张原 - 基金投资策略和运作

笔者管理的股票基金和二级债基二季报中已经详细阐述了我们团队过去一个季度对市场的思考，主要集中在以下四个问题（1）价值与成长风格相比，两者到底在追求什么东西？（2）当价值面临逆风期的时候，如何能够改进和迭代策略？（3）AI的产业趋势蓬勃发展，落实到投资上，哪些地方依然值得反思？（4）作为资产配置者在面临市场分化，波动放大的环境中，如何应对？对上述话题感兴趣的读者可以找出来读一读，站在当前时间点，笔者推荐大家阅读（4）的讨论部分，其中详细讨论了二级市场抱团瓦解的一些征兆——相关性异常和波动率放大。在二季报公布之后，小伙伴第一时间分享给笔者雪球上一位大V“爱吃南瓜李子的香瓜”关于该话题的进一步发散思考，这些启发性的关联思考由AI产生，却给我们团队带来了很大的启发。笔者在这里引用下面的启发式的思考，供大家参考学习。感谢这位素不相识的朋友，希望有机会能够当面请教和探讨相关的研究。“ 物理学——临界相变：物质在相变临界点附近，原本无关的分子开始出现长程关联，涨落急剧放大——透明的液体突然变得浑浊（乳光现象）。恽雷的"充分定价预警信号"——不相关资产呈现正相关性 + 波动率放大——就是在描述金融市场的临界乳光。物理学家在100年前就知道：系统崩溃前的信号不是"某个指标变坏了"，而是"不同部分的涨落开始同步了"。投资组合中不同资产的波动率突然一起放大→不是分散失效，是相变前兆。结构工程——模态耦合检测：桥梁监测的核心不是看某根钢索的张力是否超标，而是监测不同振动模态是否开始耦合——原本独立振动的两个频率突然同步，意味着结构出现了损伤。恽雷说"本不相关的资产呈现出高度正相关性"就是资产组合的模态耦合——分散配置的价值不在于每类资产都赚钱，而在于它们的波动来源不重叠。当波动来源开始重叠，组合的隐性杠杆已经暗中上升了数倍。新认知：相关性异常和波动率放大是泡沫见顶的前兆。这不是金融学独有的现象，而是任何复杂系统在临界点附近的通用特征。物理学家早在研究水的相变时就发现了，液体到气体临界点，分子涨落放大、关联长度发散；结构工程师研究桥梁时发现：损伤前不同振动模态开始耦合；生态学家发现：生态系统崩溃前的信号是物种之间功能依赖突然增强。金融市场的"相关性异常"本质上不是"统计意义上的分散失效"，而是系统的自由度在减少——当系统中不同部分的运动开始同步，系统的有效自由度从N坍缩到接近1，此时任何扰动都会引发全系统的共振。这之所以重要，是因为所有风控框架（VaR、风险预算、分散配置）都隐含假设"不同资产有独立的波动源"。自由度坍缩的瞬间，所有风控模型的假设同时失效——这就是为什么黑天鹅从来不是"从已有的风险框架中推导出来的"，而是"让已有的风险框架本身失效"。”在中期报告中，笔者想分享几个小故事。这些故事素材基本上都摘录自笔者和团队研究员日常的交流讨论。故事的答案也仅仅是笔者的一家之言，总有对错，定期报告始终是笔者记录过去一个阶段思考和反思的地方，第一位读者始终是自己，碳基生物在日常进行大参数数预训练（Pre-training）之后，还是需要通过“慢思考”（后训练中的的微调（SFT）和强化学习（RL））来提升推理能力。第一个故事是关于油价的故事——定价来源于供需边际变化一天周末，TMT研究员微信语音问笔者：“为什么行业非常景气，供需缺口依然存在，但市场中公司的股价似乎钝化了？”于是，笔者分享了下面的故事：假设当前原油价格交易在80美元水平，突然间某个产油国由于地缘冲突减产了200万桶，原油的供需边际缺口为200万桶，笔者拍脑袋原油价格从80美元上涨至120美元。这时候，另一个产油国偷偷摸摸打开了自己的闲置产能，额外释放50万桶产量，自作聪明以为谁都不知道，这时候原油的供需缺口从200万桶变成了150万桶，那么油价应该去往何处？