文章核心观点 - 过去一年港股科技板块表现强劲，恒生港股通科技主题指数以109.25%的涨幅领先于其他主流指数 [1] - 不同港股通科技指数因编制方案、成份股和行业分布存在显著差异，导致历史表现分化 [4][5][9][12] - 恒生港股通科技主题指数因科技纯度高、龙头集中度高，在过往表现中展现出更强的弹性和回报 [7][8][12][15][16] 指数编制方案对比 - 恒生港股通科技主题与国证港股通科技指数均为30只成份股，个股权重上限为15%，龙头集中度更高 [5] - 中证港股通科技指数为50只成份股，个股权重上限为10% [5] - 恒生港股通科技主题指数剔除了医药、汽车、家电等行业，科技纯度更高；中证与国证指数则包含医药、汽车、新能源等泛科技行业 [6] 成份股集中度分析 - 恒生港股通科技主题指数前五大权重股合计占比60.17%，前十大占比79.04%，集中度最高 [7] - 该指数中“港股科技七姐妹”（阿里巴巴-W、腾讯控股等）权重合计近63.89%，能更直接反映头部企业表现 [7][8] - 科技行业具有赢家通吃特征，高集中度有助于在牛市中获取更强爆发力 [8] 行业分布纯度 - 恒生港股通科技主题指数高度聚焦TMT领域，电子（28.39%）、传媒（24.08%）、计算机（14.11%）三大行业占比合计近七成 [9][11] - 中证港股通科技指数包含约15%的医药生物和10.85%的汽车行业；国证指数包含约18%的医药生物和19.31%的汽车行业 [9][11] - 科技股与医药、汽车行业的投资逻辑不同，纯度更高的指数更能受益于AI创新和国产替代等科技驱动因素 [11] 历史表现回顾 - 过去一年，恒生港股通科技主题指数涨幅达109.25%，恒生港股通中国科技指数涨幅超100%，显著领先 [1][12] - 过去三年，恒生港股通科技主题指数累计涨幅92.60%，年化回报24.94%，年化夏普比率0.8681，综合表现最优 [15][16] - 历史表现验证了高纯度、高集中度的指数在科技行情中具备更高弹性 [12][15][16]

国庆长假在即，在线旅游业的喧嚣却被一纸约谈书悄然打破。 9月17日，郑州市市场监管局的一则公告，将行业巨头携程推至风口浪尖。公告称，已依法对携程运营 主体进行行政约谈，直指其涉嫌利用服务协议、交易规则及技术手段，对平台内经营者的交易与价格施 以不合理限制。 这一约谈源于此前多家入驻携程的酒店反映，平台通过"调价助手"强制干预酒店定价、阻碍功能取消等 问题。此前，在8月5日，贵州省市场监督管理局集中约谈携程等五家涉旅平台企业，对相关平台企业可 能存在的实施"二选一"、利用技术手段干预商家定价、订单生效后毁约或加价、价格欺诈、哄抬价格等 问题进行过通报。 对此，凤凰网财经《公司研究院》致电并短信留言至河南携程相关人员，对方并未回应。携程官方客服 则表示："目前没有收到相关通知，已经就相关问题进行了反馈。" 01 巨头阴影下的重锤：携程被约谈背后 回溯至1999年，中国互联网的黎明时分，四位背景各异的创始人——技术派的梁建章、行业通季琦、资 本家沈南鹏与管理者范敏，以200万元启动资金，共同点燃了携程的星火。 从2003年登陆纳斯达克敲响钟声，到2021年回归港股，携程在二十余载的浮沉中，通过投资、并购与合 纵连横 ...

黄金市场表现 - 现货黄金价格突破3700美元/盎司 [1] - 华夏、永赢等黄金产业股票型ETF年内回报率超过75% [1] - 老牌商品型ETF年内回报率约为22% [1] - 具体数据显示，多只黄金股ETF今年以来回报率在68.37%至76.77%之间 [2] - 黄金股票型ETF与商品型ETF表现差异显著，归因于前者投资于黄金产业链上市公司，具备更大弹性 [12] 市场结构性变化 - A股市场呈现“赢家通吃”格局，机构抱团现象愈演愈烈 [3] - 市场环境发生根本性变化，机构资金存在FOMO（错失恐惧）心理 [3] - 2025年A股行情表现为板块轮动，如年初的机器人、二季度的创新药等 [5] - 投资者结构快速“机构化”，导致市场从群雄逐鹿转向一枝独秀 [6] - 机构抱团是面对全球黑天鹅频发环境下的经济且安全的选择 [6] 机构行为分析 - 机构交易行为可通过量化大数据系统进行分析，其交易特征在数据面前无所遁形 [7] - 以2025年二季度创新药行情为例，248只个股中仅66只上涨，表现最好的“舒泰神”涨幅达700%，而“昆药集团”下跌近20% [8] - “机构库存”数据可反映机构资金活跃程度，其持续性预示股价表现，例如“舒泰神”的机构库存持续性强 [10] - 许多牛股在股价启动前已出现机构资金活跃迹象，表明机构提前布局 [12] 黄金价格上涨驱动因素 - 金价上涨源于多重因素，包括美联储降息预期、美元弱势、地缘政治及央行购金等 [12]

