如何捕捉AI浪潮下的软件板块投资机会?

FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）商业模式是一种介于“标准化SaaS软件”与“定制化IT咨询/外包”之间的新型企业服务模式，该模式最早由Palantir确立，并在大模型时代被越来越多的AI软件公司所采用。在该模式下，软件公司派驻前线部署工程师，与客户讨论真实业务问题与希望达成的结果，所有工作都围绕“帮助客户实现结果”展开，并在此过程中反向构建产品形态。相较于传统SaaS模式，FDE模式“先不强调已有产品，而是投入资源解决客户问题，再反推产品”，其商业模式更加类似外包或咨询公司。在达到PMF之前，经典SaaS公司与FDE模式并没有本质区别，双方都会深入客户场景。差异主要发生在PMF之后，1）SaaS模式：将产品和服务标准化和规模化，追求简单、可复制的合同模式和适用于所有客户的统一定价体系；2）FDE模式：追求深度挖掘单个客户需求和推动更大规模的后续合同。

AI带来FDE模式成本结构变化，放大本体层价值。AI通过降低编程门槛，简化业务流程带来成本结构变化。一方面，知识蒸馏的成本不断下降，过去，一线团队发现痛点需要写需求文档并等待后方产品团队排期开发，现在在AI编程辅助下，FDE可以直接在客户现场写脚本、搭原型、做测试，在业务现场搭建产品。此外面对长尾、小型的客制化需求，AI可以简化传统业务流程，小团队即可完成产品搭建-产品试错流程，降低了工程执行门槛，从而实现产研能力的前置。另一方面，AI通过强大的编程能力为FDE节省了编程的时间，FDE无需将大量时间消耗在重新编码上，从而能够将更多精力放在判断问题类型，抽象业务流程等价值量更高的工作中，进而形成准确、稳定和可复用的AI资产。二者结合，有助于FDE摆脱传统的人月模式，实现成本降低和毛利率提升。

海外头部公司通过FDE模式兑现利润，部分已实现商业化落地。1）Palantir：把交付过程变成学习行业、沉淀资产的过程。FDE在军方、情报机构、能源等高复杂度客户现场解决具体问题，同时把反复出现的流程、权限、数据关系和决策规则抽象为本体层和平台能力。客户越多，本体层越厚，服务同类客户的成本越低。公司产品线可以分为Gotham、Foundry和AIP三层，其中Gotham服务军方、情报机构和执法部门，Foundry服务商业企业，政府民用部门，AIP为其上的AI能力层，提供底层AI能力。得益于FDE模式，公司2026Q2收入增长率+利润率=155%，高于SaaS行业平均水平；2）C3.ai：采用类似的前线部署策略，其工程师团队深度驻扎于壳牌、贝克休斯等能源及制造巨头现场。在解决设备预测性维护、供应链优化等具体问题的同时，将行业Know-how沉淀为其核心的标准化AI应用套件（C3 AI Applications），进而向全行业进行低边际成本的复制与推广；3）Scale AI：组建FDE团队深入美国国防部及大型传统企业现场。他们一方面解决复杂环境下的私有数据清洗与标注问题，同时也在前线部署其Donovan AI决策平台，将非结构化的前线数据持续转化为高质量的平台训练资产；4）Anduril Industries：研发Lattice OS软件平台。Anduril的前线部署工程师与军方深度绑定，通过FDE模式，公司将高度定制化的作战需求，抽象为可跨设备、跨军种复用的通用AI自主决策系统。

国内头部软件厂商已引入AI FDE模式，部分企业解决方案已取得初步成果。如用友推出的FDE驻场模式与AI BaaS服务。用友工程师直接驻场与企业业务团队组成联合体，将传统的“一次性交付”转变为“基础软件服务费+业务增量收益分成”的深度绑定模式。科大讯飞也在政企招采与医疗刚需场景中深入实践了FDE模式，公司通过“业务即标注”沉淀高质量数据反哺模型。其与国家能源集团共建的招采智能体已稳定运行超21万个项目，实现97%的智能评审准确率与89%的询价通知单评审无人化率，累计创造间接经济价值达40亿元；得益于星火大模型与智能体平台沉淀的可复用组件，该标杆方案已低边际成本地复制至中广核、中国华电等50余家政企客户及交易中心，复购率保持在90%以上，规模化复制的经济效益已初步显现。

