李振兴 - 基金投资策略和运作

二季度A股整体上涨，但行情结构高度分化：沪深300、中证500、中证1000、创业板指表现分别为11.90%、18.56%、15.62%和36.35%。指数层面看，成长风格显著占优，本季度市场整体围绕高景气产业链进行集中定价。行业层面，电子、通信、建筑材料涨幅居前，分别录得90.92%、63.84%、35.20%。其中电子、通信引领AI硬件主线，受益于全球算力资本开支，半导体、光模块等方向景气上行；建筑材料涨幅领先，主因板块内玻璃玻纤等方向受AI硬件需求拉动，AI景气向上游环节扩散。跌幅方面，石油石化、农林牧渔、钢铁表现较弱，分别录得-22.20%、-20.19%、-18.59%，石油石化受国际油价持续走弱拖累，农林牧渔因生猪价格低位运行、农产品终端需求不振承压，钢铁则受制于地产基建需求疲软与行业产能过剩压力。资源品、消费和传统周期方向仍缺乏持续需求支撑。本基金投资以量化指数增强模型选股投资为主。量化选股股票投资部分：使用多因子，量化基本面，事件驱动等模型，以多策略融合模型进行股票投资，并严格控制相对于基准指数的行业偏离和风格暴露。

一、市场和操作回顾二季度A股整体上涨，但行情结构高度分化：沪深300、中证500、中证1000、创业板指表现分别为11.90%、18.56%、15.62%和36.35%。指数层面看，成长风格显著占优。去年下半年以来，我们在组合中增加了科技硬件类公司的配置，但出于对不确定性的考虑，整体比例一直控制在较低水平。上半年市场风格分化极致，这部分仓位大幅上涨，而组合中非AI相关的公司几乎全部下跌，科技硬件的占比因此被动提升，但仍显著低于市场平均的配置水平。组合的业绩也持续承压。 受益于数据中心投资总额的扩张和光通信连接数量的提升，组合中部分公司在过去实现了跨越式的利润增长，以未来盈利预期衡量，估值似乎并不算贵。尽管如此，我们仍把组合中科技硬件的整体比例控制在较低水平，主要原因将在后文阐述。此外，我们加仓了部分近期下跌明显，性价比进一步突出的公司，包括商用车、两轮车、外贸平台型央企等。二、对人工智能行业的观察1. 大模型应用的快速渗透2026年上半年，随着模型能力的提升，以及以Claude Code为代表的智能体框架走向成熟，大模型的应用范围大幅拓宽。首先被全面渗透的是软件开发工作。更重要的是，强大的编程能力成为了模型与智能体框架自身进化的加速器——训练和研究的完全自动化（即所谓“递归自我改进”）尚未实现闭环，但AI以深度介入软件开发的方式，切实加快了技术进步的速度，模型使用工具、执行长程任务的能力都获得了显著提升。我们的直观感受是：以目前的模型和智能体框架，几乎没有什么泛知识型工作是模型做不了的，差别只在于需要多少人为的指导和干预。以我们自身的主动权益投研工作为例，过去的工作界面大致由三类工具交叉构成：金融终端（万得、同花顺等）、文档工具（Word、各类笔记软件）和表格工具（Excel、WPS等）。而现在，Claude Code、Codex等大模型应用可以横跨这三类界面之上，自主调用数据接口和工具，完成研究任务。随着框架不断完善、模型能力继续进步，任务过程中所需的人为干预正变得越来越少。一类常见的批评是：大语言模型存在广泛的“幻觉”，因此无法通达通用人工智能，是一条死路。我们认为，即便“幻觉”确实存在，也并不意味着模型不能有效产出——人类思考时同样存在大量的错觉和偏差，这并不妨碍人类从事知识工作，正如工程师需要查阅手册、医生要做术前核对一样。过去一段时间，行业发展出了一系列工程规范——工作框架、技能、数据接口协议等——为大模型赋予工具和规则，约束其“异想天开”的天性，使其能稳定产出有效的工作成果。值得注意的是，这种智能正显得越来越“通用”：一年前，大模型已能在国际数学奥赛中达到金牌水平，却操作不好一张Excel表格；而如今经过针对性训练的模型，已能熟练使用电脑上的各类工具，甚至按需要自己制造工具。2. 