跨越·新程——天弘基金2026年度投資策略會
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會議摘要
2026年投資方向聚焦於周期品、消費品及AI領域，特別是算力芯片和基礎設施。全球再工業化趨勢下，中國在新能源和電力設備領域扮演關鍵角色，AI技術驅動的新基建和綠色轉型帶來機遇。專家強調多資産配置的重要性，包括紅利資産、AI産業鏈和越南市場。同時，債券市場面臨資産荒和供需不平衡，央行政策轉向影響市場走勢。指數化投資和ETF産品豐富度提升，投顧服務中ETF重要性增強。投資者需關注科技創新、綠色轉型和全球産業鏈重構背景下的投資機會，把握AI、越南經濟及A股波動性降低的投資主綫。
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2025年中國公募基金高質量發展與管理信任的全面進階2025年標志着中國公募基金行業進入高質量發展階段，強調專業能力、客戶回饋和服務實體經濟的重要性。行業需強化投研能力，構建多層次産品矩陣，深度融入實體經濟轉型升級，精准引導金融資源流向關鍵領域，實現經濟發展與居民財富增長的良性互動。通過嘉賓分享，共同尋找高質量增長的確定性，開啓2026年新征程。
全球再工業化趨勢下的權益投資機遇展望分享了全球再工業化趨勢，包括地緣政治驅動的産業鏈重構、AI科技變革引發的新基建投資，以及綠色轉型加速的全球綠色産業鏈發展。這些因素共同推動全球資本開支和電網設備投資的顯著增長，預示着美國先進制造業回流、歐洲綠色再工業化及資源國向中下遊産業延伸的投資機遇。
中國在全球再工業化中的三大參與模式與産業鏈重構中國通過資源介入、産能合作和海外建廠三種方式積極參與全球再工業化，重構産業鏈。在資源國，中國深化礦業開發與加工合作；在供給瓶頸國，利用電力和機械産能提升可生産性；在靜安懲戒型國家，通過配套投資和本地供應商結合，共建産能。中國在新能源産業鏈中占據顯著優勢，成本曲綫領先，成為基礎設施建設的關鍵角色。同時，中國有效應對美國制造業回流政策，通過海外建廠深入融入全球價值鏈，分享産業升級紅利。
AI與全球工業化趨勢：中美競爭下的中國出海與産業轉型對話探討了AI對全球研發的推動作用，以及美國能源政策可能對其AI革命前景的影響。同時，對比了中國與日本在不同曆史時期的出海策略，指出中國在汽車、電力設備等行業的出海加速期，以及建築建材和食品飲料行業出海的潛在空間。強調了中國制造業海外投資占比提升的趨勢，以及與日本相似的産業升級路徑。
中國出海戰略與全球經濟複蘇趨勢分析對話深入探討了中國出海戰略的獨特路徑，對比日本、德國等國經驗，指出中國需加大全球佈局，尤其重視精密設備等行業出海收益。同時，分析了當前溫和複蘇環境，指出與曆史三次通縮周期不同，此次複蘇將更慢更溫和，強調制度改革難度加大及心智生産力發展對通縮的影響。最後，從大池子、中池子、小池子三個層面分析了流動性情況，預判美元指數溫和走弱，人民幣升值節奏穩定，有利於企業出海。
2025上半年企業ROE回暖及制造業投資周期分析討論了2025年上半年企業ROE的穩定趨勢，制造業收入同比首次超過固定資産投資完成額，標志着制造業進入有利的投資周期。同時，分析了大宗商品和貴金屬價格處於曆史低位的現狀，建議關注銅等工業金屬及原油的投資機會。投資策略上，建議關注估值合理的大盤成長股，警惕高估值股票可能帶來的風險，行業估值分化明顯，電子、通信等行業估值處於高位，需謹慎。
出海優勢制造與AI投資邏輯：權益市場分析與展望討論了出海優勢制造品種的估值合理性及ROE提升，關注化工行業全球産能轉移趨勢，分析消費股長期收益依賴居民資産負債表修複，預測2025年AI投資邏輯向軟件應用及綠色能源延伸，展望全球再工業化帶動的産業鏈機會，強調中國優勢公司在電力設備、化工等領域的潛力。
AI浪潮下的科技革命與資本定價分析分享了AI在曆史上的快速發展，指出AI的有效計算能力以驚人的速度增長，預計到2028年將實現智能AI模型的獨立運行。AI産生的數據量正以每年5倍的速度增長，預計到2027年將與全球人類語言量相當，2050年AI的思考量將遠超人類大腦總和。演講者還探討了AI對企業創新的影響及資本市場的定價邏輯，強調了AI浪潮下的投資機遇與挑戰。
AI發展與測試新挑戰：數據牆與自我學習討論了AI在IQ測試和GBQA等專業領域測試中的表現趨勢，預測AI將在未來幾年內接近滿分。提及了AI學習的‘數據牆’限制，但指出通過原子模擬和自我學習，AI可能突破這一限制，未來訓練數據將主要由AI自身生成，而非人類輸入，預示AI能力將持續增長。
AI發展現狀與未來趨勢：專家系統、大語言模型與理性推理器討論了AI領域中專家系統的應用日益增多，大語言模型成為主流工具，中國在該領域表現突出。提及了AI技術從舊式到現代的轉變，包括機械裝置到微型大腦的演變。強調了理性推理器在分析和處理複雜任務中的高效性，展示了其在短時間內完成多源數據處理和報告生成的能力。未來十年，AI將繼續融合各種技術，推動行業創新。
