单月涨超 20%，为什么还是要坚定押注 AI？｜AGIX Monthly

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关税博弈告一段落，AGIX 在过去 3 天内共上涨 9.19% ，最新的 YTD 为 3.66%，跑赢 Nasdaq100（+1.46%）、S&P500（+0.19%），以及 Dow&Jones（-1.16%）在内的所有大盘指数。

在这次市场调整中，AGIX 表现出了明显的“高弹性”：最大回撤为 -31.48%，但在宏观情绪基本出尽后快速止跌，过去一个月中增长了 23.15%，5 月至今更是已经实现了 14.94% 的增长，是 Nasdaq 100（QQQ ETF 追踪指数）的 1.64 倍：

• “前沿科技落地和快速应用是时代不确定性中的最大确定性”，如果要对本轮震荡做一个总结的话，我们认为这句话是最大的 take away：这次止跌到上涨的过程中，DUOL、PLTR、SAP 、ServiceNow 等将 AI 用于一线业务，用 AI 开始创造实打实收入的公司在这个过程中扮演了相当重要的角色；

• 高增长、高波动类资产组合的常见特征之一是在短期的熊市中跑输大盘，如果要追求 AI 领域长期增长潜力，相应就要承担的短期波动性代价；

• 本轮调整中，AGIX 的最大回撤为-31.48%，相对于 Nasdaq100（-22.93%）和 S&P 500（-18.98%） 分别多跌了 8.55 和 12.50 个百分点，处于 AI 类资产的典型波动范围内；

本月初，我们对 AGIX Index 进行了 2025 年第二轮调仓，将 AI 和 AdTech结合的代表公司 Applovin 纳入到 AGIX 中，与此同时，维持 Infra（40%）、Application（35%） 和 Semi （25%）三个板块比例不变。

01.

AGIX 增长回顾

AI Alpha 来源于技术进步的确定性

在过去一个月中，AGIX 增长了 23.15%，跑赢 Nasdaq100（11.76%）。AGIX 覆盖的 45 家公司中，有 36 家公司（占比 78%）的增长超过 Nasdaq100，有 14 家实现了 30% 以上的增长：

增长贡献 Top 15 的公司中，有 7 家为 Application，Infra 板块有 6 家公司，其余 2 家为 Semi & Hardware。

其中，有 7 家公司未被 Nasdaq100 覆盖，但被 AGIX 收录，而这 7 家中，又有 6 家是 Application 类公司，分别为 Duolingo，SAP、Roblox、Samsara、Tempus 和 Salesforce，涵盖了 AI 在教育、游戏、物联网、healthcare 以及企业 workflow 中的应用。

YTD 视角下，AGIX 的增长贡献主要来自以下公司：

今年年初，在 AGIX Index 发布半年时，我们也曾对 AGIX 的增长动能进行分析。在当时，我们就发现，能够让 AGIX 指数跑赢科技指数大盘的并不是通过覆盖头部企业赚取的 beta，而是有效抓住了那些因为市值等因素并未被科技大盘指数收入的早期 AI 受益者。这一特征在今天仍旧适用。

截止于 2025 年 1 月 17 日的 AGIX 增长贡献 Top 15

对比年初和今天，Contribution Top 15 公司基本没有发生变化，但 Infra 板块增加了 2 家，Semi 板块公司减少了 2 家，如果只看增长贡献 Top 10 ，会发现已经没有 Semi 类公司——这是当下 AI 叙事从基建走向应用扩散的最直观体现。

回看历史上几次重大市场波动和技术进步周期，一个显著规律是：宏观的不确定性并不会让技术革命停滞。过去 30 年科技进步有几条主线：计算与数据科学、硬件和网络互联、能源切换：

• 互联网泡沫中倒逼 Google 寻求盈利能力，从而开发出影响数字经济至今的广告体系；

• 金融危机中， AWS 按需 OpEx 优势凸显，收入在 2008-2010 期间直接翻 4× ，接近 $1B，并为后续云生态的崛起提供了低门槛算力基础；

• 熊市前过热的经济环境通常会推高油价，简介促进 EV 的渗透率进一步上升。

……

总的来说，熊市本身并不是促进科技进步的直接因素，但它带来的资金稀缺、需求突变与资产折价等压力会最终会传导为企业对创新解决方案的需求，并且和经济繁荣时期相比，这一周期内的市场对于创新技术和产品的筛选强度和标准更高，降本增效与平台型技术加速成型、并在下一轮扩张。