大模型的单位盈利能力在2025年四季报中，我们讨论过头部大模型公司的盈利能力：当时以OpenAI、Anthropic为代表的公司，其年化收入（ARR）与所租用算力规模的比值约为100亿美元/GW/年，低于对应的成本，且随着规模扩张，亏损不断扩大。过去半年，情况发生了一些变化。自2025年末的Claude Opus 4.5以来，Opus系列模型的定价保持坚挺，每百万Token的输入/缓存读取/输出定价稳定在5/0.5/25美元（缓存读取的定价同样重要——在长流程任务中，不断累积的上下文会产生巨大的缓存读取量）；新一代的Fable 5更是在此基础上翻了一倍。尽管定价昂贵，领先的模型能力仍吸引了绝大多数软件开发者，一些企业甚至以Token消耗量的排名来衡量员工对AI工具的使用程度。任务形态也发生了根本变化：从过去一次问答消耗几千Token的对话式使用，演进为一个智能体独立执行长程任务时消耗数十万乃至上百万Token。当模型能够独立工作更长的时间，单位时间的Token消耗自然出现数量级的提升，“全力消耗Token”（Token Maxxing）一度成为硅谷的流行语。定价坚挺而用量激增，Anthropic的收入随Token消耗量出现了指数型增长。作为结果，其每GW算力带来的年化收入已显著超过100亿美元，我们粗略估计达到了200-300亿美元/GW/年的水平。另一方面，即便模型参数量仍在增大，在软件持续优化和硬件迭代的基础上，单位Token的成本应是持续下降的。若定价得以维持，模型厂商将获得丰厚的利润。3. 行业的整体回报受益于前述应用的快速渗透，Anthropic以前所未有的速度实现增长。据《华尔街日报》报道，其年化收入于3月达到300亿美元，预计6月达到500亿美元——连续第四年走在“每年增长一个数量级”的轨道上。而站在2025年底，面对已达100亿美元的年化收入，再增长10倍似乎是不可能完成的任务，连公司自己给投资人的指引也不过是此后每年增长3倍。若这样的增速再持续18个月，其收入就将超过微软和谷歌。但正是在尝试外推这种指数增长时，我们遇到了阻碍。在此不妨算一笔“总账”：把云厂商与模型公司合并报表，省去中间环节，考察全行业的总投入与总产出。我们估算2026年全球AI资本开支约1万亿美元，且市场预期未来仍将持续增长。按每GW约500亿美元造价、设备7年折旧的口径推算，要让这样的投入获得最低可接受的资本回报，全行业的年收入需要快速爬升至2万亿美元甚至更高的量级。作为参照，2万亿美元约相当于标普500全部成分公司一年的净利润总和，也与全球发电侧的总收入相当。指数增长看似不可阻挡，但2万亿美元的收入终归要来自企业与个人的支出：要么替代既有支出（软件、人力、外包），要么来自新增的经济产出。而迄今为止，全球经济的增长并没有被系统性地加速。分母（全球经济产出）大体未变，分子（AI收入）却要在三四年内达到全部头部上市公司利润总和的量级——这一矛盾我们难以忽视。因此，尽管在Anthropic的单位经济模型上看到了突破，我们仍然担忧全行业收入的增长会在未来明显降速——不是因为技术停滞，而是需求侧的支付能力有限：企业和经济体适应新技术的速度，赶不上投资扩张的强度。若届时投资强度不能相应收敛，全行业将累积巨大的负向现金流。事实上，近期连最赚钱的科技公司也开始进行大额的债券和股权融资，并借助表外合作伙伴分担资本开支。综上，虽然人工智能正在渗透进工作的方方面面（包括本文的撰写），长远来看也毫无疑问会深刻地改造世界，但考虑到商业闭环的巨大不确定性，我们仍将组合中科技硬件的敞口保持在较低水平。

