夜雨聆风
2月以来，人工智能板块在经历了前期的快速上涨后，进入了一个复杂的“深水区”。一方面，2月初AI明星公司Anthropic发布的一款法律插件，引发美股软件公司股价大跌，由此衍生出的HALO（重资产、低替代）交易对成长赛道有所挤压；另一方面是3月初地缘冲突引发的市场风险偏好收缩，人工智能板块表现出明显的震荡。作为人工智能ETF(515980)的管理人，我们深知这段时间净值的波动带给各位的焦虑。站在当下，我们想与大家分享一些关于行业底层逻辑的思考，以及我们正在做的努力。
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01 市场大概率不具备转熊的基础，科技和周期双主线拉锯
市场整体观点来讲，我们认为目前市场不具备系统性转熊的基础，资本市场政策底仍然夯实，上市公司的分红水平在不断提高，在一个强调股东长期回报的大背景下，资本市场很难出现长期熊市的走势。
行业层面，市场呈现出科技与周期的双主线格局，虽然对于两条主线孰强孰弱仍存分歧，部分资金出于对涨价确定性的追求而暂时倒向周期板块。但我们认为人工智能作为“十五五”规划中科技创新的核心抓手，其长周期的产业和政策逻辑没有动摇。不过，我们也必须正视目前市场面临的宏观压力，地缘冲突的超预期演进，显著推升了全球的风险水平。对于宏观风险，地缘问题的变化难以预料，只能持续保持跟踪和应对，观察CBOE原油ETF的波动率水平何时回归相对正常值。
图：CBOE原油ETF波动率走势
数据来源：Wind，统计区间2021.3.19-2026.3.19,相关指数历史业绩不预示其未来表现，不构成对相关类型基金未来业绩表现的保证。
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02 再论HALO交易——短期资金再平衡，而非叙事的扭转
HALO = Heavy Assets + Low Obsolescence（重资产 + 低淘汰率），核心逻辑就一句话：AI的能力越强，越多行业可能被颠覆，资金就会转向“不容易被AI替代”的资产。具体表现为看好AI难以替代、却为其所依赖的重资产（比如电力、电网、能源、基建等），规避易被AI颠覆的轻资产叙事（纯软件、SaaS平台）。本质上，我们可以看到这是一种pair trading（配对交易），并非是单边看空AI交易。从产业层面看，算力需求扩张、大模型能力提升以及应用场景渗透仍在持续推进，行业基本面并未发生方向性变化。
图：人工智能指数vs HALO指数近6个月走势
数据来源：Wind，统计区间2025.9.19–2026.3.19，HALO指数代码8841932.WI，人工智能指数代码931071.CSI。相关指数历史业绩不预示其未来表现，不构成对相关类型基金未来业绩表现的保证。
这种资金再平衡的背后，一方面大模型能力的快速迭代正在降低部分应用场景的技术壁垒。当AI开始“吞噬”软件时，物理世界成了最后的护城河。重资产行业长达5-10年以上的建设周期，成了对抗AI迭代速度（3个月甚至1个月）的天然屏障，这也强化了算力、能源和基础设施等“重资产要素”的稀缺性，使得市场定价从过去偏重“轻资产成长”的商业模式，逐步转向“掌握AI时代关键生产要素”的商业模式。另一方面，在地缘冲突和不确定性的环境下，投资者短期也不再愿意为“未来的故事”买单，转而追求现金流相对更为稳定、受利率影响和技术替代影响较小的资产。这一过程，构成了HALO交易中传统型资产逐渐占优，新兴成长型资产阶段回撤的外在形式。
所以，当我们仔细审视HALO交易，会发现这并不是资金“离开AI”，而更像是在AI产业链内部以及跨资产之间，重新寻找确定性锚点的过程。在这一过程中，软件类企业短期内波动加大是正常现象，尽管这也会影响短期AI的叙事，压制行业beta属性。但从中长期看，AI对软件类企业的冲击也并非一蹴而就，真正具备场景深度、数据积累和客户粘性的应用企业，仍有望在行业出清后建立更稳固的竞争优势。
