關稅博弈告一段落，AGIX 在過去 3 天內共上漲 9.19% ，最新的 YTD 為 3.66%，跑贏 Nasdaq100（+1.46%）、S&P500（+0.19%），以及 Dow&Jones（-1.16%）在內的所有大盤指數。
在這次市場調整中，AGIX 表現出了明顯的“高彈性”：最大回撤為 -31.48%，但在宏觀情緒基本出盡後快速止跌，過去一個月中增長了 23.15%，5 月至今更是已經實現了 14.94% 的增長，是 Nasdaq 100（QQQ ETF 追蹤指數）的 1.64 倍：
• “前沿科技落地和快速應用是時代不確定性中的最大確定性”，如果要對本輪震盪做一個總結的話，我們認為這句話是最大的 take away：這次止跌到上漲的過程中，DUOL、PLTR、SAP 、ServiceNow 等將 AI 用於一線業務，用 AI 開始創造實打實收入的公司在這個過程中扮演了相當重要的角色；
💡 目錄 💡
01 AGIX 增長回顧
02 AGIX 是 AI 時代的高成長股的集合
03 1Q2025 財報季：AI 懷疑論消散
01.
AGIX 增長回顧
AI Alpha 來源於技術進步的確定性
在過去一個月中，AGIX 增長了 23.15%，跑贏 Nasdaq100（11.76%）。AGIX 覆蓋的 45 家公司中，有 36 家公司（佔比 78%）的增長超過 Nasdaq100，有 14 家實現了 30% 以上的增長：
增長貢獻 Top 15 的公司中，有 7 家為 Application，Infra 板塊有 6 家公司，其餘 2 家為 Semi & Hardware。
其中，有 7 家公司未被 Nasdaq100 覆蓋，但被 AGIX 收錄，而這 7 家中，又有 6 家是 Application 類公司，分別為 Duolingo，SAP、Roblox、Samsara、Tempus 和 Salesforce，涵蓋了 AI 在教育、遊戲、物聯網、healthcare 以及企業 workflow 中的應用。
YTD 視角下，AGIX 的增長貢獻主要來自以下公司：
今年年初，在 AGIX Index 釋出半年時，我們也曾對 AGIX 的增長動能進行分析。在當時，我們就發現，能夠讓 AGIX 指數跑贏科技指數大盤的並不是透過覆蓋頭部企業賺取的 beta，而是有效抓住了那些因為市值等因素並未被科技大盤指數收入的早期 AI 受益者。這一特徵在今天仍舊適用。
截止於 2025 年 1 月 17 日的 AGIX 增長貢獻 Top 15
對比年初和今天，Contribution Top 15 公司基本沒有發生變化，但 Infra 板塊增加了 2 家，Semi 板塊公司減少了 2 家，如果只看增長貢獻 Top 10 ，會發現已經沒有 Semi 類公司——這是當下 AI 敘事從基建走向應用擴散的最直觀體現。
回看歷史上幾次重大市場波動和技術進步週期，一個顯著規律是：宏觀的不確定性並不會讓技術革命停滯。過去 30 年科技進步有幾條主線：計算與資料科學、硬體和網路互聯、能源切換：
• 網際網路泡沫中倒逼 Google 尋求盈利能力，從而開發出影響數字經濟至今的廣告體系；
• 金融危機中， AWS 按需 OpEx 優勢凸顯，收入在 2008-2010 期間直接翻 4× ，接近 $1B，併為後續雲生態的崛起提供了低門檻算力基礎；
• 熊市前過熱的經濟環境通常會推高油價，簡介促進 EV 的滲透率進一步上升。
……
總的來說，熊市本身並不是促進科技進步的直接因素，但它帶來的資金稀缺、需求突變與資產折價等壓力會最終會傳導為企業對創新解決方案的需求，並且和經濟繁榮時期相比，這一週期內的市場對於創新技術和產品的篩選強度和標準更高，降本增效與平臺型技術加速成型、並在下一輪擴張。
