当前市场环境与估值评估 - 市场将当前由超大规模云端服务供应商大量投资数据中心和云端基建驱动的行情与1999-2000年互联网泡沫相提并论 [1] - 当前股票估值确实偏高，相比过去更为处于高位，但尚未达到极端水平 [2] - 许多人工智能(AI)初创公司仍处于亏损，其估值由供应商融资所推高 [1] 投资者面临的挑战与策略选择 - 部分管理成熟界定利益养老金计划的投资者可接受较低回报率并锁定部分利润，但大多数投资者并非如此 [2] - 按兵不动需要成本，储蓄回报需跑赢通胀，且资金必须努力增值以提供养老等目标所需资金 [2] - 被动投资于股票指数的挑战在于指数集中于少数科技公司，使投资组合易受估值风险和个别股票风险影响 [3] - 采用被动型投资策略时，相关风险的监控责任往往并不明确 [3] - 另一种选择是尝试对风险进行管理，作为主动型投资者基于广泛因素作出经过计算的风险决策 [3] 市场支持因素与潜在风险 - 股票市场仍受债券收益率表现平稳、通胀暂时受控以及各国央行可能进一步放宽货币政策的因素支持 [3] - 中期而言，各地日益增加的政府债务水平以及通胀可能加速导致贴现率上升的情况值得关注，但在未来六个月内此风险较低 [4] - 美国经济衰退的风险偏低，当地劳动市场正在放缓但失业率仍偏低，且民营企业资产负债表状况良好 [4] - 从市场层面看，预计股票仍将带来正面回报 [4] 行业与个股层面的机会 - 超大规模云端服务供应商有实现收入的潜力，公司正密切关注这些巨大市值公司的投资回报 [4] - 这些公司已从“现金流巨擘”演变为“资本支出大户” [4] - 公司亦在观察大型语言模型和云端运算公司的表现，以反映新技术应用及普及情况 [4] - 在个股层面仍能看到投资机会，关键在于通过对企业基本面进行深入分析审慎承担风险，而非仅因个股在指数中的高权重而进行配置 [4] 分散投资机会与资产配置 - 市场焦点并非全在AI，2025年已显示出分散投资于不同地域的好处，价值型投资在美国以外地区表现良好 [5] - 新兴市场债券提供的动态及实质收益率均优于已发展市场债券 [5] - 保险相连证券(ILS)和基建债务等多元投资或可提供收益机会 [5] - 流动对冲基金策略可提供在维持投资的同时加倍分散投资的途径 [5] 2026年展望与投资流程 - 展望2026年，公司认为宏观经济衰退风险低、债券收益率受控，加上整体企业盈利势头良好，使其保持乐观态度 [5] - 公司的投资流程设计旨在快速察觉观点出现偏差或错误，从而及时调整策略 [5] - 尽管未来风浪渐大，但仍有方法驶向目的地，现在寻求避风港尚属言之过早 [5]

AI颠覆性增长潜力与投资机会 - AI的颠覆性增长潜力和投资回报被低估，其技术范式变革在硬件普及、发展速度、可扩展性和企业投资规模上远超以往[1] - AI普及速度将远超以往技术周期，例如ChatGPT在2022年12月发布后仅用两个月就获得1亿月活用户[2] - 大型科技公司和AI实验室正以前所未有的速度进行投资，推动技术发展和普及[3] AI技术变革的独特维度 - 全球三分之二人口可上网，硬件普及使AI软件应用速度远超过去需要硬件更替的技术转型[2] - 大语言模型进化迅速，推理模型能生成自己的训练数据实现实时学习，半导体技术进步使成本快速下降[2] - AI扩展性远超历史技术突破，能以更小阻力大规模替代人类，增强工作能力的进程正在迅速推进[3] AI对劳动力市场的潜在影响 - 未来几年将有相当一部分初级白领岗位被自动化取代，受影响的岗位数量将大幅增加[4] - 在AI智能体广泛应用之前，初步的行业颠覆已经发生，未来可能完全取代劳动力市场大部分职位[4] - AI发展最终可能创造大量就业机会，但短期内不太可能出现足够大规模的岗位增长来抵消被取代的岗位[4] 投资者面临的挑战与机遇 - 并非所有科技公司都能成为赢家，新兴公司存在机会，定义AI时代成功的公司可能尚未诞生[6] - 科技公司大规模资本支出不一定等于回报，需要分析企业资金使用效率[6] - 美国公司可能继续表现出色，但亚洲等地区专注于AI的创新型新公司有广阔发展前景[6] - 主动型基金管理人通过深入研究公司基本面、精准识别未来赢家，更有望抓住AI技术周期机遇[7]