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      大成基金郭瑋羚:AI依然是2026科技主線,結構性機會優于總量,投資難度大于2025年,看好光通信、存儲、液冷和PCB上游等機會

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      1月6日,大成基金基金經理郭瑋羚在年度策略會上闡述了她對2026年科技行業的最新投資展望

      投資作業本課代表整理了要點如下:

      1、2026年上半年科技行情預期仍能延續,依然會主要圍繞AI展開,但結構性機會將強于總量,整體投資難度會大于2025年。

      2、在總盤子穩增長的情況下,整個AI投資的結構性機會會優于總量。從結構排序上,我們認為光通信強于存儲、液冷和電源,強于PCB上游,強于PCB,強于GPU數量,強于總體AI資本開支的增長。

      3、光通信領域,我認為,不論是訓練還是推理,通信目前都是一個瓶頸。

      預計從明年開始,可能會陸續看到光進柜內的規劃,2027年可能會進入批量應用階段。

      4、我也比較看好存儲這一輪的緊張漲價周期,我認為可能會持續1到2年。

      5、結構方面我還比較看好幾個方向:液冷、PCB上游和PCB。

      2026年國內液冷供應商可能是正式拿到訂單并放量的第一年,但這個行業長期可能會面臨價格戰。

      PCB上游整體盈利能力有可能進入快速提升階段。

      PCB行業格局在2026年有走向分散化的趨勢,但目前整體供應還比較緊張,價格下行壓力不大。

      6、預計未來一年AI總體資本開支仍能實現平穩增長。風險可能出現在局部。

      展望未來三年,全球AI總體資本開支仍需觀察投資回報能否持續快速提升,這有一定不確定性。

      郭瑋羚,證券從業年限10年,基金管理年限5年,2015年7月加入大成基金管理有限公司,曾擔任研究部研究員、基金經理助理,現任股票投資部基金經理。2021年1月26日至2023年6月2日任大成行業輪動混合型證券投資基金基金經理。2021 年1月 26 日起任大成科技創新混合型證券投資基金基金經理。

      其基金管理規模為18.22億元,投資理念明確聚焦于科技產業趨勢,致力于挖掘其中具備優秀質地、估值合理且成長空間廣闊的公司。

      在資事堂發布的2025年基金業績榜單中,郭瑋羚管理的大成科技創新混合A以全年123.83%的回報率,位列主動權益類基金第19名。


      2025年漲幅靠前的主動權益基金

      從更長周期看,該基金業績同樣突出:近兩年累計回報超過180%,近3年回報超150%,近5年回報97%,近六個月收益達95%,近5年到近6個月以來,該基金排名基本處于同類前1%水平,始終位列業績榜單前列。


      不過,近三個月該基金業績回調顯著,收益僅為9%,今年來收益排名更是沒跑過大盤和同類平均水平。

      作業本航海指數分析指出,該基金專注TMT領域投資,近一年收益129.51%,超過99.5%的同類,郭瑋羚選股交易能力強,過于一個月股票倉位百分之百,需警惕科技行業估值較高可能帶來的波動風險


      注:圖中所示的基金經理管理起始日期(2022年1月),以郭瑋羚開始獨立管理該基金的日期為準。在2021年5月至該日期之前,該基金由郭瑋羚與其他基金經理共同管理。

      基金三季報顯示,其核心持倉依然集中在海外算力產業鏈,個股有一些調整,主要是有些個股階段性漲幅領先基本面較多,切換為一些估值相對低位,股價與基本面匹配度更高的品種。

      以下是由投資作業本(ID:touzizuoyeben)課代表整理的郭瑋羚分享精華,供您參考。

      AI依然是2026科技主線

      今天想和大家分享一下我對2026年科技行業投資的思考。

      總體來看,我認為2026年上半年科技行情預期仍能延續,依然會主要圍繞AI展開,但結構性機會將強于總量,整體投資難度會大于2025年。

      主要區別在于,2026年市場對AI的整體投資回報會更為關注。當前的整體預期經過2025年大幅上漲,已經處于比較樂觀的狀態,這與2025年相對較低的預期不同,整體的賠率也發生了變化。

      2025年AI發展與2026年展望

      我先簡單回顧一下2025年AI領域的主要進展。

      首先是模型進步,Gemini 3統一了多模態輸入輸出,這是一個很大的突破。在應用落地方面,我們也看到編程和視頻生成快速發展。

      在商業化回報上,OpenAI的ARR從2024年的不足40億美元增長到2025年底約180億美元的水平。

      Token調用量方面,由于思維鏈推理的普及,整體調用量出現了指數級增長。同時,AI方向的資本開支也達到了每月翻倍的增速。

      展望2026年,我們希望看到更多模型的進步,我們也在這方面做了更多研究。

      我們認為,2026年比較確定能看到更可編輯的多模態輸出,這可能在2026年上半年就能實現。

      此外,局部可驗證的世界模型和長程因果推理也有望初步實現。同時,我們也期待Online learning在2026年能取得一些質的突破。

      在應用落地方面,我們認為在半封閉環境中的智能體,例如自動化辦公套件、數據分析等強結構化領域,其任務完成率可能會實現質的飛躍,比如從百分之四五十提高到百分之八九十。

