财联社2月12日讯进入2026年，市场对人工智能的讨论并没有因为时间翻页而降温。指数层面，相关板块在高位震荡中继续分化，既有算力和设备端仍在兑现业绩，也有部分概念标的经历了明显的调整。

　　面对这样一条“又热又颠簸”的赛道，华富基金指数基金经理张娅在接受财联社记者采访时并不急于给出简单的乐观或谨慎判断，而是试图把这一年拆解成不同阶段的主线接力，从节奏、结构和业绩三个维度来回答“AI还能走多远”的问题。

　　在她的视角里，人工智能并不是单一板块的交易题材，而是一条贯穿算力、半导体设备、基础软件、应用场景乃至消费电子的长产业链。价格的每一次大幅波动，背后都对应着业绩兑现的节奏、政策与供给格局的变化，以及情绪和资金结构的再平衡。

　　谈到2026年的AI行情，她更愿意用“延续中有分化”来概括：整体逻辑不会因为时间节点自动结束，但不同季度的主线、涨跌的力度和受益方向，很可能与过去两年大不相同。

　　春躁窗口与年内节奏，AI行情更像是一场接力

　　谈到2026年的AI走势时，张娅的第一反应并不是给出一个乐观或谨慎的标签，而是先划出一个她熟悉的节奏框架。她坦言自己并不喜欢做特别具体的预测，更愿意以假设方式来思考投资路径，不过有一点她认为是确定的，AI行情不会因为时间来到2026年就戛然而止，相反，每一年都会有新的环节和主线被市场挖掘出来。

　　在她的拆解里，第一季度往往对应所谓“春躁行情”。这一阶段一方面叠加上一年度年报和一季报披露，算力端企业的业绩继续释放，无论是海外高端算力芯片，还是国内相关芯片和硬件，只要前期估值尚不算极端、利润趋势仍然向上，就有机会在未来行情中表现。

　　她认为，短期的应用端催化也会穿插其中，比如大型互联网公司在春晚等场景中集中展示大模型应用，这类事件虽偏短期，却足以点燃一波情绪。

　　真正决定全年格局的，在她看来往往要等到二季度。张娅认为，二季度大概率会在AI产业链内部走出一条更清晰的主线，目前不少分析观点都集中在国内算力和半导体设备上，这也是她相对认可的方向。

　　一方面，海外高端芯片的供给边际变化，使得大型互联网公司在训练和推理上有条件采取“海外高端芯片加部分国产算力”的组合；另一方面，国内算力经过近两年的积累，无论在推理性能还是在部分训练场景上的表现，都已经能够承接更多需求，从她接触到的大厂信息看，国产算力芯片的采购正在明显放量。

　　她特别提到，高端芯片进口限制政策经历了从收紧到重新放开的过程，最终的落地方案要求大型企业在使用海外芯片的同时，必须搭配一定比例的国产算力，这种安排一方面消除了此前的不确定性，另一方面也让国产算力在订单和发展空间上得到更明确的支撑。在她看来，这使得国内算力在今年二季度成为潜在主线的概率不低。

　　至于下半年，她把目光更多投向应用端。过去几年里，真正意义上通过业绩证明自己的应用环节其实并不多，光模块是少数从概念走向业绩、进而走出主升浪的例子。今年，她更关注两类可能的接棒者。

　　一类是偏软应用，包括游戏、传媒，以及教育、医疗、金融等垂直行业，后者依托行业龙头多年积累的数据壁垒，一旦与大模型结合，就有可能较快转化为收入增长。

　　另一类是偏硬应用，尤其是消费电子相关方向，例如智能眼镜、AI手机等，这些产品本身承接了过去十多年移动互联网培育起来的用户习惯，消费者的接受门槛相对较低，具备更快起量的潜力。

　　她也并不回避现实的约束。存储芯片价格在AI训练拉动下大幅上涨，反过来会压缩消费电子厂商的利润空间，这是她目前观察到的一个压力点。不过在她的假设中，这种压力更像是阶段性问题，随着供需格局再平衡，未来几个季度里有可能得到缓解。从投资节奏上看，她更关心的是，行业何时从“讲故事”进入“看业绩”的阶段，以及哪一类应用会率先在财务报表中留下可持续的印记。

　　在这样的年度节奏下，她把第一季度视作“看业绩、看催化、看主流资金提前布局线索”的阶段，把二到三季度视作“蹲主线”的阶段，把四季度视作“检验是否有新应用足够强，可以在下一轮成为主角”的阶段。对于投资者而言，她更在意的不是简单追问“今年AI还能不能涨”，而是能否在不同季度有意识地调整关注焦点。

