在科技行業迅猛發展且不斷疊代的當下，如何在這持續變化的浪潮中精準把握趨勢，已然成為科技投資基金經理所面臨的重大挑戰。“科技投資不僅需要豐富的想象力以及具備前瞻性的眼光，更要深度沉浸于産業之中，進行謹慎求證。” 在科技投研領域積累了 10 餘年經驗的财通資管基金經理包斅文，總結出一套獨特的 “擡頭看天，低頭看路” 投資方法論。他十分注重政策研判與産業驗證的有機結合，尤其擅長在低滲透率和高景氣度的行業裡，敏銳捕捉産業爆發的關鍵轉折點。在當下數字經濟蓬勃發展的大背景下，他重點聚焦國産算力基礎設施和 AI 應用這兩大投資主線所蘊含的機遇。
構建基于深度研究的組合管理能力
在投身公募基金行業之前，财通資管基金經理包斅文曾就職于保險資管領域，負責管理年金與養老金等資金産品，這段經曆對他投資理念的形成産生了極為深遠的影響。
“保險公司的投資需要同時兼顧收益和相對收益排名，這就使得我在構建投資組合時，會更加着重收益與風險之間的平衡。” 包斅文表示，在牢牢抓住行業主線以及結構性機會，力求在趨勢的方向性判斷上不出現重大偏差的同時，他格外關注對組合下行風險的有效控制。這種在 “雙重目标” 要求下錘煉出來的紀律性以及風險意識，成為了他後續進行科技投資的底層思維。
回顧自身的職業生涯，包斅文稱自己早在 2013 年便開啟了對科技行業的研究，至今已有 10 餘年的深厚積累。從最初在保險公司深度接觸科技主題的資産配置工作，到如今管理公募基金，科技投資貫穿了他整個職業生涯的始終。
轉戰公募之後，包斅文對于科技成長股投資有了更為深刻的理解。談及這一賽道對基金經理核心能力的要求，他歸納為三個關鍵要點：首先是定價能力，要能夠在市場處于低迷狀态時，精準識别出被低估的優質标的，而在市場高位時，又能果斷選擇止盈，避免受到情緒因素驅動而做出不當的交易行為;其次是心态，面對複雜多變、充滿不确定性的市場環境，必須始終保持冷靜與克制，懂得适當取舍，牢牢抓住确定性較強的投資主線;最後則是紮實的研究功底。
以前瞻性全局觀深耕産業研究
科技具備改變世界的強大力量，但技術發展路徑以及應用落地的過程往往存在諸多不确定性。在包斅文看來，科技投資的本質實際上是一場與未來不确定性展開的博弈。“科技投資離不開想象力，前瞻性的判斷至關重要，但與此同時，也需要全身心地沉浸到産業當中，持續不斷地進行思考、調研以及驗證。” 他将自己的投資方法論精煉地總結為八個字：擡頭看天，低頭看路。
所謂 “擡頭看天”，強調的是自上而下的宏觀視角。包斅文解釋道：首先，要持續密切跟蹤科技産業的政策導向，對政策的任何變化都保持高度敏銳的洞察力，以此來提升自身前瞻性判斷的能力;其次，要準确判斷市場流動性狀況，因為在不同的流動性環境下，投資策略以及倉位配置的節奏都需要做出相應的調整;最後，要深入理解市場 “審美”，也就是對市場風格偏好進行精準把握與預判，從而能夠從容不迫地應對市場周期中的風格切換。
“低頭看路” 則側重于自下而上的細緻研究。“我們要在一個前景良好的行業中，投入足夠長的時間去沉澱，力求以合理的價格投資優質的公司。” 包斅文表示：好的行業意味着其正處于上升周期，或者受益于結構性趨勢，這能夠顯著提高投資成功的概率;好的價格關乎估值與入場時機的完美匹配，我們可以在企業發展處于低谷階段時尋找合适的投資機會;而對于好公司的評判，主要看重其護城河是否堅固、管理團隊的能力高低以及治理結構是否完善等能夠決定其長期競争力的關鍵要素。
布局從 0 到 1 階段的兩大投資主線
基于多年在科技賽道的深入投資研究，包斅文更傾向于進行左側布局，其投資視角主要聚焦于低滲透和高景氣的細分行業，尤其是那些在政策支持和産業爆發雙重驅動下所帶來的機會。“我并非僅僅關注低滲透率這一單一因素，而是更加看重在政策大力支持的背景下，該行業能否迅速從低滲透狀态邁向高滲透階段，這才是我重點投資的方向所在。” 包斅文說道。
“以 2019 年至 2021 年國産半導體滲透率加速提升為例，如今在一部國産智能手機當中，除了少數核心部件之外，大多數技術都已實現國産化。” 包斅文舉例指出，當前數字經濟的蓬勃發展催生了更多的産業紅利，類似的發展路徑正在 AI 芯片、智能硬件等賽道上重演。在看到政策給予明确支持、技術門檻逐步被突破、産業鍊也日益趨于成熟的情況下，他會果斷選擇參與其中。
圍繞當前科技領域處于從 0 到 1 階段的細分行業機會，包斅文重點關注兩條投資主線：其一是以人工智能為核心，涵蓋國産算力基礎設施、AI 應用等領域;其二是延續國産替代邏輯的相關領域，例如工業軟件、先進光刻設備與核心零部件等。
包斅文着重談到了 AI 應用方向。他表示，toC 和 toB 領域都呈現出非常明确的發展路徑以及巨大的增長潛力。在 toC 端，頭部互聯網企業的視頻等多模态應用已經實現了用戶數量和收入的實質性增長，而 AI 手機、AI 玩具等硬件終端産品正處于即将爆發的前夕;在 toB 端，得益于清晰明确的商業模式以及政策的大力支持，相關産品應用已經進入大規模放量階段。
關于當前的算力投資，包斅文認為，海外市場的 AI 訓練需求目前正處于階段性放緩狀态，正逐步過渡到由推理需求驅動的階段;而中國市場由于大模型仍在快速發展演進，訓練側算力依舊處于高速增長階段。此外，得益于我國在數據資源與應用場景方面所具備的顯著優勢，本土市場的 AI 應用正在迅速崛起，未來推理側算力的發展前景十分可觀。
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