GTC闭幕！从生成式AI到代理式AI，这一波升级谁能分一杯羹？|agent|etf|业绩比较基准|代理式

客官晚上好~今天，备受瞩目的中国台北GTC区域会议正式结束啦！作为半导体芯片产业的“科技春晚”，CEO主题演讲和新的产品为整个产业链提出了发展方向。

先来说说市场的反应。回顾近期的A股市场，行业表现优异的光模块（CPO）概念、GPU概念较高的相关指数在近期创下了历史新高。

数据来源：Wind，截至2026年6月3日，通信设备主题（指数代码：931271.CSI，指数基日：2018-12-28）自 2021 至 2025 年近五个完整会计年度的收益率分别为 4.92%、-21.68%、19.67%、31.40%、120.38%。创业板人工智能（指数代码：970070.CNI，指数基日2018-12-28）自 2021 至 2025 年近五个完整会计年度的收益率分别为 17.57%、-34.52%、47.83%、38.44%、106.35%。芯片产业（指数代码：H30007.CSI，指数基日：2015-12-31）自 2021 至 2025 年近五个完整会计年度的收益率分别为 32.15%、-37.41%、-2.18%、26.38%、43.15%。科创芯片（指数代码：000685.SH，指数基日：2019-12-31）自2021至2025年近五个完整会计年度的收益率分别为6.87%、-33.69%、7.26%、34.52%、61.33%。仅代表指数特定时点情况，指数历史收益及新高时点不预示未来，亦非相关基金的收益保证。

不愧是上游硬件的狂欢啊～而回顾CEO的演讲和主要推出的产品——Vera Rubin、Vera CPU、RTX Spark等，这些产品描述的背后有一个共同的关键词——Agentic AI或AI Agent，统称“代理式AI”这一大模型应用领域。

那么，“代理式AI”和“生成式AI”，究竟有什么不同？

和生成式AI，也就是大模型，“问一句，答一句”的模式不同，代理式AI的核心模式就是“调工具”和“代理执行”，给它一个目标，能由拆解任务、查资料、调用各种外部工具、执行，最后直接把结果交付用户手上。

在这一工作流中，任务往往是长链条的，消耗的Token更多。用户与生成式AI简单对话，一次可能只消耗几千个Token；而作为生成式AI的AI Agent在执行多步骤、高并发任务时，一次调用消耗的Token可能几万都算少的。因此，如何降低Token成本成了应用落地的关键。

除了吃的Token更多，代理式AI对底层的算力架构提出了苛刻的要求。在过去几年里，AI芯片主要是为训练和推理而设计的，很难高效支撑AI Agent所需的低延迟任务编排、高频工具调用与大规模并发“沙箱环境”。

针对这些痛点，在刚闭幕的GTC大会推出的三大重磅产品线，均是为AI Agent量身打造，且分别涉及到了产业链不同的关键环节。

新的GPU和CPU，

怎么为代理式AI构建算力基础？

你可能会好奇，这俩都属于AI产业链中上游算力基建的概念，都有天量的计算能力，有什么区别呢？在介绍新的芯片前，先来简单科普一下CPU和GPU——

CPU，叫中央处理器，相当于计算机的“大脑”，主要处理用户的逻辑查询、任务调度。

GPU，中文叫做图形处理器或显卡，专门负责大规模的重复计算（如图像渲染，大模型的训练）。

两者直接的关系，相当是CPU作为总指挥，给GPU派活。二者在计算上分工不同，曾有知名硬件博主测试过，用价格数十万元的服务器CPU来充当普通的GPU运行游戏时，其实际显示效果表现，甚至还不如普通的手机芯片。这就叫术业有专攻。

来源：极客湾，富国基金整理。

Rubin：新的GPU和框架平台

这次发布的GPU框架叫Rubin GPU，相比起前几代的Blackwell和Hopper，更适合于AI智能体优化，在能源和效率的表现上更好。在表现上，Rubin GPU相比Blackwell的推理Token成本降低了10倍，训练混合专家模型（MoE）所需的GPU数量也降低了4倍，直接解决了当前AI应用商业化的核心成本瓶颈。

