近3月收益54%，平安基金要文強：看好7、8月AI行情，不要擔心，每一波超額收益都來自宏觀波動，看好五個細分方向

6月11日，平安基金經理要文強在該公司中期策略會上，就產業、投資和策略分享了對AI的看法。

要文強，平安基金TMT組長兼基金經理，基金從業時間很短，2025年11月加入平安基金管理有限公司，2026年3月9日起任平安科技精選混合型發起式證券投資基金基金經理。曾任華錦基金投資發展部主管、藍箭航天空間科技股份有限公司投資經理、東北證券研究部分析師。

其管理的平安科技精選混合A業績表現突出。自2026年3月9日接手以來，任職回報為59.58%，近3個月收益率為53.93%（該基金今年整體漲幅為94.6%）。

投資作業本課代表整理了要點如下：

1、去年的貿易戰、今年的地緣沖突，還有最近討論的交易擁擠度、世界杯開幕、長興上市、宏觀利率等問題。

所有這些因素，在AI——人類最大級別的一次產業革命浪潮下，全部都是場外因素。

我們只關注一個點：當前模型發展好不好、夠不夠快、能不能解決實際問題、能不能帶動各大大廠繼續加大資本開支形成閉環。

2、每一波超額收益都來源于宏觀波動。所以大家不要擔心宏觀波動。我們每次看到宏觀波動都很興奮，雖然過程煎熬，但宏觀波動帶來籌碼交換，科技產業發展趨勢不變。一旦宏觀波動稍微緩和，科技板塊立馬新高。

3、算力需求未來2到3年持續緊缺，這個大命題非常明確。算力高投入帶來模型快速迭代，進一步帶動應用快速滲透，再進一步帶來算力需求，這個閉環已經形成。

4、光通信，為什么我們非?？春茫抗馔ㄐ攀茿股唯一可以和美股存儲抗衡的資產。美股最好的是存儲，A股最好的是光通信，這是我們的優勢產業，坐上北美AI牌桌，引領技術迭代方向。

5、5到6月份是AI行情主要震蕩期。震蕩期大家會有各種疑慮，各種因素被放大。我覺得不在于周圍人講什么，而在于我們要看實際上海外AI大廠到底在做什么。

轉到7、8月份，整體AI行情，過去三年是都比較好的?？傮w來講，7、8月份我們看好AI行情。

中長期邏輯方面，今年下半年企業端agent爆發，明年模型自訓練爆發，都足以支撐我們在相當長一段時間對AI產業保持非常好的期待。

平安基金服務號推送文章也概括了要文強的核心觀點：AI產業進入“產能為王”新階段，市場范式從“獎勵資本開支”轉向“驗證回報后獎勵擴產環節”；

在細分方向上，要文強最看好光通信全產業鏈，認為800G產品生命周期將超市場預期，NPO（近封裝光學）為投資主線，CPO（共封裝光學）進展錨定全球算力芯片巨頭催化，OCS（光交換）已出現爆單，DCI（數據中心互聯）需求超預期。

他特別指出光器件與光模塊存在"嚴重倒掛"的定價錯配機會，以及硅光技術占比高的公司將持續受益。

此外，他認為光纖板塊正復制光模塊和存儲的"周期轉成長"路徑，前提是需要1-2個季度的業績兌現驗證。對于存儲、PCB（上游>下游）、MLCC（周期開啟）等方向，他建議深挖個股而非板塊性配置。

以下是投資作業本課代表（微信ID：touzizuoyeben）整理的精華內容，分享給大家：

AI產業三年復盤：

23年預訓練→24年多模態→25年強推理

我們所有挖掘的投資標的，甚至當年的投資主線，一定有底層的產業支撐。

我們看非常明確，2023年年AI橫空出世。那時強調預訓練大力出奇跡，GPU首當其沖，所以2023年整個圍繞英偉達的這條鏈，是我們科技產業的重中之重。

到24年春節后，我印象很深。Sora模型出來后，大家驚訝地發現模型還可以搞多模態。多模態真正把模型能力邊界進一步擴展。所以整個24年圍繞端側AI，包括具身智能，我們對機器人的研究也放在AI應用框架里做。

