在美国持续大规模投入AI基础设施之际，中国AI模型企业正以较低成本参与竞争。EMXETF创始人Kevin Carter近日介绍了上月上市的中国AI Tigers LLM ETF（TGRZ）：基金主要关注中国开源权重模型公司，同时可配置阿里巴巴等大型企业，并将最多15%的资产投向非上市公司。对投资者而言，TGRZ提供的是对中国AI模型层的主题敞口，但其投资标的仍面临盈利和商业化的不确定性。
TGRZ聚焦中国AI模型层
Carter借用英伟达CEO黄仁勋提出的AI“分层蛋糕”比喻，将TGRZ的投资重点放在模型层，尤其是中国的开放权重模型。他认为，部分中国模型的表现已接近美国头部模型，但开发成本显著较低。
基金名称中的“Tigers”指中国AI领域的六家公司：Z.ai、MiniMax、月之暗面（Moonshot，旗下产品包括Kimi）、阶跃星辰（StepFun）、百川智能和零一万物（01.AI）。这些公司均与清华大学计算机实验室的研究背景有关。除相关模型企业外，基金也可持有阿里巴巴等规模较大的公司。
TGRZ允许最多15%的资产配置于非上市公司。Carter表示，他正关注DeepSeek和月之暗面的上市前投资机会；这属于其关注方向，并不意味着基金已完成相关投资。
Carter提示模型企业尚未盈利
Carter将自己的投资风格形容为偏“奥马哈”路线，但他也强调，TGRZ并非价值型基金。相关模型公司目前尚未盈利，而且随着模型能力逐渐普及，行业可能面临产品同质化和竞争加剧带来的压力。基金的主题属性因此更突出，投资者需要关注企业商业化进展，而不只是模型能力。
若投资者希望寻找新兴市场中的价值标的，Carter提到台积电、三星和SK海力士这三家企业。他表示，自2025年1月以来，三家公司合计推动了新兴市场约80%的回报。按其所述，这三家公司预计在2026年和2027年合计实现约9650亿美元盈利，但合并市盈率不到5倍，其中SK海力士市盈率约为3.5倍。
Carter认为，市场仍倾向于把这些半导体公司视为周期性企业，而AI需求可能具有更长期的持续性。他同时指出，存储、光学和电力供应是AI产业链值得关注的限制因素；随着算力建设推进，电力尤其可能成为关键瓶颈。
基金定位偏主题配置
Carter将TGRZ定位为面向较主动投资者的主题型、战术型工具，而非新兴市场投资组合的核心持仓。对于希望获得更广泛、长期AI敞口的投资顾问，他表示，EMX计划推出覆盖新兴市场AI全产业链的基金；像TGRZ这样范围更窄的产品，则可作为组合中的细分配置工具。
TGRZ关注的是中国AI模型公司的发展机会，同时也承受企业尚未盈利、竞争可能压低商业价值等不确定性。基金能否把模型能力转化为持续收入，以及非上市公司配置是否落地，仍是投资者评估其实际敞口时需要留意的具体事项。