AI股票｜AI概念股｜生成式人工智能以前所未有的速度重塑全球產業，成為資本市場最矚目的焦點。從雲端運算到大型語言模型，AI技術的突破正轉化為企業實質的盈利增長，為投資者帶來前所未有的機遇。本文將為您全面剖析當前的AI投資環境，深入探討龍頭科技股的最新動向，並提供巨量AI概念港股/美股/ETF等，並授予實用的選股策略與風險管理框架，助您在AI投資浪潮中穩佔先機！
AI股票2025目錄
為何AI是不可逆轉的大趨勢？
人工智能已從未來概念演變為推動經濟增長的核心引擎，根據Precedence Research的數據，全球AI市場規模預計將持續高速增長，顯示出其強勁的發展動力，這股浪潮在資本市場上得到清晰反映，尤其在香港上市的科技股板塊。
以恒生科技指數為例，其表現成為市場情緒的重要指標。截至2025年11月28日，該指數年初至今的變動為**+26.20%**，收報約5599.11點，儘管期間曾因市場波動出現約20%的回調，但其全年高達61%的最高升幅，充分證明了由AI驅動的科技股蘊含巨大潛力，投資者對AI技術的商業化前景抱持樂觀態度，長級資金持續流入相關龍頭企業！
| 指標 | 數據 (截至2025年11月) |
|---|---|
| 恒生科技指數 (HSTI) 年初至今變動 | +32.51% |
| 恒生科技指數 52週交易區間 | 4,168.04 – 6,715.46 |
| 市場趨勢 | AI相關收入成為雲端業務增長核心動力 |
AI概念股票是甚麼？
AI 概念股，主要指在人工智能領域有實質業務、技術研發或應用場景的上市公司，任何與AI應用、開發、技術研發等有關的上市公司，其股票皆可視作AI概念股。由於AI技術的範疇非常廣泛，包括機器學習（Machine Learning）、自然語言處理（NLP）、電腦視覺（Computer Vision）等等，因此在股票市場中，AI概念股的種類十分多元化，大致可以分成以下4大重要領域：
晶片製造商
負責生產先進的半導體、GPU（繪圖處理器）、Google專門針對AI運算的TPU晶片、先進封裝以及其他處理器，提供 AI 演算法運算所需的強大計算能力，加快深度學習或數據訓練的速度。
雲端和數據中心基礎設施供應商
在大量數據的存儲、計算和管理環節中提供關鍵平台。AI 模型需要龐大的數據做訓練，因此雲端和數據中心支援對整個生態而言至關重要。
AI軟件與SaaS平台
涵蓋驅動 AI 創新的演算法、應用程式及各式開發工具，幫助研究團隊及企業快速搭建機器學習模型或深度學習架構。
AI硬件
一般指那些以 AI 技術為核心，並直接應用於生產、服務或日常生活的實體裝置或機器，例如機械人、自動化設備、智慧家居等。
AI概念股的業務種類
另外，AI概念股也會分「上游企業」、「中游企業」及「下游企業」，了解這一點也有助您更認識，如何選擇及投資AI概念股！
| 產業層級 | 核心業務與功能定義 | 關鍵術語 (Key Terminologies) | 美股代表企業 (代號) | 港股代表企業 (代號) | 產業鏈邏輯與價值主張 |
| 上游 | 基礎設施與硬體層 提供AI運算所需的物理載體。包括GPU/TPU晶片設計、半導體製造設備、先進封裝技術及數據中心硬體。 | 算力 GPU (圖形處理器) CoWoS (先進封裝) ASIC (專用晶片) | NVIDIA (NVDA) AMD (AMD) TSMC (TSM) Micron (MU) ASML (ASML) | 中芯國際 (0981) 聯想集團 (0992) 華虹半導體 (1347) ASM太平洋 (0522) | 這是AI的「鏟子與水」。沒有硬體支持，任何模型都無法訓練或運行。此層級技術壁壘最高，具有極強的定價權。 |
| 中游 | 模型開發與技術平台層 開發基礎大模型（Foundation Models）、機器學習框架、雲端運算服務（Cloud Computing）及數據處理平台。 | LLM (大型語言模型) IaaS/PaaS (基礎設施/平台即服務) Training (訓練) Inference (推論) | Microsoft (MSFT) Google (GOOGL) Amazon (AMZN) Meta (META) Snowflake (SNOW) | 百度集團 (9888) 阿里巴巴 (9988) 騰訊控股 (0700) 商湯 (0020) | 這是AI的「大腦與神經系統」。企業透過海量數據訓練模型，並透過雲端將能力租賃給下游。此處競爭在於生態系的建立與數據優勢。 |
