汇添富马磊：在科技的潮汐中，寻找“真成长”的坐标

资讯

2026-01-07 07:38 星期三

站在2026年伊始处回看，科技投资的叙事很容易被两类声音拉扯。一类把行情归结为情绪与资金的共振，另一类则坚持把答案交给产业进程与公司兑现。

汇添富基金经理马磊更愿意把这段时间当作一次对研究方法的压力测试——当市场注意力被事件冲击与短期波动牵引时，真正决定组合中长期胜负的，仍是对主线的把握、对龙头兑现路径的跟踪，以及在估值与景气之间做出可复制的取舍。

在他的口径里，2025年之所以让科技板块重新成为结构性机会的中心，一方面来自AI算力与半导体国产化等硬科技主线的持续演进，另一方面也来自深度产业研究在不确定环境中带来的确定性收益感。而对2026年的展望，他延续了过去一年反复强调的框架，仍以AI为代表的科技创新与以半导体为核心的自主可控为两条主线，并把港股科技龙头的平台型公司作为重要的观察与配置方向之一。

数据来源：业绩经托管行复核，截至2025/12/31，基金过往业绩不代表其未来表现。评级数据来自国泰海通证券《基金业绩排行榜》，截至2025/12/31；排名数据来自银河证券-《中国公募基金长期业绩榜单》，汇添富自主核心科技一年持有A排名5/62，同类基金是指TMT与信息技术行业偏股型基金(A类)；汇添富中证芯片产业指数增强A排名7/25，同类基金是指增强主题指数股票型基金(A类)；汇添富北交所创新精选两年定开A排名3/11，同类基金是指北交所主题偏股型基金(A类)；汇添富数字未来A排名128/1895，同类基金是指偏股型基金(股票上下限60%-95%)(A类)，截至2025/12/31。

也正是在这样的语境里，汇添富科技领先混合（基金代码：A类025880 /C类:025881)正在发行。新产品并不试图用“万能叙事”解释所有涨跌，而是将马磊长期以来更熟悉的那套主线研究与龙头筛选方法，放到一只更强调灵活度的混合型产品框架中，让投资者能够以更清晰的路径参与科技产业的中长期进程。

从半导体实验室到科技战队的“长期选手”

在马磊身上，研究者和实践者的身份叠加得格外紧密。复旦大学半导体器件与工艺方向博士出身，让他从一开始就站在硬科技产业链的最前排，九年本硕博生涯几乎都围绕芯片工艺、半导体器件和光通信展开，读论文、做实验、与工程师讨论工艺问题，是他最熟悉的日常。

更具塑造力的一段经历，是在某全球半导体龙头的亚太研发中心实习。面对存储、服务器CPU、GPU等一系列当时最前沿的产品，他第一次近距离看到一家顶级科技公司如何定义路线图、如何在研发和商业之间做平衡，也体会到很多技术进步既没有想象中那么乐观，又往往会在某个时间点突然加速。

“只有真正在其中浸润过，才知道优秀科技公司是怎么做研发、推产品和运营的”——多年之后再回顾，他仍然认为，那段经历让自己养成了对科技节奏“不线性外推”的敏感度。

2018年博士毕业，他选择在汇添富开启投资生涯。最初几年，他在资深基金经理的带教下，几乎全年无休地跑公司、跑园区、参加各类半导体与AI峰会，把科研阶段积累的技术理解真正对接到产业和资本市场。一边做行业分析师，一边逐步搭建自己的投资框架。他坦言，自己确实属于“把自己泡在产业里”的那一类人，周末跑论坛并不会让他感到疲惫，反而是一种获得感。

随着研究经验累积，他逐步从单一赛道研究者成长为全局视角的“拼图者”。如今，他不仅管理多只旗舰科技产品，也承担着带领团队做横向比较、搭建产业全景的任务。每周的线下头脑风暴会上，他会和研究员一起复盘过去一周全球科技新闻、产业链变动和市场定价变化，讨论哪些是真变化，哪些只是短期噪音。

自上而下找主线，在扎实研究中寻找“真成长”

如果说学历和经历塑造了马磊的技术底色，那么决定他投资风格的，是这几年不断打磨出的那套方法论。归纳起来，核心是两句话，自上而下抓住产业主线，自下而上寻找“真成长”的好公司。

