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　　“美国和中国的AI相关股票都在显著上涨，但与此同时10年期美债收益率在上涨，突破4.5%，中国十年期国债利率却向下跌破1.8%。这在以往的认知体系里面其实是很难共存的一件事情”，日前，在笔者与华夏基金副总经理兼投资总监阳琨就华夏基金投研平台5.0升级做的一次交流上，阳琨提出了这样一个“异象”。

　　“异象”的解释，且容后面展开，这个异象本身，却是华夏基金这次推动打造“国际化、平台化、生态化”为核心的投研体系5.0的一次重要注脚。

　　一极，自然是北美。美国一众闭源大模型，搭配英伟达的GPU生态还有英特尔、ARM等传统CPU巨头，无疑是当下全球大模型技术先进性和资本开支的主导者，动辄万亿美元级别的Capex(资本开支)牵动全球AI产业的变动。

　　另一极，则是在东亚的硬件供应链。SK海力士的存储，台积电的半导体工艺，东京电子的元器件，当然更重要的还有中国全球领先的开源模型生态，以及正在越发强大的GPU、存储、光模块自主产业。北美的AI资本开支，有不少变成了东亚硬件产业链的利润。

　　阳琨以中国新能源车“弯道超车”BBA巨头的比喻，提出了一个重要的可能性：中国资管机构借助东亚AI产业链，实现弯道超车。

　　当我们站在21世纪的第三个十年回望，金融中心的每一次地理跃迁，无一不是由伟大的产业革命所引爆的，从大航海时代的荷兰阿姆斯特丹，到蒸汽机时代的伦敦，再到流水线和硅谷时代的华尔街。

　　就像韩国股市，韩国的韩国复合指数，不久之前还只是东亚一个普通股票指数。但伴随三星电子和SK海力士在这波AI浪潮中存储领域的强势地位，韩国半导体的走势，甚至能影响随后开盘的美股存储板块的走势。

　　韩国只是一个缩影。当东亚的产业链在这波AGI浪潮中越来越重要，这意味着离产业链最近、对这些资产理解最深的资管机构，将获得一种前所未有的话语权。

　　1.0时代，作为业内较早倡导“研究创造价值”理念的基金公司，完成了专业化投研平台的搭建；

　　2.0推动“理论+系统+专家”的投研体系，将产品线推向“标准化、特色化”；

　　3.0以资产配置为核心，构建模块化架构，从“单兵作战”向“平台化、体系化、模块化”深度进化；

　　4.0进一步从原来一人管理一只基金的模式，迭代到一体化、平台化、数字化、规模化、多账户的资产管理模式。

　　当我们将目光聚焦在“全球产业链中的中国视角”之时，回到文首提及的中美AI板块大涨与两国债券利率分歧的问题时，或许才能初见端倪。

　　在阳琨看来：债券反映总量经济，股票反映成长机会的来源。美国AI对整体经济拉动占比高，所以利率被AI“撑”高；中国传统经济占比更大，AI拉动占比低，利率仍下行。

　　这个问题的背后，在阳琨看来，是一个未来数年甚至十数年投资中一个重要的变量：我们在经历一个做百年未有之变局，很多传统资产的相关性，在过去若干年里面其实已经不再和我们传统说的金融那个理念一致了。

　　而资产配置，核心除了好资产，核心就是资产之间的弱相关乃至负相关，此消彼长对冲之下，才能带来资产组合的“免费午餐”。

　　从这个角度，研究清楚不同资产之间的相关性变化，或许是做好资产配置最重要的问题。

　　而对于长期致力于“打造多资产全能平台”的华夏基金而言，这个问题，显然更为重要。

　　通过整合投研资源、强化团队协作、完善系统流程，推动投资决策从个人经验向系统化、流程化转变，构建“A+H+美股”联动的全域研究平台，并在此基础上形成全市场基金的六大投研小组和以龙头系列为代表的行业基金。在研究架构上，股、债、汇率、商品等融合研究，产业链上下游协同研究，交叉验证。努力打造“投研一体”，构建“专家式研究员-行业组长/行业投资牵头人-全行业投资经理”三级架构体系，高效转化研究成果。

　　通过整合投研资源、强化团队协作、完善系统流程，推动投资决策从个人经验向系统化、流程化转变，构建“A+H+美股”联动的全域研究平台，并在此基础上形成全市场基金的六大投研小组和以龙头系列为代表的行业基金。在研究架构上，股、债、汇率、商品等融合研究，产业链上下游协同研究，交叉验证。努力打造“投研一体”，构建“专家式研究员-行业组长/行业投资牵头人-全行业投资经理”三级架构体系，高效转化研究成果。

