作者：Siqi, penny, Max
2024 年 7 月 18 日，美国 ETF 资管机构 KarneShares 正式在 Nasdaq 交易所上线了追踪 AGIX Index 的 ETF 产品，KraneShares Artificial Intelligence & Technology ETF（Ticker：$AGIX)。（点击文末阅读原文查看详情）
$AGIX ETF 是对拾象发布的指数 AGIX Index 的追踪， AGIX Index 是 AI 时代的 “Nasdaq 100 指数”，今年 YTD 涨幅为 22.71%。
AGIX Index 包含了 Hardware、Infra、Application 三个领域，从上千家上市公司中层层筛选至 50 家左右，并随着行业发展调整数量和权重，帮助我们感受 AI 价值在不同领域和板块之间的流动。被收入到指数中的公司既具备和 AI 间的高耦合度（AI Readiness），也因为业务积累、商业模式等原因能够很好地受益于这场新技术革命（AI Potential）。
$AGIX ETF 上线纳斯达克交易所，是对 AGIX Index 作为 AI 趋势观测工具的背书，也提供了一个市场信号：在二级市场，尤其是科技股投资领域，一场范式转移正在发生，AI-native 成为新的价值导向。如同移动互联网爆发早期，在巨变前夜，投资人迫切需要一个有前瞻视角、能有效跟踪变化的工具。
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指数 ETF 的目的是通过持有与指数相同比例的相同证券来复制特定指数的表现。通常，追踪特定指数的 ETF 会复制该指数的表现。ETF 的价格受到市场供需的影响。如果 ETF 需求突然增加或减少，其价格可能暂时偏离其净资产值 (NAV)。
对于零售投资者或进行小额购买的机构而言，交易 ETF 就像交易股票一样。交易过程中分为市价订单和限价订单两种。ETF 流动性较低时，市价订单可能导致较大的交易价差，而采用限价订单则能避免这一情况。
01.
ChatGPT 让科技投资
进入 AI-alpha 时代
一年前，AI 是否会遭遇“互联网泡沫” 是所有人的疑问，但一年后，随着 AI 开始实打实地帮助公司获得收入增长、Nvidia 等头部公司不断 beat 预期，市场对于 AI 的态度更加积极。
无论是 Nasdaq 100 还是 S&P 500，他们在 2023 年增长几乎都由 Mag 7 公司驱动，而 Mag 7 公司都是典型的 AI 受益者，这些公司在 AI 领域的深厚布局是这一轮增长的源动力。
更进一步拆分 S&P 500 EPS 也可以得出相似结论，即 EPS 的 40% 由科技公司驱动，其中大部分是由 Al 驱动的。
当然，除了 Mag 7 外，因为 LLM/AI 受益的公司还有很多，如何识别这些公司，并以合理的评价标准对公司进行组合、监测、调整，是一个 AI-native 投资工具的核心价值，也是 AGIX 的长期目标。
02.
