拥有资产，拥抱AI为什么需要资产配置？

张茹｜好买财富联合创始人 董事 副总经理

论坛开场，好买财富联合创始人、董事、副总经理张茹以「拥有资产，拥抱AI」为题，带来主题分享。

过去一年，市场最鲜明的特征是“K型分化”。一边是AI、高端制造、半导体等新经济持续高景气；另一边，传统经济板块仍在调整修复之中。即使在AI产业链内部，上游硬件、中下游应用也呈现明显分化。

在张茹看来，当前AI的发展仍处于“中段”。尤其是应用端，目前很多真正改变普通人生活方式的AI应用还没有完全出现。面对这样的市场，张茹提出：

投资首先要回答的，不是“明天涨什么”，而是“未来五年十年，什么方向具备长期成长性”。市场短期的涨跌很难预测，但投资者至少应该知道自己身处怎样的时代，以及哪些趋势可能会持续更长时间。

在主题分享中，张茹还分享了一个与“成长”有关的投资逻辑。在她看来，真正值得长期关注的增长，往往发生在市场尚未形成一致预期的时候。

在投资上非常重要的，是我们要看得比别人远一点，在没有形成一致预期的时候勇敢一点，这是做真成长的方法。

当一个方向已经成为市场共识，投资者买到的往往已经不只是产业增长本身，还包含了大量对于未来的预期。

而真正的研究价值，是在共识形成之前，通过产业研究、管理人研究和长期跟踪，找到那些尚未被充分定价的变化。这也是FOF配置与单一产品投资的重要区别之一——不是简单追逐当下最强的产品，而是试图通过管理人筛选与组合配置，把不同投资框架放在一起。

科技行情还能走多远？科技圆桌

科技圆桌
科技新周期

王方君 浑瑾资本董事总经理
谢首鹏 新方程主观研究总监

如果说AI是今年市场绕不开的关键词，那么科技行情的剧烈分化，则是投资者绕不开的现实。

今年以来，科技成长成为市场的重要主线，但与此同时，AI产业链内部也出现明显分化：硬件与软件、上游与下游、产业景气与市场估值之间，并非完全同步。7月以来的科技调整，更让“科技行情究竟处于什么阶段”成为市场热议的话题。

在科技圆桌环节，浑瑾资本董事总经理王方君、新方程主观研究总监谢首鹏，围绕“科技新周期”展开讨论。

王方君首先从更大的产业周期出发，解释了今年市场出现K型分化的原因。她认为，中国经济正在从过去的“总量增长”转向“结构性增长”，与此同时，全球产业链也正在经历一轮新的自主化进程。

“科技肯定是绕不开的，影响全球经济结构的一条主线。”王方君表示，当前AI产业链从硬件向应用端的分化，并非简单的行情切换，而更像是产业发展阶段变化后的自然结果。她将科技产业的发展概括为“基建期—应用落地期—应用爆发期”三个阶段，并认为当前AI正在逐步从前期的基础设施建设，走向应用落地阶段。

谢首鹏从投资研究和资产配置的角度，进一步提醒投资者：科技投资不能只看“热门赛道”，最终仍要回到真实需求和盈利兑现。

他指出，AI最终能否成为真正意义上的技术革命，关键并不只是模型参数或者算力投入，而在于能否真正转化为企业效率提升和社会生产力提升。“最终看能不能落地为个人、企业或者国家的真实需求”，是观察这轮科技行情能否走向下一阶段的重要标准。

