6月，中证人工智能产业指数（931071.CSI）迎来新一轮季度调样。
翻开调样前后的细分方向权重，最明显的变化是：ASIC芯片、服务器、大数据中心等国产算力和AI基础设施方向权重明显提升。海外算力相关业务的光模块权重经过个股权重上限再平衡后有所回落，但仍是重要底仓。业绩兑现速度较慢的自动驾驶等应用环节权重相对上期有所降低。本次调仓简言之是一次围绕AI产业链内部景气变化的结构再平衡：当部分算力的业绩和景气兑现更清晰时，它们相对市值加权方法更容易在指数规则中获得更高权重。
1.最明显的变化：基础设施更厚，国产算力权重上升
本次调样后，中证人工智能产业指数（931071.CSI）的结构变化比较直观。国产算力权重显著提升。ASIC芯片权重从24.64%提升至29.76%，成为第一大细分方向；服务器权重从3.08%提升至10.36%；大数据中心权重从7.07%提升至11.13%。海外算力相关业务为代表的光模块权重从调样前的35.45%下降至26.34%，但仍然是指数的重要配置方向（数据来源：中证指数公司，wind，华富基金整理，调样前2026.6.9；调样后2026.6.15）。
换句话说，指数不是不看光模块，而是通过季度再平衡降低了对单一高弹性方向的集中暴露，把更多权重分配到了业绩回升的国产算力方向的代表，ASIC芯片、服务器、数据中心等基础设施环节。
表1：中证人工智能产业指数调样前后细分方向权重变化
数据来源：中证指数公司，wind，华富基金整理，中证人工智能产业指数（931071.CSI），调样前2026.6.9；调样后2026.6.15，权重变化=调样后-调样前
如果把光模块、ASIC芯片、服务器、大数据中心等看作AI基础设施相关环节，调样后合计权重接近八成。这个数字看起来不低，但关键要看“高在哪里”：它不是集中在一个方向，而是从光模块扩展到芯片、服务器、数据中心等多个环节。
这也是这次调样最值得关注的地方：不是对单一赛道押注更极致，而是根据景气变化对AI基础设施内部权重进行了再平衡，尤其是对基本面边际变化明显回升的国产算力的敏锐捕捉。
2.为什么是国产算力方向增配最为明显？
调样结果背后，首先是产业趋势的变化。
AI正在从“训练大模型”走向“用好大模型”。Agent、长文本、复杂推理等场景增加后，算力需求不再只是一次性的训练投入，而是变成持续性的推理调用和任务执行。模型被使用得越多，Token消耗越大，由用户响应带来的国产算力需求也会越来越急迫。
当前国产算力供给也在加速补位：海外高端GPU供给受限、成本高企，受数据安全原因受国家管制，使国产芯片、AI服务器、AIDC、超节点和光模块等环节的重要性进一步提升。
2026年不含互联网大厂自研，国产高性能AI推理芯片合计约300万张。服务器端由头部厂商占据主导，核心芯片厂商与AI服务器供应链之间形成了较高耦合度的协作关系。
GPU租赁价格、云服务价格等多环节持续涨价，行业已步入“全链通胀”阶段，景气度正从核心芯片向AIDC、服务器及算力服务全面外溢。更关键的是，国产算力的竞争不再只是单颗芯片性能的追赶，而是通过集群互联、软硬件协同和系统级优化，提高真正可用、稳定、可交付的有效算力。
从需求端来看，根据OpenRouter最新数据测算，上周（6月8日至14日）全球AI大模型总调用量为44.6万亿Token，较此前一周增长23.5%，连续八周上涨，大模型调用需求仍在持续释放。
其中，上榜的AI大模型中，中国AI大模型周调用量达18.42万亿Token，环比增长29.81%，连续四周实现增长；同期美国AI大模型周调用量为5.72万亿Token，环比增长78.75%。中国大模型周调用量连续七周超过美国并稳居全球首位。
在此背景下，中证人工智能产业指数编制的合理性进一步凸显：从指数编制规则来看，该指数并不是简单按市值大小买入AI公司，而是会同时考察AI业务收入占比、成长水平和市值规模。其中，综合得分里包含收入占比得分和行业中性净利润增速得分。
这个规则翻译成更直白的话，就是两层意思：第一，公司和AI的关系要足够真实，不能只是“沾AI”；第二，公司利润增速不仅要看绝对水平，还要看它在自己所属行业里是不是更有优势。
所以，当服务器、大数据中心等方向经历业绩压力和估值消化后，如果开始出现利润修复，并且利润增速好于所属行业平均水平，就更容易在“行业中性净利润增速”这一项上获得更高得分，进而在调样中获得更高权重。正如我们所看到的，2026年一季度的业绩显示，国产算力方向的服务器、数据中心等环节业绩出现很明显的回升的迹象。
表2：部分服务器/数据中心2026年Q1季度净利润增速情况
数据来源：中证指数公司，Wind，华富基金整理，以上仅作为指数成分股展示，不作为个股推荐，指数成分股可能不定期调整，不代表本基金未来必然继续持有这些股票
这就是本次调样的核心逻辑：不是简单“看好上游、降低应用”，而是产业景气变化在指数规则中的自然体现。哪些方向AI收入更真实，哪些方向利润弹性更清晰，哪些公司基本面边际改善更明显，就更容易被规则筛选出来。
