2025年以来，DeepSeek 带领下的人工智能投资行情，持续成为市场主线。在多路资金中，公募基金的布局备受关注。其中，拟由新锐基金经理马丽娜管理的工银科技先锋混合发起式基金，将于6月25日发行。工银科技先锋聚焦于人工智能产业链的优质公司，包括半导体、软件、互联网娱乐、智能驾驶、机器人等。在马丽娜看来，科技投资最重要的是注重产业变迁方向，把握大的产业趋势，2013年以来的移动互联网、半导体国产替代等行情免费配资炒股入配资平台，都是类似的经典案例。
马丽娜认为，科技行业的投资，最核心的是要把握科技周期中的强主线，找到受益于产业趋势的个股。她表示，本轮人工智能行情是以大语言模型为核心的技术驱动行情，算力组织和应用落地，都会围绕着大模型的创新而展开。新基金的投资看好两大方向：一是AI基础设施和AI半导体，二是AI应用。
新基金布局人工智能产业链
马丽娜本科毕业于北大微电子系，硕士毕业于北大计算机系，2015年进入工银瑞信基金，从业10年以来一直专注于科技产业研究和投资，是工银瑞信基金自行培养的基金经理。截至目前，马丽娜管理三只基金，其中，托管行复核数据显示，工银新兴制造自2024年7月至2025年3月31日，累计收益率达50.77%，同期业绩基准收益为23.46%。本次发行的工银科技先锋，则是马丽娜在人工智能产业链布局的最新落子。
马丽娜表示，工银科技先锋将聚焦于人工智能产业链的优质公司，细分方向包括AI硬件中的半导体、硬件基础设施和AI应用中的软件、互联网娱乐、智能驾驶、机器人等。这只新发基金，将有0—50%的比例可投资于港股，港股包含科技互联网、智能驾驶、半导体等优质龙头企业。
马丽娜说道，工银科技先锋的投资定位有别于她在管的其它基金。比如，工银新兴制造聚焦于半导体产业链挖掘个股阿尔法，工银科技先锋则有更宽泛的投资范围，除半导体硬件外还将覆盖更多AI应用。随着大模型的能力提升和成本下降，未来3—5年将有更多AI应用逐步爆发，新基金将更多聚焦AI应用，希望抓住未来产业机遇，力争为投资者带来丰厚回报。
在马丽娜看来，技术创新为底层技术到应用层面的全面变革提供支撑，赋能了大量产业，大幅提高生产力的同时，也重塑着社会经济格局。科技投资最重要的是注重产业变迁方向，把握大的产业趋势，关注成长空间和竞争格局，力争持有优质企业获取长期回报，比如2013—2015年的移动互联网、2019—2021年的半导体国产替代、2023年至今的AI产业浪潮，都是大的产业投资机会。
在马丽娜的投资框架中，一方面基于自上而下视角，选择成长空间大，竞争壁垒高的行业，通过行业个股获取高额产业成长回报；另一方面会从自下而上视角选择成长空间大、增速快、竞争壁垒高的优秀企业，通过深度研究和系统跟踪来持股。依托成熟的投资框架，马丽娜投资目标致力于长期追求超额收益，力争相对科技行业指数或同类竞品中长期做出超额收益。
具体到选股思路上，马丽娜直言：“科技行业的投资，最核心的是要把握科技周期中的强主线，找到受益于产业趋势的个股，他们的业绩会增长较快，股价可能也会有好的表现。”在选股中她主要会看三个要素：第一业绩增长高；第二估值有提升的弹性；第三有一定的竞争壁垒。在科技上行期中，更关注前两个要素，在下行期更关注第三个要素，有一定竞争壁垒的公司往往能更好的保持住盈利能力。
大语言模型正在朝三个方向发展
马丽娜分析道，本轮人工智能是以大语言模型为核心，所有的算力组织和应用落地都是围绕着大模型的创新而展开的。研究人工智能，最核心的是研究大模型的发展趋势，再进而研究算力的发展方向，和应用的落地速度。她认为大语言模型正朝着以下三个方向发展：
一是生成式大语言模型的Scaling Law在放缓，在增加参数的时候模型能力增长是放缓的，主要因为能学习的文字数据是有限的，未来关注的方向是对融合图像、视频、空间物理等多模态数据和合成数据的学习。
二是训练阶段的Test-Time Scaling仍然有较大的空间，在后训练阶段加入强化学习和思维链，模型的推理能力仍能显著提升，现在已经在数学、物理等领域达到了硕士甚至博士的水平。
三是今年由国内DeepSeek引领的产业趋势，靠工程优化来降低模型的训练和推理成本。
“今年以来大语言模型的能力还在不断提升，成本下降后会有更多模型的应用创新出来。此外，科技产业还在探索多模态融合模型和具身智能模型。”马丽娜表示，在本轮AI产业革命中，硬件基础设施端中国的短板正在补齐，模型端中国和美国的差距在缩小，应用端可能会更具优势，因为国内具备较大的互联网市场、完善的机器人产业链和较低的工程师成本。
基于上述分析免费配资炒股入配资平台，马丽娜认为，新基金未来的投资，会看好两大方向：一是AI基础设施和AI半导体，2025—2026年海外云厂商资本开支仍在快速增长，国内云厂商资本开支于2024年底首次上修，2025—2026年都是投入大年，相关的产业链公司业绩或将会快速成长；二是AI应用，随着模型性能的提升和成本的下降，更多的应用将有望诞生，包括端侧AI应用、软件、具身智能等。
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