      但大家可能需要關注2026年商業化回報的進展,是否還能像2025年那樣快速增長。因為付費意愿在2025年已摘取了一部分“低垂的果實”,后續提升商業化變現的難度可能會加大。

      Token調用量估計仍將保持快速增長。整體資本開支增速預計可以維持在40%-50%左右。

      AI資本開支未來一年平穩增長,風險在局部

      更長期來看,預計未來一年AI總體資本開支仍能實現平穩增長。風險可能出現在局部,例如部分當前現金流不足以覆蓋全年資本開支的廠商,像Oracle這類公司,但目前這還是一個比較局部的狀態。

      長期來看,比如展望未來三年,我認為全球AI總體資本開支仍需觀察投資回報能否持續快速提升,這有一定不確定性。

      選擇標的傾向選擇谷歌鏈條,

      規避Oracle鏈條

      不過從目前情況看,谷歌、亞馬遜等公司的總體財務指標依然比較健康。尤其是谷歌,其模型確立了領先地位,自研TPU成本也較低,云業務回收周期短于同行,應該具備更強勁的上調資本開支的能力。亞馬遜的總體財務指標也比較健康。

      因此,我們在選擇標的時會傾向于谷歌鏈條,規避像Oracle這樣的鏈條。

      OpenAI近期融資比較順利,但更長期來看,還要看其模型能否在2026年實現對多模態以及Gemini 3的反超。

      此外,從總體觀察指標的角度,我們要密切關注模型的進展、美國的整體利率水平和經濟狀態、服務器租賃的回收期以及龍頭公司的資本開支規劃情況。

      AI結構性機會優于總量,

      光通信>存儲、液冷、電源>PCB上游.....

      我們認為,在總盤子穩增長的情況下,整個AI投資的結構性機會會優于總量。從結構排序上,我們認為光通信強于存儲、液冷和電源,強于PCB上游,強于PCB,強于GPU數量,強于總體AI資本開支的增長。

      光通信領域,我認為,不論是訓練還是推理,通信目前都是一個瓶頸。

      預計從明年開始,可能會陸續看到光進柜內的規劃,2027年可能會進入批量應用階段。

      柜內帶寬是柜外的數倍,這對支撐光通信的長期增長有顯著作用,也能支持估值的適當提升。

      另外,像谷歌這類TPU算力集群,以TPU v7來看,單卡對應的光模塊消耗量比GB300比例更高。而且谷歌對未來算力投入的指引是每半年翻一倍,增速會比總盤子快不少,預計消耗的光模塊會較此前有加速增長。

      存儲緊張漲價周期可能持續1-2年,擴產會超預期

      結構上我也比較看好存儲這一輪的緊張漲價周期,我認為可能會持續1到2年,因為現在進入AI推理占比提升的階段,對各類存儲都有更高需求。

      此外,為了形成長期用戶粘性,未來模型也會增強對用戶行為和偏好的記憶。

      海外存儲晶圓廠目前的資本開支規劃還相對保守,但在國內,存儲晶圓廠的擴產意愿和規劃有可能持續超預期,這對國產半導體設備也是一個很好的機遇。

      還看好三個方向:

      結構方面我還比較看好幾個方向:液冷、PCB上游和PCB。

      我先簡單講一下液冷,2025年國內液冷供應商主要處于方案驗證階段,2026年可能是正式拿到訂單并放量的第一年,但這個行業長期可能會面臨價格戰。

      PCB上游目前處于材料升級周期和漲價周期,整體盈利能力有可能進入快速提升階段。

      同時,國內廠商技術已跟上最領先的材料升級周期,擴產意愿也比海外更強,因此國內廠商有可能獲得份額提升。

      PCB總體行業增長不錯,但因為擴產難度不低,海外擴產的產能能否兌現業績仍存疑。

      行業格局在2026年有走向分散化的趨勢,但目前整體供應還比較緊張,價格下行壓力不大。

      2026年需重點關注的三個風險點

      2026年我們需要重點關注的風險有幾點:

      第一,大模型龍頭公司收入增速低于預期的風險,可能導致后續融資不順,影響整體資本開支和擴張信心。

      第二,交付壓力,可能受到美國基建能力、電力緊張、供應鏈緊張等因素影響,整體數據中心交付壓力可能較大。

      目前可以驗證,在整個海外AI供應鏈上,訂單需求非常旺盛,但也可能因為供應緊張而存在超訂風險。

      最后,我們也要關注美國可能存在的滯脹風險,其主要影響在于云服務廠商收入的穩定性,也會影響它們承擔更多資本開支的能力和總體科技類資產的風險偏好。

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