人工智能投资趋势 - 人工智能是当前市场最热门的板块 人工智能股票在过去几年推动市场上涨 且该技术仍处于早期阶段[1] - 量子计算可能是下一个重大技术突破 且可能比预期更早到来[1] - 投资人工智能ETF可能是比挑选个股更佳的策略 能够获得一篮子参与人工智能建设或应用的公司[1] 人工智能股票构成 - 人工智能股票包括设计用于训练大语言模型和运行AI推理的芯片公司 例如英伟达和超威半导体[2] - 包括提供基础设施平台和服务的云计算公司 供其他组织创建自己的AI模型和应用[2] - 包括创建AI模型操作系统的软件平台 例如Palantir Technologies 以及致力于引领AI代理发展的Salesforce[2] - 包括设计AI解决方案以改进自身产品的公司 例如Meta Platforms和AppLovin[2] 人工智能ETF投资案例 - 每月向三只人工智能ETF各投资1000美元 持续30年 未来可能增长至1500万美元 这需要低于15%的平均年回报率 在该高增长领域是可能实现的[3] Roundhill生成式人工智能ETF - Roundhill生成式人工智能ETF专注于创建AI工具和平台的生成式AI公司[4] - 其前几大持仓包括Alphabet、微软、Meta和亚马逊[4] - 该主动管理型基金也投资于AI基础设施公司 英伟达、SK海力士、三星、超威半导体和博通也在其前十大持仓中[4] - 该基金目前持有约40只股票 约65%的持仓是美国公司 且几乎都是大型股[5] - 该ETF在2025年表现卓越 上涨近50%[5] Global X人工智能与科技ETF - Global X人工智能与科技ETF是另一只值得考虑的AI ETF[6] - 该基金采取全球投资策略 约35%的持仓是国际股票 其最大持仓是三星[6] - 三星股价因AI芯片所需的高带宽内存需求强劲以及内存整体供应短缺导致价格上涨而飙升[6] - 该基金投资遍及AI价值链 包括云计算和软件公司[6] 投资建议总结 - 过去三年 人工智能股票一直在助力推高市场[7] - Roundhill生成式人工智能ETF、Global X人工智能与科技ETF和Invesco AI及下一代软件ETF都是投资人工智能趋势的绝佳方式[7] - 持续对这些ETF进行美元成本平均法投资 可能随着时间的推移带来巨大的长期收益[7]

AI主题ETF市场现状与挑战 - 经历两年强劲资金流入后 AI主题ETF正进入更具挑战性的阶段[1] - 广泛的敞口曾放大收益 但现在使投资者过度集中于一小部分占主导地位的科技股[1] - Draco Evolution首席执行官指出 许多AI ETF的构建仍是为了追求市场热度 而非长期持久性[1] AI主题ETF的集中度风险 - 过去两年 数十亿美元资金流入美国上市的技术和主题ETF 投资者通过单一交易获取AI主题敞口 无需挑选个股[3] - 大多数AI ETF严重偏向一小部分大型科技公司 这种集中度在AI热潮中助推了强劲回报[3] - 当少数股票主导基金时 任何由业绩不及预期、监管或估值压力引发的挫折 都会对回报产生巨大影响[4] - 例如 Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ)、Roundhill Generative AI & Technology ETF (CHAT) 和 Dan Ives Wedbush AI Revolution ETF (IVES) 对“科技七巨头”股票有重大敞口 特别是英伟达、Alphabet和微软 以及台积电和美光科技等其他芯片股[5] 多元化与灵活策略的案例 - Draco的AI ETF (DRAI) 拥有更多元化的多资产基础 主要持仓包括First American Funds Inc X Government Obligations Fund (FGXXX)和其他债务基金 以及ProShares UltraPro QQQ (TQQQ)和Direxion Daily S&P 500 Bull 3x Shares (SPXL)等ETF[6] - 过去一年 DRAI上涨超过30%[6] - 在混合资产AI基金中 固定收益敞口在过去一年主要起到稳定作用 帮助投资组合在波动期间保持投资 而非迫使投资者在不合时宜的时候降低风险[7] - 该基金展示了灵活性 例如在去年4月的关税头条和科技股抛售期间 减少了股票敞口并转向国债、债券、黄金和美元等防御性资产 帮助抵消了更广泛市场波动的一些影响[10] AI投资的下阶段与结构重要性 - AI投资的下阶段将考验这些基金的构建方式 许多AI ETF只是简单地追踪与AI相关的公司 未根据市场状况或风险进行调整[7] - 随着股价朝不同方向波动且市场状况变得难以预测 静态的AI ETF将面临更大压力[8] - 注意力和集中度将转向网络、电力和电网设备领域 以及利用AI推动“可衡量生产力”的公司[8] - AI仍是一个强大的长期趋势 但管理围绕该趋势的风险将“日益决定投资结果”[8] - 这可能推动投资者转向更灵活的AI ETF 即调整敞口而非持有所有带有AI标签的股票[8] - 随着投资者变得更加谨慎 仅仅持有“AI ETF”可能不再足够[9] 关键监测指标与行业支出 - 可能快速改变AI ETF前景的一个信号是最大云和技术公司的支出计划[11] - 只要这些公司持续大力投资 更广泛的AI生态系统就继续得到支持 但如果支出连续几个季度放缓 预期可能会迅速重置[11] - 流入芯片和数据中心的资金仍然巨大 但市场将更关注这些支出的回报 而不仅仅是头条新闻[12] - 大型科技公司正在以前所未有的规模加大AI投资 “科技七巨头”预计今年将在AI基础设施上投入近4000亿美元[12]

