李星全：AI巨頭頻“聯姻” ，算力板塊接下來怎么投

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2025-10-15 15:00-16:00

直播嘉賓：

李星全 國泰基金量化投資部ETF研究員

摘 要

全球AI巨頭近期頻繁“聯姻”，核心指向算力需求的持續擴張與深化，疊加GPT-5、Sora2等基礎模型快速迭代，推動AI算力板塊成為市場核心主線。這一輪行情的核心催化源于硬件端突破，英偉達Blackwell架構芯片加速放量，帶動光模塊、PCB、服務器ODM等配套環節進入業績高速增長期，這些環節的A股企業憑借全球高份額優勢，業績持續性較強，新興的液冷、光纖等賽道也具備投資潛力。

海外巨頭強強聯合的本質，是算力資源稀缺背景下商業模式的升級——從依賴自有現金流投入轉向融資加碼算力建設，既推動AI模型與應用場景螺旋式進化，也強化行業龍頭效應，呈現“強者恒強”的競爭格局。對國內市場而言，雖受海外芯片制裁限制，但國內半導體產業鏈自2018年以來加速發展，設計、制造環節成熟度與良率持續提升，疊加政策對國產算力的戰略扶持，產業進程穩步推進；其中光模塊產業優勢突出，作為算力組網不可或缺的核心環節，與芯片迭代同步升級，憑借卡位優勢、供應鏈粘性及“賣鏟人”邏輯，構建起堅實的全球競爭力。

估值層面，AI算力相關賽道（如光模塊、PCB）受益于市場規模量價齊升，成長空間未達天花板，估值支撐較強，仍具備投資性價比。從行情展望來看，基本面、政策面、資金面形成共振，長期向好趨勢明確，短期或有波動。

對普通投資者而言，指數化投資是更優選擇，可同時把握海外與國內算力機會：海外算力可關注通信ETF（518800），AI核心環節占比高，能精準反映海外算力基本面；國產算力重點布局科創芯片ETF（589100）、半導體設備ETF（159516），可根據自身風險偏好選擇適配標的。

正 文

AI行情啟動：這些細分賽道值得關注

主持人：近期AI領域合作頻繁，比如軟銀收購ABB機器人，OpenAI聯手博通開發芯片，國內賽力斯與字節跳動攜手布局具身智能，這些動向都指向核心：算力需求正持續擴張且深化。今天我們將圍繞這一主題，與線上交流的國泰基金量化投資部ETF研究員李星全老師一同探討。歡迎李老師跟屏幕前的朋友們打個招呼。

李星全：各位投資者好，主持人好。我是國泰基金的ETF研究員，對電子通信等行業有較深度的跟蹤，非常有幸今天能分享關于AI的投資機會。

主持人：好的，歡迎李老師。今年在DeepSeek的帶動下，A股市場AI板塊走出一波強勢行情。李老師能否先回顧這一輪行情啟動的核心催化器，以及有哪些重點細分板塊值得關注。

李星全：從今年看，全球范圍內AI的催化明顯，發展也有顯著加速。尤其國內及北美，近期GPT-5已發布。GPT-5雖可能有多個模型，目前市場對其評價不一，但總體而言，其性能有明顯提升。同時其token價格開始迅速下降，性價比會疾速提高。當然性價比提高，本質源于算力硬件及資源的支持，這點后面再談。

除GPT-5外，投資者若有關注便知，海外及國內均發布了許多先進模型。例如谷歌旗下DeepMind發布了世界模型Genie3。該世界模型與以往純視頻生成模型的區別在于：生成模型時能保持良好一致性，同時可更好理解世界物理規律。因此其生成的圖片或視頻更符合邏輯，例如不會出現籃球拍下去起不來的情況。除Genie3外，大家最近也被朋友圈的Sora2刷屏。可見當前基礎模型，無論是文生圖、文生視頻相關模型，都有較快發展。

今年從各廠商業績來看，其業績成長動能主要由硬件驅動。我們知道，今年一季度和二季度，英偉達新一代Blackwell架構的產品已開始快速放量。英偉達在五月份第一財季法說會上提到，當時GB200的NVL72機架超大規模客戶周均部署量約1000臺。這意味著，每個機柜含72張GPU，周均部署1000臺即周度GPU銷量達7萬多卡。每張卡價格較高，達幾萬美金，因此對英偉達而言，Blackwell是其史上爬坡放量最快的產品。

