抢占数字经济新赛道!多家基金公司申报创业板算力ETF、创业板金融科技ETF,有何玄机?
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2026-08-09 03:37:49
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每经记者:任飞 每经编辑:赵云

8月7日,公募ETF市场迎来一波密集申报潮。

易方达、华夏、南方等十家基金公司同日上报创业板算力基础设施ETF,景顺长城、华泰柏瑞等六家则瞄准创业板金融科技ETF。据了解,两大指数均采用调整后自由流通市值加权,前者覆盖光模块、存储、算力租赁等50只核心标的,总市值超3.5万亿元;后者聚焦金融科技龙头,前五大成分股权重合计超60%。

业内认为,算力与金融科技共同构成数字经济基础设施,AI产业基本面仍在加速,公募此时密集布局,意在抢占数字中国建设的核心赛道。

创业板算力基础设施指数

协创数据、软通动力等权重居前

8月7日,多家基金管理人上报创业板算力基础设施ETF、创业板金融科技ETF产品。其中上报创业板算力相关产品的公司包括:易方达基金、华夏基金、南方基金、广发基金、富国基金、国泰基金、嘉实基金、天弘基金、鹏华基金、大成基金。

来源:证监会官网截图

此前,也有多家公募申请中证算力基础设施主题ETF。据记者了解,此次十家公募上报的ETF跟踪的指数为创业板算力基础设施指数,与之前部分公司上报的中证算力基础设施主题ETF不同,后者暂未更新审批进度。

根据指数基本信息,创业板算力基础设施指数采用调整后自由流通市值加权,成分数量为50个,截至8月7日收盘,总市值合计约3.54万亿元。据悉,调整后自由流通市值加权是主流股票指数广泛采用的一种指数编制方法。它的核心逻辑是:以股票实际可自由交易的股份为基础计算市值,再以此作为权重依据。

来源:Wind截图

从最新的成分股来看,Wind统计显示,协创数据、软通动力、光环新网、景嘉微等居前,协创数据的权重占比已达到12.37%,是所有成分股中唯一一只权重占比超过10%的个股。

细分行业来看,既有光模块、光通信、PCB领域的核心资产,如中际旭创、新易盛、天孚通信、胜宏科技等;也有存储领域的江波龙、算力租赁方面的协创数据等,涵盖算力硬件领域的多个子行业。

数据统计显示,该指数前5大成分股合计占比28.48%,前10大占比44.96%。从成分股市值分布来看,最大为1.08万亿元(中际旭创),最小为26.65亿元(金百泽),中位数为162.25亿元。

进一步观察发现,小于100亿元的小市值公司占比最高,大约占40%,而在1000亿元及以上的大市值龙头也占有一定权重,中间市值段相对稀疏。这意味着,指数既包含了算力领域的核心大市值龙头,也纳入了大量高成长性的中小盘标的,指数的波动性值得关注。

目前,国内的沪深300指数、国际的MSCI新兴市场指数等关键指数都在采用这一加权方式。从业内的反馈看,优势在于注重个股可交易的股份,权重更能反映市场真实的供需关系和价格发现功能;也能与基金实际可买入的规模匹配,降低跟踪误差,便于相关指数基金的被动策略复制。

创业板金融科技指数

前五大成分股累计权重超60%

8月7日,还有多家公司上报了创业板金融科技指数ETF,具体包括:景顺长城基金、华泰柏瑞基金、万家基金、东财基金、长城基金、建信基金。

创业板金融科技指数与前述创业板算力基础设施指数一样,也采用调整后自由流通市值加权,成分股数量为45只,截至8月7日收盘,成分股的总市值为8656.39亿元。

值得注意的是,该指数的头部权重股集中度较高,Wind数据显示,前5大成分股累计权重已达到60.94%,前10大成分股累计权重达到78.62%。

从自由流通市值来看,东方财富、同花顺、指南针、润和软件居前4位,且成分股权重占比均超过10%。

来源:Wind截图

因此,头部公司或对指数走势有较大的影响,创业板金融科技指数的龙头驱动效应明显。因此,指数的波动性在一定程度上依赖头部金融科技龙头表现,投资人也需要关注这一特征。

虽然权重居前的个股与券商及金融科技、金融IT相关,但就指数涵盖个股所分布的行业来看,还有网络安全方向的绿盟科技、飞天诚信、数字认证等;包括云计算与大数据方向的首都在线、东方国信、拓尔思等;还有数据服务方向的上海钢联、卓创资讯等细分领域。

当然,不论是代表金融业数字化底座的科技金融,还是数字经济计算底座的算力基础设施,二者共同指向数字经济的基础设施,本质都是数字中国建设的核心支撑,前者重构资金流转方式,后者提供数据处理能力,共同驱动产业数字化转型。

就二级市场的表现来看,8月首个交易周内,市场在7月科技去杠杆之后,迎来超跌修复。从结构上看,资金仍在AI链方向活跃。长城基金分析指出,进入8月,去杠杆最剧烈的阶段大概率已经过去,存储等细分环节率先企稳,市场重新交易中报业绩与订单兑现,反映资金从单纯防御,转向布局高景气修复主线。

鹏华基金基金经理王子建指出,当前AI产业不仅未降速或低于预期,反而在过去一到两个月内,模型迭代、Token消耗及大模型商业化均在加速。AI基本面仍非常健康,从周期位置看,尚处于发展起步阶段。在他看来,当下AI,产业基本面趋势加速而非减速,资产价格仍处可接受甚至偏低水平,AI行情远未结束。

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