答案显然不言而喻，原油价格大概率是从120美元往下行。同时，由于原油供需缺口仍然有150万桶，整条下游产业链会觉得需求依然旺盛，持续景气，供不应求。当第一个产油国由于释放了50万桶产能抢占先机，占到便宜的时候，第二个，第三个产油国就会接踵而至，供需缺口不断收窄，油价在一轮一轮新的鬼故事中持续下行……投资者很诧异，明明需求很紧缺，产业链也在反馈拿不到货，库存水平也在低位，为什么价格一直下行。当然上面故事的主角是商品，商品在涨价的过程中，往往下游电厂，炼厂即使亏损也得使用，但如果把主角换成资本品呢？当涨价的故事受制于下游接受度的时候，那线性外推可能就成了最容易出问题的地方。第二个故事是关于K线的故事——搬起石头砸自己的脚一天晚上，周期研究员发微信问笔者“为什么有些公司一个月跌幅超过50%，有的公司5年才跌50%（跌幅缓慢）？杠杆破灭，抱团瓦解似乎不能解释其中的差别，因为5年跌幅50%的公司也曾经是被市场抱团的公司。笔者回答，你在做公司DCF（自由现金流折现模型）的时候，一个公司永续阶段的价值大概占到公司内在价值的1/2-2/3，所以这也是为什么我们在研究公司的时候时常要问公司护城河，竞争壁垒的原因，因为投资人都希望所投资的公司能够更加持久、稳定的产生现金流。如果未来1-2年有些行业就有新增产能释放出来，那这些公司是不是搬起石头砸自己的脚，毁灭自身远期的价值。尽管现在依然可以看到由于供需错配，公司产品仍然不断的提价，但重要的不是当下，而是公司的经营行为将导致远期价值的破灭。相反，对于那些5年跌幅50%（跌幅缓慢）的公司，远期宏大叙事依然没有破灭，更多是因为站在过往的人在当时高估了公司未来经营假设，所以需要逐步消化过去被寄予厚望的估值。第三个故事关于价值陷阱的故事——二级市场的既要又要还要一天中午吃午饭的时候，研究员问笔者“如果一个公司被低估，但是股价长期不涨应该怎么办？”笔者不止一次碰到过类似的问题，每次碰到这种问题的时候笔者都会有个疑问，市场对价值风格的投资人要求是尽可能准确抄到底，但与此同时，为什么市场对成长风格的投资人却刻意显得宽容。难道与价值风格成功抄底相对应的不应该是成长风格投资人能在股价顶部及时止盈么？这两者不正是互为镜像的关系。回到研究员的问题，笔者过去两年一直在扪心自问到底什么是价值陷阱，假如有一家行业正处于逐步缓慢衰退的上市公司，公司每年产生20块钱自由现金流，每年派息5块钱，现在公司交易在100块钱市值上。公司身处没有宏大故事的行业，业绩也没有增速，股息率也不算高，确实股价没有上行的“动力”。因此，二级市场往往会把这类型公司称之为“价值陷阱”。可假设笔者换个身份是一级市场投资人，有足够多的资本金，那就应该把这家公司直接给私有化。简单算笔账，5年就能回本，投资回报IRR超过20%，这应该是一笔收益率很有吸引力的投资（备注：港股有很多公司都值得被私有化）。同样的公司在二级市场称之为“价值陷阱”，而在私有化之后确实一笔收益率很有吸引力的投资。笔者认为，其实道理和橘生淮南则为橘，生淮北则为枳一个道理。在二级市场中，最大的不同来源于流动性，价值发现过程往往需要借助流动性，而吸引流动性则需要一个理由，例如，公司持续提升的经济回报（ROE水平持续提升，比如为什么海外的银行并非是红利股而是利率的周期股），公司新的业务中具备潜在未被定价的现金流而非故事，多元化的控股企业通过资产出售，回购，提升派息比率等方式增加股东回报。正如在笔者在二季报中写的“被低估并非是当下买入的理由，专业投资者经过一段时间的训练是能够识别出被低估的标的。而之所以即使在价值风格中依然可以衍生出了不同的投资范式，大体上都是在有意识或者无意识解决二级市场中如何吸引流动性，使之规避价值陷阱的问题。笔者认为，市场可能低估了巴菲特遇到芒格之后从捡烟蒂的投资方式转变为合理估值买入稳健成长型公司转变的重要性。