GPU放量后，配套環節如A股的光模塊、PCB等公司均處于該產業鏈。GPU快速放量后，A股這些公司的成長動能也較明顯。A股上述光模塊、PCB及服務器ODM等環節，在全球范圍內較具競爭力；同時這些A股公司份額較高，即便在英偉達及北美云廠商的產業鏈中，份額也很高。

英偉達Blackwell架構芯片快速放量后，相關市場規模會快速增長。因A股這些公司份額較高，業績成長也會較快。因此關注相關公司的二季報及三季報，均值得期待，其業績增速未來或有較好持續性。

剛剛主持人問到A股哪些環節更具機會，從細分環節看，目前已明確進入業績高速增長的賽道主要是光模塊、PCB及服務器ODM。這幾個板塊基本面較強，因其中許多公司為全球業內龍頭廠商，在北美及國內均有較大份額。因此計算芯片無論英偉達還是其他公司放量后，采購相關配件時，可能都會選擇A股公司。

另一方面，計算芯片如英偉達的GPU仍維持較快迭代速度。目前架構基本兩年一變，產品一年一變，因此每次迭代，ASP增長也較明顯。因此上述環節業績成長動能較強，且未來幾年有望維持較高增速。

此外，大家關注到一些新興領域，如液冷中的電子布，以及光纖、銅連接等賽道，均較具投資潛力。因此若看好AI行情，可從這幾個環節深入挖掘。

海外巨頭密集“聯姻”：釋放算力爭奪戰信號

主持人：好的，非常感謝李老師。我們也知道近期甲骨文與OpenAI簽訂3000億美元算力大訂單，引發市場廣泛關注。您覺得這釋放了什么信號？

李星全：甲骨文這類合作最直接反映的是，OpenAI自身算力資源較緊缺。大家近期可見，OpenAI自今年二季度以來一直較活躍。例如博通此前在法說會上披露，已將一潛在大客戶轉化為實際客戶，該客戶帶來超100億美元訂單。后續據《金融時報》等媒體信息，市場猜測該客戶很可能是OpenAI。近期可見新動態，雙方已簽訂戰略合作協議。

除博通外，OpenAI還與其他諸多廠商展開深入合作。除訂單層面外，部分還深入至股權層面，例如甲骨文。甲骨文為云計算廠商，此外英偉達等廠商也與OpenAI展開深度合作。因此最直接的反映是，OpenAI目前算力可能仍較緊缺，同時開啟了全球掃卡模式。

從直接層面看，其算力資源可能較稀缺；從更深層次看，這可能是新一輪算力資源爭奪的強烈信號。因2023至2024年，北美部分云廠商，主要是谷歌、微軟、亞馬遜等頭部企業，當時產品不斷升級，采購相關GPU時資源較稀缺。當時他們陸續在法說會上提到，算力供應瓶頸成為業務增長的重大阻礙。

因此從OpenAI近期動作看，算力資源增強在未來一段時間仍會持續。當然如前所述，隨著新型計算芯片放量，計算性價比在提高。部分朋友可能認為性價比提高對行業意味著產品降價、競爭加劇，進而影響相關廠商盈利能力。但對算力而言，至少目前全球算力市場并非如此。

以OpenAI為例，其此前模型主要為文字類，現過渡至圖像及視頻類模型，成長顯著。從推理端看，調用模型時，文字調用的計算量天然不及圖片與視頻的運算量。因此通過多模態能力的發展，算力總體需求會快速增長。因此性價比提高后，反而會讓更多用戶愿意使用AI大模型，推動算力密集型場景落地，不僅包括娛樂類生成視頻等。往后看，包括AI手機、AIPC、人形機器人、智能駕駛等AI端側場景，均有望成為AI的發力領域。

總體來看，谷歌及國內廠商均有類似趨勢，其tokens調用量基本每三四個月翻一倍。因此算力需求增長非常迅速。這對算力資源而言，意味著哪家廠商擁有更多算力資源，便把握了未來更好的成長機會。因此OpenAI與甲骨文等公司的相關合作，可直觀反映這一點。

主持人：非常感謝李老師，分析得特別詳細。通過您剛才的分享，我覺得當前算力需求整體來看，全球科技巨頭持續投入巨資搶占算力制高點，已形成未來長期發展的趨勢。您提到的算力密集型場景落地會不斷涌現，進一步拉動整體需求，形成強大的正向算力需求循環。