3

国内软件厂商业绩稳健，海外头部厂商持续增长

海外方面，AI技术周期对业绩的赋能在头部厂商率先兑现。2026Q2，Palantir、Salesforce、ServiceNow和Adobe四家代表性厂商合计实现营收238.85亿美元，同比增长达17.50%；合计实现归母净利润高达65.98亿美元，同比增长53.80%。海外头部软件厂商的营收已连续14个季度实现同比增长，净利润已连续8个季度实现同比增长，盈利能力迎来集中释放期。

国内方面，软件板块整体规模稳步扩张，AI赋能正成为业绩增长的核心引擎。截至2026Q2，国内50家核心软件厂商合计实现营业收入493.72亿元，同比增长3.67%，整体规模保持稳步扩张趋势；合计实现净利润18.59亿元，受外部宏观环境及部分企业研发与市场投入期影响，同比阶段性下滑16.03%。从个股结构来看，具备强C端属性及AI落地场景的标的展现出较高的业绩弹性，同花顺26Q2实现营收15.92亿元（同比+54.41%），归母净利润6.96亿元（同比+82.68%）；办公软件龙头金山办公依然维持高增长态势，单季营收达17.00亿元（同比+25.37%）。相比之下，部分传统企服与基础软件厂商正处于业务调整与转型期，中国软件受业务节奏影响，单季营收10.83亿元（同比-32.35%），但利润端呈现修复迹象，实现归母净利润0.61亿元。总体而言，国内厂商正处于新老动能转换与AI产品打磨的关键窗口期。

二

场景应用加速落地、MaaS平台稳步推进

1

AI+场景应用落地，软件行业持续受益

AI+办公：确定性高，落地较快，AI有望助力办公软件实现量价齐升。传统办公软件学习门槛较高，重复劳动较多。AI+办公软件结合有望帮助用户实现自然语言办公，达成内容生成、信息提炼和数据处理一体化，从而帮助用户节省办公时间，提升工作效率。随着大模型代码生成能力增强与Agent操作权限的放开，软件形态将逐步向以“Skill”为单位演进。办公产品不仅是内容编辑工具，更将成为直接跨系统抓取数据、执行RPA自动化等复杂任务的智能中枢。相关公司有望从传统办公软件和产品服务商向AI时代的办公生产力平台服务商演进。从收入角度而言，厂商通过将AI功能打包进高级会员提升单客付费金额，功能易用性提升也有助于驱动免费用户向付费用户转化，进而实现量价齐升。

以WPS为例，公司2025年推出“灵犀”AI office办公智能体，产品矩阵拓展至GUI+LUI阶段。根据2026年3月30日投资者交流纪要，公司判断行业正在进入AI office新阶段，LUI的比重将逐步提升，截至2025年底，公司日均AI Token调用量已超2000亿，同比增长12倍。定价方面，公司对B端客户和C端客户采取不同的定价策略。1）B端客户：公司WPS 365帮助客户管理其非结构化数据资产，在此基础上叠加协作AI能力，为客户提供更优质服务的同时获取更可观的回报；2）C端客户：对成本波动敏感度较高，因此维持稳定的订阅制套餐模式。

AI+企业管理：Agent全面落地，AI有望重塑企业软件底层逻辑与商业模式。行业正从‘软件1.0’（代码驱动）向‘软件2.0’（数据驱动）和‘软件3.0’（大模型智能驱动）迭代跃迁，使软件进化为具备感知、预测、决策与自主执行能力的智能体。随着Agentic AI技术在财务、供应链、人力、销售等核心场景的大量部署，企业软件将逐步实现从被动工具向主动运营枢纽的转变，自动完成对账、排产等复杂任务。从商业模式角度而言，行业正加速由传统SaaS订阅向BaaS（业务即服务）模式演进，厂商有望通过直接交付业务成果，探索按业务效果与价值分成的创新收费模式，进而提升单客价值交付效率并打开新的增量空间。

以用友为例，公司将AI深度嵌入BIP平台核心业务场景，全面推进企业IT架构向“智能双模”体系演进。根据公司业务布局，其产品已原生集成Agent能力，并依托创新的FDE长期驻场模式，前置挖掘客户真实痛点以保障AI项目的高质量落地。根据用友2026H1财报披露数据，报告期内公司积极推动AI产品迭代升级与应用落地，AI相关合同签约金额9.06亿元，实现AI相关收入4.64亿元，AI业务实现快速突破。金蝶国际同样受益于大中型企业在AI转型、AI原生ERP、全球化解决方案等核心需求，2026H1实现AI原生产品收入2.96亿元，同比增长189%，实现AI+SaaS订阅收入占比达60.3%，AI+企业管理已进入落地阶段。