AI对软件行业影响 - AI不会颠覆SaaS模式 而是加速行业分化 开启赢家通吃时代 [1][2] - 市场将划分为少数高增长赢家和多数增长停滞落后者 [2] - 依赖按席位收费的传统SaaS模式面临严峻挑战 [1][2][5] 估值分化现状 - 增长率超20%的软件公司EV/Revenue中位数达11.7倍 较2022年几乎翻倍 [2][11] - 增长率低于10%的公司估值停滞在4.9倍 接近2016年SaaS-acre低点 [2][11] - 高增长公司EV/FCF中位数达56.2倍 低增长公司仅16.0倍 资本向高增长公司集中 [11] 三种情景推演 - 悲观情景：AI使创建定制应用更容易 直接冲击现有软件供应商 超大规模云厂商和数据基础设施公司成为主要受益者 [6][7] - 基本情景：现有巨头成功开发AI产品 新收入抵消按席位收费模式压力 超大规模云厂商和数据基础设施提供商依旧是赢家 [6][8] - 乐观情景：软件巨头引领AI创新 通过新产品周期加速收入增长 可能催生更多AI初创公司并购活动 [6][9] 全天候AI投资组合 - 微软在AI基础设施 AI应用和AI搜索等领域均有布局 [4][16] - MongoDB和Snowflake作为领先数据管理平台 受益于AI驱动数据量和产品周期 [4][16] - 网络安全公司CrowdStrike Palo Alto Networks和Rubrik因网络安全关键性受益 网络安全预算保持高优先级 [17] - Intuit凭借庞大数据足迹和分销网络构筑强大护城河 [18] - Pegasystems通过独特AI蓝图方法为AI工作流提供底层架构 [18]

公募基金行业整体发展 - 2025年公募基金总规模突破34万亿元 相比2024年增长3万亿元 [1] - 指数基金成为增长主力 净增长达2.17万亿元 [1] - 中证A500创新指数推出后引发市场热潮 30余只相关新品密集入市 规模迅速突破千亿元 [1] 中证A500指数基金竞争格局 - 国泰中证A500ETF在2024年底以281亿元规模领先 但半年后缩水至184亿元 成为规模缩水最大的宽基ETF [1] - 华泰柏瑞A500 ETF在2025年6月实现反超 规模暴涨超130亿元 基金份额达220亿份 跃居第一 [2] - 国泰A500 ETF日均成交额排名第五 流动性不足导致规模优势难以维持 [2] 国泰基金业务表现 - 国泰基金指数业务排名持续下滑 从2023年Q2的行业第四跌至2025年Q2的第九 [2] - 股票指数基金领域从第一梯队跌至第三梯队 与前七名差距扩大 [2] - 2025年上半年股票指数基金合计净赎回近17亿份 66只ETF中49只日均成交额同比下滑 [3] 国泰基金产品结构 - 证券ETF(512880 SH)保持最大规模 达297 9亿元 [4] - 中证A500ETF(159338 SZ)规模184亿元 [4] - 军TETF(512660 SH)规模156亿元 芯片ETF(512760 SH)规模114 7亿元 [4] 国泰基金战略困境 - 新产品开发乏力 近年未能推出新爆款产品 [3] - 在渠道费用上采取收缩策略 与行业"渠道为王"趋势相悖 [4] - 面临战略抉择 需在宽基赛道消耗战与回归优势领域之间做出选择 [5]

公司业务调整 - 平安基金将于2024年8月31日暂停APP运营及维护 功能和服务迁移至官网及微信服务号 [1][2][4] - 公司成立于2011年 注册资本13亿元人民币 实际控制人为平安集团 股东包括平安信托(68.19%)、大华资产管理(17.51%)和三亚盈湾旅业(14.3%) [4] - 截至今年二季度末公募规模达6602.25亿元 其中货币基金4037.39亿元占比61.15% 平安日增利A单只规模达2009.6亿元 [4] - 主动权益基金发展不足 111只产品中仅4只规模超10亿元 41只规模低于5000万元 [4][5] 行业趋势 - 多家中小公募近年陆续关停APP 包括信达澳亚(2019年)、国寿安保、财通基金、光大保德信、长盛及前海开源等 [5] - 关停主因直销APP运营成本过高 年维护成本约200-300万元 与产出不匹配 [6] - 第三方代销渠道呈现虹吸效应 蚂蚁基金权益保有规模7388亿元 超招商银行(4105亿元)81.77% 为天天基金两倍以上 [6] - 行业转向轻成本运营模式 近20余家公募及投资机构开设播客栏目实现投资者陪伴 [7] 业务结构特征 - 机构客户为主 固收产品(债基+货币基金)占主导 个人投资者通过APP贡献资金量有限 [6] - APP主要服务个人长尾客户 但下载率与打开频率较低 [6] - 渠道运营策略从内容触达转为投资者陪伴 传统方式对销量提升效果有限 [7]