到了 AI 時代，這樣的故事仍在繼續。外部宏觀不確定性並不會對 AI 進入 massive adoption 階段的確定性帶來影響，相反，企業為了應對外部環境帶來的成本變化反而更有動力尋找新的解決方案，升級自身的商業模式。
SeriveNow 提到，關稅給汽車製造業、零售業帶來了巨大壓力，而這些企業最直接的反應是思考如何利用 AI 來實現“Business Transformation” ，從而儘可能多地降本增效。更多科技公司的財報都在不斷證明這一點。
“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 時代的高成長股的集合
綜合 YTD return 和 Holding Weight 分佈，我們可以更清晰地看到 YTD return 頭部的公司並不是 “Mag 7”，反而是中等市值公司（注：在 AGIX 的構建方法論中，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 應用和 Infra 領域。
而這些公司的另外一個特徵是，業務具備高成長性，股價具備高波動性：
• DUOL：從今年 2 月中至 3 月初最低點，兩週內回撤接近 40%，而從最低點至今，2 個月股價翻倍，並且股價再次突破歷史最高點；
• PLTR：今年 2 月初一週內回撤超過 30%，但從 4 月初最低點至今，漲幅接近 50%；
• TEM：2 月中開始，單月股價共回撤 50%，一個月前的最低點至今增長了 56%；
……
這些特徵同樣也傳導到了 AGIX：在這輪市場調整中，AGIX 的最大回撤為 -31.48%，相對於 Nasdaq100（-22.93%）和 S&P 500（-18.98%） 兩個市場指數，分別多跌了 8.55 和 12.50 個百分點。但當市場恐慌情緒出盡後，AGIX 又率先反彈 4 月下旬，市場對於宏觀不確定性的情緒利空逐漸出盡後，AGIX 單週即上漲了 10%，過去一個月上漲超過 20%。
如何理解 AGIX 的高彈性
為了更好地理解 AGIX -31.84% 最大回撤，我們把 AGIX 和其他 AI 主題 ETF（指數），以及頭部科技公司個股在本輪市場調整中的表現分別進行了對比。對比結果發現：在熊市中跑輸大盤指數是高增長、高波動板塊在市場調整期的常見特徵，在今年 Q1 這輪市場波動中，AGIX 的回撤處於這一類別資產的典型波動範圍內，如果和科技股個股相比，AGIX 的波動要小很多。
• AGIX vs AI ETFs
我們首先選擇了 20 支 AI 主題類 ETF（或指數）進行分析。這次下跌中，平均回撤為 ～-30.18% ，回撤幅度最大的為 WISE（-39.15%），回撤幅度最小的為 XAIX（-23.35%）。
在和 S&P500、Nasdaq100 的跌幅比較中，AGIX 等 AI 相關 ETF 資產相比於市場大盤都要高出約 10-12 個百分點的額外回撤風險，其中，相對於 S&P500 平均多跌 11.20 個百分點， Nasdaq100 平均多跌 7.25 個百分點。
“超跌”的這一特徵在歷史回撥期同樣存在：2022-2023 年間市場回撥中，AI ETFs 相對 S&P500 的額外回撤多達 19.44%，比 Nasdaq100 平均多跌了 9.52 個百分點（但有意思的是，在 2020 年疫情對股市的衝擊，科技公司反而成為避難所， AI ETFs 相較於 SPX 的額外回撤僅僅為 0.65%）。