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03 AI投资的框架——短期看叙事，中期看业绩兑现，长期看产业趋势
在当前人工智能这样一个技术与资本高度交织的赛道中，单一维度往往难以解释市场的波动与定价逻辑。基于过去一段时间的市场运行特征，我们更倾向于从不同时间维度来理解AI投资的核心驱动，即：短期看叙事，中期看业绩兑现，长期看产业趋势。
从短期来看（1-3个月），市场更多由叙事与预期驱动。无论是技术突破、政策变化，还是诸如HALO交易、地缘冲突等外部变量，都会通过风险偏好迅速传导至估值层面。在这一阶段，资金行为往往领先基本面，市场对“方向”的判断重于对“细节”的验证，价格波动也更容易受到情绪与预期修正的影响。因此，短期行情本质上是叙事之间的博弈。
进入中期（3-12个月），市场关注点逐步从“讲什么故事”转向“故事是否兑现”。随着财报披露、订单情况以及产业链景气度的逐步验证，资金开始重新评估不同细分方向的真实增长能力与盈利质量。在这一阶段，行业内部的分化显著加剧，具备业绩支撑或兑现路径清晰的环节往往表现更具韧性，而依赖远期想象的标的则可能面临估值收敛。可以说，中期是一个典型的去伪存真、结构重塑的过程。
而从更长期的维度来看（1-5年），决定人工智能投资价值的，仍然是产业趋势本身。包括算力需求的持续扩张、模型能力的迭代演进、应用场景的深入渗透，以及由此带来的生产力提升与商业模式重构。这些因素构成了行业长期成长的根基，也是穿越短期波动与中期分化的核心支撑。换句话说，长期维度下，市场最终会回归到对“技术能否改变世界、产业能否持续创造价值”的判断。
综合来看，这一框架的意义在于：帮助我们在不同阶段识别主导变量的变化——短期不被情绪裹挟，中期看清结构分化，长期坚持产业逻辑。在人工智能这样一个仍处于快速演进阶段的行业中，波动往往来自叙事，分化来自业绩，而回报最终来自趋势。
图：AI投资的核心驱动示意图
来源：华富基金整理制图
基于这个框架，我们回顾2022年11月OpenAI推出ChatGPT以来的人工智能走势，会发现伴随着估值的快速抬升，市场对于AI的质疑也几乎从未间断。尤其是进入2024年之后，可以明显观察到一种节奏：大约每隔一段时间，市场就会围绕 “资本开支过高”、“应用兑现偏慢”或“股价泡沫”等因素，形成一轮相对集中的悲观叙事，并引发阶段性的调整。
如果从事后回看，这些阶段性的质疑往往并未改变人工智能产业的核心发展趋势，反而在客观上起到了“降温与再定价”的作用。一方面，过高的预期在调整中得到修正，市场从单纯基于想象力定价，逐步转向对商业模式与盈利能力的审视；另一方面，资金结构在波动中重新分配，使得真正具备技术壁垒与产业地位的核心环节逐步凸显。
也正是在这样的反复博弈中，人工智能行情呈现出一种较为典型的演进路径：情绪驱动—预期修正—结构分化—再度上行。每一轮悲观叙事，本质上都是对前期过度乐观预期的一次消化，同时也为下一阶段更加扎实、以基本面为支撑的上涨积累条件。从这个角度看，短期的波动并非趋势的中断，而更像是长期上行过程中的必要“整理阶段”。
图：ChatGPT发布以来人工智能（931071.CSI）走势及相关事件
数据来源：Wind，周期2022.11.30-2026.3.19，相关指数历史业绩不预示其未来表现，不构成对相关类型基金未来业绩表现的保证。