圆桌讨论最终落到一个共同判断：AI产业趋势仍在，但“买科技”已经不是一个足够具体的投资逻辑。

产业进入新的阶段之后，机会会从单一硬件环节逐步向更多细分方向扩散；与此同时，企业的盈利能力、真实需求、产业地位和估值水平，将成为区分产业红利与题材泡沫的关键。

对于投资者而言，真正需要寻找的，也不再只是“下一只AI股票”，而是产业趋势中能够持续兑现基本面的公司，以及不同阶段中更适合自身风险收益目标的配置方式。

速度之外，更重要的是效率量化圆桌

量化圆桌
共识与分歧

李  林 洛书投资创始合伙人
徐世骏 明汯投资市场部董事总经理
张锦升 新方程量化投研总监

如果科技投资讨论的是“新的增长”，那么量化投资讨论的，则是另一种正在发生的变化。

在量化圆桌环节，洛书投资创始合伙人李林、明汯投资市场部董事总经理徐世骏、新方程量化投研总监张锦升，围绕“共识与分歧”展开讨论。小微盘、策略容量、监管变化、因子同质化、策略拥挤，以及AI对于量化投研的影响，成为现场讨论的核心话题。

AI会不会最终替代量化投资经理？

李林认为，AI最大的价值之一在于提升信息处理和研究效率，但投资本身不仅是计算问题，还涉及风险管理、责任承担以及最终决策。“AI还没有办法替代人的投资。”在他看来，AI更适合作为投资体系中的效率工具，而不是直接替代投资经理。

而面对市场对量化“高频”“高速度”的固有印象，李林指出，市场对量化的一大误解，是认为量化投资的核心优势来自交易速度。但对于主流量化管理人而言，“它没有那么注重速度，它注重的是效率。”他认为，随着监管不断完善，量化行业也会逐渐走向更加成熟的阶段。

徐世骏在AI对量化行业竞争格局影响上的判断则更加直接——AI未必马上带来收益率的提升，却可能重新定义管理人的效率边界。

“它的影响可能不会直接体现在我们的投资收益上，但是它会改变整个量化行业的格局。”徐世骏表示，AI工具一方面会提高研究效率，另一方面也意味着更高的算力和研发投入，这可能进一步拉开头部管理人与中小管理人之间的资源和效率差距。

张锦升也观察到了AI带来的另一重变化——它正在大量进入投研流程本身。从市场研究、策略研究到基金研究，过去大量依赖人工完成的工作，正在通过AI工具重新构建workflow，研究效率得到明显提升。但他同时强调，效率工具与投资决策之间仍然存在边界。

“AI永远没有办法替代投资的决策，所以最终的投资决策一定还是我们自己去做出来的。”张锦升表示，AI可以帮助研究员和投资经理提高效率、处理信息，但投资者不能把“AI告诉我该买什么”当成投资方法本身。

这也成为量化圆桌中一个清晰的共识：AI会让量化更快、更高效，但真正决定长期竞争力的，仍然是模型、数据、研究能力、风险管理以及管理人的持续迭代能力。

而对于投资者来说，理解量化，也不能简单等同于理解“高频”“程序化”或“交易速度”。在监管、策略、容量和AI共同变化的背景下，量化正在变成更加多元的资产配置工具，其价值也正在从单一策略收益，进一步延伸到组合层面的风险分散和收益增强。

以智驭势，以配致远在不确定性中构建确定性

科技仍在发展，AI仍在演进，量化仍在迭代，市场也仍然充满不确定性。

但正如论坛主题所表达的：

以智驭势，是不断更新对时代的认知；以配致远，是在不确定性中建立组合的韧性。

从资产配置的宏观框架，到科技新周期的产业洞察，再到量化策略的共识与分歧，本次论坛并没有试图给出一个“预测市场”的标准答案，而是希望帮助投资者建立一个更加长期的视角：

理解时代、研究资产、筛选管理人，并通过科学配置应对市场变化。

投资从来不是一场预测比赛。

真正重要的，是当市场一次次改变答案时，我们依然知道自己为什么这样配置。

好买财富也将继续依托长期积累的研究与配置能力，为投资者提供更加专业的市场洞察与资产配置服务，陪伴投资者在周期中寻找机会，在变化中保持从容，行稳而致远。

风险提示：
投资有风险。基金的过往业绩并不预示其未来表现。基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。相关数据仅供参考，不构成投资建议。投资人请详阅基金合同等法律文件，了解产品风险收益特征，根据自身资产状况、风险承受能力审慎决策，独立承担投资风险。
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