AI ETFs 之間的表現差異則十分有限，在這次回撥中，回撤相對 S&P500 和 Nasdaq100 的標準差均僅為 0.0349，說明選擇任何一隻 AI 主題 ETF 都將面臨相似的超跌風險，影響 AI ETFs 表現的主要原因在於整個 AI 板塊的高增長、高波動特徵，而非個別 ETF 的特殊因素。
因此，我們也可以說 AGIX -31.84% 的回撤併非是異常脆弱性的訊號，而是 AI 板塊在市場調整期的常見特徵，是追求 AI 領域長期增長潛力所需付出的短期波動性代價。
•AGIX vs 科技股個股
那麼 AI 板塊內的具體資產在市場波動期間又是如何表現的？我們以“Mega 7”公司為比較物件進行了分析。
在本輪市場下跌中，Mega7 的平均回撤達 -32.94%，其中最大回撤的公司為 TSLA（-48.19%），下跌最少的為 MSFT（-20.72%），二者差距高達 27.47 個百分點。這些公司相對 S&P500 平均多跌了 14.02 個百分點，相對 Nasdaq1000 平均多跌了 10.07 個百分點。
並且，和 AI 主題 ETFs 不同，科技公司個股展現出了更為顯著內部分化：科技股之間相對 Nasdaq100 科技指數的標準差高達 7.75%，遠高於同期 AI 主題 ETF 之間的標準差（3.49%）。
假設投資者在 2025 年初持有三隻科技股的均等組合：MSFT（-20.72%）、NVDA（-36.89%）和 TSLA（-48.19%），其組合回撤為 -35.27%，比 Nasdaq100（-22.93%）多跌了 12.34 個百分點，比 AGIX 多跌了將近 5 個百分點。相比之下，如果持有的是 AI 主題 ETF，無論選擇哪一隻，其表現都會比直接持有個股更可能接近市場平均水平。
歷史資料進一步證實了這一特徵：
• 2022-2023 年市場調整期間，科技股相對 S&P 500 的額外回撤達到了 27.83%，相對 Nasdaq100 平均多跌了 17.91 個百分點，標準差達到了 17.91%；
• 2020 年疫情衝擊中，科技股相對 S&P 500 平均多跌 2.89%， 相對 Nasdaq100 平均多跌了 8.96%，標準差為 11.36%；
總體上，頭部科技公司在熊市中不僅平均跌幅比大盤指數更深，其內部表現差異也遠大於主題 ETF。
這些指標意味著對於投資者來說，個股選擇風險大幅提高，尤其是在市場波動期間，對於個人投資者，透過 ETF 投資這些高成長性公司的體驗顯然要比持有個股更好。
AI Hype 存在嗎？
“估值過高”也是市場常常對成長股的質疑，尤其是在 AI hype 的情緒下，AI 敘事主線下的高成長性公司也更容易被市場更高的 multiple，那麼，AGIX 是否也受到 “股價虛高”的影響？我們從估值角度對 AGIX 和科技指數代表 Nasdaq100 的估值進行對比分析，結果如下：
從 Price / Book Value 的角度，AGIX 的平均估值和 QQQ 處於同一水位，而考慮到 AGIX 覆蓋公司的高成長性，我們選擇以 PEG 角度進行對比的話，就會發現，AGIX 的估值甚至還比 QQQ 低 10% 以上。這一特點說明，這些被 AGIX 覆蓋的 AI 公司相對於其他科技股在近年被給予高估值，但考慮到公司未來業務和盈利增長速度，其成長性和增長潛力遠大於普通科技股的增長。
換句話說，AGIX 覆蓋了“高成長性但具備合理估值”的 AI 成長股。這是因為在 AGIX 的構建方法論，無論是 AI 耦合度（ AI Readiness）還是 AI 潛力（AI Potential），都兼顧和定型和定量打分。
03.
