●记者黄玲玲 近日，亿虎投资总裁于定恒在接受中国证券报记者采访时表示，重组将是2026年资本市场的关键词。全球格局、产业生态、市场逻辑的多重重组，市场充满机遇，但也暗藏挑战。在国际贸易摩擦缓和和国内产业转型进步的双重影响下，A股价格有望稳步上涨。投资的关键是看透人工智能日益深入发展和传统产业供给侧结构性改革带来的变化，抓住决定性机遇。于鼎衡强调，在这样的市场中，与其继续下去，不如聚焦产业成熟度和主力企业主线，他们不断创造价值，而不是追逐短期情绪波动和盈利。概念炒作。既尊重行业趋势，又回归投资本质。预计A股将稳步上涨。于鼎恒认为，2026年的资本市场将受到国际贸易关系和国内产业发展趋势两个重组因素的较大影响。在他看来，这是了解A股全年表现的关键。在国际贸易关系层面，于定恒认为，在复杂的国际贸易形势下，中国外贸不但没有走弱，反而顶住逆风逆流，实现了增长。这种强势导致外部压力结构性放松，成为影响市场的重要宏观变量。在国家产业层面，有两个投资机会。短期来看，国际贸易紧张局势导致一些传统行业出现供应减少和产能处置。行业，从而导致行业重新评估。从长远来看，人工智能正在显着改变各行业的发展。这一变化将推动产业转型升级，带来新的投资机会。在此基础上，于鼎恒对2026年A股走势进行了预测：“由于国际贸易摩擦下降和国内产业转型成熟的双重影响，A股有望实现稳步上涨的走势。”然而，上升轨迹并不平坦，由于两个主要变量的影响，会出现重复和波动。外部变量源于美国货币政策的变化。如果美联储主席候选人由凯文·沃什取代，他的激进风格可能会影响美股的看涨逻辑，从而可能导致资本市场的连锁反应。它还会通过反应影响股票A。内部变量取决于 s 的节律变化A.抓住人工智能与改革的双重机遇 面对复杂的市场环境，于定恒明确了2026年两大投资政策：人工智能的发展轨迹和传统产业供给侧结构性改革带来的价值重估机会。于鼎衡认为，人工智能产业已进入全面发展阶段，正处于从“3年算力”向“3年应用”演进的转折点。有两个方向值得关注。人工智能是一个支撑算力基础设施高度繁荣和强大性能的碎片化领域，另一个是正处于商业化关键时刻的人工智能应用。然而，IT基础设施领域仍然存在机会。 “人工智能已经进入实际解决问题阶段，从训练转向推理，从简单问答转向多任务处理，给人类生活带来了全面变革。他分析道，随着英伟达推出Rubin架构，在大规模模型中实现计算与计算分离，对存储、CPU（中央处理器）、GPU（图形处理单元）、光模块等核心硬件的需求不断增加。同时，随着摩尔线程、慕希股份等国产GP的上市，国内算力产业链的价值被重新审视，价格变得由资本市场决定。另一方面，人工智能应用领域存在广泛的想象空间，“人工智能应用将是未来三年最重要的轨迹。”于鼎恒表示，2023-2025年将是计算基础设施的繁荣期，但从2026年开始，随着MiniMax、智普等主要AI建模公司的上市，这些公司拥有强大的计算基础设施、大型语言模型、应用场景、数据下降等综合AI能力将在未来十年脱颖而出，成为AI领域第一。预计将成为热门玩家。 “在我看来，全球这样的公司只有4.5家，包括字节跳动和阿里巴巴。”于鼎恒说。此外，机器人、商业航天、掩模脑机接口等前沿领域也作为人工智能算力和应用爆发式发展的延伸，从实验室走向产业化阶段的中心，成为产业结构调整的重要组成部分。传统产业的投资机会源于供给侧结构性改革带来的重新评估。于定恒表示，这些机会主要是由于地缘政治和产业竞争导致产能减少和土地闲置。 “大企业依靠成本控制和规模效应扭亏为盈从行业角度看，太阳能行业尤其是上游设备企业，有望在马斯克提出的太空计算能力下提供新的发展机遇。电池行业的六氟磷酸锂、隔膜、电解液等相关产品几年后将达到产能，并可能开始重新评估。更新AI时代的投资游戏。AI不仅会重塑产业生态，也将深刻改变资本市场的回报模式，于鼎衡强调，虽然股市的博弈本质没有改变，但博弈的主题、手段和难度都发生了显着变化，从玩家的角度来看，市场已经从早期的大投资者、庄家时代，演进到公募基金时代、产业资本时代以及现在的“证券时代”。“在此背景下，机构投资主要投向产业转型和现代化项目，把握产业转型和现代化这条主线尤为重要。”于定恒说。人工智能技术的进步正在推动博弈方式的全面提升，信息平等、智力平等正在缩小不同主体之间投资能力的差距。“以往靠信息差、快答的赚钱模式正在逐渐失效，投资博弈难度明显增加。”于定恒说。移动互联网在信息获取上实现了逐步平等；他表示，大规模模型增加了信息处理能力的一致性，高频化进一步缩小了执行能力的差距。d大规模模型来分析市场并创建投资组合，接近于从业15至20年的基金经理的水平。 “模型信息规模大、覆盖面广、数据处理能力强，有其自身的优势。”于定恒说。但他也强调，人工智能目前还不能完全取代传统的人工投资分析和投研决策。传统投研分析依靠标准且相对准确的结构化数据进行决策，在准确性和重现性方面仍然具有显着优势。然而，大规模模型在行动选择和投资组合生成方面尚未形成标准化和可重复的方法。大型模型中存在“错觉”，输出信息的准确性仍需提高。在他看来，人工智能工具和量化策略都只是投资辅助工具。终极那么资本市场的投资逻辑就必须归结为行业本身和企业创造价值的能力。
（编辑：刘鹏）