AI+政务与安全：在政务信息化与网络安全等高度强调自主可控与数据隐私的垂直领域，大模型应用正处于从“流程信息化”向“辅助决策与主动防御”跨越的初期。传统模式下，政企客户长期面临安全规则误报率高、基层运营人员短缺以及重大定制化项目交付繁重等痛点。当前，AI赋能的核心逻辑在于将“高阶专家能力”本地化与基座化：安全产品正克服传统规则引擎的局限，向集威胁溯源、自动处置于一体的智能中枢蜕变；政务软件则依托检索增强生成等技术，在人大议案、智慧海关等场景中提供高可信辅助决策。两者均通过构建“数智化底座+场景应用”的形态，积极探索打破传统项目制的天花板。

全球大模型迭代持续加速，模型综合能力跃升的同时推理成本下探，行业整体质价比迎来提升。从技术演进看，OpenAI经历了从GPT-4向推理模型o系列及GPT-5的演化，Google推出了Gemini多模态系列，Meta则通过Llama开源系列不断突破能力上限。这推动了前沿语言模型智能指数从2022年底的个位数迅速攀升至2026年下半年的60分以上。

与此同时，阿里巴巴的Qwen系列、百度的文心系列、DeepSeek以及智谱等国内机构不仅在参数规模与模态上紧跟前沿，也在定价策略上展现出竞争力。根据Artificial analysis数据，在模型能力与任务成本的对比中，GLM-5.0-Flash、DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.0以及MiniMax等国产模型占据了智能指数大于40且单任务成本低于0.4美元性价比象限，其智价比整体高于海外同级别的闭源模型。这种高智能、低成本的结构性优势，有助于降低下游企业的API调用门槛与试错成本，从而推动国内AI应用更快落地。

大模型及算力平台是构建AI应用的核心底座。当前国产头部厂商正逐步实现全栈自主可控，并向多模态与智能体升级，通过提供完整的开发者工具链和企业技能中台，大幅降低下游应用构建门槛。行业商业模式已逐渐清晰：一方面承接G端与大型B端的智算中心或企业私有化基座建设项目；另一方面通过MaaS平台获取中长尾B端海量开发者的API计费与订阅收入。

以科大讯飞为例，公司已构建起算力、模型与平台相融合的自主可控AI底座。技术层面，公司在2026年上半年密集完成星火X2、X2-Flash及多模态大模型X2-VL的升级，生态层面，讯飞AI开放平台汇聚开发者超1150万，其中大模型开发者逾320万，同比实现翻倍增长。商业化落地方面，公司采取算力接口与智能体中台并行策略，既推出了兼容主流API协议的高吞吐Token计划，又面向企业推出了开源技能中台SkillHub以沉淀数字资产。依托坚实的底座赋能，公司核心能力已顺利转化为实际收入，2026年上半年在教育智能批阅机、汽车前装智能化产品及金融等多领域的AI渗透率与业务数据均实现数倍增长。

中证全指软件指数（H30202.CSI，以下简称“软件指数”）发布于2013年7月15日，以2004年12月31日为基日，基点为1000点。指数从中证全指指数样本中选取业务涉及软件开发领域的上市公司证券作为样本，以反映A股软件主题上市公司证券的整体表现。截至2026年8月末，指数样本数量为50只。

从中信三级行业分布看，截至2026年8月31日，软件指数以行业应用软件为核心，权重为44.36%；云软件服务、新兴计算机软件和产业互联网信息服务权重分别为12.68%、11.93%和10.06%，合计覆盖企业数字化、云化和智能化应用的主要软件环节。云基础设施服务、基础软件及管理办公软件、产业互联网综合服务等方向亦有布局，整体行业结构以软件应用与软件服务为主。

我们对软件指数成分股的AI产业分布进行分析，只要公司主营业务、重点产品或战略布局涉及大模型、生成式AI、AI应用或AI生态，即纳入AI软件，并依据其主要应用场景划分为模型与算法、AI+办公、AI+金融、AI+企业管理、AI+安全及AI+政务等类别。已推出或重点布局大模型智能体、数字员工、Agent平台或行业智能体的公司，进一步标记为AI Agent。