一、市场和操作回顾二季度A股整体上涨，但行情结构高度分化：沪深300、中证500、中证1000、创业板指表现分别为11.90%、18.56%、15.62%和36.35%。指数层面看，成长风格显著占优。去年下半年以来，我们在组合中增加了科技硬件类公司的配置，但出于对不确定性的考虑，整体比例一直控制在较低水平。上半年市场风格分化极致，这部分仓位大幅上涨，而组合中非AI相关的公司几乎全部下跌，科技硬件的占比因此被动提升，但仍显著低于市场平均的配置水平。组合的业绩也持续承压。 受益于数据中心投资总额的扩张和光通信连接数量的提升，组合中部分公司在过去实现了跨越式的利润增长，以未来盈利预期衡量，估值似乎并不算贵。尽管如此，我们仍把组合中科技硬件的整体比例控制在较低水平，主要原因将在后文阐述。此外，我们加仓了部分近期下跌明显，性价比进一步突出的公司，包括商用车、两轮车、外贸平台型央企等。二、对人工智能行业的观察1. 大模型应用的快速渗透2026年上半年，随着模型能力的提升，以及以Claude Code为代表的智能体框架走向成熟，大模型的应用范围大幅拓宽。首先被全面渗透的是软件开发工作。更重要的是，强大的编程能力成为了模型与智能体框架自身进化的加速器——训练和研究的完全自动化（即所谓“递归自我改进”）尚未实现闭环，但AI以深度介入软件开发的方式，切实加快了技术进步的速度，模型使用工具、执行长程任务的能力都获得了显著提升。我们的直观感受是：以目前的模型和智能体框架，几乎没有什么泛知识型工作是模型做不了的，差别只在于需要多少人为的指导和干预。以我们自身的主动权益投研工作为例，过去的工作界面大致由三类工具交叉构成：金融终端（万得、同花顺等）、文档工具（Word、各类笔记软件）和表格工具（Excel、WPS等）。而现在，Claude Code、Codex等大模型应用可以横跨这三类界面之上，自主调用数据接口和工具，完成研究任务。随着框架不断完善、模型能力继续进步，任务过程中所需的人为干预正变得越来越少。一类常见的批评是：大语言模型存在广泛的“幻觉”，因此无法通达通用人工智能，是一条死路。我们认为，即便“幻觉”确实存在，也并不意味着模型不能有效产出——人类思考时同样存在大量的错觉和偏差，这并不妨碍人类从事知识工作，正如工程师需要查阅手册、医生要做术前核对一样。过去一段时间，行业发展出了一系列工程规范——工作框架、技能、数据接口协议等——为大模型赋予工具和规则，约束其“异想天开”的天性，使其能稳定产出有效的工作成果。值得注意的是，这种智能正显得越来越“通用”：一年前，大模型已能在国际数学奥赛中达到金牌水平，却操作不好一张Excel表格；而如今经过针对性训练的模型，已能熟练使用电脑上的各类工具，甚至按需要自己制造工具。2. 大模型的单位盈利能力在2025年四季报中，我们讨论过头部大模型公司的盈利能力：当时以OpenAI、Anthropic为代表的公司，其年化收入（ARR）与所租用算力规模的比值约为100亿美元/GW/年，低于对应的成本，且随着规模扩张，亏损不断扩大。过去半年，情况发生了一些变化。自2025年末的Claude Opus 4.5以来，Opus系列模型的定价保持坚挺，每百万Token的输入/缓存读取/输出定价稳定在5/0.5/25美元（缓存读取的定价同样重要——在长流程任务中，不断累积的上下文会产生巨大的缓存读取量）；新一代的Fable 5更是在此基础上翻了一倍。尽管定价昂贵，领先的模型能力仍吸引了绝大多数软件开发者，一些企业甚至以Token消耗量的排名来衡量员工对AI工具的使用程度。任务形态也发生了根本变化：从过去一次问答消耗几千Token的对话式使用，演进为一个智能体独立执行长程任务时消耗数十万乃至上百万Token。当模型能够独立工作更长的时间，单位时间的Token消耗自然出现数量级的提升，“全力消耗Token”（Token Maxxing）一度成为硅谷的流行语。定价坚挺而用量激增，Anthropic的收入随Token消耗量出现了指数型增长。作为结果，其每GW算力带来的年化收入已显著超过100亿美元，我们粗略估计达到了200-300亿美元/GW/年的水平。另一方面，即便模型参数量仍在增大，在软件持续优化和硬件迭代的基础上，单位Token的成本应是持续下降的。若定价得以维持，模型厂商将获得丰厚的利润。3. 