开云体育,开云体育官方网站,开云体育APP下载导读：2024年8月19日，当整个市场还弥漫着低迷的情绪时，汇添富基金的马磊发表了一篇文章，旗帜鲜明提出了“全球正加速步入TECH BIG BANG科技大爆炸时代”。一年后的今天，科技成为了A股市场最强的产业趋势，马磊的判断几乎全部验证。

　　但是即便能看对方向，科技股的投资也永远充满波折。进入2025年初，DeepSeek横空出世后，市场又开始预期“算力通缩”。等到4月7日关税事件发酵后，许多科技股基金年内收益率不到10%。在充满分歧的时候，今年7月15日马磊在汇添富基金的公众号发表了观点，提出“全球AI大模型已实现飞轮正循环”的观点。巧合的是，从那之后整个AI产业链形成了市场共识，也开启了一轮新的科技产业大行情。

　　过去一年，马磊4只在管基金中，有3只实现了翻倍，净值表现均跑赢基准，业绩表现可谓强势。

　　数据来源：业绩已经托管行复核，截至2025/9/24，基金过往业绩不代表其未来表现。马翔自2021-11-23起、马磊自2024-12-10起担任汇添富北交所创新精选两年定开A的基金经理。马磊自2024-04-30起担任汇添富自主核心科技一年持有A的基金经理。马磊自2023-08-07起担任汇添富中证芯片产业指数增强A的基金经理。马磊自2024-11-08起、杨瑨2021-02-24起担任汇添富数字未来A的基金经理。

　　马磊能够多次踩对人工智能的投资节奏，背后是一支全球视野、扎根产业、沉浸研究的汇添富科技团队。今天，构建一定人数的科技团队已经不再是新鲜事，而能够在研究上建立竞争优势，更需要依靠先进的组织架构和独特的研究资源。

　　首先，是汇添富基金得天独厚的海外资源。从2011年起，汇添富基金几乎每年都会组织投研人员进行海外调研。总经理张晖对全球视野下的投资特别重视，好几次都是亲自带队去海外调研。特别是在科技领域，他们经常会在硅谷做长达一周的调研，把几十家科技领域的龙头公司走访一圈。

　　今年6月，马磊就和科技团队一起调研了全球半导体芯片、操作系统和云计算、互联网搜索、社交网络、自动驾驶等龙头公司的一线科学家和架构师。从中发现AI产业链已经进入到了飞轮正循环。除了硅谷调研AI的龙头企业，他们也会去韩国和日本调研半导体企业，东南亚调研PCB和光模块企业。

　　作为国内少数在香港、新加坡、美国都设有办公室的基金公司，汇添富基金通过较早的海外布局，建立了比较强的全球研究资源。他们也很早就形成了研究团队的一体化，相关研究员既要覆盖A股的公司，也要覆盖港股和美股的公司。

　　其次，是高效的组织架构和团队分工。两年前，汇添富基金对研究架构做了一次调整，把研究部划分为几个大组，每一个大组都由基金经理、资深研究员担任组长。马磊作为科技团队的研究组长，对于产业机会能形成更好的实战性和侧重点。在研究资源分配的时候，输出的研究成果，也具有更强的可操作性，大幅提高了研究效率的转化。

　　在团队分工上，汇添富形成了更细化的研究颗粒度。以AI产业链为例，马磊根据上中下游，划分为芯、云、端、网四大环节，每一个环节都有专门的研究员跟踪。在整个科技团队中，基金经理也需要承担研究的职责。

　　第三，是在市场震荡中逆势扩张的团队成员。过去三年的科技股调整中，汇添富科技团队人数扩张了一倍，成为业内规模较大的科技战队。在团队成员中，既有像杨瑨、马翔这样在TMT领域拥有长期投资经验的老将，也有像马磊、沈若雨、郑乐凯这样近年来逐渐崭露头角的中生代，以老带新，优势互补，形成了稳定的人才梯队，成为汇添富科技投资最坚实的“基本盘”。

