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]article_adlist-->恒生科技指数要“扩容”了。
根据恒生指数公司公布的征求意见方案，成分股将从30只增加到50只，将科技主题从16个扩容至24个。
六年时间，伴随中国科技产业变革的浪潮，恒生科技的成分股从互联网平台主导，逐步长出半导体、新能源车、AI大模型和国产算力，但在2026年这轮AI行情里，恒生科技却“缺席”了。
恒生科技为什么会缺席今年的AI行情？互联网平台受损于AI的说法站得住脚吗？修订后的恒生科技能否重拾涨势？本期《随基漫步》邀请到兴证全球基金TMT研究员杨刈非，聊了聊这张重组中的中国科技图谱。
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为什么恒科“缺席”了今年的AI行情
问：过去两三年恒科持有人的体验一言难尽，这两年发生了什么？
杨刈非：2025年整体仍是一轮牛市，只是过程波折。年初DeepSeek带动市场重新认识国产AI，科技股大涨；年中外卖大战压制了互联网公司的利润预期；8月底一家互联网龙头财报亮眼、云业务加速增长，推动第二轮上涨；四季度贸易摩擦与AI估值担忧带来回撤。
今年以来，几个因素压制了港股估值。一是3月起地缘冲突升级，香港作为离岸市场受冲击比较大。二是今年是互联网公司AI投入的第二年，大量投入直接影响利润表，主业利润看起来没那么好看。这其实很自然——它们正从主业做电商、消费、游戏，逐步变成主业是AI的公司，中间必然有阵痛期。部分投资人原本看重分红和稳健的主业利润，AI投入恰恰影响了这两点，叠加起来造成了今年的回撤。
问：不少持有人认为恒科中的代表性公司，既有稳定的现金流业务，又有投入AI的能力和意愿，是一个比较均衡的标的，所以敢于在下跌过程中加仓。即使是近两年这样的行情，跟踪恒科的ETF经常呈现出“越跌越被买”的特征，背后的原因是什么？
杨刈非：不同阶段的逻辑其实是有不同的。我们回顾2022年-2023年经历了比较大的调整之后，这些公司的股价跌了很多，但是核心业务还在，用户也还在，而且随着当时防疫政策的调整，市场对消费复苏、企业盈利改善有了新的期待，所以部分投资者愿意分批买入，等待估值修复。过渡到2024年，我觉得其实这个背景发生了一些变化。二四年国内的大模型陆续推出，投资者对于这些公司又叠加了一层AI的成长预期。对于互联网大厂来说，它有用户，有应用场景，同时也有雄厚的资金和技术积累，所以投资者自然会期待他们能把AI用到现有的业务里面，或者做出新的产品。
所以总结来看，我觉得前几年可能大家期待的是一个复苏和反弹，但是近两年大家又期待新的增长故事。那正如你刚才所说的一些互联网龙头一边有相对成熟的主业和现金流，另一方面也有能力投入AI。所以在这类投资者看来，他其实是既能买到现有业务的基本盘，也能参与到未来的增长，他们更愿意在下跌时逐步增加配置。
问：2026年二季度末，境内跟踪恒生科技指数的ETF份额相较于一季度末有所下滑了，是不是代表着持有人对于恒生科技的信仰发生了一些变化？
杨刈非：单凭一个季度或者说一年的份额变化，可能还不能判断持有人对恒科的长期看法发生了变化。我会从资金配置和业绩兑现的角度去理解这个问题。一方面，今年上半年确实不同市场、不同产业链的表现出现了分化，一些跟AI相关的硬件公司受到了非常多的关注。投资者也会根据市场的表现，在不同的方向之间调整仓位。这种调整未必意味着他不再看好恒科，只是在当前阶段可能有更好的选择。
另一方面，我觉得互联网大厂正在积极投入AI，但是技术投入转化为收入和利润，这是需要非常长的一段时间。所以投资者他既关注这些公司的长期潜力，也会关注整个投入产出的节奏，以及新业务什么时候能对业绩形成更明显的贡献。所以说，我觉得同样是看好AI，有的投资者他更关注现阶段的业绩兑现，但有的投资者他是愿意提前去布局未来的AI应用机会，所以我觉得不同投资者他的持有周期和配置需求是不一样的，这可能也会体现在我们恒科ETF的份额和包括整体的净值变化上。
“中国版纳指”，成色几何？
问：很多人把恒生科技称作“中国版纳指”，拆开成分股看，两者有哪些异同？
杨刈非：这个称呼挺形象，但不够精确——两边都有鲜明的科技成长属性，业务也能对应：互联网平台、消费电子、汽车、半导体。区别主要有几个方面。一是选股逻辑：恒生科技从香港上市公司里筛科技主题企业，目前30只；纳斯达克100主要选大型非金融公司，也有Costco这样的零售商。二是产业重心：纳斯达克100汇聚的是全球的科技龙头，在算力芯片、企业软件和云服务上更强；恒科除了科技属性之外，更贴近中国的消费市场。前者的盈利驱动跟全球的科技整体支出挂钩，后者与中国的消费、平台的竞争、科技自主发展的联系更紧密。三是集中度：6月底恒科前十大权重股占比约71%，纳斯达克前十大权重股占比约45%，权重股的冲击对恒科影响会更明显。
问：大家一直说恒科硬科技含量偏低，是港股市场结构问题，还是指数编制规则问题?
