#天天基金调研团#
当前，全球正经历一场由人工智能技术驱动的产业革命。从ChatGPT的横空出世到Sora文生视频模型的突破，从多模态大模型的快速迭代到Agent智能体的实践探索，AI技术正以惊人的速度重塑各行各业的生产效率与商业模式。
在这一背景下，中国科技产业亦迎来历史性机遇：国产算力生态逐步成熟，大模型能力持续突破，应用场景加速落地。然而，技术的快速迭代与产业的激烈竞争也使得AI投资充满挑战——如何甄别真伪需求?如何把握技术拐点?如何应对市场波动?这些问题成为投资者面临的核心课题。
$诺安稳健回报混合A(OTCFUND|000714)$ 以其对AI产业链的前瞻布局和灵活调整，在2025年实现了+92.72%的惊人回报(数据截至2025年10月)，成为市场中极具代表性的科技主题基金。该基金的掌舵者邓心怡，凭借其深厚的科技产业研究积累和清晰的投资框架，在AI浪潮中精准捕捉了算力、模型、应用等多层次的投资机会，同时通过严格的估值纪律控制回撤，展现了主动管理型基金在科技投资中的独特价值。
本次调研基于天天基金调研团对邓心怡的深度访谈，结合诺安基金内部路演纪要，从基金业绩归因、投资策略、产业洞察到风险控制，全面解析诺安稳健回报混合A的成功逻辑。报告旨在为投资者提供一份兼具理论深度与实践价值的AI投资指南，帮助其在科技变革的浪潮中洞见先机、理性布局。
1. 基金测评：高弹性与稳健并存，科技猎手的业绩解码
诺安稳健回报混合A成立于2014年，长期以来以成长股投资为核心风格。2023年AI技术革命爆发后，基金迅速调整持仓结构，重点布局AI算力、大模型、应用软件及终端硬件等细分领域，成为市场上较早系统性布局AI产业的基金产品。
截至2025年11月5日（笔者发稿），其年内收益率高达+92.72%，远超业绩比较基准及沪深300指数，在同类产品中排名前列。 从业绩归因来看，基金的超额收益主要来源于三方面：
其一，对AI产业趋势的精准卡位。2024年初，基金重点配置了国产算力替代方向的硬件公司，如GPU设计企业和半导体设备厂商；2025年上半年，随着大模型能力阶跃式提升，基金逐步向应用层倾斜，增持了游戏、短剧等垂直领域公司。这种“硬件—软件—应用”的梯次布局，完美契合了AI产业的价值传导节奏。
其二，灵活的仓位调整能力。以2024年9月GPT-01模型发布为例，邓心怡团队敏锐捕捉到其“思维链能力”将推动ASIC芯片需求，迅速将部分仓位从英伟达产业链切换至国产ASIC设计企业;而在2025年5月英伟达GB200芯片量产确认后，又及时回补海外算力链仓位。这种基于技术迭代的动态调整，显著提升了资金效率。
其三，严格的估值纪律。尽管聚焦高成长赛道，基金始终将估值安全边际作为核心风控手段。例如，在2025年4-5月游戏板块行情中，当部分个股PS估值接近15倍时，基金逐步减持锁定收益，避免了后续估值回调的冲击。截至2025年三季度末，基金前十大重仓股平均市盈率处于行业合理区间，最大回撤控制在-18%以内，体现了成长与风控的平衡。
从持仓结构看，基金高度聚焦AI产业链核心环节，前十大重仓股权重占比近60%，集中度较高但行业分布均衡，覆盖算力芯片(如国产GPU企业)、模型工具(如多模态平台)、应用软件(如垂直行业SaaS)及终端硬件(如机器人产业链)等。这种“集中个股、分散细分领域”的策略，既保证了组合的锐度，又降低了单一技术路线的风险。
2. 调研实录：AI产业投资主线与主动管理优势
在本次调研中，邓心怡系统阐述了其AI投资框架的核心逻辑，并分析了主动管理型基金在科技赛道中的独特优势。
(1)AI产业的核心驱动：模型阶跃与生产力杠杆
邓心怡将AI的本质定义为“生产力杠杆”，其价值在于通过数据撬动激活新的生产方向。而这一杠杆的强度，直接取决于大模型能力的阶跃式迭代。“每次模型发生重大突破，就像点亮一盏灯，照亮此前未被开发的应用场景。”她以2025年谷歌Genie模型为例，指出其文生世界能力的提升直接催生了沉浸式游戏、交互短剧等投资机会。 基于此，基金的投资框架紧密围绕模型迭代展开：
下游应用侧：模型能力点亮新场景时，优先布局估值合理、市场空间明确的标的(如2025年的游戏板块);