行业的整体回报受益于前述应用的快速渗透，Anthropic以前所未有的速度实现增长。据《华尔街日报》报道，其年化收入于3月达到300亿美元，预计6月达到500亿美元——连续第四年走在“每年增长一个数量级”的轨道上。而站在2025年底，面对已达100亿美元的年化收入，再增长10倍似乎是不可能完成的任务，连公司自己给投资人的指引也不过是此后每年增长3倍。若这样的增速再持续18个月，其收入就将超过微软和谷歌。但正是在尝试外推这种指数增长时，我们遇到了阻碍。在此不妨算一笔“总账”：把云厂商与模型公司合并报表，省去中间环节，考察全行业的总投入与总产出。我们估算2026年全球AI资本开支约1万亿美元，且市场预期未来仍将持续增长。按每GW约500亿美元造价、设备7年折旧的口径推算，要让这样的投入获得最低可接受的资本回报，全行业的年收入需要快速爬升至2万亿美元甚至更高的量级。作为参照，2万亿美元约相当于标普500全部成分公司一年的净利润总和，也与全球发电侧的总收入相当。指数增长看似不可阻挡，但2万亿美元的收入终归要来自企业与个人的支出：要么替代既有支出（软件、人力、外包），要么来自新增的经济产出。而迄今为止，全球经济的增长并没有被系统性地加速。分母（全球经济产出）大体未变，分子（AI收入）却要在三四年内达到全部头部上市公司利润总和的量级——这一矛盾我们难以忽视。因此，尽管在Anthropic的单位经济模型上看到了突破，我们仍然担忧全行业收入的增长会在未来明显降速——不是因为技术停滞，而是需求侧的支付能力有限：企业和经济体适应新技术的速度，赶不上投资扩张的强度。若届时投资强度不能相应收敛，全行业将累积巨大的负向现金流。事实上，近期连最赚钱的科技公司也开始进行大额的债券和股权融资，并借助表外合作伙伴分担资本开支。综上，虽然人工智能正在渗透进工作的方方面面（包括本文的撰写），长远来看也毫无疑问会深刻地改造世界，但考虑到商业闭环的巨大不确定性，我们仍将组合中科技硬件的敞口保持在较低水平。

二季度A股整体上涨，但行情结构高度分化：沪深300、中证500、中证1000、创业板指表现分别为11.90%、18.56%、15.62%和36.35%。指数层面看，成长风格显著占优，本季度市场整体围绕高景气产业链进行集中定价。行业层面，电子、通信、建筑材料涨幅居前，分别录得90.92%、63.84%、35.20%。其中电子、通信引领AI硬件主线，受益于全球算力资本开支，半导体、光模块等方向景气上行；建筑材料涨幅领先，主因板块内玻璃玻纤等方向受AI硬件需求拉动，AI景气向上游环节扩散。跌幅方面，石油石化、农林牧渔、钢铁表现较弱，分别录得-22.20%、-20.19%、-18.59%，石油石化受国际油价持续走弱拖累，农林牧渔因生猪价格低位运行、农产品终端需求不振承压，钢铁则受制于地产基建需求疲软与行业产能过剩压力。港股二季度整体承压，恒生指数、恒生科技、恒生国企表现分别为-7.69%、-3.82%、-9.74%。行业层面，工业、综合企业、金融业表现相对较好，分别录得6.70%、2.65%、0.18%；原材料、能源、必需性消费跌幅较大，分别录得-26.85%、-22.59%、-18.48%。港股弱于A股，主因美元流动性、高利率环境和外资风险偏好对离岸市场估值的压制；同时港股科技结构更多集中在互联网平台和消费科技，未能充分受益于A股AI硬件链的强景气扩散。管理人秉承以下投资策略和选股策略进行运作：1）投资策略：优选当下价值被低估及未来成长性被低估的公司；立足三年时间维度进行选股，力争个股在三年维度内的年复合收益率能够战胜市场上基金的平均复合收益率。2）选股策略：以低于企业内在价值的价格买入或持有。以可持续、稳健的假设预测和评估企业未来的自由现金流——企业长期的内在价值由其未来自由现金流决定，与市场偏好和当下行业景气度无关。行业空间、成长速度、商业模式、企业文化、企业家精神、竞争优势等仅是评估企业内在价值的工具，而非买入或持有的理由；买入或持有的理由必定来自价值低估。