杨刈非：应该说上市公司的供给是基础，编制规则又强化这种结构。2025年以来，越多的中国的硬科技公司在港股市场IPO，未来这些公司也有可能会成为恒科的中坚力量，指数的硬科技含量是会慢慢提升的。其次就是之前的指数编制规则强化了这种结构，过去的恒科主要从合资格的公司里去选市值最大的30家，然后再按照自由流通的市值去进行加权，所以大型的平台公司确实容易占据更多的位置，而且由于它的席位又比较少，所以这些大型的平台公司的权重就特别高。
问：本次恒生科技编制方法大调整，到底改了什么？
杨刈非：这次方案有三个核心变化：一是成分股从30家增加到50家，其中40家按市值选，另外10家按收入增速从剩余合资格公司中选，市值不够但增速快也能入选；二是取消指定行业限制，但仍需符合科技主题；三是子主题从16个增加到24个，人工智能独立升为一个主题，新增了一些前沿科技的主题，所以我们看到它主题的选择是越来越多元化的，更多的公司它能被纳入这个考核范围里。不过变化是渐进的，按模拟，前十大权重从71%降到67%，大型互联网龙头依然是主导，国内消费应该说仍然是影响这个指数的重要贝塔。
互联网平台，是AI的受损方吗？
问：近期对于港股互联网公司股价走势的一个简化的解释是,“前两年市场认为互联网平台会受益于AI，今年市场发现互联网平台可能会受损于AI”，您怎么看这个观点？
杨刈非：我不太认同把互联网平台整体看成AI发展的受损方。目前市场的分歧主要在于：前两年大家更多在期待AI带来增长，如今股票涨了一段时间，产业也发展了一段时间，开始具体算账——要投入多少钱，什么时候能转化为收入和利润。投入和回报之间有时间差，非常正常。可以参考北美云厂商，也是经历多年建设才成规模，这类业务不能只看一两个季度的利润。港股一些云平台公司布局了从芯片、算力到模型的全栈能力，是很重要的算力基座；今年二季度，它们的资本开支增速和云计算外部客户收入都超市场预期。换句话说，投入确实很大，但需求和收入已有正反馈。
对一些互联网平台来说，从去年AI就已经开始改善它的主业了，不仅是消费主业，包括一些广告营销业务，其实非常得益于AI算法的提升，让他们增速进入了一个快车道。再往后看，未来每个人可能都会有个人AI助手，那这类的智能体如果能把用户的需求和商家支付更加顺畅的连接起来，其实这些互联网平台就有机会去创造更多的服务价值。
这些公司正处在AI投入与商业化并行推进的阶段，云平台兑现更快，个人智能体要慢一些。从长期来看，我觉得还是得看这些投入能不能持续的带来用户的粘性，带来收入的增长，以及最终的利润和现金回报。所以我不太认同说他们是受损于AI的发展，相反我非常非常看好他们未来受益于AI长期发展的前景。
问：去年互联网行业有一个“鬼故事”，是说AI最终会诞生超级应用，吃掉手机上其他APP的功能。这个故事目前看被证伪了吗？
杨刈非：目前要判断被证伪可能还比较早。去年有三股力量想要争夺这个入口，包括手机厂商的各种手机助手、互联网公司的各种APP、还有大模型公司，但这条路在政策和实际应用上都遇到了一些阻碍。中国的互联网生态更分化，各巨头都有自己的主业和基础设施，彼此存在利益竞争——一家平台想要做一个整合式的超级应用，其他平台就会采取措施，比如在图形界面加水印、不让调用后台软件，导入过程变得特别困难。不过最近Meta推出的个人助手Muse，我试用下来发现海外场景反而推进得顺一些，原因可能是海外APP之间没有形成那么垄断的阵营，很多餐厅、酒店都有自己的预订网站，比较欢迎个人助手的访问。所以我更倾向认为，卡住它更多是生态竞争的人为原因，而不是技术原因。
大模型股价大起大落，如何参与？
问：大模型公司的商业化还在早期，您平时怎么跟踪和定价这类资产？
杨刈非：市场比较关注产品周期和模型能力，我可能更关注模型公司的商业模式。
2024年各大模型厂开始尝试chatbot和C端，但很快发现C端吃不到大蛋糕——C端变现与AI提升效率天然冲突：前者希望用户停留更久，后者希望节省时间。而且点外卖、打车用不到最前沿的模型，最终可能还是模型去赋能渠道商，由渠道商去实现这部分价值。
