写在前面：孕育已久的 GAVI，全球人工智能价值指数（Global AI Value Index）终于要和大家见面了！
我们希望 GAVI 的构建，是 AI Native x 第一性原理的产物，让 AI 投资回归全球与产业本源，成为一个能代表 AI 时代的全球指数——它不以地域划分，而以智能价值排序。
GAVI，全球人工智能价值指数是一个以 AI 产业真实价值创造为核心逻辑、基于 “AI Native × 第一性原理” 投资哲学构建的全球指数体系。
GAVI 旨在为投资者提供系统化的（systematic)、规则驱动的（rule-based) AI 投资工具。
它并非传统的“地区性科技股指数”，而是以 AI 产业结构演进为主线，覆盖 AI 芯片及产业链、算力集群化、AI 基础设施与 AI 应用四大核心领域下的 50 余个细分行业，并聚焦阶段性最受益的环节。
通过自研的指数编制标准与量化打分模型，GAVI 动态衡量全球范围内 AI 成长性与综合确定性最高的公司，采用季度再平衡机制，系统性捕捉AI发展带来长期价值增长的收益。
这篇文章，我们将解答 5 个常见的问题，如下速览
在长期视角下，AI 目前从技术角度和商业模式角度均在早期阶段，并无泡沫，仍值得重点配置。当前 AI 行业处在早期研发投入到商业化变现的关键阶段，在技术和商业模式拐点之上，未来 AI 产业会逐步从硬件推动应用转变为应用推动硬件。我们认为该变化的最核心驱动力在于未来三到五年 AI 应用的收入会随着技术迭代、算力瓶颈制约下降、以及全球人口对 AI adoption 上升这三个大趋势大幅加速增长，未来推理算力和训练算力的比重会成为九一开，而算力的爆发速度远快于单硬件优化速度，杰文斯悖论成立，因此硬件会持续在应用创造的高算力需求下繁荣。
当前，AI 应用已经初步落地，尽管体量仍小于硬件投入，但收入快速增长，ROI 持续上升。根据 Trendforce 数据，26 年预计 8 大云厂商资本支出超 5000 亿美元。同时根据 The Information 数据，top16AI 原生公司创收近 200 亿美元。尽管这两组数字看起来相差悬殊，但每一家 AI 公司人均创收的中位数是 300 万美金，且如 OpenAI、Anthropic、Replit 等 AI 应用公司普遍长期收入增速在 70% 以上。核心原因还是 AI 应用已经成为了 10 亿级别人口的常用生产工具之一，商业模式已经逐步可持续，渗透率和接受度持续上升。
Top 16 AI 原生公司创造近 200 亿年化收入，且仍在加速增长中
数据日期：2025 年 8 月；数据来源：The Information、Look Capital 研究
OpenAI 收入展望，5 年复合增速 70%
数据日期：2025 年 9 月；数据来源：UBS 研究、OpenAI、Look Capital 研究
根据 Coatue 预测，AI 收入上升的速率将持续快过硬件投入的速率，结果就是 ROI 的持续提升，预计 25 年硬件 ROI 已经基本收支平衡，持续提升至长期稳态的 20%+。
数据日期：2025 年 10 月
数据来源：Coatue、Look Capital 研究
在未来 3 到 5 年，我们预计 AI 应用创造的收入逐步追上硬件投入，推理算力即将爆发，行业增长逻辑由硬件驱动应用转为应用驱动硬件，进入更加可持续的发展阶段。首先对于应用端，我们认为当前大部分 AI 应用的商业模式还尚不稳定，核心原因是算力瓶颈。如 Replit 的毛利率在过去一年间经历了从 9.8% 到 36.1% 再到 23% 的激烈变化，核心原因就是算力的成本和延迟难以控制，商业模式的不稳定也会限制未来的发展规划。
AI 产品收入增长和利润率变化情况
数据日期：2025 年 10 月；数据来源：The Information
