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普通人如何用100元,抓住“人工智能”爆发红利?

7分钟理财  · 公众号  · 理财  · 2025-02-19 16:57

正文

“人工智能”基金怎么选?全部25只基金都分析好了,着急的 点这里>>领取表格。
有人说,人工智能(AI)是科技革命的“奇点”,将为人类带来“羽化成蝶”般的影响,也是决定未来国力的核心。

但长久以来,相比老美的OpenAI,我们始终没有能拿得出手的人工智能代表。

可是,你不得不佩服有种叫做“国运”的神秘力量,来自杭州的DeepSeek横空出世,不仅惊呆了全球,也让我们一下站在了人工智能的前沿。

以前感觉,人工智能太遥远,太科幻了,但这几天用了DeepSeek后,才惊叹什么叫做“科技奇点”。好多复杂的工作,只要发个消息,几秒就能给你一个完美呈现。
现在微信,百度等应用,就连office等办公软件,都接入DeepSeek了,以后不管想要什么,不管会不会操作,只要想要,告诉它,它就自动帮你做出来了……

人工智能除了改变我们的生活和工作,在理财上,怎么抓住这次浪潮呢?

我们作为普通人,通过100元,1000元就能起投的ETF基金,来参与“人工智能”高速增长的红利,是最快速有效的。

只要把几个“人工智能指数”研究明白,再找到对应的ETF基金,剩下的就是具体参与方法了。

目前的“人工智能”指数主要是这5个:

中证人工智能主题指数、中证人工智能产业指数、上证科创板人工智能指数、中证沪港深人工智能50指数、创业板人工智能指数。

下边详解这5个指数的特点和优劣势。

中证人工智能主题指数

覆盖了全产业链 >

这个指数包含50个个股,覆盖了人工智能的全产业链,包括AI基础层(半导体、算力)、技术层(算法、软件开发)和应用层(智能终端、行业解决方案),全方位覆盖从技术研发到应用落地的企业。

✔ 优势 :行业覆盖全面均衡,能反映人工智能整体发展,成分股多为各细分领域龙头,抗风险能力较强,收益表现也相对稳健,而且跟踪这个指数的基金比较多,我们的选择也多。

劣势 :正因为它的覆盖范围广,所以在某一细分领域的表现,可能不如专注于该领域的指数突出。

中证人工智能产业指数

< 覆盖实际应用场景 >

与上边的“人工智能主题指数”类似,也是包含50个个股,但行业覆盖范围更广泛。

除了信息技术和通信服务,还同时涉及AI产业链中游(技术研发)和下游(行业应用),如医疗AI、金融科技等,这些都偏向产业化落地,也就是人工智能技术,最后的实际应用的地方,比如有人工智能的医疗仪器。

优势 :覆盖更加广泛,除了人工智能产业链,还包含了人工智能的实际应用场景。

劣势 :相应的,因为覆盖了更多的领域,所以它的特色就不够鲜明,容易与其他人工智能指数混淆。

上证科创板人工智能指数

< 科技属性更强 >

它是只从“科创板”里选择30个个股,更多是为AI提供基础资源、技术支持的“硬科技”企业,这些企业的特点是“专精特新” ,所以它的“科技属性”更强。

其中半导体行业权重最高,还涵盖智能算法研发、智能硬件制造、云计算、机器人等。

优势 :这些“专精特新” 企业,明显的更收益于“科技强国”的相应政策扶持和国产替代,前景很被看好。

劣势 :相应的,它的波动性也会很大,同时半导体占了一半以上,也会更受单一板块的涨跌影响。

中证沪港深人工智能50指数

< 覆盖沪港深三地市场 >

它是从沪港深三地市场中选50个AI领域龙头股,涵盖了算法、芯片、应用场景(如自动驾驶),还纳入了腾讯、美团等互联网巨头,它的成分股整体规模较大,而且行业很均衡。

优势 :跨市场配置,分散单一市场风险,同时行业也均衡,也能很好分散风险。

劣势 :因为覆盖范围广,所以某一阶段就赶不上专注某一领域的指数好,同时还会受港股流动性及汇率波动的影响。

创业板人工智能指数

它是在创业板中选50只个股,这些企业更偏AI的技术应用,其中通信行业最多,比如网络设备企业等等。特点是能更多的体现,人工智能在通信领域的应用效果。

优势 :高弹性,适合风险偏好高的投资者。

劣势 :企业盈利稳定性差,易受市场情绪波动影响。

选哪个指数好

★ 1、想跟上人工智能“全产业链”发展,同时希望稳健些:

可选 中证人工智能主题指数, 覆盖全产业链,分散风险,且跟踪产品丰富。如果同时更看重人工智能的应用领域,也可以参考 中证人工智能产业指数。

★ 2、想跟上人工智能“硬科技”企业发展,且能承受短期波动风险:

可选 上证科创板人工智能指数 ,因其“硬科技”属性明确,政策支持力度大,长期受益于国产替代和AI技术突破。前提是,能承受科创板小市值公司的“高波动”。

★ 3、如果想同时跟上港股的人工智能成长,同时看重互联网大厂未来的人工智能应用:

可选 中证沪港深人工智能50指数 ,同时布局A股与港股龙头,规避单一市场风险。

★ 4、更看重人工智能在通讯等领域的应用:







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