未來人工智能技術的發展趨勢與經濟影響對話探討了未來25年內人工智能技術的發展，包括自我驅動汽車、個人AI助手、創新者AI模型、以及量子計算等領域的進展。預計到2050年，90%的體力勞動和99.9%的白領工作將由AI完成，但同時將創造更多人類工作機會。此外，討論了AI技術對經濟的影響，認為雖然初期可能不會立即顯現，但長遠來看將顯著提升生産力，且當前已開始對經濟産生影響。
2026年中國債券市場展望：回歸舊常態與新挑戰2026年，中國債券市場將回歸舊常態，銀行擴表放緩導致資産荒，非銀機構定價權減弱，銀行重新掌握市場定價。市場分割加劇，長短期市場表現分化。央行措辭轉變，社會融資成本低位運行，存款利率見底，債券市場參照體系迎來中期底部。市場需回歸票息優先，理性尋找資本利得機會。
利率債市場供需變化與銀行機構角色轉變分析討論了利率債市場供需變化，特別是基金、保險公司退出導致銀行需承接更多份額。分析了大行因存款壓力依賴同業負債，以及農商行負債成本高企、債券投資收益不佳的現狀，指出農商行可能調整債券持倉，市場面臨一定風險。
央行買債與銀行資産增速放緩：市場分割與收益率曲綫展望分析指出，央行需大量購買國債尤其是長債以解決供需問題，同時銀行資産增速放緩將加劇市場分割，導致收益率曲綫在明年第二季度可能進一步變陡，影響長期市場格局。
銀行負債端變化與超長地方債供需分析：存款活期化、保險投資調整與地方債發行趨勢對話深入探討了銀行負債端的變化，包括存款活期化趨勢、存款脫媒現象及對銀行負債久期的影響，同時分析了保險公司在債券投資上的調整策略及其對市場的影響。此外，還討論了地方債發行期限的變化趨勢，特別是超長地方債的供需關系，指出26年可能面臨供需失衡，而27年有望迎來新的變局。整體上，對話強調了對供需平衡表及供給節奏的跟蹤分析在預測市場走勢中的重要性。
央行措辭轉變與存貸款利率體系觸底分析討論了央行措辭的重大轉變，從促進社會融資成本下降到維持低位運行，以及存貸款利率體系的現狀與未來趨勢。貸款利率已觸底，存款利率下降空間有限，預計明年上半年完成最後一程下降。大行負債成本下降顯著，但未來下降空間有限，需央行進一步降息支持。
央行投放工具與國債購買對存貸款利率影響的深度探討討論了銀行負債成本與國債收益率的關系，指出明年定價需關注三年國債下限等指標。央行投放工具成本已低於市場利率，但需加大資金投放量，如麻辣粉、買斷及國債購買，以滿足市場需求。預測PPI企穩基礎已具備，長期通縮趨勢有望打破。
微觀體感與宏觀數據對比分析：收入與盈利狀況的視角討論了微觀層面的收入和盈利狀況，包括政府稅收、企業利潤及居民存款等指標的變化，指出今年上半年多數指標改善，直至10月才轉差，表明微觀體感優於宏觀數據。總結了去年債券基金回報優於今年的原因，涉及央行操作、市場行為及中短端利率變化等多方面因素。
央行政策與市場預期：債券利率體系的循環與破局討論了超長地方債的風險、央行買國債的可能性及地方債期限結構調整，指出貿易順差結彙可能對債券市場帶來利好，同時分析了央行幹預彙市和未來債券利率體系循環的啓動條件。
低利率時代下構建可持續超額收益的策略探討在低利率環境下，市場波動雖大，但持續超額收益獲取難度增加。市場微觀定價顯示，低成本引發更多主體參與，減少了絕對收益機會。同時，過度依賴行業或風格判斷可能降低長期投資勝率。此外，A股市場中少數大權重公司主導，小股票雖有概率優勢，但整體暴露度較低。為實現持續超額收益，需降低對行業或風格的長期判斷依賴，探索與市場整體走勢關聯度較低的投資策略。
經典組合管理框架下的系統性風險暴露與阿爾法誤區探討討論了在經典組合管理框架中，無論進行何種組合優化，都難以避免在小盤股上的長期系統性暴露，以及市場環境變化對組合波動性的影響。強調了在阿爾法投資中，實際上可能承載着大量貝塔屬性，導致錯誤的風險評估。通過分析微盤股在市場中的表現及其對超額收益産品的影響，指出阿爾法與貝塔的混淆是投資領域的一大誤區。
阿爾法投資與貝塔定價：主題性市場行情下的風險控制與超額收益挑戰對話探討了在主題性市場行情頻繁出現的背景下，傳統行業控制和風險定價因子難以有效應對的問題，指出阿爾法評價體系可能因行業暴露不完全而産生系統性偏誤，導致未來超額收益面臨回撤風險。同時，財務分析能力在大數據和AI環境下已不再是獲取超額收益的關鍵，強調阿爾法獲取應建立在與宏觀環境低相關性的邏輯先行基礎上，提出通過風險拆解和非系統性定價偏離系統性定價來解決超額收益挑戰。
阿爾法投資策略：時間維度與橫截面套利的深度解析對話探討了阿爾法投資策略的本質，將其分為兩類：一類是基於對未來貝塔方向洞察的時間維度套利，即投資者在短期與長期信息定價上的籌碼互換；另一類是狹義阿爾法，即在反映所有當前信息的時間截面上，通過區分系統性風險決定的定價與正負偏離，實現低配正偏離資産、超配負偏離資産的策略。強調做阿爾法投資需首先認識自身不足，而非依賴強烈觀點或技術能力。