巴菲特把这一投资范式的转变归功于芒格帮助他从猩猩进化到了人类，“捡烟蒂”的收益往往大部分来自于估值修复，而估值修复的契机可能是随机变量，而后者以合理估值买入稳健成长型公司的长期收益则大部分归因于EPS的增长加上平均股东回报。同样，海外也有不少以价值为主的资产管理机构，在过去的几十年中都在致力于解决二级市场中的价值投资估值如何修复的问题。例如AQR，用价值动量因子的叠加来解决陷入价值陷阱……因此，回到开始研究员提出的问题，在二级市场中识别公司被低估并不是什么太难的事情，专业投资者经过一段时间的训练即使凭直觉也能识别出这些标的。这只是资产定价研究开始的第一步，去思考这些公司哪些业务未来现金流是被低估的，同时满足估值修复的契机是什么，则是避免陷入二级市场所谓“价值陷阱”重要方法。第四个故事关于市场再平衡的故事——AI硬件城与工兵的较量一天下午，在公司内部基金经理季度归因分析会上，负责归因分析的同事问笔者“当前市场形态较为混乱，AI硬件链公司股价波动幅度巨大，尽管你提出市场抱团瓦解的前瞻指标是波动率放大，夏普比率崩塌，但是当前内生经济承压，市场又找不到第二条主线去承接AI硬件链再平衡的资金，你怎么看待这个问题？”笔者分享了下面这个故事，当前的市场像什么？以AI硬件链为主体的公司在二季度市场资金追逐之下，形成了一座看似固若金汤的堡垒，姑且可以把堡垒称之为“AI硬件城”，而医药，消费，金融，互联网，甚至是一些特定的防御型风格，例如红利就像是一个个工兵一样，轮番冲击这座城池。当然基本面强一些的工兵，能在这座城池上撕一道口子，基本面弱一些的工兵在完成冲击之后就倒下了。在AI硬件城内部，当城墙，城门甚至护城河都开始共振的时候，那就意味着系统自由度在减少——当系统中不同部分的运动开始同步，系统的有效自由度从N坍缩到接近1，此时轻微的扰动都会引发脆弱系统的坍塌。所以，当Meta的第一声枪响的时候，市场讨论的核心仍然聚焦在行业算力是否紧缺，笔者相信在模型能力不断提升背景下，算力大概率是紧缺的。可换个思路来思考这件事件，同样也可以解读为牌桌上花钱大手大脚的榜一大哥又少了一位，因为好大哥们开始算账了。另一方面，工兵们确实基本面呈现出不同的态势，一些出口链企业、非AI制造型企业前期由于汇率升值，基数等原因确实从选美的角度上弱于AI硬件链上的公司，从而被市场流动性所抽血，估值压到了具备性价比的水平，但这些公司的经营能力，现金流创造能力以及股东回报却是扎扎实实处于持续提升的阶段。在笔者6月份调研上市公司过程中有两个感受：（1）中国公司尤其是制造业领域，有越来越多公司具备站在世界舞台上和海外同行竞争的气质和底气；（2）不少经历了周期下行的公司越来越注重客户体验，公司服务能力逐步构建和提升，即使曾经高高在上的高端产品和服务也在逐步学会放低身段。在美股市场上，我们观察到当费城半导体指数，通信行业指数开始出现大幅度回落的时候，而与实体产业相关的道琼斯指数，与中小微企业相关的罗素2000指数，和创新药相关的XBI指数，甚至是美股smart beta类的红利指数都创下了历史新高。因此，跳出国内市场的局限性，做一些跨市场的研究和比较，往往能在迷雾中收获更多的想法。研究原本也是一场遵循scaling law的过程，在不断堆参数完成预训练的过程中，视角也会变得越来越多元化。过去两年笔者业绩并不好，说白了还是在真实市场中后训练（微调（SFT）和强化学习（RL））以及推理能力上还有不少值得进步的空间。第五个故事关于AI的故事——关于人，模型以及第二曲线；市场上关于AI的讨论大部分集中在算力是否持续紧缺，英伟达AI服务器中谁在BOM成本中的价值量是提升的，CSP厂商的Capex是否能够持续提升。笔者认为上述所有问题本质都是在回答AI硬件链的供需缺口是否持续扩大，供需缺口持续的扩大是这些资本品能够持续涨价的基础条件。