然而我们认为，算力成本的高速下降和基础模型能力的持续提升是未来两大核心趋势，叠加 AI 的渗透率和接受度不断上升，这正好解决了当前 AI 应用能力上限和算力瓶颈两大核心问题。当下 AI 大模型的能力上限提升虽有放缓但仍在稳步进行，且算力成本每年仍能下降 50% 以上，我们认为未来会有越来越多的 AI 应用突破限制，成为如 Coding Agent、客服 Agent 一样有稳定商业模式的产品。即亿、十亿、百亿级别收入，同时利润率在 60% 到 70% 的优质商业模式。
数据来源：Stateof.ai 2025、Look Capital 研究
数据来源：Stateof.ai 2025、Look Capital 研究
而另一大趋势是 AI 整体的接受率、企业的留存率、以及企业的付费水平均在快速提升。那么结合商业模式持续优化和渗透率持续提升，以及我们已经见过了如 Palantir、Cursor、ChatGPT 等诸多天花板的应用存在，只要给足时间，AI 应用的快速爆发是必然。
AI 渗透率综合情况
数据日期：25 年 9 月，来源：Ramp，Look Capital 研究
我们认为未来 3 到 5 年，推理算力会随着应用发展而爆发，对训练达到九一开，而杰文斯悖论成立，硬件的需求将由大厂以科研为目的亏本主动支出转换为因应用盈利而带来的被动支出。我们认为未来两大核心硬件趋势是：
1）推理和 token 量增加的关系是指数级，推理任务需要的 token 量可以是平常聊天的 15 - 100x
2）token 量增加和算力增加的关系是指数级，token 量增加 10x，算力需求量或达到 100x
Agentic AI应用涉及到搜索、思考、总结、以及各类不同人物的拼接反复，token 量指数增长
来源：华泰研究，GTC，Anthropic 官网，Look Capital 研究
对于硬件管理者，token 量（吞吐量）10x，那么时延也会 10x，为了更快输出、提升用户体验，算力量至少 100x
来源：华泰研究，GTC，Anthropic 官网，Look Capital 研究
因此未来 token 量和算力需求量加总为双指数级的算力增长，但根据黄氏定律，单卡的计算能力一年 2x，速度远慢于算力增长速度，因此杰文斯悖论成立，只要应用爆发，推理算力必然暴增，带动硬件需求的持续繁荣。
来源：华泰研究、Look Capital 研究
我们认为现在投资 AI 仍然不晚，行业处在技术和商业模式的拐点之上，未来应用可以成功接替硬件成为行业的核心驱动力。根据我们的预测，我们预计 AI 行业在未来的 3 到 5 年后将达到 2 万亿美元收入，结构也会相较当下有较大改变，软件占比直逼硬件。我们也将重点投资于此变化之中，当下优先投资成长性和确定性均佳的基础设施领域，但也同时前瞻布局成长性更高，确定性持续走强的应用领域，在未来会持续根据行业发展调高应用的比例。
数据日期：2025 年 10 月；数据来源：Look Capital 研究
数据日期：2025 年 10 月；数据来源：Look Capital 研究
GAVI 的前十大持仓以英伟达为首，占比 4.3%，其余囊括 Palantir 代表的 AI 应用，以及其他 GPU、ASIC、HBM、云 CSP 等全球核心公司，56 支股票平均权重为 1.8%。相较于市面上多数前十大持仓占比约 50% 且成分股数量在 50 或 100 支左右的指数结构，GAVI 的结构具有鲜明特色 —— 成分股数量更集中，但权重分布更均衡，在保持聚焦度的同时有效分散了单一公司风险。
为何 GAVI 的持仓更为分散？我们的投资理念是聚焦全球 AI 全产业链的核心价值环节，每一支成分股都经过系统化分析，代表我们认为最具受益潜力的公司，而仓位分配基于公司价值而非简单的市值权重。这种方法使每家企业都能按其在 AI 生态中的实际贡献占据合理比重，从而提升组合的有效性与代表性。
下图展示了我们的核心投资体系：