为什么 QQQ
无法抓住 AI-alpha
每一次技术范式转变，都需要全新的框架和路径来做投资判断。
QQQ 是一个很好的例子。追踪 Nasdaq 100 指数的 ETF QQQ（Invesco QQQ Trust）是美股市场最大的 ETF 之一，也被公认为普通人参与科技股投资的最佳入口，是过去 20 年科技与增长股的代名词。但 QQQ 并非诞生之初就和科技投资划等号，直到 2003 年在 methodology 层面剔除了所有金融服务相关公司、在构成上更加 tech-driven 后，QQQ 才真正意义上和科技股挂钩。
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Nasdaq 100 指数是基于 Nasdaq 交易所上市的 100 家最大的非金融类公司编制的指数，它被广泛视为美国科技行业的重要晴雨表，投资者常用它来衡量科技股的整体走势。这个指数还被用作各种投资产品的基础，比如 QQQ（Invesco QQQ Trust）就是在 Nasdaq 100 基础上设计、跟踪 Nasdaq 100 指数的表现 ETF 产品。
在移动互联网时代的早期，QQQ 也没有第一时间感知到新技术浪潮中的 alpha，其表现和 S&P 500 走势相对一致，直到 2013 年后，随着移动互联网进入爆发期，QQQ 才开始和 S&P 500 之间拉开差距。
即便已经足够“tech-native”，到了 AI 时代，代表科技股的 QQQ 也无法完美映射 AI 领域的价值流动。过去 3 年，QQQ 的底层指数 Nasdaq 100 增长了 163%，而 Nvidia 增长了 982%，Microsoft 增长了 209%。
考虑到 QQQ 追踪的 Nasdaq 100 指数中仍然存在例如百事可乐、Costco、星巴克等非科技公司，因此，我们对 QQQ ETF 的 IT 板块增长进行了拆分比较。
在 ChatGPT 发布之后，QQQ IT sector 和 QQQ 整体表现之间开始出现分化，尤其在 2024 年 Q1 后，QQQ IT Sector 表现明显优于 QQQ 整体。但即使如此， AGIX 的表现明显优于 QQQ IT Sector。
这是因为即使在科技公司板块、甚至同一垂直领域中，不同公司因其产品特性、商业模式、团队战略等原因，受益于 AI 的程度、以及和 AI 耦合度都存在极大差异，而 AGIX 能够用纯粹的“AI+”视角对科技公司优中选优，找到真正受益于 AI 的公司。
在筛选纳入到 AGIX Index 的公司过程中，我们发现当下只有 10% 左右的公司能够和 AI 进行有意义的结合，更多的公司还在观望 AI 的进展，当然也会有不少科技公司会在这轮 AI 竞赛中被淘汰，因此，如果要正确抓住 AI beta，选择正确的“篮子”就变得相当关键。
03.
更 AI native 的
Portfolio 构建
在前几次 AI 浪潮中，围绕 AI 主题也诞生了不少 Index 和 ETF，例如，ARK 在 2014 年发行的 ARKK 和 ARKQ 都将 AI 作为重要构成，Indxx Artificial Intelligence & Big Data Index 则发行于 2018 年。
但如果观察这些指数（和 ETF 产品）的构成，就会发现，和 QQQ（Nasdaq 100）一样，它们的组合中也存在非 AI 相关的公司，尤其是非此次大语言模型浪潮相关的公司；有些仍然围绕机器视觉或机器人为主线来构造组合，并不能反映价值捕获，服务于投资者想要“纯粹”AI 组合的需求。此外，ARK 的 ARKK 、ARKQ 等类似 AI 主题 ETF 的另外一个共性是，AI 只是这些产品 methodology 的组合之一而非全部，背后的潜在理念是，AI 是对科技投资的补充而非颠覆。
AIQ Index Top 10 Components
这一观点放到今天显然存在瑕疵：由 LLM 催化的 AI 革命是对已有科技生产的颠覆，AI is eating software，这项新技术不仅会带来生产力革命、创造全新的需求，甚至也会带来新的商业模式。因为产品机制和技术绝对早期的局限性，长期来看，这类产品也会面临和 QQQ 类似，可能会“失效”的挑战。
AGI 进程才刚刚开启，并且一定会经历其他历次技术革命一样的“硬件投入——基础设施建设——应用大爆发”三个周期，为了在行业 beta 之上捕捉到每个阶段的 alpha，AGIX 也做了全周期地覆盖。我们从上千家上市公司中层层筛选至 50 家左右，并随着行业发展调整数量和权重，我们能在其中看到各个行业板块随 AI 发展起到的不同作用，也能看到真正优秀的 AGI 公司，从早期探索者逐渐成为行业 leader ；我们更期待看见随着下一个 AI 时代“苹果”“英伟达”的上市，他们可以不断被纳入 AGIX 指数。
好的价值工具能够帮助投资者正确识别时代 beta，投资者抓住时代的 beta 是参与变化的最低要求，AGIX 提供了这样一个工具。
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排版：Doro
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