| 下游 | 應用服務與場景落地層 將AI技術整合至具體產品中，解決特定行業問題。包括軟體應用（SaaS）、自動駕駛、智慧醫療及消費性電子。 | Generative AI (生成式AI) Vertical AI (垂直領域AI) Edge AI (邊緣運算) SaaS (軟體即服務) | Palantir (PLTR) Salesforce (CRM) Tesla (TSLA) Adobe (ADBE) CrowdStrike (CRWD) | 美圖公司 (1357) 小鵬汽車 (9868) 知乎 (2390) 金山軟體 (3888) | 這是AI的「手腳與介面」。價值在於如何利用AI降本增效或創造新商業模式。重點在於變現能力（Monetization）。 |
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了解更多香港AI概念股
| 公司名稱 | AI相關概念或應用範疇 |
| 中電華大科技 (0085) | 主攻AI晶片設計及嵌入式人工智能平台，專注於智慧城市、智能安防、邊緣計算等應用，近年亦積極進軍自動駕駛視覺處理技術，是本地少數具備核心技術研發的AI硬科技公司之一。 |
| 微盟集團 (2013) | 建立以AI為核心的智能商業雲平台，包括AI客服、精準推送、銷售預測及數據分析功能，協助中小企自動化營運流程，在「AI+零售」場景上有實質應用案例。 |
| 康方生物 (9996) | 生物科技公司近年採用AI運算方法輔助新藥發掘，包括用作分子結構模擬分析與毒性預測，透過與AI研發平台合作，縮短研發周期，探索「AI+醫藥研發」新模式。 |
| 廣發証券 (1416) | 雖屬傳統金融機構，但積極發展AI風控、智能投顧與算法交易系統，透過機器學習進行風險預測、資產配置建議，以及自動化監察異常交易，提高整體營運效率與客戶體驗。 |
| 百度集團 – SW (9888) | 旗下AI聊天機械人「文心一言」被視為中國版ChatGPT，推出短短數月內已多次升級；同時，百度在自動駕駛領域透過「蘿蔔快跑」平台積極擴展全無人車隊業務，在AI應用上被市場看高一線。 |
| 阿里巴巴 – SW (9988) | 阿里巴巴於2025年4月正式推出自家聊天機械人「通義千問」，功能包括多輪對話、多國語言支持，以及以圖寫程式等，展現強大的AI研發能力；亦因其龐大的商業生態系統（包括電商、金融支付、雲端運算等），AI應用可貫穿多個領域。 |
| 騰訊控股 (0700) | 作為科網股龍頭，騰訊在雲服務、大數據、社交平台等方面積聚豐富經驗。早前騰訊雲新一代高性能計算集群（HCC）成為市場焦點，透過提升頻寬、降低延遲等方式，為AI發展提供穩定的運算環境。 |
| 小米集團 – W (1810) | 小米在智能家居及個人助理方面有相當多的研發成果，「小愛」智慧語音系統就是一例。隨着集團加大AI大模型研發人手及資源，未來在家居、生活領域的AI應用可能帶來更多想像空間。 |
| 美圖公司 (1357) | 其旗下的影像處理應用「美圖秀秀」近年加入AI繪圖、AI人像處理等功能，成功吸引市場關注並大受歡迎，足見其在影像辨識及AI演算法上的持續投放。 |
| 知乎 – W (2390) | 內地知名問答平台，與「面壁科技」合作開發中文大模型「知海圖AI」。憑藉知乎在優質知識內容上的優勢，後續AI應用或會在內容生成、智能回答、精準推薦等多個領域持續探索。 |
| 網易 – S (9999) | 網易旗下有多條業務線，包括遊戲、電商及教育；其中網易有道在AI領域已布局多年，有望透過自家語言學習平台推出與ChatGPT同源技術的應用產品。 |
| 攜程集團 – S (9961) | 以旅遊服務聞名，近年亦引入AI旅遊顧問「TripGen」，可為用戶度身訂造路線及行程建議，體現AI在生活服務產業的應用潛力。 |