到了 AI 时代，这样的故事仍在继续。外部宏观不确定性并不会对 AI 进入 massive adoption 阶段的确定性带来影响，相反，企业为了应对外部环境带来的成本变化反而更有动力寻找新的解决方案，升级自身的商业模式。

SeriveNow 提到，关税给汽车制造业、零售业带来了巨大压力，而这些企业最直接的反应是思考如何利用 AI 来实现“Business Transformation” ，从而尽可能多地降本增效。更多科技公司的财报都在不断证明这一点。

“I met with the CEO of a U.S. auto manufacturer who is laser-focused on increasing competitiveness in the face of tariffs. If they don't adapt to their global supplier network fast enough, their costs will increase by up to $10,000 a vehicle. Unlike past disruptions in the global markets, supply chain AI agents now reconfigure business rules in real time. ”

—— ServiceNow 1Q25 Earings

02.

AGIX 是 AI 时代的高成长股的集合

综合 YTD return 和 Holding Weight 分布，我们可以更清晰地看到 YTD return 头部的公司并不是 “Mag 7”，反而是中等市值公司（注：在 AGIX 的构建方法论中，公司 Weights 中引入了市值因素，因而 weights 也可以反映市值），且集中在 AI 应用和 Infra 领域。

而这些公司的另外一个特征是，业务具备高成长性，股价具备高波动性：

• DUOL：从今年 2 月中至 3 月初最低点，两周内回撤接近 40%，而从最低点至今，2 个月股价翻倍，并且股价再次突破历史最高点；

• PLTR：今年 2 月初一周内回撤超过 30%，但从 4 月初最低点至今，涨幅接近 50%；

• TEM：2 月中开始，单月股价共回撤 50%，一个月前的最低点至今增长了 56%；

……

这些特征同样也传导到了 AGIX：在这轮市场调整中，AGIX 的最大回撤为 -31.48%，相对于 Nasdaq100（-22.93%）和 S&P 500（-18.98%） 两个市场指数，分别多跌了 8.55 和 12.50 个百分点。但当市场恐慌情绪出尽后，AGIX 又率先反弹 4 月下旬，市场对于宏观不确定性的情绪利空逐渐出尽后，AGIX 单周即上涨了 10%，过去一个月上涨超过 20%。

如何理解 AGIX 的高弹性

为了更好地理解 AGIX -31.84% 最大回撤，我们把 AGIX 和其他 AI 主题 ETF（指数），以及头部科技公司个股在本轮市场调整中的表现分别进行了对比。对比结果发现：在熊市中跑输大盘指数是高增长、高波动板块在市场调整期的常见特征，在今年 Q1 这轮市场波动中，AGIX 的回撤处于这一类别资产的典型波动范围内，如果和科技股个股相比，AGIX 的波动要小很多。

• AGIX vs AI ETFs

我们首先选择了 20 支 AI 主题类 ETF（或指数）进行分析。这次下跌中，平均回撤为 ～-30.18% ，回撤幅度最大的为 WISE（-39.15%），回撤幅度最小的为 XAIX（-23.35%）。

在和 S&P500、Nasdaq100 的跌幅比较中，AGIX 等 AI 相关 ETF 资产相比于市场大盘都要高出约 10-12 个百分点的额外回撤风险，其中，相对于 S&P500 平均多跌 11.20 个百分点， Nasdaq100 平均多跌 7.25 个百分点。

“超跌”的这一特征在历史回调期同样存在：2022-2023 年间市场回调中，AI ETFs 相对 S&P500 的额外回撤多达 19.44%，比 Nasdaq100 平均多跌了 9.52 个百分点（但有意思的是，在 2020 年疫情对股市的冲击，科技公司反而成为避难所， AI ETFs 相较于 SPX 的额外回撤仅仅为 0.65%）。