当市场价格远低于企业内在价值时，买入或持有；当市场价格接近或超过内在价值时，卖出。3）基于对上市公司的深入认知及对投资安全边际的审慎思考，动态评估企业内在价值并优化组合，力求使组合所持资产具备较为充足的安全边际。二季度，国际地缘政治风云变幻，美伊冲突走向明朗，油价从高位大幅回落。这不仅缓解了宏观层面的压力，也降低了通胀预期，并提升了股票市场的风险偏好。伴随AI技术持续迭代、应用场景逐步打开，投资人对AI行业高资本开支所驱动的中上游产业链景气给予了很高的估值，隐含着中上游高景气持续时间将远超以往周期的预期，"AI这次不一样"的叙事成为市场主流声音。然而，若理性、冷静、客观地审视历史上的科技革命，会发现其无不伴随着泡沫膨胀与破灭，最终方可进入黄金发展阶段。当前市场存在一种错误认知，认为只要技术是真实的、具有革命性、市场空间足够大，顺应时代趋势进行投资便不会吃亏；只要技术迭代足够快，供给就追不上需求，泡沫将被填实，从而平稳过渡，不会破灭。管理人认为，卡洛塔·佩雷斯早已在其著作《技术革命与金融资本》中揭示了答案——每一轮技术革命必将撞上旧时代生产关系之墙。制度的优势（深度适配旧范式）恰恰是其面对新范式时的致命缺陷。如果因长远的产业趋势而高估短期的兑现速度，最终不切实际的预期将在客观现实面前破灭。面对百年未有之大变局，管理人依然以估值为锚。整体法下组合PE维持在约7倍的低估水平，隐含着市场对我们所持资产长周期进入衰退状态的定价。但结合管理人的研究，这批资产具有以下特征：1）在行业内具备较强竞争力，而强大的竞争力是避免落入价值陷阱的关键要素；2）短期估值便宜主要归因于周期性不景气或市场定价不充分，如银行、家电、汽车等，长期来看具备估值均值回归的驱动力；3）部分行业先天具备持续增长潜力，如银行和保险；4）企业自由现金流良好或股息率较高，使得组合在等待估值回归的过程中能够获得持续的现金流入；5）便宜的估值本身即是长期收益的来源。二季度末，管理人主要持有银行、保险、非银金融、家电、建材、煤炭、石油、供应链、食品饮料、机械、非必选消费和交运等行业个股。

报告期内市场震荡上行，但行情结构极致分化，整体呈现典型的K型格局—科创成长领涨市场，传统行业持续承压。指数层面，科创、成长类指数表现大幅占优，显著跑赢传统宽基指数，其中科创50、创业板指两大双创指数领跑各宽基指数，报告期内分别大涨75.74%、36.35%；中证500、中证1000、中证全指、沪深300均录得双位数涨幅，涨幅依次为18.56%、15.62%、12.14%、11.90%。相比之下，部分宽基表现偏弱，北证50仅上涨0.23%，全A等权指数当期小幅收跌-2.51%。行业方面，31个申万一级行业中仅6个上涨，分化更为极致，其中电子（+89.88%）、通信（+66.12%）涨幅居前；建材、机械、化工板块同样收获双位数涨幅，但板块内部行情分化显著，上涨个股集中于AI、半导体产业链最上游的配套原材料及设备类标的，行业内传统细分领域表现相对平淡。风格层面，成长大幅跑赢价值，大市值相对小市值占优，动量、贝塔因子表现强势，资金高度集中于高弹性成长方向，市场风险偏好维持高位。本基金采用“核心-卫星”投资策略，其中核心策略以企业分红与盈利增长为主要收益来源，聚焦具备稳健现金流、合理估值与一定成长性的优质标的；卫星策略则配置高景气方向的成长龙头，以获取阶段性估值扩张带来的超额收益。回顾二季度，组合核心端配置的周期与高股息方向受市场风格压制表现偏弱，同时卫星端对科技板块配置不足，因此组合超额收益阶段性承压。展望未来，本基金将继续坚持现有策略体系，同时借助风险模型进一步优化组合的风险收益比，力争为投资者创造可持续的超额收益。

