麻绎文：弹性更高的创业板人工智能ETF国泰（159388）重磅发行中

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2025-3-11 10:00-11:00

直播嘉宾：

麻绎文 国泰量化投资部基金经理

摘 要

创业板人工智能ETF（159388）聚焦创业板人工智能产业，覆盖硬件、软件及算力核心领域，前十大权重股集中于通信设备、集成电路等硬科技龙头。业绩来看，指数2019年以来累计涨幅达209.96%，近一年、近三年中显著跑赢创业板指及同类人工智能指数，在2023-2024年人工智能行情中弹性突出。指数特性表现为通信行业占比高、业绩兑现性强。

当前这轮由生成式人工智能带来的行情有望在2025年深度融入国内人工智能产业发展大趋势之中。从全产业链来看，随着国内大模型技术和关注度的提升，2025年有望复刻海外2023年增长路径，国内云厂商资本开支有望大幅提升。

基础层看，国产算力的业绩兑现性可能相对较强，伴随国内互联网厂商资本开支逐步提升，国产硬件公司可能会有长期的业绩提升机会；模型层看，国内大模型技术突破加速，DeepSeek等国产大模型有望通过开源生态与低成本优势加速推动应用落地；应用层看，垂直领域与通用AI Agent协同发展，预计2030年国内AI市场规模将达900亿元。此外，政策持续加码，从中央到地方密集出台支持措施，有望催化产业长期成长。

创业板人工智能ETF（159388）是二级市场20%日涨跌幅限制的产品，下半年随英伟达新芯片量产及国内云厂商资本开支提升，板块估值修复与业绩增长共振可期。感兴趣的投资者可以逢低分批配置平滑风险，用弹性更高的创业板人工智能ETF（159388）把握板块机遇。

正 文

麻绎文：今天介绍一下创业板人工智能ETF的基本情况，创业板人工智能ETF的代码是159388，发行日期是3月10日到3月21日。从二级市场的情况来看，创业板人工智能ETF的涨跌幅限制是20%，相比于市场上已有的人工智能类ETF，这个产品波动性和弹性可能相对更强。

一

如何看待人工智能投资机会？

接下来，我给大家介绍一下当前人工智能行业的基本投资机会。首先梳理一下人工智能行业发展的脉络，这一轮人工智能大的产业周期始于2022年下半年OpenAI发布ChatGPT3.5，这一代表性事件使得全球的投资者意识到AI已经从此前的判别式AI逐步转向了通用式AI。在此之后，行业内部有了很多重磅事件，2023年OpenAI发布了GPT4o，去年年底Open AI连开12天发布会，并发布了能力比较强的大模型o1，2025年国内发布的DeepSeek引发了市场高度关注，国内互联网大厂如阿里、字节等自研的大模型实力也在不断提升。

这一轮大模型最大的特点就是生成式人工智能，相比于以前基于规则或者传统框架实现的判别式AI，生成式AI能够实现的功能更加全面。之前的判别式AI主要采用的是机器学习或者深度学习，实现一些简单的基础判断功能，比如视频推荐、人脸识别，以及垃圾邮件识别等。

2022年开启的这一轮生成式人工智能行情背后最大的底层逻辑在于，AI能够帮助大家进行更全面的工作，它能够自主实现一些之前AI做不到的内容，比如2022年GPT3.5能够和人进行相对比较复杂的交互，并且具备一定的逻辑推理能力，再到GPT4已经能够给出一些较复杂的数学、法律相关问题的回答。

此外，2023到2024年大模型也发展了多模态能力，不只能够输出文字，例如去年年底OpenAI发布的Sora应用能够实现完善度比较高的文生视频能力。在多模态领域中，大模型在文字、图像、视频以及音乐等各方面的能力都在提升，并且能够逐步取代此前人类在对应领域的一些产出，所以我们觉得这一轮生成式人工智能的大行情整体的脉络相对来说比较清晰，并且2025年这轮人工智能行情有望深度融入国内产业发展大趋势之中。