| 商湯 – W (0020) | 以人臉識別及計算機視覺技術聞名，近年拓展AI大模型體系「日日新 (SenseNova)」，旗下包括類似ChatGPT的「商量 (SenseChat)」、AI繪圖工具「秒畫」及短片生成平台「如影」等，可望向B端與C端市場同時發展，進一步豐富AI應用場景。 |
| 快手- (1024.HK) | 快手在AI領域的佈局主要圍繞視頻生成和內容創作展開，其旗下的可靈AI已成為公司重要的增長引擎。可靈AI已在全球上線”人臉模型”功能，支持用戶通過上傳多段視頻來訓練、定製人臉模型，並參照該人臉模型繼續生成視頻內容，截至2025年2月，可靈AI累計營業收入已超過1億元人民幣！ |
| 金山雲- (3896.HK) | 金山雲是雲計算服務提供商，正積極佈局AI算力基礎設施和解決方案，AI相關業務已成為其收入增長的主要驅動力；金山雲推出第九代雲服務器X9、星流訓推平台、瀚海平台APP BUILDER等自研產品，高性能存儲及算力網絡支持AI訓練需求，公司公有雲、行業雲場景均已經實現了DeepSeek的適配使用，積極應對AI行業新趋勢以及客戶需求 |
| 華虹半導體- (1347.HK) | 華虹半導體作為特色工藝晶圓代工企業，小數上遊AI概念股，其AI相關業務為AI應用提供底層半導體支持，華虹半導體立足於先進”特色IC+功率器件”的戰略目標，提供包括嵌入式/獨立式非易失性存儲器、功率器件、模擬與電源管理、邏輯與射頻等多元化特色工藝平台的晶圓代工及配套服務。 |
| 地平線機器人- (9660.HK) | 地平線機器人專注於智能駕駛AI解決方案，是中國領先的高級輔助駕駛(ADAS)和高階自動駕駛(AD)解決方案供應商，公司主要有三種智駕解決方案：Horizon Mono、Horizon Pilot及Horizon SuperDrive，覆蓋高級輔助駕駛到高階自動駕駛的軟硬一體解決方案；理想汽車、比亞迪都是地平線機器人的客戶。 |
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信財庫貼士：現時香港市場的AI概念股較集中在軟件開發商上，這些企業大多數屬內地品牌，在Deepseek事件後，這些股票都是投資機會，注意技術分析走勢，找一個回報風險比率較高的位置進行分批購物，達至最佳投資效果！
美股AI概念股
美國被譽為全球科技創新的核心地帶，矽谷（Silicon Valley）孕育了大量AI初創公司，亦是各大龍頭企業部署AI的重要陣地。以下列出部分在美股市場較常被提及的AI概念股：
| 公司名稱 | AI相關概念或應用範疇 |
| 特斯拉（TSLA） | 透過自研AI晶片與深度學習演算法支援自動駕駛技術FSD（Full Self-Driving），每日從數百萬輛車收集的路面數據，訓練其AI模型，建立全球最龐大的「道路數據雲」，其技術與運算部署已接近全棧式AI落地應用。 |
| Palantir Technologies (PLTR) | 提供高階AI數據分析平台，專門為政府、軍事、金融與醫療機構整合大數據與人工智能技術，協助實時決策、戰場模擬、疫情報告建模等，是「AI+國防科技」領域的核心玩家。 |
| Salesforce (CRM) | 利用內建AI引擎「Einstein」於CRM平台中自動分析銷售機會、預測客戶行為、生成個人化行銷建議，持續拓展AI與SaaS結合的解決方案，是企業級AI自動化應用的先驅。 |
| Snowflake (SNOW) | 作為數據雲基礎設施提供商，支持AI與機器學習模型在雲端進行資料訓練與推理，並與多個AI公司合作發展生成式AI平台，實現企業級數據分析自動化與AI模型托管。 |
| C3.ai (AI) | 純粹AI企業，提供跨行業的AI解決方案，包括能源優化、詐騙偵測、供應鏈預測與設備預防性維護等，以其可配置平台為企業快速部署AI應用，是AI即服務（AIaaS）的代表公司。 |
| 博通 (AVGO) | 主力於通訊晶片及基礎建設軟體解決方案，近年積極擴展至AI應用領域，成為不少大企業AI數據中心的核心夥伴。 |
| 英偉達 (NVDA) | 以GPU見稱，產品常用於遊戲、數據中心、高性能運算及自動駕駛領域。其GPU對於AI模型訓練和推理過程至關重要，ChatGPT的背後也依賴英偉達的高端晶片進行海量運算。 |
