文章核心观点 - 人工智能股票在2025年引领市场上涨 目前仍处于早期阶段 投资机会依然存在[1][2] - 人工智能市场预计到2032年将增长至2.4万亿美元[4] - 通过交易所交易基金进行主题投资 可能是比挑选个股更好的策略 市场涨幅正在扩大 下一代潜在赢家可能即将涌现[3][4] 人工智能行业投资趋势 - 企业正在增加人工智能开发预算 投入数百亿美元以确立在竞争中的领导地位[2] - 专注于人工智能领域的基金在2026年仍是值得考虑的交易所交易基金[2] - 许多投资者在当前涨势中几乎完全专注于英伟达和微软等公司 但市场涨幅正在扩大[3] 全球X人工智能与科技ETF - 该基金追踪Indxx人工智能与大数据指数 投资于利用人工智能分析大数据或生产相关硬件的公司[5] - 采用非纯市值加权策略 首先按公司对人工智能的涉足程度分类 然后在类别内进行加权 对主题的专注度和涉足度越高 在投资组合中的权重就越大[6] - 其策略导致目前仅有字母表、特斯拉和苹果三家“七巨头”公司位列其前十大持仓 三者合计权重仅约11% 有助于避免许多人工智能和科技交易所交易基金面临的集中度问题[7] - 该基金为被动管理 追踪的指数每年仅调整两次 若行业快速变化 其反应可能较慢[8] iShares人工智能创新与科技主动型ETF - 该基金采用主动管理方式 投资于全球范围内符合最低收入和盈利要求、并有望成为人工智能领域领导者的各种规模公司[9] - 其前五大持仓为英伟达、博通、字母表、微软和台积电 仅这些股票就约占投资组合的28% 存在更明显的“七巨头”集中度问题[10] - 该基金管理资产超过80亿美元 是该领域规模最大、流动性最强的基金之一 由贝莱德深厚的研究部门支持 且其主动管理的费率低于全球X基金[11] Defiance量子ETF - 该基金关联BlueStar机器学习与量子计算指数 投资于积极参与先进量子计算、超导材料开发、量子计算机算法、专用制造设备与材料以及先进计算硬件的公司[12] - 若生成式人工智能是技术的短期未来 量子计算则可能被视为更长期的革命 该技术若被充分掌握 可产生远超传统计算机的计算能力 从而推动技术、医疗保健、通信、机器人等众多领域的快速发展[13] - 该技术目前处于非常早期阶段 距离大规模应用还很远 但其投资潜力巨大 部分吸引力在于其最终规模尚不可知[14]

文章核心观点 - 人工智能、自动驾驶和机器人技术正在迅速改变生活方式 为具有前瞻性的投资者带来巨大机遇 [2] - 投资于聚焦人工智能的交易所交易基金是参与科技革命的一种方式 [2] - 介绍了三只可能在未来科技革命中带来优异回报的AI主题ETF [1][2] Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) - 该ETF于2018年5月11日推出 持有88只股票 [3][4] - 前五大持仓包括阿里巴巴、AMD、三星电子、特斯拉和Alphabet [4] - 年度费用率为0.68% 自成立以来平均年回报率为17.9% 年初至今上涨超过30% [5] - 投资组合中股票估值较高 平均市盈率约为26.8倍 [6] iShares A.I. Innovation and Tech Active ETF (BAI) - 该ETF由贝莱德于2024年10月21日推出 为主动管理型基金 持有39只股票 [7][8][9] - 投资团队研究全球AI和科技股的基本面 不单纯以市值为排除标准 [8] - 前五大持仓包括英伟达、博通、微软、Meta Platforms和甲骨文 [9] - 年度费用率为0.68% 因费用减免 净费用率仅为0.55% [9] ROBO Global Robotics & Automation ETF (ROBO) - 该ETF于2013年10月21日推出 是市场上最古老的AI主题ETF之一 持有77只股票 [10][11] - 主要投资机器人领域 前五大持仓包括Symbotic、Joby Aviation、Fanuc、Teradyne和优必选机器人 [11] - 自成立以来平均年回报率为8.6% 近三年平均年回报率约为16.9% 2025年上涨超过20% [12] - 年度费用率为0.95% 高于列表中的其他两只ETF [13]