AI技術在投資領域中的應用：從貝塔到阿爾法的量化分析隨着AI技術的發展，其在投資領域的滲透速度加快，金融行業的數據標准化特性為AI應用提供了便利。通過將信息轉化為數字向量，實現量化研究與基本面研究的科學交互，形成投資組合。利用AI技術，可將上市公司離散化變量轉化為連續化變量，精准捕捉市場動態，為阿爾法資産定價提供更精確的標簽，從而獨立於系統性風險進行資産定價訓練。
AI量化投資：數據獨特性與模型性價比提升成關鍵AI量化投資經曆了從綫性到非綫性架構的轉變，當前競爭焦點轉向數據來源的獨特性和質量，以及模型性價比的提升。在金融領域，數據的獨特性為資産定價提供優勢，轉化為超額收益；同時，提升模型性價比，尤其是在信噪比方面，對於捕捉特定時刻的公司特征尤為重要。
長期穩健收益與阿爾法獲取：基於市場理解的策略分享討論了在模型與人經驗優勢對比下，基於市場理解和風控理念設計的網絡架構如何實現高信息比率和獨立阿爾法收益。分享了三條産品綫的風險管理與收益目標，強調長期穩健收益的重要性，以及在行業指數增強策略下的長期競爭力。
十五五規劃下行業投資主綫分析對話圍繞十五五規劃下的行業投資主綫展開，通過回顧十二五至十四五期間的經濟主綫與市場表現，指出未來五年投資主綫的關鍵在於解決可變成本壓力與上遊卡脖子問題，從而推動中下遊行業估值重估。
2026年國産AI産業鏈超預期機會分析討論了2026年國産AI産業鏈的三大投資機會：國産算力芯片能力提升，半導體自主可控進展，以及存儲需求因AI新技術導入而增長。特別指出國內大模型應用潛力，強調關注國産應用可能的爆款出現。
越南市場未來五年經濟增長與投資主綫展望越南未來五年經濟增長計劃目標每年GDP增長超10%，重點投資於私營部門與房地産行業，城鎮化率提升被視為關鍵。盡管存在高房價與信貸增速風險，但目前資産質量尚可，投資主綫仍聚焦於周期性行業。投資者應關注越南市場長期潛力及信貸政策變動風險。
2026年A股市場波動性預測及應對策略討論了A股市場波動率降低的趨勢，認為2026年可能因産業趨勢變化、流動性轉向盈利驅動及外部變量影響産生波動。建議通過品種切換應對波動，強調高夏普比率下增量資金流入的潛力。
海外算力與AI需求增長：供需雙視角分析討論了海外算力市場的表現及未來跟蹤方法，指出需從供需兩方面觀察。需求側關注CSP大廠資本開支、用戶端token消耗及AI應用落地；供給側則聚焦大廠技術迭代與産業鏈配套公司訂單和技術更新。整體認為海外算力仍處於景氣上升期，對AI前景持樂觀態度。
海外資産配置與全球市場變革：跨越經濟轉型與AI産業革命討論了2020年海外資産配置的重要性，強調了美股和港股的投資機會，特別是科技和互聯網領域。指出中國居民海外資産配置比例遠低於成熟市場，未來增長空間大。同時，強調在全球經濟結構轉型和AI産業變革背景下，不應拘泥於曆史經驗，需以中長期視角看待海外資産配置。
指數化投資黃金時代：ETF發展與投顧服務新趨勢討論了中國ETF市場規模突破6萬億元，指數化投資從工具升級為戰略。ETF産品種類豐富，滿足更多投資者需求，預計規模將達兩位數萬億。天弘利用特色策略、AI工具和數據優化投研銷平台。ETF在投顧服務中地位提升，成為財富管理轉型的戰略支點，客戶接受度顯著提高，對標美國發展呈指數級增長。
ETF投資趨勢與天弘基金産品佈局策略解析討論了投資者對ETF認知的專業性提升，包括策略配置和工具屬性變化。天弘基金在産品佈局上，聚焦於寬基、行業主題和策略三大方向，通過增強型指數、紅利低波100等創新産品，展現差異化競爭優勢，未來還將推出更多策略新産品。
主動基金與指數基金：市場配置趨勢及基准調整影響對話討論了主動基金與指數基金在市場中的配置變化，指出隨着基准新規的推動，主動基金創造阿爾法的能力受到挑戰，而指數基金因其工具屬性強，在投資場景如博弈交易、景氣産業跟蹤等方面展現出優勢。機構和個人投資者對指數基金的配置比例正大幅提升，未來趨勢顯示被動型産品比例將繼續增加，反映市場再平衡過程。
ETF市場現狀與投顧服務痛點分析：品類集中與另類資産稀缺從投顧視角看，當前ETF市場數量充足，但品類集中於國內權益，同質化競爭嚴重。債券類ETF覆蓋全面但品種單一，另類如商品ETF稀缺，影響投資機會覆蓋。
提升被動型産品持有人獲得感的策略探討討論了通過解決方案和系統避免投資者犯錯，提升盈利可能性；提供絕對收益配置工具，減少回撤關注，增強穩健收益體驗；創新指數，如多資産、全天候及海外資産組合，以增強投資者獲得感和盈利比例。
2026年及中長期投資策略：紅利、科技與多資産配置對話圍繞2026年及更長期的投資策略展開，重點討論了紅利投資的長期潛力，科技、消費、周期等領域的投資機會，以及多資産配置的重要性。嘉賓們一致認為，紅利、科技領域以及有效的多資産配置策略將在未來發揮關鍵作用，為投資者帶來穩定回報。
