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2025-3-11 10:00-11:00

直播嘉賓：

麻繹文 國泰量化投資部基金經理

摘 要

創業板人工智能ETF（159388）聚焦創業板人工智能產業，覆蓋硬件、軟件及算力核心領域，前十大權重股集中于通信設備、集成電路等硬科技龍頭。業績來看，指數2019年以來累計漲幅達209.96%，近一年、近三年中顯著跑贏創業板指及同類人工智能指數，在2023-2024年人工智能行情中彈性突出。指數特性表現為通信行業占比高、業績兌現性強。

當前這輪由生成式人工智能帶來的行情有望在2025年深度融入國內人工智能產業發展大趨勢之中。從全產業鏈來看，隨著國內大模型技術和關注度的提升，2025年有望復刻海外2023年增長路徑，國內云廠商資本開支有望大幅提升。

基礎層看，國產算力的業績兌現性可能相對較強，伴隨國內互聯網廠商資本開支逐步提升，國產硬件公司可能會有長期的業績提升機會；模型層看，國內大模型技術突破加速，DeepSeek等國產大模型有望通過開源生態與低成本優勢加速推動應用落地；應用層看，垂直領域與通用AI Agent協同發展，預計2030年國內AI市場規模將達900億元。此外，政策持續加碼，從中央到地方密集出臺支持措施，有望催化產業長期成長。

創業板人工智能ETF（159388）是二級市場20%日漲跌幅限制的產品，下半年隨英偉達新芯片量產及國內云廠商資本開支提升，板塊估值修復與業績增長共振可期。感興趣的投資者可以逢低分批配置平滑風險，用彈性更高的創業板人工智能ETF（159388）把握板塊機遇。

正 文

麻繹文：今天介紹一下創業板人工智能ETF的基本情況，創業板人工智能ETF的代碼是159388，發行日期是3月10日到3月21日。從二級市場的情況來看，創業板人工智能ETF的漲跌幅限制是20%，相比于市場上已有的人工智能類ETF，這個產品波動性和彈性可能相對更強。

一

如何看待人工智能投資機會？

接下來，我給大家介紹一下當前人工智能行業的基本投資機會。首先梳理一下人工智能行業發展的脈絡，這一輪人工智能大的產業周期始于2022年下半年OpenAI發布ChatGPT3.5，這一代表性事件使得全球的投資者意識到AI已經從此前的判別式AI逐步轉向了通用式AI。在此之后，行業內部有了很多重磅事件，2023年OpenAI發布了GPT4o，去年年底Open AI連開12天發布會，并發布了能力比較強的大模型o1，2025年國內發布的DeepSeek引發了市場高度關注，國內互聯網大廠如阿里、字節等自研的大模型實力也在不斷提升。

這一輪大模型最大的特點就是生成式人工智能，相比于以前基于規則或者傳統框架實現的判別式AI，生成式AI能夠實現的功能更加全面。之前的判別式AI主要采用的是機器學習或者深度學習，實現一些簡單的基礎判斷功能，比如視頻推薦、人臉識別，以及垃圾郵件識別等。

2022年開啟的這一輪生成式人工智能行情背后最大的底層邏輯在于，AI能夠幫助大家進行更全面的工作，它能夠自主實現一些之前AI做不到的內容，比如2022年GPT3.5能夠和人進行相對比較復雜的交互，并且具備一定的邏輯推理能力，再到GPT4已經能夠給出一些較復雜的數學、法律相關問題的回答。

此外，2023到2024年大模型也發展了多模態能力，不只能夠輸出文字，例如去年年底OpenAI發布的Sora應用能夠實現完善度比較高的文生視頻能力。在多模態領域中，大模型在文字、圖像、視頻以及音樂等各方面的能力都在提升，并且能夠逐步取代此前人類在對應領域的一些產出，所以我們覺得這一輪生成式人工智能的大行情整體的脈絡相對來說比較清晰，并且2025年這輪人工智能行情有望深度融入國內產業發展大趨勢之中。

從IDC的數據來講，2024年整個生成式人工智能市場規模差不多在360.6億美元的市場，預計到2028年會達到2154億美元的規模，發展速度相對比較迅速。對于國內來講，2023年AI大模型行業的市場規模只有17.65億元，市場規模未來也有希望進入快速增長的階段，到2030年市場規模有希望達到接近900億元的水平。所以從長期來看，國內的人工智能產業長期來看還是一個快速成長的產業。

