導(dǎo)語：量化背景出身的基金經(jīng)理，如人工智能AIETF（515070）的李俊體現(xiàn)了持續(xù)的超額收益。

2025年，人工智能（AI）主題基金持續(xù)成為投資者關(guān)注的焦點。隨著全球AI技術(shù)從概念向落地加速演進，中國A股的AI產(chǎn)業(yè)鏈——涵蓋芯片、算法、應(yīng)用等環(huán)節(jié)——在政策紅利和資金涌入下，展現(xiàn)出強勁韌性。

根據(jù)最新市場數(shù)據(jù)，截至9月16日，中證人工智能主題指數(shù)年內(nèi)漲幅已逾60%，帶動相關(guān)基金集體“開花”。

然而，這些基金的出色表現(xiàn)并非偶然，而是與基金經(jīng)理的個人背景密切相關(guān)。許多經(jīng)理擁有量化投資、科技研究或指數(shù)跟蹤的專業(yè)積累，這不僅提升了基金在復(fù)雜AI賽道的精準(zhǔn)度，還強化了風(fēng)險控制能力。本文將剖析兩只典型AI基金的業(yè)績與經(jīng)理背景間的邏輯聯(lián)系，揭示“人機協(xié)同”如何驅(qū)動投資回報。

人工智能AIETF（515070）：量化根基實現(xiàn)持續(xù)超額

作為A股較早發(fā)行的中證人工智能主題ETF，人工智能AIETF（515070）自2019年成立以來，已成為AI主題投資的“基準(zhǔn)標(biāo)桿”。截至2025年9月15日，該基金今年以來回報率達(dá)59.89%，近1年回報率高達(dá)132.89%，成立以來累計回報85.03%。 在AI算力需求爆發(fā)和國產(chǎn)化浪潮下，該基金重倉的寒武紀(jì)、科大訊飛等個股貢獻了主要漲幅，完美詮釋了指數(shù)跟蹤的“低費率、高效率”優(yōu)勢。

基金經(jīng)理李俊的背景，正是這一業(yè)績的“隱形引擎”。李俊持有碩士學(xué)位，早年曾在北京市金杜律師事務(wù)所證券部積累法律與合規(guī)經(jīng)驗，2008年加入華夏基金后，轉(zhuǎn)戰(zhàn)數(shù)量投資部，任研究員和基金經(jīng)理助理，至今從業(yè)逾17年。 他的量化專長在AI ETF管理中發(fā)揮關(guān)鍵作用：AI主題指數(shù)涉及大數(shù)據(jù)、云計算等多維度標(biāo)的，波動性高，需要精確的算法模型進行權(quán)重調(diào)整和再平衡。李俊的量化背景確保了基金與基準(zhǔn)的緊密貼合，避免了人為偏差導(dǎo)致的超額損失。例如，在2024-2025年AI芯片周期中，該基金通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)配置，捕捉了中際旭創(chuàng)等機會，回報率顯著優(yōu)于大盤。這里的邏輯在于：量化經(jīng)驗像“AI大腦”般輔助決策，幫助經(jīng)理在海量科技數(shù)據(jù)中過濾噪音，實現(xiàn)可持續(xù)超額收益。

科創(chuàng)人工智能ETF華寶：CFA量化視野下的科創(chuàng)“掘金”

不止于中證系列，科創(chuàng)人工智能ETF華寶代表了科創(chuàng)板AI主題的“新生力量”。該基金成立于2025年，截至2025年9月15日，今年以來回報率23.5%，聚焦上證科創(chuàng)板人工智能指數(shù)，受益于中芯國際、寒武紀(jì)等科創(chuàng)“獨角獸”的估值修復(fù)。

基金經(jīng)理豐晨成持有碩士學(xué)位，并擁有CFA資格，2009年加入華寶基金，歷任助理產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)量分析師、投資經(jīng)理助理和投資經(jīng)理，管理經(jīng)驗覆蓋上證180價值ETF等多只指數(shù)產(chǎn)品。 他的CFA背景強調(diào)風(fēng)險調(diào)整后收益，這在AI科創(chuàng)板的高貝塔環(huán)境中至關(guān)重要。科創(chuàng)板AI股往往伴隨高研發(fā)投入和政策敏感性，豐晨成的數(shù)量分析技能優(yōu)化了持倉分散度，避免了單一芯片股的“黑天鵝”沖擊。業(yè)績邏輯在于：CFA的嚴(yán)謹(jǐn)框架結(jié)合量化經(jīng)驗，形成“雙輪驅(qū)動”，讓基金在2025年AI政策落地（如“東數(shù)西算”擴展）中，提前布局下游應(yīng)用，實現(xiàn)了從“跟跑”到“領(lǐng)跑”的轉(zhuǎn)變。

業(yè)績與背景的深層邏輯：科技“基因”驅(qū)動AI基金“進化”

從上述案例可見，AI基金經(jīng)理的背景并非孤立，而是與業(yè)績形成正向閉環(huán)。量化與科技研究經(jīng)驗占比高達(dá)80%以上（如李俊、豐晨成的從業(yè)路徑），這源于AI投資的核心痛點：數(shù)據(jù)爆炸式增長下，需要算法而非直覺決策。 例如，在2025年AI算力短缺期，這些經(jīng)理利用歷史回測模型，優(yōu)先配置高ROE（凈資產(chǎn)收益率）的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。反之，缺乏科技背景的經(jīng)理往往在主題輪動中滯后，業(yè)績分化加劇。

（數(shù)據(jù)來源：東方財富網(wǎng)、天天基金網(wǎng)等。）