导语：量化背景出身的基金经理，如人工智能AIETF（5150🙄70）的李俊体现了持续的超额收益。 2025年，人工智🙄能（AI）主题基金持续成为投资者关注的焦点。随着全球AI技术😁从概念向落地加速演进，中国A股的AI产业链——涵盖芯片、算法😊、应用等环节——在政策红利和资金涌入下，展现出强劲韧性。 🔥 根据最新市场数据，截至9月16日，中证人工智能主题指数年😀内涨幅已逾60%，带动相关基金集体“开花”。 然而，这😀些基金的出色表现并非偶然，而是与基金经理的个人背景密切相关。🤯许多经理拥有量化投资、科技研究或指数跟踪的专业积累，这不仅提🙄升了基金在复杂AI赛道的精准度，还强化了风险控制能力。本文将💯剖析两只典型AI基金的业绩与经理背景间的逻辑联系，揭示“人机🙄协同”如何驱动投资回报。 人工智能AIETF（5150💯70）：量化根基实现持续超额 作为A股较早发行的中证人😁工智能主题ETF，人工智能AIETF（515070）自201😊9年成立以来，已成为AI主题投资的“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🚀率高达132.89%，成立以来累计回报85.03%。 在AI🤔算力需求爆发和国产化浪潮下，该基金重仓的寒武纪、科大讯飞等个😘股贡献了主要涨幅，完美诠释了指数跟踪的“低费率、高效率”优势😍。 基金经理李俊的背景，正是这一业绩的“隐形引擎”。李😢俊持有硕士学位，早年曾在北京市金杜律师事务所证券部积累法律与🤯合规经验，2008年加入华夏基金后，转战数量投资部，任研究员😂和基金经理助理，至今从业逾17年。 他的量化专长在AI ET🙄F管理中发挥关键作用：AI主题指数涉及大数据、云计算等多维度🥳标的，波动性高，需要精确的算法模型进行权重调整和再平衡。李俊😉的量化背景确保了基金与基准的紧密贴合，避免了人为偏差导致的超🚀额损失。例如，在2024-2025年AI芯片周期中，该基金通🤔过数据驱动的动态配置，捕捉了中际旭创等机会，回报率显著优于大😉盘。这里的逻辑在于：量化经验像“AI大脑”般辅助决策，帮助经😆理在海量科技数据中过滤噪音，实现可持续超额收益。 科创🤗人工智能ETF华宝：CFA量化视野下的科创“掘金” 不🤩止于中证系列，科创人工智能ETF华宝代表了科创板AI主题的“🔥新生力量”。该基金成立于2025年，截至2025年9月15日💯，今年以来回报率23.5%，聚焦上证科创板人工智能指数，受益😂于中芯国际、寒武纪等科创“独角兽”的估值修复。 基金经🌟理丰晨成持有硕士学位，并拥有CFA资格，2009年加入华宝基🤔金，历任助理产品经理、数量分析师、投资经理助理和投资经理，管😴理经验覆盖上证180价值ETF等多只指数产品。 他的CFA背🎉景强调风险调整后收益，这在AI科创板的高贝塔环境中至关重要。🎉科创板AI股往往伴随高研发投入和政策敏感性，丰晨成的数量分析😡技能优化了持仓分散度，避免了单一芯片股的“黑天鹅”冲击。业绩🚀逻辑在于：CFA的严谨框架结合量化经验，形成“双轮驱动”，让😊基金在2025年AI政策落地（如“东数西算”扩展）中，提前布🙄局下游应用，实现了从“跟跑”到“领跑”的转变。 业绩与🚀背景的深层逻辑：科技“基因”驱动AI基金“进化” 从上🤯述案例可见，AI基金经理的背景并非孤立，而是与业绩形成正向闭😜环。量化与科技研究经验占比高达80%以上（如李俊、丰晨成的从😅业路径），这源于AI投资的核心痛点：数据爆炸式增长下，需要算🎉法而非直觉决策。 例如，在2025年AI算力短缺期，这些经理🤩利用历史回测模型，优先配置高ROE（净资产收益率）的产业链环😂节。反之，缺乏科技背景的经理往往在主题轮动中滞后，业绩分化加🔥剧。 （数据东方财富网、天天基金网等。）返回搜狐，查看😘更多

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