从IDC的数据来讲，2024年整个生成式人工智能市场规模差不多在360.6亿美元的市场，预计到2028年会达到2154亿美元的规模，发展速度相对比较迅速。对于国内来讲，2023年AI大模型行业的市场规模只有17.65亿元，市场规模未来也有希望进入快速增长的阶段，到2030年市场规模有希望达到接近900亿元的水平。所以从长期来看，国内的人工智能产业长期来看还是一个快速成长的产业。

从政策端角度来看，近期政策层面的支持力度比较大，去年的中央经济工作会议以及今年两会的政府工作报告都对人工智能、新质生产力等一些重要细分产业有相关的表述，并且支持相关产业的发展。各个地方政府都出台了自己的人工智能+行动计划，所以我们觉得从政策维度上来讲，市场的催化事件相对来说也会比较多。

二

AI全产业链解读

AI全产业链可以分为上中下游。上游是基础层，其中包含AI模型的生产工具、AI算力的基础设施以及AI数据资源等一些细分方向，其中市场关注度比较高的是AI算力的基础设施，ChatGPT以及DeepSeek发布之后，掀起了国内外互联网厂商的资本开支大幅增长的浪潮，而互联网厂商资本开支里面很大一部分都投向了AI算力的基础设施，包括芯片、服务器等。

中游是通过基础设施层训练出的模型层，模型层相关的概念包括计算机视觉、自然语言处理、知识图谱以及机器学习等。

最后下游就是应用层，应用层相对来说属于百花齐放的状态，其中包含大家关注度比较高的AI金融、AI医疗、AI政务等方面。

参考海外，在基础层涨幅比较巨大之后，海外的应用层面许多上市公司股价在短期都爆发出了很高的涨幅，比如AI应用层的AI营销、AI医疗等相关标的。这种情况在2025年的国内行情中也有可能会看到，主要原因是国内的DeepSeek、通义千问等大模型取得了进展之后，能够给下游应用带来更强大的赋能。近期在应用层面，特别是软件板块的一些标的，已经出现了很明显的上涨行情，这背后也和大模型的发展以及DeepSeek的赋能有很大的相关性。

1、算力端：资本开支有望大幅提升

首先是上游基础层的算力侧，它背后最大的驱动因素是互联网厂商的资本开支投入。可以参考2022年ChatGPT发布之后，海外几家头部互联网云厂商，如亚马逊、微软、Meta、谷歌等在2023年都大幅提升了自己的资本开支。在AI大趋势之下，云服务需求非常景气，所以2023到2024年海外云厂商的资本开支呈现出逐季增长，不断提升资本开支计划的状态，这也带来了数据中心侧，包括服务器、算力、通信的广泛需求。

国内在2025年很有可能复刻海外的路线，特别是北美在2023年开启的资本开支大幅提升的周期。今年不仅字节的资本开支会翻倍增长，近期阿里也明确未来三年的资本开支会达到过去十年的总和，市场也在关注腾讯资本开支计划的情况。此前腾讯在微信端灰度测试了接入DeepSeek，所以预计在今后一段时间，腾讯的资本开支计划也会有比较明显的增长。

所以在2025年，随着国内大模型取得重要的技术突破，国内云厂商的资本开支计划可能也会走上2023年美股云厂商的道路，呈现出资本开支逐季抬升、并且不断提升未来资本开支计划的周期，甚至可能会出现每年都超市场预期的情况。

总体来讲，我们觉得当前大的AI产业趋势非常明确，国产上游的算力产业链在今年可能也会真正进入到全面业绩爆发的阶段，可以参考美股2023年、2024年经历的周期。

从需求端来看，国产算力的业绩兑现性可能相对较强。市场可能还是会关注当前国产算力的性能情况，因为在此之前，大家比较担忧国内算力芯片和海外的巨大差距，例如从2022年国内的AI加速卡出货量来看，英伟达占到了85%的市场份额。但是在过去一段时间，华为、寒武纪、海光等一些厂商自身算力单卡的性能已经能够比较快速地追赶海外先进算力卡的技术水平。

此外，近期海外制裁事件相对较多，2023年海外的一些头部算力卡可能很难进口到国内，近期市场也传闻此前国内特供的H20等一些算力卡可能也会逐步进入到禁运名单当中。所以2025年可能也是国内算力卡大幅增加出货量、市占率大幅提升的阶段。伴随着未来几年国内的AI服务器爆发，叠加国产算力卡市场份额的提升，相关产业链可能会有巨大的投资机会。