落实到操作层面，我们将整个 AI 产业链精细拆分为50余个子行业，并对每个子行业进行了系统性的量化评估。经过层层筛选，最终确定了约 30 个重点子行业，并从中精选出 50–60 支高价值股票构成最终持仓。相比之下，市面上多数 AI 相关指数或组合通常只划分 4–10 个行业板块，选股主要依据企业的 AI 收入占比，而仓位配置多以市值为核心。
正因如此，我们的组合在持仓结构上显得更为分散和独特 —— 因为我们的选股与仓位分配更加细致、以基本面为导向，辅以估值调整。这种方法不仅提高了仓位的“有效性”，还能在更广的行业覆盖下捕捉到更精准的优质公司，使仓位分配更能反映其真实价值，实现更科学的投资布局。
相对以市值加权为主的 QQQ，我们认为 GAVI 是一个更具“原生性”的 AI 指数。它覆盖全球各国、各层面的高价值 AI 产业链，并通过更高频、更系统的再平衡机制，能够更及时、全面地捕捉 AI 行业发展过程中涌现的新机会。
与 QQQ 相比，GAVI 的全部仓位均聚焦于 AI 相关企业，对各子行业回报率的捕捉能力显著更强。两者的根本区别在于：GAVI 根据 AI 价值创造选股，而 QQQ 仅按市值排序。
QQQ 的编制逻辑是选取纳斯达克非金融公司市值前 100 名，其中约 25% 的仓位（60/100 支股票）属于非 AI 行业，包括工业、房地产、传统消费和医药等领域。尽管如此，在过去1年中， QQQ 的收益约有 99% 实际上来自AI相关公司，其他行业几乎没有贡献，说明 QQQ 中存在大量无效甚至拖累收益的仓位。
相比之下，GAVI 的持仓 100% 为 AI 相关公司，行业分布更均衡。回测结果显示，GAVI 的收益贡献更合理地分布于 AI 芯片、算力集群化、AI 基建和 AI 应用 四大板块，系统性地捕捉了 AI 各核心环节的成长回报。
QQQ 产业链分布
GAVI 产业链分布
在基本面层面，GAVI 的成分股 AI 收入占比几乎是 QQQ 的两倍，因此具备更强的回报捕捉能力与“戴维斯双击”潜力。数据显示，QQQ 成分股整体的 AI 收入占比预计从 2025 年的 7.8% 提升至 2028 年的 13.2%，增长较慢；而 GAVI 成分股在 2025 年的 AI 收入占比已达 15%，预计到 2028 年将提升至 23%，增长速度显著更快。考虑到 AI 收入往往具有超预期增长的特征，GAVI 的成分公司有望在基本面加速与估值提升的双重驱动下实现更高的长期超额回报。
QQQ 成分股 AI 收入占比拆解
数据日期：25 年 10 月；数据来源：Look Capital 研究
在国家分布上，QQQ 的持仓 100% 集中在美国，而 GAVI 的非美国仓位约占 25%，其中中国占比约 16%。这一布局以全球 AI 产业链的价值分布为依据，而非单纯的地域划分，使 GAVI 能够跨市场捕捉更全面的 AI 回报率。
自 2025 年初 DeepSeek 等技术突破以来，全球 AI 创新格局正呈现多极化趋势。中国在 AI 芯片、云计算和光模块等领域的追赶速度显著提升，相应的 AI 资产也在 GAVI 持仓中占据约 16% 的权重。事实证明，今年以来市场表现强劲，中国核心 AI 资产在过去一年涨幅介于 80% 至 500% 之间，显示出 AI 产业化发展的巨大潜能。
GAVI 的动态仓位调整机制将持续根据各国 AI 价值创造力的变化进行再配置，确保不受地域限制，以全球视角分配仓位，从而最大化捕捉全球 AI 产业链的高价值回报。
中国 AI 发展核心事件
数据日期：25 年 9 月；来源：UBS 研究、Look Capital 研究
中国核心资产 1Y 回报率对比
数据日期：25 年 10 月 27 日；来源：彭博财经、Look Capital 研究