　　在此次访谈中，马磊不仅深度剖析了他的市场观点，也为我们展现了他背后强大的汇添富科技团队。

　　1. 每一次科技革命都会对人们的生活和办公方式带来巨大变化，通过创造出全新的生产工具，提升所有人的效率

　　2. （关于为何一年前就看好AI）“草莓”模型在北美龙头公司内部的测试效果非常显著，强化学习能够提升大语言模型对上下文的理解能力，从而形成COT的思维链

　　3. DeepSeek的出现不仅没有造成“算力通缩”，反而激发了全球科技巨头的AI军备竞赛

　　4. 种种迹象表明，全球AI大模型已实现飞轮正循环（算力、模型、应用、数据）

　　6. 我们把AI产业链根据划分为上游的芯片、中游的云、下游的端和软件。我们有专门的研究员跟踪芯、云、端、网四大不同环节

　　7. 我一直是抱着归零的心态做研究，无论这个股票是跌了50%还是涨了3倍，我都是从未来涨跌的角度出发

　　8. 任何时候投资上遇到问题，我们花时间去调研和研究，是解决问题的最好方式

　　朱昂：你在一年前就提出，全球正加速步入“Tech Big Bang”的科技大爆炸时代，回头看这个判断很精准，能否谈谈当时你看到了哪些变化，让你得出了这个结论？

　　马磊 一年前，市场对科技产业的分歧很大，许多人并不认同科技进入了新的变革时代。我在那篇文章中提出，二十一世纪全球经历了两次科技革命。第一轮是2000到2010年的互联网革命，第二路是2010到2020年的移动互联网革命。这两次革命都通过科技创新带来效率的提升，诞生了个人电脑和智能手机这样标志性的产品，也造就了众多科技巨头。

　　在2020年之后的三四年中，科技产业进入了短暂的低迷期。移动互联网用户的渗透率见顶，科技巨头的业绩也不再高增长。虽然期间出现过“元宇宙”，但并非重大的技术变革。直到2023年ChatGPT出现后，带来了第三次的全球科技革命。每一次科技革命都会对人们的生活和办公方式带来巨大变化，通过创造出全新的生产工具，提升所有人的效率。

　　首先，整个AI大模型进入了快速迭代的阶段。过去，模型的迭代速度是半年或者一年更新一次版本。到了去年下半年开始，模型每个月都在快速更新。除了OpenAI之外，Antropic、X.AI等硅谷创业公司也在加入。甚至有些模型的更新，是以周度来计算的。显然，模型的迭代速度在加快。

　　其次，美国龙头公司对AI的看法空前一致。此前“元宇宙”出现时，有一部分龙头公司认可，但也有很大一批龙头公司不认可。但是在这一轮AI的大语言模型上，以美国的Mega 7为代表的科技巨头，几乎没有分歧。他们都在加大AI领域的投入。

　　第三，从2024年开始，AI大语言模型在文字类的工作上已经取得了很大的进步。同年7月，OpenAI发布了重磅的“草莓计划”，第一次把强化学习的思路跟大语言模型Transformer架构进行整合。通过这种方式，能够实现Transformer架构的思考能力指数级别提升。

　　我们经过产业链调研发现，海外科技企业的资源都投入到了“草莓”模型上。而且，“草莓”模型在龙头公司内部的测试效果非常显著，能够提升大语言模型对上下文的理解能力，从而形成COT的思维链。

　　早年的模型还处在“婴儿时代”，虽然有强大的知识库，但没有思考能力。就像早年谷歌的AlphaGo，能够记住所有的复杂规则进行下棋，但无法像人一样进行思考。“草莓”模型出现后，模型进入了“小学生时代”，能够通过不断学习思考，实现内部的优化。当我看到这个变化后，认为大语言模型在技术上出现了重大的突破。

　　第四，人工智能的产品普及率和用户付费的苗头都在出现。当GPT4推出后，许多文字创作类的应用得到了快速普及。甚至有不少用户愿意为文创类的工具付费。

　　最后，人工智能的出现后，快速推动了技术领域的进步。以自动驾驶、机器人、脑机接口、量子计算为例，这些领域此前一直没有进入技术的拐点。在进入人工智能时代后，自动驾驶和机器人等通过采用AI技术，激活了自身的科技创新速度。

　　朱昂：在当时的判断下，你提出了两大投资主线：科技创新和自主可控，从复盘的角度看，哪些发展超出了你的预期，哪些又和你的预期不太一样？

　　马磊 这两条主线是我当时反复思考后得出的，过去一年也验证了这个判断。无论是中国还是美国，科技成长股都是围绕AI科技创新和自主可控两大主线走的。复盘来看，有几个方面超出了我当时的预期。