当然这些问题，我们平时在与客户交流的时候也经常被问及，比如最多的就是：“现在的AI是不是像2000年的互联网泡沫？”关于这个问题，我们的理解是从市场和产业两个维度来思考。从交易维度来看，核心是估值和业绩是否能够匹配。主要对比卖铲子的代表性公司，2000年的思科和2022年以来的英伟达，思科在1998-2000年互联网行情中创造了3倍左右的股价涨幅，但期间净利润只从13亿美金增长到26亿美金，对应1倍的增速；英伟达过去3年10倍涨幅，利润也从43亿到729亿，超过10倍增幅。所以，从这个角度来看，AI上涨的背后是有扎实的业绩支持，交易层面风险不大。产业层面，2000年雅虎的邮箱、门户网站，易贝的电商相对成熟，用户数和粘性碾压其它对手，业态相对成熟，新需求尚未出现，光纤闲置率达到90%以上。当前AI产业尚未诞生最强王者，之前Gemini 3有类似趋势，但从后续实际情况看，似乎仍然不明确。与此同时，目前每片GPU还在全负荷运转，在最终胜者出现前，现在讨论产业泡沫风险，可能还有点尚早，至少我们还未见到产业层面的大面积闲置产能。 （以上所提产品及相关公司仅作为示例，不构成任何投资建议。）
我们还做了一个股价路径的演绎对比。这张图展示了两条曲线：蓝线是1994年网景浏览器发布后的纳斯达克指数走势，那是互联网时代的开端；红线是2022年ChatGPT发布后的纳斯达克指数走势。我们将两者的起点对齐。大家可以非常直观地看到，两条曲线的重合度极高。1994年到2000年，互联网经历了一个长达6年的超级繁荣期。而我们现在的AI行情，从2022年底算起，才刚刚走过了3年多一点的时间。如果参照互联网时代的演绎路径，当前科技股的走势仍处于中段，也就是“主升浪”并未结束，后面还有较长的上行期。当然，我们清醒认识到：这只是一次基于历史数据的‘沙盘推演’，旨在提供一种观察视角而非预知未来的“水晶球”。1994年的互联网与今天的AI虽有相似之处，但背景条件已大不相同。历史不会简单重复，实际走势可能因宏观环境、技术落地速度及市场情绪等多重变量而有所不同。
这背后的逻辑是相通的：任何一次技术革命，基本都会经历“基础设施建设-应用爆发-全面渗透”的过程。互联网用了6-8年完成这个过程，AI的速度可能会快一些，但绝不会在3年内就终结。所以，不要因为短期的波动而丧失信心，从历史的长周期看，我们依然处于AI时代的“壮年”时期，远未到“泡沫破裂”的“退休”时刻。
图：美国的AI时刻与互联网时刻的对比（以纳指走势为例）
数据来源：Wind，截至2026.3.19，相关指数历史业绩不预示其未来表现，不构成对相关类型基金未来业绩表现的保证。
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04 今年AI的边际增量——龙虾的出圈和国产算力的加速
目前我们跟踪openroute大模型token调用量来看，近三周的token调用量大幅增长。周度数据看，2026年3月9日-3月15日通过OpenRouter调用的大模型token数量为16.9T，相比3月2日-3月8日有所上升，3月16日-3月22日调用量预计将继续上涨。随着Agent化能力的逐步落地，多轮推理、工具调用以及长上下文处理显著提升了单位任务的计算消耗，使得token需求呈现加速增长。从产业角度看，这一变化意味着推理侧算力需求正在成为新的增长核心，并进一步向算力基础设施与AI芯片环节传导。同时，token增长也表明AI正在从技术验证走向实际生产力工具，商业化路径逐步清晰。
图：OpenRouter大模型周度token调用量
数据来源：openrouter,截至2026.3.16