| 微軟 (MSFT) | 早於2019年就向OpenAI注資10億美元，2023年更投資達100億美元，讓微軟可在第一時間把ChatGPT技術整合至Bing等產品。同時其Azure雲端平台也提供大量AI訓練及服務功能。 |
| Alphabet (GOOG) | Google母公司，AI演算法的先驅者，早年已在搜尋技術、語音助理、機器學習等領域深耕，也開發了自主AI晶片Google Tensor，2025年中自從推出Nano Banana模型後，股票一路起飛，現市值就快追趕到龍頭大哥NVDA，甚至傳出META也向Google購買Google Tensor晶片。 |
| AMD (AMD) | 與英偉達同為GPU龍頭製造商之一，CPU及GPU在雲端運算、虛擬化、AI訓練等方面舉足輕重。隨着ChatGPT等大型語言模型的熱潮，公司訂單和業務需求有望持續擴張。 |
| Meta (META) | Meta 把 AI 應用於廣告與用戶體驗提升，包括優化廣告投放與辨識用戶行為模式。其 GPU 及 AI 伺服器基礎設施也持續擴充，預計在社群媒體和元宇宙領域均有長遠的發展空間，Meta也有自家LLM(Large Language Model) 名為Llama！ |
| 超微電腦 (SMCI) | 超微電腦主要為全球企業提供伺服器及硬體解決方案，在 AI 和雲端運算市場中表現搶眼。多元化的產品應用帶動其收益增長，亦吸引不同機構投資者青睞。公司在永續發展與硬體創新上的持續投入更令其備受關注。需要注意的是，SMCI股票的日常波動十分大。 |
| Tempus AI (TEM) | Tempus AI 是一家專注於人工智能醫療領域的創新企業，成立於2015年，致力於運用人工智能與機器學習技術分析臨床數據，推動精準醫療的發展，也是「國會女股神」佩洛西有投資的股票之一。 |
信財庫貼士：由於美國資本市場的深度與廣度較大，也有最強大的經濟+科技實力發展AI，因此在美國有非常多AI概念股選擇，在這裏難以盡錄。現在AI已經發展到不止和ChatGPT聊天進行文書任務，而是從醫療保健到金融的各個領域不斷革新，幻想力、企業資產增長潛力無限大，因此美國AI概念股是一項十分不錯的投資，現在正是探索這些高潛力投資機會的最佳時機。
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AI ETF選擇
怕投資單一公司風險較大？投資AI概念股不單可以投資個別股票，也可以考慮投資AI 主題的交易所買賣基金（AI ETF）！AI ETF 會持有多隻與 AI 相關的公司股票，能夠在一定程度上分散風險。以下是一些受到市場關注的AI概念 ETF：
| 股票代號 | ETF 名稱 | 總資產 (USD 百萬，約) | 十大主要投資股票* |
|---|---|---|---|
| IYW | iShares U.S. Technology ETF | 20,759 | NVDA, AAPL, MSFT, AVGO, GOOGL, META, GOOG, PLTR, AMD, IBM (雅虎财经) |
| FTEC | Fidelity MSCI Information Technology Index ETF | 16,360 | NVDA, AAPL, MSFT, AVGO, PLTR, AMD, ORCL, CSCO, IBM, MU (TipRanks) |
| FDN | First Trust Dow Jones Internet Index Fund | 6,872 | AMZN, META, NFLX, GOOGL, GOOG, CSCO, CRM, BKNG, ANET, SNOW (ftportfolios.com) |
| IXN | iShares Global Tech ETF | 6,332 | NVDA, MSFT, AAPL, TSM (台積電), AVGO, PLTR, ORCL, ASML, AMD, Samsung Electronics (BlackRock) |
| IGM | iShares Expanded Tech Sector ETF | 8,898 | NVDA, AAPL, MSFT, AVGO, GOOGL, GOOG, META, NFLX, PLTR, AMD (BlackRock) |