　　这段官方表述，恰恰呼应了文首那个“异象”。中美两国AI股票同涨而利率走势背离。但当权益投资和固定收益的研究员坐在一起，各自亮出自己的逻辑，“异象”就不再是异象，而是一种可以被理解、被应对的结构性分野。

　　同样的交叉验证逻辑，也被延伸到了产业链研究中。阳琨对此有一个很清醒的判断：“一个企业家的想象和意愿只是一个方面，还有现实的约束、竞争对手的压力、客户的需求”所以华夏要求研究员不能只听企业讲故事，必须沿着产业链上下游去验证。

　　这套方法论正在向更大的半径延伸。用阳琨的话说，“我们要把不同的市场、不同的投资逻辑交叉验证，去找到问题的来源。”

　　但是，平台化，绝不等于抹杀个性。“和而不同”，这是阳琨在采访中提到的四个字。

　　许多基金持有人都有发现，华夏基金的主动权益投资，似乎不像其他公司有一些集体偏爱的行业或者个股。在阳琨看来，交叉验证不是为了得到一个“公司统一观点”，而是为了暴露盲区。“股票涨了，债券就应该跌吗？其实是不一定的。这种平台化，和而不同的交叉验证，我们只用事实来去检验大家的观点，然后找到观点方面的逻辑，用逻辑来去交锋。去找到问题的和所在，这是我们觉得华夏基金一个体系建设的一个核心”，阳琨如是说。

　　从资产组合的视角，如果说平台化投研，是为了更好的研究不同资产、不同行业领域的交叉关系和相关性，那么要真正将多资产全能平台做好，需要的是在每一个环节仔细雕琢。

　　毕竟，今时今日，连桥水大名鼎鼎的“全天候”策略，都在美国有了ETF，所有持仓每日公开，抄作业简单的很。

　　大语言模型一样，都是基于transformer这个算法是相通的。基于这个算法之下，其实没有秘密，你只要把每个部分踏踏实实做好，你就会得到一个很好的结果。多资产管理也是一样。

　　大语言模型一样，都是基于transformer这个算法是相通的。基于这个算法之下，其实没有秘密，你只要把每个部分踏踏实实做好，你就会得到一个很好的结果。多资产管理也是一样。

　　归根到底，资产配置的核心，就是将尽可能多的高夏普优秀资产或策略，以低相关的方式组合在一起。

　　如果说“平台化”投研针对的是资产彼此的相关性，那么“生态化”，则是对优秀资产的探究。

　　华夏基金早在投研3.0时代就意识到了资产配置的重要性，4.0时代更是聚焦创设资产、定义资产。这些年，无论是在ETF还是在REITs领域的发力，甚至包括华夏资本的另类投资产品，本质上都是在这一思想之下。

　　但在阳琨看来，和北美资产配置领域更重视“配置”，所以ETF大行其道不同，在中国获取阿尔法的空间依然很大，在贝塔的基础上精细化发展，依然有中国特殊性的需要。

　　这些年，华夏基金发行了一系列带有“龙头”字样的主动行业基金，也涌现出了高翔、屠环宇、叶力舟、张景松、时赟凯、杨宇在内的新锐基金经理。

　　这些新锐与他们管理的龙头基金，一大特点就是：在这波牛市中，许多产品的阿尔法与贝塔相若甚至赶超。

　　以张景松管理的某只龙头基金为例，过去1年业绩基准只上涨26.59%，但基金净值上涨106.28;比如高翔管理的某只龙头基金，过去1年业绩基准上涨87.85%，但基金净值上涨153%；又比如叶力舟管理的某只龙头基金，过去一年基准下跌29.71%，但基金经常上涨34.5%(以上数据均截至2026年6月16日)。

　　显然，极好的超额，让这些基金放在多资产组合的框架下，能够在不增加贝塔暴露的前提下，贡献许多额外的阿尔法。

　　在他看来，一个优秀的行业基金经理，必须是产业趋势的积极拥抱者和信仰者。“如果他自己都不信，怎么可能成为AI兴起阶段里业绩良好的基金经理？”但这种信仰，这种“因为相信，所以看见”本身是双刃剑。

　　首先是产品的恰当定义。定义太泛，基金经理就会在业绩压力下追逐热点，风格漂移由此而来；定义太窄，如果锚定在一个季度或半年的短期趋势上，“特别容易对投资人造成伤害”。正确的产品定义，应该服务于3-5年可持续的产业趋势。