從政策端角度來看，近期政策層面的支持力度比較大，去年的中央經濟工作會議以及今年兩會的政府工作報告都對人工智能、新質生產力等一些重要細分產業有相關的表述，并且支持相關產業的發展。各個地方政府都出臺了自己的人工智能+行動計劃，所以我們覺得從政策維度上來講，市場的催化事件相對來說也會比較多。

二

AI全產業鏈解讀

AI全產業鏈可以分為上中下游。上游是基礎層，其中包含AI模型的生產工具、AI算力的基礎設施以及AI數據資源等一些細分方向，其中市場關注度比較高的是AI算力的基礎設施，ChatGPT以及DeepSeek發布之后，掀起了國內外互聯網廠商的資本開支大幅增長的浪潮，而互聯網廠商資本開支里面很大一部分都投向了AI算力的基礎設施，包括芯片、服務器等。

中游是通過基礎設施層訓練出的模型層，模型層相關的概念包括計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜以及機器學習等。

最后下游就是應用層，應用層相對來說屬于百花齊放的狀態，其中包含大家關注度比較高的AI金融、AI醫療、AI政務等方面。

參考海外，在基礎層漲幅比較巨大之后，海外的應用層面許多上市公司股價在短期都爆發出了很高的漲幅，比如AI應用層的AI營銷、AI醫療等相關標的。這種情況在2025年的國內行情中也有可能會看到，主要原因是國內的DeepSeek、通義千問等大模型取得了進展之后，能夠給下游應用帶來更強大的賦能。近期在應用層面，特別是軟件板塊的一些標的，已經出現了很明顯的上漲行情，這背后也和大模型的發展以及DeepSeek的賦能有很大的相關性。

1、算力端：資本開支有望大幅提升

首先是上游基礎層的算力側，它背后最大的驅動因素是互聯網廠商的資本開支投入。可以參考2022年ChatGPT發布之后，海外幾家頭部互聯網云廠商，如亞馬遜、微軟、Meta、谷歌等在2023年都大幅提升了自己的資本開支。在AI大趨勢之下，云服務需求非常景氣，所以2023到2024年海外云廠商的資本開支呈現出逐季增長，不斷提升資本開支計劃的狀態，這也帶來了數據中心側，包括服務器、算力、通信的廣泛需求。

國內在2025年很有可能復刻海外的路線，特別是北美在2023年開啟的資本開支大幅提升的周期。今年不僅字節的資本開支會翻倍增長，近期阿里也明確未來三年的資本開支會達到過去十年的總和，市場也在關注騰訊資本開支計劃的情況。此前騰訊在微信端灰度測試了接入DeepSeek，所以預計在今后一段時間，騰訊的資本開支計劃也會有比較明顯的增長。

所以在2025年，隨著國內大模型取得重要的技術突破，國內云廠商的資本開支計劃可能也會走上2023年美股云廠商的道路，呈現出資本開支逐季抬升、并且不斷提升未來資本開支計劃的周期，甚至可能會出現每年都超市場預期的情況。

總體來講，我們覺得當前大的AI產業趨勢非常明確，國產上游的算力產業鏈在今年可能也會真正進入到全面業績爆發的階段，可以參考美股2023年、2024年經歷的周期。

從需求端來看，國產算力的業績兌現性可能相對較強。市場可能還是會關注當前國產算力的性能情況，因為在此之前，大家比較擔憂國內算力芯片和海外的巨大差距，例如從2022年國內的AI加速卡出貨量來看，英偉達占到了85%的市場份額。但是在過去一段時間，華為、寒武紀、海光等一些廠商自身算力單卡的性能已經能夠比較快速地追趕海外先進算力卡的技術水平。

此外，近期海外制裁事件相對較多，2023年海外的一些頭部算力卡可能很難進口到國內，近期市場也傳聞此前國內特供的H20等一些算力卡可能也會逐步進入到禁運名單當中。所以2025年可能也是國內算力卡大幅增加出貨量、市占率大幅提升的階段。伴隨著未來幾年國內的AI服務器爆發，疊加國產算力卡市場份額的提升，相關產業鏈可能會有巨大的投資機會。