　　强贝塔背后，健康上升和情绪波动并存

　　如果用一个词概括过去几年的AI行情，很多人会说是“强贝塔”。在张娅的拆解里，这种强烈的指数级上涨其实又可以分成两种完全不同的形态。

　　一种是她认为相对健康的强贝塔，这类行情背后有实实在在的业绩落地作为支撑。她举例称，去年七八月份以光模块为代表的行情，就属于这类情况，相关企业在订单、收入和利润上的改善非常直观，人工智能相关指数在主升浪中虽然波动剧烈，但整体呈现的是中枢抬升的走势。

　　另一种则是纯粹由概念驱动的强贝塔，例如2023年初围绕海外聊天机器人出现的那一轮、2024年初部分视频生成工具触发的那一轮，这类行情虽然声势浩大，但缺乏对应的业绩支撑，往往会在情绪退潮后集体调整，走势更像“上去一条直线，下来也是一条直线”。

　　在她看来，后续投资者感受到的分化，在健康的强贝塔中更多是一种“新旧主线轮替”。当一个环节的业绩仍然维持增长，只是基数变大、增速不再具备足够吸引力时，市场自然会把资源倾斜到基数更小、弹性更大的新环节上，这种替代过程本身就是产业发展中“新陈代谢”的体现。她在参与指数优化时，也尽量通过季度调仓和景气度指标，把这种轮替纳入规则，而不是简单理解为“哪个跌得多就是被放弃”。

　　谈到资金结构时，她把参与AI的资金大致分为理性和情绪两类。理性资金包括公募基金等机构投资者，他们会把仓位更多配置在已经看得见业绩趋势、或者有较强实质性催化的方向。例如某些重要产品的量产节点、某些公司从零到一实现量产供应等，这类事件在她定义中属于“强催化”，即对未来业绩落地的可预见性有较大提升，因此也会被相当一部分机构纳入可参与范围。

　　情绪化资金则更多体现在游资、短线资金和部分散户的交易行为之中，他们更容易围绕新概念、新故事进行频繁换手。在她的观察里，两类资金几乎任何时候都会同时存在于市场中，只是在不同阶段各自扮演的主导角色不同。她认为公募基金经理的价值之一，在于对这部分情绪资金起到一定过滤作用，把来自申购端的增量资金更多引导至基本面更扎实、或者至少具备强催化事件支撑的板块，而不是完全跟随每日热点轮动。

　　至于投资者最担心的下跌场景，她也给出了自己的拆分。第一类是基本面趋势已经发生变化的下跌，这往往会表现为高位一段时间内无法再创新高，并出现频繁的大阴线，对应的往往是利润环比开始连续下行的行业，这类下跌需要高度重视。

　　第二类则是估值透支过度后的回调，即便业绩仍然良好，当估值已经隐含三四年之后的乐观情景时，市场也需要一到两个季度甚至更长时间进行消化，她把去年光模块在九十月份的震荡归入这一类。

　　第三类是纯概念行情退潮后的回落，更多反映的是情绪的双向波动，本身并没有对应的基本面支撑，因此不具备太多可操作价值。

　　在子行业层面，她判断缺乏业绩支撑的概念板块、以及情绪过度亢奋的标的，更容易在调整中跌得更深。相反，那些已有业绩落地、但只是短期估值偏高的方向，往往更容易通过时间换空间的方式完成修复。

　　对于“泡沫”争议，她区分了实业层面与金融市场层面的两种含义。前者关注的是科技公司投入大规模AI之后能否最终形成收入与利润，这个问题在她看来仍需更长时间才能得到验证；后者则主要看股价上涨是否显著偏离业绩与现金流。她提到，当前不少代表性公司股价涨幅与业绩增速大致匹配，加上现金流状况较为稳健，因此很难简单用2000年互联网泡沫的剧本来套用。

　　不过，她也设想过一种阶段性的青黄不接情景，例如算力端需求仍在，但供给竞争加剧导致利润承压，而应用端盈利又尚未出现，这一阶段就可能出现金融市场层面的泡沫，需要通过时间、估值和结构性调整来消化。

　　在采访的最后，财联社记者问到张娅如何用一个词概括未来AI的发展趋势时，她给出的答案是“星辰大海”。在这位指数基金经理看来，人类在经历了多轮技术浪潮之后，已经站在需要再次提升生产力台阶的路口，人工智能既是不确定性的来源，也是希望的载体。