AI ETFs 之间的表现差异则十分有限，在这次回调中，回撤相对 S&P500 和 Nasdaq100 的标准差均仅为 0.0349，说明选择任何一只 AI 主题 ETF 都将面临相似的超跌风险，影响 AI ETFs 表现的主要原因在于整个 AI 板块的高增长、高波动特征，而非个别 ETF 的特殊因素。

因此，我们也可以说 AGIX -31.84% 的回撤并非是异常脆弱性的信号，而是 AI 板块在市场调整期的常见特征，是追求 AI 领域长期增长潜力所需付出的短期波动性代价。

• AGIX vs 科技股个股

那么 AI 板块内的具体资产在市场波动期间又是如何表现的？我们以“Mega 7”公司为比较对象进行了分析。

在本轮市场下跌中，Mega7 的平均回撤达 -32.94%，其中最大回撤的公司为 TSLA（-48.19%），下跌最少的为 MSFT（-20.72%），二者差距高达 27.47 个百分点。这些公司相对 S&P500 平均多跌了 14.02 个百分点，相对 Nasdaq1000 平均多跌了 10.07 个百分点。

并且，和 AI 主题 ETFs 不同，科技公司个股展现出了更为显著内部分化：科技股之间相对 Nasdaq100 科技指数的标准差高达 7.75%，远高于同期 AI 主题 ETF 之间的标准差（3.49%）。

假设投资者在 2025 年初持有三只科技股的均等组合：MSFT（-20.72%）、NVDA（-36.89%）和 TSLA（-48.19%），其组合回撤为 -35.27%，比 Nasdaq100（-22.93%）多跌了 12.34 个百分点，比 AGIX 多跌了将近 5 个百分点。相比之下，如果持有的是 AI 主题 ETF，无论选择哪一只，其表现都会比直接持有个股更可能接近市场平均水平。

历史数据进一步证实了这一特征：

• 2022-2023 年市场调整期间，科技股相对 S&P 500 的额外回撤达到了 27.83%，相对 Nasdaq100 平均多跌了 17.91 个百分点，标准差达到了 17.91%；

• 2020 年疫情冲击中，科技股相对 S&P 500 平均多跌 2.89%， 相对 Nasdaq100 平均多跌了 8.96%，标准差为 11.36%；

总体上，头部科技公司在熊市中不仅平均跌幅比大盘指数更深，其内部表现差异也远大于主题 ETF。

这些指标意味着对于投资者来说，个股选择风险大幅提高，尤其是在市场波动期间，对于个人投资者，通过 ETF 投资这些高成长性公司的体验显然要比持有个股更好。

AI Hype 存在吗？

“估值过高”也是市场常常对成长股的质疑，尤其是在 AI hype 的情绪下，AI 叙事主线下的高成长性公司也更容易被市场更高的 multiple，那么，AGIX 是否也受到 “股价虚高”的影响？我们从估值角度对 AGIX 和科技指数代表 Nasdaq100 的估值进行对比分析，结果如下：

从 Price / Book Value 的角度，AGIX 的平均估值和 QQQ 处于同一水位，而考虑到 AGIX 覆盖公司的高成长性，我们选择以 PEG 角度进行对比的话，就会发现，AGIX 的估值甚至还比 QQQ 低 10% 以上。这一特点说明，这些被 AGIX 覆盖的 AI 公司相对于其他科技股在近年被给予高估值，但考虑到公司未来业务和盈利增长速度，其成长性和增长潜力远大于普通科技股的增长。

换句话说，AGIX 覆盖了“高成长性但具备合理估值”的 AI 成长股。这是因为在 AGIX 的构建方法论，无论是 AI 耦合度（ AI Readiness）还是 AI 潜力（AI Potential），都兼顾和定型和定量打分。

03.