除此之外，市場還會關注硬件側的一些投資機會，主要是數據中心，例如通信、服務器等相關標的。以光通信產業鏈為例，海外各大云廠商資本開支大幅提升帶來了數據中心里光通信、光模塊需求的大幅增長，從全球光模塊廠商的排名來看，前十大光模塊廠商在國內就能占到7家，從這個維度來看，光通信產業鏈在過去幾年深度受益于海外資本開支的增長。

而今年市場關注的重點轉向了國內互聯網廠商的供應商，背后的主要邏輯在于此前市場對海外的需求相對來說預期比較充分，但去年下半年國內互聯網廠商大幅提升資本開支帶來的需求增長超出了市場預期，所以在這個階段，國內的一些通信產業鏈標的有比較大的業績增長空間，估值也有比較大的提升空間。

如果我們對未來做一個展望的話，伴隨著國內互聯網廠商逐步提升自己的資本開支，國產硬件公司可能會有長期的業績提升機會。

2、模型端：有望快速迭代

聚焦中游模型端，今年DeepSeek的發布體現出國內大模型的技術進步能力相對較強。另外，DeepSeek采用開源模式，能夠更加快速地讓各個下游應用賦能業務，包括應用軟件、運營商以及政府機關部門等積極接入和本地化部署。往后看，市場預期今年DeepSeek還會發布新一代模型。此外，國內的各大互聯網廠商，比如阿里、騰訊以及字節等都在持續迭代自研大模型，也能夠提升產業鏈的投資熱情。近期一些相關下游應用也有爆發，比如Manus的問世，這都反映了國內AI模型產業整體發展迅速的狀態。所以今年大模型側是不缺乏催化事件的，國內的廠商還是處在不斷迭代模型的狀態當中。

從DeepSeek的情況來看，以DeepSeekR1為例，API 服務定價為每百萬輸入 tokens 1 元（緩存命中）/ 4 元（緩存未命中），每百萬輸出 tokens 16 元。較OpenAI o1 正式版更具性價比優勢。在模型訓練側的綜合成本也遠低于OpenAI o1，所以低訓練成本和低應用成本兩方面決定了它在模型應用和推廣層面具有更高的性價比優勢。

往后看，國內這一輪AI行情可能走得也會比海外過去走的更快一些。從海外的情況來看，2023年到2024年大模型處于不斷迭代到應用逐步探索的階段，但是從今年大模型的應用相對來說進展比較快，背后很大一部分原因來自于國內低成本模型的泛化能力相對來說比較強，國內各大運營商、應用軟件廠商都在積極接入低成本的模型，各家公司也在積極做本地化部署，這樣的話能夠使AI下游的應用更加快速進入到繁榮的狀態。

整體來講，我們覺得國內模型層已經能夠快速追趕全球第一梯隊，后續有希望不斷給市場帶來驚喜，從而催化整個板塊的行情。

3、應用層：AI應用層進展迅速，市場有望快速增長

再看下游應用層，從一些垂直場景來看，以醫藥這個細分行業為例，AI能夠幫助生物制藥行業更加快速地完成前期分子的篩選，并且能夠使得制藥流程極大降本增效。除此之外，在醫療服務領域，AI也能夠幫助醫生更加快速地進行一些影像診斷。在垂直領域，AI的賦能相對來說比較豐富，而且比較迅速。

近期我們也看到Manus的發布使得大家更加關注通用型AI應用的發展。從Manus的基本情況來看，它其實能夠幫助用戶拆解需求，它自己可以選擇調用哪一個大模型，選擇用哪一個數據庫，并且在完成相應的任務過程中也會展示自己的思考過程以及最終的結果。近期我們看到調用Manus 40分鐘內就可以完成一篇量化因子報告的復現和回測，整個工作流程相比于普通的人類研究員明顯更快，并且復現的過程也能夠清晰地給用戶進行展示。

綜合各個方面來看，當前的AI應用，不管在垂直應用領域還是在通用的AI agent領域，都已經取得了極大的進展，后續隨著大模型的不斷突破，應用層的進展相對來說也會非常迅速。

三

創業板人工智能有何特點？

最后，我們介紹一下創業板人工智能ETF標的指數的基本情況。創業板人工智能ETF跟蹤創業板人工智能指數，指數代碼是970070，這個指數有50只成分股。從編制方案來講，它反映了創業板里和人工智能相關度比較高的上市公司股價的變化。它的選樣空間是由創業板上市公司剔除掉一些財務指標相對較負面或者可投資性比較差的股票構成的，再通過日均總市值以及日均成交金額等市值和流動性指標進行篩選，選出50只成分股來構成指數，最后通過流通市值加權，在權重方面還要求對存算以及網絡設備、數據和軟件服務領域的個股權重不超過10%，場景應用領域的個股權重不超過2%，最后構成整個指數的成分股和權重。