市场表现 - 美国三大股指集体收于历史高位 标普500指数上涨0.1%至6305.60点 纳斯达克100指数上涨0.5% [1] - 投资者风险偏好强劲推动"七大科技股"持续走高 大型科技股指数同步上扬 [1] - 富国银行分析师指出市场呈现"赢家通吃"格局 超级市值企业凭借高利润率与市场份额占据优势 [1] 财报季动态 - 威瑞森通信因Q2业绩超预期且上调全年盈利指引股价上涨 达美乐披萨财报后逆转涨势收跌 [4] - 市场焦点集中在Alphabet与特斯拉即将发布的财报 [4] - 摩根士丹利策略团队看好美股后市 维持标普500指数明年年中7200点牛市预期 [4] 行业趋势 - 人工智能长期发展趋势为科技股提供支撑 [1] - 高盛指出美元走软小幅抵消关税对标普500成分股盈利的压力 [4] - 大型科技股因增长潜力、现金流与利润率优势 高市盈率被认为合理 [4] 贸易政策影响 - 欧盟与美国关税谈判受阻 美国提出15%基准关税要求远超欧盟10%底线 [5] - 欧盟拟启用"反胁迫工具"反制美国 汽车行业成为关税风暴核心 [5] - Stellantis因贸易战成本上半年净亏损扩大至23亿欧元 取消电动车投资计划 [5] 个股异动 - Sarepta Therapeutics因拒绝暂停与死亡事件相关的基因疗法药物发货 股价跌至2016年以来最低 [5]

行业利润集中度 - 半导体行业排名前5%的公司（以年销售额为准）包揽了2023年全部行业利润 这些公司包括NVIDIA、台积电、SK海力士和博通 [2] - 前5%公司获得经济利润达1590亿美元 超过整个半导体市场创造的经济利润（1470亿美元） 中间90%公司利润仅50亿美元 后5%公司亏损370亿美元 [2] - 中间90%公司的平均利润从2021-2022年的1.3亿美元急剧下降至2023年的1700万美元 两年内利润下降88% [2] 人工智能半导体增长预期 - 人工智能产业链内的半导体公司预计到2030年年均增长率将达到18-29% 而传统半导体公司年均增长率仅为2-3% [3] - 少数公司借助人工智能价值创造热潮创下前所未有的利润水平 但大多数公司面临截然不同的现实 [3] 行业格局与标准制定 - 领先企业通过主导新半导体产品标准形成赢家通吃格局 对于规格完全不同的半导体 进入市场的企业率先制定标准 获得规则制定者特权并阻止后来者进入 [3] - SK海力士在2013年开发第一代HBM时同步进行标准制定 NVIDIA推广的SOCAMM模块是特定公司创建独立内存标准的典型案例 [3] - 行业模式转向根据客户需求生产定制芯片 预计这种现象将进一步加剧 [3] 韩国半导体产业现状 - 韩国占据全球存储器半导体市场50%以上份额 但在AI半导体核心的GPU和ASIC市场竞争力远低于美国和中国台湾 [4] - 除SK海力士的HBM外 几乎没有韩国本土企业能纳入NVIDIA的AI价值链 本土AI半导体初创公司因缺乏资金和人力只瞄准利基市场 [4] - 三星电子和SK海力士正密切关注CXL、PIM和LPCAMM等技术需求 这些技术发热量较低但速度较快 就CXL而言 三星电子开发速度比SK海力士更快 [4] 产业发展支持需求 - 需要从资金和生态系统建设等方面提供多方面支持 包括从税收抵免转向更积极的财政支持方式如补贴或股权投资 [5] - 对于难以国产化的技术 可考虑吸引海外企业设立研发中心以丰富本土半导体生态系统 [5] - 韩国人工智能半导体所需零部件国内产能有限 研发投入、技术实力、人力和招商引资均不足 需要支持打破恶性循环 [5]

