今日股市,股票推荐,大盘走势分析,股市资讯,股票入门,短线炒股/为广大股民提供及时准确的股市行情分析、热点股票推荐、最新利好政策解读与炒股实战经验，帮助你把握投资先机、实现财富增长！

　　日前，翼虎投资董事长余定恒在接受中国证券报记者采访时表示，2026年的资本市场，重构是核心关键词，全球格局、产业生态、市场逻辑的多重重构，让市场充满机遇也暗藏挑战。A股有望在国际贸易摩擦缓和及国内产业转型升级双重影响下稳步上行，投资的关键在于穿透波动表象，把握AI深化发展与传统产业供给侧结构性改革带来的确定性机会。

　　余定恒强调，在这样的市场中，与其追逐短期的情绪波动与概念炒作，不如沉下心把握产业升级的主线，锚定持续创造价值的企业，这既是对产业趋势的尊重，也是对投资本质的回归。

　　余定恒认为，2026年的资本市场，正被两股重构力量深刻影响，即国际贸易关系与国内产业发展趋势。在他看来，这是理解A股全年走势的关键。

　　在国际贸易关系层面，余定恒认为，在复杂的国际贸易局势下，中国对外贸易不仅没有被削弱，反而顶住逆风逆流实现增长，这种实力使得外部压力出现结构性松动，成为影响市场的重要宏观变量。

　　在国内产业层面，有两方面投资机遇：短期而言，国际贸易摩擦导致部分传统产业供给收缩、产能出清，使得产业迎来价值重估；长期来看，AI正深度重塑各行各业的发展，这种变革将助推产业转型升级并带来新的投资机遇。

　　基于此，余定恒对2026年A股走势给出预判：“A股有望在国际贸易摩擦缓和及国内产业转型升级双重影响下，实现稳步上行。”

　　但上行的过程并非一路坦途，两大变量将带来反复与波动。外部变量来自美国货币政策转向，若美联储主席人选变更为凯文·沃什，其风格可能冲击美股走牛逻辑，进而通过资本市场连锁反应影响A股；内部变量则要看A股的节奏变化。

　　面对复杂的市场环境，余定恒明确了2026年的两大投资主线——AI赛道与传统产业供给侧结构性改革带来的价值重估机会。

　　余定恒认为AI行业已进入深化发展阶段，正处于从“三年算力”向“三年应用”演进的拐点，有两个方向值得重点关注，一是算力基础设施里具备高景气度、强业绩支撑的细分领域，二是迎来商业化落地关键期的AI应用。

　　一方面，算力基础设施赛道仍有机会。“AI进入解决实际问题的阶段，从训练转向推理，从简单问答转向多任务处理，这带来了软硬件架构的全面变革。”他分析称，随着英伟达推出Rubin架构、大模型实现查算分离，存储、CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、光模块等核心硬件的需求持续爆发。同时，摩尔线程、沐曦股份等国产GPU企业上市，让国产算力产业链的价值被资本市场重新审视与定价。

　　另一方面，领域想象空间广阔。“将是未来三年最大的赛道。”余定恒说，2023年-2025年是算力基础设施的狂飙时代，但从2026年开始，随着MiniMax、智谱等AI大模型公司上市，资本的聚光灯转向下游。

　　具备强大的算力基础设施、语言大模型、应用场景、数据沉淀等AI全栈能力的企业有望脱颖而出，成为未来十年AI赛道的头号玩家。“在我看来，全球范围内这样的企业只有‘四家半’，字节跳动与阿里巴巴位列其中。”余定恒说。

　　此外，马斯克相关主题下的机器人、商业航天、脑机接口等前沿领域，作为AI算力与应用爆发的延伸，也正从实验室走向产业化舞台中央，成为产业重构的重要组成部分。

　　传统产业的投资机会则源于供给侧结构性改革带来的价值重估。余定恒表示，这类机会主要由地缘政治与行业竞争导致的产能收缩与出清带来。“龙头企业凭借成本控制与规模效应实现扭亏为盈，市场集中度提升带来议价能力增强。”

　　从具体行业看，光伏行业尤其是上游装备公司有望因马斯克提出太空算力，迎来新发展机遇；电池行业的六氟磷酸锂、隔膜、电解液等环节经过几年产能出清，或迎来估值重构。

　　AI不仅重塑产业生态，也深刻改变了资本市场的盈利模式。余定恒强调，股市的博弈本质从未改变，但博弈的主体、手段与难度已发生显著变化。

　　在博弈主体方面，市场已从早期的大户时代、庄股时代，到公募基金时代，再到产业资本时代，演进到当前的“超级机构时代”。“在此背景下，机构主要围绕产业转型升级蓝图展开投资，把握产业转型升级主线尤为重要。”余定恒说。

　　AI技术进步则推动了博弈手段的全面升级，信息平权与智能化平权正在拉平不同主体间投资能力的差距。“过去靠信息差、反应快挣钱的模式正慢慢失效，投资博弈的难度大幅提升。”余定恒说，移动互联网让信息获取实现了阶段性平权，大模型让信息加工能力趋于一致，高频量化则进一步压缩了执行环节的能力差距。

　　余定恒认为，优秀的大模型分析盘面、做投资组合的能力，接近从业15年-20年的基金经理的水平。“大模型信息涉猎范围广、数据处理能力强，具有独特优势。”余定恒说。

　　但他也强调，AI目前仍无法完全替代传统的人工投资分析与投研决策。传统的投研分析依托标准、较为准确的结构化数据决策，在准确性、可复制性上仍有显著优势；而大模型在选股与组合生成上尚未形成标准化、可复制的方法，且大模型存在“幻觉”，输出信息的准确性仍有待提升。

　　在他看来，无论是AI工具还是量化策略，都只是投资的辅助手段，资本市场的投资逻辑最终要回归到产业本身，回归到企业的价值创造能力上。