从AI产业分布看，软件指数中AI软件权重为89.94%，覆盖模型与算法、AI+办公、AI+金融、AI+企业管理、AI+安全及AI+政务等多个环节。其中，模型与算法权重为27.20%，AI+金融为26.83%，为指数AI软件配置的主要方向；AI+安全、AI+办公、AI+企业管理和AI+政务权重分别为11.38%、9.82%、8.73%和5.98%。整体来看，指数既覆盖科大讯飞、金山办公、同花顺、三六零等AI软件公司，也覆盖金融IT、企业管理、网络安全和政务数字化等垂直应用领域，形成较完整的AI软件产业布局。

从AI Agent分布看，指数中AI Agent相关成分股权重为66.76%，占AI软件权重的74.23%。其中，模型与算法、AI+办公和AI+安全领域的Agent权重占各自AI软件分类权重分别为89.52%、100.00%和91.47%，显示这些领域的智能体产品布局相对更为集中；AI+企业管理领域的Agent权重占比为87.81%，反映智能体正加快向企业服务和管理软件场景渗透。

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成分股偏中小市值，兼具龙头配置与成长弹性

市值结构方面，截至2026年8月31日，软件指数成分股平均市值约260亿元，市值中位数约132亿元。从权重分布看，500亿元以下成分股权重合计59.81%，体现指数对中小市值软件公司的较广泛覆盖；500亿元以上成分股权重合计40.19%，则主要由软件产业链中的龙头公司构成。

软件行业处于技术迭代和商业模式持续演进阶段，中小市值公司往往在细分领域具备更强的产品创新动力与业务扩张弹性，能够更快受益于AI应用落地、行业数字化渗透率提升、信创替代及新客户拓展等变化。指数通过较广泛覆盖中小市值软件企业，有望捕捉细分赛道成长带来的超额收益机会。整体而言，指数以中小市值软件企业为广泛样本基础、以中大市值龙头提供主要权重支撑，兼顾行业代表性与成长弹性。

截至2026年8月31日，软件指数前10大成分股权重合计为52.99%，前20大成分股权重合计为71.59%。前10大成分股包括科大讯飞、同花顺、金山办公、深信服、恒生电子、三六零、拓维信息、指南针、润和软件和中科创达，覆盖模型与算法、AI+办公、AI+金融、网络安全、企业管理软件、云服务及行业数字化等细分方向。

从个股权重看，科大讯飞、同花顺和金山办公权重分别为9.80%、8.73%和7.32%，前三大成分股权重合计25.84%。其中，科大讯飞代表模型与算法及智能交互应用方向；同花顺覆盖AI+金融；金山办公覆盖AI+办公；深信服、三六零布局网络安全；恒生电子、指南针服务金融信息化；用友网络则是企业管理软件的重要代表。指数通过较高权重配置软件行业龙头，同时覆盖多个细分赛道公司，以把握软件产业景气和技术迭代带来的投资机会。

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2025年业绩提升显著，AI软件构成当前利润核心

2025年，软件指数成分股营业收入合计约2095亿元，较2024年约2069亿元稳步增长；归母净利润合计约98亿元，较2024年约45亿元增长约119%，ROE由1.56%提升至3.49%。

从一致预期看，预计2026年至2028年，指数营业收入将分别增长至约2374亿元、2600亿元和2968亿元，对应增速约13.3%、9.5%和14.2%；归母净利润将分别提升至约199亿元、264亿元和337亿元，ROE预计升至6.56%、9.14%和11.45%。在营收稳步增长的同时，利润有望持续较快增长，反映软件企业经营效率、费用管控及项目交付质量改善。

从成分股业绩贡献看，AI软件是当前指数利润的主要来源。AI软件合计权重为89.94%，2025年归母净利润合计约80.84亿元，占指数净利润约80.9%。其中，AI+金融、AI+办公和模型与算法分别实现归母净利润59.10亿元、21.99亿元和13.03亿元，是当前盈利的主要支撑；同花顺、金山办公、恒生电子和科大讯飞合计实现归母净利润71.12亿元。展望2026年，AI+金融、AI+办公及模型与算法预期净利润分别为77.86亿元、34.20亿元和22.14亿元，预计仍将贡献较多利润。

