基金备战“中考”AI主题产品“霸榜”
原标题：基金备战“中考” AI主题全面反超
在临近业绩“中考”以及赛道偏好不断变化的背景下，长期霸屏年内收益前三甲的资源类主题基金已被人工智能(AI)基金全面取代。
在多个巨头密集发布AI大模型后，热火朝天的人工智能行情终于再度从美股扩散到A股，这不仅使公募QDII反超A股基金产品成为全市场冠军，同时也使A股的人工智能主题基金完成了对煤炭主题基金的业绩反超。截至目前，业绩前三的公募产品重仓股清一色指向以算力为核心的人工智能赛道，其中建信新兴市场QDII以35.09%的年内收益率暂列全市场冠军。
AI主题产品“霸榜”
在6月份业绩“中考”即将到来之际，A股市场形势发生了很大变化。
最新披露的数据显示，因重仓煤炭股而长期排名年内第一的博时成长精选基金，不仅被重仓人工智能的QDII基金大幅超越，同时也被A股人工智能主题基金所取代。
Wind数据显示，截至目前，建信基金旗下建信新兴市场QDII的年内收益率已攀升到35.09%，这一年内收益率已成为公募全市场业绩第一。
记者注意到，目前公募全市场前五强的基金被AI主题包揽，除了排名第一的建信新兴市场QDII基金，来自东财基金旗下的东财数字经济基金跃升为全市场第二，同时也是A股基金年内第一，目前该产品年内累计收益率为33.04%。
此前排名全市场第一、A股第一的博时成长精选基金已退出业绩前五强，目前累计收益率为28.69%。截至今年一季度末，博时成长精选基金的采矿业仓位高达31.99%，煤炭股以及其它资源股的强势行情极大地推动了该基金的业绩优势。
此番博时成长精选基金开始明显落后于A股科技主题，一定程度上说明市场风险偏好、赛道持仓风格出现微妙变化。业内人士判断，随着互联网巨头最近一周内密集发布AI大模型，人工智能赛道的强势风潮或开始从QDII基金扩散至A股基金。
AI大模型助推
重仓人工智能的QDII基金与A股基金产品共同包揽公募全市场业绩五强，在很大程度上凸显出A股市场的资金偏好正向高弹性赛道转移。本轮人工智能主题基金再度崛起，一方面是因为该赛道在美股市场从年初开始强势至今，且仍在延续其高收益模式，另一方面则是公募基金所重仓的科技巨头在最近一周内密集发布AI大模型。
记者注意到，超过130只基金重仓的快手在数日前宣布视频生成大模型“可灵”在官网正式上线，截至目前已有超过5万人排队申请测试。公开信息显示，“可灵”大模型为快手AI团队自研，具备诸多优势，包括能够生成大幅度的合理运动并能够模拟物理世界特性，同时还具备强大的概念组合能力和想象力。
除了快手外，QDII基金重仓的苹果最近在2024 年全球开发者大会上推出了 Apple Intelligence，证实了此前和OpenAI合作的市场消息，有基金经理预测，随着苹果公司布局AI，苹果中国区大概率将接入国产大模型，这将刺激国产AI和算力公司的需求。
另外，人工智能板块今年一季度表现较为低迷的情况下，相关主题ETF规模却出现较大增长，凸显出资金依然看好该赛道。以华富基金旗下的人工智能ETF为例，截至今年3月末，该ETF的规模为15.8亿元，而在今年年初的规模则为10.6亿元，这意味着短短3个月内，该产品的规模增长了49%。易方达基金的人工智能ETF也大致类似，该基金截至今年3月末的资产规模为59.4亿元，今年年初的规模为45.3亿元，3个月内规模增长31%。
“百模大战”开启
关于今年各种AI大模型问世所带来的投资潜力，多位基金经理指出，算力板块直接受益于大模型的激烈竞争。
易方达人工智能ETF基金经理张湛认为，当前全球人工智能产业依然发展迅速，新应用加速推进、算力市场快速增长，市场对人工智能产业的前景相对乐观。随着国内经济平稳回升，投资者情绪逐渐转向乐观，国内权益市场在下跌后呈现出较明显的反弹，人工智能预计逐渐成为全球科技企业聚焦的方向，作为发展新质生产力的重要引擎，人工智能的战略地位正持续上升。
此外，张湛表示，考虑到国内目前已处在全球人工智能产业发展的第一梯队，在算法、算力和数据积累方面均拥有一定优势，随着底层大模型能力的提升和国产算力芯片的突破，人工智能领域的新技术、新产品有望逐步贡献更多的成长空间，人工智能主题赛道的投资价值将进一步凸显。
重仓人工智能赛道的诺安基金研究部总经理邓心怡也认为，全球AI产业从海外硬件端开始如期兑现业绩，国内外各领域AI应用层出不穷。硬件端业绩的兑现正如此前预期，但更令人惊喜的是国内大模型和应用进展迅速：Kimi作为国内独立研发的生产力工具，以超长文本无损压缩能力带动其下载量和访问量快速增长，AI工具的可用性获得实质性提升;智能驾驶也正逐步从高速进入城市场景，在复杂路况的应用场景下，借助大模型基础算法框架，叠加大量实践应用，在识别、感知、决策、执行等各方面有望迎来快速迭代更新。
“相信在今年，国内市场将见证包括文本处理、图文生成、视频生产等多个差异化细分领域的百模争流。”邓心怡强调，在人工智能赛道的投资布局上可以借鉴移动互联网的发展进程，目前判断国内AI应用的流量刚刚起步，未来可能会较快地迎来不同终端场景的分化和聚焦。无论应用终端赢家如何，流量快速提高的过程将直接提升对推理端算力的需求，从而进一步加速算力端硬件国产化的进程，也将体现在算力行业需求以及与之匹配的存储、通信、能源结构、半导体等细分领域。