市场观点
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一、投资回顾与思路
过去一个月，组合净值出现了较明显的回撤。期内我们对部分风险敞口进行了小幅调整，但整体仍保持较高权益仓位，因此受到本轮市场调整的直接影响。回撤主要来自前期涨幅较大、交易较为拥挤的AI硬件及相关持仓的估值压缩；部分经营兑现度较高和估值不高的高壁垒公司，以及与AI相关性较低的资产，对组合形成了一定缓冲。
投资操作上，我们结合对AI需求和远期资本开支的重新评估，适度降低了部分风险敞口，但核心持仓和组合结构总体保持稳定，并未进行大规模的风格切换。本轮调整既受到拥挤交易和资金去杠杆的放大，也反映了市场对AI远期需求及资本投入回报的预期迅速变化。由于AI相关公司的估值中远期价值占比较高，远期假设的小幅调整也可能对当前定价产生较大影响。本轮价格变化的速度和幅度明显快于同期产业基本面的变化，短期存在一定超调。考虑到长期判断尚未发生根本变化、组合仍保持较高仓位，我们主要通过小幅调整风险敞口和集中度应对，而没有对核心持仓进行大规模调整。
我们并不将高位精准择时或频繁切换作为主要的风险管理方式，而是更加重视基本面证据、组合集中度和整体风险敞口。后续如果相关资产快速反弹、但缺乏新增基本面支撑，我们将适度降低集中度；如果需求、订单和盈利证据进一步增强，且价格提供了更好的风险收益比，也会相应增加配置。整体上，我们将根据证据变化动态调整，而不是对短期市场方向作单一押注。
2. 市场回顾与展望
过去一个月，AI产业基本面继续得到验证，但相关资产价格出现了剧烈调整。AI相关公司的估值通常具有较长久期，在现金流折现模型中，中远期价值占比较高，因此市场对长期需求增速、资本投入回报或竞争格局的预期即使只是小幅变化，也可能对当前定价产生较大影响。本轮调整既有持仓拥挤、去杠杆等交易因素的放大，也反映了市场对AI远期前景的认知在短期内迅速变化，价格调整一度快于基本面证据的变化，并出现一定程度的阶段性超调。因此，本轮波动更接近一次快速的预期和估值重估，而非AI产业趋势已经发生逆转。
市场定价关注点也在发生变化，从此前对“AI前景广阔、基础设施供给不足”的定价，进一步转向AI需求增长会否过快放缓，以及大规模资本投入的可持续性和回报。当前最关键的变量，是AI需求的增长曲线。根据公开信息及市场估算，几家头部AILab的合计年化收入可能从去年底约400亿美元增长至今年底超过2,000亿美元。如此快速的增长出现放缓是正常的，关键在于放缓幅度能否保持在合理区间。考虑到AI产业资本开支已达到万亿美元量级，如果收入增长过快降速，持续投入的经济性、产业供需和基础设施定价都可能受到影响。
Coding和Agent真正进入企业工作流尚不足一年。早期阶段，用户更多是在快速尝试、探索能力边界；随着投入规模扩大，企业开始评估实际效果并重新计算经济账。目前AI重度用户仍主要集中在科技行业，部分企业已经开始加强预算控制，而传统行业虽然潜在空间巨大，但能否快速承接下一阶段需求，仍需要进一步验证，产品易用性和工作流改造等因素都可能影响渗透速度。
从长期看，我们对AI的核心判断没有改变。单位智能成本仍在快速下降，模型能力尚未看到明显天花板，AI在现实经济中的渗透也仍处于非常早期。SamAltman等前沿模型公司的管理层对未来几年模型能力继续提升保持较强信心。其背后的逻辑并不只是扩大模型规模，而是推理时计算、搜索与验证机制持续改善，Agent从“回答问题”进一步转向“完成任务”，以及AI开始参与模型研发和科学研究，从而缩短下一代模型的迭代周期。随着模型能够自主完成更长、更复杂的工作流，其价值有望从单次回答扩展至科研、编程、工程设计和专业服务等高价值场景。这些变化支持我们对模型能力曲线尚未进入平台期的判断，但管理层表态仍只能作为方向性线索，最终需要由实际模型表现和商业化数据验证。与此同时，能力提升并不必然直接转化为行业收入。“智能通缩”具有两面性：成本下降能够扩大任务量和用户范围；但如果用户只是以更低成本完成原有任务，总预算未必同步增长。未来需求能否延续较快增长，关键在于能力提升和新增任务所创造的经济价值，能否快于单位成本下降，并推动AI从“提效和降本”进一步走向“创造收入”。因此，比单一模型排名更值得跟踪的是Agent完成复杂任务的可靠性、企业工作流渗透速度、用户预算及付费意愿，以及单位算力能够创造的实际经济价值。
我们的基准判断是，AI需求将从此前的爆发式增长逐步放缓，但仍有较大概率保持在能够支撑基础设施投入的合理区间；
这一情形相较于需求持续超预期加速或快速失速，更接近我们当前的基准预期。在这一情形下，AI基础设施的需求和定价基础并未发生根本变化。
需要注意的是，当前市场对远期增长仍有较高预期，因此对近期业绩偏差的容忍度很低。即使只是单季度收入、订单或指引略低于预期，也可能被投射为长期增长假设的变化，从而引发较大的估值调整。公司估值中远期价值占比越高，对短期偏差的敏感度往往越大，近期康宁、诺基亚财报后的市场反应即体现了这一特征。
价值链内部，近期财报所呈现的经营趋势，边际上更有利于云服务商：云业务收入增长提速、利润率改善，资本开支虽然仍处高位，但目前看并未失控，投入增长与收入兑现仍大体匹配。同时，随着开源生态占比提升，原本更多流向闭源模型厂商的价值可能部分留存在云端，使云服务商在AI价值链中获得更高的收入份额。不过，这一价值分配变化的前提，仍是AI整体需求和用户预算保持增长。
综合来看，我们既不会因短期波动对AI长期前景过度悲观，也不会仅凭长期空间忽视增长节奏和估值风险。后续将重点跟踪AI使用量、企业预算、传统行业渗透、资本投入效率及新增供给等证据，并据此动态调整判断。
其他重点方向：寻找差异化 Alpha 来源
AI之外，新兴市场、金融科技和消费仍是我们持续关注的三块方向：
新兴市场：不同经济体在产业结构、政策环境和资本流向上的差异，可以形成非常强的独立Alpha。我们会继续跟踪日韩半导体链条，也会保留对拉美、中亚等区域结构性机会的研究。
金融科技与金融创新：金融科技方向短期受风险偏好、汇率和利率预期影响较大，部分持仓今年表现一般。但行业本身仍然具备大体量、高ROE和效率提升空间。我们会继续关注那些UnitEconomics正在改善、客户留存和交叉销售能够被数据验证的公司。
消费领域：消费板块仍受宏观和就业预期压制，AI替代就业的叙事也会影响市场风险偏好。但经过前期估值压缩后，需求刚性、品牌定价权和渠道效率更好的公司会逐步分化。我们会继续寻找基本面没有恶化、但被宏观情绪过度压低的机会。
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