来源：华泰证券
在传统的市场分析框架中，我们通常围绕三个核心驱动因素展开：基本面（真实的宏观经济、产业周期、企业盈利状况等）、风险偏好（政策变化、事件等）以及流动性（资金规模、结构与交易拥挤度）。其中，基本面长期居于核心地位，它不仅直接影响分子端的企业盈利预期，也影响分母端，基本面会作用于市场情绪和风险偏好，同时也通过货币政策影响流动性环境等。
但最近两年，我们发现市场越来越被叙事所主导，呈现出几个明显特征：
一是，市场与基本面的分歧时有发生，且市场波动可能远超基本面演绎程度，甚至方向背离；
二是，全球资金再配置容易放大叙事力量，而资金流动经常呈现出趋同特征，容易形成拥挤交易；
三是，波动性显著放大，且往往呈现非线性特征，小事件即可引发剧烈震荡；
四是，不同资产类别的联动性发生变化，传统上股债商汇等有不同的驱动因素，更多是低相关性甚至负相关性，但当叙事主导市场时，资产间的低相关性被打破，增加了资产配置和风险对冲的难度。
为什么叙事开始主导市场？我们认为关键在于“AI革命、地缘秩序重构→叙事演绎→AI传播&注意力稀缺→资金涌入”这一传导链条形成了AI时代的反身性。
第一，当前全球的三大叙事——AI革命、地缘秩序重构、美元信用弱化
叙事也分小叙事和大叙事，历史上小叙事比比皆是，比如2015年左右的“互联网+”影响了部分科技股，2021年的“新能源”推高了相关板块。小叙事的影响范围往往相对有限，影响个别资产和局部标的，持续时间也通常较短，一旦叙事弱化便快速退潮。但当下我们同时面临着三个超级叙事，其宏大性和复杂性前所未有。
（1）AI革命是康波周期级别的大周期，足以覆盖掉很多小的经济周期，远超过传统经济周期解释范畴。
一是，从当前的投资规模看，2025年美国科技企业资本开支占GDP比重已升至约1.9%，2026或将继续上升至2%以上，且全球都在增加AI资本开支；
二是，从增长的拉动看，AI不仅是单纯的产业贡献，其通过全要素生产率的提升，根据我们此前报告《AI：新一轮科技革命改变世界》（2025年4月22日）预测，在未来十年内能为全球潜在GDP增速贡献0.5-1.5个百分点；
三是，从宏观范式看，AI与以往的技术革命都不一样，从辅助劳动力到替代劳动力，这种转变的深度和广度前所未有；
四是，从市场表现来看，AI革命带来了剧烈的结构分化，算力链、capex受益品种的表现远非传统宏观经济所能解释。
可以预见的是，AI革命的影响会非常大，但AI变革的具体路径仍难以预测——我们不知道AI发展的边界在哪里，不知道新的商业模式会是什么样，也不知道会有哪些新的场景和业态，市场容易将长期的、不确定的前景定价到当前的资产价格中。
（2）地缘秩序重构，只能推演，难以归纳。
当前全球正在经历的地缘秩序重构的影响同样很大，但地缘秩序又是最难以预测的信息。我们对地缘事件的分析往往需要建立在假设推演的基础之上，难以形成归纳性的结论，成为市场波动的源头，俄乌、美以伊等事件不断印证地缘事件的不可预测性。
（3）美元信用弱化，全球资金需要寻找再配置的方向。
此外，叙事本身也可以相互强化，甚至小叙事也在强化大叙事，比如新能源、芯片、稀土等产业在地缘竞争的大叙事下具有了更多的战略性，从单纯的产业周期上升到国家战略层面，形成了更为一致的宏观叙事，这种叙事的融合进一步强化了市场的一致性。
第二，AI变革信息的生产和传播方式。
2015年牛市，新媒体加速信息传递，助涨了主题行情，投资者通过新媒体上的各种观点和故事做出投资决策，淡化了基本面分析。
当前的AI技术进一步变革了信息的传播方式，增强叙事能力、降低生成成本、加速传播速度。一是，AI降低了内容创作的成本，过去创作一篇高质量的分析文章需要花费大量的时间和精力，但当下AI可以在几分钟内生成一篇看起来专业的分析文章，市场内容爆炸式增长；二是，AI会根据算法和投资者的偏好精准推送叙事，并优先展示最吸引用户的内容，再叠加新媒体的运用，进一步加快了信息的传播速度。
信息生成成本接近于零，传播速度呈指数级，结果就是宏大叙事传播得更快更广，共识形成更快，进而驱动资金投向，更容易影响市场。
第三，投资者注意力稀缺。
在信息爆炸时代，投资者的注意力反而成了最稀缺资源。在几千只股票、无数种宏观路径中，能够脱颖而出的必然是那个“最宏大、最一致”的叙事。这本质上形成了一种“信息茧房”，投资者被算法和自己的偏好所引导，只关注某些特定的话题和资产，但无疑这种注意力的稀缺与集中吸引了大量的资金流入。
