证券时报记者 王明弘
当AI浪潮席卷全球、正迈入攻坚与应用爆发的新阶段，低利率环境也同步催生着资产价值重估，2026年的投资“新锚”将落于何处？
近日，在长城基金举办的2026年度投资策略会上，其核心投研团队指出，市场动能将从估值驱动转向盈利与估值双轮驱动，并围绕科技自主、内需复苏与高股息资产，勾勒出一幅穿越低利率周期的多维投资路线图，AI目前仍处在基础建设大力发展阶段，应用变现尚在探索期，远未到“天花板”的阶段。
转向盈利估值双轮驱动
面对持续的低利率环境，资产配置的核心命题在于如何在控制风险的前提下挖掘稳健收益。长城基金债券投资部基金经理张棪指出，2026年“固收+”产品仍将迎来“天时地利人和”的发展环境，有望开启第三轮规模扩张周期。数据显示，2025年年中“固收+”基金规模已再次突破2万亿元，创下近3年新高，这一增长得益于资管新规后保本理财退出带来的替代需求、低利率下纯债产品收益承压催生的配置转移，以及2024年9月以来权益市场回暖带动的业绩提振。
长城基金权益投资部基金经理苏俊彦对2026年A股市场保持乐观，认为市场上涨动力将从单纯估值驱动转向盈利与估值双轮驱动，结构上从外需拉动转向内外需共振。他指出，A股盈利在连续三年下行后，2025年已出现企稳拐点，随着供给端固定资产投资增速下降、需求端财政支出持续发力，2026年有望迎来盈利增长拐点，2027年增长趋势将进一步增强。估值层面，尽管静态PE处于历史中位数偏上水平，但考虑无风险收益率下降后，A股风险溢价仍具备修复空间。
具体投资方向上，苏俊彦提出四大内需主线：一是半导体与军工，半导体作为中国制造短板，先进制程实现量产，国产算力芯片将迎来互联网公司采购拐点；2026年作为军工“十五五”规划开局之年，新需求有望集中释放。二是“反内卷”方向，化工、新能源等行业在政策引导下落后产能出清，供需格局改善将推动价格回升。三是服务业消费，政策补贴力度有望加大，出行、餐饮等领域的复苏将带动食品饮料等相关消费板块。四是房地产产业链，经过持续出清后，新开工面积已偏离长期均衡水平，2026年下半年有望迎来触底反弹。
海外投资方面，长城基金国际业务部副总经理曲少杰仍强调“哑铃策略”。哑铃的一端是美股科技，正处于人工智能工业革命的关键阶段。哑铃的另一端是港股红利资产，堪称投资“压舱石”，近十年港股高股息指数涨幅远超恒生科技指数，且波动率更低，在利率下行的背景下，这类资产对追求稳定收益的资金吸引力持续提升，当前港股约6%的股息率具备较强配置价值。
科技股投资机会有望扩散
在科技专场圆桌论坛中，长城基金权益投资部基金经理赵凤飞与北京投资管理部基金经理尤国梁一致认为，2025年科技股的亮眼表现核心驱动力是技术变革与产业突破，全球AI技术革命与中国科技实力崛起形成共振。谈及产业拐点，赵凤飞将DeepSeek的出现称为关键时刻，其不仅一夜追平海外先进模型，更将算力开销降至原来的十分之一，极大振奋了国内科技界自主创新的信心。尤国梁则补充了可回收商业火箭发射的重要意义，认为其跨过了回收难度90%的门槛，为卫星互联网、太空算力等后续产业发展铺平了道路，标志着商业航天进入拐点。
展望2026年，科技板块行情将具备延续性且更趋均衡。赵凤飞指出，这种均衡体现在三方面：海外算力与国产算力的平衡，随着国产算力企业收入和利润进入释放期，板块热度将持续提升；AI领域内算力与应用的平衡，经过三年基建投入，AI应用批量爆发的时点临近；科技内部AI与非AI的平衡，商业航天、量子计算等新板块有望迎来阶段性强势表现。尤国梁则强调，宽松的流动性环境、经济复苏带来的企业盈利回升，以及AI终端、人形机器人等产业的持续进展，将推动科技股机会向更多领域扩散。
把握产业早期成长机遇
针对市场热议的“AI泡沫”之问，长城基金权益投资部基金经理韩林与刘疆在圆桌论坛中表示，当前AI产业仍处于早期成长阶段，并不存在实质性泡沫。韩林指出，经济学意义上的“泡沫”是资产价格远超内在价值且缺乏业绩支撑，而当前AI核心企业估值仅35倍左右（明年预期更低），且GPU龙头、CSP龙头等已实现收入与现金流的实质性兑现，与2000年互联网泡沫时期百倍估值、缺乏商业模式的情况有显著区别。刘疆补充道，北美龙头企业的资本开支增长可由经营现金流覆盖，国内外相关板块龙头估值处于合理区间，产业投资驱动的本质是“厚积薄发”，而非短期投机。
从产业周期来看，AI目前仍处在基础建设大力发展阶段，应用变现尚在探索期，远未到谈论“天花板”的阶段。韩林表示，历史对比显示，这一轮AI产业投资的业绩基础更为扎实，投资主体以成熟龙头企业为主，投资持续性更强。刘疆则强调，AI蕴含的增量产业价值巨大，当前算力基础设施的高景气度只是起点，未来云端应用、端侧设备、自动驾驶、人形机器人等领域将孕育更多机会。对于AI产业链各环节，2026年机遇与挑战并存。上游算力基础设施确定性最强，但需关注供应链瓶颈与地缘政治风险；中游模型领域的机遇在于模型能力提升与云服务结合的变现模式，挑战则是高研发成本与技术迭代压力；下游应用有望呈现百花齐放态势，但需克服商业化节奏慢的问题。
投资策略上，韩林采用“白马为主，黑马灰马分散参与”的方式，将绝大部分仓位配置于产业链地位牢固的白马股，以卫星仓位布局二线龙头与隐形冠军；刘疆则聚焦产业“甜点区”，在0到1阶段布局弹性标的，在1到10阶段加大业绩高速增长标的配置，重点关注算力等确定性领域与应用端爆发力强的标的。风险识别方面，二者均强调需关注基本面供需变化、估值泡沫、监管政策与技术替代四大风险，其中基本面变化是核心判断依据。
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