二季度A股整体上涨，但行情结构高度分化：沪深300、中证500、中证1000、创业板指表现分别为11.90%、18.56%、15.62%和36.35%。指数层面看，成长风格显著占优，本季度市场整体围绕高景气产业链进行集中定价。行业层面，电子、通信、建筑材料涨幅居前，分别录得90.92%、63.84%、35.20%。跌幅方面，石油石化、农林牧渔、钢铁表现较弱，分别录得-22.20%、-20.19%、-18.59%。展望三季度，我们认为市场可能趋向于宽幅震荡，成长在持续获得超额收益后，市场有阶段性往价值再平衡的需要，因此我们的思路是加强成长和价值的均衡配置。4月以来，市场呈现较为极端的K型结构化走势，以电子、通信为代表的少数科技行业贡献了主要的涨幅和成交量，传统行业则持续下跌。之所以出现这种情况，和基本面的表现密不可分。中美AI产业链确实是相对稀缺的景气行业，美国26年一季度的GDP有一半以上由AI产业链拉动，国内4-5月经济也呈现出科技强、内需弱的态势。这一轮AI产业链的变化主要是由聊天机器人往智能编程（AI Coding）和智能体（AI Agent）的进化，从而带动token调用量和以Anthropic为代表的头部企业年度经常性收入（ARR）的大幅增长。目前时点看，token调用量和ARR仍在环比提升，考虑到当前全球个人智能体和企业智能体的渗透率都还很低，旗舰大模型的性能也在持续增长，带来高价值用户使用量的提升，因此AI产业链的景气度预计仍能维持一定时间。但是，相比于4月份，当前关于AI产业链的分歧也明显加大。从交易角度，全球科技都较为拥挤，国内科技估值均达到历史新高；从基本面角度，第一，一些企业已经开始缩减Token预算，或使用低层级模型来代替前沿模型，可能引发市场对于ARR增长可持续性的担忧；第二，在头部企业大规模的资本开支下，由于长鞭效应，以存储为代表的上游硬件出现了迅猛的涨价，可能会对下游CSP大厂的毛利形成影响，从而削弱大厂进一步投入资本开支的积极性；第三，在景气预期的驱动下，AI产业链的各个环节都在积极扩产，市场开始担心，一旦需求放缓，扩产壁垒较低环节的过剩风险。对于这几点担忧，我认为最本质的还是跟踪AI智能体能否在除编程外的新场景进行更广的渗透，为企业或者个人创造可观的ROI，因此token调用量和ARR仍是重要的观测指标。从投资角度，一方面，选取壁垒最高、供需格局最为紧缺的产业链环节是获取超额收益的关键；另一方面，要规避交易拥挤、估值泡沫化、纯靠讲故事的企业。除了AI产业链外，经历过较大幅度的下跌后，很多传统领域的公司也跌出了价值，可以加大配置。我们看好以下三个方向：（1）制造业出口/出海：我们长期看好新兴市场的投资机会和中国制造业的全球化优势，优势的背后是精益管理的成本优势、强大的工程师红利、使命必达的响应速度、完善的产业链配套等。（2）供给受限的顺周期品种：较多品种处于产能、库存、盈利周期底部，供给侧受到反内卷和双碳政策的限制，一旦需求侧受新兴行业需求或传统地产基建复苏的提振，就有望进入一轮补库和价格上行的大周期；当前板块整体估值不贵。（3）红利底仓品种：现金流好、股息率高的优质资产，如消费、公用事业龙头。展望未来，本基金将秉承“低波固收+”的定位，以“均衡分散、估值安全、长期复利”为核心逻辑，以可控回撤前提下的持续稳健增值为核心。权益仓位控制在5%-15%左右，希望能够在获取积极的相对收益为前提下，实现更低的阈值回撤，以达成更加平稳向上的净值曲线。固定收益投资方面，本基金债券仓位较为平稳，以持有到期获取稳健收益为目的，信用债整体评级较高，久期和杠杆率控制在合适的水平。

二季度A股整体上涨，但行情结构高度分化。指数层面，成长风格显著占优，本季度市场整体围绕高景气产业链进行集中定价。行业层面，电子、通信、建筑材料涨幅居前。其中，电子、通信引领AI硬件主线，受益于全球算力资本开支、半导体、光模块等方向景气上行。南方领航优选在二季度，提高了持股集中度，从持仓上仍然坚定看好商业航天领域的投资机会，主要因为：第一，商业航天不仅是低轨卫星通信，从行业层面，商业航天能够将通信、电子、计算机、机械、特种等多个领域融合在一起。从应用层面，商业航天可以将通信、导航、遥感、太空算力等多个领域融合到一起。第二，商业航天目前的瓶颈在于可回收技术的成熟，目前尚处于产业落地的早期阶段，未来空间可期。南方领航优选在二季度增加了对太空算力、卫星通信载荷/天线/电源管理/计算机板卡/星载激光通信的细分方向的配置，在投资标的选择上重点关注现有主业有订单、有业绩、有现金流的企业。

