一只基金在上半年还大赚40%，几个月后芯片股集体大跌，它却选择不调仓、不止损。是固执，还是手里握着一张别人没看到的底牌？

更让人想追问的是另一层：当市场都在讨论AI是不是“到头了”的时候，这只基金重仓的逻辑，到底建立在什么之上——如果支撑AI扩张的钱本身出了问题，那些“卖铲子”的公司还能继续收钱吗？

不是AI基金，是全球集中持仓策略

蓝鲸成长基金2017年正式落地，初始种子资金2500万英镑，来自英国知名投资平台HargreavesLansdown的联合创始人PeterHargreaves。两人相识超过25年，Stephen的职业生涯就起步于Peter的公司，最早负责筛选外部基金经理，之后转向直接选股，还曾在全球多空对冲基金任职十年。

成立九年，外界给这只基金贴过不少标签：科技基金、美国成长基金、AI基金。Stephen始终觉得这些标签都不准确。这只基金从成立之初就没有绑定任何行业、地区或者投资风潮，核心是一只高度集中的全球股票组合，始终保持25到35只股票的持仓数量。

过去九年，基金的重仓方向一直在随产业迁移。成立初期重仓数字化转型赛道，里面不少公司后来成长为美股巨头；之后全面配置软件企业，这批持仓在18个月前已经全部清出；近三年则集中投向AI相关的基础设施领域。

Stephen算过一笔账，如果当初成立一只纯美国基金，或者纯科技基金，过去九年的业绩会比现在好得多。但他从来没动过这个念头，因为没人知道未来九年市场会怎么走。他要的是全球股票管理人的灵活性，能跟着产业周期的变化，投到全世界最好的公司。

对冲基金的从业经历，至今塑造着他的投资框架。管过十年多空对冲基金的经历，留下两个核心原则。一是要想跑出超额收益，必须有和市场不一样的观点，而且得是对的，还要踩对时机。二是永远不要爱上任何一家公司。

这也是蓝鲸基金的鲜明特点：很多曾经赚过大钱的公司，现在都不在持仓列表里。所有决策都基于事实和数据，一旦基本面发生变化，不会固执死守。

拿住英伟达的核心：看估值，不看股价

英伟达是这只基金最知名的持仓，持有时间已经超过五年。很多人以为是靠提前预判AI风口，其实背后的持仓逻辑一直在变。

2021年加仓的时候，ChatGPT还没走进大众视野。当时英伟达的增长动力来自TikTok、Instagram等平台的实时推荐系统，还有数字孪生业务——用数字模型复刻工厂产能，优化实体生产流程。那年英伟达市值摸到8000亿美元的高点，2022年就跟着成长股大盘跌了超过50%。

当时市场一片质疑声，基金团队没有卖出，反而越跌越买。这笔加仓让英伟达始终留在组合前十大持仓里，没有因为股价下跌掉出核心仓位。

真正的收益故事，不在英伟达市值破1万亿美元之前，而在之后。2023年6月英伟达市值突破1万亿，所有人都来祝贺基金踩中了风口。但很少有人知道，从第一次买入到市值破万亿，基金在英伟达身上只赚了15%，差不多就是市场平均回报。

真正的大额收益来自之后的三年。ChatGPT带火AI之后，GPU成了所有科技公司的刚需，英伟达的盈利开始爆发式增长。直到现在，英伟达在基金里的仓位依然接近10%，这是基金策略规定的单只个股持仓上限。

很多人疑惑，股价涨了这么多，为什么不卖？Stephen的答案很简单：投资看的是估值，不是股价涨跌。

如果只看一年期前瞻市盈率，今天的英伟达比三年前便宜得多。因为盈利增长的速度，远远超过了股价上涨的速度。今年以来英伟达股价涨了20%左右，但市盈率从年初的26倍，降到了现在的15到16倍。

一家公司业绩越来越好，估值反而越来越便宜，没有卖出的道理。除非盈利的可持续性出了问题，才需要重新评估。

Stephen也承认，所有产业都有周期。英伟达的高增长不可能永远持续，未来数据中心的资本开支总会见顶。但增长放缓不等于收入消失，就像苹果每年收入几千亿美元，用户也不是每年都换新手机，三到四年的更换周期照样撑起庞大的生态。

英伟达的CUDA开发生态，就相当于AI领域的苹果生态。现在看至少未来18个月，英伟达的盈利增长还很明确。就算之后进入硬件更换周期，以现在15、16倍的估值水平，也已经消化了大部分市场预期。

