易方达科顺定开混合（LOF）基金对宏观经济、证券市场及行业走势的简要展望

AI系统的扩展并不建立在完全弹性的供给之上，而是受到少数关键物理环节的约束，包括先进制程、先进封装，以及高端PCB（印制电路板）及其材料、电源、光模块、光芯片与光源等节点。这些环节在工艺复杂度、材料体系、良率爬坡和产能扩张速度等方面均存在现实约束，其供给在中期内难以快速扩张。但我们也需要看到，不同环节的供给约束性质和持续时间并不相同。真正值得重视的，是那些核心资产难以复制、工艺与良率难以快速追赶，或者需要经历较长客户认证周期的环节。对于其中具备全球竞争力、能够在关键节点中占据位置的企业，我们认为其中期价值仍有望持续得到重估。值得重点提及的是，我们认为国产的半导体设备与材料产业在未来几年值得持续关注。正如我们此前多次提及，现阶段主流大语言模型主要建立在Transformer架构之上，而这一架构本质上对数据存取和内存带宽有着较高要求，无论是HBM（高带宽存储器），还是DRAM（动态随机存取存储器）、NAND（与非型闪存）等，均有望受益于AI计算量和数据量的增长。我们兴奋地看到：全球存储行业需求和盈利能力的改善，为国内存储厂商持续扩产和技术迭代提供了更有利的产业环境。叠加供应链安全、政策支持与国产化需求，国内半导体设备和材料企业正在迎来重要的产业窗口期。未来几年，中国半导体产业扩张具备较强的政策支持和产业盈利基础，产业链中有望产生一系列显著的投资机会。

此外，我们持续强调资源品与重资产行业的投资价值。地缘政治环境与全球供应体系的变化，使得部分原本被视为低成本、可自由获取的资源与要素，正在变得更加稀缺。在这一背景下，真实有效的产能、可交付的资源以及具备战略意义的重资产，其价值正在被重新定价。在这些领域中，我们也观察到相当一部分关键供给能力集中于中国，特别是国资体系，其在资源掌控、产能稳定性及逆周期投入方面具备独特优势。但从产业优势到股东回报之间，仍然需要经过盈利、现金流和资本回报率的检验。我们更关注这些资源与资产优势能否最终体现为上市公司可持续的自由现金流与分红能力，而非仅仅带来更高的资本投入。

最后，我们想探讨一下估值和均衡问题。最近市场的大幅波动给我们很多启发。我们一方面看到了AI带来的巨大变化、产业的美好前景和企业的积极努力；但另一方面，过度使用杠杆、过早按照远期终局对企业进行估值等问题，也必须引起重视。再好的公司，如果股价已经过度透支未来的盈利空间，也不一定是好的投资机会。即使产业趋势仍然成立、基本面强劲，股价仍可能因为估值过高、预期过度充分和交易结构拥挤而出现较大回撤。产业判断正确，并不意味着任何价格、任何仓位和任何时点都应该持有。我们需要更加严格地区分企业价值、产业空间与股票隐含预期。因此，我们一方面将继续围绕供给端的真实瓶颈，挑选真正稀缺的股票；另一方面，有必要拆分清楚股价上涨的真正贡献来源——到底是估值还是盈利驱动股价；盈利增长又究竟来自价格上涨、销量增长，还是市场份额提升。对于更多依赖价格上涨和周期景气的利润，我们应采用更加审慎的估值假设；对于具备明确销量增长、份额提升和现金流改善能力的公司，则可以给予更长时间维度的关注。在这个过程中我们将进一步重视组合的估值纪律、仓位分层、流动性与资产相关性，既不要过于乐观而陷入估值的泡沫，也不要过于谨慎而错失时代的发展。我们希望在把握长期产业趋势的同时，降低组合对单一情景和估值扩张的依赖，努力提升收益的可持续性，行稳致远，争取为投资者创造更好的收益。

易方达科顺定开混合（LOF）基金报告期内基金投资运作分析

2026年上半年，上证指数上涨3.16%，上证50指数下跌1.38%，创业板指上涨35.58%，恒生指数下跌10.73%。电子、通信、建筑材料等行业表现不错，商贸零售、农林牧渔和食品饮料等行业表现不佳。

上半年市场整体呈现较为明显的结构性行情，一边是科技相关板块的高歌猛进，一边是传统稳定资产持续承压。我们的组合在上半年上涨较多，近期又经历了较为明显的回撤。因此，需要冷静地分析我们的配置策略，仔细审视产业趋势、盈利兑现与估值水平之间的关系，争取为持有人在下半年创造更加可持续的风险调整后收益。

我们在上半年持续强调AI行业的变化。我们认为AI正在从工具逐步演变为一种基础设施。AI的使用方式发生了底层的变化，其最终的使用者，正在从人逐步扩展至AI系统自身。这意味着，AI需求的增长不再仅仅取决于终端用户数量和传统意义上的渗透率，还取决于AI工作流本身的复杂程度，以及单项任务调用模型的次数。随着AI能力增强和工作流的优化，如果一项普通任务可以通过多轮推理、多个AI协同和持续反馈优化，使AI的产出达到人类预期的水平，则AI能够处理的任务范围就会显著增加，其对应的算力消耗也会持续攀升。因此，相较于传统的软件和消费电子产品，AI潜在计算需求的上限可能更高，需求增长也不再只是简单的用户渗透过程，而更多取决于工作流范式的迁移。真正约束这一过程发展的瓶颈，主要在于算力与电力资源的有效供应，以及AI投入能否形成可持续的经济回报。在这一大的产业趋势面前，短期可能会有一些需求端或者供给端的扰动，但AI对生产力的提升和价值的创造不应该轻易被否定。因此，AI及相关产业仍然是未来3-5年内最重要的价值增量来源之一。