鹏华中证科创创业人工智能ETF ：2026第三季度报告（588410）

紧密跟踪标的指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差的最小化。本基金力争将日均跟踪偏离度控制在0.2%以内，年跟踪误差控制在2%以内。

本基金主要采取完全复制策略，即按照标的指数成份股及其权重构建基金的股票投资组合，并根据标的指数成份股及其权重的变动对股票投资组合进行相应调整。 当预期成份股发生调整或成份股发生配股、增发、分红等行为时，或因基金的申购和赎回等对本基金跟踪标的指数的效果可能带来影响时，或因某些特殊情况导致流动性不足时，或其他原因导致无法有效复制和跟踪标的指数时，基金管理人可以对投资组合管理进行适当变通和调整，力求降低跟踪偏离度和跟踪误差。 本基金力争将日均跟踪偏离度控制在0.2%以内，年跟踪误差控制在2%以内。如因指数编制规则调整或其他因素导致跟踪偏离度和跟踪误差超过上述范围，基金管理人应采取合理措施避免跟踪偏离度、跟踪误差进一步扩大。 1、股票投资策略 （1）股票投资组合的构建 本基金在建仓期内，将按照标的指数各成份股的基准权重对其逐步买入，在力求跟踪偏离度和跟踪误差最小化的前提下，本基金可采取适当方法，以降低买入成本。当遇到成份股停牌、流动性不足等其他市场因素而无法依指数权重购买某成份股及预期标的指数的成份股即将调整或其他影响指数复制的因素时，本基金可以根据市场情况，结合研究分析，对基金财产进行适当调整，以期在规定的风险承受限度之内，尽量缩小跟踪偏离度和跟踪误差。 （2）股票投资组合的调整 本基金所构建的股票投资组合将根据标的指数成份股及其权重的变动而进行相应调整，本基金还将根据法律法规中的投资比例限制、申购赎回变动情况，对其进行适时调整，以保证基金累计报酬率与标的指数同期累计报酬率间的高度正相关和跟踪偏离度、跟踪误差最小化。基金管理人将对成份股的流动性进行分析，如发现流动性欠佳的个股将可能采用合理方法寻求替代。由于受到各项持股比例限制，基金可能不能按照成份股权重持有成份股，基金将会采用合理方法寻求替代。 1）定期调整 根据标的指数的调整规则和备选股票的预期，对股票投资组合及时进行调整。 2）不定期调整 根据指数编制规则，当标的指数成份股因增发、送配等股权变动而需进行成份股权重新调整时，本基金将根据各成份股的权重变化进行相应调整； 根据本基金的申购和赎回情况，对股票投资组合进行调整，从而有效跟踪标的指数； 根据法律、法规规定，成份股在标的指数中的权重因其它特殊原因发生相应变化的，本基金可以对投资组合管理进行适当变通和调整，力求降低跟踪偏离度和跟踪误差。 2、存托凭证投资策略 本基金将根据本基金的投资目标和股票投资策略，基于对基础证券投资价值的深入研究判断，进行存托凭证的投资。 3、债券投资策略 本基金债券投资组合将采用自上而下的投资策略，根据宏观经济分析、资金面动向分析等判断未来利率变化，并利用债券定价技术，进行个券选择。 本基金可投资可转换债券及可交换债券，可转换债券及可交换债券兼具债权和股权双重属性，本基金将通过对目标公司股票的投资价值分析和债券价值分析综合开展投资决策，力争增强本基金的收益。 4、股指期货投资策略 本基金投资股指期货将根据风险管理的原则，以套期保值为目的，对冲系统性风险和某些特殊情况下的流动性风险，主要选择流动性好、交易活跃的股指期货合约，提高投资效率，从而更好地跟踪标的指数，实现投资目标。同时，本基金将力争利用股指期货的杠杆作用，降低申购赎回时现金资产对投资组合的影响及仓位频繁调整的交易成本和跟踪偏离度、跟踪误差，从而达到稳定投资组合资产净值的目的。 基金管理人将建立股指期货交易决策部门或小组，授权特定的管理人员负责股指期货的投资审批事项，同时针对股指期货交易制定投资决策流程和风险控制等制度并报董事会批准。 5、资产支持证券的投资策略 本基金将综合运用战略资产配置和战术资产配置进行资产支持证券的投资组合管理，并根据信用风险、利率风险和流动性风险变化积极调整投资策略，严格遵守法律法规和基金合同的约定，在保证本金安全和基金资产流动性的基础上获得稳定收益。 6、融资及转融通投资策略 本基金可在综合考虑预期收益、风险、流动性等因素基础上，参与融资业务。 为更好地实现投资目标，在加强风险防范并遵守审慎经营原则的前提下，本基金可根据投资管理的需要参与转融通证券出借业务。本基金将在分析市场环境、投资者类型与结构、基金历史申赎情况、出借证券流动性情况等因素的基础上，合理确定出借证券的范围、期限和比例。 未来，随着证券市场投资工具的发展和丰富，本基金可在履行适当程序后相应调整和更新相关投资策略，并在招募说明书中更新公告。