二季度，国内经济整体运行平稳：内需稳定，出口持续走强，新质生产力行业如AI产业链、高端装备制造及新能源汽车持续拉动出口高增长，为“十五五”开局打下扎实基础。二季度以来连续三个月PMI均处于荣枯线之上，物价水平尤其是PPI指数持续走高，也持续不断改善企业端的资产负债表。权益市场方面，在经历了3月份美以伊战争带来的市场冲击后，二季度市场迎来强劲反弹，风险偏好快速提升，其中：沪深300上涨11.9%，上证指数上涨5.2%，深成指上涨20.24%，创业板指上涨36.35%，科创50指数上涨75.74%。指数的涨幅分化充分表明市场存在的巨大分化，上涨的板块主要集中在海外AI算力、国产AI算力极其上下游产业链，而其他板块反而呈现大幅下跌，如地产链、消费、医药、周期和金融板块。二季度，在面临明确的产业趋势，以及因为市场流动性带来的市场下跌的背景下，本组合适度进行了仓位和板块集中度提升，使得产品较好的在满足回撤的基础上，获得了较好的收益。

26年二季度A股市场主要指数上涨，其中上证指数上涨5.20%，深证成指上涨20.24%，创业板指上涨36.35%，科创50上涨75.74%；从行业板块表现来看，电子、通信、建材等板块涨幅居前，传媒、石油石化、食品饮料等板块跌幅居前。长城久鑫基金在本报告期内跑赢比较基准。截至2026年二季度末，长城久鑫基金重点配置在以机器人为代表的先进制造板块，持仓集中该板块的核心零部件企业，这些企业分布在汽车、机械设备、电子、电力设备等行业。展望26年三季度，行业发展有望进一步加速，应用于各类场景的具身智能产品预计会陆续落地。本基金会继续聚焦该板块，寻找在这个产业中卡位好、壁垒高、价值量大的优秀上市公司进行布局。

二季度A股市场整体上涨，但行情结构高度分化，申万31个一级行业仅6个行业上涨，具体上涨行业为电子、通信、建筑材料、机械设备、基础化工及电力设备，分别上涨90.9%、63.8%、35.2%、23.4%、2.0%及0.5%，而跌幅居前行业分别为石油石化、农林牧渔及钢铁，分别下跌22.2%、20.2%及18.6%。对此理解为，AI相关硬件、设备及材料因有强产业趋势，业绩或预期有强基本面支撑，而大部分行业普遍受通胀及加息预期影响产生需求的担心，因此产生如此强的行情结构分化。报告期，我们以绝对收益的思路进行组合管理，在定价、质量、成长性及景气度等投资要素的权衡侧重上，我们更看重定价及质量，因成长性及景气度的预判在实际演绎中有较大的变数。这种管理思路，在强产业趋势下高成长及高景气演变为现实时，组合表现逊色，因此我们将积极补充对产业趋势的理解及跟踪体系，以避免再错失类似的机会，但投资是基于未来概率事件的判断及决策，二季度如此高度分化的行情演绎我们认为不是常态，因当下除了AI外，市场仍有不少行业或公司正在经历积极的改善过程，这些行业或公司也是有不错的投资价值。报告期，我们组合中部分持仓遭受了下跌，但这些持仓个股底层都有强现金创造的资产支撑，投资的预期兑现也是建立在较弱的基本面假设，因此我们认为这些遭受下跌的个股仍是不错的投资选择，并会继续持有。此外，在组合持仓具体变动上，我们新增了农业的持仓，主要基于养殖深亏后潜在的周期反转机会；新增了账面有充足净现金的深度低估资产，因这类资产预期足够悲观、未来只需基本面或治理有积极的改善即有估值的修复机会；AI、油气及金融资产的个股配置上，我们结合基本面及估值定价，做了一定调整，以实现更优的收益风险比。