除此之外，市场还会关注硬件侧的一些投资机会，主要是数据中心，例如通信、服务器等相关标的。以光通信产业链为例，海外各大云厂商资本开支大幅提升带来了数据中心里光通信、光模块需求的大幅增长，从全球光模块厂商的排名来看，前十大光模块厂商在国内就能占到7家，从这个维度来看，光通信产业链在过去几年深度受益于海外资本开支的增长。

而今年市场关注的重点转向了国内互联网厂商的供应商，背后的主要逻辑在于此前市场对海外的需求相对来说预期比较充分，但去年下半年国内互联网厂商大幅提升资本开支带来的需求增长超出了市场预期，所以在这个阶段，国内的一些通信产业链标的有比较大的业绩增长空间，估值也有比较大的提升空间。

如果我们对未来做一个展望的话，伴随着国内互联网厂商逐步提升自己的资本开支，国产硬件公司可能会有长期的业绩提升机会。

2、模型端：有望快速迭代

聚焦中游模型端，今年DeepSeek的发布体现出国内大模型的技术进步能力相对较强。另外，DeepSeek采用开源模式，能够更加快速地让各个下游应用赋能业务，包括应用软件、运营商以及政府机关部门等积极接入和本地化部署。往后看，市场预期今年DeepSeek还会发布新一代模型。此外，国内的各大互联网厂商，比如阿里、腾讯以及字节等都在持续迭代自研大模型，也能够提升产业链的投资热情。近期一些相关下游应用也有爆发，比如Manus的问世，这都反映了国内AI模型产业整体发展迅速的状态。所以今年大模型侧是不缺乏催化事件的，国内的厂商还是处在不断迭代模型的状态当中。

从DeepSeek的情况来看，以DeepSeekR1为例，API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元。较OpenAI o1 正式版更具性价比优势。在模型训练侧的综合成本也远低于OpenAI o1，所以低训练成本和低应用成本两方面决定了它在模型应用和推广层面具有更高的性价比优势。

往后看，国内这一轮AI行情可能走得也会比海外过去走的更快一些。从海外的情况来看，2023年到2024年大模型处于不断迭代到应用逐步探索的阶段，但是从今年大模型的应用相对来说进展比较快，背后很大一部分原因来自于国内低成本模型的泛化能力相对来说比较强，国内各大运营商、应用软件厂商都在积极接入低成本的模型，各家公司也在积极做本地化部署，这样的话能够使AI下游的应用更加快速进入到繁荣的状态。

整体来讲，我们觉得国内模型层已经能够快速追赶全球第一梯队，后续有希望不断给市场带来惊喜，从而催化整个板块的行情。

3、应用层：AI应用层进展迅速，市场有望快速增长

再看下游应用层，从一些垂直场景来看，以医药这个细分行业为例，AI能够帮助生物制药行业更加快速地完成前期分子的筛选，并且能够使得制药流程极大降本增效。除此之外，在医疗服务领域，AI也能够帮助医生更加快速地进行一些影像诊断。在垂直领域，AI的赋能相对来说比较丰富，而且比较迅速。

近期我们也看到Manus的发布使得大家更加关注通用型AI应用的发展。从Manus的基本情况来看，它其实能够帮助用户拆解需求，它自己可以选择调用哪一个大模型，选择用哪一个数据库，并且在完成相应的任务过程中也会展示自己的思考过程以及最终的结果。近期我们看到调用Manus 40分钟内就可以完成一篇量化因子报告的复现和回测，整个工作流程相比于普通的人类研究员明显更快，并且复现的过程也能够清晰地给用户进行展示。

综合各个方面来看，当前的AI应用，不管在垂直应用领域还是在通用的AI agent领域，都已经取得了极大的进展，后续随着大模型的不断突破，应用层的进展相对来说也会非常迅速。

