华创证券首席经济学家张瑜日前在一场线上访谈中，就下半年科技AI行情、世界经济格局、全球制造业、消费前景、居民财富迁移及黄金配置等议题发表了最新观点。她认为，下半年科技AI行情将继续“去伪存真”，并指出当前AI浪潮与2000年互联网泡沫存在两个根本性区别，因此这轮全球科技行情更可能是分层次、分涨跌的结构性行情。
张瑜强调，历史复盘不能被机械套用。她以近期亚马逊、谷歌等公司自由现金流波动为例，指出这并不一定意味着对行业判断也要波动。她认为，对科技产业下一步的预判需要建立在真正理解产业前沿研究的基础上，尤其是相关研究进展和产业趋势的发展。她提出，如果不是趋势性的拐点变化，科技行情可能还没有走完；如果是，这一轮股价可能会在一个大平台之后出现转折点。
在技术史的坐标中，张瑜将AI视为一种通用技术，而非针对单一场景的专用技术。她指出，从电力、互联网等通用技术的历史经验看，生产率提升通常不是一蹴而就，而是会经历一条生产率“J曲线”——新技术扩散初期，劳动生产率甚至可能先下降，之后才进入加速上升阶段。她将前期生产率下降归结为三个原因：原有生产关系和组织架构未必适配新技术，统计核算滞后于技术变化，以及企业员工和劳动力需要重新培训。
资本市场同样可能经历类似的试错过程。张瑜以移动互联网为例，在2013年、2014年前后的移动互联网浪潮和“提速降费”之前，手机流量价格很高，如果按照当时的成本，今天大量依赖视频流量的应用很难获得足够高的渗透率。她认为，应用不是由产业部门提前规划出来的，而是在要素价格下降后，由不同市场主体自行涌现和竞争出来的。这也是她对当前AI产业的核心判断之一：“最初的赢家通常不是最后的赢家。”当前硬件价格依然非常昂贵，这种订单和硬件价格不可能长期维持。未来，随着供给端生产力释放、技术瓶颈突破，硬件供给增加、价格明显下降，真正能够走向大众市场的AI应用才会出现。
张瑜认为，当前AI浪潮与2000年互联网泡沫存在两个根本性区别，因此这轮科技市场最终未必出现全球同步见顶、同步转向的局面，更可能是分层次、分涨跌的结构性分化市场。第一个区别是，2000年时，美国几乎控制了互联网产业从前端平台到核心硬件的完整利润链条；今天，AI产业的硬件和零部件利润分布在不同经济体。第二个区别是，2000年时，优质科技企业高度集中在美国上市；现在，美国之外已经出现具有实际竞争力的模型和企业。她举例称，在全球最常被调用的前50个模型中，中国大约占20个，美国大约占30个，这会对原有估值体系形成挑战。
谈及A股波动和中国制造业韧性时，张瑜将过去两年的外部环境形容为“非常折腾”。2025年关税冲击后，中国出口份额不降反升；2025年下半年有色金属价格上涨，部分海外高端制造和新能源设备企业成本承压，中国企业仍能保持较稳定交付；2026年初，伊朗局势又带来油价和航运通道波动，对全球供应链稳定性形成考验。她表示，在高油价、高能源成本和供应链扰动中，一些欧洲及东南亚产能被迫退出，且这种出清具有不可逆性。相比之下，中国制造依托完备工业体系、稳定交付能力、深厚要素市场，以及供应链智能化、敏捷化调整能力，表现得非常“抗折腾”。不过，她认为资本市场对中国制造的观察过度集中在AI上，“AI虽然最‘性感’、最漂亮，但中国制造漂亮的东西非常多。”过去半年至一年，中国重卡、机械、机床、航运和造船等领域的出口、业绩与订单同样保持较好表现，AI只是中游制造趋势性崛起过程中跑得最快的“先行军”。
对于市场高度关注的AI资本开支增速，张瑜给出了一个反直觉结论：Capex高增是产业指标，却不是股价安全性的领先指标。她介绍，团队从2000年互联网泡沫中选取7家标志性公司，观察接近20项、最终归纳为18项财务指标，包括盈利、收入、债务覆盖倍数、资本开支和现金流等维度。最后被留下认为呈现出有效性的6个指标分别是：经营活动现金流同比（OCF同比）、OCF/Capex、营收同比、自由现金流（FCF）绝对值、息税折旧摊销前利润（EBITDA）绝对值，以及资本开支（Capex）同比增速。这6个指标中，Capex同比是滞后指标，其余5个是领先指标。2000年互联网泡沫期间，7家样本公司中有5家在Capex仍然高增、尚未见顶时，股价就已经先行见顶。张瑜说：“现在很多人谈AI股票时，反复强调‘Capex高增’，但Capex高增是产业问题，与股价并不构成稳定的领先关系，它反而是滞后指标。”