标普500指数年度表现 - 标普500指数在当年表现非常出色 [1] - 尽管年末没有出现圣诞老人行情来推动年底反弹 [1]

行业表现与市场情绪 - 通信服务和科技板块是2025年标普500指数中表现最佳的两个板块[1] - 近三分之二的受访投资者相信AI相关公司将为投资组合提供长期支撑[2] - 超过90%的现有AI股票和ETF持有者计划维持或增持其仓位[2] 投资者结构与行为 - 千禧一代、Z世代以及富裕投资者对AI的长期前景表现出最强的信心[3] - 年轻及新入市的市场参与者比年长者更倾向于使用ETF或完全用ETF构建投资组合[3] AI ETF市场概况 - Global X人工智能与科技ETF是规模最大的纯AI ETF，资产管理规模达74.1亿美元[5] - 另有数只AI ETF的资产管理规模超过10亿美元，还有几只接近达到这一水平[5] 行业增长驱动力 - 高盛估计，2026年AI基础设施支出将达到5270亿美元，高于第三季度末预测的4650亿美元[6] - 自2025年6月以来，超大规模公司的股价与支出驱动新闻的相关性已显著下降，表明投资者正在“七巨头”之外寻找下一批AI赢家[7] AI ETF的投资优势 - AI ETF提供一篮子股票的投资方式，使投资者无需挑选单个赢家[7] - 一系列催化剂将在2026年支持AI投资主题，包括职场人机协作增加、医疗保健领域进步、更广泛的研究能力以及大语言模型的又一次飞跃[8][9]

投资者对AI股票及ETF的乐观情绪 - 多数投资者对2026年人工智能股票前景持乐观态度 一项调查显示 90%的受访者计划在今年维持或增加对AI相关股票的投资[1] - 这种乐观情绪有历史数据支撑 过去五年中 顶级AI相关股票的平均回报率是标普500指数回报率的两倍以上 这增强了市场参与者的看涨信心[2] - 这种积极情绪预计也将波及专注于人工智能公司的交易所交易基金[2] AI ETF作为投资工具的优势与考量 - AI ETF为投资者提供了便捷的投资途径 使其能够轻松投资一篮子股票 无需费力预测哪家具体公司将成为最大赢家[3] - 在评估AI ETF及其在投资组合中的角色时 投资者需要考虑更多因素[3] AI ETF的类型与策略差异 - AI ETF存在显著差异 主要体现在AI关联度与纯粹度上 例如 某些行业ETF如Vanguard Information Technology ETF和Fidelity MSCI Information Technology ETF是更广泛的科技板块投资 但通过重仓英伟达和微软等股票与AI产生关联[4] - 纯粹AI ETF设有标准以确保一定程度的纯粹性 例如 该类别中规模最大的Global X Artificial Intelligence & Technology ETF要求其成分股公司必须“从AI在其产品和服务中的进一步开发与应用中受益”或是AI硬件提供商[5] - 不同的AI ETF采用不同的投资策略 First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF专注于AI的赋能者、参与者和增强者 赋能者提供AI与机器人发展的基础组件 参与者创造终端应用产品 增强者则在核心产品套件之外提供增值服务[6][7] AI ETF市场的现状与特征 - 进入2026年 AI投资前景稳固 热衷科技的投资者有数十只AI ETF可供选择 且这些基金之间存在相当多的差异[6] - 一些AI ETF高度集中于少数几只股票 而另一些则表现出更均衡的持仓特征[6]

文章核心观点 - 人工智能ETF由于成立时间较短 普遍缺乏跨越多个市场周期的长期业绩记录可供验证 当前的分析主要局限于2023年以来基本呈单边上涨的牛市行情中的表现对比 期间仅在2023年4月经历了一次短暂但剧烈的回调 [1] 分析师背景与研究方法 - 分析师拥有超过20年的量化研究 金融建模和风险管理经验 专注于股票估值 市场趋势和投资组合优化以发掘高增长投资机会 [1] - 分析师曾担任巴克莱银行副总裁 领导模型验证 压力测试和监管财务团队 在基本面和技术分析方面均具备深厚专业知识 [1] - 分析师与其研究伙伴（亦是其配偶）共同撰写投资研究 结合双方互补的优势 提供高质量 数据驱动的见解 [1] - 其研究方法将严格的风险管理与长期价值创造视角相结合 特别关注宏观经济趋势 企业盈利和财务报表分析 旨在为寻求超越市场表现的投资者提供可操作的观点 [1]