大家看到24年底，端側AI那波行情也在一定程度上拉開了不同科技基金產品的投資業績水準，背后就是當年各家模型大廠都在發力多模態。

轉到25年，這個時間點離我們比較近，現在復盤很容易，coding能力出現了。最開始模型的coding替代程序員做大量編程工作。后來大家發現coding不僅是編程能力，還能讓模型自主完成長流程任務。

因為人類通往數字世界就是通過代碼。當代碼由模型掌握，在數字世界里各種任務模型就具備了完成能力。

所以今年上半年，agent進一步帶動了tokens爆發式增長。強推理成為25年開始AI發展的非常關鍵的方向。

當然這個階段大家也看到，有些公司可能多模態不是重點了，但也要推動。比如Sora這個項目現在已經停掉了。

25年大家都在發展過程中找到AI商業價值最先落地的方向。推理端要強調高速互聯，要強調大量的長上下文文本?，F在百萬級上下文文本已成為標配。存儲也是25年到現在非常重要的關注方向，這就是過去三年產業端發展的脈絡。

2026年全球AI交易尋找新的價值洼地

從投資端，我把它劃分為三個階段。23年的Q1 AI剛剛開始，一直到去年的Q3。

我有一張圖是三個沙堆，整個23年的Q1到去年Q3，我形容為一直在加沙的階段。

AI蓬勃發展，大模型能力快速躍升，各家大廠資本開支也在快速提升。這個過程中，任何賦予AI相關元素的板塊都會成為重點投資方向。

尤其去年非常典型，各個AI細分賽道把頭部的公司都配一遍，一定會實現非常好的業績回報。但轉到去年Q4到今年Q1，正好是我這個基金正式從業的一段時間。

隨著資本開支的持續加速，大廠現金流壓力凸顯，算力相關板塊已經歷顯著上漲，市場對AI交易逐步進入到“沙堆模型”坡度臨界點，AI交易正在尋找新的價值洼地。

我剛上來管產品就遇到比較大的挑戰，尤其今年Q1，很多AI大廠漲不動了。英偉達在Q4到Q1這半年多也沒漲。海外大廠谷歌還好一點，其他Meta、AWS、亞馬遜等全部都在下跌。反映什么特征？

大家很多疑慮爆發了。Meta第一次提高資本開支，股價就給了很大的負反饋。資本開支越高，與現金流的剪刀差越大。大家擔心ROI能否形成好的閉環，那個階段處在比較猶豫的時間點。

但到今年Q1到Q2，宏觀上看到地緣沖突。這次地緣沖突把AI產業內部的量變數據、最終真正引起AI產業質變的東西給掩蓋掉了。

戰爭是三月份發生的。但從那個時間點，大家可以感受一下，當時國內已經有龍蝦熱。海外個人agent、終端調用、API調用在快速上升，大概從那個時間點，Anthropic等模型廠的年化收入預期也在快速提升。

只是因為宏觀形勢，很多要素被忽略了。也就是說在26年的Q1到Q2，AI產業在本身發展很好的階段被加速了。

所以戰爭一緩和、地緣沖突一緩和，我們馬上及時提出要重視大市值標的估值回歸。

從美股看，以前大廠提高資本開支，市場基本給予負反饋懲罰性股價交易。但今年一季度末，大家發現高資本開支確實換來了模型能力的快速提升。尤其像Meta，已經極大縮小了與頭部幾家模型廠的差距，所以后面大家又給予獎勵性的股價回報，有了一個比較大的回擺。

對A股來說，也從那個節點開始，頭部一些耳熟能詳的AI標的開始上漲。

這里我補一點對后面數據的預期，因為海外模型廠的收入數據，一定決定云廠的資本開支，也決定我們對AI模型的判斷。

昨天晚上我們新溝通了數據：Anthropic目前預測全年年化約490億美金，到六月底會提到600億，到年底到1100億，明年全年年化收入目標達5500億美金。大家可以感受一下這個增長情況，很新鮮的數據。