上游算力侧：新算法驱动新硬件需求，重点跟踪芯片架构迭代(如ASIC对GPU的替代)、集群规模变化(如GB200带来的投资周期);
终端硬件侧：关注模型能力向物理世界的延伸，如机器人、智能穿戴设备等。
(2)主动管理的优势：应对不确定性，捕捉真成长
科技行业技术路径多变、赢家通吃效应显著，被动投资难以规避技术落伍或生态失败的企业。邓心怡认为，主动管理的核心优势在于三点：
首先，通过深度研究识别技术真伪。例如，2024年国产算力概念股普涨时，团队通过产业链调研发现部分企业缺乏实际流片能力，从而规避了“伪国产化”陷阱; 其次，动态调整持仓应对技术拐点。如2024年底基于GPT-01的思维链特性，提前布局ASIC芯片企业; 最后，跨市场比较优化估值定价。基金参考海外龙头(如ServiceNow的PS估值)为国内标的定价，避免盲目追高。
(3)国产算力的突围：生态闭环与结构性机会
邓心特别强调，国产算力的突破已从“可用”走向“好用”。2025年7月，国内大模型公司联合发起跨芯片平台生态联盟，标志着模型-芯片-应用闭环初步形成。“DeepSeek最新版本已针对国产芯片优化推理效率，这意味着国产算力的需求天花板将被打开。”她认为，市场对2026年国产算力需求的预期仍偏低，尤其是ASIC芯片在成本效率上的优势尚未被充分定价。
3. 问答环节：投资者最关切的六大问题
Q1：AI板块估值已高，当前是否仍适合布局?
邓心怡：估值高低需结合成长性判断。当前AI企业收入增速普遍在50%以上，而海外龙头如OpenAI年化收入已突破百亿美元，说明商业化落地并非空谈。建议投资者关注估值与增长的匹配度，避免追高纯概念标的，但优质公司仍具长期空间。
Q2：基金如何控制科技股的高波动风险?
邓心怡：我们通过“三层过滤”控制回撤：一是持仓分散于AI细分领域;二是动态调整仓位应对技术拐点;三是严格评估市值空间，例如当个股PS超过15倍时逐步减持。
Q3：国产算力能否替代英伟达?
邓心怡：短期完全替代不现实，但国产芯片在政务、特定行业场景已具备竞争力。未来突破口在于ASIC专用芯片与生态协同，而非正面竞争通用GPU。
Q4：普通投资者如何参与AI投资?
邓心怡：建议通过基金定投分散风险，优先选择有明确产业视角和估值纪律的产品。AI是长周期赛道，短期调整或是布局机会。
Q5：基金未来重点布局方向?
邓心怡：三大方向——一是AI应用软件中具备独特数据壁垒的企业;二是国产算力链的硬件与设备公司;三是机器人、智能终端等新硬件场景。
Q6：AI投资的主要风险是什么?
邓心怡：技术迭代不及预期是最大风险。例如，若模型能力长期停滞，部分应用场景可能无法商业化。此外，地缘政治、行业监管等外部因素也需关注。
4. 调研感悟与收获：AI投资的变与不变
本次调研的最大收获在于，AI投资绝非简单的赛道押注，而是需要对技术路径、商业节奏、估值波动有系统认知的复杂工程。诺安稳健回报混合A的成功，印证了以下关键原则：
第一，产业趋势是投资的“锚”。只有深入理解模型迭代如何驱动硬件需求、激活应用场景，才能避免追涨杀跌。邓心怡团队对GPT-01、GB200等关键节点的敏锐把握，正是基于其对技术规律的尊重。
第二，主动管理在科技赛道中不可替代。科技行业技术路线竞争激烈，被动投资难以规避生态失败风险。而主动基金可通过动态调整，在ASIC与GPU、国产与海外算力之间灵活切换，捕捉结构性机会。
第三，估值纪律是长期收益的保障。即使在高成长赛道，估值泡沫的破裂也会带来巨大伤害。诺安稳健回报混合A始终将市值空间评估作为核心风控手段，体现了理性与克制的投资哲学。
对于投资者而言，AI时代的投资需要打破传统估值框架，建立与技术共进的新型能力。而诺安稳健回报混合A的实践，为市场提供了一个范本——如何通过产业视角、动态调整和估值纪律，在科技浪潮中行稳致远。未来，随着AI向终端硬件、生物医药等更广阔领域渗透，这一投资框架或将持续创造超额收益。
$诺安稳健回报混合A(OTCFUND|000714)$ $诺安稳健回报混合C(OTCFUND|002052)$