與此同時，近期海外AI巨頭頻頻“聯姻”，比如英偉達計劃最高投資1000億美元給OpenAI，投資50億美元入股英特爾，AMD向OpenAI發行認股權，有望以極低成本獲得AMD約10%的股權。李老師，您認為海外AI巨頭強強聯合背后的主要動因是什么？這種現象對整個AI產業未來的發展趨勢及競爭格局會帶來怎樣的影響？

李星全：剛才提到，算力需求增多會導致硬件端加速放量。哪家廠商擁有更多算力資源，意味著在未來發展中會具備更強的競爭優勢。您提到的OpenAI與英偉達、AMD合作，以及與英特爾等的相關合作，從商業模式看，本質是這些大廠以往投入算力AI基礎設施建設時，決定購買多少卡主要以自有現金流為衡量標準，包括我們平時研究也會考慮這些廠商的資本開支占其現金流的比例及未來空間。

但從近期情況看，商業模式正在被顛覆，即從以前的自有現金流投入轉變為融資投入。本質上，AI硬件投入可能迎來新一輪加速。最直觀的原因是算力需求快速增長，導致算力硬件的稀缺性上升。

您提到的AI產業未來發展趨勢，我認為這些合作會讓AI進化更迅速。當前各類模型、應用場景快速打開，推理端發展明顯。推理端性能提升、用戶增多，意味著需要更多算力；用戶增多還能產生更多數據，反哺訓練側，助力廠商做出更好模型。因此，推理與訓練可理解為螺旋式上升的過程。

這些合作提供了更多現金流，讓廠商能購置更多芯片。如此，他們可運用的資源更多，AI發展速度會更快。

對于競爭格局，目前可見從芯片廠商到模型廠商再到云計算廠商，深度合作從訂單層面擴展到股權層面。隨著這種模式進一步發展，會加強AI行業的龍頭效應，呈現強者恒強的特點。以前可能認為北美有實力的云廠商自身數據中心多，自己做模型更有優勢，但從當前變化看，下游模型廠商如OpenAI也可自建數據中心，滲透是雙向的。因此，總體來看，競爭格局中龍頭效應會進一步加強。

國內AI算力：光模塊領跑全球，芯片持續突破

主持人：好的，非常感謝李老師。的確，龍頭效應可極大提升整體芯片的研發效率及對市場的響應速度，推動技術突破。回到國內市場，年初DeepSeek的面世證明國內AI大模型能力并不弱于海外企業。尤其在美國對我國進口先進制程芯片實施管制的背景下，國內大模型取得這樣的成就非常不易。回顧近幾年，在自主可控邏輯推動下，國內半導體產業取得了哪些突破性進展？還有哪些環節仍有待加強？

李星全：明白。首先給大家拆解一下產業環節。從AI芯片看，可參考英偉達的傳導順序：算力需求快速上漲時，英偉達會收到更多相關芯片訂單。

但英偉達屬于芯片設計廠商，設計完GPU收到訂單后，會找制造廠商制造，再找封測廠商封測。目前英偉達主要通過中國臺灣的臺積電進行制造與封測。因此，需求快速增長時，景氣度會先傳導到設計環節，再進一步傳導到制造環節。

從國內角度看，美國對我國AI的制裁一直較嚴格，尤其2023年以來，AI成為各國戰略級發展方向，美國制裁重心不斷向AI轉移。因此，國內芯片層面，國內應用廠商購買海外芯片受限，反而為國內相關AI芯片設計、制造廠商帶來更大機會。

了解國內產業鏈的朋友知道，國內半導體產業鏈自2018年以來加速發展，目前已有較強技術底蘊及完備的產業環節布局。但工藝要接近國際一流或頂級水平仍需時間。英偉達的GPU多采用臺積電4納米制程，國內制程與臺積電存在差距，相關問題需攻克。

2023年至今，產業鏈設計制造的成熟度及制造良率逐步提升。從今年看，放量規模不斷加速，因此半導體產業鏈出現較大行情。

按上述順序，AI芯片給半導體產業鏈帶來的成長中，設計環節彈性更大。因我國制造稀缺性較高，相關AI訂單制造完成后釋放業績的能力較強，估值也較高。

此外，從設備和材料等方向看，國內先進制程擴產會產生較多設備訂單需求，因此設備與材料環節建議關注。主要是這幾個方面。

主持人：如剛才所述，面對海外AI巨頭，國內AI產業鏈企業可采取哪些舉措應對，以確保未來幾年國內AI產業進程不掉隊？

李星全：從軟件方面看，很難拉開像硬件那樣大的差距。此前國內廠商在算力資源上較匱乏，受美國制裁影響，買卡受限。往前兩年的國內環境看，國內GPU未大規模放量，算力總體稀缺。但即便如此，我們的DeepSeek及阿里等大公司仍推出了優秀模型。由此可見，軟件方面很難拉開五六年這樣的差距。

