A：2026年，中国科技发展站在了关键的新起点。我们用“燃”字来概括当下的科技投资机遇，它代表了三个层面的理解：首先，核心技术领域有望实现链式爆发，如AI深入业务流程重构、国产半导体创新自强及商业航天等多领域将同时抵达爆发前夜；其次，创新生态将从点上突破转向全链协同的燎原之势，中国特有的燃料体系、工程师红利、全产业链宽度和超大规模市场广度将推动科技创新全面开花结果；最后，在十五五规划引领下，中国科技承载着国运未来的情怀与担当，诸如创新药企的突破发展、人形机器人和脑机接口等新标准的制定，体现了我们的专业力量与这一团科技创新之火同行。

A：我们坚信AI不仅是一种工具，更是技术研发的加速器。它能显著提升效率、降低成本、缩短研发周期并降低不确定性，对技术研发全面赋能，从而引发技术爆发式突破，打开科技产业的成长空间，同时也为资本市场带来长期确定性的投资机遇。面对宏观经济环境的变化以及产业趋势的深度绑定，诺安基金坚持立足深度研究，举办本次策略会以解码中国科技“燃”的底层逻辑和赛道机遇，通过宏观研判、报告解读和圆桌思辨等方式，帮助投资者穿越产业波动，辨别真正价值，把握确定性机遇。

A：易峘女士认为，今年全球经济复苏与供给冲击是关键议题。尽管美伊战争等事件引起市场关注，但年初至今，中国经济展现出一定的周期复苏迹象，尤其是地产周期调整进入尾声，新的动能培育开始筑底修复。此外，相较于2022年俄乌战争时期，中国对外部冲击的抵抗力有所增强。同时，大宗商品和债券定价基于路径，而股权资产更注重概率分布的收敛性，随着美伊冲突对市场影响的逐渐明朗，股权资产有望回归年初的一些主线趋势并进行重新审视和调整。

A：七两个轴是指45度角所代表的两个轴线，一个轴是固定资产增长率，另一个轴是实际营业收入增长率。如果数据在45度线下方，则说明产能扩张快于需求扩张；反之，则需求扩张快于产能扩张。

A：在2021年到2024年之前，大多数细分行业都处于去产能或紧缩状态，无法进行资本开支。但到了2024年三季度后，一半的行业需求增速开始超过产能扩张，标志着中国今年的周期进入温和复苏阶段，尤其是制造业周期开始走出通缩状态。

A：目前对于房地产市场的判断不宜做出大的方向性决定，尤其是在没有大规模需求政策刺激的情况下，房地产周期经过剧烈调整后难以V型反弹。不过，与前几年相比，当前房地产建安投资占GDP的比例已显著下降，即使继续下降，对宏观经济总量的影响也相对有限。同时，很多行业已在总量上走出通缩螺旋，而房地产调整的程度已经超过了日本失去20年时期的最低点，并且其投资占GDP的比例接近美国最低水平，因此，房地产已不再对整体经济形成拖累。

A：我们原本预测PPI在5月或6月转正，现在看来将在3月转正，主要原因在于需求高于供给增长带来的转正以及定价权的回归，而非输入型通胀或油价推动。这一转正对中国经济资产重估，尤其是制造业，具有极其重要的意义，并体现在利润和人民币汇率等方面的变化上。

A：过去中国GDP目标不窄时，实际GDP与名义GDP之间存在显著差异，实际GDP变化0.5个点，名义GDP可能增长2到3个点；企业盈利对名义GDP又有两倍弹性，因此盈利增长可以达到5到6个点。此外，人民币汇率也表现出明显的顺周期性，这些因素共同导致中国经济的预测往往与周期性变化紧密相关。

A：当前人民币汇率正经历一个中长期拐点，预计年底有望达到6.6左右。随着民营GDP增速回升和人民币升值，中国企业以美元计价的盈利有望显著提升，这在全球范围内提供了稀缺且确定性的增长机会。同时，随着全球资本开支周期的启动，尤其是军工和再工业化需求增加，未来几年内，中国名义GDP增速有望连续超过美国。