　　首先，全球科技创新的速度，比我预期的还要快。今年初推出的DeepSeek，加速了这一轮的AI技术创新。当DeepSeek刚推出的时候，市场是作为利空解读的，认为会出现“算力通缩”。我们去海外调研发现，DeepSeek的出现不仅没有造成“算力通缩”，反而激发了全球科技巨头的AI军备竞赛。大家发现，最强的模型有着比过去更快的传播速度。当DeepSeek出现后，立马能席卷全球的AI模型，导致其他模型的用户增长出现压力。这种传播速度，在移动互联网时代是从未有过的。

　　其次，在今年四五月市场受到美国关税冲击时，反而是全球模型取得飞速进步的阶段。无论是美国的OpenAI、Anthropic、X.AI，还是国内的DeepSeek、智谱、豆包等公司，都实现了大模型的飞速发展。特别是强化学习得到了快速的普及。在文字处理上，模型能够实现几十万字上下文的token；在多模态方面，类似于VO3这样的爆款多模态出现。在今年的四五月，整个算力的token调用量出现了拐点向上的加速度。

　　前两年的人工智能只有算力和模型，缺少应用和高质量数据，无法形成正循环。进入今年上半年，我们看到更多的算力投入训练出更好的模型，更好的模型能打开更多的应用场景，更多的应用场景产生了大量的收入和高质量的数据。有了收入和数据后，科技企业进一步投入算力，形成了飞轮正反馈。

　　在自主可控层面，相比于2018年那一轮的贸易摩擦，中国硬科技在过去几年取得了非常大的进步。最终的结果是，无论是国产的GPU、半导体设备、芯片制造、先进封装，都在进入快速发展的阶段。

　　朱昂：你在科技股的投资中，一直强调要投资“真成长的好公司”，但科技企业的变化很快，盈利的能见度不高，如何用价值投资的方式来做好科技股投资？

　　马磊 科学技术是第一生产力，纵观人类发展历史，近一百年来的成就尤为显著，背后离不开科技创新的指数级跃升，所带来的全球生产力大爆发。

　　但科技的特点是，在较早的生命周期阶段，盈利是比较难判断的，更需要对远期创造的社会价值和商业财富做判断。这里的关键点是，判断是真创新还是假创新。今天的大模型、自动驾驶等，都有真实的需求，带来社会效率提升。而一些假创新，只是一些非常小的改变。我们希望在改变世界的科技创新中，寻找投资机会。

　　在一轮新的产业中，我们需要判断竞争格局的变化，找到增速最快的领域。比如说当人工智能浪潮出现时，谁也无法判断哪家公司是龙头。这时候我们需要知道，这一轮科技浪潮的基础条件是什么，模型、算力、架构、数据等环节，到底哪个是更重要的。之后再研究不同环节公司的竞争优势在哪里。

　　举个例子，这一轮全球人工智能的产业趋势中，我们发现光模块和PCB的公司具有不可替代性，能充分享受到全球AI创新带来的利润蛋糕。之后，就从这些环节中找到具有核心竞争力的企业。

　　朱昂：我们再对过去一年的业绩做一个复盘，你管理的三个产品都取得了翻倍业绩，汇添富自主核心科技今年以来收益率就超过80%，能否谈谈业绩背后的原因？

　　马磊 首先，我不会All In单一赛道。我会通过反复比较，挑选最认可的2到3个主线月，我看到大模型出现了很大的技术进步，其中算力会成为业绩增速最快的板块。

　　在明确了主线后，我就要找到产业链最核心的公司。即便在算力产业链，也有包括GPU、光模块、PCB、液冷、服务器等在内的多个环节。有些环节看上去空间很大，但是中国企业的参与度比较低。而有些环节，中国企业在全球占据主导地位，其中就有光模块、PCB和服务器。我就对这三个环节的龙头公司做了配置。

