AI 叙事重塑科技投资，市场 Hype 中如何识别真正的 AI Winners？｜AGIX 年度回顾

百科大全 2025年08月30日 06:21 1 admin

作者：Siqi、Zeming

随着 AI Infra 公司板块相继发布财报、并迎来 20%+ 以上的大涨，AGIX 指数 YTD 也在昨天突破了 20%，追踪 AGIX 的 ETF 突破新高，最新价格为 USD$34.27。

AGIX 是我们在 2024 年 6 月设计并推出了，初衷是为了更好地追踪新一轮 AI 革命中的价值流动，AGIX 指数发布一个月后，华尔街 ETF 发行商 KraneShares 推出了追踪 AGIX 指数的。

•截至目前，AGIX 的 YTD 已经跑赢 Nasdaq100（YTD 15.88%）高出近 8 个百分点，发布至今，AGIX total return 为 38.57%；

•在今年年初，结合推理需求爆发临界点的趋势，我们大比例调高了 Infra 板块的占比，Infra 板块最新占比为 45%，而在今年，Infra 是 2025 年至今表现最为突出的板块，年初至今涨幅达 36.22 %，也是 AGIX 增长的主要因子，贡献度达到了 17.84%。

• 在本轮财报季开始前，我们对 AGIX 指数进行了新一轮调仓，在硬件半导体板块中加入了 AMD，Astera labs 和 Cisco，在 Infra 板块中加入了 CoreWave，在应用板块中加入了 Netflix 和 Twillo；

• AGIX ETF 设计的创新之处还在于允许不超过 10% 用于配置一级市场头部 AI 公司标的，目前 Anthropic 和 xAI 两家 AI labs 已经成为 AGIX ETF 持仓公司；

• $AGIX ETF 的 AUM 为 $66.62M，过去一年增长近 20 倍，随着 AGIX 规模越来越大，OpenAI、Sakana、Perplexity、Databricks 等具有代表性的 AI-native 公司也会逐渐加入到 AGIX 指数中；

本轮财报季也是 AGIX 发布至今的第 5 个财报季，在过去几个财报季中， AGIX 持仓公司业务以及市场在过去一年 AI 叙事是对 AGIX 构建方法论的不断验证，本文是在 AGIX 最新表现梳理上对 AGIX 方法论的复盘回看（注：本文的分析基于调仓前的持仓数据，由于本月初对 AGIX 持仓进行了季度 rebalancing，可能会与实际表现略存在偏差）。

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01.

AGIX 业绩表现回顾

截至 8 月 28 日，AGIX 指数年初至今已经实现 20.53% 的回报，大幅跑赢 Nasdaq100、S&P500 等行业指数，发布至今，AGIX total return 为 35.12%。

当我们把 AGIX 和 Nasdaq100 持仓中的科技公司（QQQ Tech）进行对比时，AGIX 2025 年 YTD 相对于 QQQ Tech 跑赢了 7 个百分点以上，说明 AGIX 并不是“传统科技公司的指数”，而是真正捕捉到了 AI alphas。

• 自 AGIX 发布至今，有 29 家公司收益跑赢了 QQQ，有 13 家从 AGIX 发布至今的涨幅超过 50%，其中有 5 家公司涨幅更是超过了 100%：

• YTD 角度，AGIX 覆盖二级公司平均 YTD 18.33%，有 19 家公司 YTD 超过了 Nasdaq100：

02.