A：目前供给侧的问题主要在于开发周期较长以及中国地产行业在耗材需求方面的供给侧紧缩。同时，全球发达国家如美国的电网等基础设施在过去的30年中并未有显著增长，大部分耗材实际上是在折旧过程中的消耗，而中国地产相关耗材的需求增长在去地产化后趋于尾声。

A：钢材从最高点的40个点下降到目前的14个点，主要与建筑和地产相关的需求变化有关。钢铁价格已经降无可降，铜的需求降幅虽不及钢铁，但同样受到中国地产相关需求影响。

A：当把全球耗材按中国地产相关和非相关划分时，中国地产相关耗钢量占全球的比例从某一点下降到7%，还有较大空间。但若去掉中国地产需求，全球耗材量在2020年至2024年间仍保持每年2到3个点的增长。

A：当前全球财政虽然宽松，但逐渐面临宽松瓶颈，即再往下宽松时，越来越多的人不愿意持有债券作为安全资产。债券收益率相对于硬资产表现不佳，导致财政杠杆率上升，达到200年来最高水平，这将很快反噬到债券利率。

A：当前存在三个交织的大周期：财政不可持续导致货币贬值、全球秩序重构（军工再工业化和产业链安全）以及AI资本周期（泛化和加速应用落地）。今年是一个很好的资产配置时机，而美伊战争的发生可能强化这些趋势。

A：短期内，霍尔木斯海峡封锁对全球经济的影响可能有限，因为系统有冗余且已有船只提前驶出。然而，如果缺口持续一年以上，类似两伊战争时期的断崖式需求下跌可能会发生，对全球经济造成严重影响。

A：根据不同的情形，可能会调整预测，尤其是亚洲国家损失可能会增大，而海湾国家的金融地位也可能受到长期挑战。在不同象限中，资源品和生产效率提升较快的部门将成为关注焦点。

A：海湾国家现金流受挤压时，可能会战术性减少对黄金的需求甚至抛售，导致黄金价格出现调整。但从长期看，黄金需求可能强化，因为油价中枢上升会增加消费支出，但对中国和美国而言，名义GDP增长可以抵消部分影响，消费不会出现大幅下滑。

A：去年流动性环境非常好，美元指数和油价都出现了下跌，这导致全球风险资产走势超出预期。而今年的变化是美元指数上涨，虽然油价中枢有所抬升，但整体流动性不如去年，分化会更严重，硬实力和流动性驱动行情的分化会更加明显。

A：今年由于美元指数上涨及油价上升，财政宽松带来的现金流宽松会部分抵消，导致各国、各行业及现金流产生能力不同的子行业间的分化加剧。此外，油价上升会增加政府财政补贴压力，对财政宽松效果产生一定削弱作用。

A：三个结构性大趋势可能都在强化：一是美伊战争之后，全球范围内财政宽松力度加大，包括国防军工开支增加、灾后重建需求等；二是全球秩序重构，军工再工业化及国家安全考虑加强；三是AI资本开支虽面临成本上升和海湾国家现金流减少的边际弱化，但AI应用落地加速，进入更高阶军备竞赛的自加速领域。

A：短期内，中国对此次能源多样化冲击的韧性较高，主要得益于充足的准备和较低的石油依赖度。然而，如果冲击持续时间较长，全球需求收缩将会影响中国的贸易条件和部分利润分配。长期来看，中国将受益于新能源评价的提前到来和全球能源安全意识增强，尤其是新能源相关产业如储能等领域将获得更快发展，提升在全球制造业中的份额。

A：中国在面对供给侧冲击时，能够运用供给侧政策进行有效应对，如加快能源转型、降能耗、新能源建设等措施。这次冲击将强化中国在高科技领域、安全投入、绿色能源转型等方面的投入，并有望推动中国制造业在全球份额进一步提升，尤其是在成本控制、供应链韧性及执行效率方面展现优势。

