AGIX指数定位与表现 - AGIX指数旨在成为衡量AGI（通用人工智能）时代科技范式转换的重要指标，类似于互联网时代的Nasdaq100指数[2] - 该指数2024年以来累计回报率达92.48%，显著超越标普500的39.72%和QQQ的46.35%[5] - 本周AGIX指数上涨3.11%，表现优于主要股指，其中标普500上涨0.74%，QQQ上涨1.30%，道琼斯指数上涨0.94%[5] - 指数构成中基础设施板块权重最大达45%，应用板块占32%，半导体及硬件板块占23%[6] Living Software范式转变 - 软件正从静态代码集合演化为能够持续学习和自我优化的"Living Software"[10] - Cursor通过在线强化学习实现代码自动补全优化，建议数量减少21%的同时接受率提升28%[10] - 高质量的训练环境比算法本身更为重要，企业场景成为理想的AI训练环境[11] - B2B业务拓展能力在"Living Software"时代可能比单纯AI算法能力更为关键[11] 企业AI应用与竞争壁垒 - 企业通过自有业务数据建立数据飞轮，形成难以复制的竞争壁垒[15] - Stripe训练了全球首个支付领域基础模型，处理超过1万亿美元年支付量，86%的卡片数据为其提供独特优势[14] - 未来每家企业都可能拥有专用大模型，通过持续学习优化企业决策和流程[15] - 企业形态将向"强化学习环境机"演变，人类角色转变为AI教练和流程设计师[16] 训练范式与技术演进 - GPT-5采用自适应推理时长设计，根据任务复杂度调整模型"思考"时间[12] - 模型训练成本大幅降低，DeepSeek的R1模型训练成本仅为29.4万美元[13] - 软件公司倾向于自研模型，基于API的大模型商业模式面临挑战[13] - 数据资源和经验回放成为核心竞争点，企业可累积复用业务流程数据[15] 行业投资与市场动态 - 对冲基金净杠杆率升至57%，为2022年初以来最高水平[17] - 北美对冲基金成为净买方，科技板块呈现净卖出，半导体成为美国市场卖出最多行业[17] - 亚洲市场成为对冲基金买入主力，韩国AI受益股敞口创历史新高，台湾半导体净敞口处于高位[18] - 全球对冲基金本周平均上涨50个基点，美洲多空基金表现突出，上涨105个基点[18] 重大合作与资本投入 - Nvidia投资Intel50亿美元，合作开发AI基础设施与个人计算机产品[19] - OpenAI计划五年投入1000亿美元租用备用服务器，年均服务器租赁费用达850亿美元[20] - Oracle与Meta洽谈200亿美元云计算协议，为AI训练提供算力支持[21] - CoreWeave获得Nvidia63亿美元订单，Nvidia承诺至2032年4月前收购未售出算力容量[22] ETF流动性分析框架 - ETF流动性评估需综合考虑标的资产流动性、二级市场成交量、买卖价差、折溢价等多维度因素[26] - 隐含流动性比表面成交量更能反映真实交易容量，某ETF隐含流动性达6149万份额，折合4.5亿港币/日[27] - 投资者应关注ETF的创建赎回机制及发行人支持度，而不仅追求成交量大或规模大[32] - 买卖盘口情况、折溢价与净值的偏离程度是评估流动性的重要指标[30][31]