本篇研究是拾象团队过去半年关于 AI 投资的思考总结，既包括 AI/LLM 前沿趋势追踪，也有对二级市场 AI 板块投资主线和关键公司的分析，我们希望在一二级融合的视角下，为市场输出更全局的 AI 投资参考。本研究总结了拾象团队对AI投资的半年思考，涵盖前沿趋势和二级市场AI板块分析。我们旨在提供全面的AI投资视角。一级市场方面，AI创业公司颠覆巨头的能力有限，往往为大公司提供创新样本，价值多被大公司捕获。二级市场上，AI正成为科技股增长的驱动力。例如，Mag 7公司均有AI布局，特别是英伟达，其股价2023年显著超越S&P 500和Nasdaq 100。拾象推出的AGIX指数ETF $KraneShares Artificial Intelligence and Technology ETF(AGIX)$ 因追踪AI受益公司表现优异。AGI的潜力巨大，类比Apple自2008年iPhone发布以来股价的巨大增长。我们认为，科技革命带来的长期投资回报难以预测，这也是我们看好英伟达市值将达5万亿美元的原因之一。文章还详细分析了英伟达的增长路径。在二级投资中，拾象聚焦5大AI投资主线：算力、云基础设施、端侧、互联与软件，并对AGIX指数中的英伟达、Amazon、Apple、博通及Servicenow等重要公司进行了基本面梳理。01. 如何在二级市场捕获 AI Alpha？当一个大的科技革命到来的时候，长期的投资回报是非常可观的：iPhone 在 2008 年上市，Apple 当年的股价从 8 美元涨到了 10 美元，16 年过去后，Apple 现在的股价在 230～240 美元之间。16 年的时间里，Apple 公司的股价涨了 15～16 倍。考虑到我们现在其实还处于 AI 革命的早期，所以

道琼斯工业指数代表了工业革命的成熟，纳斯达克 100 指数代表了互联网科技革命，而我们设计并发布的 AGIX 指数 $KraneShares Artificial Intelligence and Technology ETF(AGIX)$ 代表的是新一轮 AI 革命。 作为技术热爱者和 AGI 的坚定信仰者，拾象团队全身心投入到硅谷一线，走访和调研 LLM 行业，对模型技术和 AGI 进程有深入理解；作为投资人，我们坚持研究全球最优质的公司，亲身感受到从移动互联网到云计算，再到 AI，每一次技术范式的转变，都需要全新的框架和 mindset 来做判断。 AGIX指数是我们过去三年研究海外科技公司和 LLM 行业后沉淀的产品，我们既对 AGI 的远期未来抱有坚定信仰，也希望用客观的框架观察近期的动态演进。 AGIX 指数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。根据对过去六年的回测，AGIX 的年化收益率为 29%，今年的 YTD 涨幅是 22.69%。 随指数一同发布的还有 AGIX 潜力模型，AGIX 潜力模型是纳入 AGIX 指数公司的框架标准，由此我们能更直观感受到优秀的 AGI 公司，如何从早期探索者逐渐成为行业 leader，也更期待随着 AI 时代“苹果”、“英伟达”的上市，他们可以不断被纳入 AGIX 指数。 AGIX 指数将延续拾象一直以来坚持的开源精神和“公共品”属性，欢迎更多朋友一起讨论和提出建议，共同把 AGIX 指数打磨成 AGI 浪潮中的价值工具。 (1) Why Now：为什么现在需要 AGIX 指数？ 我们正站在新一轮超级生产革命的开端。 过去两年，我们经历了 AI 行业动人心魄的

大模型的发展离不开超大规模数据中心的支持，随着 AI 模型规模的不断扩大，所需的算力随之增加，这直接导致了对电力的巨大需求。电力是支撑数据中心运行的基石。例如，一个 10 万 GPU 的集群仅在电力上的年支出就高达 1.239 亿美元，相当于 15 万个家庭一年的用电量。因此，除了以 $英伟达(NVDA)$ 为代表的芯片股之外，电力概念公司同样也是 AI 浪潮下的受益者。值得关注。 目前，数据中心的电力问题主要体现在两个方面：供应能力和成本控制。 目前还没有单个数据中心能够承载10万GPU集群所需的150MW电力。这导致必须将集群分布在一个园区内，而非单一建筑，增加了设计和运营的复杂性。 电力成本占据了数据中心总成本的很大一部分，如何有效控制电力成本成为数据中心运营的关键。 面对电力挑战，数据中心运营商和硬件供应商正在探索多种解决方案。其中包括： 优化设计：通过优化数据中心的机架布局和网络设计，减少电力损耗，提高能效比。 采用新技术：使用更高效的电源供应单元(PSU)和网络接口卡(NIC)，减少每个GPU的额外功耗。 开发可再生能源：利用太阳能、风能等可再生能源，降低数据中心的碳足迹，同时可能减少长期电力成本。 在此背景下，我们也精选出一些电力相关公司进行总结： $Bloom Energy Corp(BE)$ ：能源技术公司，专注于固体氧化物燃料电池（SOFC）技术 Bloom Energy 是一家美国能源技术公司，专注于开发和销售固体氧化物燃料电池（SOFC）系统，这些系统通常被称为Bloom Boxes或Bloom Servers，这些产品旨在通过使用天然气或生物气等燃料产生电力和热量。其燃料电池系统通过电