　　超额收益需要走在业绩兑现的前面，等到这些公司业绩出来后再去配置，收益率就会大打折扣。

　　马磊 我们非常注重规则化的投资，对于科技股的价值判断，需要做到以下几点：

　　1）不做景气度趋势投资，要根据企业未来3到5年的利润空间，判断一个大概的市值空间。我们的判断，和公司短期股价涨跌无关，一定要用归零的心态做研究。

　　2）股票投资是做组合，既有战略投资，也有战术投资。我三分之二的仓位在高确定性的战略投资。这类公司竞争力突出，利润可能不是短期最快的。另外三分之一的仓位在高弹性的战术投资。这类公司不确定性较大，但是空间弹性也比较大。

　　3）不All in某个细分赛道。选择2到3个核心主线只股票，构成有一定分散度、积极进攻性的组合。

　　朱昂：能否谈谈对四季度市场的一些展望，看好哪些方向？人工智能的产业趋势，会发生什么变化？

　　第一个方向：全球AI的科技创新。从下半年看，全球AI大模型的军备竞赛在加速。无论是美国还是中国，龙头公司在大模型的投入不断加码。模型迭代的速度，在快速发展中。今年以来大放异彩的强化学习，也从过去的并行强化学习，发展到在线强化学习。全球互联网搜索龙头企业甚至把对抗神经网络和现在的自回归扩散模型结合。从模型的方向上，有两个领域是明确会变化的：

　　1）多模态，无论是视频还是图片，都取得了很大的进步。多模态的架构在快速升级，空间还很大。

　　2）以数理编程Agent为代表，通过底层推理能力的强化，使得Agent得到更广泛的应用场景。

　　从海外科技龙头的中报看，AI带来了大幅的业绩上调。比如说，前几天全球企业级软件/数据库龙头股价大涨，就是因为接到了4500亿的AI订单，其中OpenAI占到了3000亿美元。根据某半导体芯片全球龙头在最新财报提到的，2030年全球AI的投资能达到3万亿到4万亿美元，比今年全球大约6000亿美元投资增长好几倍。

　　从今年下半年到明年，全球AI的投资会不断加码。我们需要围绕全球AI创新，找到最好的细分环节和公司。

　　第二个方向：硬科技中的自主可控。在越发复杂的国际政治形势下，国内硬科技的自主可控变得更为重要。这里面的底层问题是，要实现芯片的自主化。以新能源车为例，我们国家的电动车产业非常发达，但电动车内部的芯片，依然有一部分依赖进口。

　　在政策主导的方向上，自主可控提到了非常重要的位置。从GPU、CPU、到网络交换芯片、存储器等，人工智能底层的芯片产业链都要实现国产化。我们也看到对本土晶圆代工厂、存储厂的投资加码。我们看到有一批公司即受益于全球AI创新，又能享受国产化率提升，获得贝塔的双击。

　　第三个方向：港股科技。港股市场有最代表中国科技实力的龙头企业，包括互联网平台龙头、游戏龙头、AI大模型龙头、智能驾驶龙头、芯片半导体龙头等等。这些公司无论是硬件还是软件，都处在经营趋势向上的状态，产业地位非常强。从估值的角度看，这批公司的性价比很高。即便今年有些公司股价表现不错，只是反映当前的基本面，还没有把中长期的竞争优势和成长空间体现出来。

　　朱昂：我们也知道，汇添富建立了全市场非常强大的科技团队，能否具体谈谈汇添富科技团队的架构和分工？

　　马磊 首先，在研究总监刘伟林的带领下，我们在过去几年对研究部的组织架构进行了调整。从过去几十个研究员服务几十个基金经理的方式，转变为研究大组模式。我本人就担任科技团队的研究组长。刘伟林推动的组织架构调整，能够大幅提高投研转化效率。

　　在传统的投研架构下，每一个研究员都是站在自己角度做股票推荐，并没有考虑不同基金经理的具体需求。假设30个研究员每个人推荐5个股票，基金经理就要面对150个股票推荐。

　　今天，研究大组的模式下，通过即时的组内沟通讨论，对于产业机会能形成更好的实战性和侧重点。研究员更加贴近上市公司一线经营情况，基金经理有比研究员更深的行业积累和市场感知，能够迅速组织大家进行讨论。况且，我们输出的研究成果，具有很强的实战性。基金经理能迅速掌握研究员的核心观点，不会产生选择焦虑症。