但算力方面，國內主要卡在硬件芯片上。首先需提高芯片設計成熟度，比如芯片若采用更先進制程，流片等成本很高。其次，制造廠商需不斷突破國內先進制程工藝，縮小與中國臺灣先進制程的差距，讓芯片設計有實際落地的可能，這一點也很重要。

AI產業鏈當前重點在硬件方面，國內以GPU設計為主的廠商，一是要設計出更先進、算力更強的產品，二是要完善生態，比如適配已有模型等。

從硬件看，產業不同環節間的協同性需快速提高。比如AI下的各類垂類應用，需與產業鏈上下游加強協同，才能更快促成閉環，持續發展。

主持人：好的，非常感謝李老師。的確，若整體總結國內AI產業，仍需堅持在硬件上的突破，結合產業鏈生態協同雙軌并行，持續深化技術研發，并與產業鏈整合。在AI算力環節中，國內光模塊具備突出的國際競爭力，且今年以來A股市場光模塊在AI各細分板塊中漲幅居前。李老師，您如何理解國內光模塊產業的全球競爭力？有哪些可見的競爭優勢？

李星全：明白。首先給大家分析光模塊環節的確定性，為何光模塊如此重要？當前許多大模型的參數量已達萬億甚至十萬億級別，運行這類大模型，即便采用全球最先進的GPU，僅靠單塊GPU顯然不夠，因此需要將GPU組成大型集群。

從英偉達的方案來看，其流程是先將GPU組成服務器，再將不同服務器連接成數據中心，之后還有跨數據中心的組合。光模塊在其中有何作用？數據中心尤其是AI數據中心，內部信號頻率和速度都較快，此時若仍用傳統導體進行長距離信號傳輸，會不可避免地出現“集膚效應”，導致發熱等問題，進而可能造成數據丟失。這類問題難以容忍，因此長距離信號傳輸必須通過光纜進行。

這一過程涉及光電轉換，因服務器端無法對光信號進行分析處理，服務器內部為電信號，傳出時需轉換為光信號傳輸，傳到另一端后又需將光信號轉回電信號。其中光電轉換的任務主要由光模塊完成。因此，當算力需求增長、GPU開始快速放量后，光模塊需求量會同步上升，且難以替代，確定性較強。這是一方面。

另一方面，從2023年AI爆發至今，計算芯片與光模塊的迭代速度同步推進。例如英偉達早期熱門的A100GPU，網絡通信速率約200G，當時配套的光模塊也多為200G以上產品。

待英偉達H100芯片大規模放量后，其網絡通信速率達400G，當時光模塊以400G為主。而今年以來，英偉達Blackwell架構產品快速放量，新架構通信速率達800G，配套光模塊也需為800G及以上產品，目前以800G為主，1.6T后續可能滲透。可見計算芯片迭代時，光模塊性能需同步提升，因此光模塊市場呈量價齊升態勢。

前文提到，A股光模塊企業在全球有何競爭優勢？第一是卡位優勢顯著。無論是英偉達的GPU，還是谷歌、微軟等云廠商的定制芯片，采購光模塊時大概率會選擇國內企業的產品。即國內光模塊企業已在全球占據較高份額，且正同步配套國外廠商研發。如前所述，英偉達產品迭代速度極快，新一代產品研發往往早于當前產品發布，這種研發進程需同步跟進，這也是光模塊企業的優勢——已進入供應鏈的企業，新進入者難以替代。

此外，從產業變化來看，A股光模塊企業存在“賣鏟人”邏輯。當前國外GPU及ASIC定制芯片放量均較快，雖市場快速增長，但份額存在切換。但無論GPU還是ASIC放量，均需向國內光模塊企業采購產品。對A股光模塊企業而言，無論客戶采購何種芯片，只要用于組網，就必須使用其光模塊。這一能力壁壘較高，邏輯順暢。