| XT | iShares Exponential Technologies ETF | 3,624 | NVDA, TSLA, LLY, ASML, TSM, AVGO, GOOGL, PLTR, NVO, META (etfdb.com) |
| BOTZ | Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF | 2,940 | NVDA, ABB, ISRG, Fanuc, Keyence, Daifuku, SMC, Pegasystems, Dynatrace, Symbotic (StockAnalysis) |
| AIQ | Global X Artificial Intelligence & Technology ETF | 6,860 | GOOGL, |
選擇ETF的優勢在於，它能夠同時包含多家不同公司的股份，只要投資者持有該 ETF，便可在單一產品內同時擁有多元的 AI 企業組合。當然，ETF 的表現最終仍取決於市場對整個AI行業的預期及各成分股的基本面，還是有機會發生系統性風險，投資前需慎重考慮自身風險承受能力。
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AI 概念股的未來與前景
AI 技術的發展速度十分之快，現在AI已經能夠普及化，為我們加快日常工作的效率，然而，AI發展仍然只是個開始，AI技術及應用空間在未來只會更多，在長線投資角度，AI前景依然是一片光明，原因結下：
持續技術突破
機器學習、深度學習與自然語言處理等技術範疇進展極速，日漸成熟。演算法與硬體的優化都令 AI 更加易用，同時亦會帶動市場對相關服務及應用的需求。
大規模市場需求
各行各業（例如金融、零售、醫療、交通）已意識到 AI 能為業務帶來效率提升與營運成本下降的潛力，因此，相關需求料持續增長，並刺激 AI 企業的盈利及股價表現。
政府與企業投資
多個主要國家與地區（美國、中國、歐盟等）政府都在 AI 研究和基礎設施上投入龐大資金。加上跨國企業積極部署 AI 佈局，相關產業投資規模預計只會愈來愈大。
應用範圍拓展
未來的 AI 不局限在單一領域，從自動駕駛汽車到個人化醫療、智慧城市、無人零售等多方面都見到落地應用愈趨成熟。一旦有關應用進一步普及，由此受惠的企業股價或可迎來新一輪升勢。
全球競爭激烈
為了搶佔 AI 產業領導地位，各國政府、研究機構、頂尖科技公司都會積極投入資源與人才。這種競爭雖然壓力大，但往往有助產業快速發展，為投資者創造更多機會。
AI的未來與前景例子說明
騰訊將全面佈局AI Agent與混元大模型
騰訊(700)在2025年將AI Agent（人工智能代理）確立為其核心戰略方向。公司在7月的世界人工智能大會（WAIC）上，發布並開源了其混元World-1.0視覺生成模型，並計劃推出規模更小的混合推理模型，以降低應用成本。
至11月下旬，騰訊正式向全球推出其混元3D創建引擎，該引擎能根據文本或圖像生成3D資產，極大提升了內容創作效率，混元3D模型自2024年11月開源以來下載量已突破300萬次，顯示其技術在開發者社群中的巨大吸引力。這些舉措不僅鞏固了騰訊在遊戲和社交領域的優勢，更為其開拓了工業、文創等新市場。
阿里巴巴開源模型生態與雲端業務均有大進展
阿里巴巴則繼續推行其開源戰略，並取得顯著成果，憑藉其通義（Qwen）系列AI模型，榮登2025年《財富》改變世界榜單，通義（Qwen）系列模型的全球下載量已超過6億次，衍生模型超過17萬個，形成了一個龐大的開發者生態系統。其升級後的AI聊天機械人Qwen，公開發布首週下載量即達1,000萬次。
這套成功的開源策略，直接轉化為其雲端業務的強勁增長。阿里巴巴雲端業務在2025年6月結束的季度中，收入按年增長26%，其中AI相關收入更實現三位數的驚人增長。隨後在9月結束的季度中，雲業務收入按年增幅更擴大至34%，再次印證了市場對其AI服務的龐大需求。為支持業務發展，阿里集團已承諾在未來三年投資3,800億元人民幣，以鞏固其雲端運算與AI基礎設施！
AI股的投資風險
AI概念不代表AI行業真實表現