涨价提供了潜在远期消化高估值的可能性，或者更加直白的说，类似于周期股，股价的动量很大程度上依赖于商品是否能够持续涨价。笔者在这里希望能够抛开市场热议的算力，硬件，资本开支等叙事故事，感性地去看一看大模型公司到底是一门什么样的生意，这些公司潜在的风险又到底在什么地方，当然所有思考都是基于个人的观察和研究，很多领域笔者也处于学习和积累认知的过程中，不足之处也请读者批评指正。市场对于大模型公司的研究似乎主要集中在ARR的增速上面，以及通过调研来比较各家公司技术擅长的领域在哪些亦或者哪些公司的训练架构存在缺陷。坦率地说，笔者好奇的反而是为什么国内大模型公司在短短几年爆发式的增长面前却呈现出了截然不同的发展特征，同时无论是国内还是美国互联网大厂在大模型领域总是遇到人员变动或者模型进展落后等问题。直到有一次笔者在调研一家模型公司的时候，公司技术人员反思自己最新一代大模型不成功的时候归因为面临资本市场的压力，同时基于过去自家模型不错的历史经验，把还没有训练完善的模型推向了市场。这不禁让笔者联想到了姚顺宇在接受张小珺采访的时候极度坦诚地谈到“AI这个事本来也不太需要脑子，最重要的是靠谱。靠谱就是做事细致、对结果负责——远重于聪明。”同样，大家也会把优秀的AI技术人员从大厂离开归因于大厂内部机制导致资源分配，战略投向产生分歧。笔者作为AI行业的观察者，隐隐约约地感受到决定于大模型公司最终是否能留在牌桌上比较重要的因素可能不是自建集群，拥有算力卡，不是当下ARR的增速有多快，甚至不是拥有多少顶级天才，而是公司文化是否靠谱（把模型迭代做扎实、细致），是否有灵魂（价值观是为用户创造价值），以及拥有理想主义带来强大的自驱力（探索除coding之外未知的领域）。笔者一直认为在港中文读博的四年多是人生中最值得回忆的阶段，足够纯粹，在实验室每天就是文献，实验，Seminar，讨论，不知疲倦。这可能也是AI-native的组织中价值观的一致性，体系化的创新能力、强大的工程执行力和稳定的团队协作，最终使组织能留在牌桌上的重要保障。与市场投资者广泛热议国内大模型公司依靠极致性价比实现token出海，内卷海外大模型厂商相比，笔者疑虑当下国产大模型公司是否实现了完整的商业闭环，以及在资本市场中到底应该如何合理定价。当Anthropic或者OpenAI推出SOTA模型之后，会给国内这些大模型公司留下“低垂的果实”，当国内模型公司争先恐后推出SOTA模型之后，竞争对手的“市值血条”就会掉一些。同样，假设未来某天海外两家大模型公司推出SOTA模型接近能力上限，“低垂的果实”不再易得的时候，国内模型公司似乎进入同质化的内卷竞争，比拼的则是降本增效，似乎变成了“高端制造业”，尽管市场的TAM空间依然很大，但是竞争非常激烈。所以，大模型公司是否是一个好的投资范式，笔者依然没有结论，只能边走边观察，在惊艳的模型效果以及飞速增长的ARR面前，我们不妨好好想一想商业模式的壁垒以及P/ARR无法解释的资本市场定价边际变化的行为，前两年给新能源车PS估值的或许就是前车之鉴。在惊叹于模型公司的模型效果和飞速增长的ARR的同时，这些普遍成立时间不到5年的大模型公司在一级以及二级市场上巨大的市值体量更是令人咋舌。人类曾感叹互联网企业凭借网络效应，低成本的移动互联的技术所带来的高速发展，但在这些模型公司面前，历史中上的一切高速都是苍白无力的。我们可以有很多方式去解释模型公司如此陡峭的增长曲线，例如，模型已经跳出碳基生物的生理使用极限，硅基生物们可以24小时不间断地自我迭代。但是，当前大模型公司除了满足coding场景之外，第二增长曲线在何处？笔者认为coding有其特殊性，是界限分明的“对”和“错”，有明确的判断标准。在日常使用过程中确实能大幅度提升程序员的工作效率，同时伴随着Agent的普及使用以及Harness工程优化，越来越多本不具备coding能力的人通过自然语言就能实现一些任务提效。