近年來，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，全球范圍內(nèi)對于人工智能行業(yè)投資的關(guān)注度不斷提升。作為反映該領(lǐng)域整體表現(xiàn)和趨勢的重要指標之一，人工智能指數(shù)備受市場關(guān)注。

然而，在眾多涉及到人工智能領(lǐng)域各個細分板塊、相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)以及潛在受益公司中，如何選擇適當且具有代表性的成分股是一個極富挑戰(zhàn)性與爭議性問題。這也直接影響了構(gòu)建出真正可靠且有效衡量整個行業(yè)走向與風險收益特征變化情況下的人工智能指數(shù)。

首先需要明確一點：目前尚沒有任何權(quán)威機構(gòu)或者國際組織發(fā)布統(tǒng)一認可并廣泛應(yīng)用于市場上交易所產(chǎn)品等金融創(chuàng)新品種中去針對全部覆蓋AI（Artificial Intelligence）相關(guān)企業(yè)進行分類編制詳實凝聚共識版本“官方”定義版面積清單列示名錄——即使被稱為“全球最大規(guī)?！?，已經(jīng)推動起許多其它國家和地區(qū)各自的私有版人工智能指數(shù)。

然而，這并不妨礙眾多金融機構(gòu)、研究機構(gòu)以及專業(yè)數(shù)據(jù)提供商們嘗試著去挖掘AI產(chǎn)業(yè)鏈條中具備代表性且穩(wěn)定增長潛力的公司，并基于此進行成分股數(shù)量和組合選取。一些常見方法包括市值加權(quán)法、行業(yè)分類法等，但由于缺乏統(tǒng)一標準與評判體系，在實際操作過程中很難避免主觀因素的介入。

在當前情況下，我們將聚焦目前廣泛應(yīng)用較為成功與認可度相對較高（至少是部分維度上）的兩個重要人工智能指數(shù)：納斯達克100 AI 指數(shù) (NASDAQ 100 AI Index) 和科技巨頭富時羅素旗下FTSE Russell 的 FTSE Global All Cap ex US 系列之內(nèi)所含有關(guān)“Artificial Intelligence”企業(yè)類別（以下簡稱 “FTSE全球除美元資本izations 具體例子如何？）

首先來看納斯達克100 AI 指數(shù)。作為最負盛名也最受投資者青睞之一大型規(guī)模衡量US 市場非金融領(lǐng)域百低價股，納斯達克100指數(shù)一直以來都是全球關(guān)注的焦點之一。而其AI版即人工智能版本則在2018年12月正式發(fā)布。

該指數(shù)由機器學(xué)習(xí)算法自動篩選出具備代表性且與人工智能技術(shù)密切相關(guān)的“成分公司”，并根據(jù)市值加權(quán)原則進行調(diào)整和更新。目前涵蓋了包括亞馬遜、谷歌母公司Alphabet、微軟等眾多知名科技巨頭及其他相對小規(guī)模但專業(yè)化程度較高的企業(yè)。

另外一個重要參考對象是FTSE Russell旗下FTSE Global All Cap ex US 系列中所含有關(guān)"Artificial Intelligence”類別（簡稱 “AI 制造商”) 的組織例子方式. 作為國際資本市場上最大也最廣泛應(yīng)用于被追蹤產(chǎn)品如ETF, 基金或者衍生品系列 (“Index Series"), FTSE 全球除美元資本izations 求助署理 (ex-US) 包含超過2600家不同地域發(fā)行方向，總計覆蓋著約7000只個體證券(這些數(shù)據(jù)可能會隨時間變更).

然而，“Artificial Intelligence”的分類屬于新近添加進去內(nèi)容，并從2021 年10 月份開始起有效運營至今日 。究竟在這個類別中包含了哪些公司呢？

首先，我們需要明確一個概念，“Artificial Intelligence”并不僅限于硬件或者芯片企業(yè)。事實上，在FTSE Russell的定義范圍內(nèi)，AI制造商也可以是那些通過軟件、算法和云計算等技術(shù)手段提供人工智能解決方案的公司。

根據(jù)目前公開披露信息來看，該分類下主要涵蓋了從數(shù)據(jù)采集與處理到機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練及應(yīng)用部署等環(huán)節(jié)都有所覆蓋，并且具備一定規(guī)模以及市場影響力的公司。其中既包括全球知名科技巨頭如IBM、英特爾、蘋果等跨國企業(yè)；又包括專注于某一領(lǐng)域發(fā)展但已取得較大突破與成就的創(chuàng)新型初創(chuàng)企業(yè)。

值得注意的是，在構(gòu)建人工智能指數(shù)時，并非只考慮單純地將所有相關(guān)行業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈條中存在AI元素（無論是否核心） 的任何參與方均作為候選對象進行篩選或入選. 實際操作過程會進一步結(jié)合多種因子加權(quán)分析, 例如：貢獻度大小; 各自產(chǎn)品服務(wù)線路深廣澤遠 (i.e., 如何通過其人工智能技術(shù)解決方案在現(xiàn)實生活中創(chuàng)造價值,提高效率和改善用戶體驗等); 以及是否具備穩(wěn)定增長潛力或者已經(jīng)取得較好的市場表現(xiàn)。

總之，如今各類投資機構(gòu)、指數(shù)編制商與數(shù)據(jù)服務(wù)公司都希望尋找到一個既全面又有代表性的方法來選擇適當數(shù)量且質(zhì)量合格的成分股。然而，在缺乏統(tǒng)一標準與評判體系下，這個問題仍然存在著挑戰(zhàn)與爭議。因此，在未來進一步完善相關(guān)監(jiān)管措施并建立更加科學(xué)公正有效的行業(yè)分類框架將是必要且重要的發(fā)展方向。

無論如何，隨著人工智能領(lǐng)域不斷推陳出新和持續(xù)繁榮發(fā)展，對于人工智能指數(shù)成分股數(shù)量和組合選取也會迎來更多關(guān)注，并為金融市場參與者們提供更精確可靠地衡量該領(lǐng)域整體走勢以及風險收益特征變化情況下進行相應(yīng)投資策略調(diào)整所需依據(jù)。