深耕投研15年，市场常将“懂科技的价值选手”标签贴在田瑀身上，但在他看来，各类标签有助于记忆，但也会丢失大量投资逻辑细节。同样，投资实践也不能标签化。在田瑀的投资体系里，价值投资从来不会割裂科技与传统行业，有边界的是置信度而非研究本身，只要生意能被评估，科技股同样可以成为价值发现的沃土。 什么样的科技公司具备可评估的基础？田瑀的答案是：第一，可以判断行业长期需求的底部区间；第二，企业经营与商业模式清晰；第三，能够对企业护城河做出有效评估。 而真正让投资得以推进的，还是那份不急于求成的前置研究。在日常工作中，田瑀保持着一份“无功利性”。他的研究起点十分朴素：去研究自己不懂但又心生好奇的领域。在开展调研时，他不会预设“这只标的能不能买”，也不会提前预判研究结束后能否算出公允估值。 在田瑀看来，前置研究非常重要，认知的积累无法一蹴而就，对生意的理解需要时间沉淀。就投资而言，击球的好价格很难在临时起意中出现，先把生意看明白、把价格算清楚，才有可能发现“蒙尘的珍珠”。 ◎记者 徐蔚 今年以来，面对AI浪潮高涨之时，中泰资管基金经理田瑀却选择逆向而行——减仓科技股，加仓白酒与化工。 他的决策，基于一把叫作“长期隐含回报”的尺子。这位物理学科班出身的价值投资者，用一套“可证伪”的研究框架，丈量每一笔投资的长期隐含回报，在市场担忧时寻找机会，在市场情绪高涨时冷静离开。近日，上海证券报记者采访了田瑀，了解他在喧嚣中保持定力的底层逻辑。 前置才有击球机会 复旦大学材料学学士、原子与分子物理硕士的理工科背景，让田瑀高质量地搭建起一套完备、可证伪的自洽价值投资框架。 所谓“自洽”，意味着框架内部不能产生逻辑矛盾；而“完备”，则意味着任何输入变量都能被这套框架有效处理。更重要的是，物理学训练赋予了他对“可证伪性”的深刻理解。在投资研究中，他从一开始就允许自己的判断有可能是错的，并不断通过研究和跟踪反馈去证伪自己的假设。 无论是自洽、完备还是可证伪性，这些概念并不玄妙，表述甚至算得上质朴，背后却是田瑀对市场的敬畏和对自身能力的清醒认知。这些构成了他抵御市场噪音、保持独立思考的基石，他既不会放弃学习新鲜事物，也不会在市场的狂欢中迷失自己。 深耕投研15年，市场常将“懂科技的价值选手”标签贴在田瑀身上，但在他看来，各类标签有助于记忆，但也会丢失大量投资逻辑细节。同样，投资实践也不能标签化。在田瑀的投资体系里，价值投资从来不会割裂科技与传统行业，有边界的是置信度而非研究本身，只要生意能被评估，科技股同样可以成为价值发现的沃土。 什么样的科技公司具备可评估的基础？田瑀的答案是：第一，可以判断行业长期需求的底部区间；第二，企业经营与商业模式清晰；第三，能够对企业护城河做出有效评估。 而真正让投资得以推进的，还是那份不急于求成的前置研究。在日常工作中，田瑀保持着一份“无功利性”。他的研究起点十分朴素：去研究自己不懂但又心生好奇的领域。在开展调研时，他不会预设“这只标的能不能买”，也不会提前预判研究结束后能否算出公允估值。 在田瑀看来，前置研究非常重要，认知的积累无法一蹴而就，对生意的理解需要时间沉淀。就投资而言，击球的好价格很难在临时起意中出现，先把生意看明白、把价格算清楚，才有可能发现“蒙尘的珍珠”。 理性看待科技景气 早在2023年二季度，田瑀就将半导体标的买成基金前十大重仓股。而当AI成为全民话题、市场情绪持续升温时，他却在2026年二季度基于隐含回报率的变化，卖出或大幅减仓了相关标的。 买在无人问津处，卖在人声鼎沸时——在价值投资者的视角中，这句行动总结不是简单的口号，而是由价值准绳串联的完整投资闭环。 田瑀表示，减仓并非不看好AI产业。“从产业角度来看，AI的确定性更高了，下游应用的探索已出现正反馈。但投资的确定性却下降了——在当前价格点位能赚到钱的确定性大幅降低。因为市场开价太慷慨了。” “任何壁垒都是有价格的，它取决于替代方案的试错成本是否划算。”以存储芯片为例，在田瑀看来，如果存储价格维持高位，AI的前景反而没有那么乐观，因为谁也负担不起如此高昂的成本；如果AI能够长期发展，从第一性原理来看，存储的相关成本最终会下降。 延伸至光模块等其他AI硬件领域，田瑀同样认为，不能用紧缺状态下的盈利能力去线性外推长期价值。以光模块为例，当前毛利率水平明显偏高，如果未来回归20%至30%的合理毛利率后，利润额将大幅缩水。更何况可能会有其他路线的替代，现有业务折现模型的期限也不能太长。 当前，田瑀对AI的研究更多聚焦于下游应用。“不少下游应用近乎免费向市场开放，这恰恰提供了绝佳观察窗口。我们可以用较低的成本，去验证商业模式是否成立。”他说。 坚守决策框架 二季度，一些投资者出于不甘心和怕踏空的心态，买入热门股票。对此，田瑀认为要远离“受迫交易”——它既包含割肉卖出，也包含被市场情绪裹挟的冲动买入。 “看到一个赛道持续大涨，内心冒出‘再不进场就来不及了’的念头，当这个‘再’字出现，这笔交易其实已不再由你的投资框架主导了。”田瑀说。 对抗“受迫交易”，他的解法是把投资决策抽象成一套封闭函数模型：提前确立完整的决策框架，输入生意模式、竞争格局、企业护城河等客观经营变量，输出企业价值，然后根据隐含回报率得出买或者卖的唯一结论，坚决杜绝情绪类变量介入模型。“当市场情绪过热时，临时改动模型参数去适配行情，比如把资金流动、风格持续性等因素加入原本就完备的框架，本质上是被情绪牵着走的投资，给情绪化找了一些看似有道理的论据。”他说。 “市场上最稀缺的东西不是信息，不是认知，也不是资金，而是不做‘受迫交易’的能力。”田瑀说。 谈及在A股做价值投资的最大挑战，田瑀认为在于抵御短期高收益的诱惑。而他始终坚持一个朴素的判断——不做能力圈以外的操作。 （本栏目由易方达基金特别支持）

