，它遵循了我们现在经常讲到scaling law（规模法则））这样一个特征。 也就是说，每往上迭代一个模型，算力的成本是指数级上升的。 从未来长期发展来看，对AI算力的消耗是一个比较大的量级。 对AI应用的定价 从用户数、留存到付费意愿等等 应用方面，市场就一直在关注生成式AI对于各个行业以及应用的影响。 比如从AI聊天，ChatGPT开始，到AI画图，到现在的做视频，以及很多泛AI领域，包括机器人、自动驾驶， 行业应用，比如说教育、医疗、法律等等这样一些方向，它都有可能给生成式AI提供一个很好地发挥的舞台。 我们的发展相对来说更加艰难一点，但是这种艰难并不意味着国内的公司没有投资机会。 我相信，在明年或者在后年，有大量的应用会落地，包括
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