要點回答
Q：2023年對於中國公募基金行業具有怎樣的裏程碑意義？如何答好這份關於中國財富管理未來發展的考卷？
A：2023年是中國公募基金行業進程中具有裏程碑意義的一年，隨着上半年推動公募基金高質量發展行動方案一系列重磅政策的落地，行業從高速增長階段轉向高質量發展的生態重構，要求我們從管理規模向管理信任全面進階，以專業能力為立身之本，強化全維度投研能力建設，發揮資本市場壓艙石作用，並通過構建深度研究驅動體系，在市場波動中起到定價錨點作用，護航資本市場的平穩健康發展。答好這份考卷的關鍵在於回饋客戶與服務大局。一方面，要豐富和升級産品體系，構建多層次産品矩陣，確保不同風險偏好和生命周期的居民財富找到精准對應；另一方面，將投研能力主動延伸至財富管理領域，與生態夥伴深度合作，將投研成果轉化為投資者賬戶中的實際回報。同時，公募基金行業需深度融入實體經濟轉型升級中，通過産品創新、價值發現和長期定價，引導金融資源流向科技創新、綠色低碳等現代化産業體系關鍵領域，實現居民財富向支持高質量發展的長期資金轉化。
Q：對於2026年權益投資展望，天弘基金有何見解？
A：天弘基金認為，在當前時代大勢下，2026年權益投資將迎來全球再工業化帶來的機遇，主要由地緣政治引發的全球産業鏈重構、科技變革催生的新基建投資以及環境可持續訴求下的全球綠色轉型三大因素驅動。這些因素將促使全球進入再工業化進程，帶來諸如新能源、電力設備、高端制造、資源國産業鏈重構等多個方面的投資機會，而中國正以資源介入、産能輸出和配套投資等方式積極參與全球再工業化過程。
Q：在曆史對比研究中，中國目前的出海狀況與日本在1980年代末90年代初有何相似之處？
A：目前中國A股上市公司的海外收入占比達到了15%，這與日本1988年的水平相當。而日本在那個時期的海外收入占比達到了50%，現在這一比例已接近一半的收入來自海外。這意味着從日本的發展階段來看，中國當前的海外收入占比仍有較大上升空間。
Q：從行業海外收入對比角度看，哪些中國行業的出海進程與日本80年代末至90年代相似？
A：汽車行業是中國近期迅速發展的出口行業，其出口量從幾十萬輛增長到六七百萬輛，並可能達到2000萬輛至2000萬輛的天花板。此外，像電力設備、新能源、化工及基礎化工等行業也正在經曆或即將進入加速出海階段，與日本80年代末至90年代的擴張過程類似。
Q：中日兩國出海過程中有哪些不同點？
A：日本是先征服歐美市場，再逐步轉向發展中國家，而中國首先關注東盟、拉美和中東等地區作為出口目的地。另外，中國在全球化進程中，制造業的海外投資占比將逐步提升，但出海路徑有所不同。
Q：對於中國在全球化佈局上的表現，您認為它是權益資産的重要投資機會嗎？當前環境下，您對中國經濟複蘇的基本判斷是什麽？
A：是的，對於一個生産型國家來說，全球佈局類的企業始終是權益資産最重要的投資機會之一。以日本為例，數據顯示海外業務收入占比高的行業表現優於內需依賴型行業，出海指數在過去15年間年化收益率超過15%。目前判斷是一輪更加溫和的複蘇。相比之前兩次因外需驅動的衰退，此次複蘇更多由全球工業化和內需托舉政策共同作用下逐步走出通縮狀態，預計過程會更慢且斜率更平坦。
Q：對於未來流動性環境，有哪些主要觀點？
A：預計美元指數將溫和走弱，人民幣對美元有望升值，這對企業出海有利。同時，M1數據反映資金活化程度一般，但預計年內會有所上升。A股資金面方面，在低利率環境下，投資者入市意願增強，風險偏好上升。
Q：關於企業盈利和周轉率方面，有什麽值得關注的變化？
A：企業ROE已開始走穩，且制造業收入同比超過固定資産投資完成額同比，意味着周轉率上升，進入較好的制造業投資期。
Q：大宗商品和貴金屬方面，有何投資建議？
A：當前銅、油金比和銅金比均處於曆史極低位，疊加近期市場環境，建議更多關注銅和工業金屬、原油的投資機會，因為它們在未來三年內可能顯著跑贏黃金。
Q：對於明年投資風格的選擇，您有何建議？
A：從基本面角度考慮，大盤成長股更具性價比，因為其業績上行拐點明確且估值未顯著提升，而小盤股盈利雖未跟上，但估值已達到極致。對於大盤價值股，一旦與地産鏈脫鈎，其彈性較大，因此更傾向於大盤成長風格的投資。
Q：目前公募基金高估值股票的情況如何，以及曆史上這種情況對應後續市場走勢的規律是什麽？
A：目前公募基金持股中PE大於50或虧損的股票市值占比達到了50%，在過去20年中有四次類似情況出現。雖然這並不能說明市場一定會進一步上升，但有兩次情況導致了“水牛”行情，即通過流動性放水催生泡沫。此外，在其他幾次出現後，市場也會迎來行業擴散或風格切換。
Q：當前PE、PB估值標准差的情況如何，有哪些行業值得投資？