有人可能認為，芯片技術壁壘高于光模塊，未來光模塊可能出現新進入者，導致市場紅海化。但這其實較難，參考當前組網情況，例如英偉達數據中心中，成本主要集中在GPU及交換機，光模塊占比極低。

因此，對大廠而言，沒必要為優化這部分成本自行涉足光模塊業務，否則會分散精力。對小廠而言，切入光模塊環節面臨諸多困難，如產品研發難以跟上海外廠商的迭代速度。

且海外廠商更換供應商的動力極弱。光模塊雖盈利性好，但在其數據中心建設中占比極低，若因光模塊供應不穩定導致GPU運行中斷，損失更大。因此，他們最看重產品供應的穩定性和品質。參考果鏈多年來的情況，供應商并未因價格競爭頻繁更換，因此A股光模塊企業的競爭優勢較強。

A股算力企業業績亮眼：三季度增長有望延續

主持人：好的，非常感謝李老師的詳細分享。的確，國內光模塊產業已在AI算力基礎設施這條高景氣賽道上，建立起非常堅實的護城河。只要全球AI淘金熱持續，這些提供“鏟子”的國內光模塊龍頭企業便有望持續受益。從基本面看，李老師如何解讀A股AI算力相關企業已披露的半年報？有哪些亮點值得關注？AI對相關企業上半年業績的貢獻程度如何？對三季度業績有何展望？

李星全：明白。從當前來看，如前所述，目前釋放業績能力最強的AI相關環節主要是光模塊、PCB及服務器ODM。幾家代表性公司的業績增速極快，核心原因在于這些廠商在全球具備強競爭力，占據較高份額，因此當市場規模快速增長時，其業績自然同步快速成長。

今年以來，硬件端的核心驅動力是英偉達產品加速放量，例如Blackwell芯片成長迅速，前文已有提及。海外廠商放量后，A股相關配件的出貨量也較快。

對A股的PCB、光模塊等環節而言，制造周期不像芯片那么長。英偉達從今年初或二、三月份開始加速放量，下游廠商購買其GPU后，采購PCB等組件的訂單通常只需提前一個月左右鎖定。因此，業績高速增長主要體現在二季度，國內廠商二季度業績增速遠超市場預期，底層驅動力正是英偉達的芯片。

關于AI對相關企業上半年業績的貢獻程度，可作如下分析：AI興起前，光模塊市場體量較小，增長也較溫和。這些企業能獲得良好成長機會，關鍵在于選對賽道——如前所述，光模塊在集群中不可替代，因此國內相關公司的業績增長確定性和動能均較強。從上半年業績看，光模塊企業的增長主要由AI驅動。

PCB情況類似，只是AI興起前，其市場規模大于光模塊，消費電子、汽車行業需求較多。因此，這些企業今年除AI帶來的強成長動能外，傳統領域也有不同程度復蘇，但核心動能仍是AI。

對于三季度業績，英偉達放量仍在持續，且國內芯片出貨量不斷加大，因此相關企業有望保持環比增長及快速同比增速。

主持人：好的，非常感謝李老師。如您分享，A股在AI算力及全球產業鏈優勢環節中，的確與英偉達的景氣度高度綁定。上半年業績大幅增長及三季度的樂觀預期，均驗證了AI的高貢獻度。

我們知道，2022年底ChatGPT推出后，經歷多輪AI行情，半導體、AI算力等相關標的已積累不少漲幅。李老師如何看待當前這些細分賽道的估值水平？是否仍具備投資性價比？

李星全：明白，這點想給大家分析：談論估值時，直觀而言，對普通投資者來說，估值意味著對企業未來成長的信心。在AI中深度受益的半導體、光模塊等環節，成長空間較大。例如，當前全球GPU市場規模已遠超CPU，這正是AI帶來的邊際變化。理論上，當市場規模快速擴張時，若相關廠商能維持份額，未來業績成長動能必然強勁，因此估值存在持續上修空間。

前文提到的業績釋放能力較強的環節，如光模塊和PCB，一方面是數據中心組網必需的零組件；另一方面，隨著芯片技術迭代升級，其價格快速增長。總體而言，市場規模受益于量價雙升，目前觀測到該環節的市場規模增速尚未見頂，即明年同比增速可能高于今年。因此，估值支撐較強，且持續上修空間較大。

