墨西哥支付方式：是什么?
無論是 Nasdaq 100 還是 S&P 500，他們在 2023 年增長幾乎都由 Mag 7 公司驅動，而 Mag 7 公司都是典型的 AI 受益者，這些公司在 AI 領域的深厚布局是這一輪增長的源動力。
更進一步拆分 S&P 500 EPS 也可以得出相似結論，即?EPS 的 40% 由科技公司驅動，其中大部分是由 Al 驅動的。
當然，除了 Mag 7 外，因為 LLM/AI 受益的公司還有很多，如何識別這些公司，并以合理的評價標準對公司進行組合、監測、調整，是一個 AI-native 投資工具的核心價值，也是 AGIX 的長期目標。
每一次技術范式轉變，都需要全新的框架和路徑來做投資判斷。
QQQ 是一個很好的例子。追蹤 Nasdaq 100 指數的 ETF QQQ（Invesco QQQ Trust）是美股市場最大的 ETF 之一，也被公認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，直到 2003 年在 methodology 層面剔除了所有金融服務相關公司、在構成上更加 tech-driven 后，QQQ 才真正意義上和科技股掛鉤。
Nasdaq 100 指數是基于 Nasdaq 交易所上市的100 家最大的非金融類公司編制的指數，它被廣泛視為美國科技行業的重要晴雨表，投資者常用它來衡量科技股的整體走勢。這個指數還被用作各種投資產品的基礎，比如 QQQ（Invesco QQQ Trust）就是在 Nasdaq 100 基礎上設計、跟蹤 Nasdaq 100 指數表現的 ETF 產品。
在移動互聯網時代的早期，QQQ 也沒有第一時間感知到新技術浪潮中的 alpha，其表現和 S&P 500 走勢相對一致，直到 2013 年后，隨著移動互聯網進入爆發期，QQQ 才開始和 S&P 500 之間拉開差距。
即便已經足夠“tech-native”，到了 AI 時代，代表科技股的 QQQ 也無法完美映射 AI 領域的價值流動。過去 3 年，QQQ 的底層指數 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 QQQ ETF 的 IT 板塊增長進行了拆分比較。
在 ChatGPT 發布之后，QQQ IT sector 和 QQQ 整體表現之間開始出現分化，尤其在 2024 年 Q1 后，QQQ IT Sector 表現明顯優于 QQQ 整體。但即使如此， AGIX 的表現明顯優于 QQQ IT Sector。
這是因為即使在科技公司板塊、甚至同一垂直領域中，不同公司因其產品特性、商業模式、團隊戰略等原因，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+”視角對科技公司優中選優，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，我們發現當下只有 10% 左右的公司能夠和 AI 進行有意義的結合，更多的公司還在觀望 AI 的進展，當然也會有不少科技公司會在這輪 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”就變得相當關鍵。
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 年發行的 ARKK 和 ARKQ 都將 AI 作為重要構成，Indxx Artificial Intelligence & Big Data Index 則發行于 2018 年。
但如果觀察這些指數（和 ETF 產品），就會發現，和 QQQ（Nasdaq 100）一樣，它們的組合中也存在非 AI 相關的公司，尤其是非此次大語言模型浪潮相關的公司；有些仍然圍繞機器視覺或機器人為主線來構造組合，并不能反映價值捕獲，服務于投資者想要“純粹”AI組合的需求。此外，ARK 的 ?ARKK 、ARKQ 等類似 AI 主題 ETF 的另外一個共性是，AI 只是這些產品 methodology 的組合之一而非全部，背后的潛在理念是，AI 是對科技投資的補充而非顛覆。
AIQ Index Top 10 Components
這一觀點放到今天顯然存在瑕疵：由 LLM 催化的 AI 革命是對已有科技生產的顛覆，AI is eating software，這項新技術不僅會帶來生產力革命、創造全新的需求，甚至也會帶來新的商業模式。因為產品機制和技術絕對早期的局限性，長期來看，這類產品也會面臨和 QQQ 類似，可能會“失效”的挑戰。
AGI 進程才剛剛開啟，并且一定會經歷其他歷次技術革命一樣的“硬件投入——基礎設施建設——應用大爆發”三個周期，為了在行業 beta 之上捕捉到每個階段的 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，并隨著行業發展調整數量和權重，我們能在其中看到各個行業板塊隨 AI 發展起到的不同作用，也能看到真正優秀的 AGI 公司，從早期探索者逐漸成為行業 leader ；我們更期待看見隨著下一個 AI 時代“蘋果”“英偉達”的上市，他們可以不斷被納入 AGIX 指數。
好的價值工具能夠幫助投資者正確識別時代 beta，投資者抓住時代的beta是參與變化的最低要求，AGIX提供了這樣一個工具。
文章轉自微信公眾號@海外獨角獸