1Q2025 财报季：

AI 怀疑论消散

进入财报季，我们有一个相当明显的感受是，AI 正在落地应用端创造实打实的价值，AI 作为新的技术力量改变企业成本结构甚至商业模式不再是投资假设，而是正在发生的大趋势。以下是我们对 AGIX 覆盖公司在本轮财报季中关于 AI 表达的部分摘录：

Applovin（APP）

Applovin 是本次调仓中新加入到 AGIX 指数中的公司，是 AI 和 AdTech 结合的代表公司之一。Applovin 的广告业务在 2025 年 Q1 为公司创造了 11.6 亿美元收入和 9.43 亿美元的adj EBITDA，实现了 81% 的超高 adj EBITDA利润率。团队将第一季度的显著增长归功于对其机器学习模型的进一步优化，管理层提到，自机器学习引擎 AXON 2.0 推出以来，Applovin 平台上的广告支出大约翻了两番。

Ad spend on the platform has roughly quadrupled since we rolled out Axon 2. Now, that happens because you have better ROAS and better scale because the model evolves and gets better.

How? We further refined our machine learning models enabling mobile gaming companies to scale their campaigns on our platform.

—— Applovin 1Q25 Earings

接下来 Applovin 还将面向客户推出广告投放 agent，它可以帮助广告主自动设置目标、预算、上传广告并由系统交付成果。

Duolingo (DUOL)

在 AI 潜力框架中，Duolingo 的 AI 纯度（AI readiness）和 AI 潜力（AI Potential）都相当高，是 AI menotization 进展最为顺利的公司之一。

公司的 AI 核心产品 Duolingo Max 为公司带来了新的商业增长点：Video Call 这样的 AI 新功能对提升用户参与度和 Max 订阅转化的吸引力相当明显，截至第一季度末，Duolingo 的 AI 核心产品 Duolingo Max 的订阅用户数约占总订阅用户数的 7%。付费订阅用户数也增长至 1030 万，同比增长 40%。伴随着用户规模的扩大，公司总收入也实现了 38%的同比增长，达到 2.307 亿美元。

AI 的“降本增效”在 Duolingo 的实践中也相当极致： Duolingo 最近一年中新增了 148 门课程，这些课程都是借助 AI 来开发完成的，如果在之前人工主导开发，这些课程需要 12 年才能完成。

Meta (META)

除了持续围绕 Llama 模型在底层 AI 进行投入外，Meta AI 战略聚焦于：广告、提升用户体验、业务通讯、个人 AI 助手 Meta AI 以及 AI 设备。

Meta 已经在广告业务取得了显著成效。新的广告推荐模型使转化率提高了 5%。2025Q1，有 30%的广告商使用了 Meta 提供的 AI 创意工具。

AI 在提升用户体验和内容推荐方面也发挥了关键作用。过去 6 个月，Meta 产品的推荐系统改进使用户停留时间增加了 7%，Instagram 增加了 6%，而 Threads 的停留时间更是增加了 35%。此外，Meta 计划利用 AI 直接为用户生成个性化内容，例如照片和视频，进一步丰富用户体验。AI 硬件方面，Ray-Ban Meta AI 眼镜的销量在过去一年中增长了 3 倍。

Meta 在底层 AI 技术研发方面也持续投入。公司在本月早些时候发布了首个 Llama 4 模型，该模型被描述为最智能、多模态、低延迟和最高效的模型之一。Meta 计划后续还将推出更多模型，包括更为强大的 Llama 4 Behemoth 模型。为了支持这些先进模型的研发和应用，公司正在加速提升算力，并计划在今年更快地将算力投入使用，同时为未来几年增加算力储备，这也导致了本年度计划投资的增加。

Microsoft (MSFT)

Microsoft Cloud 营收达 424 亿美元，同比增长 20%，其中，Azure 及其他云服务增长高达 33%，本季度 AI 需求对 Azure 增速的贡献达到 16 个百分点，大跨步环比提高了 3pct，是 2Q24 以来的单季最大提升。Satya Nadella 明确表示，“云计算和 AI 是每家企业扩大产出、降低成本和加速增长的必要投入。”

Palantir (PLTR)

在极具挑战的宏观环境下，Palantir 的业绩表现和调高年度业绩指引都凸显了企业将 AI 落地于业务的急迫需求，以及 PLTR 独特的技术优势和竞争位置。

业绩角度：根据公司的 1Q2025 财报披露， 其美国商业收入同比增长高达 71%，美国政府收入也实现了 45%的同比增长。公司总收入达到 8.839 亿美元，同比增长 39.3%。管理层将这一强劲增长归因于 AIP 在企业和国防环境中的持续需求。除了政府部门，医疗保健和金融服务等行业对于 AI 的需求同样很强，这些领域的交易周期更大且更快，短期内会为 PLTR 带来明确增长。