跟着钱走：做收钱的一方，不做花钱的一方

Stephen有一句核心投资箴言：要做收钱的一方，不要做花钱的一方。这也是蓝鲸基金“跟着钱走”的投资方法的核心。

全球的支出无非三个来源：消费者支出、企业支出、政府支出。投资要找的，就是能接住这些增量支出的公司。

比如疫情期间，支出从实体世界大规模转向数字世界。那些做数字广告、数字支付、电商、云软件的公司，接住了这波转移的支出，都跑出了大行情。最近欧洲防务开支上升，也是同样的逻辑。

放到AI赛道也是一样。基金的AI持仓，几乎全处在支出的接收端。和OpenAI、Anthropic这些持续烧钱的大模型公司不一样，英伟达这类公司已经实现了高额盈利，自由现金流利润率达到50%。全世界能达到这个盈利水平的公司，只有万事达和Visa。

光找到钱流向哪里还不够，还要看公司有没有护城河。钱流进的行业，不一定能赚钱。比如太阳能和电动车，资金大量涌入，但竞争太激烈，最后全行业没多少利润。

所以基金的工作，不光是找钱的流向，还要找赛道里有盈利护城河的公司。除了英伟达，基金还持有它的竞争对手博通，还有AI数据中心需要的液冷系统厂商Vertiv、Modine，光纤厂商Lumentum，以及存储厂商SK海力士、闪迪、希捷。

Stephen认为，AI是个比数字世界更大的概念，不只是聊天机器人。它涵盖药物研发、网络安全、工业生产等无数领域，现在远远没到创新的终点。就算AI的长期趋势没错，里面的龙头公司也会变。比如未来量子计算如果落地，可能会加速AI，但也可能颠覆现在的芯片厂商格局。

最近几个月芯片股、存储股出现回调，基金净值也从高点有所回落。团队没有做任何仓位调整，也不设置止损线。在他们看来，股价下跌不是卖出的理由，而是一个提醒信号：要去检查是不是自己漏看了什么基本面变化。

市场现在有不少负面叙事：债券收益率上升，部分云公司信用风险走高，海外竞争加剧，大模型公司收入不及预期。但落到持仓的公司身上，这些因素有没有改变未来12到18个月的盈利轨迹？目前团队没有看到实质性的变化。

基金持仓里，大概有一半数量的公司和科技、AI无关，比如礼来、赛峰、摩托罗拉、丹纳赫、利洁时。只是现在这些领域的机会，不如AI基础设施的确定性高，所以没有配置更多资金。

有两个领域，基金从来不会碰。一个是生物科技，因为产品成败不确定性太高，很难做出高置信度的判断，要赚钱就得布局大量公司，和基金集中持仓的策略不符。另一个是银行，团队自认没有差异化的认知优势，看不懂的钱，不赚。

基金的投资团队一共5个人，大多有对冲基金背景。和很多机构不同，团队里没有细分行业专家，每个人都是通才，各自覆盖不同领域的公司。开会的时候每个人都可以提出质疑，不管职位高低，所有决策都要拿数据和逻辑支撑。

Stephen记得2022年是基金最难的一年，上半年净值跌了30%。当时组合的估值水平远高于市场，利率快速上行带来的估值杀跌，让基金亏得比大盘多。

那次回撤之后，团队做了一次彻底复盘：假设过去四年没管过这个组合，从零开始选股，现在会持有什么？最后保留了微软、英伟达等核心持仓，卖掉了不适应新环境的公司，加入了新的赛道方向。整个跑输的过程只持续了6个月，之后净值很快修复。

现在的组合和2022年之前已经完全不同。目前基金的一年期前瞻市盈率不到15倍，比MSCI全球指数的18倍还低。就算再出现利率上行的估值重置，理论上也不会比大盘跌得更多。

很多投资者会说，喜欢基金的长期收益，但受不了中间的波动。Stephen的回应很直接：明天就能把基金的波动减半，把一半仓位换成必需消费股，但那样就没有现在的长期收益了。

他给投资者的建议是，不用全仓也不用清仓，看自己的风险承受能力调整配置比例。风险承受力低就少投一点，这样下跌的时候不会恐慌，反而敢逢低加仓。最糟糕的操作，就是在低点因为情绪卖出，那才是真正的永久性亏损。

过去九年，蓝鲸成长基金的年化复合回报达到17%，在全球股票基金里排在第一梯队。市场上总有很多指数产品可以复制过去的业绩，比如纳斯达克100叠加动量因子，就能复刻出差不多的收益曲线。

但Stephen认为，过去有效的因子，未来九年不一定还管用。基金的收益不是来自跟踪市场因子，而是来自对公司基本面的深度研究，对盈利动量的精准把握。

如果未来的行情和过去九年一模一样，那主动管理就没有价值。但市场永远在变，产业永远在迭代，这正是主动选股的长期意义所在。