1Q2025 財報季：AI 懷疑論消散
進入財報季，我們有一個相當明顯的感受是，AI 正在落地應用端創造實打實的價值，AI 作為新的技術力量改變企業成本結構甚至商業模式不再是投資假設，而是正在發生的大趨勢。以下是我們對 AGIX 覆蓋公司在本輪財報季中關於 AI 表達的部分摘錄：
Applovin（APP）
Applovin 是本次調倉中新加入到 AGIX 指數中的公司，是 AI 和 AdTech 結合的代表公司之一。Applovin 的廣告業務在 2025 年 Q1 為公司創造了 11.6 億美元收入和 9.43 億美元的adj EBITDA，實現了 81% 的超高 adj EBITDA利潤率。團隊將第一季度的顯著增長歸功於對其機器學習模型的進一步最佳化，管理層提到，自機器學習引擎 AXON 2.0 推出以來，Applovin 平臺上的廣告支出大約翻了兩番。
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
接下來 Applovin 還將面向客戶推出廣告投放 agent，它可以幫助廣告主自動設定目標、預算、上傳廣告並由系統交付成果。
Duolingo (DUOL)
在 AI 潛力框架中，Duolingo 的 AI 純度（AI readiness）和 AI 潛力（AI Potential）都相當高，是 AI menotization 進展最為順利的公司之一。
公司的 AI 核心產品 Duolingo Max 為公司帶來了新的商業增長點：Video Call 這樣的 AI 新功能對提升使用者參與度和 Max 訂閱轉化的吸引力相當明顯，截至第一季度末，Duolingo 的 AI 核心產品 Duolingo Max 的訂閱使用者數約佔總訂閱使用者數的 7%。付費訂閱使用者數也增長至 1030 萬，同比增長 40%。伴隨著使用者規模的擴大，公司總收入也實現了 38%的同比增長，達到 2.307 億美元。
AI 的“降本增效”在 Duolingo 的實踐中也相當極致： Duolingo 最近一年中新增了 148 門課程，這些課程都是藉助 AI 來開發完成的，如果在之前人工主導開發，這些課程需要 12 年才能完成。
Meta (META)
除了持續圍繞 Llama 模型在底層 AI 進行投入外，Meta AI 戰略聚焦於：廣告、提升使用者體驗、業務通訊、個人 AI 助手 Meta AI 以及 AI 裝置。
Meta 已經在廣告業務取得了顯著成效。新的廣告推薦模型使轉化率提高了 5%。2025Q1，有 30%的廣告商使用了 Meta 提供的 AI 創意工具。
AI 在提升使用者體驗和內容推薦方面也發揮了關鍵作用。過去 6 個月，Meta 產品的推薦系統改進使使用者停留時間增加了 7%，Instagram 增加了 6%，而 Threads 的停留時間更是增加了 35%。此外，Meta 計劃利用 AI 直接為使用者生成個性化內容，例如照片和影片，進一步豐富使用者體驗。AI 硬體方面，Ray-Ban Meta AI 眼鏡的銷量在過去一年中增長了 3 倍。
Meta 在底層 AI 技術研發方面也持續投入。公司在本月早些時候釋出了首個 Llama 4 模型，該模型被描述為最智慧、多模態、低延遲和最高效的模型之一。Meta 計劃後續還將推出更多模型，包括更為強大的 Llama 4 Behemoth 模型。為了支援這些先進模型的研發和應用，公司正在加速提升算力，並計劃在今年更快地將算力投入使用，同時為未來幾年增加算力儲備，這也導致了本年度計劃投資的增加。
Microsoft (MSFT)
Microsoft Cloud 營收達 424 億美元，同比增長 20%，其中，Azure 及其他雲服務增長高達 33%，本季度 AI 需求對 Azure 增速的貢獻達到 16 個百分點，大跨步環比提高了 3pct，是 2Q24 以來的單季最大提升。Satya Nadella 明確表示，“雲計算和 AI 是每家企業擴大產出、降低成本和加速增長的必要投入。”
Palantir (PLTR)
在極具挑戰的宏觀環境下，Palantir 的業績表現和調高年度業績指引都凸顯了企業將 AI 落地於業務的急迫需求，以及 PLTR 獨特的技術優勢和競爭位置。