A：test time scale e是一种推理式扩展技术，能够在推理过程中增加计算量，从而提升模型效果，使得在不依赖复杂技术补丁的情况下即可完成模型调优。

A：主要挑战包括缺乏高质量且具有各种因果逻辑的私域数据，以及ROI逻辑的根本改变，企业更关注AI能否带来实实在在的增量利润，这要求模型能力达到更高水平。

A：当前AI已经进入了一个可以规模化、系统化输出专业服务并转化为生产力的新阶段。例如，在AI for business方向，AI在编程、法律、教育和营销等领域显著降低了专业服务门槛，并通过诸如github pilot和PWC法律审核业务的例子展示了效率提升。AI正在将研发从传统的经验试错环节转变为可计算可预测环节，如Google DeepMind的晶体结构预测模型，大大提升了科研效率，预示着未来AI将成为能自主提出假设、验证并得出判断的研发主体。

A：AI助手已从被动指令遵循转变为多场景任务协同，从单一内容传输转变为服务执行者角色，特别是在自动驾驶领域，正经历从规则驱动向数据驱动的转变，提升了复杂环境下的泛化能力和交通运输行业的生产力。

A：端侧发展的关键转折点在于硬件重构，多种多样AI硬件如AI手机、IPC、AI眼镜等出现，其中AI芯片出货量占比逐渐增长，AI硬件正深入生活各领域，如情感陪伴、健康管理等。

A：AI基础设施的核心驱动力在于底层硬件的创新，GPU领域英伟达领先，同时CPU厂商自研专用算力芯片以降低成本并实现更好的适配性。整个行业趋势表现为ASIC芯片与GPU芯片共存发展，同时CPU需求量随着AI应用的深化而大幅增加。此外，网络互联技术也在向更大规模的超节点和跨节点互联发展，以实现灵活高效的算力调度。

A：行业解决内存墙问题主要有两种技术路径。一种是英伟达通过构建land缓存池，即将KV键值缓存置于算力芯片旁边，以此大幅承载负载，将上下文数据存储在AI native的基础设施架构中，实现数据在芯片端的高效处理。另一种技术路径是CSB云场，他们利用C叉L内存池的方式进行平台化运作，根据需求灵活调配DRAM等存储资源，以满足不同场景下的存储需求。

A：当前数据复杂性体现在AI系统的不断发展中，从原始训练的大模型基础设施到可能的发展方向——存训推一体、存算一体或存算分离等多元化路径。数据分层现象明显，不同芯片和颗粒有不同的定位和特性，未来可能会根据其特性将不同存储芯片颗粒分配在芯片周围，如使用SRAM、3d DRAM HBM、3d land HBF等进行协同工作，以充分发挥GPU专利芯片的能效。

A：目前，国内晶圆代工厂在较为先进的制程上已稳定量产，并在下一代先进制程方面进入规模化阶段。国内已基本完成从设计到制造、封装、设备到材料的全产业链国产替代，部分领域如光刻胶实现从无到有的突破。预计到2027年，国内芯片自给率将显著提升，达到30%左右，且国内半导体设备和材料市场规模和市场份额都将大幅增长。同时，国家层面通过大基金三期等产业资本精准发力，进一步推动国内半导体投资方向明确，特别是在AI芯片制造和存储芯片产能扩张方面，中国正通过自主创新走向自主可控的发展道路。

A：在全球范围内，受到AI驱动的影响，半导体销售额呈现剧烈增长态势。自2020年起，美国加强对中国的半导体产业限制，但这也促使中国建立了政策、资金和人才支撑体系。科创板的建立破解了半导体行业大额投入与长回报周期之间的融资难题，大量半导体企业登陆科创板并获得高额融资，推动了自主可控技术的极大进步。

