专题：2026年度投资策略|顶级基金公司、基金经理展望马年投资机会
一、 2026年市场展望：
回顾2025年，A股市场呈现出一轮由产业趋势引领、市场共识逐步深化并不断超越历史框架的结构性行情。人形机器人、新消费、创新药、人工智能、商业航天等板块轮番表现，共同谱写了“高质量发展”的主旋律。展望2026年，我们预计AI产业或仍有望成为市场叙事中最核心的主线之一。
AI模型：有望进入新一轮创新爆发期。回顾2025年，AI模型在行业一度出现的“技术瓶颈”质疑声中持续迭代，不断突破能力边界。Google最新发布的Gemini 3.0印证了预训练技术仍具备可观潜力，而国内代表性模型DeepSeek V3.2则展现出后训练路径的独特价值。展望2026年，预计国内外大模型开发者将进一步相互借鉴、携手并进，围绕算力部署与算法优化、闭源与开源路径展开新一轮创新竞争。特别是Google Gemini 3.0的成功，也为包括OpenAI在内的其他领先者带来显著追赶压力。2026年，我们或将迎来一系列具有里程碑意义的旗舰模型发布，大模型能力也有望从文本、语音、图像升级至真正的原生多模态输入输出，为世界带来全新的交互与认知体验。
AI算力：AI基础设施投资继续高歌猛进。自2023年以来，尽管市场不时出现对AI产业“泡沫化”的担忧，但全球科技巨头在AI领域的投入始终较为强劲，并呈现持续深化的趋势。本轮AI基础设施投资以加速计算为核心，在计算、网络、存储、电力及散热等关键环节，均体现出与过往数字基础设施明显不同的特征，且技术路径仍在快速演进中，这对全球产业而言仍是一个全新的课题。展望2026年，我们需密切关注半导体、电力、融资及项目交付等多环节中可能出现的制约与风险，同时也应充分认识到全球科技企业及“主权AI”计划对AI投资的高度热情。总体来看，此轮AI基础设施投资具有长周期的产业规划属性，所以当前不宜过早对其短期表现下定论，而应给予产业充分的发展时间与创新空间。
AI应用：过去三年，AI应用虽取得了一定进展，但仍明显低于市场激进者的乐观预期，这也是“泡沫论”声音不时出现的原因之一。市场原本期待的是“算力-模型-应用”之间形成的良性循环，但目前来看，应用端的进展显著滞后于大规模的资本投入，预期中的正向循环尚未完全畅通。我们认为，当前AI应用已初显“破土生长”之势。以OpenAI、Anthropic等为代表的AI原生应用公司，已通过年度经常性收入（ARR）与营收的快速攀升，展现出AI商业化的较强潜力。可以说，我们已多年未见到如此规模明确、增长强劲的收入曲线，这或许标志着一个新的AI应用时代正在开启。
目前，许多备受期待的AI应用尚未实现广泛普及，我们判断主要原因可能来自两方面：其一，当前模型的整体智能水平仍有局限，已较为成熟的主要是文本处理能力，因此在聊天机器人和代码生成等场景进展较快；预计2026年有望实现突破的多模态能力，或将成为孵化更多创新型AI应用的土壤。其二，算力成本依然偏高，目前各类模型的轻量版（flash版本）更受市场欢迎，而功能更强的专业版（Pro版本）价格仍然较高。预期随着算力资源的持续积累与算法效率的进一步提升，这一问题将逐步得到缓解。
二、 产品管理思路
展望2026年，我们将紧密跟踪产业趋势的演进，持续优化产品管理体系，以务实、前瞻的姿态应对市场变化，努力为投资者创造长期可持续的价值回报。
1、坚持全球化视角
虽然我们的投资主要聚焦于中国股票市场，但仍将保持对全球科技公司的密切跟踪。我们将持续完善基于全球产业链的投研框架，以全球视野分析中国企业的竞争优势、成长潜力与估值体系，并结合全球价值链分工与资本市场定价的基本逻辑，对上市公司进行多维度的价值与风险评估。相较于前三年将大量精力投入出海产业链，2026年我们将投入更多精力深入挖掘国内产业链的结构性机会。我们相信，在这一轮产业趋势中，国内市场同样具备重要的参与价值与发展空间。
2、坚持价值投资视角
在投资选择上，我们更青睐具备持续成长性的企业，尤其关注那些拥有全球竞争力、具备进取精神、并能持续创造社会价值的领先科技公司。我们期待这些企业能够凭借出色的产品与服务赢得市场与客户的信任，并以扎实的盈利回报股东。我们始终致力于将资金配置到那些真正为中国及全球创造长期价值的优秀企业，同时尽力规避那些可能损害价值或仅依赖概念炒作的投机性标的。
3、坚持与时俱进
2026年，我们将以开放、求实的心态应对新的市场机遇与挑战。在持续完善投研体系的过程中，旨在让历史积累转化为投研的复利价值，而非固步自封的枷锁。回顾过去三年，我们在AI算力产业链的阶段性上行中，较好地把握住了投资窗口。面向新的一年，我们相信市场仍将孕育丰富的结构性机会，新的产业叙事也将不断涌现。对此，我们将积极拥抱未来的变化与挑战。
4、坚持风险收益平衡
2026年，我们在追求投资回报的同时，也会始终把风险控制置于更加重要的位置，尤其会注重企业的业绩兑现能力，会考虑收益背后所蕴含的风险。在当前的中国资本市场中，已涌现出一批优质企业，所以我们不会将研究资源消耗在仅依赖叙事但缺乏实质支撑的公司上。后期，投研团队将着力从产业趋势、产品竞争力、订单落实及业绩兑现等多个维度，综合评估投资的收益与风险，力求在风险收益比具备明显吸引力时进行谨慎布局。
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文章不错《诺德基金周建胜 | 破局与布局：2026年AI产业投资展望》内容很有帮助