A：目前一級行業整體估值分化較大，以電子、通信、計算機為代表的行業PE已經超出兩倍甚至三倍標准差，這意味着這些行業的估值存在95%或接近100%的風險。因此，對於投資來說，更傾向於選擇估值相對合理、低估的板塊。具體機會包括估值合理的剩余類資産，尤其是出海優勢的制造品種，如機械設備、基礎化工、建築材料、新能源、大宗貿易以及出海消費品和保險等行業。
Q：化工行業為何值得關注，以及其投資邏輯是什麽？
A：化工行業值得關注是因為全球越來越多的優質化工産能正傾向於中國，許多國際知名化工企業在中國先進産能的競爭下出現虧損。我們傾向於以這個方向作為今年投資的主要方向，並關注潛在彈性較大、賠率較高的周期品和部分消費品，特別是主動或被動出清且需求短期與産量關聯度不高的品種。
Q：對於消費股的表現和長期收益前景的看法是什麽？
A：消費股的長期收益最終依賴於居民資産負債表的修複和家庭金融資産恢複正增長。曆史上日本曾出現過消費PPI領先於CPI的現象，但未能形成持續性消費股收益，直到2012年後，隨着資産負債表修複，消費股才出現了結構性改善和持續性相對收益。
Q：對於明年權益投資的看法和主要投資方向有哪些？
A：明年權益投資主要關注兩個紅色方向：一是AI領域，尤其關注算力芯片和基礎設施；二是未來AI投資邏輯將向兩端延伸至軟件及端側應用以及底層的綠色能源與電力設備。此外，還看好貴金屬、銅等原材料，以及受益於工業化進程的中國優勢公司，如電力設備、電網設備、化工、商用車、锂電儲能設備等。
Q：人工智能是否處於泡沫期，以及其發展趨勢和影響如何？
A：當前人工智能成為全球資本市場關注焦點，增速極快，甚至超越了以往任何科技産品。計算能力（Compute）的快速增長使得AI模型能夠在較短時間內實現獨立工作，預計到2028年左右，AI將實現超越人類認知能力，並在未來繼續快速增長。同時，AI生成的“token”産量每年增長約5倍，預計到2029年將超過全球所有人類大腦産生的思考量。隨着AI技術的不斷進步，現有的測試方法可能無法准確衡量其智能水平，未來將需要發明新的測試方法。而且，AI學習過程中對數據的依賴程度日益加深，數據牆的概念逐漸淡化，AI訓練的數據將更多由AI自身生成。
Q：人工智慧研究和開發的主要國家是哪些？
A：中國和歐洲在人工智能研究和發展方面處於領先地位，美國也有着重要的存在。
Q：“迷你大腦”在人工智能中的意義是什麽？
A：“Mini brains”指的是類似於小腦的人工智能組件或代理，它們是一個更大生態系統的一部分，許多這些小腦或“代理”相互交互和溝通以執行複雜功能，類似於老式手表的機制。
Q：在人工智能中推理者的作用是什麽？
A：在人工智能方面，推理者比語言模型的直覺能力更具分析性。他們能夠檢查大量的網站，嘗試不同的方法，並快速生成報告，執行任務所需的時間明顯比人類長。
Q：什麽是體現AI，它的第一個實際應用是什麽？
A：具象人工智能指的是具有物理外表或形式的人工智能。具象人工智能的第一個實際應用是在全球各地的街道上運行的自動駕駛汽車。
Q：到2050年，人工智能對體力勞動的影響預測如何？
A：預測是，到2050年，大約99.9%的白領工作將由人工智能來完成，盡管仍然會有一些工作給人類，他們將産生更多的智力勞動。
Q：演講者如何看待人工智能可能帶來的經濟影響？
A：演講者相信人工智能將對經濟産生巨大影響，美國經濟已經開始感受到其影響。産生式人工智能可能會産生更大的影響，可能需要5至10年的時間才能反映出這種影響在經濟數據中的顯著性。
Q：人工智能的投資趨勢是什麽，這代表了它的經濟可行性如何？
A：人工智能領域的投資趨勢顯示，美國是相對於國內生産總值投資最多的國家，像大型科技公司這樣的企業將大部分預算分配給人工智能。盡管投資額高，人工智能並沒有導致股價昂貴，這表明人工智能的經濟可行性很強。低利率和通貨膨脹下降也為人工智能的持續增長和投資創造了積極的情景。
Q：在2025年中國的債券市場規模持續擴大的背景下，呈現出了哪三個核心特征？馬龍先生將在主旨演講中分享關於2026年債券市場怎樣的觀點？
A：2025年中國的債券市場在規模持續擴大的背景下，呈現出的三個核心特征是震蕩加劇、創新與開放以及深化服務國家戰略。馬龍先生將在主旨演講中回歸舊常態，討論2026年債券市場展望，主要關注市場可能存在的舊情況和明年的一些基本市場情況。
Q：中央經濟工作會議提出的銀行業要減量提質政策將如何影響明年債券市場？
A：明年銀行可能會放緩擴表速度，導致真正意義上的資産荒減少，局部領域可能出現供大於求的情況，特別是長期利率債。對於供給分析的重要性尤為關鍵，因為市場已習慣性認為需求無限，而忽視了供給分析的重要性。
Q：定價方轉移對債券市場有何影響？市場分割現象在明年債券市場中會如何表現？
A：定價權將從非銀機構轉移至銀行，這意味着銀行主導的市場會更注重成本，不會低於成本配債，並且需要考慮位置定價。這一轉變一定程度上也是回歸舊常態。市場分割表現為長端和短端市場有不同的供給需求邏輯和參與者。預計第二季度央行對融資總量淡化後，整體融資增速放緩可能導致銀行收縮同業負債，形成短期限與長期限資金的分化。
