阿里巴巴与ASML的分化凸显Greenwoods Asset Management撤离科技巨头

Greenwoods Asset Management将其披露的美国股票投资组合削减了43.64%，其第二季度持仓呈现出鲜明的阿里巴巴与ASML分化。

这家香港资产管理公司清仓了Alibaba、Meta、Amazon和Nvidia，同时新建ASML和Applied Materials持仓。它还增持了Applied Optoelectronics以及中国数据中心运营商VNET。

这不只是科技股之间的常规调仓。Greenwoods撤离了销售平台、云服务、广告和成品处理器的公司，转而买入为不断扩张的算力提供设备和物理连接的企业。

披露的投资组合从3月底的38.78亿美元降至6月30日的21.86亿美元。减少的16.92亿美元表明，保全资本与建立新仓位同样重要。

因此，核心矛盾并非作为运营企业的Alibaba与ASML孰优孰劣，而是持有AI需求，还是持有满足该需求所必需的设备。

Greenwoods削减的不只是其最大科技股持仓

第二季度最具决定性的行动，是大幅降低披露的美国市场敞口，随后选择性转向基础设施供应商。

Greenwoods Asset Management Hong Kong于8月7日提交季度持仓报告。这份季度申报文件涵盖截至6月30日持有的证券，而非申报日当天的持仓。

披露的投资组合较上一季度缩减16.92亿美元。其43.64%的降幅无法仅由一两只股票的价格变化来解释。

根据披露的变动，Greenwoods完全退出了Meta、Amazon、Nvidia、Alibaba、New Oriental、TAL Education、UnitedHealth和Lumentum。退出范围横跨多个行业，包括互联网平台、教育、健康保险、图形处理器和光学组件。

这种广度很重要。若一家管理人只是调整其偏好的AI股票，可能会卖出Nvidia并买入另一家芯片设计公司。Greenwoods则缩减了整体持仓规模，同时只替换部分科技股敞口。

第一季度的投资组合已显示出其对知名AI受益者的谨慎态度。Greenwoods在该期间减持了Meta和Nvidia，同时建仓Amazon并大幅增持Intel。

第二季度完成了其中数项操作。Amazon仅持有一个季度便从组合中消失，Meta和Nvidia则从减持变为完全退出。

Alibaba走的是不同路径，但最终结果相同。该公司涵盖电商、云计算、AI模型以及大规模基础设施支出。尽管如此，Greenwoods仍将其美国上市股票从披露的投资组合中移除。