A：2025年，中国航天的目标是通过技术突破，将火箭制造从手工作坊升级为汽车流水线，谁能实现火箭的可回收和规模化生产，谁就掌握了通往万亿轨道的入场券。

A：当运力不再受限时，商业航天天花板被打开，卫星通讯将得到极大提升，手机直连卫星消除地球上的信号盲区；1小时全球抵达的亚轨道运输将重塑物流格局；太空制药和在轨工厂利用微重力环境生产出地球上无法制造的新材料，这些正在从科幻走向现实。

A：2026年，中国航天将进入全面突围阶段，而人形机器人行业将经历根本变革，ChatGPT推动AI发展，人形机器人让AI拥有身体，进入量产阶段。以特斯拉Optimus为例，若成本降至2万美元以下，将创造出万亿级别的市场规模，彻底改写制造业成本结构，并成为第四次工业革命的核心地带。

A：技术突破的关键在于“手”，即灵巧手的研发。从简单的夹爪向多自由度、仿人肌肉驱动发展，这不仅是机械结构的改变，更是算法和控制能力的突破，灵巧手是AI连接物理世界的最终接口，掌握灵巧手技术意味着机器人能够从模仿人类走向超越。

A：除了灵巧手外，还需要电子皮肤和传感器等技术的快速迭代，赋予机器人感知能力，同时机器人的身体材料也在进化，使其拥有更强大的功能和更轻便的结构。这些细分领域的技术突破将推动机器人向更高级别进化。

A：过去十年是中国创新药产业激荡的十年，政策改革、生态构建和定价机制的变化极大地推动了行业发展。2025年创新药企业从依赖资本输血转向依靠自身技术和产品进行融资，标志着产业阶段跨越和估值锚点迁移。未来几年，市场将更加关注企业资产兑现能力和全球创新药资产定价地位的提升。

A：21年的时候，国外有一款现象级的ADC药物，在学术会议上公布了其改变乳腺癌诊疗格局的数据。现在中国在ADC领域无论是研发管线的数量、临床数量还是全球占比都有显著提升，并且在新分子如双靶点、双载荷等产品的研发上也有所突破，显示出中国创新药的优势领域。

A：有可能出现类似的现象，未来二级市场投资的人可能会认为创新药产业迎来了类似“张雪机车时刻”的时刻，甚至可能出现专有名词来描述中国创新药的特定时刻，这源于中国在工程化能力、工程师红利、丰富临床资源和敢想敢拼的精神等方面的比较优势。

A：本土市场做好是出海成功的关键，打铁还需自身硬。只有本土市场做好，才能为出海打下坚实基础，并且目前我国创新药渗透空间较大，本土市场的发展至关重要。

A：创新药行业目前进入高质量快速发展期，尽管二级市场有扰动，但要坚持其客观规律——高投入、高风险、高回报和时间周期长的特点。同时，应正视产业发展阶段和基础科研等方面的不足，期待在交易公平、投资理念成熟等方面受到更多关注，未来几年回报空间取决于里程碑兑现和全球商业化进展。

A：脑机接口目前仍处于主题投资阶段，但其对配套产业有极强的外部性影响，部分细分环节可能提前看到业绩符合投资框架。选脑机接口公司时应关注生态位、破局点和能定义行业标准的企业。脑机接口生态可能接近爆发临界点，初期将以严肃医疗为主，未来3到5年是高强度研发和临床证据竞赛阶段，5年后消费级应用开始渗透，长期来看将与具身智能相互促进，共同推动行业发展。

A：全球能源体系中，化石能源仍占主导地位，但油气资源将在百年内枯竭，煤炭资源则需200年。同时，为实现巴黎气候协定目标，全球需控制气温提升并推动碳中和，导致碳税制度性限制化石能源使用。风光发电由于出力曲线不稳定给电网带来挑战，增速已大幅放缓，风光电发展面临新的困境。