一季度A股整体呈倒V型走势，主要指数涨跌不一，沪深300、中证500、中证1000、创业板指表现分别为-3.89%、2.03%、0.32%和-0.57%。一季度前期主要是延续了去年底的“春季躁动”行情，市场表现较强，中小盘指数也是在此时跑赢了大盘指数。三月初美伊冲突爆发，对全球供应造成严重冲击，原油价格大幅上涨，引发通胀和流动性收紧担忧，导致A股回调。一季度港股也呈现倒V型走势，但较A股表现更弱：恒生指数、恒生科技、恒生国企表现分别为-3.29%、-15.70%、-6.05%。除了美伊冲突影响之外，“外卖大战”和AI领域的竞争压力也导致恒生科技出现了较大跌幅，拖累港股整体表现。管理人秉承以下投资策略和选股策略进行运作：1)投资策略：优选当下价值低估和未来成长性低估的公司；立足三年时间维度进行选股，力争个股三年维度年复合收益率能够战胜市场上基金平均复合收益率；2)选股策略：以低于企业内在价值的价格买入或持有。以可持续、稳健的假设，预测和评估企业未来的自由现金流，企业长期的内在价值由企业未来的自由现金流决定，与市场的喜好和当下行业的景气度无关。行业空间、成长速度、商业模式、企业文化、企业家精神、竞争优势等仅仅是进行企业内在价值评估的工具而非买入或者持有的理由，买入或者持有的理由一定来自于价值低估。市场价格远低于企业内在价值时，买入或者持有；当市场价格接近或大于等于内在价值时，卖出。3）基于对于上市公司的认知、投资安全边际的思考，动态评估企业内在价值并优化组合，尽力使组合所持有的资产具有较为充足的安全边际。2026年一季度，美以伊冲突持续升级，美以联合军事行动冲击伊朗能源设施，霍尔木兹海峡贸易量一度归零，布伦特原油价格突破100美元关口，为近年来所罕见。全球资本市场随之大幅震荡，A股与港股均出现阶段性调整，上证指数自年内高点最大回撤约10%，中小市值个股跌幅尤甚。全球通胀预期再度升温，美联储降息节奏再度蒙阴。展望后续，高油价的持续性及其对全球供应链的传导效应，值得持续关注。面对百年未有之大变局，管理人依然以估值为锚，组合PE估值水平维持在10倍左右低估的水平，相信安全边际是对于不确定性最好的应对。管理人持有的资产主要具有以下特征：1）在行业内具有较强竞争力，强大的竞争力是避免落入价值陷阱的关键要素；2）短期估值便宜主要归因于不景气或者市场定价不足，例如银行、家电、建材等，从长期具备估值均值回归的驱动力；3）某些行业先天具备长期增长能力，例如银行和保险；4）企业的自由现金流良好或者股息率较高，从而使得组合在等待企业价值回归的过程中能够有持续的现金流流入；5）便宜的估值是长期收益的来源。

2026 年一季度，沪深 300 指数下跌 3.9%，中证500指数上涨约2.0%，本基金净值下跌约 5.0%。 全球经济和资本市场都不太平静，一方面，人工智能技术仍在快速进步，各行业积极推进相关技术的应用。科技巨头一改过往偏轻资产的商业模式，进行着前所未有的积极投资。另一方面，地缘政治冲突加剧，扰动全球能源供给体系，油气及相关大宗商品价格出现明显上涨。本基金希望在风险控制良好的前提下，追求中长期的绝对回报。我们在过往的季报中阐释过，选择公司的两个原则分别是“低估“和”恰当的公司治理“。这样的投资原则阐述起来并不复杂。但实践起来并不容易，一方面要求投资人独立于市场去认识企业。另一方面，要在起伏的市场中耐住寂寞，克制冲动。经历一段时间的上涨，投资人往往会形成一种认识，即只要抓住景气趋势，获利就很容易。但长周期的历史数据告诉我们情况并非如此。回顾过去半年，我们在个别尾部投资决策上确有标准放松的情况，这是值得反思之处。过去几个季度，组合中部分银行、家电等重仓个股表现相对平庸。但从更长周期（如三年及以上）来看，坚持“低估”原则仍为组合贡献了持续收益，只是其兑现节奏与市场往往并不同步，但很少形成实际亏损。目前我们重仓的部分公司受到原材料涨价和景气度低迷影响，阶段性的盈利出现了压力，市场将这种压力线性外推，给予了公司很低的估值水平。但实际上，企业某个季度的盈利增长高低和企业未来很长一段时间的累计盈利不一定相关。当下的悲观预期可能正是未来的收益来源。