申报文件并未披露买入价格、卖出日期、对冲安排或管理人的理由，也未涵盖许多未出现在Form 13F清单中的证券。

这一限制至关重要。13F仅展示季度末部分美国上市证券的多头持仓，无法完整反映管理人的全球敞口、现金、空头头寸、掉期或香港上市股票持仓。

Greenwoods仍可能通过此次披露之外的工具保留对某些公司的经济敞口，也可能通过未被该申报捕捉的账户持有其香港股票。

不过，在披露的投资组合内部，方向异常清晰。Greenwoods缩减了其美国股票多头组合，并同时退出多家大型科技公司。

新买入的标的则更为集中。ASML提供用于印制芯片图案的光刻系统。Applied Materials销售用于沉积、材料工程及其他制造流程的设备。

Applied Optoelectronics提供用于数据传输的光网络产品。VNET运营中立数据中心，客户可通过多家电信服务商接入这些设施。

这些新增持仓覆盖四个物理层面：芯片制造工具、半导体工艺、光连接和数据中心容量。这一组合构成了本文真正的转向。

Greenwoods并未完全放弃科技行业，而是向供应链上游移动。

为什么Alibaba与ASML的转向现在尤为重要

Alibaba与ASML之间的轮动，将敞口从为AI扩张投入资金的企业转移至在物理产能扩张时获得订单的企业。

Alibaba体现了这笔交易中需求所有者的一面。它运营云服务、开发Qwen模型，并大举投资建设算力基础设施。

其Cloud Intelligence Group在3月季度实现416亿元人民币收入，同比增长38%。AI相关产品收入已连续第十一个季度录得三位数增长。

这些数据表明，Greenwoods并非在Alibaba的AI业务停止增长后才退出。它是在云业务加速增长之际卖出了披露的持仓。

Alibaba整体经营情况则没有那么直接。集团收入在3月季度仅增长3%至2430亿元人民币。经营业绩还吸收了在AI基础设施和消费者业务方面增加的投资。

这构成了平台所有者面临的一个常见问题。强劲的AI需求能够支撑收入，但所需投入会对短期现金创造能力和利润率构成压力。

ASML则处在这项投资决策的另一端。芯片制造商若要扩大先进产能，必须先购置光刻设备，才能生产更多处理器或存储器。

极紫外光刻通常简称为EUV，利用短波长光线印制极小的电路图案。ASML仍是EUV系统唯一的商业供应商。

该公司第二季度业绩强化了基础设施逻辑。ASML报告称，截至6月30日的期间内，净销售额为93亿欧元，净利润为29亿欧元。

公司还将2026年销售额预期上调至430亿至450亿欧元之间。其更新后的展望指出，客户正加快与AI需求相关的产能规划。

Applied Materials提供了更广泛的设备敞口。其工具支持逻辑芯片、存储器和先进封装；先进封装将多个组件组合为性能更高的芯片系统。

该公司报告的财年第二季度收入约为79亿美元。其设备业务业绩包括49.9%的毛利率和25.2亿美元的营业收入。

管理层直接将需求与全球AI计算基础设施建设联系起来。这一表述代表公司观点，但报告的收入和盈利能力提供了可衡量的支持。

因此，这一轮动区分了投资同一资本周期的两种不同方式。

Alibaba及其他平台运营商必须将昂贵的产能转化为持久的客户收入。ASML和Applied Materials则在制造商决定建设这些产能时更早获得订单。

这并不意味着设备供应商风险较低。它们的订单仍具有周期性，集中于少数大客户，并且容易受到出口管制影响。

但这改变了眼前的问题。对于云平台而言，投资者会问AI收入最终能否证明支出的合理性。对于设备供应商而言，投资者首先会问支出计划是否会转化为设备订单。

从6月30日的持仓快照来看，Greenwoods似乎更偏好第二个问题。持仓变化使资本更贴近已公布的建设和制造预算。

这一转变也降低了对消费者需求、广告市场和模型层面竞争的直接敞口。ASML不需要预测哪款聊天机器人会吸引最多用户。

其客户仍需对长期半导体需求保持信心。不过，订单可以反映来自晶圆代工厂、存储器制造商和多家芯片设计公司的产能规划。

因此，Alibaba与ASML的对比关乎Greenwoods希望在何处面对不确定性。它以产品采用风险，换取了资本周期、客户集中度和地缘政治风险。

投资组合从AI赢家转向AI瓶颈

Greenwoods瞄准了必须先行扩张的瓶颈环节，之后新增算力才能触达云客户。

Nvidia、Meta、Amazon和Alibaba代表科技市场的不同部分。然而，它们都相对接近已交付给终端用户的芯片、应用或服务。

Nvidia设计加速器并销售计算平台。Meta和Amazon运营庞大的基础设施，同时通过广告、电商和云服务实现商业化。Alibaba则结合了电商、云基础设施和AI开发。