A：核裂变面临油资源有限和乏燃料处理的双重困境，其难以作为主体能源大规模发展。全球已探明的地质可采金属铀资源可供使用的年限大约在100年左右，在现有可控核聚变机组不增加的情况下，若继续发展将加速资源枯竭。因为宇宙中最为常见的能量源泉是可控核聚变，它具有近乎无限的燃料储备、本质安全性以及清洁零碳的优势，被誉为“人造太阳”和终极能源。

A：可控核聚变的发展将形成从上游核心材料（如重水、高低温超导磁体、特种合金）到中游关键装备（如真空腔室、偏滤器、燃料处理系统、蒸汽发生器等），再到下游发电领域的全新产业链。

A：核聚变的核心原理是将两个氢原子聚变生成一个重原子核，并在此过程中释放出能量。例如，氘氚反应能产生氦气，对环境无污染，且其能量密度高，地球海水中蕴含丰富的资源。

A：中国在全球可控核聚变的研究领域处于世界领先地位，合肥科学岛聚集了如east、best、coast等世界级装置，形成了全球唯一的研发集群，并且上海、成都、南昌等地也有大型试验装置在建，形成了国家队牵头、民营企业积极参与的良好竞争格局。

A：中国AI在未来1-2年具有极高的投资机会，主要体现在三个方面：一是中国AI应用产业爆发，包括to c端的流量逻辑重构和to b端AI原生应用的指数级扩张；二是半导体行业在先进制程领域因技术突破和AI应用需求而实现整体跃升；三是预期差较大，中国科技尤其是AI应用在全球市场上竞争力有望提升，出海业务表现优异，同时open cloud的出现将加速中国科技的全球化扩张和估值重塑。

A：AI目前被认为是这场技术革命的核心驱动力，中美两国的科技巨头都对此持有较大共识。尽管存在较大的资本开支和暂时缺乏耳熟能详的爆款应用，但基于长期历史维度分析，AI是一场不能输的技术革命，其投入的算力与大模型AI能力的正相关关系明显，并有可能实现通用人工智能（AGI），掌握全球科技制高点。因此，AI投资具有极高诱惑力，是一场军备竞赛。

A：展望2026年，自动驾驶、机器人和AI代理等方向非常值得关注。随着大模型技术的发展，AI技术能力逐渐成熟，需要的是扎实的工程化能力将AI与各种应用场景紧密结合。此外，2026年将是英伟达产业链业绩真正落地的重要节点，同时国内国产算力环节随着先进制程和封装技术瓶颈解决产量将大幅提升。

A：AI生长逻辑并非传统软件应用模式，而是以模型及产品、智能体产品等新的应用形态为主。AI与硬件之间的螺旋上升共生关系是确定性较高的技术变革，从PC互联网时代到移动互联网，再到现在的AI，硬件和软件发展相互深度耦合、相互定义并共同决定信息技术能力边界和天花板。

A：AI经历了五个阶段：软件探索（以谷歌发布的transformer架构为代表，提供大数据量处理理论依据）；现象级软件产品的爆发（如基于GPT-3.5的ChatGPT对话应用展示了大模型涌现能力）；硬件瓶颈（英伟达针对transformer架构推出专用GPU芯片，大幅提升算力）；硬件适应与性能提升（芯片公司根据算法新需求改进算力和带宽，出现LPU和高速光模块等产品）；以及软件适配和爆发（基础大模型不断涌现，对芯片提出新的要求，催生更多创新产品和服务）。

A：是的，AI无疑是一场真实的生产力革命，我将其比喻为机械化脑力劳动的放大过程。在我的投资框架中，我关注并沿着生产力持续迭代和技术快速迭代的方向布局，主要聚焦在两个方面：首先是大模型的发展，其次是与大模型需求相匹配的基础设施硬件底座。