相比之下，自由现金流（FCF）和息税前利润（EBITDA）的绝对值在历史复盘中显示出更稳定的领先意义，张瑜将这两个指标称为股价的“守门人”。在7家样本公司中，它们各自的有效胜率大约达到5/7；大约有5家公司在FCF或EBITDA绝对值见顶后，当季之内、即领先0至3个月，股价便出现拐点。其他几个指标虽有一定领先性，但领先期并不稳定，更适合作为交叉验证指标，而非单独的交易信号。
对于消费板块能否出现系统性切换，张瑜重点谈到了收入分化与产业结构转型密切相关。她举例称，以上市公司为样本，中国制造业中利润排名靠前的约10%企业，可能占到全行业约90%的利润，但其就业占比只有45%至50%。她表示，头部群体收入较高，但边际消费倾向下降；更多低收入群体所得偏少，消费潜力又难以充分释放。相比之下，建筑业等劳动密集型行业，消费行为的释放更平均。因此，制造业向资本密集型、自动化方向升级，在提高效率的同时，也可能自然带来利润和收入向头部集中。在初次分配难以直接改变的情况下，政策更可能做二次分配调整。她判断，在当前K型分化环境下，结构性政策比总量政策更有效。对于消费补贴，她建议耐用品补贴继续延续，不应简单理解为对未来消费的透支，补贴是在产业跃升、收入分化背景下，对居民消费潜力释放速度进行平滑。在此基础上，补贴范围还可以进一步扩大，“如果只谈个人建议，我建议把补贴范围从商品扩围到服务。”
尽管今年以来黄金出现明显波动，张瑜仍维持“十年战略看多黄金”的观点。她表示，此前支撑黄金长期判断的三层底层逻辑仍在强化，目前尚未看到明显变化。黄金与其他大类资产相关性较低，在个人或机构的资产配置中仍具有稀缺价值。但她表示，在家庭和个人的可投资资产中，配置约5%的黄金较为合适，“5%能够拿得住就可以。”张瑜认为，短期交易黄金极其困难，市场经常出现“债王”、科技领域的明星投资人和大宗商品交易专家，却很少听到所谓“黄金之神”，原因在于黄金现货市场的主要参与者是全球主权储备，普通个人和一般金融机构很难稳定预测。黄金的回报方式也不同于股票分红或债券利息，它可能在很长时间内没有收益，随后在极短时间内集中上涨。“你可能4年零280天都不赚钱，最后80天上涨50%；甚至可能最后10天就上涨50%。”张瑜说，“黄金的收益往往通过极短时间内的报复式脉冲兑现。”这意味着，即使长期看多黄金，投资者也很难精准抓住一年甚至几个月的关键上涨窗口。对普通投资者而言，频繁择时未必比确定合理配置比例更有效。张瑜同时反复提醒，黄金资产的持有体验比较差，黄金大部分时间没有利息，同时波动较高、夏普比率偏低，因此不适合重仓押注，更不能使用救命钱或关键教育资金配置。资金属性越长期、越能够承受持有过程，最终获得收益的概率才越高。
对于下半年资本市场，张瑜给出了两种情形。第一种情形是，AI科技趋势没有被证伪。在这种情况下，市场仍可能沿着当前的大趋势运行，但科技板块会进一步“去伪存真”，资金更加重视真实、优质、能够由基本面验证的资产，也可能有新的细分行业重新回到领军位置。在国内经济转型继续推进、政策对转型分化保持一定容忍度的情况下，她认为，人民币资产中的股票可以相对积极一些，债券和汇率则相对中性、偏谨慎。第二种情形是，以美国为代表的全球AI大趋势被证伪。届时，美国市场可能转向美债、利率敏感型经济和消费内需，同时AI之外的中游制造可能获得更多关注。她总结基本思路是寻找“两端受益、中间不相关”的方向。不过，张瑜再次强调，科技资产波动较大，科技判断高度依赖产业预判。对于并不掌握产业信息优势的宏观研究者而言，更应回到数据、报告和财务指标，而不是仅凭叙事作出静态判断。