自上而下的部分，更像是搭建一张科技产业的全景拼图。他会从全球宏观环境、技术迭代节奏和企业资本开支三个维度出发，判断哪一些方向真正具备改变生产方式的潜力，而不是短期概念。在人工智能、大模型和半导体这些波动剧烈的领域，他尤其强调要分清楚“真创新”和“假创新”——前者能够带来明显的效率提升和产业重构，后者则往往只是对旧模式的微调。

为此，汇添富科技团队每年都会安排大量产业一线调研，从硅谷到韩国、日本，再到东南亚的PCB和光模块企业，再回到国内的芯片、设备和整机企业，形成跨区域、多维度的信息网络。在这样的调研基础上，他提出二十一世纪已经经历两次科技革命，互联网和移动互联网之后，AI大模型代表的第三次科技革命正在展开，而这背后最关键的基础条件，包括算力、模型、应用和数据。

他习惯把不同子行业放到同一张图上进行比对，观察谁的订单增速、资本开支和技术迭代在加速，谁只是处在故事阶段。等到某个环节出现明显拐点时，这张长期更新的“拼图”能帮助他第一时间识别走势的差异，这也是他能在2024年8月提出“全球科技大爆炸”，在2025年6月较早捕捉到AI算力链机会的重要前提。

当自上而下确认主线后，自下而上的工作才刚刚开始。在一个已经确定的细分方向里，他会把候选公司拆解到产业地位、技术路线、客户结构、盈利模型和管理层激励等多个维度，反复比较谁才是真正具备跨周期竞争力的“真龙头”。很多时候，这意味着要在公司发展还处在相对早期时，就建立研究和跟踪，不等业绩报表完全兑现才行动。

以某国产半导体设备龙头为例，他在还只是百亿市值规模时就给出深度覆盖，基于国产替代趋势、管理层激励以及技术积累的综合判断，长期跟踪并在关键阶段加大配置，最终见证了几年内市值的数倍增长；在光模块龙头上，他也是在市场担忧海外需求放缓时，通过一线调研和对光通信技术升级的前瞻判断，选择在低位深度配置，后来证明这类公司在AI时代的“不可替代性”远高于市场早期预期。

在组合层面，他并不赞成简单的“押注单赛道”。他的做法是，在充分比较的基础上选出几个最有可能成为当期主线的产业方向，然后在这些方向中配置景气度高、产业地位稳固的核心公司，用规则化的方式控制仓位和分散风险，尽量避免情绪驱动的频繁换仓。对于短期逻辑过强、缺乏中长期盈利支撑的机会，他宁愿少参与。

这种方法论，在过去几年多次经受住了波动考验。无论是自上而下对科技创新和自主可控两大主线的坚持，还是自下而上在AI算力、半导体等环节中不断寻找“真成长”的过程，最终都在基金净值曲线上有所体现。但在马磊看来，数字只是结果，真正不能被替代的，是这套以产业研究为核心的框架本身。

从技术突破到产业落地，把握AI与自主可控的长期窗口

过去两三年，全球科技产业的节奏，正在从“看概念”转向“看落地”。在马磊看来，现在讨论人工智能，不再只是谈几个典型模型或者股价波动，而是回到一个更朴素的问题：哪些技术，已经开始改变企业的生产效率和盈利能力。

从技术路径看，海外头部公司的大模型在多模态、复杂编程和Agent智能体方向持续升级，新架构、新范式不断试错，训练数据规模和算力投入仍在上行。国内企业在语言理解、数学推理、代码生成等环节的进步也非常快，差距在缩小，一些细分方向甚至已经具备本土优势。这些变化并不会在短期财报中立刻完全体现，但它们正在悄悄重塑软件、硬件和互联网公司的业务结构。

应用端的信号同样清晰。无论是企业级的办公协同、编程、搜索、广告投放、垂直行业解决方案，还是消费端的内容创作、视频生成、智能助手，AI已经从早期的体验工具，开始变成真正嵌入工作流和业务流程的生产力工具，相关应用产生了实实在在的收入与回报。这种收入和使用数据，又反过来成为训练更强模型的高质量数据来源。

与之对应，全球范围内对算力和底层基础设施的投入仍在持续。中国同时站在AI创新与硬科技自主可控的关键位置。一方面，国内大模型和AI应用企业在开源路线、成本优化和场景落地方面不断迭代，推动全球技术平权；另一方面，在GPU、ASIC、光通信、PCB、服务器、液冷、电力电源等底层算力设施环节，中国企业凭借工程师红利和完整产业链优势，正在快速提升全球份额。

