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    “新质生产力”点燃发展新引擎 如何透过ETF布局人工智能核心资产?

    2025-08-06 21:28:34 来源:金证研 已入驻财经号
      

    近年来,随着ChatGPT和DeepSeek等先进人工智能技术的出现,人工智能行业发展迅速,技术进步明显。

      

    政策层面,一系列支持人工智能发展的政策陆续出台,2025年7月31日,国常会审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,大力推进人工智能规模化商业化应用,充分发挥国内产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势,推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合。

      

    在这样的背景下,人工智能主题基金关注度得到显著提升。借助专业基金经理的投研能力,或通过基金参与人工智能行业带来的发展机会。

      

     

      

    一、为什么说人工智能系“新质生产力”的重要引擎?

      

    人工智能领域作为战略性新兴产业中的关键部分,具有高智能、高效率、高应用价值的特点,是抢占科技竞争和未来发展制高点的重要领域,也是发展“新质生产力”的重要引擎。

      

    具体来看,人工智能行业的产业链可以分为上、中、下游三个部分。

      

    上游指的是基础层,主要包括芯片、传感器、大数据、云计算、光模块等硬件设备和数据资源,为人工智能提供算力支持和数据基础。其中,AI芯片与云计算负责数据分析与运算,大数据与智能传感器则负责数据采集。AI芯片的产业链条涉及从设计到封装各环节,涵盖了多种芯片类型和技术路径。数据中心则涉及到GPU和服务器的硬件支持,以及支持高电压供电、高转换电源管理和低能耗的液冷技术。

      

    中游为技术层,是人工智能产业的核心,连接产业链基础层与应用层的桥梁,主要包括通用技术、算法模型和开发平台。技术层通过海量数据的挖掘处理和机器学习建模,来实现各种应用技术的开发。而计算机视觉、自然语言处理、机器识别、语音识别、深度学习则是该层级的关键核心技术。

      

    下游为应用层,是将人工智能进行商业化应用,主要提供人工智能在各行业的应用产品和场景,涵盖智能制造、智能交通、智能医疗、智能金融、智能家居、智能教育、智能安防等多个领域。近期,以腾讯、阿里巴巴为首的大型企业纷纷在应用层发力,推出一系列AI技术与商业化场景应用的解决方案。

      

    目前,科创板、创业板已汇聚一批突破关键核心技术、市场认可度高的人工智能领军企业,涵盖了算力基础层、数据层、技术层及应用层等多个关键环节。

      

     

      

    二、如何透过ETF布局人工智能核心标的?

      

    “科创板八条”发布以来,各项举措相继落地实施,科创板指数及相关ETF产品进一步丰富,配套机制持续完善,持续构建良好的指数化市场生态。

      

    此后,2024年12月16日,易方达等四家基金公司上报的上证科创板人工智能ETF正式获批,这也是全市场首批推出的科创板人工智能ETF。

      

    具体来看,上证科创板人工智能指数从科创板中选取30只市值较大且业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本,反映科创板市场代表性人工智能产业上市公司证券的整体表现。

      

    值得注意的是,创业板人工智能ETF跟踪的创业板人工智能指数同样引人关注。自2025年4月8日市场情绪冰点以来,截止2025年7月31日,区间涨幅超过55%。

      

    面对不同类型的人工智能ETF,各自板块指数聚焦的公司特点有什么不同?

      

    其中,中证人工智能指数跟踪中证人工智能主题指数,涉及AI上中下游各个环节,更均衡。侧重于基础层硬件厂商,如半导体设备、关键材料等。

      

    其二,上证科创人工智能指数系聚焦于科创板中的人工智能企业,涵盖AI芯片、算法框架等硬科技公司以及下游AI应用端。例如银华上证科创板人工智能ETF联接I、博时上证科创板人工智能ETF联接A、广发上证科创板人工智能ETF联接A。

      

    其三,创业板人工智能指数则聚焦于创业板中的人工智能相关公司,如光模块、芯片设计等领域的公司,侧重于“AI算力及基础设施”,尤其是“光模块”含量非常高。其中,该指数的前3大重仓股:中际旭创、新易盛、天孚通信,占比合计接近30%。

      

        

      

    总的来说,人工智能ETF提供“一键”布局人工智能产业的便捷工具,并能以较低门槛共享“新质生产力”发展成果。与此同时,社会资金流向人工智能领域,促进人工智能领域人才链、资金链、创新链的良性互动,进而推动国内人工智能产业的持续创新与高质量发展。但也应擦亮“眼睛”,综合分析个人承受风险的能力及实际需求,同样重要。

      

     

      

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