　　其次，汇添富基金在科技股比较低迷的三年多时间，逆势扩充了科技团队。今天，我们团队有7-8名分析师，加上8-9名基金经理，是规模比较大的科技投研团队。

　　早年汇添富的研究员主要来自内部培养，这样做的效果很好，但毕竟数量有限。过去几年，我们通过外部招聘的方式，能够快速扩充团队成员。包括科技组的好几位基金经理和研究员，都是在行业低谷时，从外部招募过来的。

　　受益于强大的科技团队，我们在产业链的研究上，能做得颗粒度更细致。比如说在AI的算力层面，我们划分为海外算力、海外应用、海外模型、国内算力、国内应用、国内模型六个方向，一共有4到5名研究员进行跟踪。每一个研究员要做更细致深入的研究。

　　当明确了AI科技创新的产业趋势后，我也把科技团队的组织架构调整为以AI为核心。我把AI产业链根据划分为上游的芯片、中游的云、下游的端和软件。我们有专门的研究员跟踪芯、云、端、网四大不同环节。

　　第三，我们科技团队每一个基金经理，也都要承担研究的职责。我在做研究员的五年时间中，对半导体、通信、电子领域积累了大量的资源。今天，我依然深入到一线去研究。相比于年轻的研究员，基金经理积累了更多的产业触点，自然也需要承担重要的研究任务。

　　在组织架构的变化后，过去两年我们形成了很强的分享机制。每周大家有一个固定时间做头脑风暴，每个人都会对自己的产业调研成果做分享。基金经理的投资，也不是等着研究员提供股票，而是形成更好投研转化。

　　朱昂：从结果上看，这一轮你们在科技产业的研究转化效率很好，就是得益于组织架构变得更高效了？

　　马磊 确实如此，我们通过分组的方式，减少了大量无效的沟通。我们有许多基金产品都参与布局了这一轮的全球AI科技创新，不只是一些科技赛道的产品。

　　朱昂：汇添富也是国内比较早建海外视角的基金公司，能否谈谈这一轮科技产业投资中，海外视角和研究是如何提供赋能的？

　　马磊 这一轮科技行情的启点，我们在今年6月进行了海外AI调研，向业内传达了海外人工智能一线的最新观点。当时国内对于海外算力的投入是比较担心的。市场虽然在5月出现了反弹，但是科技股的反弹力度是比较小的。

　　在今年6月的时候，我们去硅谷和东南亚做了一轮深度调研，拜访了人工智能领域一线的科学家和架构师。包括全球半导体芯片、操作系统和云计算、互联网搜索、社交网络、自动驾驶等龙头公司，我们都去做了一线的调研。得出的结论是，大模型技术已经实现了巨大的增长，未来科技巨头会加大对算力的资本开支。回来之后，我们也对组合做了配置调整，把更多仓位重仓了AI算力。

　　到了7月15日，我又在汇添富基金的公众号上发表了“全球AI大模型已实现飞轮正循环”的文章。应该是全市场比较早提出“大模型进入飞轮正循环”的分析。

　　一直以来，我们海外调研的资源是业内比较领先的。我觉得自己能建立对全球产业链的理解，和汇添富基金各位领导的支持有很大关系。我们的张晖总，非常鼓励我们去海外调研产业链中的优秀企业，也推动提供了大量的宝贵资源。还有我们的袁建军总，也很早就在内部提出要加大对AI投资的力度。领导们的支持，帮助我在研究的过程中有足够丰富的资源。所以，我们能够去美国调研科技和医药，去日本和韩国调研半导体和制造业，去东南亚调研光模块和PCB等。

　　汇添富基金比较早布局了全球化的产品。我们有全球科技、全球消费、全球医药、全球汽车四个做全球化投资的基金产品。在投资全球化的过程中，我们自然也积累了大量的海外资源。

　　马磊 汇添富基金对研究员的要求很高。研究员从股票推荐到收益兑现的整个过程都要负责。如果公司的集体持仓亏钱了，研究员是第一负责人。

　　我在做研究员期间，又经历了半导体行业好几次集体的跌停，锻炼了一个特别强大的内心。我一直是抱着归零的心态做研究，无论这个股票是跌了50%还是涨了3倍，我都是从未来涨跌的角度出发。