人工智能产业的技术进步与应用落地仍在加速演进，openclaw形成国内的“龙虾热潮”，AI agent的发展极大加深了大众对AI应用的深度认知，AIGC应用也加速从“尝鲜品”变成我们生活和工作流中的“必备品”。这也使得一方面，各个大厂展开入口争夺的决战阶段，催生推理侧算力需求；另一方面，用户的激增也带来海量算力租赁、云服务的需求，国内算力边际又有了较明确的增量，而垂类应用也会随着Agent的重塑，带来降本增效的业绩提升。同时，海外OpenAI发布的GPT-5.4，深度融合了openclaw的Agent理念，海外的大模型应用还处于充分竞争状态，从而形成对光模块、PCB等海外算力的持续拉动。
图：openclaw/agent对产业链的拉动框架
来源：华富基金整理制图
国产算力在芯片性能、生态和产能的全面突破背景下，有望成为2026年AI投资最大的边际增量。从需求端来看，作为国内AI算力需求最大来源，互联网大厂资本开支在2025年保持高增的基础上，预计今年在训练及推理需求高景气背景下仍将继续攀升。同时，中美科技博弈下芯片国产化进程将持续提速。在供给端方面，头部国产芯片厂商在单卡性能上加速追赶英伟达，华为旗舰已可对标H100，并通过超节点架构创新与英伟达机架级解决方案展开竞争。同时，国产芯片厂通过兼容CUDA及自研两种方式构建生态，逐渐突破CUDA生态壁垒。此外，国产芯片厂正加快解决晶圆代工等供应链问题，推动国产芯片快速放量。
图：我国本土品牌 AI 芯片数量占比提升
数据来源：长江证券
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05 华富人工智能ETF——AI投资的均衡“小宽基”
从当前阶段来看，人工智能投资的最难点，并不在于判断产业方向。无论是算力需求的持续扩张，还是模型能力与应用渗透的不断推进，行业长期趋势还是相对清晰可见。真正的挑战在于，在技术快速迭代与产业结构持续重塑的过程中，不同环节、不同公司之间的分化正在显著加剧。产业方向的确定性正在上升，而路径的不确定性同样在上升。在这一背景下，指数投资并非降低进攻性，而是一种更具稳定性的参与方式，使投资者能够在承受波动的同时，更有效地分享行业长期的成长。
一个好的指数，绝非僵化不变的股票列表。其真正的价值，在于一套科学、透明的规则，以及基于规则进行的定期审视与优化。相比于简单采用市值因子加权的方法，中证人工智能产业指数（931071.CSI）兼具“被动跟踪”的纪律性与“主动管理”的优化基因。以季度调仓的频率，同时采用“AI营收占比+SUE超预期因子+行业中性利润增速优选”的三层闭环体系。
1
AI营收占比：剔除蹭热点公司，确保成分股含“AI”量高，自下而上优选硬核龙头。
2
SUE超预期因子： 这是捕捉超额收益的“杀手锏”，指数优选业绩增速超预期的个股，力争在景气拐点出现的第一时间纳入，同时也能剔除景气度边际下滑的子行业。
3
行业中性的利润增速优选：弱化单一细分行业的估值波动风险，在全产业链中寻找性价比更优的资产。
就在本周，根据季度调仓的规则，中证人工智能产业指数（931071.CSI） 完成了最新的季度定期调样。这次调样并非简单的成分轮换，而是一次应对市场波动、优化组合韧性的 “主动进化”。跟踪该指数的产品——华富人工智能ETF（515980）及联接基金（008020/008021），也因此完成了一次关键的“装备升级”，为投资者布局AI产业提供了更趁手的工具。具体操作可概括为“估值高切低”：
1
“低切”——增持估值压力释放的算力核心。大幅提升前期经历调整、但长期逻辑坚实的算力硬件龙头公司权重。例如，寒武纪（ASIC芯片）、中际旭创（光模块）、新易盛（光模块）成为本次权重增加最多的公司。这相当于在市场情绪低迷时，以更便宜的成本“加仓”AI基础设施的基石。
2
“高切”——减持短期涨幅较大的软件标的。适度调低了部分前期涨幅较大、估值已阶段性偏高的软件与应用端公司的权重，这有助于锁定部分收益，控制组合整体估值风险。