全球半导体行业经济利润分配 - 全球半导体行业去年产生的经济利润几乎全部被前5%的头部企业瓜分，包括英伟达、台积电、SK海力士和博通等 [1] - 头部5%企业获得1590亿美元经济利润，中间90%企业利润总额仅50亿美元，最底层5%公司亏损370亿美元 [1] - 头部企业利润超过整个半导体行业创造的1470亿美元总经济利润 [1] - 市场结构在2-3年内发生巨变：疫情期间中间90%公司年均利润1.3亿美元，2023年降至3800万美元，去年进一步下滑至1700万美元，两年降幅达88% [1] AI半导体与传统半导体增长差异 - AI相关半导体公司预计将以每年18%-29%速度持续增长至2030年，非AI传统半导体企业年增长率仅2%-3% [2] - 部分企业借助AI浪潮获得前所未有的利润，但大多数公司面临完全不同的现实 [2] 赢家通吃现象的形成机制 - 领先企业通过掌握新型半导体产品标准制定权形成竞争优势 [2] - 传统产品标准由JEDEC设定，但全新产品由先入企业主导标准建立，如SK海力士开发HBM时同步制定标准 [2] - 英伟达推进SOCAMM特殊DRAM模块是单独制定内存标准的典型案例 [2] - 行业转向客户定制芯片趋势将加剧这种现象 [2] 韩国半导体行业现状与挑战 - 韩国在全球存储芯片市场占超50%份额，但在GPU和ASIC等AI核心芯片领域竞争力远逊于美国和台湾 [3] - 除SK海力士HBM外，几乎没有韩国企业能进入英伟达AI价值链 [3] - AI半导体初创企业因缺乏资金与人才，只能涉足小众市场 [3] - 韩国在AI半导体零部件方面自主能力有限，R&D投资、技术实力、人才、资金吸引等各方面严重不足 [4] 韩国企业的应对策略 - 需从存储领域"第二、第三个HBM"开始构建AI半导体生态系统 [3] - 三星电子与SK海力士正关注CXL、PIM、LPCAMM等低发热、响应速度快的新型技术 [3] - 三星电子在CXL领域推进速度快于SK海力士，可能重塑产业格局 [4] - 需要类似台湾"官民团队协作体制"的财政支持方式，包括补贴或股权投资 [4] - 考虑吸引海外企业设立研发中心以丰富本土生态系统 [4]

投资逻辑 - 在AI领域采取"赢家通吃"策略，同时投资xAI、OpenAI和Anthropic三家领先公司，因数据、分发速度和专有数据构成核心壁垒 [2] - OpenAI通过提供更多token获取海量交互数据并快速迭代产品，但缺乏消费者分发渠道 [3] - xAI依托星链和X平台拥有无可比拟的分发优势，平台信息价值随模型优化持续提升 [3] - Anthropic在编码模型领域独树一帜，与Cursor深度整合 [3] 技术融合与数据价值 - 特斯拉运营全球最大AI项目，通过自动驾驶出租车收集数据，与机器人技术和能源存储形成闭环 [4] - X平台与xAI合并消除数据协议壁垒，提升模型训练效率和平台信息价值 [4] - Neuralink通过脑机接口构建大脑与机器的数据流通道，可能为AI带来革命性突破 [4] - SpaceX通过星链获取海量卫星数据，火星计划推动材料科学和机器人技术创新 [5] 莱特定律应用 - 电池生产每翻倍成本下降28%，推动电动汽车从高端走向大众市场 [6] - 工业机器人生产量翻倍时成本下降50% [6] - AI领域硬件与软件结合使成本下降48%，训练成本每年下降70%，推理成本可能达98% [6] AI驱动的经济重构 - ChatGPT短时间内突破1亿用户，预示AI技术进入爆发期 [7] - AI将提升知识工作者生产力数十倍甚至上百倍，2030年知识岗位工资支出预计超10万亿美元 [7] - AI与基因组学结合推动精准医疗，未来5-10年新药研发时间可能减半 [7] - AI等五大创新平台融合可能推动全球实际GDP增长率从3%跃升至7% [8] 自动驾驶与机器人 - 特斯拉自动驾驶出租车服务成本有望降至每英里50美分以下，大幅降低交通事故率 [9] - 自动驾驶出租车将重塑出行方式，从汽车销售转向出行服务，每辆车年运营收入可达数万美元 [9] - 人形机器人市场潜力巨大但技术难度高，特斯拉利用自动驾驶数据和技术协同优势 [10] - 预计自动驾驶出租车市场规模5-10年达8-10万亿美元，人形机器人市场5-15年突破26万亿美元 [10] 前沿技术探索 - Neuralink帮助瘫痪患者控制光标，未来可能实现人类与AI实时交互，改变教育和认知边界 [11] - SpaceX星链发射成本降至每公斤100美元以下，颠覆传统航天业 [11] - 火星计划将推动地球技术进步，形成"地球-火星"技术循环 [12]