三

创业板人工智能有何特点？

最后，我们介绍一下创业板人工智能ETF标的指数的基本情况。创业板人工智能ETF跟踪创业板人工智能指数，指数代码是970070，这个指数有50只成分股。从编制方案来讲，它反映了创业板里和人工智能相关度比较高的上市公司股价的变化。它的选样空间是由创业板上市公司剔除掉一些财务指标相对较负面或者可投资性比较差的股票构成的，再通过日均总市值以及日均成交金额等市值和流动性指标进行筛选，选出50只成分股来构成指数，最后通过流通市值加权，在权重方面还要求对存算以及网络设备、数据和软件服务领域的个股权重不超过10%，场景应用领域的个股权重不超过2%，最后构成整个指数的成分股和权重。

具体来看，指数的前十大权重股以AI产业链里比较有代表性的软件、硬件领域的上市公司为主。从指数细分子行业的分布来看，约有41%在AI软件，50%在AI硬件，还有9%在AI算力。

创业板人工智能指数主题概念分布

数据来源：Wind。数据截至：2025/2/28。行业分布根据中信三级行业及公司主营业务划分，会随行情，公司行为和成分股变化波动，仅供参考。

从硬件具体的行业分布来看，包含了26.44%的通信设备，11.59%的集成电路以及7.78%的数据中心，其中最大的一块还是来自于通信设备，包括光通信、服务器相关的标的。除此之外，算力和存储侧的集成电路占比也比较高，能够接近12%。总体来讲，这个指数是硬件、软件以及算力全覆盖的指数，所以能够比较全面地表征创业板人工智能上市公司的表现。

数据来源：Wind。数据截至：2025/2/28。行业分布根据中信三级行业及公司主营业务划分，会随行情，公司行为和成分股变化波动，仅供参考。

从三级行业分布来看，相较于同类指数，创业板人工智能更加聚焦于AI领域业绩兑现性比较强的硬科技上市公司，其中通信板块的含量相对来说是最高的，前十大权重股里面也能够看到光模块、光通信领域的龙头公司，并且占比相对较高，所以创业板人工智能的特点是通信行业的占比相对更高，并且在数据软件服务和存算、网络设备以及应用三大主题上的覆盖度比较全面，在数量和权重的分布上来讲都比较均衡。

从指数的历史表现看， 2019年以来，创业板人工智能指数的涨幅相对较大，涨幅能够达到209.96%，在近一年、近三年，特别是这一轮人工智能的大行情当中，它的表现能够远远跑赢创业板指以及创业板成长指数。

数据来源：Wind。时间区间为2018/12/31-2025/2/28。指数历史过往业绩不代表未来表现。

和同类其他的人工智能指数对比来看，2019年以来，创业板人工智能长期表现能够远远跑赢科创板人工智能、中证人工智能以及其他同类人工智能指数。分年度来看，在2023年、2024年的人工智能大行情中，它都能跑赢同类人工智能指数，所以我们觉得在人工智能产业里面，创业板人工智能指数的代表性和涨跌弹性都会相对更强，所以通过创业板人工智能指数去投资人工智能产业链的代表性和跟踪紧密度都会更强一些。

数据来源：Wind。时间区间为2018/12/31-2025/2/28。创业板人工智能指数的基日为2018年12月31日。指数历史过往业绩不代表未来表现。由于上证科创板人工智能指数基日为2022-12-30，该指数基日以来涨跌幅统计区间为2022/12/30-2025/2/28。

从当前的估值情况来看，创业板人工智能指数的PE估值处于2024年7月11日发布以来的43.51%分位左右，在中等水平的位置。过去一段时间，光通信领域的一些标的跟随海外的科技产业链出现了比较明显的调整，所以指数的估值相比于去年的高点已经有了明显的消化。

在今年下半年，海外英伟达的Blackwell也会进入到大规模出货阶段，所以国内相关的供应链厂商也会迎来低位估值修复的机会。除此之外，在国内的云厂商大幅提升资本开支计划之后，国产的算力和硬件的公司也会迎来相应的业绩成长以及估值抬升的机会。总体来讲，我们在今年整体比较看好创业板人工智能指数的投资机会，特别是在当前的估值已经经过一轮消化之后，我们觉得指数的投资性价比也在逐渐显现。

创业板人工智能ETF（159388）发行日期是3月10日到3月21日，感兴趣的投资者可以多多关注。

今天就这样，白了个白~

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