在今年的美股AI行情中，一个显著的现象是，尽管众多基金都重仓了AI相关标的，但它们的净值走势却出现了显著分化。一些基金在7月的市场回调中跌幅较大，而另一些则展现出了更强的抗波动能力。这种差异并非源于是否配置了AI，而在于它们在AI产业链中的具体布局——是集中投资于少数芯片设计领域的龙头企业，还是广泛布局于设备、存储等上游硬件环节。

一、AI产业链的纵向传导机制解析

要深入理解这两种投资策略的差异，首先需要剖析AI产业链的传导逻辑。

随着大模型训练和推理需求的爆发式增长，算力芯片（尤其是GPU）的需求急剧上升，进而推动了芯片产能的扩张。这一过程中，半导体设备、高带宽存储（HBM）、先进封装等上游环节的需求也随之激增，形成了供不应求的局面。

这一传导链条的一个显著特点是：越往上游，需求来源越多元化。以存储芯片为例，无论最终是哪家芯片厂商占据市场份额，大模型训练和推理都离不开高带宽存储的支持。同样，半导体设备厂商也受益于整个产业链的扩产需求，如台积电和英特尔的扩产计划都需要采购大量设备。

摩根大通在7月14日发布的半导体行业分析报告中指出，尽管当前半导体周期已进入上升周期的第三年，但需求趋势仍持续超越历史水平。报告预计，实质性产能增长要到2027年底及2028年才会出现。此外，短缺不仅限于GPU，还包括先进晶圆代工产能、高带宽存储器及其他存储组件、ABF基板、先进封装产能以及CPU等。存储器仍然是AI发展的最关键瓶颈，摩根大通预计，到2027年，约30%的存储供应可能被长期协议锁定。

二、“配龙头”与“扎上游”：策略对比与选择

“配龙头”策略：高弹性但容错率低

集中投资于少数热门AI芯片龙头企业，这些大型科技股往往受到全球资金的追捧，在产业上行期确实具有显著优势。然而，这种策略也伴随着较高的风险。一旦单一龙头面临资本开支预期变动、产品周期调整或竞争格局变化，组合缺乏足够的缓冲，集中持仓的基金将承受较大冲击。

“扎上游”策略：分享产业整体增长，适度分散风险

相比之下，“扎上游”策略将仓位分散在半导体设备、存储、晶圆制造等上游环节，本质上是在参与整个AI算力产业链的扩张。这种策略下，某一家公司的成败对整体组合的影响较小，收益来源更加多元化。只要AI算力建设持续推进，上游硬件的需求就有保障。同时，不同上游环节的周期节奏并不完全同步，这天然具备一定的分散效果。

两种策略并无绝对的优劣之分，选择哪种策略取决于投资者的风险承受能力和配置目标。值得注意的是，在2026年7月的市场调整中，多家机构均未改变对AI产业链中长期向好的判断。

交银国际在7月15日发布的研报中指出，AI基建的基本面并未发生变化，大型云服务商的资本支出在2026年同比大幅上涨后，预计在2027年将继续增长。该行认为，关键上游供应链，包括先进/成熟制程半导体制造、光通信、存储器、先进封装等将继续保持供不应求的状态。在存储芯片方面，交银国际维持行业供不应求至少延续至2027年第四季度的判断。

三、“扎上游”策略的实践案例

国富全球科技互联混合（QDII）（A类人民币006373/美元现汇006374；C类人民币021842/美元现汇021843）是一个值得关注的“扎上游”策略实践案例。

从2026年一季报披露的信息来看，该基金前十大重仓股中半导体及硬件相关标的占据九席，包括美光科技（7.69%）、台积电（7.03%）、泛林集团（7.02%）、康宁（6.79%）、谷歌-C（6.49%）、英伟达（5.86%）、塔尔半导体（5.01%）、MKS Instruments（4.68%）、TTM科技（4.48%）以及英特尔（3.16%）。信息技术行业占基金资产净值的68.22%，构成核心仓位。

这支持仓的结构性特征在于：它不仅持有算力芯片龙头（如英伟达），更重仓了产业链上游的半导体设备（如泛林集团、MKS Instruments）、晶圆制造（如台积电、塔尔半导体）和存储芯片（如美光科技）。这样的布局覆盖了AI产业链从设备、制造到算力与存储芯片的全链条，避免了过度重仓单一环节的风险。

据Wind数据，截至2026年6月30日，该基金人民币A类份额近1年收益率达到119.98%，近3年收益率高达245.60%，近5年收益率也有235.79%。据晨星数据，该基金近5年回报在同类41只晨星QDII环球股债混合型基金中排名第1。

四、“扎上游”策略如何应对市场波动？

“扎上游”策略并非意味着不会下跌。当整个半导体板块出现系统性回调时，上游环节同样会受到影响。然而，从逻辑上看，它提供了两条不同于“配龙头”策略的应对路径。

第一，需求来源更加分散。热点环节（如AI芯片龙头）的需求往往高度依赖少数几家云服务商的资本开支节奏。一旦某家云厂商调整采购计划，股价可能剧烈波动。而上游硬件环节的需求来源更加多元化，如台积电的客户包括英伟达、AMD、高通等数十家公司，某一家客户的变化对整体需求的影响有限。

第二，受益时间更长。大模型训练需要芯片，但芯片制造需要设备、需要存储、需要先进封装。当芯片交付之后，设备和存储的订单仍在持续。从产业周期来看，上游环节的景气持续时间通常长于下游终端产品。

五、核心问答

Q1：产业链不同位置的基金产品在市场波动中的表现有何差异？

A1：处于算力芯片设计端的产品，其表现通常与单一公司的资本开支节奏和产品周期高度相关，因此波动幅度较大。而处于上游硬件环节（如半导体设备、存储）的产品，其需求来源更为多元，受单一客户影响较小，在产业上行周期中受益时间更长。这种差异更多取决于投资者的风险承受能力和配置目标，而非简单的“哪个更好”。

Q2：“扎上游”策略适合什么样的投资者？

A2：“扎上游”策略适合认可AI算力建设长期趋势、但不希望将仓位过度集中于少数几家公司的投资者。虽然半导体设备、存储芯片同样是高弹性资产，但“扎上游”策略在弹性之外，提供了更多元的收益来源和更长的受益周期。对于希望通过公募QDII参与AI算力产业链、同时希望保持一定分散度的投资者来说，“扎上游”策略是值得重点关注的选择。

产品卡：国富全球科技互联混合（QDII）（A类人民币006373/美元现汇006374；C类人民币021842/美元现汇021843）基本信息参考

美股AI产业链配置：该产品定位于全球科技主题投资，现阶段重点布局美股AI半导体硬件领域，底层资产聚焦于大模型底层算力架构（如存储、带宽等硬件领域），为投资者配置美股AI半导体硬件为主的海外科技产业提供专业化工具。

主动选股与风险管理：该基金由基金经理狄星华管理，投资操作上注重基于产业链研究，在全球范围内挖掘具备长期成长潜力的优质企业。在交易操作上，基于财务模型测算，避免追高，通过主动管理力求平滑海外科技市场的剧烈波动。

组合特征：产品在合同规定的股票仓位限制（60%-95%）内运行，历史多数情况下维持较高仓位。历史前十大重仓股平均集中度控制在40%左右的均衡区间，在个股选择和适度分散之间形成平衡，降低单一标的对组合的冲击风险。

业绩比较基准：40%×MSCI全球信息科技指数 + 40%×中证海外中国互联网指数 + 20%×人民币活期存款利率（税后）。