8月31日消息，近期诺安优化配置混合A披露2026年上半年报，基金规模11.82亿元，比2026年第一季度增加74.61%。基金经理刘慧影最新投资观点同步出炉。

刘慧影表示，中国半导体已通过理论创新突破海外先进制程封锁，叠加AI产业“token出海”新逻辑打开市场空间，行业将迎来长达数十年的高速发展期。 宏观经济： 全球宏观不确定性持续抬升，AI产业进入“价跌量升”的爆发阶段，中国高性价比大模型在全球市场的市占率稳步提升，为半导体产业发展筑牢了产业需求底座。 资本市场： 半导体赛道的成长逻辑已从单点芯片性能竞争转向全系统AI算力成本竞争，行业需求天花板从国内市场拓展至全球，相关产业链的长期投资价值持续凸显。 投资方向： 重点布局先进制程突破受益的半导体全产业链，覆盖晶圆厂、设备、EDA、光刻机、光刻胶等核心环节，把握中国半导体作为全球科技算力底座的成长红利。 风险提示： 需警惕全球宏观波动、AI产业需求不及预期、半导体技术研发落地进度慢于预期等潜在风险。

业绩回报：2026年上半年跑赢基准76.61%

数据显示，截至2026年上半年末，诺安优化配置混合A净值为4.76元，2026年上半年年基金份额净值增长率为82.88%，同期业绩比较基准收益率为6.27%，跑赢基准76.61%。

刘慧影自2022年8月3日担任诺安优化配置混合A基金经理，截止2026年8月31日，任期回报153.08%。

资料显示，刘慧影，硕士，具有基金从业资格，曾就职于东兴证券股份有限公司从事行业研究工作，2020年12月加入诺安基金管理有限公司历任研究员，2022年8月起任诺安优化配置混合型证券投资基金基金经理，2023年2月起任诺安成长混合型证券投资基金基金经理，2023年9月起任诺安积极回报灵活配置混合型证券投资基金基金经理。

整体来看，整体来看，诺安优化配置混合A依托对半导体赛道的前瞻性布局，近年各阶段业绩均大幅跑赢业绩基准，基金经理投研框架清晰。其锚定国内半导体技术突破叠加AI产业全球化红利的核心逻辑，聚焦全产业链核心环节的投资方向明确。不过投资者也需留意宏观波动、AI需求落地不及预期、技术研发进度偏慢等潜在风险，结合自身风险承受能力理性评估相关产品的配置价值。

附公告原文节选：

2026 年一季度,全球宏观黑天鹅事件频发,1 月委内瑞拉事件叠加3 月美伊冲突,标志全球正 式进入宏观不确定性多发的时代,全球各个市场的波动性随之上升｡科技领域在全球也有诸多突破, openclaw 的爆火使得全球token 使用量指数级提升,人工智能正式从“说话”时代迈入“干活”时 代｡中国大模型公司的token 调用量首次在全球迎来指数级增长,openrouter 的全球模型调用量排 行榜长期被中国模型公司占据｡中国的“token 出海”的黄金时代即将到来｡这即将改变全球AI 硬 件竞争格局,过去全球AI 硬件的资金投入基于一个假设“未来全球的AI 应用大部分会用最好的AI 模型,而最好的AI 模型是最好的AI 芯片训练出来的”,在这样的假设下,才有了美国互联网大厂以 及大模型厂商对于美国最先进的AI 芯片近乎无克制的投入｡然而openclaw 爆火后,中国的模型厂 商在模型客观性能仍存在一定差距的情况下,仍旧迎来了指数级的增长,中国模型在全球的市占率 开始逐步提升｡这个现象打破了以上的假设,事实证明在AI 应用爆发的情况下,性价比高的模型而 非性能最高的模型可能会占据大部分市场｡这一事实将改变中美之间的AI 芯片硬件生态,将从单点 AI 芯片性能竞争转向全系统的AI 系统成本竞争｡随着中国迈入token 出海时代,中国AI 硬件系统 的需求天花板也将从国内市场扩大为全球市场,对中国AI 芯片的需求也从“只有最好的芯片会走出 来”转向“快速造出大量性价比高的芯片”,中国芯片制造与AI 芯片需求天花板被打开｡

2026 年二季度,中美的科技都出现了非常多变化,对全球AI 竞争的格局产生了深远的影响｡ 从AI 应用的角度来说,美国大模型公司Anthropic 的coding agent 形成爆发性增长,ARR 逐月环 比呈爆发性增长态势｡AI 时代的第一个爆款应用已经形成｡中国的AI 大模型在二季度也有很多突 破,DeepSeek V4 pro 推出之后,中国模型的极致性价比再一次风靡全球｡据美国企业支出管理平 台Ramp 最新报告显示,DeepSeek 登上2026 年6 月美国企业付费热门软件榜首(趋势榜第一)｡随 着Coding agent 的爆发式增长,大模型的性价比成为了全球公司关注的重要话题,即便在中美科技 竞争的格局下,中国模型的吸引力也日渐增强｡企业的AI 支出从“只买最强模型”转向“按任务难 度分流模式”,中国AI 的发展模式已经成功站上了世界的舞台｡从DeepSeek V4 pro 五月末宣布折 扣永久后,silicon data 的LLM token 支出指数在一个月内下跌20%,同期全球token 调用量继续

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诺安优化配置混合型证券投资基金2026 年中期报告

爆发性增长,AI 模型的商业化从上半年的“量价齐升”阶段正式进入了“价跌量升”阶段｡在全球 AI 竞争的后半场,竞争重点从提供最好的AI 模型转向了提供更高效且可负担的AI 服务,这就落到 了中国的擅长领域｡从AI 芯片的角度,华为发布的τ定律完美适配AI 时代对芯片的要求｡与传统 消费电子对单个芯片的极致性能要求不同,AI 时代对于系统级的计算性能有着较高的要求｡当成千 上万的AI 芯片组成大型算力集群时,单个芯片的极致性能需要和卡间连接速率,机柜间连接速率这 些指标一起满足AI 时代的计算需求｡摩尔定律描述的是单个芯片的性能发展规律,而华为 τ 定律天 然适配AI 时代的系统级计算要求｡从单个芯片设计的角度来说,华为τ定律也有着结构性的创新, 通过将芯片设计立体折叠,根据华为τ定律设计的芯片可以在没有EUV 光刻机的制程下做出等效最 先进制程的芯片,这个理论创新补全了中国芯片的最后一块短板｡中国芯片正式进入弯道超车阶段｡

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