AI 泡沫论别信太早！陈果：2026 最大的 “超预期” 都在中国市场

Q1：美股AI 龙头波动加剧后，市场都在问：AI 是不是涨过头了？您怎么看当前 AI 是否进入泡沫？

陈果：我一直认为 “无泡沫不牛市”。如果市场永远是最理性的静态定价，其实很难出现真正的牛市。关键不是有没有泡沫，而是——泡沫什么时候破灭。

我判断一个科技牛市的泡沫是否会破灭，有一个公式，大致包括三个条件：

第一，估值必须出现 “严重高企”。 而现在代表性的 magnificent seven、NASDAQ、S&P 等指数的 PE 都还算克制，大概 20 多倍、30 多倍。对比当年互联网泡沫破灭时，很多公司是 100 倍、200 倍的估值；像思科当时有点像现在的英伟达；亚马逊更像今天的 OpenAI——当时甚至没有盈利，根本算不了 PE。所以，如果估值只是温和偏高，很难形成泡沫破灭。

第二，流动性必须持续收紧。 包括持续加息，或微观流动性的明显收紧。像美股 00 年、07 年的下跌周期，或者我们 A 股 2015 年，一个核心就是流动性收紧叠加估值过高。

第三，技术迭代趋缓，或者营收增速出现 “可预见的见顶”。 不是指今年的增速见顶，而是市场能看到明年后年业绩会见顶，那估值自然难以再上行。

这三个条件，目前来看一个都没有满足。 所以我认为，“泡沫形成中” 可以讨论，但 “泡沫破灭” 远没有到。

如果用最严苛的估值体系，你当然可以说 “这是泡沫”，比如 OpenAI 没有盈利，连 PE 都谈不上。但我还是那句话：无泡沫不牛市。而从目前的估值、流动性、技术周期来看，都没有出现泡沫破灭的条件。

Q2：海外财政刺激、科技监管、利率路径都在变动，这些外部风险会怎样传导到国内市场？

陈果：我们作为国内市场的投资者，主观上当然是希望有一轮 “独立行情”，不受海外影响。但从实际情况看，截止目前，A 股尤其是科技、港股和美股之间的联动性还是很强，这个范式要改变需要时间。

从逻辑上看，现在 A 股上涨的核心动力还是科技和国际化。科技这块目前是全球极聚格局，在 AI 很多环节，美国仍然是全球产业的领导者。所以它在产业判断、估值定价上有一个 “参照系”，会对我们产生影响。如果美联储的一些动作、流动性的变化影响了美国科技股估值，我们这边会间接受到传导。

过去我们其实也在享受这个好处：海外估值高企，我们会有对标。但不能说当它回调的时候我们就完全置身事外。现实往往是：A 股享受好处不够，回撤的时候反应更明显。所以我们需要更认真评估：中国相关行业公司的估值到底处于什么水平，市场对它的认同度有多强。如果公司的内在价值足够强、估值有安全边际、市场信心也足够强，那理论上海外流动性、估值的波动对我们影响就没那么大。但目前市场整体的自信心还没有那么强。

另外一点很重要：A 股里有不少公司，海外营收占比已经相当高。我们看主要指数，大致接近 20% 的海外营收占比，盈利占比甚至更高，有些行业盈利占比接近一半甚至超过一半。这样一来，如果美国 AI 产业下行，拖累美国经济和全球经济，实际上对这些中国公司也是有影响的——哪怕它们本身不是 AI 公司，只要处在一个国际化的大环境里，也会被波及。

所以站在这一轮牛市中的中国投资者，他不得不具备全球视野，要去评估：全球产业在什么位置，全球牛市在什么周期。当然我们也期待未来在某些 AI 领域，中国是可以领先的，那时候不完全跟在美国后面定价。但我觉得这个过程可能要到 2026 年以后，才会慢慢展开。

Q3：您在报告里提出了判断明年行情的 “三大预期差”，能否帮大家快速梳理一下？

陈果：从去年底部算起，其实我们一直是战略性看好。市场从 2600 多点涨到今年 4000 点附近，涨幅已经很大了，更不用说一些科技类指数。所以市场很自然会问：这么多利好是不是已经被 price in 了？后面还靠什么往上走？

我的观点是：至少还有三个方向，可能会好于当前市场的主流预期。

第一个预期差，是企业盈利。 从 22 年到 24 年，上市公司盈利整体是明显低于预期的，这是那一轮熊市最主要的原因之一。主要指数对应的企业盈利基本是负增长，虽然 GDP 在 5% 左右，但盈利是负的。