来源：相关企业官网，富国整理，截至2026年6月。

Vera：首款为AI Agent打造的CPU

除了Rubin GPU，本次大会的另一大看点是优化中央处理——Vera CPU。

以往大家更看重GPU能力，毕竟模型推理和训练的背后，都是关于Token的数学计算，枯燥无味的任务这是GPU的强项，但代理式AI 不一样，核心能力就是调用工具（目前在AI应用领域已有如MCP、Skill等解决方案）和数据库查询，这就触及到CPU的领域了。如果没有对应的CPU调整，GPU的数算好了，还要等CPU反馈，节点就卡住了，从而影响AI Agent干活的效率。

而Vera CPU针对工具调用和数据库查询进行了深度优化，就是为了解决“GPU等CPU指令”的算力浪费。

除此之外，这次还推出了Vera Rubin平台，通过Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6交换机等组件的垂直集成与100%液冷设计，追求以更低的每瓦功耗实现更高的运算单元数。这一设计旨在将AI服务的单Token生产成本降至前代平台的十分之一。

对于处于高速发展阶段的国产CPU和GPU产业链的厂商来说，这是可以关注的发展方向之一，毕竟中国现在已经是全球第一大Token消耗大国。根据国家数据局的数据，中国日均Token调用量，从2024年初的日均1000亿，在2026年3月份已突破140万亿，两年时间内增长超过1000倍。这背后，是用户数众多，也有许多AI Agent的功劳。

个人消费级AI电脑，

会带来哪些投资机会？

说了芯片这些基础，我们再说点和普通消费者相关的，这次备受关注的是新推出的RTX Spark，旨在定义下一代AI PC（AI电脑）。

它支持在本地设备上运行高达1200亿参数的大模型，实现AI Agent的端侧部署。由此带来了本地化优势，这不仅带来了更低的延迟和更强的隐私保护，更意味着一个去中心化的、规模可能远超云端的端侧AI Agent生态正在开启～

这会不会给计算机板块带来新的想象空间？毕竟回看历史，吃到上一波互联网红利的计算机相关板块，曾走出过一波高点。

数据来源：Wind，截至2026年6月3日。仅代表指数特定时点情况，指数历史收益及新高时点不预示未来，亦非相关基金的收益保证。

如今在AI Agent时代，AI PC或许正在带来一场从底层硬件到软件生态的系统性升级——

站在产业链角度看，AI PC带来的变化远不只是换了一颗芯片，而是一次从底层硬件到软件生态的全面升级。

整机ODM厂商

相比传统PC，AI PC需要重新设计散热系统、供电架构和内部空间布局，对研发能力和整机集成能力提出了更高要求。

高端PCB

AI PC需要更强的算力和更快的数据传输能力，高性能芯片之间的连接变得更加复杂，推动PCB向更高层数、更高精度的HDI板升级。

存储

过去大家总觉得AI最缺的是算力，但随着Agent时代到来，大模型对上下文长度和本地运行能力要求越来越高，内存反而成为关键瓶颈。统一内存架构、高带宽存储以及HBM、DRAM等产品需求持续增长，存储产业链的重要性正在不断提升。

先进封装

高算力芯片对先进封装的依赖也越来越强。无论是Chiplet架构还是高带宽互联，都需要更复杂的封装工艺支撑。

软件

而在产业链的最下游，软件生态同样迎来重构机会。Agent不仅需要新的硬件，更需要新的操作系统、驱动程序以及模型部署环境。随着Windows、Arm架构和本地大模型逐步融合，软件服务商也有望在新一轮生态建设中获得成长空间。

从ODM到PCB，从存储到封测，再到软件生态，AI PC并不是一个单点创新，而是一场覆盖整个产业链的系统性升级。随着Agent逐渐成为下一代计算平台的核心入口，一条围绕AI PC的新产业链正在形成。