許多投資者喜歡用估值歷史分位等方式判斷，但這類方式在周期性行業中適用性更高。而在新能源快速滲透、當前AI等產業革命級技術變革中，估值很可能打破原有邏輯。因此，參考這一點，我認為仍具備較強投資性價比。

如何布局算力板塊？關注通信ETF（518800）、半導體設備ETF（159516）

主持人：結合基本面、政策面及資金面等，李老師能否對AI算力接下來的行情作一展望？

李星全：從基本面看，前文已多有提及，此處簡要總結：AI的顯著優勢包括產業趨勢明確，全球商業模式跑通，算力整體供不應求，相關邏輯會在國內AI企業間擴散；市場規模大，部分環節成長速度高，估值支撐強；產業邊際變化明顯，基礎模型性能持續提升，國內半導體產業鏈進展迅速，因此基本面較強。

從政策面看，重點關注政策對國產算力的扶持。中國是全球第二大計算市場，盡管當前算力硬件性能及放量規模與北美存在差距，但從后續發展節奏看，國產算力會是戰略級發展方向。全球主要國家均將AI作為核心競爭力扶持，因此政策面后續激勵較多，大基金、地方產業基金及各類政策的空間較大。

當前A股許多優質資產享受重估邏輯，與國產算力強相關的半導體產業鏈代表我國工業生產最高水平，作為技術密集度最高的環節，當屬優質資產。

從資金面看，A股流動性持續寬松。例如，價值投資者選擇投資方向時，優選基本面強的領域——這類企業可通過利潤擴張、EPS增長驅動估值上漲，AI正是這樣的行業。因此，若市場牛市特征持續，AI會是資金首選。我們看好AI長期發展空間，但短期存在波動，如近期波動較大，需注意風險。

主持人：是的，非常感謝李老師。您提到常規價值投資，若說到具體投資操作，普通投資者若看好AI算力賽道，應如何布局？優選個股還是指數？若進行指數化投資，哪些指數能較好匹配投資者訴求？

李星全：明白，這個問題我認為指數可能更好。普通投資者在信息層面天然弱于專業人士，個股波動較大，且未必能長期持有，可能因短期下跌退出。因此，指數風險相對較低，且具備一定彈性，普通投資者持有體驗更好，故指數是更優方向。AI行情中許多相關指數彈性較強，部分幾個月收益接近翻倍，尤其近幾個月。

具體配置方面，受制裁等因素影響，AI發展存在較強地緣特征。為消除這種影響，把握全球AI發展機遇，可同時關注海外算力及國內國產算力。

海外算力方面，通信設備指數中光模塊、光纖、銅連接、服務器等核心環節占比超78%，是質地優良的指數，可關注相關通信ETF（518800），AI核心環節占比更高，能較好反映海外算力發展及基本面。

若關注國產算力，前文多次提及，核心環節仍在芯片，因此半導體產業鏈是國產算力的重中之重。首先推薦科創芯片指數。科創板聚集了較多優質半導體企業，質地優良——許多半導體企業在科創板上市，且科創板彈性大，一直是政策偏好板塊，因此科創芯片指數較好，可關注科創芯片ETF（589100）。其持倉相對均衡，涵蓋設計、設備等環節，持倉基本面強，今年走勢也較好。

此外，從估值看，部分環節估值仍較低。例如設備環節估值低于設計環節，這類指數如半導體材料設備指數，安全性更高，可關注半導體設備ETF（159516）。投資者可根據自身需求匹配，根據每個人看好程度及風險偏好不同來選擇更適合自己的方式。

今天就這樣，白了個白~

風險提示

投資人應當充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區別。定期定額投資是引導投資人進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額投資并不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

無論是股票ETF/LOF基金/聯接基金，都是屬于較高預期風險和預期收益的證券投資基金品種，其預期收益及預期風險水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場基金。

基金資產投資于科創板和創業板股票，會面臨因投資標的、市場制度以及交易規則等差異帶來的特有風險，提請投資者注意。

板塊/基金短期漲跌幅列示僅作為文章分析觀點之輔助材料，僅供參考，不構成對基金業績的保證。

文中提及個股短期業績僅供參考，不構成股票推薦，也不構成對基金業績的預測和保證。

以上觀點僅供參考，不構成投資建議或承諾。如需購買相關基金產品，請您關注投資者適當性管理相關規定、提前做好風險測評，并根據您自身的風險承受能力購買與之相匹配的風險等級的基金產品。基金有風險，投資需謹慎。