上海
在人工智能产业从"技术储备期"迈向"价值兑现期"的关键节点，商业化应用进程的实质性突破正成为重塑行业估值体系的核心变量。当前，AI技术已不再局限于实验室场景的参数竞赛，而是在企业级服务、消费级应用及工业级解决方案中形成可量化的商业价值闭环，这一转变标志着行业正经历从"主题驱动"向"业绩驱动"的关键切换。
探讨汇添富上证科创板人工智能ETF发起式联接A(026654)标的指数在AI产业链布局中呈现"上游算力奠基、下游应用放量"的特征，其AI应用层含量合计约48%（软件应用26.7%+智能终端21.2%），在同类硬科技指数中属于应用层纯度较高的标的
图：上证科创板人工智能指数细分产业分布
数据来源：Wind 截至：2026.02.28
视频端口——从"技术演示"到"生产力工具"的收费闭环
AI视频生成已进入商业化兑现期，头部厂商跑出清晰的盈利模型。数据显示，快手可灵AI作为全球首个大规模落地的视频生成大模型，2025年3月年化收入运行率突破1亿美元，4月及5月单月付费金额均突破1亿元人民币，12月单月营收达2000万美元。
国际竞品Runway 2024年12月ARR（年度经常性收入）达8400万美元，预计2025年底冲击2.65亿美元。用户规模方面，可灵全球月活超150万，累计用户突破2200万，生成视频超1.68亿条。
据中研普华产业研究院发布的《2026-2030年中国AI视频行业竞争格局及发展趋势预测报告 》预测分析， 当前AI视频行业正经历从“工具辅助”到“核心生产力”的范式转变。以多模态大模型为核心的技术体系，已突破单一视觉处理的边界，实现文本、图像、视频的统一生成与实时交互。这种技术跃迁不仅降低了内容创作门槛，更重构了传统视频产业的价值分配逻辑。
游戏端口——AI NPC与资产生成的"情感变现"
根据伽马数据（CNG）及多家机构发布的最新报告，2026年1月中国游戏市场实际销售收入达324.68亿元，同比增长4.47%。得益于春节档长假效应及新品爆发，业内预计第一季度总收入有望冲破850亿元大关。
另一方面，从2022年开始国内游戏用户的规模呈现强势增长，亿从2022年12月的6.64亿人增长至2025年底的6.83亿人。
图：国内游戏市场用户规模
数据来源：Wind 数据区间：2021.06-2025.12
在AI NPC商业化方面，网易《逆水寒》手游率先实现大规模市场验证，部署基于大语言模型的智能NPC系统，赋予NPC记忆、性格与情绪，使玩家从"任务驱动"转为"社交驱动"。财报显示，智能NPC显著提升用户留存与在线时长，直接拉升LTV（生命周期总价值），2025年Q3网易游戏收入逆势增长11.8%。
《燕云十六声》进一步集成自然语言处理与涌现式剧情生成技术，部署上万个可交互智能NPC，构建"情感商品"变现模式。
华西证券分析认为，近期中国AI大模型迎来“春节档”爆发，技术趋势已从通用聊天工具全面转向垂直生产力工具与真实Agent落地，重点体现在工业级的视频生成、工程级编程以及消费办公场景。目前AI发展阶段仍处于关键加速期，伴随相关算力芯片的供应体系逐渐丰富，应用发展对于token需求量仍在加速增加，相关底层算力基建仍然还在扩张期。
汇添富上证科创板人工智能ETF发起式联接A(026654)作为全市场首批跟踪上证科创板人工智能指数的场外联接基金，凭借"发起式利益绑定+科创板高弹性+全产业链布局+高应用层纯度"的四重优势，为投资者提供了低成本布局AI硬科技核心资产的场外工具。
2025年6月指数半年度调整显著强化了应用层纯度：调入奇安信、合合信息、福昕软件等场景化服务商，调出AI业务关联度较低的硬件集成企业。新成分股平均AI业务收入占比达68%，使指数应用层纯度提升至48%，更精准地捕捉AI从"技术储备期"向"价值兑现期"切换的商业化红利。
相较于同类AI指数（如创业板AI指数偏重光模块、双创AI指数应用层占比仅31.7%），科创AI指数在软件应用与智能终端的权重分配更均衡，更能代表AI产业的商业化落地能力。
数据来源：Wind 截至：2026.02.28
就AI应用端而言，相较于其他AI主题指数，科创AI指数的应用层布局更具差异化。相较于创业板人工智能指数而言，后者聚焦光模块等算力基建（通信设备权重超40%），应用层占比显著低于科创AI；相较于科创创业AI指数，后者横跨双创板块，应用层权重仅31.7%（智能终端7.2%+软件应用24.5%），且分散于通信设备与半导体之间；相较于中证人工智能主题指数，尽管后者覆盖全市场，行业分布更均衡，但科创AI指数在应用端的"硬科技+场景落地"特征更纯粹。
汇添富基金在指数与量化投资领域具备深厚积淀，其ETF管理规模稳居行业前列。团队在科创板相关指数产品（如科创50ETF、科创芯片ETF）的管理经验，为本基金在成分股流动性管理、打新增强、事件驱动交易等方面提供了成熟的运营框架，有助于在跟踪误差控制与超额收益获取之间取得平衡。
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