如何布局相关的ETF工具？

GTC大会的硬件革命不仅在产业界引发巨震，也持续为二级市场的投资板块提供着定价动能。对于关注相关板块的客官，可以通过不同细分赛道的指数工具进行布局：

聚焦光模块与AI网络基础设施

通信ETF富国（159583，联接A类021933；C类021934）是目前全市场唯一跟踪中证通信设备主题指数的指数产品，指数成分股中属于光模块(CPO)概念上市公司权重占比超56%，反映光模块和算力产业的发展态势。

数据来源:Wind，截至2026年6月4日。仅为节点数据，指数公司后续可能对指数编制方案进行调整，指数成分的构成和权重可能会动态变化。

创业板人工智能ETF富国（159246，联接A类024662；C类024663）跟踪创业板人工智能指数，指数从创业板上市公司中精选出 50 家企业，业务涵盖存算和网络设备、数据和软件服务、场景应用等人工智能相关领域，包含“硬件+软件+应用”AI 全产业链，高权重股成分股目前涵盖通信设备和光模块龙头企业。

数据来源：国证指数官网，截至2026年6月4日，仅为节点数据，指数公司后续可能对指数编制方案进行调整，指数成分的构成和权重可能会动态变化。

聚焦核心芯片与半导体硬件

科创芯片ETF富国（588810，联接A类023651；C类023652）跟踪科创芯片指数，该指数的选股范围更聚焦于科创板芯片企业。芯片ETF富国（516640，联接A类014776；C类014777）跟踪中证芯片产业指数，覆盖主板、科创板和创业板的上市公司，包括芯片设计、半导体设备、集成电路制造、半导体材料等细分领域，助力投资者高效分享国内半导体行业增长红利。

聚焦计算机软件与数据中心

大数据ETF富国（515400，联接A：018134；联接C：018135）/ 创业板软件ETF富国（159107）：这两只产品计算机和软件板块的含量较高。随着Token成本的下降以及本地Agent软件生态的重构，软件服务商、应用平台及数据中心有望迎来估值体系的切换。

数据来源:Wind，截至2026年6月4日。中证数据产业指数和创业板软件指数中属于计算机(申万一级)的权重占比分别为80.9%和73.0%，属于软件开发(申万二级)的权重占比分别为35.0%和42.8%，仅为节点数据，指数公司后续可能对指数编制方案进行调整，指数成分的构成和权重可能会动态变化。

风险提示：市场有风险，投资需谨慎。基金管理人不保证基金一定盈利，也不保证最低收益，投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。如基金可投资于科创板股票的，将承担科创板因上市条件、交易规则、退市制度等差异带来的特有风险。请关注部分指数成分股权重较大、集中度较高的风险。请投资者关注指数基金投资风险，包括但不限于标的指数回报与证券市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离、标的指数变更等特有风险。如相关基金是ETF基金，特定风险还包括：指数化投资的风险、标的指数的风险、跟踪误差控制未达约定目标的风险、指数编制机构停止服务的风险、基金份额二级市场交易价格折溢价的风险、套利风险、参考IOPV决策和IOPV计算错误的风险、申购赎回清单差错风险、申购及赎回风险、退市风险、第三方机构服务的风险、该基金投资特定品种的特有风险等。如相关基金是目标ETF联接基金，相关基金将面临例如目标ETF的管理风险与操作风险、目标ETF特有风险、目标ETF的技术风险等特有风险。上述产品由富国基金管理有限公司发行与管理，运营并独立承担法律责任，代销机构不承担产品的投资、兑付责任。

-# 日富一日AI Agent-

各位客官，你对芯片、数据中心和个人电脑的AI Agent化怎么看？会是未来主要的发展方向吗？有什么投资机会可以分享？欢迎留言分享～

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本活动截至2026年6月6日17:00结束，最终解释权归富国基金管理有限公司所有。