01.

ChatGPT 让科技投资

进入 AI-alpha 时代

一年前，AI 是否会遭遇“互联网泡沫” 是所有人的疑问，但一年后，随着 AI 开始实打实地帮助公司获得收入增长、Nvidia 等头部公司不断 beat 预期，市场对于 AI 的态度更加积极。

无论是 Nasdaq 100 还是 S&P 500，他们在 2023 年增长几乎都由 Mag 7 公司驱动，而 Mag 7 公司都是典型的 AI 受益者，这些公司在 AI 领域的深厚布局是这一轮增长的源动力。

更进一步拆分 S&P 500 EPS 也可以得出相似结论，即 EPS 的 40% 由科技公司驱动，其中大部分是由 Al 驱动的。

当然，除了 Mag 7 外，因为 LLM/AI 受益的公司还有很多，如何识别这些公司，并以合理的评价标准对公司进行组合、监测、调整，是一个 AI-native 投资工具的核心价值，也是 AGIX 的长期目标。

02.

为什么 QQQ

无法抓住 AI-alpha

每一次技术范式转变，都需要全新的框架和路径来做投资判断。

QQQ 是一个很好的例子。追踪 Nasdaq 100 指数的 ETF QQQ（Invesco QQQ Trust）是美股市场最大的 ETF 之一，也被公认为普通人参与科技股投资的最佳入口，是过去 20 年科技与增长股的代名词。但 QQQ 并非诞生之初就和科技投资划等号，直到 2003 年在 methodology 层面剔除了所有金融服务相关公司、在构成上更加 tech-driven 后，QQQ 才真正意义上和科技股挂钩。

在移动互联网时代的早期，QQQ 也没有第一时间感知到新技术浪潮中的 alpha，其表现和 S&P 500 走势相对一致，直到 2013 年后，随着移动互联网进入爆发期，QQQ 才开始和 S&P 500 之间拉开差距。

即便已经足够“tech-native”，到了 AI 时代，代表科技股的 QQQ 也无法完美映射 AI 领域的价值流动。过去 3 年，QQQ 的底层指数 Nasdaq 100 增长了 163%，而 Nvidia 增长了 982%，Microsoft 增长了 209%。

考虑到 QQQ 追踪的  Nasdaq 100 指数中仍然存在例如百事可乐、Costco、星巴克等非科技公司，因此，我们对 QQQ ETF 的 IT 板块增长进行了拆分比较。

在 ChatGPT 发布之后，QQQ IT sector 和 QQQ 整体表现之间开始出现分化，尤其在 2024 年 Q1 后，QQQ IT Sector 表现明显优于 QQQ 整体。但即使如此， AGIX 的表现明显优于 QQQ IT Sector。

这是因为即使在科技公司板块、甚至同一垂直领域中，不同公司因其产品特性、商业模式、团队战略等原因，受益于 AI 的程度、以及和 AI 耦合度都存在极大差异，而 AGIX 能够用纯粹的“AI+”视角对科技公司优中选优，找到真正受益于 AI 的公司。

在筛选纳入到 AGIX Index 的公司过程中，我们发现当下只有 10% 左右的公司能够和 AI 进行有意义的结合，更多的公司还在观望 AI 的进展，当然也会有不少科技公司会在这轮 AI 竞赛中被淘汰，因此，如果要正确抓住 AI beta，选择正确的“篮子”就变得相当关键。

03.

更 AI native 的 

Portfolio 构建

在前几次 AI 浪潮中，围绕 AI 主题也诞生了不少 Index 和 ETF，例如，ARK 在 2014 年发行的 ARKK 和 ARKQ 都将 AI 作为重要构成，Indxx Artificial Intelligence & Big Data Index 则发行于 2018 年。

但如果观察这些指数（和 ETF 产品）的构成，就会发现，和 QQQ（Nasdaq 100）一样，它们的组合中也存在非 AI 相关的公司，尤其是非此次大语言模型浪潮相关的公司；有些仍然围绕机器视觉或机器人为主线来构造组合，并不能反映价值捕获，服务于投资者想要“纯粹”AI组合的需求。此外，ARK 的  ARKK 、ARKQ 等类似 AI 主题 ETF 的另外一个共性是，AI 只是这些产品 methodology 的组合之一而非全部，背后的潜在理念是，AI 是对科技投资的补充而非颠覆。

AIQ Index Top 10 Components

这一观点放到今天显然存在瑕疵：由 LLM 催化的 AI 革命是对已有科技生产的颠覆，AI is eating software，这项新技术不仅会带来生产力革命、创造全新的需求，甚至也会带来新的商业模式。因为产品机制和技术绝对早期的局限性，长期来看，这类产品也会面临和 QQQ 类似，可能会“失效”的挑战。

AGI 进程才刚刚开启，并且一定会经历其他历次技术革命一样的“硬件投入——基础设施建设——应用大爆发”三个周期，为了在行业 beta 之上捕捉到每个阶段的 alpha，AGIX 也做了全周期地覆盖。我们从上千家上市公司中层层筛选至 50 家左右，并随着行业发展调整数量和权重，我们能在其中看到各个行业板块随 AI 发展起到的不同作用，也能看到真正优秀的 AGI 公司，从早期探索者逐渐成为行业 leader ；我们更期待看见随着下一个 AI 时代“苹果”“英伟达”的上市，他们可以不断被纳入 AGIX 指数。

好的价值工具能够帮助投资者正确识别时代 beta，投资者抓住时代的beta是参与变化的最低要求，AGIX提供了这样一个工具。

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