ASML和Applied Materials则更处于上游。它们的系统决定芯片制造商能够安装多少先进制造产能，以及能以多高效率生产复杂器件。

Applied Optoelectronics瞄准另一项限制因素。AI集群包含数千颗必须快速交换数据的处理器，因此数据中心内部及之间的光连接变得日益重要。

光收发器将电信号转换为光信号，并再转换回来。更高速的收发器可帮助服务器传输更多数据，而不必只依赖短距离铜连接。

Applied Optoelectronics在第一季度后表示，预计800Gb产品将在第二季度开始放量。公司预计，在更多制造产能投产后，增长将更加强劲。

其光学路线图在Greenwoods建立持仓时仍属于前瞻性的公司预测，执行情况仍有待验证。

增持VNET则将同一逻辑从组件延伸至设施。数据中心需要土地、电力、冷却、网络接入和运营专业能力，客户才能部署服务器。

VNET将自身定位为中国的中立运营商。运营商中立性使客户能够从不同网络运营商获得连接，而不依赖单一运营商。

这种结构可能吸引需要灵活连接的云服务商和企业。不过，它也使VNET面临资本需求、融资条件和利用率风险。

其第一季度报告显示，处于爬坡期的零售容量利用率为24.2%。爬坡期容量指的是近期开放、仍在吸引客户的空间。

这一数字同时揭示了机会和风险。未利用的容量可以支撑未来收入，但在客户部署增加前，会带来较弱的经济效益。

VNET的容量更新为投资者提供了衡量基础设施逻辑的指标。利用率上升将表明物理容量正在满足实际需求。

ASML、Applied Materials、Applied Optoelectronics和VNET共同构成了一个连贯的链条。

芯片制造商需要制造工具。加速器需要高速光连接。云运营商需要具备供电条件的数据中心空间来运行这些系统。

这并非完整的 AI 供应链。Greenwoods 未披露其在所有类别中的新持仓，例如内存、电力生产、冷却或网络芯片。

尽管如此，这些选择仍集中于需求依赖产能安装的资产。这与持有一组广泛的科技龙头不同。

同时退出 Lumentum 带来了一个重要的复杂因素。Lumentum 同样供应光学和光子产品，因此 Greenwoods 并非简单地买入了所有光网络公司。

以 Applied Optoelectronics 替代 Lumentum 表明，在基础设施主题内，公司选择仍然重要。该文件无法说明估值、客户、产品时点还是持仓规模驱动了这一选择。

尽管 Nvidia 在 AI 基础设施中居于核心地位，Greenwoods 也退出了该公司。这表明该管理人并未平等看待所有硬件受益者。

Nvidia 通过加速器、网络、软件和完整系统承接需求。其定位更接近最终计算平台，并承载着反映其领导地位的市场预期。

在新规划的晶圆厂产能生产出成品芯片之前，设备供应商就已获得资本投入。随着这些芯片进入已部署的系统，光学供应商和数据中心运营商可以受益。

因此，该投资组合转向了瓶颈环节，但并非不加区分地配置硬件。它偏好围绕制造、传输和托管的特定赋能者。

该文件并不能证明 Greenwoods 放弃了 Alibaba

13F 是滞后的投资组合快照，而非实时的战略声明，也不是 Greenwoods 资产的完整图谱。

最容易产生的解读是，Greenwoods 对 Alibaba 和美国最大科技公司失去了信心。仅凭这些证据并不足以支持这一结论。

该文件显示的是截至 6 月 30 日持有的需申报多头仓位。Greenwoods 于 8 月 7 日提交该文件，期间相隔超过五周，仓位可能已经发生变化。

它并不显示季末后完成的交易，也不披露 Greenwoods 买入或卖出证券时的价格。

披露的市值同时包含交易活动和市场价格变化。因此，对比 38.78 亿美元与 21.86 亿美元可以确认投资组合缩减，但无法确定通过出售筹集的确切现金金额。

该披露还仅涵盖指定的美国上市证券。Alibaba 同时在纽约和香港交易，这造成了尤其重要的申报缺口。

退出 Alibaba 的美国存托股，并不能证明 Greenwoods 清空了所有 Alibaba 持仓。该管理人可能持有不在这份特定文件范围内的香港上市股票。

美国存托股代表在美国交易的外国公司股权。它们从 13F 中消失，仅能证明该需申报美国仓位在季末不存在。

同样的谨慎也适用于对冲。一个多头仓位可能只是更复杂交易的一部分，另一部分涉及此处未完全可见的期权、掉期或空头敞口。

Greenwoods 未发布任何公开投资信函来解释第二季度的调整。任何有关其具体动机的说法，仍是基于已披露持仓作出的推断。

同样没有证据表明这些新仓位具有永久性。ASML、Applied Materials、Applied Optoelectronics 和 VNET 都是在某个季末快照中出现的新持仓。

