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　　AI模型：有望进入新一轮创新爆发期。回顾2025年，AI模型在行业一度出现的“技术瓶颈”质疑声中持续迭代，不断突破能力边界。Google最新发布的Gemini 3.0印证了预训练技术仍具备可观潜力，而国内代表性模型DeepSeek V3.2则展现出后训练路径的独特价值。展望2026年，预计国内外大模型开发者将进一步相互借鉴、携手并进，围绕算力部署与算法优化、闭源与开源路径展开新一轮创新竞争。特别是Google Gemini 3.0的成功，也为包括OpenAI在内的其他领先者带来显著追赶压力。2026年，我们或将迎来一系列具有里程碑意义的旗舰模型发布，大模型能力也有望从文本、语音、图像升级至真正的原生多模态输入输出，为世界带来全新的交互与认知体验。

　　AI算力：AI基础设施投资继续高歌猛进。自2023年以来，尽管市场不时出现对AI产业“泡沫化”的担忧，但全球科技巨头在AI领域的投入始终较为强劲，并呈现持续深化的趋势。本轮AI基础设施投资以加速计算为核心，在计算、网络、存储、电力及散热等关键环节，均体现出与过往数字基础设施明显不同的特征，且技术路径仍在快速演进中，这对全球产业而言仍是一个全新的课题。展望2026年，我们需密切关注半导体、电力、融资及项目交付等多环节中可能出现的制约与风险，同时也应充分认识到全球科技企业及“主权AI”计划对AI投资的高度热情。总体来看，此轮AI基础设施投资具有长周期的产业规划属性，所以当前不宜过早对其短期表现下定论，而应给予产业充分的发展时间与创新空间。

　　AI应用：过去三年，AI应用虽取得了一定进展，但仍明显低于市场激进者的乐观预期，这也是“泡沫论”声音不时出现的原因之一。市场原本期待的是“算力-模型-应用”之间形成的良性循环，但目前来看，应用端的进展显著滞后于大规模的资本投入，预期中的正向循环尚未完全畅通。我们认为，当前AI应用已初显“破土生长”之势。以OpenAI、Anthropic等为代表的AI原生应用公司，已通过年度经常性收入(ARR)与营收的快速攀升，展现出AI商业化的较强潜力。可以说，我们已多年未见到如此规模明确、增长强劲的收入曲线，这或许标志着一个新的AI应用时代正在开启。

　　目前，许多备受期待的AI应用尚未实现广泛普及，我们判断主要原因可能来自两方面：其一，当前模型的整体智能水平仍有局限，已较为成熟的主要是文本处理能力，因此在聊天机器人和代码生成等场景进展较快；预计2026年有望实现突破的多模态能力，或将成为孵化更多创新型AI应用的土壤。其二，算力成本依然偏高，目前各类模型的轻量版(flash版本)更受市场欢迎，而功能更强的专业版(Pro版本)价格仍然较高。预期随着算力资源的持续积累与算法效率的进一步提升，这一问题将逐步得到缓解。

　　虽然我们的投资主要聚焦于中国股票市场，但仍将保持对全球科技公司的密切跟踪。我们将持续完善基于全球产业链的投研框架，以全球视野分析中国企业的竞争优势、成长潜力与估值体系，并结合全球价值链分工与资本市场定价的基本逻辑，对上市公司进行多维度的价值与风险评估。相较于前三年将大量精力投入出海产业链，2026年我们将投入更多精力深入挖掘国内产业链的结构性机会。我们相信，在这一轮产业趋势中，国内市场同样具备重要的参与价值与发展空间。