AI基礎設施ETF與主題基金
近兩年，市場上掛著「AI」、「半導體」、「算力」標籤的ETF與主題基金愈出愈多，但名稱相似，內涵卻未必一樣。要判斷這類產品是否值得買，第一步不是看過去收益，而是回到最根本的問題：它追蹤的是哪條指數，這條指數又是怎樣選股的。所謂「AI基礎設施」，其實可以拆成幾個層次：最底層是晶圓製造、設備與材料，中層是GPU、CPU、網絡晶片等算力硬體，再往上是雲端服務商與數據中心營運商，最後才是模型與應用公司。真正聚焦「基礎設施」的指數，理應把持倉重心放在前兩層，因為它們直接受惠於算力需求的長期增長，盈利模式相對清晰；若一條名為「AI基建」的指數，卻充斥著短期炒作的應用股，它更像是情緒的載體，而非基礎設施的代表。
不少AI主題ETF會採用「規則＋行業分類」的方式篩選，例如先從全球或區域市值前若干名中，挑選屬於半導體、雲計算、數據中心、網絡設備等行業的公司，再配合收入佔比或關鍵字指標判斷其「AI相關度」。這種設計的優點，是可以維持一定的流動性與基本面質量；缺點則是難以完全避免「蹭AI」的公司混入成份。反之，亦有部分指數更細緻地從晶圓製造、設備、EDA設計工具、GPU與高性能伺服器等環節出發，逐一界定門檻，例如要求相關產品收入佔比超過一定比例，或在特定細分領域市佔率居前。這類指數短期表現可能不如「泛AI」題材那樣激情澎湃，卻更有機會緊貼算力週期的中長期趨勢。
若把視角收窄至半導體ETF，又可以看到另一種指數設計邏輯。多數半導體指數會沿著產業鏈分布權重：上游包括設備、材料與晶圓製造，中游是IC設計與IP授權，下游則是封測與某些專用元件。有的指數偏重上游，把晶圓廠與設備公司視為核心倉位，目的是捕捉先進製程與擴產週期的紅利；有的則偏向IC設計與功率器件，希望分享到多元下游應用的需求與毛利率優勢。投資者若不理解這種差異，只看「半導體」三個字，很容易在錯誤的週期買到錯誤的段落——例如在需求下行時，重倉週期彈性最大的設計股，波動自然遠高於以代工為主的指數。
主題投資的價值與紀律
此外，在亞洲市場，部分半導體或AI基建ETF還夾帶「國家隊」與產業政策的敘事，指數成份對本地龍頭、具政策扶持色彩的公司傾斜明顯。這未必是壞事——長期看，自主可控與本土產業升級確實能帶來穩定需求——但短期內也可能放大單一地區政治與監管風險。當指數過度集中於少數政策標的，ETF表現便容易受非經營因素左右，成為「政策溫度計」而非純粹的產業代表。對投資者而言，理解指數的地域分布與個股權重，就好比看清楚自己買的是「全球AI基建」，還是「某一國半導體國策股集合」，風險屬性截然不同。
從資產配置的角度，AI基礎設施與半導體主題ETF確實具備納入組合的理由。第一，它們提供了相對便捷的方式，參與到算力與數據成為新型基建的大週期之中，降低了單一公司選股的專業門檻。第二，多數此類指數會強制定期調整成份，把衰退公司剔除、引入新龍頭，某程度上內建了動態「汰弱留強」機制，比起長期抱住單一科技股，風險更分散。然而，主題基金同時也天然帶有「故事感」與循環性，容易在情緒高位被追捧，在冷卻期被集體忽視。投資者若只看短期漲幅就重倉跟風，很可能在上一輪AI熱潮的尾聲，接下下一輪調整的開始。