A：大模型的竞争格局中，全球头部一线模型梯队已基本锁定。这些头部玩家的竞争壁垒主要来自两方面：一是持续投入的能力；二是独有的数据资源。同时，算法也在持续迭代以提升模型能力，随着模型能力的提高，人与AI交互关系有望被重构，主动型agent的出现尤为值得期待。

A：算力是模型训练和推理应用的基础。在基础模型训练端，需要普适性和通用性的算力来支撑底层算法的各种尝试和创新；而在推理和应用层面，随着应用渗透率的提高，对算力的需求则是降本扩容，降低时延，以实现应用的规模化落地。

A：中国在全球AI浪潮中有四大优势：拥有最丰富的AI应用生态、全球最强大的工程师红利、完整的硬件供应链以及强大的落地能力。尽管面临硬科技领域的困难和挑战，但中国一线大模型公司在面对全球顶级模型能力竞争时，始终保持紧跟研发最前线。

A：半导体作为硬科技的核心部分，是搭建数字世界的基础设施，涵盖了算力芯片、存储芯片、模拟芯片、功率芯片等多种类型。相较于周期行业，半导体是每轮创新周期中最关键的基础设施行业，其投资价值在于深入把握产业微观层面的边际变化，关注不同环节如设计、制造、封装以及支撑性行业的竞争格局和技术壁垒。构建半导体投资护城河需抓住产业微观层面的变化，坚持长期主义投资理念，尤其关注AI带动下半导体产业全面升级过程中的先后顺序和成长斜率。通过需求层面明确核心受益环节，供给层面分析先进制程和成熟制程的供需关系，产业链层面观察全球分工向区域重构的转变，并聚焦芯片设计能力提升、芯片制造能力提升以及设备和材料突破等关键领域。

A：在硬科技投资中，我们首先采用周期视角去做科技投资研判，寻找与时代相契合的超级大单品，并通过国内和国外双重定位聚焦。具体做法是利用技术成熟度曲线（如戛纳曲线）判断技术突破阶段及其价值，考虑产业化可能性、经济性和竞争格局壁垒。其次，关注技术采用生命周期曲线，观察不同阶段的人群参与和技术生态建设情况。最后，在产品广泛渗透后的场景爆发阶段，参考产品生命周期曲线进行投资决策。

A：通过将技术突破曲线和生态建设曲线叠加，以及将技术采用生命周期曲线和产品生命周期曲线叠加，找出两者重合且容易产生超额收益的部分，即所谓的双高阶段，这样可以赚取期权价值提升的钱和真正的盈利收入（戴维斯双击）。

A：国内主要矛盾围绕“心智生产力”，关注政府工作报告提到的战略新兴产业，例如新能源、新材料、生物技术、人工智能与机器人等五大领域及其细分赛道。国外主要矛盾则聚焦中美竞争与合作关系，将科技领域内的行业分为中国领先且未来也将保持领先的、现在美国领先但未来竞争激烈的、以及目前美国领先但未来可能仍为美国领先的三类，针对这些分类制定不同的投资策略。

A：大单品选择时重点在于竞争格局分析，判断竞争优势及其持续时间。大单品不仅是某种技术或信用的载体，还具有高天花板，能够降低错判风险，并通过捕捉贝塔性收益积累来追求阿尔法。

A：硬科技投资的核心主线包括：1）以半导体为核心的底层技术创新，确保产业安全并实现系统性创新；2）契合时代需求的超级大单品，如机器人、商业航天和创新药，尤其关注AI带来的爆发力；3）在全球供应链中重构兼具安全和效率的新生态，中国硬科技企业正积极拥抱全球市场并走向国际竞争舞台。

A：作为科技投资者，面对市场波动，我们选择穿越市场的起伏，去寻找和把握科技行业发展的整体规律和产业趋势。科技行业中的泡沫虽然可能促进短期增长，但长期来看，我们需要拨开泡沫，跟随真正的产业趋势进行投资，确保即使行业泡沫破灭，我们的投资依然能在中长周期内获得回报。我们通过仓位管理来控制组合的整体波动风险。对于早期投资的公司，我们会以较小的仓位进行配置，尽管低仓位也能带来较大的弹性。此外，我们会结合长期产业周期，每个公司通常会持有4到5年甚至更久，选择好公司对个人和组合持仓有重大贡献。在选择公司时，我们会确保其拥有最高技术水平、最有利的技术突破和竞争格局，以及清晰的商业模式。