此次调整后，指数的核心结构保持了高度的稳定与均衡：算力（硬件基础）与应用（软件场景）的比例仍维持在6：4的配比，而AIGC应用、光模块、ASIC芯片三大核心子环节的权重占比均仍超过20%，合计占据指数的主导地位。这奠定了指数既紧跟算力基建的确定性，又不错过应用爆发可能性的基础。
图：人工智能指数（931071.CSI）调样前后权重变化
数据来源：华富基金，截至2026.3.17。调样时间为2026.3.16。以上仅作为指数成分股展示，不作为个股推荐，指数成分股可能不定期调整，不代表本基金未来必然继续持有这些股票。
结束语
投资人工智能，本质上是对未来十年的重要布局。这一选择，既需要对产业趋势的深刻洞察，也需要应对市场波动的理性方法。当技术快速演进、行业持续重构时，单一静态的配置已难以适应变化，我们更需要的是一个能够持续自我优化、恪守纪律、始终锚定产业核心的“动态工具”。
正如近期完成的指数调样，在波动中进一步强化算力等核心环节的权重，在轮动中优化应用方向的配置结构，其目标始终一致：让组合结构更加稳健、韧性更强，从而更有效地分享产业的长期成长。通过华富人工智能ETF（515980）及其联接基金（A类008020/C类008021）这样的指数化工具，投资者能够在人工智能这一长期趋势中“保持在场”，分散个股风险，把握产业持续演进带来的机会。
注：文中所提产品及相关公司仅作为示例，不构成任何投资建议。
风险提示
基金/股市有风险，投资需谨慎。本文关于证券市场、人工智能行业的论述仅为本公司对当下证券市场与相关行业的研究观点，基于市场环境的不确定和多变性，所涉观点后续可能随着市场发生调整或变化。本内容仅用于投资者沟通交流之目的，不构成对任何机构和个人投资的建议或意见，不代表本公司管理基金当下或未来的持仓，也不必然作为本公司管理之基金进行投资决策的依据，不构成对投资者投资收益的承诺或保证。本文数据来自WIND、中证指数公司与公开资料整理，本公司并不保证本文所载文字及数据的准确性及完整性，不对任何人因使用此类报告的全部或部分内容而引致的任何损失承担任何责任。投资人购买基金前，应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。投资人应根据个人风险承受能力和投资经验，审慎参与基金/股市投资。
华富人工智能ETF为股票型ETF基金，采用指数化投资策略，紧密跟踪中证人工智能产业指数，投资于标的指数成份股和备选成份股的资产比例不低于基金资产净值的90%，且不低于非现金基金资产的80%；华富人工智能ETF联接基金为股票型ETF联接基金，主要投资于目标ETF、标的指数成分股和备选成份股票，其中投资于目标ETF的资产比例不低于基金资产净值的90%。指数的历史收益情况不预示其未来表现，不构成对相关基金业绩表现的保证，请投资者关注指数波动的风险。ETF上市后将在二级市场进行交易，尽管套利机制的存在将使得ETF交易价格与IOPV(基金份额参考净值)的差异控制在一定范围内，但ETF交易价格受诸多因素影响可能存在显著不同于IOPV的情形，投资者买入ETF可能存在一定的折溢价风险。ETF可能发生基金投资组合业绩与标的指数业绩存在偏离、指数编制机构停止服务、成份券停牌或违约等风险。联接基金可能发生基金投资组合业绩与目标ETF基金业绩存在偏离、不完全一致等风险。
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人工智能ETF费率如下：
人工智能ETF联接费率如下：
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2026，AI应用的“奇点”时刻
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