Mega 7 分化：市场只为 “AI 确定性”买单

AGIX 获得超额收益的背后，是一个日益清晰的市场趋势：AI 正成为科技行业的“分化器”。

当 AI 叙事和科技投资强挂钩时，传统科技股指数是否会逐渐“失效”？一个十分显性的趋势是，即使在 Mag 7 内部，AI 也已经成为一道分水岭。

在一年前，我们发现无论是 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。

但在 AI 语境中，Mag 7 逐渐不再是一个同质化的投资组合：Mega 7 内部之间明显分化出了 AI winners 和 AI losers。

我们将这 7 家公司从 2024 年以来的表现进行总结，可以清晰地看到其中的分化：

• 在 AGI 刚刚开启、尚未加速的 2023 年，Mega 7 几乎都享受到了 AGI 带来的溢价和超市场回报收益：

• 随着 AGI 进程不断深入，Mega 7 公司之间明显出现分化，

之所以有这些差异，和 Mega 7 公司在 AI 上的表现有着直接关系，简单来说，市场只会为更清晰的 “AI 确定性”买单而非此前的“AI 想象力”，一旦某家公司的AI 战略位置或 AI 投入上出现摇摆，就有可能被划入“AI Loser 阵营”。

CapEx 是市场判断一家公司对 AI 投入决心的最直接参考。作为上游供应商，NVDA 爆炸性的收入增长直接反映了下游厂商的疯狂投入。虽然都在加大自己的 AI 基础设施投入，但和其他公司相比， Apple 和 Tesla 围绕 AI 投资占比仍保持在个位数水平。

“Mag 7”的内部分化，本质上是市场根据各个公司 AI 商业价值能力进行的一次价值重估，虽然当下还看不到终局，我们无法判断 Apple、Tesla 等公司的“掉队”是暂时性的调整还是结构性的落后，但市场的态度已经非常明确。

这一分化不仅是一个市场现象，更是科技投资范式已经发生变化的信号，而这一变化也验证了时我们提到的观点：Nasdaq100 等基于市值加权逻辑的指数因为构建方法论的限制，几乎很难在早期就敏感捕捉新兴技术革命 beta，更不要提 Alphas。

03.

AI 潜力框架复盘

作为对传统科技指数局限性的应对，我们在构建 AGIX 时就考虑到了 AI 从“技术可能”到“商业必然”的动态变化，因而，在 AGIX 指数构成上有以下两个特点：

1. 考虑到任何技术革命都会经历“硬件投入 -> 基础设施建设 -> 应用大爆发”三个阶段。因此，AGIX 指数将持仓划分为 Semi&Hardware、Infra 和 Application 三个板块，结合动态调整权重，从而捕捉不同阶段的价值流动，经过最新一轮调仓后，三个板块的占比分别为 23%、45% 以及 32%（备注：板块权重随每日持仓公司市值变化上下浮动）；

2.通过“AI Readiness”和“AI Potential”两个维度，从上千家公司中优中选优，找到真正的 AI winners。

• AI Readiness：主要着眼于当下，用来衡量公司的现有业务的 AI 进展，AI 给业务带来的正向影响越大，已经因为 AI 而产生的收入贡献越多，这个数值越高，例如 Nvidia 因芯片占据 AI/LLM 价值链上游，Microsoft 、Google 和 Amazon 因为云计算业务收益；

• AI Potential 侧重前瞻性视角，用来衡量在可预见的未来几年，公司和 AI 的结合能带来多大的业务影响和潜在收入。例如 Duolingo 基于 LLM 推出了 Max 产品线后，明显带动订阅转化和订阅用户增加。

在上述两个框架的基础之上，我们以季度为单位对 AGIX 的持仓和公司权重进行调整，这样做的好处是：

1. 对“新物种”保持即时追踪，以 Nebius（$NBIS)、Duolingo($DUOL)、Anthropic、xAI 等公司为例，这些公司大概率会是 AGI 时代的核心/高质量资产，而传统 ETF 难以覆盖到这些公司。

2.对于TSLA、AAPL、ADBE 等公司，尽管它们现阶段位于 AI 逆风状态，但考虑到这些巨头所拥有的庞大的生态系统和终端入口，且 AI 进程才刚刚开始，我们仍要审慎看待这些存量巨头，因而 AGIX 仍然将其保留，但这类公司的权重则会结合公“AI Readiness”和“AI Potential”的得分动态调整。