第二阶段，模型厂转向B端卖API（应用程序编程接口），但API的用户粘性不强——接口通用，客户在前面搭了工作流，出于性价比很容易在后面切换API。
我认为目前头部模型厂商还处于将技术领先优势转化为护城河的过程中，真正的护城河还是产品的粘性、生态的粘性、渠道的粘性、品牌的粘性。所以我倾向于认为，龙头模型厂最终会走向按效果付费的模式，通过定制模型或FDE与企业构建深入的合作，比如说模型厂商帮生物医药公司造一个蛋白质，按照这个蛋白质的质量和数量去收取费用。
这个模式有几个好处，一是这类合作可以不公开API，能够减少后发者追赶；二是需要跟企业密切配合，用户粘性远高于卖API；三是帮助模型厂商在垂类场景持续积累数据和经验，可以在某些领域取得持续领先的优势。
目前龙头的模型厂商都已认识到这一点，可能几个月到一年内就能看到业务苗头。到那时，市场对它们的定价可以更慷慨——一旦按效果付费，卖的就不是Token，而是有附加值、有粘性的高端服务业。
提问：很多人担心国产大模型陷入价格战、盈利恶化，您怎么看？
杨刈非：模型厂虽然在降低API价格，但盈利能力并没有受到很大影响。原因是推理优化的空间非常大：仅硬件迭代就可能带来推理成本几十倍的下降，再加上算法与软件优化，成本还有进一步下降的空间。所以降价的背后推理成本的下降，并不是无序的恶意价格竞争。
而且按杰文斯悖论，Token价格降得足够低，才会有更多人使用、市场才会变大。另外，国内大模型行业已经经历了一轮出清：2025年之前训练模型的厂商非常多，到今年已经收敛，目前活跃的这几家抗周期能力都比较强，各家的模型也各有侧重点和差异化，没有到大家都去调用某一家的情况。
国产模型在今年6月之后发生了比较大的变化，主要体现为开源模型的能力有了非常大的提升。前一段时间我发现了北美很多AI创业公司也会大量使用中国的开源模型，原因是海外闭源模型对创业公司来说非常昂贵，而开源模型目前不仅是达到了可用的级别，而是已经上升到一个好用的级别。
我认为模型的开源生态是全球都需要拥抱的趋势，因为在一个开源生态中，才能有更多的人参与进来。而且开源生态是能够更好的适配定制化模型的趋势，因为很多AI native的小公司愿意尝试直接通过AI改造工作流的，但无法承担让Anthropic或OpenAI为它定制模型的成本，但可以用开源模型去实现定制化。所以我觉得这是AI创业公司、云厂商、提供定制化模型服务的SaaS公司和咨询公司，共同推力的必然选择。
问：目前港股大模型公司的股价波动非常大，您是怎么去参与相关的投资？
杨刈非：首先我们还是认为大模型有非常大的增长前景，无论是对于劳动力市场的替代，还是未来走向定制化的模型，能够为医药、半导体这些研发支出非常重的行业提供高价值的服务，有比较明确增收的逻辑。所以拉长时间来看，当前市值可能只是起步阶段，在这个过程中，我们需要非常灵活的去控制我们的仓位，因为现在港股的交易可能更偏一个产品周期的逻辑，所以就确实需要研究员对于产品的能力感知比较强。
为了迅速跟踪模型能力的变化，我有一套自动化的测试模型能力的程序。目前来看这套评测体系的效果还是非常不错的，它能让我在模型API发布后的一个小时内，就给出跟后面市场的预期比较一致的模型体感。
我还是很兴奋能参与这种非常前沿公司的跟踪，我自己也感觉一直在持续学习，没有被AI落下。然后另一方面我觉得其实用好AI、善于用AI，是投研必备的一个技能。其实在这些评测大模型的过程中，我自己也会改善我的工作流，目前比较重复性的工作都被AI去接管了。那其实给了我很多时间去调研，去思考更深层次的问题，也希望我覆盖模型的这些经历能够帮助公司在未来跟AI的结合中有更好的表现。
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