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风险收益特征：高弹性与高波动并存

历史收益表现方面，自2013年12月31日以来，软件指数全收益指数年化收益率略低于中证全指全收益指数，且波动率与最大回撤相对更高，整体呈现较为鲜明的成长风格与高弹性特征。

分年度看，软件指数在产业趋势向上、市场风险偏好改善阶段往往展现出较强的进攻性：2014年、2015年、2019年和2020年分别实现50.28%、83.09%、64.14%和29.68%的收益。其中，2015年和2019年涨幅超过60%，反映出当软件产业创新加速、政策支持加强或市场对科技成长板块预期升温时，指数有望较充分地受益于行业景气与估值提升。软件行业覆盖数字化转型、国产化替代、云计算、AI应用及企业软件等多条长期成长主线，随着企业数字化投入扩大和关键软件自主可控需求提升，相关领域仍具备持续发展的基础。整体而言，软件指数适合看好软件产业长期成长逻辑、认可科技创新价值，并以中长期视角进行配置的投资者。

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市盈率处于中性区间，市净率仍处相对低位

截至2026年8月28日，软件指数市盈率（PE_TTM）约为101.11倍，处于2013年以来历史样本约57%分位；市净率（PB_LF）约为4.45倍，处于历史样本约15%分位。市盈率处于历史中性偏上区间，反映市场对软件行业中长期成长及AI主题的预期；市净率则仍处于相对低位，表明板块整体估值修复尚不充分。

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软件主题指数对比分析

我们对软件指数（H30202.CSI）、中证软件（930601.CSI）以及创业软件（399264.SZ）三只指数进行了对比，上述指数均聚焦软件产业，但在样本范围、成分股结构、AI软件覆盖及历史风险收益特征等方面存在一定差异。

编制方案方面，三只指数的样本范围和选样数量存在差异。软件指数以中证全指为样本空间，在满足流动性要求的证券中筛选业务涉及软件开发的公司，并按日均总市值选取前50只；中证软件同样以中证全指为样本空间，但选取前30只样本，并设置前五大样本权重合计不超过60%的约束；创业软件则以创业板上市公司为样本范围，选取前50只软件相关股票。

三只指数均采用市值加权、单个样本权重不超过15%，并每半年调整一次。软件指数的特点在于覆盖主板、创业板、科创板及北交所市场，并以50只样本呈现软件产业的整体结构。

市值与分布集中度方面，软件指数的市值结构介于中证软件和创业软件之间。软件指数成分股市值中位数约132亿元，中证软件约281亿元，创业软件约121亿元；平均市值分别约260亿元、406亿元和222亿元。相比中证软件指数，软件指数市值偏小，与创业软件指数相近。

软件指数前10大成分股权重为52.99%，中证软件为61.06%，创业软件为50.56%；软件指数权重排名21-50的成分股占比为28.41%，中证软件为13.71%，创业软件为28.42%。整体看，软件指数在配置核心软件公司之外，对中小市值软件企业也保持一定覆盖。

行业与AI分布方面，软件指数以行业应用软件为核心，并覆盖多个AI软件环节。从中信三级行业看，软件指数中行业应用软件权重为44.36%，云软件服务、新兴计算机软件和产业互联网信息服务权重分别为12.68%、11.93%和10.06%；中证软件在云软件服务、云基础设施服务及咨询实施等方向权重相对较高，创业软件在云基础设施服务以及游戏、社交与互动媒体等方向亦有配置。

沿用上文软件指数的口径，对三个指数进行AI产业划分：凡主营业务、重点产品或战略布局涉及大模型、生成式AI、AI应用或AI生态的公司，均纳入AI软件范畴，并按其主要应用场景细分为模型与算法、AI+办公、AI+金融、AI+企业管理、AI+安全、AI+政务等类别；在此基础上，对已推出或重点布局大模型智能体、数字员工、Agent平台或行业智能体的公司，进一步标注为AI Agent。

从各指数AI产业分布看，软件指数中AI软件权重为89.94%，在3个指数中占比最高，其中AI Agent相关成分股权重为66.76%，其他AI软件权重为23.18%，非AI软件权重为10.06%。中证软件的AI Agent权重为73.00%、其他AI软件权重为14.33%、非AI软件权重为12.67%；创业软件相应权重分别为42.03%、14.91%和43.06%，其AI含量最低。

