1 科创指增产品的投资策略。

黄磊鑫介绍了国家大力支持科技发展的背景，强调了科技在综合国力中的核心地位，并通过奶茶店的例子说明了科技如何提升效率和产出他还解释了科创指增基金与ETF的区别，帮助投资者理解选择科创指增基金的原因。

2 科技是经济发展的核心动力。

亭然指出，科技是推动经济从量变到质变的关键力量，国家将科技发展作为战略重点，尤其是AI技术的投入和应用黄磊鑫解释了多策略配置的重要性，通过纳入黄金和海外资产来提高组合的稳健性和风险收益比。

3 多策略多资产投资分析。

亭然和黄磊鑫讨论了多策略多资产投资，并针对芯片需求变化下科创指增基金的投资机遇进行了分析他们指出，科技是推动经济增长的核心动力，并提到5月20日至23日在中国台北举办的国际电脑展，该展会聚焦智能运算与机器人、生成式AI、代理性AI和实体式AI等三大核心方向他们详细介绍了AI的发展进程，从感知识别到生成式AI，再到代理性AI和实体式AI，并预测未来几年机器人技术将更加商业化。

4 机器人技术面临多重挑战。

亭然指出，机器人在技术理解、决策、环境互动等方面存在难点，同时数据采集、隐私安全及成本控制也是重要问题他提到次时代科技主要聚焦XR（AR/VR），尽管目前AR/VR设备存在价格高、重量大、续航短等问题，但产业正朝着轻量化和智能化方向发展此外，未来移动的核心是车联网，通过车对车、车对基础设施、车对人等方式构建智能交通生态，有望缓解交通拥堵问题。

5 V2X技术面临多重挑战。

亭然指出，V2X技术目前面临基础设施成本高、接口不统一等挑战，实现车联网愿景需要较长时间黄磊鑫提到，当前科技投资应关注长期逻辑和细分产业的突破，AI是最具确定性的方向AI产业链上游值得关注。

6 AI产业链的核心是GPU。

亭然介绍了AI产业链的上游和中游上游主要包括大模型厂商和提供算力支持的硬件厂商，其中GPU是推动模型发展的核心产品国内在GPU技术上与美国英伟达存在差距，但未来AI芯片领域的自主可控至关重要中游主要是一些大模型平台及其技术支持，大模型的推理逻辑能力直接决定AI产业链的发展大模型市场已从高投入竞争阶段转向注重转化阶段，部分公司开始转型应用开发或垂直专业模型大模型平台的盈利模式主要通过API提问实现，尤其在生产化企业中应用广泛。

7 API盈利模式与AI应用前景。

亭然和黄磊鑫讨论了API的盈利模式，主要面向B端，C端尚未收费他们指出AI应用广泛，涉及金融、教育、医疗等领域，国内外已有公司通过AI应用变现未来投资机会集中在AI算力、半导体芯片等领域，国内开源大模型和GPU相关芯片有望快速发展。

8 AI算力与半导体自主可控。

亭然分析了AI算力需求增长和半导体自主可控的重要性，指出AI数据中心和端侧设备对存储芯片和AISOC芯片的需求激增，同时强调半导体自主可控在国家安全和产业发展中的核心地位他还提到国内在EDA软件、芯片制造和设备材料等领域的进展，以及关税政策加速了模拟芯片国产化进程最后，他解释了科创综指在科技投资中的优势，包括市值均衡、历史收益率表现和流动性宽松环境对科技成长的利好。

9 科创板投资适合稳健型投资者。

亭然和黄磊鑫讨论了科创板投资的特点，指出科创板综合指数相比科创50和科创100更适合量化增强策略，因其覆盖范围更广，波动更小他们强调了量化模型在宽基池子中获取阿尔法收益的优势，并提到国联基金的300指增和500指增产品表现良好，适合长期持有此外，他们建议投资者关注新发的科创板指增基金，以获取更好的投资体验。