在 PLTR 的业绩会上，Walgreens 和 AIG 等客户的成功采用案例被作为这一增长势头的有力证明。

Walgreens：Foundry 和 AIP 使他们能够在 8 个月内在 4,000 家门店部署人工智能驱动的端到端工作流，自动化了如果依靠人工处理将达到每天 3,840 亿个决策。”

Palantir CEO Alex Karp 还提到，美国政府内部日益增长的预算审查和对效率提升的要求，可能为 PLTR 带来新的市场机遇。

SAP (SAP)

SAP 是欧洲市值最高的公司，其一季度财报利润大幅超过分析师预期，股价应声暴涨 11%，创下 6 年来最大单日涨幅，巩固了 SAP 在欧洲科技股中的领导地位，SAP 的逆势增长既有软件领域“去全球化”的地缘因素，也和深度集成 AI 的实践业务基础有关。

SAP 的 AI 实践属于深度嵌入核心业务流程而非作为附加功能，其 AI 助手 Joule 集成 1300 种技能，包括供应链、财务、HR 等场景的 AI 功能，已经可以实现自动化 80% 常见用户操作的自动化，已在 3.4 万云客户中应用。在 2025 年第一季度，SAP 约有一半的云订单签约中包含了 AI 用例。

例如，全球知名航空公司通过 SAP 的 AI 人力资源管理工具，将高绩效人才保留率提升至 98%。公司还强调了在汽车行业的一系列重要交易，与现代、起亚和马自达等主要汽车制造商达成了合作等。

今年年初，SAP 还宣布推出 SAP Business Data Cloud，目的在于加强 SAP 的数据集成和治理能力，使 SAP 成为利用数据分析和 AI 增强业务流程的关键参与者。

ServiceNow (NOW)

ServiceNow 经历了 ACV（净新增年度合同价值） 表现最强劲的季度，公司在 2025Q1 超额完成了 ACV 目标，剩余履约义务（RPO）同比增长 25.5%，年 ACV 超 2000 万美元的客户增长近 40%。

ServiceNow 的 AI 产品布局相当充分，基本覆盖了企业 workflow 地关键环节：已经推出了 跨越 CRM、HR、IT 等多个领域的 AI agent，并且客户还可以通过 AI Agent Studio 构建自定义的 AI 代理。

在本次财报季中，ServiceNOW 提出了 “Business Transformation” 的价值主张，在公司看来，今天企业客户对于企业软件的需求早已经跨越“数字化转型”，尤其是在关税等宏观不稳定性因素带来成本提升的当下，用 AI 进行降本增效是 ROI 最明显的路径。

在“业务转型（Business Transformation）”的价值主张下，ServiceNow 还推出了多个行业解决方案的 AI agent，例如面向电信行业的 AI agent 就能够帮助客户服务和网络运营中的常见劳动密集型工作流程，对于美国联邦政府的业务提效需求，公司推出了政府转型套件（Government Transformation Suite），并宣布加快向公共部门提供代理式 AI 能力，以提高透明度、加速投资回报率并提高效率。

Tempus AI Inc.

Tempus AI Inc. 在 2025 年第一季度展现了其在 AI 驱动的精准医疗领域的强劲增长势头和战略进展。财务表现方面，Tempus AI 的季度收入实现了 75.4%的同比增长，达到了 2.557 亿美元。其中，基因组学部门的收入表现尤为突出，同比增长高达 89%，达到 1.938 亿美元。公司强劲的收入增长和在关键业务领域的进展表明其 AI 战略正在有效地转化为商业成果。

在战略合作方面，Tempus AI 与大型制药公司 AstraZeneca 以及专注于病理学 AI 的公司 Pathos 建立了合作伙伴关系。这类合作对于推动 AI 在药物研发、临床试验和个性化治疗方案制定等方面的应用至关重要，有助于加速创新并扩大 Tempus AI 在精准医疗生态系统中的影响力。

文章来自于“海外独角兽”，作者“拾象”。