管理人可以出于估值、事件时点或投资组合平衡建立仓位，而不代表作出了跨越多年的行业判断。下一份文件可能显示增持、减持或完全退出。

因此，“现金轮动”这一说法需要谨慎。大幅缩减的投资组合表明 Greenwoods 在已披露账簿内提高了流动性，但 Form 13F 并不报告现金余额。

该文件也未显示 Greenwoods 将从科技巨头出售的每一美元都转入了四家新的基础设施公司。申报投资组合的缩减幅度远大于这些新仓位所能抵消的程度。

这种不对称是故事的核心。资本保全的重要性似乎至少不亚于行业轮动。

Alibaba 与 ASML 的叙事也可能夸大了二者的直接对比。Alibaba 销售云计算能力并投资 AI 基础设施，而 ASML 向芯片制造商销售制造设备。

它们并非传统竞争对手。它们的经济敞口处于同一投资周期的不同阶段。

出口管制带来了另一层不确定性。ASML 在向中国运送某些先进设备方面面临限制，政策变化可能影响客户需求和产品组合。

Applied Materials 面临相关的监管敞口。当贸易政策、晶圆厂建设或半导体需求变得不确定时，其客户可能推迟订单。

Applied Optoelectronics 面临执行和客户集中度风险。预测中的产品爬坡只有在生产、认证和客户订单跟进时才有意义。

VNET 必须将需求转化为已入驻的数据中心容量。如果电力、建设和融资成本早于客户收入到来，新设施可能压低回报。

这些风险不同于 Meta、Amazon、Nvidia 或 Alibaba 所面临的压力。它们并不必然更小。

Greenwoods 将对备受瞩目的科技龙头的敞口，换成了对运营瓶颈更直接的公司的敞口。它并未用确定性取代不确定性。

Alibaba 和 ASML 仍依赖同一个 AI 支出周期

这次轮动改变了 Greenwoods 在周期中所处的位置，但每家被选中的公司仍依赖持续的基础设施支出。

Alibaba 需要计算能力来训练模型、运行推理并服务云客户。推理是指使用经过训练的模型生成答案或预测的过程。

当芯片制造商扩大生产以满足该需求时，ASML 和 Applied Materials 将受益。当已部署的系统需要更快连接时，Applied Optoelectronics 将受益。