但是，如果换个赛道，比如多模态，AIfor Science，还具备如此明确，且一致性的判断标准么？对于一段同样的提示词，不同大模型公司生成的视频到底哪个审美更好看，每个人的判断标准似乎有其主观性。即使对于同一家模型公司，不同版本的多模态模型，3.0产生的效果就一定好于2.0？坦率地说，笔者并不清楚第二条像coding一样的赛道在何处，只不过直觉上隐约感受到假如仅仅局限在coding场景，似乎总有到达尽头的时候。与市场中看好模型能力持续进步，算力持续紧缺以及CSP厂商是否不断上调Capex等切入视角有所不同，笔者写了一些作为行业旁观者的深度思考，可能这些思考和投资也没有太多直接关系。在最近听过的大部分AI实践经验分享会上，笔者深深感受到AI时代人依然是最重要的要素——人的洞见以及决策的勇气无法被替代。AI-native的组织可能并非仅仅通过使用了多少Token进行衡量，而是以人为本，尊重这个时代里组织中每个人所付出的价值，让同样的token消耗变得更有灵魂。

展望下半年还是比较乐观的，一是国内整体经济温和复苏，6月PPI转正至4.1%，工业利润1-6月累计同比高增18%以上，"十五五"开局叠加"反内卷"与再通胀双轮驱动，慢牛下半场的盈利基础比2025年更扎实。二是流动性结构在持续优化，支撑A股成为全球波动中"更安全的避风港"，人民币汇率稳中偏强也有助于外资持续加配。三是产业主线极为清晰：Agent时代到来推动AI PCB、存储涨价、光模块、算力硬件景气持续验证。综合来看，指数在科技板块推动下有望温和上行，下半年仍具备重返高点并向上打开空间的条件。中证500是A股市场的核心中盘股指数，在我国逐渐转向创新驱动发展的过程中，指数不仅受益于国家对科技创新领域的政策支持、新经济行业本身快速增长的红利，还能够享受各细分行业龙头公司在经济转型与集中度提升下的竞争优势。近期正处半年报业绩预披露期，目前有157只指数成份股公布半年报业绩预告，预喜率高达76%，平均净利润增速高达140%左右。这波AI驱动的超级大周期下，相信会有进一步盈利和估值的提升。

我们对下半年A股表现较为乐观。目前A股风险溢价处于中性水平，不存在估值扩张或收缩的动能；受PPI上行拉动，全A盈利增速预计将延续改善态势，则可能出现估值稳定、EPS增长转化为股价的提升，驱动A股上行。但由于EPS增长相较估值变化速度更慢，A股整体上行斜率可能较为平缓，不易出现类似24年、25年下半年的快速上涨行情。结构上，宏观的产业分化趋势尚未出现收敛迹象，AI产业蓬勃发展，算力扩张需求旺盛，硬件产能瓶颈在多个环节涌现，形成涨价趋势，而传统消费、地产基本面均呈现压力，尤其是耐用消费品，开始出现需求透支效应。因此下半年可能还是结构性行情为主。主要变量可能来自于新一轮促消费政策的推出和财政支出发力。下半年港股存在一定的修复可能，短期美元流动性是压制港股表现的重要因素，但随着美伊冲突向着和平方向发展，油价大概率继续向冲突前水平回归，则下半年通胀压力会逐步减弱，美联储收紧流动性的必要性减弱，则流动性问题有望缓解。不过这一传导链条较长，实际节奏有待观察，港股或仍需要经历震荡企稳的过程。结构上，可能呈现与A股类似的结构性行情，高景气的科技赛道仍是中期主线。恒生科技指数估值已处于偏低位置，有一定的估值修复动能，但修复空间可能比较有限，原因在于其内部较多公司的主营收入来自电商、游戏、消费电子等偏消费类的行业，而由于房价下行导致居民部门缺乏“财富效应”，叠加耐用品需求透支效应，我们对于下半年的消费景气度并不乐观。产品在7月更换基金经理，本基金经理的投资风格为在新兴产业中基于产业趋势挖掘基本面良好的成长公司，对业绩兑现度和估值水位有一定要求。