中证科创创业人工智能指数收益率

本基金属于股票型基金，其预期的风险和收益高于货币市场基金、债券型基金、混合型基金。同时本基金为交易型开放式指数基金，具有与标的指数以及标的指数所代表的公司相似的风险收益特征。 本基金资产主要投资于科创板和创业板，会面临科创板和创业板机制下因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险，包括但不限于科创板和创业板上市公司股票价格波动较大的风险、流动性风险、退市风险、投资集中风险、监管规则变化的风险等。

三季度，通信（中信）行业指数下跌30%，在30个一级行业指数中位于倒数第2位；计算机（中信）行业指数下跌12.9%，位列第23，继续跑输市场整体；传媒（中信）上涨0.6%，排名靠前。市场上的人工智能相关指数下跌幅度较为接近，科创创业人工智能（932456）、中证人工智能（930713）、创业板人工智能（970070）、科创板人工智能分别（950180）分别下跌29.2%、25.9%、24.5%、29.4%。按照我们此前的上、中、下游分类体系，科创创业人工智能指数国产算力、海外算力、中游应用和下游端侧的权重分别为53%、17%、30%。 全球AI硬件在经历7月份的共振波动后，在9月份走出了显著的分化：海外核心算力标的、晶圆代工环节、光模块光器件公司、ABF载板以及测试设备等创出历史新高，而中日韩市场的大部分AI硬件距离前高仍有30%以上的空间。对于AI硬件的分化，我们理解主要还是市场参与主体对不同环节的远端预期存在分歧。 回看6月底、7月初造成市场波动的催化剂，此刻可以有更清晰的认知：当时对AI需求端的短期担忧，事后看大多已被证伪（典型的是认为Meta愿意对外出售内部多余算力、资本开支很快会下修）；而现在，关于AI泡沫论的显性讨论也大体退潮。我们理解，此时再去担心AI需求的放量曲线，某种程度上是对以下两方面的低估：1）以DAU衡量的渗透率已到高位、因而需求增速会放缓，这种观点显著低估了token使用量在agent和长程任务下的指数级增长；2）模型和云厂商的收入主要来自以coding为底座的场景，这种观点显著低估了模型能力进步对应用场景的非线性影响。对后者做进一步展开。模型能力或许是线性增长甚至边际放缓，但对应用而言，其影响更多是从"不可用"到"可用"的阶跃函数；过去3个月OpenAI使用前沿模型在众多数学问题上"突然"取得突破性进展，很好地诠释了这一点。这是我们一直以来对需求感到乐观的底层逻辑。只要模型进步没有停滞，就可以期待更多应用场景被解锁；在相当长的一段时间内，限制增长的不在需求而在供给。因此，市场的很多短期担忧（甚至如ARR增速不及预期）更像是投资中的噪声。 但是，三季度过去，仍有诸多环节并没有很好的估值修复，如海外核心算力环节明年的估值也只是低两位数水平。除了客观反映当前市场对AI硬件的情绪较低以外，我们认为当前价格隐含的悲观预期包括：1）capex总量增速会从明年的50%+快速下滑到2028年的10%左右，强景气趋势走到末期，投资广度需要收缩；2）明年的低估值隐含的是盈利泡沫，2027年是硬件侧很多环节的周期高点；3）美国中选之后数据中心的建设会受到更多制约（如政治掣肘、电力短缺等）和民意抵抗。我们认可以上悲观预期的合理性，这些预期在短期、今年内也很难形成明确的共识。或者说，我们一直以来认为AI硬件侧大部分标的不存在估值泡沫，但随着全球高强度的进行AI资本开支已经超过3年，明后年供给瓶颈会逐渐松动，部分环节正在走到盈利周期/盈利增速的顶点。 