深耕投研15年，市场常将“懂科技的价值选手”标签贴在田瑀身上，但在他看来，各类标签有助于记忆，但也会丢失大量投资逻辑细节。同样，投资实践也不能标签化。在田瑀的投资体系里，价值投资从来不会割裂科技与传统行业，有边界的是置信度而非研究本身，只要生意能被评估，科技股同样可以成为价值发现的沃土。

什么样的科技公司具备可评估的基础？田瑀的答案是：第一，可以判断行业长期需求的底部区间；第二，企业经营与商业模式清晰；第三，能够对企业护城河做出有效评估。

而真正让投资得以推进的，还是那份不急于求成的前置研究。在日常工作中，田瑀保持着一份“无功利性”。他的研究起点十分朴素：去研究自己不懂但又心生好奇的领域。在开展调研时，他不会预设“这只标的能不能买”，也不会提前预判研究结束后能否算出公允估值。

在田瑀看来，前置研究非常重要，认知的积累无法一蹴而就，对生意的理解需要时间沉淀。就投资而言，击球的好价格很难在临时起意中出现，先把生意看明白、把价格算清楚，才有可能发现“蒙尘的珍珠”。

◎记者 徐蔚

今年以来，面对AI浪潮高涨之时，中泰资管基金经理田瑀却选择逆向而行——减仓科技股，加仓白酒与化工。

他的决策，基于一把叫作“长期隐含回报”的尺子。这位物理学科班出身的价值投资者，用一套“可证伪”的研究框架，丈量每一笔投资的长期隐含回报，在市场担忧时寻找机会，在市场情绪高涨时冷静离开。近日，上海证券报记者采访了田瑀，了解他在喧嚣中保持定力的底层逻辑。

前置才有击球机会

复旦大学材料学学士、原子与分子物理硕士的理工科背景，让田瑀高质量地搭建起一套完备、可证伪的自洽价值投资框架。

所谓“自洽”，意味着框架内部不能产生逻辑矛盾；而“完备”，则意味着任何输入变量都能被这套框架有效处理。更重要的是，物理学训练赋予了他对“可证伪性”的深刻理解。在投资研究中，他从一开始就允许自己的判断有可能是错的，并不断通过研究和跟踪反馈去证伪自己的假设。