今年情况不一样：截至目前企业盈利是正增长，而且没有低于预期。明年市场对盈利的预期也不算高，我认为有可能超预期。核心原因不是简单的总需求修复，而是行业供求关系在变化：多数行业的格局在改善，上市公司的资本开支明显下行，甚至是负增长，在建工程增速也接近 0，固定资产投资显著压下来。这样只要营收保持正增长，供给端收缩，龙头企业就会受益，ROE 会提升。

如果再叠加一些 “反内卷”、供给侧优化的政策，会更锦上添花。但即便没有特别强的行政推动，很多企业自身也在做供给侧收缩、提质增效，这个会在明后年的盈利上体现出来。

第二个预期差，是中国企业在国际化中的红利。 明年中国企业在全球化上的红利，可能比今年更明显。全球主要经济体大致都处在 “宽货币 + 宽财政” 的组合中，美国这边今年经济表面不错，但很大程度靠 AI 资本开支持撑，另一半经济其实很疲弱。如果后面有持续降息、财政赤字支持等，仍有回升空间。

在这样的环境下，中国很多公司在海外的市场份额还在上升。大家担心的贸易战，从目前来看并没有扭转这个趋势。即便特朗普 2.0 提高了一些关税，它对中国的关税水平仍然是有差异性的，和一些盟友国家相比，并不是全面压制。总体上，中国在全球贸易中的竞争优势是在加强的，最终会反映到上市公司盈利上。

第三个预期差，就是中国 AI 的竞争力，以及在更大层面的地缘政治环境。 2024 年市场很担心中国 AI 落后；2025 年是开始有信心 “能跟上”；我认为到 2026 年，可能会有越来越多证据表明，中国在很多方面是领先的。

现在如果只看大模型评分，有些平台的最高分可能还是美国模型，但中国的大模型效率非常高——用几分之一甚至几百分之一的成本，就能做到和美国头部模型评分接近、可以对标的水平。未来不仅是大模型本身，而是要进入 AI agent 和各种应用场景，这个过程中，中国的成本效率优势会在商业化阶段体现出来。

商业竞争到最后比的是经济性而不是单纯技术领先谁高一点。无论是端侧 AI（AI 手机、AI 眼镜、机器人），还是背后电力等基础设施，我们在成本和供给上的优势，都不是美国在中短期内能轻易追上的。所以在 AI 应用商业化上，中国方案的性价比会越来越凸显，这部分优势在明年的市场中会逐步被重估。

这些东西目前在市场里都只能被模糊地感知，很难精确定价——盈利会超多少？AI 会领先到什么程度？中美会在哪些领域扩展合作？所以它们构成了一个方向明确但量化困难的 “预期差组合”，需要在 2026 年慢慢兑现，市场也会在兑现过程中不断重估和定价。

Q4：在三大预期差中，哪一个您认为目前市场定价最不足？

陈果：我觉得定价最不充分的，是中国 AI 有望领先这一块。

这其实又回到我们最开始聊的那个问题——现在整个市场的范式，还是认为美国在 AI 上是绝对领先的。美国担心 AI 泡沫、担心投入产出比不成正比、担心资本开支过度、商业应用跟不上，我们这边的股价也会跟着下跌，因为我们默认自己是 “跟随者”。

但如果未来市场慢慢看到：中国在很多 AI 应用上的经济效用更好、商业化更快，这个视角就会完全不一样。可能会出现这样的情况：美国的 AI 资本开支最后账算不回来，但中国的 AI 应用经济性很好，账是算得过来的；美国盈利释放得很慢，但中国 AI 应用的盈利性更早显现。

从目前的范式来看，这一块的定价是明显不足的，而且它的预期差空间可能非常大。企业盈利当然也可能超预期，但这个预期差不见得会大到改变整个叙事；而中国 AI 应用的优势，如果被市场真正认知和重估，是有可能改变中美这轮牛市中 “主线叙事” 的。因此我认为，这是最重要、也最容易被忽视的那个预期差。

Q5：您认为 2026 年流动性层面最值得关注的变化是什么？

陈果：我觉得核心还是看微观流动性，也就是增量资金是不是实实在在流入股市。

今年增量资金是有流入的，但并不算特别明显。原因在于：这是牛市的第一年，本质上还是在怀疑中慢慢展开。从资产配置角度讲，大家心态的切换是需要时间的。历史上看，增量资金往往在牛市第二年才会更明显。