具體來看，指數的前十大權重股以AI產業鏈里比較有代表性的軟件、硬件領域的上市公司為主。從指數細分子行業的分布來看，約有41%在AI軟件，50%在AI硬件，還有9%在AI算力。

創業板人工智能指數主題概念分布

數據來源：Wind。數據截至：2025/2/28。行業分布根據中信三級行業及公司主營業務劃分，會隨行情，公司行為和成分股變化波動，僅供參考。

從硬件具體的行業分布來看，包含了26.44%的通信設備，11.59%的集成電路以及7.78%的數據中心，其中最大的一塊還是來自于通信設備，包括光通信、服務器相關的標的。除此之外，算力和存儲側的集成電路占比也比較高，能夠接近12%。總體來講，這個指數是硬件、軟件以及算力全覆蓋的指數，所以能夠比較全面地表征創業板人工智能上市公司的表現。

數據來源：Wind。數據截至：2025/2/28。行業分布根據中信三級行業及公司主營業務劃分，會隨行情，公司行為和成分股變化波動，僅供參考。

從三級行業分布來看，相較于同類指數，創業板人工智能更加聚焦于AI領域業績兌現性比較強的硬科技上市公司，其中通信板塊的含量相對來說是最高的，前十大權重股里面也能夠看到光模塊、光通信領域的龍頭公司，并且占比相對較高，所以創業板人工智能的特點是通信行業的占比相對更高，并且在數據軟件服務和存算、網絡設備以及應用三大主題上的覆蓋度比較全面，在數量和權重的分布上來講都比較均衡。

從指數的歷史表現看， 2019年以來，創業板人工智能指數的漲幅相對較大，漲幅能夠達到209.96%，在近一年、近三年，特別是這一輪人工智能的大行情當中，它的表現能夠遠遠跑贏創業板指以及創業板成長指數。

數據來源：Wind。時間區間為2018/12/31-2025/2/28。指數歷史過往業績不代表未來表現。

和同類其他的人工智能指數對比來看，2019年以來，創業板人工智能長期表現能夠遠遠跑贏科創板人工智能、中證人工智能以及其他同類人工智能指數。分年度來看，在2023年、2024年的人工智能大行情中，它都能跑贏同類人工智能指數，所以我們覺得在人工智能產業里面，創業板人工智能指數的代表性和漲跌彈性都會相對更強，所以通過創業板人工智能指數去投資人工智能產業鏈的代表性和跟蹤緊密度都會更強一些。

數據來源：Wind。時間區間為2018/12/31-2025/2/28。創業板人工智能指數的基日為2018年12月31日。指數歷史過往業績不代表未來表現。由于上證科創板人工智能指數基日為2022-12-30，該指數基日以來漲跌幅統計區間為2022/12/30-2025/2/28。

從當前的估值情況來看，創業板人工智能指數的PE估值處于2024年7月11日發布以來的43.51%分位左右，在中等水平的位置。過去一段時間，光通信領域的一些標的跟隨海外的科技產業鏈出現了比較明顯的調整，所以指數的估值相比于去年的高點已經有了明顯的消化。

在今年下半年，海外英偉達的Blackwell也會進入到大規模出貨階段，所以國內相關的供應鏈廠商也會迎來低位估值修復的機會。除此之外，在國內的云廠商大幅提升資本開支計劃之后，國產的算力和硬件的公司也會迎來相應的業績成長以及估值抬升的機會。總體來講，我們在今年整體比較看好創業板人工智能指數的投資機會，特別是在當前的估值已經經過一輪消化之后，我們覺得指數的投資性價比也在逐漸顯現。

創業板人工智能ETF（159388）發行日期是3月10日到3月21日，感興趣的投資者可以多多關注。

今天就這樣，白了個白~

投資人應當充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區別。定期定額投資是引導投資人進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額投資并不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

無論是股票ETF/LOF基金/聯接基金，都是屬于較高預期風險和預期收益的證券投資基金品種，其預期收益及預期風險水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場基金。

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板塊/基金短期漲跌幅列示僅作為文章分析觀點之輔助材料，僅供參考，不構成對基金業績的保證。

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