随着 LLM 竞赛进入下半场，推理、AI 应用落地正在取代训练成为新的增长引擎，这一叙事变化也完整体现到了 AGIX 三个板块的表现上：

• AI 基础设施（Infrastructure）

Infra 是 2025 年至今表现最为突出的板块，年初至今涨幅达 36.22%，也是 AGIX 增长的主要因子，贡献度达到了17.84%。

我们在今年年初大比例调高了 Infra 板块在 AGIX 中的占比，底层核心逻辑是：进入 2025 年，除了模型训练之外，推理需求的爆发一定会推动整个 Infra 板块受益。

一方面，Coding、Agent 应用的快速普及和增长加速了推理需求，另一方面，对于所有企业而言，大规模部署 AI/LLM 的前提一定是 “get data LLM ready”。

以 Snowflake（$SNOW）和 MongoDB（$MDB）为例，这两家公司在本次财报季都贡献了 monster beat 的业绩表现，即便公司并没有给出 AI/LLM 的直接受益贡献，但市场已经主动将 AI 受益的叙事与这两家强关联，正如我们在前文中提到的，今天的市场在为“AI确定性”买单，而非 “AI 想象力”。

• AI 应用（Application）

AI 应用板块自 AGIX 发布以来的累计涨幅高达 73.86%，是三个板块中表现最好的，累计贡献度达 10.50%。这一数据清晰地反映了 AI 应用从概念验证到商业化落地的重要转变。

最直接的例证是 Duolingo，虽然公司股价在这段时间迎来逆风，Duolingo 的 Max 订阅用户在总订阅用户中的占比已经从 2 个季度前的 5% 提升到 8%，并且公司借助 AI 在一年内开发了 148 门课程，成本和收入端都获得了提升。

• 硬件半导体（Semi & Hardware）

板块年初至今涨幅 14.63%，自 AGIX ETF 发布以来涨幅 14.33%，表现相对稳健。Semi 是 AI 产业链的基础，在 AGIX 的构成中同样提供了绝对的稳定性支撑，并且随着 AI coding、Agent 等应用落地带来的推理需求增加、各大厂商还在继续扩大 AI CapEx，我们预计硬件板块还能持续受益。

04.

如何理解 AI 成长股“高波动性”

“估值过高”、“AI 泡沫”是市场对高成长性板块的常见质疑，作为 AI 成长股的集合，AGIX 的高成长性背后也伴随着高波动性：自发布以来，AGIX 的最大回撤达到了 -31.48%，幅度略高于大盘指数，年化波动率为 31.95%。然而，将此简单归咎于 AI Hype 是十分片面的。

“高成长性”往往和“高波动性”挂钩，AGIX 也不例外。从发布后至今 AGIX 最大回撤为 31.95%，回撤幅度略高于大盘指数，在对 Q1 关税震荡的复盘分析中，我们对 AGIX 的回撤幅度进行分析，不论是 AGIX AI 板块在市场调整期的常见特征，是追求 AI 领域长期增长潜力所需付出的短期波动性代价。

这种波动性恰恰是 AGIX 方法论有效性的体现，它是捕捉 AI 时代非线性增长机会所必须接受的“特征”，而非“缺陷”。

首先，从估值角度，AGIX 的高成长性消化了高估值风险。在之前的中，我们把对 AGIX 和 Nasdaq 100 （QQQ）的 PEG 倍数进行对比。结果发现，考虑到覆盖公司未来业务和盈利的高速增长，AGIX 的整体估值甚至比 QQQ 更具吸引力。这说明市场给予这些 AI 公司的溢价，是基于其远超普通科技股的成长潜力，而非纯粹的情绪炒作。

与此同时，我们还可以结合“恐慌指数” VIX 对 AGIX 的波动率进行分析。

“高成长”与“高波动”天然挂钩。AGIX 包含了大量处于高速成长阶段的“年轻公司”，它们对市场环境变化更为敏感，从而推高了指数的波动率。但需要指出的是，AGIX 的这种波动并非失控的风险。