Q：央行措辭的重大轉變如何影響債券市場？
A：央行措辭從“促進社會融資成本下降”改為“低位運行”，暗示存款利率可能在未來中期見底，這將改變債券市場的參照體系，回歸到先證票息再尋求資本利得的本源投資邏輯。
Q：今年利率債市場供求關系發生了怎樣的變化？
A：今年與去年利率債市場的供求變化巨大，特別是在需求方。截止到今年三季度，雖然淨供給相當，但購買主體發生變化，基金和保險公司在2024年成為需求增量的主要來源，但在2025年前三季度，基金和保險公司的需求明顯減少，銀行不得不承接更多份額。
Q：銀行在債券市場中的角色和面臨的挑戰有哪些？明年銀行體系中長短債市場的分割現象將如何發展？
A：銀行在債券市場中的角色各異，配置型的大行面臨存款壓力和資産增速不匹配的問題，而交易型農商行負債成本上升與債券投資收益不匹配，擴表與利潤間存在沖突，其潛在不穩定性可能影響市場穩定性。明年隨着銀行資産增速放緩，貸款投放節奏可能更傾向於第一季度，導致第二季度開始出現縮表現象，同業負債減少，資金利率上升，曲綫形態由平轉陡，市場分割狀態將持續，並帶來長端利率進一步上升的壓力。
Q：海外經驗中存款活期化現象與銀行負債久期變短之間的關聯是什麽？
A：存款活期化現象在海外通常與利率極度低落有關，當存款利率顯著低於長期定期存款時，人們更傾向於持有活期存款。這一趨勢對銀行構成挑戰，因為銀行負債久期可能會因此不斷縮短。在國內，除了存款活期化外，還存在存款脫媒的問題，即由於銀行理財等機構提供更高回報和更多元的投資選擇，吸引了大量存款資金，導致銀行存款穩定性下降，負債久期變短，進而影響銀行的償債能力和流動性管理。
Q：保險公司在債券投資上的變化情況是怎樣的？
A：在2022年後，保險公司逐漸提升債券投資占比，但在今年三季度這一占比首次出現下降。保險公司目前主要投資於超長地方債，並且其配置節奏與市場供需和利率水平緊密相關，而非無節制強配。這意味着保險公司可能正將更多的新增資金轉向權益市場。
Q：地方債發行期限結構未來的變化趨勢是什麽？
A：過去幾年地方債發行期限不斷延長，特別是超長地方債領域。預計到2027年，隨着置換類地方債在2026年到期後不再續發，地方債發行結構可能會迎來調整，從而影響供需關系。明年超長地方債供求問題可能更加凸顯，曲綫結構有可能進一步打開，為相關資産帶來較大分歧和機會。
Q：分析超長地方債市場時，關注哪些關鍵信息？
A：分析超長地方債市場時，分析供給信息至關重要。例如，30年減10年國債利差與超長地方債一級發行量高度相關，可以作為一個有效指標來判斷利差走勢。明年需密切關注全年的供需平衡表以及單月甚至單周的供給節奏、期限和品種等細節。
Q：央行關於融資成本和貸款利率的態度轉變如何影響市場？
A：今年中央經濟工作會議及央行通稿中，提出了促進社會融資成本低位運行的重大轉變，意味着貸款利率已經觸底。同時，存款利率也可能面臨下降空間，尤其是在上半年會有較大降幅。這將有助於改善銀行負債成本結構，並可能促使存貸款利率體系出現新的平衡點。
Q：對於未來存貸款利率走勢有何預測？
A：預計存款利率在明年上半年將接近底部，下半年可能由於大行負債結構中同業負債占比增加而相對穩定。同時，若想進一步降低貸款利率，需要存款利率先行下降。央行需采取量價雙寬政策，包括大量投放資金滿足需求、增加購買國債等措施，才能有效降低負債成本並推動整體利率下行。
Q：明年宏觀經濟形勢下，對價格（PPI）有何看法？
A：明年PPI具備企穩基礎，考慮到三季度生産穩定、外需強勁但內需相對較弱的情況，若需求不大幅下降，則價格有望保持穩定。長期來看，PPI回零具有一定可能性，這有助於打破長期通縮趨勢。
Q：微觀層面反映在哪些方面？
A：微觀層面主要觀察政府、企業和居民三部門的收入和盈利狀況，如稅收、工業企業利潤、存款與儲蓄偏好等。今年微觀層面改善明顯，實際收入和收益狀況優於宏觀數據所反映的情況。
Q：對於債券市場明年的情況有何總結性判斷？
A：明年市場情況將有所好轉，主要是由於央行未大規模購買國債導致中短端利率較去年有所上升，且銀行行為趨於謹慎，沒有出現大規模償還債務的過程。此外，若央行大量購買國債和運用麻辣粉、買斷式工具進行投放，將有助於降低負債成本，推動債券利率體系進一步下行，形成新的市場循環。
Q：央行大量購買國債以解決利率債供求問題和銀行低成本負債獲取問題的可能性如何？
A：根據今年中央經濟會議的精神，央行大量購買國債的可能性不高。財政貨幣化屬於超常規政策，而今年政策傾向於退出超常規和兼顧跨周期逆周期調控，因此不具備該政策大幅推行的基礎。
Q：地方債調整發行期限結構的可能性是什麽？
A：地方債調整發行期限結構在一二季度較難實現，但如果後期地方債曲綫變陡或利差明顯擴張，有一定概率會調整。對於保險客戶而言，今年四季度需關注超長地方債發行結構的變化及其對未來市場的影響。