三只被低估的人工智能ETF - Invesco S&P 500 Top 50 ETF、iShares A.I. Innovation and Tech Active ETF和Global X Artificial Intelligence & Technology ETF是当前值得关注的人工智能ETF [3] - 这些ETF适合寻求高增长潜力、能承受高波动性并具有长期投资视野的投资者 [5][11][14] Invesco S&P 500 Top 50 ETF (XLG) - 该ETF投资于标普500指数中按市值排名前10%的公司，高度集中于所谓的“十大巨头” [2] - 其投资组合中有高达62%的资金投资于英伟达、微软、苹果、Alphabet、亚马逊、Meta Platforms、博通、特斯拉、甲骨文和网飞这十家公司 [2] - 该基金0.2%的费用率高于部分被动管理型ETF，但对于寻求简单方式押注当前市场赢家的投资者而言仍属合理 [1] iShares A.I. Innovation and Tech Active ETF (BAI) - 这是一只主动管理型ETF，其费用率高于被动基金，但如果策略与投资目标相符则物有所值 [6] - 与多数被动基金不同，该基金并非按市值加权，其权重更多基于管理人的信念而非公司价值 [6] - 例如，甲骨文5%的权重几乎与微软5.7%的权重相当，博通8.4%的权重紧随英伟达9.2%之后 [6] - 该基金非常新，于2024年10月推出，投资者在投资前需对其持仓和主动管理策略进行更多研究 [7] Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) - 该ETF非常适合希望围绕美国公司构建AI投资组合，同时获得国际领先公司显著敞口的投资者，其约31%的资金投资于非美国公司 [8] - 前十大持仓包括阿里巴巴集团、三星电子、腾讯和台积电等非美企 [8] - 该基金持仓不高度集中，单一持仓占比不超过4%，与iShares A.I. Innovation and Tech Active ETF超过三分之一资金集中于五只股票形成鲜明对比 [9] - 其采用“无约束方法”，投资于成熟和新兴的创新公司，不考虑股票市场板块或地域，费用率为0.68% [10] 人工智能投资主题与市场背景 - 当前顶级公司都经历过多次残酷的回调，例如2022年英伟达、Meta、亚马逊、Alphabet和特斯拉的股价均从历史高点下跌超过40% [4] - 自2023年初以来，英伟达股价上涨超过1100%，Meta上涨超过500%，特斯拉、亚马逊和Alphabet的表现均远超标普500指数 [4] - 人工智能建设仍处于早期阶段，未来几年将有大量数据中心上线，但需求最终取决于终端用户对AI模型的使用情况 [11] - 代理AI和边缘AI是进一步将AI整合到日常业务功能中的机会 [12] 潜在风险与考量 - 尽管AI具有长期潜力，但不可预见的周期性衰退可能挑战那些被寄予厚望公司的高估值，或者资本支出在初始激增后可能出现回调 [13] - 如果投资者对科技公司和AI主题的兴趣保持积极，这些ETF在未来五年可能跑赢标普500指数，但公司最终需要将资本支出转化为回报 [11]

投资策略 - 投资人工智能领域的一种方式是选择少数可能成为未来最大赢家的公司 [1] - 另一种投资方式是通过交易所交易基金购买一篮子广泛的人工智能股票 [1] Global X人工智能与技术ETF - 该基金试图追踪Indxx人工智能与大数据指数的表现 [3] - 由Mirae Asset Securities于2018年5月11日推出，是较早期的纯人工智能ETF之一 [3] - 目前管理资产净值总额为53.8亿美元，是规模最大的人工智能ETF之一 [3] - 投资组合包含88只股票，提供广泛的人工智能领域敞口 [4] - 前五大持仓包括甲骨文、阿里巴巴集团、Alphabet、特斯拉和三星电子 [4] - 年度费用率为0.68% [5] - 自成立以来年均回报率为16.6%，过去一年涨幅接近23% [5] iShares人工智能创新与科技主动型ETF - 这是一只由金融服务巨头贝莱德管理的主动型基金 [6] - 投资组合经理Tony Kim和Reid Menge研究全球不同市值的AI和科技股 [6] - 基金持有39只股票 [7] - 前五大持仓包括英伟达、博通、Meta Platforms、微软和甲骨文 [7] - 管理资产净值为58亿美元 [8] ROBO Global机器人与自动化指数ETF - 该基金提供了一种投资机器人股票的方式 [8]

核心观点 - iShares A.I. Innovation and Tech Active ETF (NYSEARCA: BAI) 被视为科技行业特别是人工智能领域的高风险高回报投资机会 可作为纳斯达克100指数的替代投资标的 [1] 基金定位 - 该ETF专注于人工智能和创新技术领域 提供对科技行业的投资敞口 [1] - 基金被定位为高风险高回报的纳斯达克100替代投资工具 [1] 分析师背景 - 分析师拥有巴黎第一大学银行与金融硕士学位 在企业金融、并购和投资分析领域具有专业背景 [1] - 专业领域涵盖房地产、可再生能源和股票市场 擅长金融建模、估值和定性分析 [1] - 具有私募股权、资产管理和房地产领域的实际工作经验 [1]