業績角度：根據公司的 1Q2025 財報披露， 其美國商業收入同比增長高達 71%，美國政府收入也實現了 45%的同比增長。公司總收入達到 8.839 億美元，同比增長 39.3%。管理層將這一強勁增長歸因於 AIP 在企業和國防環境中的持續需求。除了政府部門，醫療保健和金融服務等行業對於 AI 的需求同樣很強，這些領域的交易週期更大且更快，短期內會為 PLTR 帶來明確增長。
在 PLTR 的業績會上，Walgreens 和 AIG 等客戶的成功採用案例被作為這一增長勢頭的有力證明。
Walgreens：Foundry 和 AIP 使他們能夠在 8 個月內在 4,000 家門店部署人工智慧驅動的端到端工作流，自動化了如果依靠人工處理將達到每天 3,840 億個決策。”
Palantir CEO Alex Karp 還提到，美國政府內部日益增長的預算審查和對效率提升的要求，可能為 PLTR 帶來新的市場機遇。
SAP (SAP)
SAP 是歐洲市值最高的公司，其一季度財報利潤大幅超過分析師預期，股價應聲暴漲 11%，創下 6 年來最大單日漲幅，鞏固了 SAP 在歐洲科技股中的領導地位，SAP 的逆勢增長既有軟體領域“去全球化”的地緣因素，也和深度整合 AI 的實踐業務基礎有關。
SAP 的 AI 實踐屬於深度嵌入核心業務流程而非作為附加功能，其 AI 助手 Joule 整合 1300 種技能，包括供應鏈、財務、HR 等場景的 AI 功能，已經可以實現自動化 80% 常見使用者操作的自動化，已在 3.4 萬雲客戶中應用。在 2025 年第一季度，SAP 約有一半的雲訂單簽約中包含了 AI 用例。
例如，全球知名航空公司透過 SAP 的 AI 人力資源管理工具，將高績效人才保留率提升至 98%。公司還強調了在汽車行業的一系列重要交易，與現代、起亞和馬自達等主要汽車製造商達成了合作等。
今年年初，SAP 還宣佈推出 SAP Business Data Cloud，目的在於加強 SAP 的資料整合和治理能力，使 SAP 成為利用資料分析和 AI 增強業務流程的關鍵參與者。
ServiceNow (NOW)
ServiceNow 經歷了 ACV（淨新增年度合同價值） 表現最強勁的季度，公司在 2025Q1 超額完成了 ACV 目標，剩餘履約義務（RPO）同比增長 25.5%，年 ACV 超 2000 萬美元的客戶增長近 40%。
ServiceNow 的 AI 產品佈局相當充分，基本覆蓋了企業 workflow 地關鍵環節：已經推出了 跨越 CRM、HR、IT 等多個領域的 AI agent，並且客戶還可以透過 AI Agent Studio 構建自定義的 AI 代理。
在本次財報季中，ServiceNOW 提出了 “Business Transformation” 的價值主張，在公司看來，今天企業客戶對於企業軟體的需求早已經跨越“數字化轉型”，尤其是在關稅等宏觀不穩定性因素帶來成本提升的當下，用 AI 進行降本增效是 ROI 最明顯的路徑。
在“業務轉型（Business Transformation）”的價值主張下，ServiceNow 還推出了多個行業解決方案的 AI agent，例如面向電信行業的 AI agent 就能夠幫助客戶服務和網路運營中的常見勞動密集型工作流程，對於美國聯邦政府的業務提效需求，公司推出了政府轉型套件（Government Transformation Suite），並宣佈加快向公共部門提供代理式 AI 能力，以提高透明度、加速投資回報率並提高效率。
Tempus AI Inc.
Tempus AI Inc. 在 2025 年第一季度展現了其在 AI 驅動的精準醫療領域的強勁增長勢頭和戰略進展。財務表現方面，Tempus AI 的季度收入實現了 75.4%的同比增長，達到了 2.557 億美元。其中，基因組學部門的收入表現尤為突出，同比增長高達 89%，達到 1.938 億美元。公司強勁的收入增長和在關鍵業務領域的進展表明其 AI 戰略正在有效地轉化為商業成果。
在戰略合作方面，Tempus AI 與大型製藥公司 AstraZeneca 以及專注於病理學 AI 的公司 Pathos 建立了合作伙伴關係。這類合作對於推動 AI 在藥物研發、臨床試驗和個性化治療方案制定等方面的應用至關重要，有助於加速創新並擴大 Tempus AI 在精準醫療生態系統中的影響力。
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排版：楊樂樂
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