无论是自洽、完备还是可证伪性，这些概念并不玄妙，表述甚至算得上质朴，背后却是田瑀对市场的敬畏和对自身能力的清醒认知。这些构成了他抵御市场噪音、保持独立思考的基石，他既不会放弃学习新鲜事物，也不会在市场的狂欢中迷失自己。

深耕投研15年，市场常将“懂科技的价值选手”标签贴在田瑀身上，但在他看来，各类标签有助于记忆，但也会丢失大量投资逻辑细节。同样，投资实践也不能标签化。在田瑀的投资体系里，价值投资从来不会割裂科技与传统行业，有边界的是置信度而非研究本身，只要生意能被评估，科技股同样可以成为价值发现的沃土。

什么样的科技公司具备可评估的基础？田瑀的答案是：第一，可以判断行业长期需求的底部区间；第二，企业经营与商业模式清晰；第三，能够对企业护城河做出有效评估。

而真正让投资得以推进的，还是那份不急于求成的前置研究。在日常工作中，田瑀保持着一份“无功利性”。他的研究起点十分朴素：去研究自己不懂但又心生好奇的领域。在开展调研时，他不会预设“这只标的能不能买”，也不会提前预判研究结束后能否算出公允估值。

在田瑀看来，前置研究非常重要，认知的积累无法一蹴而就，对生意的理解需要时间沉淀。就投资而言，击球的好价格很难在临时起意中出现，先把生意看明白、把价格算清楚，才有可能发现“蒙尘的珍珠”。

理性看待科技景气

早在2023年二季度，田瑀就将半导体标的买成基金前十大重仓股。而当AI成为全民话题、市场情绪持续升温时，他却在2026年二季度基于隐含回报率的变化，卖出或大幅减仓了相关标的。

买在无人问津处，卖在人声鼎沸时——在价值投资者的视角中，这句行动总结不是简单的口号，而是由价值准绳串联的完整投资闭环。

田瑀表示，减仓并非不看好AI产业。“从产业角度来看，AI的确定性更高了，下游应用的探索已出现正反馈。但投资的确定性却下降了——在当前价格点位能赚到钱的确定性大幅降低。因为市场开价太慷慨了。”

“任何壁垒都是有价格的，它取决于替代方案的试错成本是否划算。”以存储芯片为例，在田瑀看来，如果存储价格维持高位，AI的前景反而没有那么乐观，因为谁也负担不起如此高昂的成本；如果AI能够长期发展，从第一性原理来看，存储的相关成本最终会下降。

延伸至光模块等其他AI硬件领域，田瑀同样认为，不能用紧缺状态下的盈利能力去线性外推长期价值。以光模块为例，当前毛利率水平明显偏高，如果未来回归20%至30%的合理毛利率后，利润额将大幅缩水。更何况可能会有其他路线的替代，现有业务折现模型的期限也不能太长。

当前，田瑀对AI的研究更多聚焦于下游应用。“不少下游应用近乎免费向市场开放，这恰恰提供了绝佳观察窗口。我们可以用较低的成本，去验证商业模式是否成立。”他说。

坚守决策框架

二季度，一些投资者出于不甘心和怕踏空的心态，买入热门股票。对此，田瑀认为要远离“受迫交易”——它既包含割肉卖出，也包含被市场情绪裹挟的冲动买入。

“看到一个赛道持续大涨，内心冒出‘再不进场就来不及了’的念头，当这个‘再’字出现，这笔交易其实已不再由你的投资框架主导了。”田瑀说。

对抗“受迫交易”，他的解法是把投资决策抽象成一套封闭函数模型：提前确立完整的决策框架，输入生意模式、竞争格局、企业护城河等客观经营变量，输出企业价值，然后根据隐含回报率得出买或者卖的唯一结论，坚决杜绝情绪类变量介入模型。“当市场情绪过热时，临时改动模型参数去适配行情，比如把资金流动、风格持续性等因素加入原本就完备的框架，本质上是被情绪牵着走的投资，给情绪化找了一些看似有道理的论据。”他说。

“市场上最稀缺的东西不是信息，不是认知，也不是资金，而是不做‘受迫交易’的能力。”田瑀说。

谈及在A股做价值投资的最大挑战，田瑀认为在于抵御短期高收益的诱惑。而他始终坚持一个朴素的判断——不做能力圈以外的操作。

（本栏目由易方达基金特别支持）