另外，中国资金结构是有分层的，要把高净值人群和中产阶层区分来看。今年高净值人群是有进来的，但他们更多是通过银行理财、固收 +、保险等非银金融机构入市，不一定直接买股票。中产这块，在 2019–2021 年非常热衷公募，现在则普遍犹豫，很多人还在 “解套心态” 中：一旦解套就赎回，所以目前公募整体还是净赎回的状态。

如果后面行情走得相对稳健，阶段性有赚钱效应，同时不断有 “超预期” 的事件巩固信心，那第一步就是公募基金从净赎回转向净申购。我们如果看公募相关指数，距离历史最高点大概还有 15% 左右，如果再来一波创新高，它就不再背负 “解套赎回” 的压力，转而带来真正的净流入。

对高净值人群而言，他们不一定追求极高收益，更看重收益和波动的性价比，也就是夏普比率。今年从全球主要资产类别来看，上证指数的夏普比率是排在非常靠前的：涨幅不算第一，但波动很低，很稳。这和 2024 年那种短促行情不一样。如果结合收益和波动来综合评估，上证指数相对黄金、债券以及很多海外指数，都是更优的选择。这会吸引高净值人群进一步提升权益资产的配置比例。

还有一个很关键的时间点：明年一季度有大量定期存款到期，到期之后再去续作，利率会比之前低很多。那就迫使资金去寻找新的资产配置出口，从这个角度看，增量资金流向股市是有基础的。

最后还有一块 “bonus”，就是外资。自 2022 年以来，外资整体没有明显的净流入。我认为在 2026 年，有相当概率会恢复净流入。一方面是盈利从 “低于预期” 到 “接近预期”，再到 “有望超预期”；另一方面，中美关系相对稳定，全球配置 AI 的话，本来就应该中美都配。再叠加中国在 AI 应用上的潜在优势，理论上外资是有动力再增配中国权益资产的。虽然这一块不确定性相对更大，但整体来看，我认为明年增量资金的流入，有希望带来真正的 “惊喜”。

Q6：在成长、周期、消费等多条主线中，哪些板块最值得重点跟踪？

陈果：首先我同意你的前提——不是只会有一条主线，很多方向都有机会。

从资金角度看，增量资金有自己的 “审美”。板块风格、行业涨幅，其实和增量资金的偏好高度相关。过去增量资金结构比较单一，明年可能会有外资、高净值、中产、私募、公募、自主交易等多层次资金一起进场，市场呈现的风格自然会更 “多元化”。在这种情况下，我们既要看基本面，也要看估值。

从基本面看，我会把明年的布局大致归纳成三个字母：A、B、C。

A 就是 AI。 AI 仍然是最强的产业线索，只是板块和个股的 “重心” 在变化。过去市场的焦点是算力端，比如英伟达，现在慢慢转向应用层，比如谷歌，未来还会继续演变。总体来看，重心会从算力更多地往应用端扩散，真正的 “AI 牛股”，未必是我们传统认知里的科技公司，很可能是一个高效使用 AI 的传统企业——通过 AI 显著提升利润率、提升市占率，这类公司也有可能成为这一轮的核心资产。

B 是Biotech。 在降息周期、中国国际化加速的背景下，除了 AI 之外，我认为 Biotech 也是很值得关注的一条线。全球范围内，能做到数万亿美元市值的，除了科技公司，就是大型医药公司。中国在这块的差距正在缩小，想象空间比较大。再叠加 AI 对医药研发和生物科技效率的提升，中国在成本、性价比、效率等维度的优势会很明显，所以这一块我认为也是重点。

C 是 Commodity。 一方面，AI 本身需要大量基建投入；另一方面，全球都在刺激经济、流动性宽松，而过去几年很多大宗商品、特别是一些 “新小金属” 的供给是偏紧的。在这种 “供给偏紧 + 货币宽松 + 新需求” 的组合之下，大宗商品相关板块也会有不少机会。

当然，真正操作上，明年的市场很可能是一个高轮动、强分化的环境。你不能完全靠主观想象谁更强，需要结合大量基本面数据和量化数据做动态调整。我们自己内部也会用一些行业轮动模型，可能一季度是 A 风格，二季度是 B 风格，三季度又轮回到某个旧风格，这种情况是大概率。

如果对行业轮动把握没有太多精力，最简单的方式就是：在 A、B、C 三条线里，各选一部分指数或代表性公司，做一个结构化配置，这是我认为明年可以考虑的一种思路。