　　让我记忆比较深刻的，是对某光模块龙头公司的推荐。这家公司在上市之后，市值常年维持在100亿到300亿区间震荡。到了2022年下半年，整个科技产业跌到了很低的位置，公司内部讨论时要求每个研究员推荐左侧能买入的股票。

　　当时这家公司的市值跌到了200亿以下，我对所有硬科技股票做了反复比较后，认为这家公司是最被低估的。光模块这个产业，每隔三四年都会进入技术升级的新产业周期。进入2023年，正好是光模块技术升级的第一年，会从400G升级到800G。从历史复盘看，龙头公司在技术升级的前两年，股价都会有很好的表现。

　　在那个时间点，市场对这家公司的预期很悲观。担心全球宏观经济的低迷，会影响公司的海外业务。我在内部做了推荐后，汇添富基金是少数在底部加仓的机构。最后的结果是，这家公司不仅受益于技术升级，还恰巧遇到了人工智能的出现，从之前一个2-3倍的机会变成了一个涨20倍的公司。

　　最后，我觉得从张晖总、袁建军总、到研究总监刘伟林，再到杨瑨、马翔以及整个团队，都在投资中给我带来了很大的帮助，让我形成了一个正确的投资价值观。

　　朱昂：我在汇添富基金的公众号上，看到你发表过两篇业内很有影响力的文章，一次是2024年8月你明确提出看好人工智能的创新，另一次是2025年7月你第一个提出大模型实现“飞轮正循环”，为什么愿意公开分享你的思考？

　　马磊 每一次我对一个问题没有想明白的时候，就会花很多时间和团队一起做深入研究。

　　2024年2季度，大家一度对人工智能的分歧很大。当时GPT4一直没出来，Sora的产品效果也不好。许多人觉得人工智能进入了技术瓶颈期。我花了2-3个月时间做了深入研究，把草莓模型和强化学习模型都研究了一遍。我们团队发现，在美国最前沿的科技论坛上，已经在讲强化学习的技术，能够通过逻辑训练处理复杂的问题。通过那次的研究，我也对AI产业有了很强的信心，并且把自己的思考分享给大家。

　　2025年2月后，大家又认为DeepSeek出现会引发“算力通缩”。我们花了很多时间对海外科技巨头进行了跟踪，特别是经过了6月的硅谷调研后，发现人工智能已经进入了正循环的发展阶段。这一次研究，也对我们的持仓带来很大贡献。

　　任何时候投资上遇到问题，我们花几个月时间去调研和研究，是解决问题的最好方式。

　　基金有风险，投资需谨慎。基金管理人管理的其他基金的业绩和其投资人员取得的过往业绩并不预示其未来表现，也不构成本基金业绩表现的保证。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。汇添富北交所创新精选两年定开混合A属于高风险等级（R5）产品，适合经客户风险承受等级测评后结果为积极型（C5）及以上的投资者，汇添富自主核心科技一年持有、汇添富中证芯片产业指数增强、汇添富数字未来属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险承受等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者，客户-产品风险等级匹配规则详见汇添富官网。在代销机构认申购时，应以代销机构的风险评级规则为准。马磊管理的基金业绩表现如下：汇添富数字未来混合A自2021-02-24成立以来至2024年底各年及2025上半年业绩及基准分别为(%)：-5.12/-2.53、-28.56/-11.83、-15.9/-6.78、6.91/10.78、1.72/7.24；汇添富北交所创新精选两年定开混合A自2021-11-23成立以来至2024年底各年及2025上半年业绩及基准分别为(%)：-28.57/-13.28、28.42/-4.15、27.56/5.51、54.33/32.47；汇添富中证芯片产业指数增强发起式A自2021-12-02成立以来至2024年底各年及2025上半年业绩及基准分别为(%)：-31.98/-35.75、-0.67/-1.89、26.4/25.42、1.89/2.61；汇添富自主核心科技一年持有混合A自2022-02-21成立以来至2024年底各年及2025上半年业绩及基准分别为(%)：-14.32/-15.94、-4/3.03、10.49/17.11、7.46/4.94。业绩及基准摘自产品各定期报告，截至 2025/6/30。基金过往历史业绩不预示其未来表现，管理人其他基金业绩不预示本基金业绩未来表现。