对于capex来说，尽管过去3年市场都大幅低估了capex的增速，但当2027年的capex预期已经来到1.2~1.5万亿美元的基础上，继续维持高于30%的内生增长天然就很难；而且对于2028年的资本开支，也需要等到明年二季度才有更清晰的展望。对于盈利周期来说，今年需求超预期增长带来的短期产能瓶颈是AI硬件上半年的核心逻辑；而哪些环节的产能可以在明后年释放出来，不可避免地会带来硬件投资的分化。以存储为例，韩国存储原厂大概交易在明年的中低个位数估值，隐含的就是2028年存储降价带来30%~50%的利润下滑。而要弥合市场对2028年盈利预期的巨大分歧，要么需要再看到需求或价格的超预期增长，要么则需要等毛利率高点回落之后，对稳态毛利水平形成共识。对于数据中心建设的放缓，这是明年需要重点关注的风险点。无论是红州还是蓝州，今年来都已经出现对数据中心建设的审批限制（如德克萨斯州暂停数据中心的并网接入、纽约州停止发放数据中心的环评许可、俄勒冈州冻结用于数据中心的州属土地交易）。而除了监管风险外，电力短缺同样可能约束数据中心的建设。根据海外投行和独立第三方机构的模型，无论是微观的梳理各数据中心的容量/进度，还是辅以卫星图片的变动，明、后年新增部署的数据中心容量约为18~22GW、26~30GW；而表后自备发电方案（如柴发、燃气轮机等）也仅能提供3~5GW/年的新增容量。这与需求端（模型厂商承诺的数据中心建设/租赁计划、算力芯片出货量预期推算的数据中心容量）存在比较大的容量缺口。除此以外，明年也需要格外关注，执政当局是否会因安全事件频发而施加额外的监管压力。 落到投资层面，我们简单汇报对于AI硬件和AI应用的想法。AI硬件的投资需要缩圈，投资机会或可沿着三条线索展开：未被充分定价的供应链瓶颈、具备良好竞争格局的环节、需求能见度更持续的环节。前两者市场在9月份已经展现了较强的超额收益，如智能体（AIagents）爆发下的CPU瓶颈、测试环节（半导体晶圆测试、CPO的光电同测）、供需缺口最大的ABF载板、核心算力龙头公司等。而半导体设备的景气度能看到2028年以后，却没有得到充分的估值修复。实际上，无论是全球晶圆厂明后年的资本开支，还是国内存储厂的扩产，过去3个月都在上修，且半导体设备的估值只隐含了量的增长、没有太多打进涨价预期。因此未来一年的维度，半导体设备仍是我们在硬件端最为看好的方向。特别是对于国产半导体设备，除了国产替代的长期逻辑外，近期逻辑堆叠技术的突破有可能降低逻辑厂扩产对极紫外光刻机的依赖，进而打开逻辑厂的扩产空间。AI应用则需要关注技术可行性和产业链验证。逻辑层面，AIDD（AI辅助药物发现）、网络安全以及部分SaaS软件、AI个人超级助理是当前较为清晰的应用场景，具身智能的大脑（模型层）的进展也值得关注。市场对AIDD的关注，除了技术进展的维度以外，我们理解模型厂商也需要在一个具备强正外部性的场景做投入，以树立更好的社会形象。仅从技术维度看，制药大概可以分为从疾病到机制（靶点发现）、从机制到药物（药物发现）、从药物到患者（体内验证：临床前研究和临床试验），而AIDD更多是在大分子的药物发现环节实现了技术突破和产业订单的验证。AIDD的需求能否延续到2028年，从制药产业链来看，我们认为需要在明年看到AIDD带来的大量新分子拉动动物实验需求的增长。 本基金跟踪的标的指数为中证科创创业人工智能指数（932456）。在投资运作上，本基金秉承指数基金的投资策略，力争跟踪指数，并将基金跟踪误差控制在合理范围内。