Q：在當前的市場環境下，您認為股票市場是否會轉弱並帶來非銀重新定價？您如何看待當前環境下獲取超額收益的機會？
A：我認為股票市場轉弱並導致非銀重新定價的可能性不大，明年股票市場惡化變成債券資産的共識概率較低。在當前極低利率環境中，獲取可持續超額收益變得越來越困難。低利率會促使更多市場參與者加杠杆，減少交易對手間獲取非市場相關收益的機會，並且長期來看，風格或行業的成功押注並不能保證穩定收益，反而需要降低對這些因素的長期依賴。
Q：A股市場中小盤股在資産定價中的重要性如何？
A：目前A股市場中小盤股占據了較大權重，導致在組合管理中往往呈現啞鈴型結構，即在小盤股上有較大暴露，而大盤股暴露較小。這會使得在看似市值中性、風險中性的組合內部，實際上波動性貢獻並不中性，尤其在微盤股波動較大時，組合可能會遭遇一次性回撤風險。
Q：如何看待當前阿爾法投資存在的誤區？
A：當前阿爾法投資存在一些誤區，例如錯誤地將貝塔屬性作為阿爾法對待，以及傳統行業配置和風格控制框架難以應對主題性頻繁出現的市場行情。此外，在大數據和AI環境下，過去的財務分析優勢可能並不持久，需要重新審視並調整阿爾法獲取邏輯，盡量降低與市場宏觀環境的相關性，通過風險拆解和非系統性定價來尋求超額收益。
Q：對於狹義的阿爾法投資，您認為其核心要點是什麽？
A：狹義的阿爾法投資主要關注在任何橫截面的時間點上，區分哪些資産定價是由系統性風險決定，並盡量剝離這部分影響。我們關注資産在正向和負向偏離時的反應，並通過精細化管理組合的偏離，在正向時低配，在負向時超配，以此來實現阿爾法收益。
Q：AI技術在投資領域的滲透情況如何？
A：AI技術在投資行業的滲透速度非常快，尤其在金融行業，因為它擁有最標准化的數據。AI技術能夠將上市公司的一些離散化變量轉化為連續化的變量，從而更科學客觀地進行不同研究方法之間的交互，形成量化和基本面相結合的投資組合。
Q：目前公募AI量化投資經曆了哪些階段？
A：公募AI量化投資經曆了兩個階段：第一階段是打破綫性架構，進入深度學習和強化學習的投資範式；第二階段則是發現需要搜尋更多高質量數據，不同來源的數據質量和獨有性將成為未來競爭壁壘。
Q：數據和模型性價比提升在AI投資中的重要性是什麽？
A：數據和模型性價比提升同樣重要。數據方面，優質且豐富的數據來源將有助於提高資産定價能力，形成定價優勢。而模型方面，提升性價比意味着優化網絡架構設計，增強模型對信噪比的處理能力，現階段人的經驗和市場理解仍能在一定程度上優於模型，設計出具有更高性價比的網絡架構。
Q：貴公司的風險管理架構理念及産品特性是什麽？
A：我們堅持長期視角，追求高信息比率和穩定的超額收益，犧牲短期業績彈性。産品具有較低的相關性（與市場平均水平相比），分散的阿爾法來源使得我們在遇到系統性市場沖擊時，能保持較低的回撤。我們的三條産品綫分別對應寬基指數增強、穩健阿爾法和行業指增，各具特色且均致力於獲取純正的阿爾法收益。
Q：如何根據“十五五”規劃尋找2026年的投資主綫？
A：“十五五”規劃作為今年行業配置的重要綫索，其主綫往往與實體經濟主綫和國家發展戰略一致。回顧往期規劃與市場表現，可以發現每個五年周期內市場主綫都是基於上一個周期解決問題的基礎之上發展起來的。因此，要尋找2026年的投資主綫，需要分析“十五五”規劃中提出的新的發展目標和政策導向，以此為依據去洞察實體經濟和産業發展的趨勢，並結合過去五年積累的經驗和進展來判斷未來的主綫行業。
Q：在未來的五年中，有哪些關鍵綫索可以幫助我們推導出主綫投資方向？
A：我認為關鍵的幾個點是：第一，我們的電量投資已經到位，盡管容量還不夠，但確實解決了電量供應不足的問題。第二，國家對能源的海外依賴度在降低，這為整體供給側改革打下了良好的基礎。第三，制造業過去面臨可變成本波動壓力大，但隨着對海外能源依賴度的降低，這一壓力也在減小。上遊供應鏈的“卡脖子”問題以及科技領域的波動性都在減輕。
Q：如何從成本端的變化去尋找投資機會，特別是關注哪些行業可能在2026年出現超預期的機會？
A：我們應該思考哪些行業的可變成本壓力在降低，上遊供應鏈的問題得到解決。這些行業的中下遊估值將有機會得到重估。接下來，我將圍繞AI産業鏈分享三個值得關注的方向：國産算力方向，尤其是隨着先進制程能力和産能提升，國內算力芯片有望迎頭趕上；半導體自主可控方向，先進制程能力的提升將帶動相關設備廠商基本面改善；存儲方向，由於AI新技術導入導致存儲需求超預期增長，特別是KV cache應用等，使得存儲進入新一輪景氣周期，目前供需失衡，處於供不應求狀態並面臨漲價。
Q：對於越南市場，尤其是在2026年，有哪些展望？
A：越南未來五年的經濟發展計劃是實現每年兩位數以上的GDP增長，目標設定為每年至少10%。如果這一目標達成，將帶動上市公司盈利增速提升。投資主綫邏輯依舊聚焦於私營部門，特別是房地産領域，因為越南城鎮化率提升的趨勢將持續。盡管房價地價較高，但年輕人口基數大、經濟增長潛力大，可以容忍一定時期內高房價帶來的壓力。然而，信貸增速若顯著放緩，資産質量問題可能會暴露出來，這是未來越南市場的主要風險點。