当然，权重下降也不能简单理解为“不看好”。指数设置了单个样本10%权重上限，部分前期涨幅较大、权重已经较高的公司（如光模块龙头），即使基本面仍然较强，也可能因为上限约束和再平衡出现权重回落。这也是指数规则的意义之一：不是追着热点跑，而是定期把组合重新整理一遍，让权重更多回到景气和规则本身。
3.不止是芯片，中证人工智能产业指数更看重国产算力整条产业链
很多投资者可能会觉得，人工智能相关的指数看名字都差不多，反正都是买AI。但实际拆开细分方向后，会发现底层结构并不完全一样。
从最新调样后的权重结构估算来看，截至2026年6月15日，中证人工智能产业指数（931071.CSI）和CS人工智（930713.CSI）都高度配置AI基础设施，但侧重点有所不同。CS人工智在ASIC芯片上的权重更高，而中证人工智能产业指数在AI基础设施链条的权重更多。光模块权重为26.34%，高于CS人工智的22.29%；大数据中心、服务器、云计算权重分别为11.13%、10.36%和4.92%，也均高于CS人工智。
表3：人工智能和CS人工智在不同细分方向的权重配置
数据来源：中证指数公司，Wind，华富基金整理，人工智能（931071.CSI），CS人工智（930713.CSI），截至2026.6.15。
这意味着，中证人工智能产业指数（931071.CSI）不是简单押注某一个高弹性环节而是将更高权重分配给了光模块、国产AI芯片、服务器、数据中心和云计算等AI基础设施方向。换句话说，它既保留了海外算力业务映射中的光模块弹性，也提高了对国产算力落地环节的配置。
在应用端也有类似差异。中证人工智能产业指数（931071.CSI）的AIGC应用权重为9.5%，高于CS人工智（930713.CSI）的7.7%；但在自动驾驶、物联网、智能穿戴、机器人等方向上的权重相对更低。这并不是说这些方向没有长期空间，而是当前AIGC相关的企业业绩兑现线索相对自动驾驶等更清晰，更实际。
图1：人工智能和CS人工智在不同细分方向的分布（%）
数据来源：中证指数公司，Wind，华富基金整理，人工智能（931071.CSI），CS人工智（930713.CSI），截至2026.6.15。
芯片是国产算力的“发动机”，服务器、数据中心和云计算则是算力真正跑起来的“底盘和道路”。中证人工智能产业指数（931071.CSI）这次调样后的特点，不是只看发动机，而是更完整覆盖国产算力落地所需的基础设施链条。
4.同样是人工智能指数，为什么表现各有侧重？
不同的细分行业配置，最终落到给指数的收益贡献也是不一样的。截至2026年6月15日，人工智能ETF华富（515980）跟踪的中证人工智能产业指数（931071.CSI）相较CS人工智（930713.CSI）在近1年维度层面，取得了约21个百分点的超额收益（数据来源：Wind，中证人工智能产业指数和CS人工智分别上涨134.47%和113.36%，统计区间：2025.6.16-2026.6.15，相关指数历史业绩不预示其未来表现，不构成对相关类型基金未来业绩表现的保证。）。
这个差异背后，不只是行情结果，更体现了指数在产业覆盖、选股规则、景气跟踪和风险控制上的不同。基于月度成分权重测算，中证人工智能产业指数相对CS人工智的近1年的超额收益来源可以拆成两类：一类是“进攻型超额”，即在光模块/CPO、国产AI芯片、数据中心/IDC、部分AIGC应用等高景气方向上配置早更充分，强势环节上涨时弹性更高；另一类是“防守型超额”，即对部分阶段性表现偏弱或波动较大的方向保持相对低配，在智能驾驶、图像传感、智能家居等环节上权重配置较低，减少负向影响，从而形成相对收益。
图2：人工智能相对CS人工智近1年收益表现
数据来源：Wind，时间2025.6.16-2026.6.15，人工智能（931071.CSI），CS人工智（930713.CSI），相关指数历史业绩不预示其未来表现，不构成对相关类型基金未来业绩表现的保证。
所以，买AI指数，不只是看名字是“人工智能”就直接买入，而是更要关注指数背后的方法论，覆盖哪些产业链环节，如何调仓，如何跟踪景气变化，都会影响最终的产品收益表现。
5.结束语
6月调样之后，中证人工智能产业指数（931071.CSI）国产算力权重提升，部分业绩兑现较远期的应用环节光模块权重回落，表面看是一次结构变化；更深一层看，是指数规则在AI产业链内部捕捉景气轮动的结果。
人工智能ETF华富（515980）跟踪的中证人工智能产业指数（931071.CSI）不是固定押某一个赛道，也不是简单追逐短期热点，而是在AI业务收入占比、行业中性净利润增速、SUE和权重上限等规则约束下，尽量让组合跟随产业基本面的变化而更新。
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风险提示
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