文章核心观点 - 全球AI大模型已实现飞轮正循环，由算力、模型、应用、数据四大环节相互驱动形成正向反馈 [1][17] - 基金经理马磊基于对AI产业趋势的精准判断，其管理的多只基金在近一年取得显著超额收益，3只基金实现翻倍 [4][5] - 汇添富基金通过独特的全球研究资源、高效的组织架构和逆势扩张的团队，在科技产业研究中建立了竞争优势 [6][7][8] AI产业趋势判断 - 2023年ChatGPT的出现标志着第三次全球科技革命（AI革命）的开始，此前两次分别为2000-2010年的互联网革命和2010-2020年的移动互联网革命 [12] - AI大模型迭代速度显著加快，从过去的半年或一年更新一次，发展到每月甚至每周快速更新 [13] - 2024年7月OpenAI发布的“草莓”模型是技术重大突破，将强化学习与Transformer架构整合，使模型具备了思考能力，从“婴儿时代”进入“小学生时代” [14] - DeepSeek的出现并未导致“算力通缩”，反而激发了全球科技巨头的AI军备竞赛，加速了技术创新 [15] - 2025年四五月期间，算力的token调用量出现拐点向上的加速度，多模态和强化学习技术快速发展 [16] 飞轮正循环的具体表现 - 算力投入训练出更好的模型，更好的模型打开更多应用场景，应用产生收入和高质量数据，收入和数据再反哺算力投入，形成正反馈 [17] - 从海外科技龙头的中报看，AI带来了大幅的业绩上调，例如某全球企业级软件/数据库龙头接到4500亿美元的AI订单，其中OpenAI占3000亿美元 [28] - 某全球半导体芯片龙头在财报中预测，2030年全球AI投资将达到3万亿至4万亿美元，相比2025年约6000亿美元的投资增长数倍 [28] 投资策略与框架 - 投资聚焦于“真成长的好公司”，判断是真创新还是假创新，关注科技对社会效率的真实提升 [20] - 不过度集中单一赛道，通过反复比较挑选2-3个核心主线进行重点配置，例如明确算力为业绩增速最快板块后，重点配置光模块、PCB和服务器环节中全球领先的中国企业 [22][25] - 投资组合采用战略与战术结合，约三分之二仓位配置于高确定性的战略品种，三分之一配置于高弹性的战术品种 [24] - 超额收益需走在业绩兑现前面，根据企业未来3-5年的利润空间判断市值空间，而非进行景气度趋势投资 [23][24] 未来看好的方向 - 全球AI科技创新：模型军备竞赛加速，多模态和以数理编程Agent为代表的底层推理能力是明确发展方向 [27][28] - 硬科技中的自主可控：在复杂国际形势下，实现芯片产业链国产化至关重要，关注受益于全球AI创新和国产化率提升的公司 [29] - 港股科技：聚集了中国科技各领域的龙头企业，估值性价比高，当前股价尚未完全反映其中长期竞争优势和成长空间 [29] 汇添富科技团队优势 - 拥有得天独厚的海外研究资源，每年组织投研人员进行海外调研，特别是在硅谷进行长达一周的深度调研，覆盖半导体、云计算、自动驾驶等龙头公司 [6][7][36] - 研究架构采用研究大组模式，由基金经理和资深研究员担任组长，提高了研究成果的实战性和投研转化效率 [7][31] - 科技团队在过去三年逆势扩张一倍，形成由老将和中生代构成的稳定人才梯队，研究颗粒度细致，将AI产业链划分为“芯、云、端、网”四大环节并由专人跟踪 [8][32] - 团队成员分享机制完善，每周进行固定头脑风暴，基金经理也承担研究职责，深入一线 [33]

基金经理马磊的投资观点与业绩 - 马磊在2024年8月提出“全球正加速步入TECH BIG BANG科技大爆炸时代”的观点，并在一年后得到市场验证[1] - 2025年7月，马磊进一步提出“全球AI大模型已实现飞轮正循环”的观点，推动了AI产业链的市场共识[1] - 马磊管理的4只基金中，有3只在近一年实现翻倍收益：汇添富北交所创新精选两年定开A收益率216.48%（基准70.59%），汇添富自主核心科技一年持有混合A收益率153.02%（基准69.27%），汇添富中证芯片产业指数增强发起式A收益率131.87%（基准127.24%）[2][3] 汇添富科技团队的研究优势 - 公司自2011年起每年组织投研人员进行海外调研，重点关注硅谷的科技龙头企业，并覆盖韩国、日本、东南亚的半导体、PCB和光模块企业[4] - 研究架构调整为研究大组模式，由基金经理和资深研究员担任组长，提高研究成果的可操作性和转化效率[5] - 科技团队在过去三年规模扩张一倍，形成“老将+中生代”的人才梯队，包括杨瑨、马翔、马磊等核心成员[5] AI产业的发展趋势与技术进步 - AI大模型迭代速度从半年或一年一次加快至每月甚至每周更新，多家硅谷创业公司加入竞争[8] - 美国Mega 7科技巨头对AI投入高度一致，OpenAI的“草莓计划”通过强化学习提升模型思考能力，推动技术进入“小学生时代”[9][10] - DeepSeek的出现激发全球AI军备竞赛，算力token调用量在2025年四五月出现拐点向上加速[11] - AI飞轮正循环形成：算力投入训练更好模型，模型打开应用场景，应用产生收入和数据，进一步反哺算力投入[12] 马磊的投资策略与组合管理 - 投资聚焦“真成长的好公司”，通过判断技术真实需求、竞争格局和产业链核心环节（如光模块、PCB）筛选标的[15] - 组合配置遵循三大原则：1）基于企业3-5年利润空间判断市值，保持归零心态[19]；2）战略投资（高确定性）占三分之二仓位，战术投资（高弹性）占三分之一[19]；3）分散布局2-3条主线，每条主线选5-7只股票[20] - 超额收益需提前布局业绩兑现环节，例如2025年4月重点配置算力产业链中的光模块、PCB和服务器龙头[16][17] 2025年下半年看好的三大方向 - 全球AI科技创新：模型迭代加速，多模态和Agent应用进步，海外科技龙头中报显示AI订单大幅增长（如某企业接获4500亿美元订单，其中OpenAI占3000亿美元）[21][22] - 硬科技自主可控：国内芯片产业链（GPU、CPU、存储等）国产化加速，部分公司同时受益全球AI创新和国产化提升[23] - 港股科技龙头：互联网、游戏、AI模型、智能驾驶等领域公司经营趋势向上，估值性价比高[23] 团队组织架构与研究成果转化 - 研究大组模式减少无效沟通，每周头脑风暴分享调研成果，提升投研转化效率[25][27] - AI产业链研究细化为“芯、云、端、网”四大环节，由4-5名研究员分工跟踪海外算力、海外应用、海外模型、国内算力、国内应用、国内模型等方向[26] - 海外调研赋能投资决策：2025年6月硅谷调研后，团队确认算力资本开支将加大，并调整组合重仓AI算力板块[30] 案例研究与投资价值观 - 马磊曾推荐某光模块龙头公司，其在2022年下半年市值低于200亿元，随后受益技术升级（400G至800G）和AI需求，股价上涨20倍[33] - 投资研究强调“归零心态”，无论个股涨跌均从未来价值角度出发，并通过深度调研（如耗时2-3个月研究草莓模型）解决分歧[34][35]