截至2025年末，全市场ETF总规模正式突破6万亿元大关，一年暴增超60%，指数化投资已经成为大势所趋。
? 2025年ETF涨幅TOP榜
排名 ETF简称 跟踪指数 2025年涨幅 特点
第1名 国泰通信ETF 通信设备指数 126.13% 受益于光通信赛道爆发。
第2名 富国通信设备ETF 通信设备主题 121.37% 龙头股中际旭创、新易盛表现强劲。
第3名 创业板人工智能ETF南方 创业板人工智能指数 112.45% 聚焦创业板AI公司。
第4名 国泰创业板人工智能ETF 创业板人工智能指数 151.49%* 2025年4月上市，领跑全场。
第5名 国泰有色矿业ETF 有色金属矿业指数 106.11% 有色金属成年度黑马。
· 跟踪创业板人工智能指数的产品占据翻倍ETF的三分之一
· 有色金属行业全年涨幅95.65%，居申万一级行业之首
? 表现欠佳的板块
· 食品饮料ETF：年内收益率-8%到-10%，白酒板块承压
· 酒ETF、能源化工ETF、标普消费ETF、沙特ETF：年内跌超10%
根据2025年对4000名投资者的深度调查，普通投资者的真实收益分布是这样的：
收益区间 投资者占比
盈利5%以内 26.4%
盈利5%-10% 25.6%
盈利10%-20% 14.4%
盈利20%以上 7.5%
亏损 26.1%
2025年公募基金的数据：
· 偏股基金指数全年收益：33.81%
· 主动权益冠军基金（永赢科技智选A）：239.78%
· 主动权益第二名（中航机遇领航A）：176.65%
· 全市场公募基金平均：18.67%
·人工智能/通信设备类ETF（涨幅100%+）
· 沪深300等宽基ETF（涨幅约18%）
· 如果您买的是白酒/消费类ETF（亏损8%-10%）
三、普通人买ETF的三大优势
1. 省时省力，一键布局
不用研究个股财报，不用跟踪公司动态，看准赛道就行。2025年涨幅居前的通信设备ETF，前三大重仓股中际旭创、新易盛、中兴通讯年内涨幅惊人，买ETF就等于同时持有这些龙头股。
2. 分散风险，避免踩雷
2025年A股虽然整体上涨，但仍有1083只基金回报为负。个股踩雷的风险永远存在，ETF通过分散持仓，能有效规避单一股票的黑天鹅。
3. 费率低，透明度高
ETF的管理费通常只有主动基金的1/3到1/2，而且持仓每日公布，没有风格漂移的困扰。
四、普通人买ETF要注意什么？
1. 避免追高热门赛道。
2025年沙特ETF就是典型案例：7月上市初期被游资爆炒，溢价推到17%以上，随后监管停牌、套利盘涌出，上市仅三周就从高点回撤32%。再好的赛道，买贵了也可能亏钱。
2. 不要ALL IN单一赛道。
2025年最惨的投资者，是那些重仓白酒板块的人。食品饮料板块全年收益率-8%到-10%，而同期科创50指数涨35.92%。赛道押错了，牛市也能亏钱。
3. 定投是普通人的好选择。
2025年调查显示，33.7%的投资者选择“谨慎观望，以定投方式参与”。定投能平滑成本，避免择时难题！
1. 小资金试水：先拿闲钱的10%-20%试试水。
2. 分批买入：不要一把梭，分3-6个月建仓。
3. 长期持有：2025年涨幅超100%的ETF，都是拿了一整年的人赚到的。
作为普通人，没必要跟专业机构拼研究深度，但要善用工具拼配置宽度。
2025年的数据已经证明：选对赛道买ETF，收益率完全可以跑赢大多数专业投资者。 但前提是——您得选对赛道，并且拿得住。
如果您担心自己选不好，最简单的方法是：从沪深300ETF或科创50ETF开始定投，先跟上大盘，再慢慢学习。
两个信号，一场洗牌：AI正在把代码从“资产”变成“负债”。
最近，AI领域发生了两个标志性事件，看似无关，实则指向同一个结论：软件行业的底层逻辑，正在被彻底改写。
第一个，来自国内。智谱AI宣布上调AI开发套餐价格，取消原有优惠。表面上是调价，背后是能力的跃迁。它的GLM-5模型，已经能独立完成复杂项目开发、代码重构、系统调试，效率远超传统开发模式。企业愿意为此买单，说明一件事：AI编程，已经走出实验室，进入商业化成熟阶段。
第二个，来自国外。Gemini 3 Deep Think在全球最权威的竞技编程平台Codeforces上，以3455 Elo的评分排名全球第8，仅次于7位人类顶尖选手——也就是说，它已经超越了除这7人之外的所有人类程序员。
这两个信号叠加在一起，得出的结论不容忽视：AI编程能力已经成熟，代码正在变得极度廉价、极易复制。
曾经的护城河，正在变成拖垮企业的包袱。
曾几何时，100万行代码是一家软件企业最核心的资产。代码越多，意味着研发投入越大、功能越全、壁垒越高。那是一个人力堆代码、行数筑护城河的时代。
但今天，逻辑彻底反转。
100万行代码，曾经的护城河，如今正变成累赘。遗留代码改不动、删不掉、升级难、成本高——它不是资产，而是技术负债，正在拖垮效率，吞噬利润。
过去，代码是资产；现在，代码多，反而是包袱。
这不是渐进式的变化，是颠覆性的重构。大模型即应用，工具正在取代企业。未来，大部分软件公司都将面临生死危机。
90%的AI应用，都是“伪AI”
说到这里，就不得不提市场上那些打着AI旗号的应用公司。
我们称之为“伪AI应用”。它们的典型特征是：没有自研模型，没有核心技术，没有独家数据，也没有真正的行业壁垒。只是调用第三方接口、套一层界面、讲一个AI故事。
本质上是“AI壳公司”。
这类公司有三个致命缺陷：
第一，无壁垒。模型掌握在巨头手里，接口一涨价，巨头一下场，立刻被淘汰。
第二，无盈利。算力成本高、客户付费意愿弱、产品同质化严重，只能靠融资烧钱续命。
第三，无价值。没有护城河的产品，AI自己就能快速替代。今天上线，明天就可能过时。
我们判断，市场上90%的AI应用，都属于这一类。在AI编程能力快速提升的今天，它们正面临着生死危机。
这也是为什么近期美股软件股跌幅如此之大——市场早已进入熊市，跌跌不休，不是没有理由的。
什么样的AI公司能活下来？
当然，也有一小部分公司，值得看。
它们拥有独家行业数据，掌握底层技术，深度绑定垂直场景，能用AI真正提升效率、创造真实利润。它们不是套壳，而是用AI重构产业的核心玩家。
但这样的公司，极少。
延伸一点：所有AI的突破，最终都利好硬件
最后再说一个判断。
AI编程杀疯了，Seedance 2.0视频生成也爆发了。不管什么AI应用取得突破，最终的落脚点，都会回到三个词：算力、存力、电力。
这是AI时代的“新基建”，也是所有应用落地的基础支撑。
总结一下：
1. AI编程革命，正在把代码从资产变成负债。大部分软件公司和程序员将面临洗牌。没有技术、没有数据、没有壁垒，只靠包装AI概念的公司，终将被淘汰。
2. 90%的AI应用是“伪AI”，很难盈利。只有极少部分拥有独家行业数据、掌握底层技术、深度绑定垂直场景、能用AI真正创造价值的公司，才有可能活下来。
3. 所有AI的突破，最终利好硬件。算力、存力、电力，是AI时代的真正底座。
