今年以来,A股科技股行情向芯片、算力产业链深度扩散,半导体、算力、存储、光模块等领域备受市场关注。对此,诺安基金权益投资事业部副总经理兼研究部总经理邓心怡近日对算力产业变革与AI时代下的科技投资主线进行了对解读。
在邓心怡看来,本轮算力行情的核心逻辑是在此前“训练驱动”的基础上,叠加了快速爆发的“推理驱动”,从集中的大模型训练,拓展到更广泛的应用落地,算力需求随之延伸到各类终端场景,推动光模块、服务器、存储等全产业链同步受益。
同时,她表示,国产算力的自主可控需求日益凸显,推动算力产业链持续升级,而“国芯-国模-国用”闭环,正是国产AI芯片从“可用”走向“好用”的关键所在。
算力行情进入推理驱动新阶段
近期算力板块上涨,光通信、存储、AI芯片等相关领域同步走强,背后核心是AI产业发展带来的刚性需求支撑。
邓心怡指出,目前,AI对需求的创造可以描述为“机械化脑力劳动”从而放大生产力杠杆的过程,算力爆发的核心驱动力是AI在“训练”基础上叠加了快速爆发的“推理”需求,而推理需求的结构性增长,是AI产业发展到一定阶段的必然过程。
训练与推理具备截然不同的需求特征:训练需要长期、持续、稳定运行,依托高性能、高兼容度的服务器集群;推理面向海量、实时、碎片化的用户需求,核心要求是响应快、时延低。
这一转变恰好发挥了我国产业链在成本、效率和本地化适配上的优势,为国产算力打开了广阔空间。
以4月下旬发布的DeepSeek-V4预览版为例,该模型从设计阶段即原生适配华为昇腾等国产芯片,发布当天多家国产芯片同步推出适配方案,国产算力生态体系加速成型。
“‘国芯-国模-国用’闭环正是国产AI芯片从‘可用’迈向‘好用’的关键。”她表示,这是芯片、模型、应用三方协同赋能的系统性升级。随着国产芯片迭代及超节点、混合架构等技术落地,国产AI芯片有望在更多场景中实现普遍性的“好用”。
在国产算力的布局上,邓心怡聚焦两个核心标准:一是芯片的组网能力,决定推理效率、成本及大参数模型的支撑能力;二是芯片的模型适配能力,适配主流模型数量决定长期成长空间和行业地位。
以前瞻视角把握科技机遇
算力产业链的蓬勃发展,也推动AI产业整体进入全新发展阶段。当前,AI产业正从基础设施投资期逐步向商业化变现期过渡。
随着算力成本持续下探、模型可控性稳步提升,AI应用的胜负手已经从“模型能力”全面转向“数据和客户生态”。邓心怡看好四大方向率先兑现收入与利润:AI for Business、AI for Science、个人助理、自动驾驶。
谈及如何精准捕捉科技行情,她表示,科技投资的关键是抓住清晰的产业趋势,驱动力简单、核心变量收敛的行业,具备更稳定的布局价值。
凭借敏锐的市场嗅觉,这一方法论也使她在实战中踏准科技轮动节奏:据诺安稳健回报产品季度报告显示,产品于2024年提前布局CPO捕获收益,2025年初前瞻布局AI应用领域斩获红利,随后再度抓住算力主升浪,今年聚焦芯片国产化、光通信领域,持续领跑科技行情。
数据显示,截至2026年4月16日,诺安稳健回报A近两年回报201.7%,同期业绩比较基准为24.39%,超额收益177.31%,同时,其近两年夏普比率为1.65、卡玛比率为3.67,展现不俗的超额收益及风险控制能力。另外,邓心怡与周靖翔共同管理的诺安研究优选,聚焦国产算力与半导体自主创新新生态建设,截至2026年4月16日,其A类近一年业绩增长率为103.48%,同期业绩比较基准为18.03%。
在邓心怡看来,“负责任的科技投资”离不开团队的体系化支撑。她认为,科技的迭代是阶跃式的,产业高速发展期是科技投资的黄金窗口,但科技股高波动是常态。诺安基金科技组坚持开放共享的研究机制,立足5至10年长周期产业趋势开展前瞻布局,尽可能识别市场扰动造成的噪音,以深度研究捕捉真实的产业前沿变化。在此基础上,诺安基金已连续两年发布年度科技投资报告。
展望未来,邓心怡认为,目前核心抓手是模型能力以及模型迭代方向,会把模型能力落实到收入提升与成本控制两个维度来布局。
收入端重点关注两类公司:一是重点聚焦具备模型能力、能实现用户生态与AI产生化学反应的公司;二是布局拥有独家数据的公司。成本端,控制芯片成本是关键,重点关注三个方向:第一是定制化,如云厂自研芯片、用ASIC定制化芯片替代GPU;第二是围绕国产芯片及国产化半导体产业链布局;第三是通过超节点、CPO、OCS等新型通信技术提升集群效率、实现系统级降本。此外,集群与机柜架构迭代,存储、光纤等供需错配环节,也是重要投资方向。
在跨市场布局方面,她对港股科技资产同样持乐观态度。她表示,我国许多优秀的已上市模型公司集中在港股市场,尤其是拥有前沿模型的互联网公司值得重点关注。同时港股的离岸属性使其对全球流动性高度敏感,前期调整较为充分,若未来流动性显著改善、风险偏好回升,港股有望迎来显著修复。(辛践)
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