Q：對於2026年的A股市場，是否存在可能出現較大波動的階段？如何應對這樣的波動？
A：我們傾向於認為整體股票市場的波動率會繼續低於曆史水平。市場價格與底層資産變化的一致性使得當前市場變化具有可持續性。26年可能出現較大波動的三個角度是：強勢産業趨勢中邏輯的變化（如AI行業）、市場從流動性驅動轉向盈利驅動過程中産生的波動，以及外部變量如美元指數等帶來的影響。對於投資者而言，可以通過品種切換來應對可能出現的市場波動。
Q：在需求端，您們關注的用戶對token數消耗的情況如何？
A：用戶對token數的消耗在過去幾個月中保持着月環比10到20的增長速度，整體增長較快。
Q：需求端還有哪些觀察重點？
A：需求端另一個關注點是AI應用的落地情況，尤其今年要關注是否有AI爆款應用及其落地效果。
Q：供給側跟蹤的主要方面是什麽？
A：供給側主要跟蹤兩個方面：一是海外大廠的技術迭代和更新；二是國內外為大廠提供産業鏈配套環節的公司的訂單及自身技術迭代情況。
Q：海外大廠的技術迭代現狀如何？
A：目前像英偉達、谷歌這樣的海外大廠技術迭代在加速，無論是GPU還是ASIC解決方案，其技術迭代方向都在進行中，尚未看到技術迭代降速。
Q：海外算力市場的景氣程度如何？
A：從供給和需求側看，海外算力市場目前處於景氣向上的過程中。
Q：對於海外算力和AI前景的看法是什麽？
A：對海外算力和整個AI的前景持相對樂觀態度，並認為需求側的重要性有所提升。
Q：在海外資産配置方面，有哪些推薦？
A：海外資産配置空間較大，建議投資者根據風險偏好配置美股、港股等資産，如AI算力、芯片、半導體或互聯網平台等領域都有投資機會。
Q：指數化投資的發展情況及天弘在其中的作用？
A：指數化投資正從工具升級為戰略，天弘在指數品類擴充、産品豐富度提升等方面做了重要工作，助力投資者資金形成共振並支持更廣泛的投資策略。
Q：天弘投研銷一體化平台的特點是什麽？
A：該平台基於客戶需求，提供特色策略服務，利用特色因子、AI工具和深度數據，以特色策略、互聯網基因和特色數據為核心優勢，服務於B端和零售投資者。
Q：ETF在投顧服務中的重要性及其變化？
A：隨着ETF品類增多和投資者認知提高，ETF逐漸成為投顧規劃和配置中的核心支點，從産品屬性轉變為財富管理轉型中的戰略性角色。
Q：投資者對ETF接受度的變化及專業性提升的表現？天弘在産品佈局上做了哪些調整？
A：投資者對ETF接受度越來越高，從關注分散風險到主動關心ETF策略和組合配置。專業性上，投資者開始深入研究不同ETF的選擇邏輯和細節差別。天弘的産品佈局分為寬基、行業主題和策略三大方向，致力於深做細做寬基産品，增強型指數産品佈局小市值寬基，精做強做行業主題，做優做全策略産品，並在紅利低波等指數編制上進行創新。
Q：主要針對主動基金，基准新規調整後，其能否跑贏基准的情況是否變得更加明顯？被動型産品（包括指數基金和ETF）在機構和個人配置中的地位和作用有何變化？哪些品類可能迎來更多需求？
A：是的，基准新規推動之後，主動基金是否能産生阿爾法變得更加明顯。很多無法創造超額收益、不尊重或無法針對已選擇基准的主動基金將面臨管理費壓力，可能被迫讓位於指數類型産品。隨着指數基金規模增長，其配置地位大幅提升，已經成為市場大投資者的重要組成部分。未來，在市場再平衡過程中，投資者將更多地將資産配置給被動産品，特別是隨着更多投資場景的出現，如跟蹤景氣産業、大類資産配置以及套利等，指數基金將發揮更大作用。
Q：從投顧角度看，指數類型産品如ETF的數量和品類上存在哪些痛點難點？
A：目前ETF數量足夠，但品類結構存在結構性問題，同質化競爭嚴重，尤其在寬基ETF賽道，而冷門或細分賽道的ETF覆蓋不足。此外，在債券類和另類資産（如商品）的ETF數量相對較少，無法滿足部分配置需求。
Q：投研銷平台應如何優化被動型産品以提升持有人獲得感？
A：通過提供解決方案或系統工具，可以為投資者設定盈利邊界，避免基本錯誤，提高盈利可能性和獲得感。同時，通過絕對收益配置設計降低回撤，幫助投資者更好地承受市場波動，從而提升獲得感。另外，創新指數産品的開發，如多資産指數、全天候指數以及海外資産打包成的指數等，也有助於提高投資者的獲得感。
Q：站在2026年及更長視角，哪些品類和産品更值得重點關注？
A：陳曉總認為紅利類資産在未來將有較好表現，尤其是在熊市期間可作為配置重點。張歌總推薦三個方向：一是産業景氣度高的賽道，如AI、機器人、化工和有色等；二是多資産配置，利用指數解決方案實現海外資産、大宗和北交所等配置；三是長期有效策略産品，如紅利、指增産品。李總則提到，科技消費周期是2023年的主觀投資方向，而從長期看，將迎接多資産配置元年的拐點，強調兼顧股債關系的重要性。