对本产品来说，基金经理后续将基于产品基准，适当向战略新兴产业进行仓位上的倾斜，但相较本基金经理管理的其他产品，本产品在行业配置上会更加均衡。对于沪深300中的有机会的行业，会在仓位上有所体现，本产品属于偏成长风格的宽基产品。本产品将继续基于投资框架，在新兴成长行业中挖掘投资机会，基于产业趋势布局优质公司，注重盈利兑现度，根据预期回报与成长确定性，结合估值水位构建组合，以实现长期稳健的超额收益。本产品运行时间较长，基金经理会力求做出长期稳定超额收益的基础上，适当提升弹性并控制回撤，争取保持产品历史的优异业绩表现。

展望未来，我们长期看好国产AI的追赶与突破，同时看好半导体环节紧缺与繁荣的持续性。全球AI的商业飞轮还在持续转动，人工智能驱动的全球科技革命仍在起步阶段。国产AI并未落后太久，我们认为以其性价比特征和独特的国家战略地位，整个国产AI生态会加快追赶。而半导体制造环节逐渐成为AI的瓶颈之一。作为高精尖、长产业链的行业，半导体扩产与爬坡至少需要2年准备时间，供给增长十分缓慢，有限的半导体产能议价权增强，我们陆续观察到越来越多的半导体环节开始出现繁荣。经过快速回调之后，很多环节的价格预期、长期预期已经大幅收缩，我们没有看到AI投资长期趋势的证伪，认为很多优质公司和优质半导体零部件进入了高性价区间。我们将继续加大对科技的配置，并聚焦在国产AI领域。其中国产AI生态发展中最紧缺的晶圆厂、算力芯片、设备零部件、通信互联四大方向，将会是我们长期重点关注的环节。

对于AI产业趋势的看法我们在2季报已经有比较详细的阐述。现阶段继续大范围参与AI投资，我们持谨慎态度，原因有两个。一、市值普遍被高估。本轮国内产业链享受了海外资本开支的外溢，但并没有改变其两头在外的制造业属性。当产业周期或者供给格局发生变化的时候，目前这种高增速、高盈利的状态是不可持续的。经过两年多的上涨这批公司的高估体现在市值层面，很多海外对标的龙头公司市值仅有国内沾边公司的零头，这是非常荒谬的定价。从我们观察到AI头部公司资本开支的情况，2027年的投资增速放缓是比较确定的。当市场意识到明后年没有那么快的时候，微观竞争环境又发生变化，那么估值是否还能站在当前这个水位呢？二、2季度的极致分化行情不可持续。目前A股的生态和交易机制鼓励乐观者单边做多，但是由于对冲工具不足且成本高导致风险厌恶者很难表达观点。处于上涨阶段，价格动能本身就会吸引资金形成正循环，一旦预期逆转，风险又只能通过集中卖出现货释放。市场不断奖励趋势交易，逼迫机构和散户、主动和量化的投资行为模式高度趋同。如果长期赚钱的主要方式不是识别企业价值，投资者行为将逐渐投机化。因此表面上市场成交持续活跃，但价格所包含的信息质量实际在下降，资本配置效率也随之降低。2季度AI交易对其它行业的挤压就呈现了这种特点，无论是FOMO跑输业绩基准还是担心赚的比别人少，都让这场牛市变成了少数派的盛宴。自然界中生态系统，生物多样性越低、营养结构越简单、人为干预越强、环境稳定性越差。如果系统重新要回到稳定状态，单调发散正反馈系统一定会在某个时候受到约束：可能通过切断正反馈的源头，可能耗尽正反馈所依赖的能量，也可能是增加负反馈的环路。一旦正反馈被打断，负反馈机制启动，那么市场的再平衡机制随时会展开，对于当前的股票风格都会产生巨大的冲击。面对AI的宏大叙事，我相信在机器进化出自由意志之前，股票市场并不存在碳基沙文主义和硅基至上主义者的绝对对立。而且从历史序列来看，两者一路走来的特征就是强弱无恒、各美其美。目前这个时间点，从逆向投资的角度我们更偏向于站在碳基生命的角度去衡量投资性价比的问题。我们相信下半年的市场对绝大多数投资者来说或许会更友好，个股的赚钱效应也可能会显著提升。过去一段时间虽然组合的超额收益承压，但是我们没有停歇，为市场随时可能出现的变化做好准备。就像狄更斯说的“这是信仰的时代，这也是怀疑的时代，我们前面一无所有，我们前面无所不有”。感谢各位的信任和陪伴！