历史表现方面，三只指数均体现出软件产业主题的收益弹性和波动特征。2018年至2026年8月31日，软件指数、中证软件和创业软件的年化收益率分别为1.81%、-3.91%和2.91%，年化夏普比率分别为0.23、0.05和0.26，年化波动率分别为34.96%、33.81%和36.70%，最大回撤分别为62.35%、68.74%和57.43%。分年度看，三只指数在不同市场阶段的表现存在差异：软件指数在2019年、2020年及2025年分别实现64.14%、29.68%和13.82%的收益，反映其对软件产业景气、AI应用进展和市场风险偏好的敏感性。

四

软件ETF汇添富（159590.SZ）投资价值分析

1

产品定位：一键配置A股软件产业核心资产

软件ETF汇添富（159590.SZ）是汇添富基金管理股份有限公司发行的交易型开放式指数证券投资基金，紧密跟踪软件指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化。基金于2024年10月28日成立，并于2024年11月6日上市。

2

2026年初资金跃迁式流入，产品规模与资金净流入稳步增加

从基金规模看，软件ETF汇添富成立以来规模总体呈扩张趋势。2026年初，在资金集中申购的带动下，基金流通规模快速提升；此后虽随市场价格及份额变动有所波动，但整体维持在较高水平。截至2026年8月28日，基金流通规模约7.00亿元，较2025年初产品规模明显扩大。

从月度申赎数据看，软件ETF汇添富的资金流入具有较为明显的阶段性特征。2025年，产品累计申赎净流入由2024年末的0.18亿元逐步升至2025年末的2.25亿元，资金整体维持净流入。2026年1月，基金当期申赎净流入达4.93亿元，成为产品资金规模扩张的关键时点。此后资金流入节奏有所波动，但4月至8月各月均实现净流入。截至2026年8月28日，产品2025年以来累计申赎净流入增至8.1亿元，较3月末增加2.77亿元，呈现出在年初跃迁式流入后稳步上行的特征。资金持续净流入反映出部分投资者正通过ETF工具布局软件产业的中长期机会。

AI与传统软件融合、FDE模式带来新机遇

大模型与传统软件深度融合，AI赋能带来新增量

大模型与传统软件正走向深度融合而非单向替代，AI更多作为“智能交互层”嵌入具备深厚行业壁垒的现有软件生态中，底层运算与数据调用仍依赖传统架构，这种“AI赋能软件”的模式能够降低操作门槛、提升厂商的客单价与留存率。AI与FDE模式结合降低了编程与知识蒸馏的门槛，使前线FDE无需依赖后方团队排期，即可直接在客户现场利用AI辅助完成脚本编写、原型搭建与长尾需求的敏捷试错，实现产研能力前置；另一方面，从重复编码中解放出来的FDE能够将精力聚焦于问题判断、业务流程抽象等高价值工作，沉淀出稳定可复用的AI资产，两者结合有望帮助企业摆脱传统的人月模式桎梏，实现降本增效与盈利能力提升。落地方面，目前具备AI功能的软件已得到客户的广泛使用和认可，头部企业受益于AI带来的产品质量提升和盈利模式变化，实现了营收和利润的增长。未来，随着AI+软件的深度融合，受益于AI赋能的企业业绩有望进一步释放。

中证全指软件指数（H30202.CSI）投资价值分析

中证全指软件指数聚焦行业应用软件、云软件服务、新兴计算机软件及产业互联网等方向，并覆盖AI+办公、AI+金融、模型与算法和AI+安全等AI软件环节。指数以中小市值软件公司为广泛样本基础，同时配置科大讯飞、同花顺、金山办公等龙头。2025年，指数成分股归母净利润同比增长约119%，一致预期显示2026年至2028年营收和盈利仍有望稳步增长；截至2026年8月28日，指数PB为4.45倍，处于2013年以来约15%分位。

与中证软件、创业软件相比，软件指数覆盖全市场50只软件公司，样本数量多于中证软件的30只，且不局限于创业板。软件指数核心AI软件权重为89.94%，略高于中证软件的87.33%，显著高于创业软件的56.94%，整体看，软件指数的AI软件覆盖更广，能够较好体现AI软件产业趋势。

软件ETF汇添富（159590.SZ）投资价值分析

软件ETF汇添富（159590.SZ）紧密跟踪软件指数，一键布局A股软件、AI应用及信创产业。截至2026年8月28日，基金规模约7亿元，2026年资金流入持续增长。