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無論是 Nasdaq 100 還是 S&P 500，他們在 2023 年增長幾乎都由 Mag 7 公司驅(qū)動(dòng)，而 Mag 7 公司都是典型的 AI 受益者，這些公司在 AI 領(lǐng)域的深厚布局是這一輪增長的源動(dòng)力。

更進(jìn)一步拆分 S&P 500 EPS 也可以得出相似結(jié)論，即?EPS 的 40% 由科技公司驅(qū)動(dòng)，其中大部分是由 Al 驅(qū)動(dòng)的。

當(dāng)然，除了 Mag 7 外，因?yàn)?LLM/AI 受益的公司還有很多，如何識(shí)別這些公司，并以合理的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)公司進(jìn)行組合、監(jiān)測、調(diào)整，是一個(gè) AI-native 投資工具的核心價(jià)值，也是 AGIX 的長期目標(biāo)。

2.為什么?QQQ無法抓住 AI-alpha

每一次技術(shù)范式轉(zhuǎn)變，都需要全新的框架和路徑來做投資判斷。

QQQ 是一個(gè)很好的例子。追蹤 Nasdaq 100 指數(shù)的 ETF QQQ（Invesco QQQ Trust）是美股市場最大的 ETF 之一，也被公認(rèn)為普通人參與科技股投資的最佳入口，是過去 20 年科技與增長股的代名詞。但 QQQ 并非誕生之初就和科技投資劃等號(hào)，直到 2003 年在 methodology 層面剔除了所有金融服務(wù)相關(guān)公司、在構(gòu)成上更加 tech-driven 后，QQQ 才真正意義上和科技股掛鉤。

Nasdaq 100 指數(shù)是基于 Nasdaq 交易所上市的100 家最大的非金融類公司編制的指數(shù)，它被廣泛視為美國科技行業(yè)的重要晴雨表，投資者常用它來衡量科技股的整體走勢。這個(gè)指數(shù)還被用作各種投資產(chǎn)品的基礎(chǔ)，比如 QQQ（Invesco QQQ Trust）就是在 Nasdaq 100 基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)、跟蹤 Nasdaq 100 指數(shù)表現(xiàn)的 ETF 產(chǎn)品。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的早期，QQQ 也沒有第一時(shí)間感知到新技術(shù)浪潮中的 alpha，其表現(xiàn)和 S&P 500 走勢相對(duì)一致，直到 2013 年后，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入爆發(fā)期，QQQ 才開始和 S&P 500 之間拉開差距。

即便已經(jīng)足夠“tech-native”，到了 AI 時(shí)代，代表科技股的 QQQ 也無法完美映射 AI 領(lǐng)域的價(jià)值流動(dòng)。過去 3 年，QQQ 的底層指數(shù) Nasdaq 100 增長了 163%，而 Nvidia 增長了 982%，Microsoft 增長了 209%。

考慮到 QQQ 追蹤的 Nasdaq 100 指數(shù)中仍然存在例如百事可樂、Costco、星巴克等非科技公司，因此，我們對(duì) QQQ ETF 的 IT 板塊增長進(jìn)行了拆分比較。

在 ChatGPT 發(fā)布之后，QQQ IT sector 和 QQQ 整體表現(xiàn)之間開始出現(xiàn)分化，尤其在 2024 年 Q1 后，QQQ IT Sector 表現(xiàn)明顯優(yōu)于 QQQ 整體。但即使如此， AGIX 的表現(xiàn)明顯優(yōu)于 QQQ IT Sector。

這是因?yàn)榧词乖诳萍脊景鍓K、甚至同一垂直領(lǐng)域中，不同公司因其產(chǎn)品特性、商業(yè)模式、團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)略等原因，受益于 AI 的程度、以及和 AI 耦合度都存在極大差異，而 AGIX 能夠用純粹的“AI+”視角對(duì)科技公司優(yōu)中選優(yōu)，找到真正受益于 AI 的公司。

在篩選納入到 AGIX Index 的公司過程中，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)下只有 10% 左右的公司能夠和 AI 進(jìn)行有意義的結(jié)合，更多的公司還在觀望 AI 的進(jìn)展，當(dāng)然也會(huì)有不少科技公司會(huì)在這輪 AI 競賽中被淘汰，因此，如果要正確抓住 AI beta，選擇正確的“籃子”就變得相當(dāng)關(guān)鍵。

3.更 AI native 的?Portfolio 構(gòu)建

在前幾次 AI 浪潮中，圍繞 AI 主題也誕生了不少 Index 和 ETF，例如，ARK 在 2014 年發(fā)行的 ARKK 和 ARKQ 都將 AI 作為重要構(gòu)成，Indxx Artificial Intelligence & Big Data Index 則發(fā)行于 2018 年。

但如果觀察這些指數(shù)（和 ETF 產(chǎn)品），就會(huì)發(fā)現(xiàn)，和 QQQ（Nasdaq 100）一樣，它們的組合中也存在非 AI 相關(guān)的公司，尤其是非此次大語言模型浪潮相關(guān)的公司；有些仍然圍繞機(jī)器視覺或機(jī)器人為主線來構(gòu)造組合，并不能反映價(jià)值捕獲，服務(wù)于投資者想要“純粹”AI組合的需求。此外，ARK 的 ?ARKK 、ARKQ 等類似 AI 主題 ETF 的另外一個(gè)共性是，AI 只是這些產(chǎn)品 methodology 的組合之一而非全部，背后的潛在理念是，AI 是對(duì)科技投資的補(bǔ)充而非顛覆。

AIQ Index Top 10 Components

這一觀點(diǎn)放到今天顯然存在瑕疵：由 LLM 催化的 AI 革命是對(duì)已有科技生產(chǎn)的顛覆，AI is eating software，這項(xiàng)新技術(shù)不僅會(huì)帶來生產(chǎn)力革命、創(chuàng)造全新的需求，甚至也會(huì)帶來新的商業(yè)模式。因?yàn)楫a(chǎn)品機(jī)制和技術(shù)絕對(duì)早期的局限性，長期來看，這類產(chǎn)品也會(huì)面臨和 QQQ 類似，可能會(huì)“失效”的挑戰(zhàn)。

AGI 進(jìn)程才剛剛開啟，并且一定會(huì)經(jīng)歷其他歷次技術(shù)革命一樣的“硬件投入——基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)——應(yīng)用大爆發(fā)”三個(gè)周期，為了在行業(yè) beta 之上捕捉到每個(gè)階段的 alpha，AGIX 也做了全周期地覆蓋。我們從上千家上市公司中層層篩選至 50 家左右，并隨著行業(yè)發(fā)展調(diào)整數(shù)量和權(quán)重，我們能在其中看到各個(gè)行業(yè)板塊隨 AI 發(fā)展起到的不同作用，也能看到真正優(yōu)秀的 AGI 公司，從早期探索者逐漸成為行業(yè) leader ；我們更期待看見隨著下一個(gè) AI 時(shí)代“蘋果”“英偉達(dá)”的上市，他們可以不斷被納入 AGIX 指數(shù)。