对于AI产业趋势的看法我们在2季报已经有比较详细的阐述。现阶段继续大范围参与AI投资，我们持谨慎态度，原因有两个。一、市值普遍被高估。本轮国内产业链享受了海外资本开支的外溢，但并没有改变其两头在外的制造业属性。当产业周期或者供给格局发生变化的时候，目前这种高增速、高盈利的状态是不可持续的。经过两年多的上涨这批公司的高估体现在市值层面，很多海外对标的龙头公司市值仅有国内沾边公司的零头，这是非常荒谬的定价。从我们观察到AI头部公司资本开支的情况，2027年的投资增速放缓是比较确定的。当市场意识到明后年没有那么快的时候，微观竞争环境又发生变化，那么估值是否还能站在当前这个水位呢？二、2季度的极致分化行情不可持续。目前A股的生态和交易机制鼓励乐观者单边做多，但是由于对冲工具不足且成本高导致风险厌恶者很难表达观点。处于上涨阶段，价格动能本身就会吸引资金形成正循环，一旦预期逆转，风险又只能通过集中卖出现货释放。市场不断奖励趋势交易，逼迫机构和散户、主动和量化的投资行为模式高度趋同。如果长期赚钱的主要方式不是识别企业价值，投资者行为将逐渐投机化。因此表面上市场成交持续活跃，但价格所包含的信息质量实际在下降，资本配置效率也随之降低。2季度AI交易对其它行业的挤压就呈现了这种特点，无论是FOMO跑输业绩基准还是担心赚的比别人少，都让这场牛市变成了少数派的盛宴。自然界中生态系统，生物多样性越低、营养结构越简单、人为干预越强、环境稳定性越差。如果系统重新要回到稳定状态，单调发散正反馈系统一定会在某个时候受到约束：可能通过切断正反馈的源头，可能耗尽正反馈所依赖的能量，也可能是增加负反馈的环路。一旦正反馈被打断，负反馈机制启动，那么市场的再平衡机制随时会展开，对于当前的股票风格都会产生巨大的冲击。面对AI的宏大叙事，我相信在机器进化出自由意志之前，股票市场并不存在碳基沙文主义和硅基至上主义者的绝对对立。而且从历史序列来看，两者一路走来的特征就是强弱无恒、各美其美。目前这个时间点，从逆向投资的角度我们更偏向于站在碳基生命的角度去衡量投资性价比的问题。我们相信下半年的市场对绝大多数投资者来说或许会更友好，个股的赚钱效应也可能会显著提升。过去一段时间虽然组合的超额收益承压，但是我们没有停歇，为市场随时可能出现的变化做好准备。就像狄更斯说的“这是信仰的时代，这也是怀疑的时代，我们前面一无所有，我们前面无所不有”。感谢各位的信任和陪伴！

近年国内宏观经济延续增长向好态势，财政政策加码与货币政策宽松仍是主基调，预计国内基本面环境继续保持稳中有进的状态。当前政策高度重视资本市场健康稳定发展，长期资金持续入市，我们对权益市场战略性看多。当前市场估值整体中性，但部分板块估值极端，这一定程度会加大了市场波动率水平。综上，我们认为权益市场依然有不错机会，但管理波动的必要性在不断提高。

市场难以预测，对此管理人始终保持敬畏之心。历史不会简单重复，但总是压着相同的韵脚。从已披露的公募基金2026年二季报来看，主动权益基金的持仓结构已进入历史级别的极致状态。电子行业持仓占比单季暴增21.6%至43%，通信行业约17%，两大行业合计占据近60%的仓位——超越了2020-2021年消费抱团的峰值（食品饮料+医药约35%），也超越了2022年新能源浪潮（约40%）。半导体设备、AI芯片、存储芯片是资金最核心的聚集方向，科创板重仓占比飙升至26.42%创历史新高，"双创"合计首次超过主板。与此同时，食品饮料、医药、电力设备等传统赛道遭遇无差别减持。"贵出如粪土，贱取如珠玉。"长期复利之道，不在追逐共识最拥挤处，而在共识遗忘的角落里耐心拣选。目前管理人布局的资产，已具备显著低估且强竞争力的双重属性。