　　然后是用基准框定投资范围，用长期表现的归因引导行为。龙头系列的每只基金都有清晰的行业基准，基金经理的长期表现归因以中长期为导向，而非年度排名。

　　回头看那些龙头系列基金的超额收益，就不难理解它们的来源——不是因为基金经理在赌，恰恰是因为产品定义把他们“框”在了正确的产业方向上，中长期归因给了他们足够的耐心去等待阿尔法的兑现。

　　这也是华夏基金理解“生态化”的方式：打造出风格鲜明且稳定的工具型产品。当这些工具足够锋利、足够稳定，它们才有资格成为多资产组合中的一个优秀“声部”。

　　投研迭代到5.0，国际化、平台化、生态化，这一切，终究是要回答一个问题：如何给持有人更好的更稳健的持有体验。

　　最初，大家偏好“全能型基金”，什么都投，天然分散。但由于A股本身贝塔波动大，内部的分散也无济于事。

　　于是转向固收+，80%债券加20%股票大行其道。这一招曾经很管用，毕竟过去十年，中国资本市场上夏普率最高的资产就是中国债券。

　　但现在，伴随10年期中国国债利率在1.8%之下低企，固收的安全垫越来越少，再加上股债的联动性不再稳定，于是带来了结构性挑战。

　　答案自然是多资产，用更多元的资产类别来实现真正的diversification(分散)，这也是华夏基金打造多资产全能平台，并从投研3.0开始就不断迭代为之努力的目标。

　　过去基金公司做的事情，核心都类似于stock picking(选股)——在单一资产类别下找到性价比最优的部分。

　　但如何底层资产之上，构建出符合用户需要的组合(portfolio management)，又是另一个问题。

　　能产生阿尔法的基金经理，未必理解不同资产之间的差异；理解资产配置的组合经理，未必能做好单一资产的阿尔法。在阳琨看来，“就跟中医和西医一样，很难在一个人身上全面展现。”

　　“团队制的、基于平台的、有分工协作、有侧重、有自上而下和自下而上真正结合的multi-asset(多资产)产品，是更符合发展趋势的组织模式。”

　　而这一发展趋势，站在2026年的当下，这或许格外具有现实意义。毕竟，多资产大放异彩的时候，往往是权益资产大幅波动、持有人最焦虑的时候。

　　过往几十年，全球资管行业实践早已证明，单一权益资产，无论多么优秀的权益资产(比如美股)，巨大的回撤对持有体验也是一种折磨。而传统60%权益+40%债券的简单股债组合，在这个股票债券相关系数日益提升的当下，效果也在趋弱。

　　一条，是大卫·史文森的耶鲁校产实践，还是达利奥桥水的全天候实践背后的多资产之路，寻找更多长期表现优秀但弱相关的优秀资产；

　　另一条，是AQR为代表的多策略之路，通过动量、价值等多因子多策略，提供优秀而差异化的因子收益。

　　这两条道路，殊途同归，核心是希望通过足够的分散，为持有人提供一个一站式的资产解决方案，一个就好。

　　“多资产全能平台”，华夏的这个提法，也因此让我觉得亲切。我总觉得，他们是沿着这两套道路，在尝试以更具中国特色的方式，缔造一个融合的打法。

　　从Reits、商品类ETF、日本股市ETF的先后试水，显然是第一条道路的代表，在资产端为我们增加了非常多优秀贝塔的选择，这对于资产组合的多样性，至关重要。

　　而在多策略的道路上，基于A股权益资产，华夏基金的投研体系，也做了多种的尝试。

　　量化团队，提供的是多种策略(基本面、量价)混合的超额来源，今年产品的大卖，也证明了市场需要这样的超额来源；

　　指数团队，类似创业板成长、自由现金流等Smartbeta指数产品，则是引入成长、动量、自由现金流等重要的因子，提供不同来源的因子超额收益。

　　而一系列龙头基金的打造，则是基于中国权益市场的特殊性，在主观选股有效且超额显著的前提下，基于特定主题提供显著的超额，哪怕只是基于传统沪深300持仓，增加一部分龙头基金作为卫星策略来超配某些行业或者主题，都有望在这波行情中，贡献可观的超额收益。

　　工欲善其事必先利其器，华夏基金的投研体系，从3.0开始一步步迭代，逐步完成了“器”的矩阵打造。

　　下一步，我更期待的是，华夏基金的投研团队，能基于这些产品，打造出真正意义上的multi-asset(多资产)旗舰产品，基民不需要费心去做选择题，只需要结合自身的风险偏好，持有“一个产品就够了”——让过往打造的这些产品矩阵的“协奏”，真正变成持有人听得见、拿得住的东西。