下半年企業端Agent爆發

剛才我們從產業端和投資端做了過去AI發展的復盤。對我個人而言，我們堅守AI產業，看好內部細分方向，動力來源于哪里？有幾個點匯報一下。

第一，今年上半年個人端agent快速爆發。我認為API調用還是冰山一角。今年下半年企業端agent也會整個爆發起來。大家可以關注一下，各家模型廠已經開始推企業端的agent工具和服務了。

若今年是推理時代，明年會轉向模型自訓練

模型迭代時間縮短，模型能力指數級提升

另外非常重要的一點，我們一切研究從模型出發。

從23年、24年，剛才介紹過，模型很簡單，就是個chatbot對話。到二五年它可以輔助工作。到現在，我們周圍很多基金經理和同事都用大模型，很多是重度付費用戶。

模型往后怎么發展？我覺得從今年下半年到明年，尤其明年，模型的自訓練會成為非常重要的討論話題。如果說今年是推理時代，那么明年會轉向模型的自訓練。

什么叫模型自訓練？很簡單，舉個例子。最近有朋友從北美回來，調研就業市場，現在最受關注的是程序員，大量計算機畢業的工作可能已受到挑戰。但排在第二位的是什么？就是訓練模型的那批從業者。

因為大家發現，模型參數的調優、算法的設定等，已經開始可以由模型自己去做了。所以模型自訓練指的就是：模型自己生成數據、投喂數據、確立算法、確立自己的獎勵反饋機制，再到生成結果。

當模型自訓練的整個趨勢形成后，我們看到下一代GPT，比如GPT-7，模型迭代速度和能力會快速提升。

現在模型發布周期是每年一個大版本、每季度一個小版本。這決定了大家每次看到模型能力提升了多少，我們二級市場也會根據模型能力提升在投資上有所反饋。后面預計每個季度看到一個大版本迭代可能成為常態，另外模型能力會指數級提升。

大家如果用agent，會發現它連續工作的時間有限，基本10到12個小時。但如果模型能持續工作24個小時、持續工作一個月？我覺得模型的自訓練會為我們明年……

如果明年按照我們的路徑演繹，那么站在明年看今天模型發展所處的階段，API調用量可能也還是剛剛起步。

這帶來了什么影響？

這就進入投資端的匯報了。

因為我們今天對科技投資思路非常明確：算力需求未來2到3年持續緊缺，這個大命題非常明確。

算力高投入帶來模型快速迭代，進一步帶動應用快速滲透，再進一步帶來算力需求，這個閉環已經形成。

我們建立在這幾點共識基礎上，去看目前整個AI產業的供應鏈情況，會發現背后只有一點邏輯：tokens的指數級增長，tokens調用的指數級增長。

剛才講Anthropic的收入，今年可能預期1100億美金，明年干到5500億。但這是需求端。從全產業供給端看，所有供給都是線性增長。一邊需求指數級增長，一邊供給線性增長。

因為所有供給環節不可能擴產今年一倍、明年五倍、后年十倍，沒有這么激進的公司。而且很多關鍵供應鏈掌握在海外手里。不同國家、不同文化，對擴產節奏的決策不一樣。

緊缺環節著手：三個確定性方向，三個高彈性方向

我們的投資核心命題就一個：找供需缺口。所以今年看到各種通脹環節，來自缺口帶來的短缺。

在全球AI基建的木桶效應下，我列出的這些方向大家都很熟，我們做了劃分。左邊三類：GPU、CoWoS+晶國產能帶動整個臺積電半導體產業鏈這條線，再到AI電力。

這幾個方向我們劃分為確定性增長的三個方向。如果追求確定性，這三個方向都是必選項，可以優先的必選項。

右邊幾個方向包括光通信，這里大的范疇是連接類：光通信加PCB上游，以及CPU和存儲。我們稱之為高彈性方向。

為什么？因為今年資本開支不管7000億美金還是多少，明年9000億、1萬億，右邊的方向結構性增長要遠高于整個資本開支的增長。

比如光通信，為什么我們非?？春茫抗馔ㄐ攀茿股唯一可以和美股存儲抗衡的資產。美股最好的是存儲，A股最好的是光通信，這是我們的優勢產業，坐上北美AI牌桌，引領技術迭代方向。