此外，GAVI 的再平衡频率和逻辑也更敏捷。QQQ 每年仅在 11 月至 12 月基于市值进行一次成分股调整，其余季度仅微调权重，对市场变化的反应通常滞后近一年。而 GAVI 每季度进行成分股与权重的双重调整，依据包括 AI 评分、主行业评分、公司评分、估值评分 在内的 20 余项基本面数据点，因此能更全面、及时地反映 AI 行业的动态变化。这也解释了 GAVI 相较 QQQ 在仓位配置的科学性、收益分布的均衡性以及回报质量上的显著优势。
QQQ Prospectus 节选
数据来源：Invesco，Look Capital 研究
我们整理了市面上与 AI 相关的指数，并以 ChatGPT 发布前后为分界，进行了系统性的分析与对比。
首先，从整体风险收益比来看，除了少数纯中国指数因估值修复而在近一年中获得较高回报外，大多数在 ChatGPT 发布前推出的 AI 指数，其风险收益表现均显著弱于 ChatGPT 发布后的新一代 AI 指数。
究其原因，早期的 AI 主题指数更多反映了“AI 之前的 AI”——它们聚焦于工业自动化、大数据、深度学习等前沿领域，而非如今以 Transformer 架构和 Scaling Law（缩放定律） 为核心的生成式 AI 技术路线。换句话说，这些旧指数记录的是上一代的 AI 技术逻辑，而非由 ChatGPT 与随后开源的 DeepSeek 所引领的新一轮 AI 革命。
例如，资产规模超过 50 亿美元的“老牌” Xtrackers AI 追踪的纳斯达克全球 AI 与大数据指数，其投资覆盖人工智能、大数据、云计算、半导体、自动化、传统软件与智能应用等七个领域。虽然这些方向长期具备潜力，但其选股仍偏向传统 IT 与工业科技公司，前十大持仓甚至包括美国银行等非 AI 核心受益标的。由此可见，该指数仍基于 ChatGPT 诞生前的广义科技逻辑，对生成式 AI 爆发阶段的真实高价值点覆盖不足，因此相对跑输。
来源：Xtrackers 官网，Look Capital 研究
来源：Xtrackers 官网，Look Capital 研究
在 ChatGPT 发布之后的新一代 AI 指数，整体已明确聚焦于以 Transformer 与 Scaling Law 为核心的主流技术路线，因此风险收益表现相比早期指数显著提升。以主动管理的 AGIX 为例，其核心关注 AI Relevance 与 AI Readiness，本质上是对 AI 成长性与确定性的量化评估；而更早推出、反应更快的 CHAT 与 Solactive AI 指数则从 AI 收入敞口 出发，对企业的 AI 业务进行了深入分析。
这些新指数普遍具备更强的 AI 指向性，同时各有特点：如 AGIX 具有一二级联动能力，对远期的 AI 应用发展有深入理解，因此持仓围绕美国、应用比重高是特点；CHAT 则注重主动管理，关键时刻可紧急调仓；Solactive AI 则依据 AI 关键词提及频次评分，软硬结合，覆盖面更广。
来源：AGIX 官网，Look Capital 研究
那 GAVI 的特点是什么？站在全球主要 AI 指数的肩膀上，GAVI 希望构建一个能更全面反映当下 AI 产业格局的系统化投资框架——以全球视角覆盖完整产业链，以第一性原理解析 AI 的基本面与价值创造，并通过一致、可解释的规则体系实现对行业动态的长期追踪。
全球视角：不局限于单一市场，而是覆盖全球 AI 产业链的高价值环节；
结构均衡：在产业分布上保持相对平衡，避免仓位过度集中或无效配置；
反应更快：采用季度再平衡机制，更及时反映 AI 行业与企业基本面的动态变化。
GAVI 依照自研的固定规则（上文所述）编制和季度再平衡，不依赖主观判断，指数交易员、管理员等不得做出主观判断或自由裁量决定，旨在为投资者提供系统化的（systematic)、规则驱动的（rule-based) AI 投资工具。
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