纳指年内弱势，主动管理型QDII逆势突围

今年以来美股科技股整体呈现高位震荡态势，板块内部显著分化，以M7为代表的科技巨头持续承压，带动纳斯达克指数表现相对弱势，相关指数基金表现不佳。与之相对，一批主投美股的主动管理型QDII基金凭借灵活的投资操作成功突围，取得显著超额回报，重新成为市场关注的热门基金品类。

数据来源：Wind，截至2026.4.13

指数疲软、主动管理重新展现阿尔法的背后，是过去两年“买入并持有”龙头的策略有效性遭到挑战。投资者关心的是：美股的这轮波动还会持续多久？AI的投资叙事是否依然稳固？机构投资者的操作正在发生哪些变化？日前，国海富兰克林基金美股基金经理狄星华对上述问题做出了分享。

AI投资主线不可逆短期动荡提供布局良机

面对美股科技股2月份的剧烈动荡与随后的盘整，投资者最关心的是，以人工智能为核心的科技股长期逻辑是否已经改变？对此，狄星华给出了明确的否定答案，她认为，AI这一投资主线是不可逆的。

狄星华表示，宏观因素是导致市场波动较大的主要原因。她认为，当前的市场状态与2025年4月颇为相似，整个市场处于“降杠杆”和“平仓”的过程中，前期涨幅较高的板块被集中卖出，市场表现出一定程度的扭曲和流动性堪忧的迹象。“但市场不可能持续这样，一定会有缓解，”狄星华强调，从长期看，无论是对于油价还是整体局势，市场都会有自适应的调节。

“无论宏观叙事如何改变，我们的微观选股逻辑依然存在，”狄星华表示，一方面市场看到中东局势、油价上行带来的压力，但另一方面，Token用量正在飞速上升，AI正从ToC端向ToB端快速渗透。这种看似矛盾的态势，恰恰为自下而上的选股策略提供了舞台。

在她看来，在宏观因素导致股市剧烈动荡的时候，反而有可能以相对较低的估值，买到短期和中长期能见度都比较高的优质股票。这种在市场下行周期中挖掘被低估股票的策略，也是获取超额收益的重要来源。

针对AI投资“泡沫论”观点，狄星华认为，市场的担忧有其合理性，作为人类历史上规模最大的产业投资浪潮之一，AI行业在快速发展过程中出现局部泡沫是不可避免的，甚至适度泡沫反而有助于推动技术创新与行业加速迭代，对产业长期发展具有积极意义。狄星华强调，从长期视角来看，人工智能渗透各行各业、全面提升社会生产力的趋势确定且不可逆。面对这一历史性投资机遇，若因惧怕局部泡沫而主动规避因为AI驱动股价得到大幅提升的标的，这种做法是不明智的，会伤害到组合的alpha。

资金“用脚投票”主动型QDII超额收益显现

市场风格的切换，正在改变投资游戏的胜负手。在纳指权重股表现疲软的背景下，简单持有指数或龙头股的投资策略在今年显得力不从心。一些嗅觉灵敏的资金已提前转向主动管理型产品，近期美股主动管理型QDII基金热度重燃，多只产品凭借灵活的选股策略，跑出了相对纳指的显著超额收益。

狄星华管理的国富全球科技互联(QDII)是其中的佼佼者。Wind数据显示，截至4月13日，该基金近6个月回报37.02%，近1年回报86.52%；同期业绩比较基准增长率分别为-10.72%、15.38%；同期纳斯达克指数涨幅分别为-0.53%、33.74%。

该基金是一只美股AI“纯度”较高的基金，据2025年年报，其76.89%的基金资产投资于美股，并以较高仓位保持着人工智能领域的投资比重。

事实上，狄星华对这一轮美股科技股风格的变化早有预判。她在年报中提到，团队较早判断 2025 年海外市场将告别低波动、单边上涨格局，因此组合提升了 M7 以外标的的配置权重与数量，通过分散配置增强组合抗波动能力。这也使得基金在去年4月份的巨幅波动中更具韧性，甚至以合理价格布局了一批高质量资产；8月基金增加了美股硬件半导体仓位，减持远期受 AI 冲击较大的传统软件公司；四季度进一步加大硬件半导体中存储板块配置，继续降低软件仓位。

目前来看，在今年M7等科技巨头经营现金流可能吃紧、资本开支上行的背景下，狄星华的上述判断大概率仍然成立。“我们没有对标指数，所有的选股都通过底层选股而来。”狄星华表示。在当前市场环境下，主动管理型基金灵活选股的优势有望继续凸显，通过深入研究标的的基本面与估值水平，更有助于在分化行情中挖掘真正具备成长潜力的优质标的。

“产业链最缺什么就买什么”

对于AI产业链各环节未来的投资机会，狄星华表示，当前市场对AI的投资正从第一阶段的简单持有龙头，转向第二阶段深耕产业链。

“从整个产业链出发，目前最缺什么？我们看到的是电（能源），是存储，是带宽。”她认为，面对Token需求的无限爆炸，降低单Token的能耗和成本成为关键，这其中蕴含着巨大的研究价值。

狄星华将当前的AI产业供应链投资，类比于其入行初期研究的智能手机产业链。彼时，智能手机企业的股价波动有限，但如果向下挖掘产业链，无论是A股、中国台湾还是美股市场，都涌现出了大量成长数十倍的智能手机供应链公司。她判断，现在正是在AI产业供应链中挖掘阿尔法、做下沉研究的较好时点，尤其关注那些在能源、存储和带宽等瓶颈环节具备核心技术的中小型公司。

在此基础上，狄星华强调向业绩的能见度靠拢，寻找拥有良好基本面和业绩潜力的公司，努力寻求随着时间推移能够靠自身业绩实现增长的公司，甚或能得到最佳结果——业绩和估值双击，股价大幅上升。（CIS）

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