在马磊的框架里，AI投资从来不是简单的主题博弈，而是围绕“芯、云、端、网”四个环节展开的系统工程。上游芯片和算力硬件是这轮变革的基础，中游云计算和算法模型承载技术与商业的中枢，下游智能终端和软件网络则是更广阔的应用场景。在研究中，他与团队会针对每一个环节配备专门研究员，从工艺演进、客户订单到竞争格局，做长期跟踪，再把这些信息重新整合进那张不断更新的科技拼图。

与AI创新并行的，是半导体等硬科技的自主可控主线。从国产GPU到设备材料，从先进制程到封装测试，过去几年中国企业在关键环节取得的实质性进展，也构成了他构建组合时的另一条底层逻辑。在他看来，这条主线与AI并不是彼此独立，而是共同构成了中国在新一轮科技革命中的战略支点。

在谈到2026年的科技投资机会时，他将关注重点概括为三个方向，围绕全球AI创新，从算力到应用寻找能够跟随技术浪潮成长的企业；聚焦以半导体为代表的中国硬科技自主可控，看好过去几年积累逐步向产业和业绩转化的卡脖子环节；同时关注港股市场中具有全球竞争力的互联网平台和科技龙头，在估值与长期成长之间寻找性价比较高的资产。

在波动中保持定力，时间和团队给科技投资“校准”

和很多只在上涨周期里被记住名字的科技基金经理不同，马磊入行以来经历的，更多是市场的跌宕起落。他先是在海外芯片龙头公司实习时见过技术路线试错、产品迭代失败的场景，后来又在A股和港股多轮行情中感受过“预期走在业绩前面”和“业绩跟不上股价”的落差。这些经历，让他对波动的理解，逐渐从情绪上的“震荡”转向节奏上的“校准”。

他常提到一个细节，在市场最亢奋的时候，自己会刻意多看几遍公司的现金流表和研发支出，把估值重新拆开；在舆论最悲观的时候，则会回到产业链上，看技术进展、看订单、看产能利用率、看全球竞争对手的策略调整。“如果对产业的理解是连续的，价格的波动就会显得没那么绝对”，这是他在多次内部讨论中提到的一句话。

这种对时间维度的重视，也体现在他的研究节奏里。调研安排并不会完全跟着股价涨跌走，而是围绕技术节点和产品周期展开。芯片工艺的爬坡、服务器架构的升级、通信标准的迭代，往往都有自己的时间表，与二级市场的短期情绪并不同步。对他来说，真正重要的，是在这些节奏发生微妙变化的时候，团队能第一时间在现场看到，而不是事后从财报里回溯。

在汇添富内部，他更像是一个“把人凑到一张桌子上”的角色。团队里既有长期跟踪半导体的研究员，也有深耕云计算和软件的同事，还有熟悉港股互联网平台和硬件代工的资深基金经理。每周的例会上，不同方向的信息被放到同一张图里，对比谁在加大资本开支，谁在收缩业务，谁开始尝试新的商业模式。很多看似单一公司层面的变化，都是在这样的横向对比中被放大出来。

这一过程中，他越来越意识到，个人经验的边界很清楚，真正能提高胜率的，是团队在信息上的互补和在认知上的相互校正。有人擅长读财报，有人习惯从工程师视角推演，有人对管理层风格有更敏锐的判断，最后拼到一起，才是可以长期依赖的那套框架。这也是他愿意花大量时间在内部沟通和讨论上的原因。

对于投资者而言，科技板块的高波动几乎是一个先验条件。马磊并不回避这一点，相反，他更希望在组合构建和沟通中，把这种特性讲清楚：科技企业的成长往往并非直线，技术突破、客户结构调整、新业务培育都会在短期内带来不确定性，但只要产业空间足够大、公司在行业中的位置足够扎实，时间往往会给出与基本面更接近的价格。

在未来展望中，他将自己的重点概括为两件事。其一，是继续沿着既有主线，把研究做深做细，而不是频繁更换故事；其二，是在组合管理上更加克制，在行业热度和情绪高点时保持必要的冷静，在被低估的细分领域里耐心等待业绩的兑现。在他看来，真正能陪伴投资者走得更远的，不是某一个单独的高光年份，而是一整套可以反复验证的研究方法和决策逻辑。

在这套框架之下，他也会在包括新发基金汇添富科技领先混合在内的产品上，延续一贯的节奏和标准。产品本身只是承载工具，更关键的，是用同一套对待时间、对待波动、对待产业的方式，去面对接下来的科技周期。这也是他作为一名科技基金经理，更愿意被提及的一面。