去年到今年大概三倍以上增長。前三個月我預測明年比今年翻倍以上增長，但現在預期已變

明年比今年還是三倍以上增長，后年比明年一倍以上增長。內在邏輯是光通信之前在大的資本開支里盤子占比5%，但未來2到3年會快速提升到20%以上。

當然除了光通信，CPU和存儲也都有內在快速提升的原因。

我們圍繞木桶效應的短板找投資機會。這張圖是我們今年看到各環節的緊缺度：中度緊缺、高度緊缺。包括最近半導體很多設備類也開始漲價了。

每一波超額收益都來自宏觀波動，

我快速把核心幾個方向的觀點匯報一下。

一個很大前提是科技產業。我們跟蹤這些年發現，每一波超額收益都來源于宏觀波動。所以大家不要擔心宏觀波動。我們每次看到宏觀波動都很興奮，雖然過程煎熬，但宏觀波動帶來籌碼交換，科技產業發展趨勢不變。一旦宏觀波動稍微緩和，科技板塊立馬新高。

我們也高興看到，最近在這種波動環境中，我們的產品還在凈流入。去年的貿易戰、今年的地緣沖突，還有最近討論的交易擁擠度、世界杯開幕、長興上市、宏觀利率等問題。

所有這些因素，在AI——人類最大級別的一次產業革命浪潮下，全部都是場外因素。

我們只關注一個點：當前模型發展好不好、夠不夠快、能不能解決實際問題、能不能帶動各大大廠繼續加大資本開支形成閉環。這是我們唯一的研究框架。建立在這個共識基礎上。

第一，光這個方向，明年后年持續超預期，在A股增長的確定性非常明確。目前大家看到，有些公司的問題暴露全部在供給端，不在需求端。

供給端是最容易解決的問題，也反映供需矛盾突出。具體到細分方案，我談一下自己看法。

剛才張瑜老師提到，港股這邊，全球海外資金對國內優質產業鏈的定價水位比較高。國內包括光通信的相關標的也會去港股上市。

所以今年很大板塊的水位點、價值點，會錨定港股。比如像旭創這樣的公司在港股上市，我覺得會比A股有較大溢價。我們可以假設一下，今年明年假設1000億利潤，在A股可能明年十幾倍估值，但在港股有沒有可能30倍？我覺得是可能的。

第二，光纖，我目前非?？春?。它會不會經歷像前面光模塊、存儲都經歷過的由周期轉成長？后面AI對光纖的帶動會成為超越軍工、運營商的主力需求。

第三，存儲。我們深挖個股，因為好的存儲標的大多在海外。

第四，PCB這塊，建議大家多關注上游。PCB和光模塊相反：光模塊價值實現在下游，上游賺擴產的錢但賺不了漲價的錢；而PCB上游全部在漲價，賺漲價的錢，議價能力更強。

第五，我們還看好MLCC，這個周期可能剛剛開始。

非常有意思的是，MLCC重點企業在日本。但我們發現日本所有環節基本不漲價。大家看到日本激光鉆頭、織布機等全市場缺貨，都在日本，但日本不漲價。

上一輪MLCC在21年，全行業高容低容平均價格漲2到3倍的情況下，日本企業才開始漲價。但這一輪日本企業已經率先漲價了，所以這個信號非常明確，可能周期也才剛剛開始。

看好7、8月AI行情

最后給大家充值一下信仰。

六月份我們把AI和新能源當年的走勢對比了一下，圖很明確：5到6月份是AI行情主要震蕩期。震蕩期大家會有各種疑慮，各種因素被放大。我覺得不在于周圍人講什么，而在于我們要看實際上海外AI大廠到底在做什么。

所以基本上轉到7、8月份，整體AI行情，過去三年是都比較好的。七月上旬開始發業績、發季報。

整個7、8月份圍繞業績，大家發現不在于AI板塊內部哪家公司業績miss（不及預期）或beat（超預期），而在于整個行業的業績相較于全行業的可比優勢比較大。

所以總體來講，7、8月份我們看好AI行情。

中長期，剛才講了很多邏輯：今年下半年企業端agent爆發，明年模型自訓練爆發，都足以支撐我們在相當長一段時間對AI產業保持非常好的期待。

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