A：在科技产业投资中，我们主要关注两类公司。第一类是技术突破类公司，即在国内重新研发并实现与国际领先技术相当的技术，并在此过程中实现超越。例如，过去几年半导体行业的许多牛股就是在这样的产业趋势下产生的。第二类是AI原生类公司，这类公司在国内外都没有成熟的技术，需要我们发挥创新精神。对于这类公司的投资，我们要求看到完整的商业周期闭环，并且优先考虑to b型的企业，特别注重大客户的订单情况。

A：在投资过程中，我们阶段性会投一些市场认为估值较高或虚高的公司，因为这类公司在科技行业发展早期，由于技术投入大、回报周期长，估值往往较高。我们相信，这些表观估值高的公司在早期阶段关注度相对较低，而通过精准判断和把握投资人主观共识，可以获取超额收益。对于这类公司的选择，我们会坚持技术水平最高、技术突破后竞争格局最优、商业模式清晰易变现的原则。

A：当市场情绪与产业趋势发生背离时，首要工作是审视产业趋势，分析产业内在驱动因素、潜在市场空间、生产工艺壁垒以及公司在行业中的竞争力。同时，评估公司核心竞争力、管理治理能力以及未来1到2年的业绩和估值匹配性。只有经过这些深入分析和判断，才能克服短期情绪带来的负面影响，提高投资决策的胜算。

A：A股市场本质上需要考虑产业趋势、基本面以及市场情绪三方面因素。产业趋势代表时代浪潮，每一轮牛市应明确把握住当时的时代浪潮，紧跟产业发展大方向。基本面虽滞后于产业趋势，但随着产业地位的确立，龙头公司的基本面表现会逐渐显现并持续稳定。因此，在市场波动时，要明确当前的产业趋势，重新拥抱浪潮，并结合基本面进行动态修正，同时关注市场情绪作为参考，但不将其作为交易的核心决策因素。

A：在科技投资中，我会从公司的技术工程化能力和所在行业的生态位去解构其基本面。虽然当期业绩很重要，但由于新产业公司的高投入可能导致基本面波动较大，因此我更关注深入产业链，分析企业基本面波动的原因。如果是宏观因素或研发投入加大导致的波动，我不会过分担忧；但如果出现竞争格局加剧或技术路线选择错误的情况，我会考虑减仓。

A：作为基金经理，很难预测市场情绪，但可以把握它作为交易参考。例如，在市场情绪低落时，优质公司的估值和股价可能被低估，这时根据产业趋势和基本面判断无误，是买入的好时机。相反，若市场情绪高涨，应警惕风险。总体来说，市场情绪不作为投资决策的核心指标。公司基本面和产业趋势对我来说更像自然科学，通过研究可以找到接近客观事实的答案；而市场情绪更像人文科学，具有艺术性，它可能会影响个人情绪管理和投资决策。对于公募产品的持有人情绪，尤其是互联网端客户，我会更多地分享市场观点，以帮助他们理解和应对情绪波动，拉齐投资颗粒度，共同决策是否继续合作。

A：市场情绪不只是噪音，它背后可能代表市场规律，如牛熊周期等。研究市场情绪有助于捕捉这些规律，并利用其轨迹进行投资决策。同时，市场情绪还能作为行情开关或增减仓的依据，在不同阶段灵活运用。

A：我的选择首先是产业趋势，如果产业天花板在上升，可以容忍短期的基本面波动。在基本面研究中，区分永久性损失和暂时性转型阵痛。市场情绪则作为交易参考，而不是核心依据。