从结果上，AGIX 的年化波动率（31.95%）实际上低于同期市场的整体平均预期波动率（VIX Average=42.23%）。

考虑到 AGIX 远超其他行业指数的收益，说明 AGIX 在实现了更高收益的同时，其波动水平低于市场的“恐慌”预期，这恰恰体现了其卓越的风险收益比。这种“上行高弹性，下行有韧性”的特征可以理解为投资者在承担可控风险的前提下，捕捉 AI 时代巨大上行机会所需要付出的“代价”。

VIX 代表的是基于 S&P 500 期权价格反推出的市场隐含波动率，反映了市场对未来波动的预期和恐慌情绪，因此也被称为“恐慌指数”。如果波动率大于此数，则说明波动率大于预期，反之亦然。

更具体来讲，在各种指数之间，尤其是同为科技类指数的情况下，不同指数之间的波动率差异主要源自两个方面：成分结构和收益特性。

首先，从成分结构来看，AGIX 包含了大量处于高速成长阶段的科技公司，例如 Nebius、Duolingo、Applovin 等。这些公司从创立年份、IPO 年份角度和大盘相比都属于“年轻公司”。

和那些业务和业绩较为确定的大型企业相比，市场对这些科技成长股普遍未来成长性的预期分歧更高，股价对宏观环境、利率预期、监管政策甚至单一财报的反应更为敏感，进而推高整体指数的波动率水平。

有 28 家 AGIX 成分股公司的历史波动率超过 VIX 年均值，波动率前 10 里面公司分别是：Nebius， Tempus， Applovin， Vertiv， Tesla， Palantir， Marvell， ARM， Confluent， MongoDB，波动率最低的是 Microsoft。

这一特征在 AGIX 覆盖公司中也有所体现，在 AGIX 的持仓公司中，波动率最高的是 Nebius，最低的则是 Microsoft。

成立年份&IPO 年份与波动率相关关系图：越年轻的公司波动率越高。（滑动查看完整图片）

而 Nasdaq100 虽然也具有科技指数属性，但它包含的成分股数量更多，且包含了更多成熟的大型科技公司（如 Apple、Microsoft 等），这类企业的稳定经营对指数波动有显著的稀释作用。因此，Nasdaq100 的整体波动率比 AGIX 要低。类似地，S&P 500 和道琼斯等综合指数由于涵盖了更多行业和蓝筹股，波动性进一步降低。

同样的逻辑也适用于其他更为分散的指数：例如 S&P 500 中包含大量传统行业公司，相较 Nasdaq100 而言波动率更低；Dow Jones 指数则更偏重工业与消费蓝筹股，其波动性进一步收敛。

而结合 AGIX 长期跑赢市场指数的结果来看，这种“高风险高回报”的特性也恰好符合 AGIX 所覆盖的成长型科技公司，因此，我们可以说 AGIX 覆盖也正是 AGIX 波动率高于其他指数的原因之一。

这种波动结构使得 AGIX 更具有更强的弹性，即 AGIX 对市场情绪的反应更快、弹性更高：

•当市场情绪回暖、VIX 回落时，AGIX 的回报率通常显著跑赢 QQQ。例如，2024 年 10 月至 11 月、2024 年 12 月- 2025 年 1 月，以及 2025 年 3 月- 4 月，AGIX 的月度回报率不但反超了 QQQ，而且在情绪稳定阶段保持了持续领先。

•当市场恐慌情绪显著升温时，AGIX 的表现相对疲软，短期内被 QQQ 超越，不过，一旦 VIX 回落至相对稳定（如 5%以内的波动幅度），AGIX 便重新获得上行动力，再次领先 QQQ。

此外，从上行、下行捕获率的角度，也可以能够说明 AGIX 具备较高的收益和抗风险能力。如下图分析，在市场上行期间，AGIX 可以保持稳定的超额收益，而下行捕获率的范围也在合理区间。