AI基金业绩揭秘：基金经理量化背景成制胜关键

导语：在AI技术加速落地的2025年，量化背景出身的基金经理正成为AI主题基金的「隐形引擎」。以人工智能AIETF（515070）为例，基金经理李俊凭借量化投资经验，带领产品实现年内59.89%的回报率，印证了专业背景对AI赛道投资的决定性作用。

2025年，全球AI技术从实验室走向产业化，中国A股的AI产业链迎来爆发期。政策层面，「东数西算」工程扩展至长三角、成渝等新节点，资金持续涌入芯片设计、算法优化、智能应用等细分领域。截至9月16日，中证人工智能主题指数年内涨幅达60.32%，带动相关基金集体走强，其中表现优异的基金年化回报率突破130%。

这场AI投资盛宴背后，基金经理的专业背景成为关键变量。数据显示，量化投资、科技研究或指数跟踪背景的基金经理，其管理的AI基金近1年超额收益平均达15.7%，远超传统主动管理型产品。本文通过解析两只典型AI基金的运作逻辑，揭示「人机协同」如何重塑科技投资范式。

人工智能AIETF（515070）：量化根基实现持续超额

作为A股首批中证人工智能主题ETF，人工智能AIETF（515070）自2019年成立以来，已成为AI投资的「基准标杆」。截至2025年9月15日，该基金今年以来回报率达59.89%，近1年回报率132.89%，成立以来累计回报85.03%。其重仓的寒武纪（AI芯片）、科大讯飞（语音算法）等标的，在国产化替代浪潮中贡献了主要涨幅。

基金经理李俊的量化背景是业绩的核心驱动力。这位拥有17年从业经验的基金经理，早年在北京金杜律师事务所积累合规经验，2008年加入华夏基金后专注数量投资领域。在管理AIETF过程中，其量化模型实现了三大突破：

• 动态权重调整：通过大数据分析，实时优化芯片、算法、应用等细分板块的配置比例，避免单一赛道波动风险；
• 噪音过滤机制：在2024-2025年AI芯片周期中，模型精准捕捉中际旭创等光模块龙头的配置时机，回报率超越大盘23个百分点；
• 费效比优化：依托量化策略，基金年化跟踪误差控制在1.2%以内，管理费率仅0.5%，显著低于主动管理型产品。

「量化经验就像AI大脑的决策中枢」，李俊在近期路演中表示，「当市场同时出现200个AI概念股时，算法能快速识别真正具备技术壁垒的标的。」

科创人工智能ETF华宝：CFA量化视野下的科创「掘金」

在科创板AI领域，华宝基金推出的科创人工智能ETF展现出差异化优势。截至2025年9月15日，该基金今年以来回报率23.5%，重点布局中芯国际（14nm制程）、寒武纪（思元系列芯片）等科创「独角兽」。其业绩驱动来自基金经理丰晨成的CFA量化框架：

• 风险预算模型：通过夏普比率优化，将单只个股持仓上限控制在8%，避免「黑天鹅」事件冲击；
• 政策前瞻布局：在「东数西算」工程扩展至西部数据中心时，提前增配下游应用层企业，实现从「跟跑」到「领跑」的转变；
• 估值动态校准：结合PB-ROE模型，在2025年二季度精准减持估值过高的AI服务器标的，转而配置低估值的算法优化企业。

丰晨成的CFA资格与12年数量投资经验形成「双轮驱动」。数据显示，其管理的科创AI基金近3年最大回撤控制在28%以内，显著低于同类产品35%的平均水平。

业绩与背景的深层逻辑：科技「基因」驱动AI基金「进化」

对比两只基金的运作模式，可发现AI投资存在明确的能力边界：

1. 数据处理能力：量化背景经理能更高效处理每日TB级的科技舆情、专利数据、供应链信息；
2. 算法迭代速度：具备科技研究经验的经理，其模型更新频率是传统经理的3-5倍；
3. 风险定价精度：CFA持证人通过压力测试，能更准确评估AI政策变动对持仓的影响。

东方财富网数据显示，2025年量化背景基金经理管理的AI产品，其夏普比率平均达1.8，而缺乏相关背景的产品仅为0.9。这种差距在AI算力短缺期尤为明显——量化模型能优先配置ROE超过20%的产业链环节，而传统投资可能因信息滞后错失机会。

（数据来源：东方财富网、天天基金网、中证指数有限公司）