一家公司或許有AI相關業務，但該業務未必是集團主要收入來源；亦可能市場早已把前景預期反映於股價。AI行業整體雖然發展蓬勃，也不代表所有掛上「AI」標籤的公司都會直線上揚。
AI產業投入巨大，盈利前景存在不確定性
各大企業近年願意投入大額資金攻AI市場，正是看準AI或許能引領下一波科技革命。然而，從研發到落地，再到取得回報，常常需時多年，也存在技術瓶頸與競爭壓力。如果企業在研發與資金分配上面臨挑戰，最終的收益不一定符合市場預期。
滙豐最新報告顯示，OpenAI 在 2030 年前可能需要籌集至少 2,070 億美元新資金，方能應付龐大雲端運算租賃開支。OpenAI 近幾月接連與微軟及亞馬遜簽訂近 2,880 億美元雲端服務合約，市場質疑商業模式可持續性，以及整個 AI 產業是否正步入過度投資的泡沫風險。來源
過度炒作下可能出現泡沫
Deepseek事件在1月尾發生，讓2025年中「美股七雄」(MAGS)的科技股表現出現較大幅度的回調，令市場擔憂AI概念或只是一時熱潮。儘管AI技術並不等同當年的科網泡沫，但歷史告訴我們，當炒作過熱時，估值必然過高，一旦熱潮退卻，股價將出現大幅波動！
技術與監管風險
AI應用不只涉及技術問題，還牽涉私隱、監管法規、倫理問題等，一旦某家公司在AI應用上面臨嚴重的監管或道德爭議，股價可能會受到較大打擊！
AI股票投資結論
AI 概念股已成為全球資本市場一股不可忽視的趨勢，從硬體（GPU、半導體、雲端伺服器）到軟體（演算法、機器學習平台、大型語言模型），再到應用層面的人工智慧產品（無人機、自動駕駛、智慧零售等），都提供了龐大的商業機遇。尤其香港作為國際金融中心，在吸引科研資金和人才方面具備地理及制度優勢，令本地企業能夠有效整合中國內地與海外技術合作，進一步優化 AI 產品或服務。
特別是美國市場憑其深厚的研發基礎和資本力量，AI技術可以說是大幅領先其他國家，當中M7股票，Nvidia、AMD、Google、Microsoft、Meta、Tesla、Amazon等龍頭企業更成為投資者關注的焦點。
然而，投資者在考慮投資 AI 概念股時，也要釐清自身的目標與風險承受能力；同時密切關注市場及宏觀環境變化。AI 產業雖然幻想力豐富，成長空間大，但亦面對技術、宏觀經濟與各種不確定性、高估值與政策風險，而令AI股價出現大幅度的調整，投資者務必小心。
AI概念股常見問題
除了騰訊和阿里巴巴，還有哪些港股值得關注？
投資者可關注在AI應用層面具備獨特優勢的公司，例如在自動駕駛、智慧醫療或金融科技（FinTech）等垂直領域深度佈局的企業。關鍵在於其AI技術是否能解決行業痛點並建立競爭壁壘。
香港 AI 概念股與美國 AI 概念股相比，市場是否有差距？
兩者各有優勢。美國AI股（如Nvidia、Microsoft）在上游晶片和基礎軟件層面佔據領先地位，而香港的AI龍頭股（如阿里、騰訊）則更擅長將AI技術與龐大的本土市場應用場景結合。投資者可根據自身的風險偏好和投資目標，考慮分散配置，以捕捉不同市場的增長機會！
如何判斷一隻AI概念股的「AI業務」是否佔公司核心？
可深入閱讀該公司的財務報表、年報、官方消息及分析師報告，留意AI業務在收入占比、研發預算以及實際落地案例。若AI相關業務只是公司眾多部門之一，投資時應留意該業務對集團的貢獻度是否顯著。
AI領域的競爭愈趨激烈，投資時要注意哪些重點？
要注意公司的技術壁壘（如專利或特定領域的領先算法）、資本投入能力、與其他企業的合作／生態圈，以及管理層對AI發展策略的清晰度。若公司只跟風炒作而沒有實質技術，風險必然更高。
現在進場會否太遲？應該長線還是短線部署？
雖然AI概念股在2025年已有顯著升幅，但從長遠趨勢看，AI技術的全面商業化仍處於早期階段。未來在工業、交通、醫療等領域的滲透潛力依然巨大。採取長線投資和分段買入的策略，仍是可取的做法。
AI ETFs 適合長線投資嗎？
一般而言，主題型或行業型 ETF 更適合有中長期目標的投資者，因為可通過多元化持股分散風險。如果看好 AI 行業的長遠發展，主題型 ETF 可以成為投資組合的一部分。不過，ETF 的波動亦會受到市場整體情緒和利率等因素影響，投資前應先評估個人風險承受能力。
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