芯片是 $KraneShares Artificial Intelligence and Technology ETF(AGIX)$ 的重要组成板块，AGI 大基建时期的当下，芯片是一定能捕捉到最多价值的板块，短期的市场波动并不影响芯片股们捕捉价值的能力。如果科技公司持续在 AI 进行投入，那么芯片就值得押注。在这个领域除了提供最大共识 $英伟达(NVDA)$ 外， $博通(AVGO)$ 、 $迈威尔科技(MRVL)$ 、等“互联”概念股同样涨势优异。 为什么互联值得关注？ 前几天 Elon Mush 高调披露的 10 万卡液冷 H100 超级算力中心备受关注，大规模算力中心建设，不光是掏钱买卡的事情，如何把千卡、万卡、十万卡规模的设备高效互联互通，才是难点。否则，即便投入海量资源建设算力中心，如果卡的性能因为互联原因受限，也难以实现投资价值。xAI 就采用的是英伟达的 Spectrum-X网络连接解决方案。 互联环节是计算中心除了计算芯片之外的第二大 Capex，并且随着 datacenter 规模的提升，互联成本的占比也会增加。以 Meta 的 24k-GPU 计算集群为例，Compute 部分成本为 68.2%，而互联占到了 23.9%。剩余部分则是存储、电力等。 Meta 24k-H100 集群支出 而在 100k-GPU 的情况下，互联则占到了 25.8%，计算芯片的占比为 65.5%。 为了适配下一代模型训练，扩容仍是数据中心的升级方向。在这一背

AGIX 成分指数动态$赛富时(CRM)$  和$英伟达(NVDA)$  宣布达成战略合作。 AgentForce引入了Atlas reasoning engine + Data Cloud Access，其最关键的能力是能够Self-reflect，通过类似CoT的机制，多步评估并规划后续行动的合理性，降低Hallucination，从而选择最合理的任务执行路径。 Salesforce和NVIDIA将为客户提供Salesforce平台和Agentforce作为下一代AI和数据能力的一部分,这是一套创建和定制代理的突破性工具,配有一系列预建代理。这次新的合作将为Salesforce客户提供加速的AI投资回报,同时实现差异化并保持竞争优势。 作为$KraneShares Artificial Intelligence and Technology ETF(AGIX)$ 的成分指数之一，salesforce的增长也将会在指数涨幅中体现。

在 $KraneShares Artificial Intelligence and Technology ETF(AGIX)$ 的构建中， $苹果(AAPL)$ 代表的是 AI 真正走向大众的关键入口。Apple 同时拥有硬件设备、操作系统以及云服务（iCloud），行业位置相当舒适。 下星期即将发布的 iPhone 16 对于苹果和整个智能终端行业来说，不只是新一代机型发布，更意味着 iPhone 在开启 smartphone 时代后，又打开了 AI Phone 的开端。根据 WWDC 2024 的预告，今年秋天，苹果自研的 AI Apple Intelligence 将随着 iPhone 16 的发布走向市场。市场对于 Apple Intelligence 带来的换机需求和价格上涨相当乐观。 除了围绕 Apple 上下游的“果链生态”进行投资外，海外独角兽认为，从软件视角出发，如同企业大规模部署 AI/LLM 会让 Azure、AWS 直接受益那样，消费者通过 AI Phone 使用 AI/LLM 的过程中， $Cloudflare, Inc.(NET)$ 也一定会受益。 对于很多人来说，Cloudflare（NET） 的名字可能很陌生，但这朵云的 logo 一定在不少地方都看见过。 Cloudflare 的核心业务是提供 CDN、网络安全、DDos 防御和域名服务，全世界有 20%的互联网流量都经过了 Cloudflare 的网络代理。OpenAI 也在使用 Cloudflare 的服务。 根据 Apple 官方信息，Apple I