上述因素相互强化，形成了AI时代的反身性。传统的索罗斯反身性是，市场参与者的认知与市场现实之间存在双向、循环的相互塑造关系，价格不仅反映基本面，还会反过来改变基本面，导致市场长期处于动态不平衡中。AI时代的反身性被进一步放大，因为叙事成本更低、演绎速度更快、共识形成更快，资金涌入更容易形成正反馈循环，叙事越强，资金越多，价格越涨，估值和资金又进一步强化共识和叙事。
一个案例是AI叙事和科技巨头基本面的自我强化，AI叙事推动资金涌入科技板块，推高科技巨头估值，高估值又带来更多的资本开支和更为有利的融资条件，资本开支又改善短期基本面，进一步强化叙事，导致叙事强化和更多资金涌入。
另一个案例是预测市场Polymarket，通过部分人的市场交易形成概率预期，然后经过传播影响市场的预期，又进一步吸引资金进行相关交易，进而强化了市场的一致性。
AI时代的反身性形成一个强大的反馈循环机制，但也使得市场定价的偏离可能更大，带来了潜在的风险。
一是，不要将叙事混同为现实。叙事本质还是对未来的定价，因此导致其与基本面现实存在一定背离，而当现实推进速度（如能源电力短缺、投资回报预期）显著滞后于叙事想象时，叙事可能阶段性弱化，比如今年开年以来市场不再“奖励”科技巨头的资本开支。
二是，不要简单线性外推。在叙事驱动的市场中，变化往往是非线性的，技术有“奇点时刻”、也可能有“递减规律”；地缘只能推演、而无法归纳，这些都降低了线性外推的有效性。
三是，不要混淆短期交易和长期配置。有些叙事本身是正确的，但不代表会一路上涨，反身性强化了价格偏离，市场可能已经定价了最好或者最坏的极端情景，而高估值和拥挤交易成为最大的脆弱性。当叙事呈现出边际变化时，正反馈循环变成负反馈循环，可能造成更大的流动性冲击，而如果买在叙事强化偏离的顶点，不一定能赚到钱，甚至可能在短期面临较大的亏损风险。
面对叙事主导的市场，投资者该如何应对？我们有几点思考：
第一，建立AI时代的交易框架。不单单只看基本面数据（“幡动”），也要同时关注“风动”和“心动”，有时候甚至更为关键。一个简单的框架是：（1）在基本面弱、叙事偏强时，更关注交易性机会；（2）在基本面强、叙事偏弱、拥挤度低的情况下，慢牛蛰伏；（3）在基本面和叙事均较强，拥挤度也高时，需要识别定价是否有偏离、以及偏离有多大；（4）在基本面和叙事均较弱时，关注其他机会。
第二，兴尽知返甚至“反”。即使宏大叙事从长期看是正确的，但当叙事高度一致、资金极度拥挤时，也需警惕反身性顶点。而其中重要的不是预测顶在哪里，而是设定清晰的退出规则，此时，估值分位数、资金流、交易结构等交易性指标显得尤为重要。当交易结构极端拥挤、叙事又不再能吸引增量注意力时，即便基本面依然向好，也需更为谨慎；而当估值得到消化，若长期叙事没有动摇，调整则是重新介入的机会。
第三，跟踪与调试。关键在于边际变化，发现叙事存在边际变化时，及时调整仓位，关键的边际变化可能包括：（1）政策信号变化（监管、产业、货币政策等边际调整）；（2）重大产业信息（资本开支验证、物理瓶颈验证…）；（3）竞争格局演变（新进入者、技术突破、颠覆式应用、市场份额变化……）。跟踪体系上，除了估值、波动率、交易结构等市场情绪指标，还可以关注参与度的变化（个人投资者是否大量涌入、媒体关注度（是否所有媒体都在讨论同一个话题）等。
第四，叙事最终需要基本面验证，后者仍是长期的称重机和“锚”。叙事往往不是单次博弈，更多是“叙事-证实/证伪-叙事强化/叙事弱化-再验证”的多次博弈过程，定期的基本面验证是叙事修正的关键，也需要保持对基本面数据的跟踪。同时，在AI、地缘等叙事之外，始终保留一部分组合用于可验证的盈利、现金流配置，关注部分基本面稳健、现金流稳定、估值合理的非叙事板块作为对冲。
总之，我们正身处AI革命、地缘秩序重构、美元信用弱化、中国新旧动能转换四大超级叙事的叠加之中，这成为我们最近几年挖掘认知α的核心。叙事影响市场情绪和资金走向，放大资产价格表现，甚至通过反身性影响基本面。如果说过去几年，我们基于“新旧动能转换”的判断，得出了“债优于股”的结论；那么如今，面对“AI革命”的浪潮，我们则看好科技成长的投资机会。与此同时，地缘秩序重塑引申出国防开支、战略储备进而利好资源品和耗材，也推动了全球央行多元化外汇储备并利好贵金属。
在这种环境下，
依托于增长+通胀——>货币政策——>资产价格的美林时钟框架失效
取而代之的是，
宏大叙事（上述几大叙事）+范式转换（效率让位于安全、货币让位于财政等）+AI时代的传播模式—— >新哑铃组合（改变世界的科技，不可再生的资源品和耗材）+多资产轮动+认知α+正相关性。