当中国云服务和企业客户租用更多数据中心空间时，VNET 将受益。每家公司依赖不同的采购决策，但这些决策仍彼此关联。

这条链条始于预期使用量。云运营商估算未来需求，并为服务器和设施投入资本。

芯片设计商将该需求转化为处理器和网络订单。随后，晶圆代工厂和内存制造商决定现有产能能否应对预期产量。

当制造商需要新的或升级的制造产线时，设备订单随之而来。随着服务器走向部署，数据中心和光学支出也会出现。

这一顺序造成了时间差。即使云公司仍面临投资资本回报问题，ASML 也可能报告强劲订单。

它也可能反转。如果云需求令人失望，制造商可以推迟扩产，设备订单可能走弱，供应商可能经历突然而至的营收周期波动。

ASML 的最新业绩展示了这一机制有利的一面。其季度销售额达到 93 亿欧元，且上调全年展望，表明截至 6 月客户需求依然坚挺。

Applied Materials 同样将其业绩与对先进逻辑、DRAM 内存和先进封装的投资联系起来。这些类别支持 AI 加速器及其周边系统。

Alibaba 从需求端提供了证据。其云业务增长和持续扩展 AI 产品显示出真实的客户活动，尽管集团层面的支出拖累了运营业绩。

这意味着，不应将 Greenwoods 的退出解读为 AI 需求正在崩塌的证明。其新持仓实际上需要需求持续存在。

该投资组合传递的信息更为狭义。Greenwoods 偏好营收与实体扩张相关的特定供应商，同时大幅减少其申报的总敞口。

这一差异对比较 Alibaba 和 ASML 的投资者至关重要。平台公司可以实现更快增长，但可能面临更沉重的再投资压力和产品竞争。

设备供应商可以占据更为狭窄的技术位置，但也面临订单波动。其业绩还可能高度依赖少数半导体制造商。

数据中心运营商可能拥有稀缺的电力和空间，却可能因融资或低利用率而承压。光学供应商可以服务于增长中的市场，却可能在产品过渡期间丢失份额。

没有任何一层能够获取 AI 的全部经济价值。价值可以在模型提供商、云运营商、芯片设计商、晶圆代工厂、设备公司和基础设施所有者之间流动。

Greenwoods 的文件记录了一次在这场竞争中重新定位的尝试。它在某个特定时点偏向赋能层。

这些退出也降低了对多项无关盈利驱动因素的敞口。Meta 高度依赖广告，Amazon 横跨零售和云服务，而 Alibaba 则结合了电商与云计算。

ASML 和 Applied Materials 提供了更纯粹的半导体资本支出敞口。当制造投资上升时，这种聚焦可能改善上行空间，但也降低了跨商业模式的多元化程度。

因此，Alibaba 与 ASML 的分化应被视为风险位置的变化。Greenwoods 从变现和市场份额问题，转向了产能、订单、监管和利用率问题。

这是一次有意义的反转，但并非对基础设施的单向押注。

三项信号将检验基础设施轮动

接下来的证据必须显示，设备订单、光学部署和已入驻的数据中心容量能够支持投资组合的新方向。

第一项信号是 Greenwoods 的下一份 Form 13F，涵盖截至 9 月 30 日持有的仓位。它将揭示该管理人是扩大还是逆转了新持仓。

增持 ASML 和 Applied Materials 将强化其持续向上游转移的论点。若仅一个季度后减持，则表明这可能是一笔战术交易或快速重新评估。

该文件还将显示 Greenwoods 是否重建了 Alibaba、Meta、Amazon 或 Nvidia 的仓位。任何回归都会使当前关于广泛撤退的解读变得更复杂。

第二项信号是供应商执行情况。ASML 已上调其 2026 年销售展望，因此订单、出货和客户产能计划必须支撑这一信心。

Applied Materials 必须将逻辑芯片、内存和先进封装领域的需求转化为持续的经营业绩。随着客户调整制造预算，订单时点将至关重要。

Applied Optoelectronics 面临更具体的检验。其预计的 800 千兆比特爬坡必须在新增产能投产后带来可衡量的出货和营收进展。

若出现延迟，将削弱 Greenwoods 成功瞄准光学瓶颈的观点。认证成功和销量增长则会强化这一观点。

第三项信号是基础设施利用率，尤其是 VNET。新的数据中心容量只有在客户部署设备并开始为已入驻空间付费时才能创造价值。

截至 3 月末，VNET 的新投产零售利用率为 24.2%。后续业绩必须显示客户需求是否正在吸收这些可用产能。

Alibaba 的下一份业绩将提供有用的需求端背景。即便 Greenwoods 已退出其申报的美国仓位，持续的云和 AI 增长仍将支撑基础设施周期。

增长走弱且资本支出沉重，将强化该管理人明显偏好上游供应商的判断。强劲增长和回报改善则会挑战这一选择。

读者不应将一份文件变成普遍性的投资建议。该文件最有价值之处，在于它证明了一家大型管理人如何重新分配可见风险。

Greenwoods 在选择一小批基础设施公司之前，削减了其申报的美国投资组合中的很大一部分。这一顺序很重要。

这表明该公司先降低敞口，然后选择 AI 支出与实体约束相交的特定节点。这并非将 Alibaba 简单置换为 ASML。

对于科技行业领导者而言，这一投资组合带来了压力：必须证明资本支出能够创造可持续的盈利。对于供应商而言，它则带来了另一项责任：在不牺牲定价能力或产能利用率的前提下交付产能。

下一个季度将显示，这种 Alibaba 与 ASML 的分化是否会演变为持久的投资组合结构。应综合关注申报文件、供应商执行情况以及已投入使用的基础设施。

这三个信号将区分长期供应链投资逻辑与暂时转向现金及部分硬件股的操作。