一季报点评：科创人工智能ETF易方达基金季度涨幅-6.14%

证券之星消息，日前科创人工智能ETF易方达基金公布一季报，2026年一季度最新规模14.13亿元，季度净值涨幅为-6.14%。

从业绩表现来看，科创人工智能ETF易方达基金过去一年净值涨幅为52.45%，在同类基金中排名812/3002，同类基金过去一年净值涨幅中位数为30.71%。而基金过去一年的最大回撤为-21.98%，成立以来的最大回撤为-25.33%。

从基金规模来看，科创人工智能ETF易方达基金2026年一季度公布的基金规模为14.13亿元，较上一期规模15.2亿元变化了-1.07亿元，环比变化了-7.03%。该基金最新一期资产配置为：股票占净值比99.94%，无债券类资产，现金占净值比0.11%。从基金持仓来看，该基金当季前十大股票仓位达67.3%，第一大重仓股为芯原股份（688521），持仓占比为10.16%。

科创人工智能ETF易方达现任基金经理为刘文魁。其中在任基金经理刘文魁已从业2年又227天，2025年1月16日正式接手管理科创人工智能ETF易方达，任职期间累计回报为57.47%。目前还管理着12只基金产品（包括A类和C类），其中本季度表现最佳的基金为红利价值ETF易方达（563700），季度净值涨幅为3.23%。

对本季度基金运作，基金经理的观点如下：本基金跟踪上证科创板人工智能指数,该指数从科创板市场中选取30只市值较大且业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本,以反映科创板市场代表性人工智能产业上市公司证券的整体表现。报告期内本基金主要采取完全复制法,即完全按照标的指数的成份股组成及其权重构建基金股票投资组合,并根据标的指数成份股及其权重的变动进行相应调整。 2026年第一季度,全球流动性环境面临挑战。美国经济增长动能呈现边际放缓迹象,劳动力市场阶段性平稳,通胀却因中东问题面临走高局面,2026年3月美联储议息会议公布的点阵图显示2026年年内降息幅度收敛。全球流动性环境有望整体保持宽松,但面临不确定性,受此影响,资本市场波动可能进一步加大。 国内方面,2026年作为"十五五"规划的开局之年,我国经济在复杂严峻的内外部环境中展现出强大的韧性与潜力,政策支持精准有力。货币政策方面,继续保持适度宽松,强化逆周期和跨周期调节,综合运用多种货币政策工具,为经济持续向好向优创造适宜的货币金融环境。财政政策方面,2026年政府预期目标财政赤字率为4%,较2025年有所提升。 资本市场方面,2026年第一季度,波动显著增大。万得全A指数下跌1.15%,沪深300下跌3.89%,上证50与科创50指数跌幅靠前,分别下跌6.76%和6.54%。红利与中小盘指数表现出一定韧性,中证红利指数上涨4.07%,涨幅领先,中证500指数上涨2.03%,中证1000指数上涨0.32%。行业表现分化显著,申万一级行业中,煤炭(+16.83%)、石油石化(+15.36%)等资源类板块受益于全球通胀预期和地缘政治因素表现强势;而非银金融(-14.98%)、商贸零售(-14.43%)等金融、消费类板块受制于经济修复节奏和"反内卷"政策影响表现相对较弱。2026年第一季度,在市场整体震荡、结构化行情加剧的背景下,科创板人工智能指数下跌6.22%。 产业方面,科创板人工智能板块在技术深化与商业化落地的双重驱动下,呈现"市值承压、结构分化、生态重构"的新特征,产业逻辑从"算力扩张"加速向"场景变现"演进,板块整体进入估值消化与基本面验证的关键阶段。AI应用从"工具辅助"迈向"闭环执行",智能体(AI Agent)成为核心叙事,中国在该领域成为增速最快区域。在行业应用层面,"AI+金融"、"AI+医疗"、"AI+制造"等专业领域也初步验证了经济效果。尽管短期市值回调,但研发端投入未减,头部企业持续加码AI基础设施,为行业长期增长奠定基础。 展望2026年后续,随着二季度外需面临较大的不确定性,"国内大循环"的重要性将会更加凸显。政策方面,我国明确提出加大逆周期和跨周期调节力度,充分发挥存量和增量政策的集成效应。市场方面,上市公司盈利能力处于相对底部,部分行业龙头存在盈利修复机会;大盘价值类股票仍有相当部分处于历史估值低位。行业方面,未来"科技+资源"的主线或延续强势,新质生产力相关领域和供需结构改善的周期行业有望受益。AI行业处于"规模化商用"关键期,2026年《政府工作报告》将AI定位为智能经济核心发动机,政策支持与产业需求共振。技术端大模型向轻量化、行业专用化演进,推理成本较2023年下降80%;应用端AI+医疗、工业等垂直领域商业化提速,行业毛利率不断提升,商业价值持续印证,发展前景广阔。 本报告期为本基金的正常运作期,本基金在投资运作过程中严格遵守基金合同,坚持既定的指数化投资策略,在指数权重调整和基金申赎变动时,应用指数复制和数量化技术降低冲击成本和减少跟踪误差,力求跟踪误差最小化。

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