#AI产业链群星璀璨# $诺安稳健回报混合C$
当华为昇腾910B芯片批量交付、DeepSeek-R1大模型在代码生成任务中超越GPT-4、芯原股份的算力芯片IP订单大幅增长，中国AI产业正从“技术跟跑”迈向“生态筑局”的关键阶段。这场变革不仅打破了海外算力封锁的困境，更催生出从底层硬件到上层应用的完整产业链。在这样的赛道上，如何找到兼具成长性与确定性的投资方向？诺安稳健回报混合C的持仓逻辑，以及基金经理邓心怡提出的“三大突破方向”，或许能给出一份值得细品的答案。
谈及国产AI的算力基础，之前“卡脖子”的难题如今已有了明显突破。2023年海外高端GPU禁令出台时，国内大模型训练曾面临“无卡可用”的尴尬，但短短两年，国产算力就实现了从“单点突破”到“集群化量产”的转变，而芯原股份正是这场突破中的核心力量之一。诺安稳健回报在2025年一季度对芯原股份的加仓，背后是对其技术价值的精准判断——作为国产算力芯片IP领域的龙头，芯原股份的自主GPU IP已适配华为昇腾、海光信息等主流国产芯片，能提升AI芯片的图形渲染效率，其NPU IP还能帮中小芯片厂商降低大模型推理的研发成本。如今，芯原股份的算力相关IP营收占比已接近一半，这背后是国产AI芯片从“能用”到“好用”的跨越。
邓心怡提到的“数十万卡集群建设”，更是让国产算力的价值进一步放大。目前国内已建成多个超10万卡规模的AI算力集群，其中华为昇腾集群占比过半。这些集群直接改变了大模型训练的成本逻辑：过去用海外GPU训练千亿参数多模态模型，一次成本要1亿多元，现在用国产集群能降到几千万元，降幅超五成。这种成本优势不仅让国内大模型厂商有了持续迭代的底气，还吸引了东南亚、中东等地的企业合作，国产算力正从“服务内需”转向“参与全球竞争”。当然，国产算力仍有短板，比如高端光刻设备自主化率不高，导致芯片良率比海外低一些，算力集群的跨厂商兼容也有待提升，但这些短板恰恰是产业链下一轮增长的潜力点——就像诺安稳健回报同时持仓的中际旭创和源杰科技，前者的400G光模块是算力集群的数据传输关键，后者的10G光芯片打破了海外垄断，两者分别从“传输”和“芯片”环节补全了算力产业链的缺口，这也是基金能把握芯原股份高增长的关键逻辑。
如果说算力是AI产业的“水和电”，那大模型就是“发动机”。过去两年，国内大模型的竞争从“比参数大小”转向了“看实用落地”，邓心怡说的“性能、价格、生态三位一体较量”，正好预判了这个趋势。在性能上，国产大模型已经实现了局部超越，比如DeepSeek-R1在代码生成测试中的准确率超过了GPT-4，华为盘古大模型在气象预测上的精度也超过了欧洲的相关模型。但性能只是“入场券”，真正能打动市场的，是“价格”和“生态”的结合。
有个头部车企的案例很有代表性：之前用海外大模型开发智能座舱，单台车的授权费要1200元，2025年换成国产大模型后，费用降到了380元，而且响应速度还快了四成。更重要的是，国产大模型厂商还能提供定制化服务，比如根据车企需求加方言识别、车辆故障预判功能，这些在海外模型里要额外花几百万美元才能做到。这种“性价比+定制化”的组合，正是国产大模型在企业端市场的核心竞争力。
而生态的构建，才是国产大模型的长期优势。和海外模型“追求通用”不同，国产大模型更注重“深耕垂直领域”。比如在医疗领域，国产大模型已经能和医院的系统、影像设备对接，某三甲医院用了之后，肺部CT的病灶检出时间从15分钟缩到3分钟，误诊率还降了18%；在工业领域，盘古大模型接入了200多家工厂的系统，帮一家汽车零部件厂商把良品率提了5%，一年能省2亿多元成本。这种“模型+场景”的深度绑定，形成了“数据闭环”——场景里的行业数据能反过来优化模型，让国产大模型在垂直领域的优势越来越明显。诺安稳健回报在模型产业链的布局也体现了这种“生态思维”，除了通过芯原股份布局算力底座，还关注做数据标注、算法优化的企业，这些企业就像产业链里的“毛细血管”，是国产AI生态不可或缺的一部分，也让基金能捕捉到更多容易被忽视的机会。
面对AI这样的长周期赛道，投资者最关心的其实是“怎么在波动里找确定的机会”。诺安稳健回报混合C的操作和业绩，给出了三个关键思路。首先是盯紧“产业链痛点”，布局“不可替代的环节”。不管是加仓芯原股份，还是持有中际旭创、源杰科技，基金选的都是国产替代里的关键企业——要么有核心技术，要么占关键位置，在国产AI生态里没法被轻易替代。这种思路既避开了追热点的风险，又能吃到产业链成长的红利，芯原股份的高增长就是技术优势转化为业绩的结果。
其次是看重“业绩兑现”，不碰“纯概念炒作”。AI行业里不少企业还在烧钱，但基金持仓的企业大多已经盈利。比如中际旭创上半年净利润增长不少，毛利率保持在三成以上；源杰科技虽然净利润增速稍慢，但现金流很充足。这种“有业绩支撑”的持仓结构，让基金在2025年A股波动大的环境下，还能保持稳健收益，截至9月底，在主动混合开放型基金里表现也很靠前，这正是“平衡价值与成长”的效果。
最后是尊重“产业周期”，坚持长期投资。AI产业的发展不是一蹴而就的，短期可能遇到技术瓶颈、政策调整等问题。诺安稳健回报对芯原股份的持仓就很能体现这一点——从2024年底持有11.8万股，到2025年一季度加到38.2万股，再到之后继续持有，没有频繁买卖，而是陪着企业成长。这种长期主义正好契合AI产业的规律，毕竟算力突破、模型迭代、应用落地都需要时间，只有耐心才能拿到超额收益。
当然，投资AI产业链也得正视风险。比如技术路线可能变，量子计算说不定会影响传统AI芯片；政策也可能调整，数据安全法规收紧可能增加企业成本；而且AI行业估值不低，短期可能有回调压力。不过诺安稳健回报的风险控制也值得关注，基金风险等级是R3，适合能承受一定风险的投资者，而且通过分散持仓（覆盖算力、模型、应用等环节），也降低了单一环节波动对净值的影响。
站在2025年看，中国AI产业已经过了“艰难探索”的阶段，进入“量质齐升”的关键期。从算力集群突破，到模型垂直落地，再到应用规模化，一条自主可控的AI产业链正在形成。诺安稳健回报混合C的投资逻辑，就像一个观察这波浪潮的窗口，它告诉我们，AI投资不是“赌赛道”，而是“找痛点、看业绩、守长期”。
对普通投资者来说，参与AI产业链投资，既可以选像诺安稳健回报这样的基金，靠专业团队把握机会；也可以自己研究细分环节，找有核心技术、业绩能持续的企业。但不管选哪种方式，都得保持理性——既要看到长期潜力，也要接受短期波动，别盲目跟风。
最后，我已经把$诺安稳健回报混合C$ 加入自选，也期待和更多投资者一起，见证国产AI产业链的成长，聊聊AI投资的更多可能。毕竟在这场科技革命里，我们不只是旁观者，更是参与者，而抓住机遇的关键，就在于读懂产业趋势，坚定持有优质标的。
$诺安稳健回报混合C$
