1 南方基金推出科创板ETF联接基金。

小雪介绍了A股市场的历史行情，指出科技板块可能主导未来市场潘水洋分享了科技创新领域的投资机会，并详细解读了上证科创板综合指数。

2 潘水洋介绍DeepSeek的创新点。

潘水洋是南方基金的基金经理，具有丰富的量化投资经验他介绍了DeepSeek大模型的四个创新点，包括混合专家模型和多头潜在注意力模型混合专家模型通过识别问题领域，只激发相关参数，节省算力多头潜在注意力模型则通过分工提高效率这些创新使得DeepSeek在科技领域掀起新一轮浪潮。

3 强化学习与模型优化。

潘水洋介绍了强化学习的概念，通过试错和奖励机制，模型可以不断优化他还提到增六模型，通过小模型学习大模型的解题思路，提高精准度并节省算力DeepSeek的创新技术节省了算力，加速了普及和应用。

4 DeepSeek推动机器人商业化。

潘水洋介绍了DeepSeek大模型对机器人行业的影响，指出其能提升机器人在复杂场景中的表现，并加速商业化落地他还提到DeepSeek对算力芯片、云计算和软件公司的投资机遇，认为这些领域将因大模型的普及而受益。

5 科技牛的特征与驱动因素。

潘水洋回顾了A股历史上的三次科技牛，分别由智能手机、移动互联网和新能源技术驱动他指出，科技牛的形成需要经济复苏、产业政策支持和爆款产品落地当前，大模型和机器人等领域也受到政策支持，具备科技牛的特征。

6 科技牛需基本面支撑。

潘水洋分析了科技牛行情的基本面支撑，强调科技转化为盈利产品的重要性他提到2024年半导体成为科技热点，并对比了国内外在AI和半导体领域的发展阶段在硬件端，国内中低端芯片已追上国际步伐，但高端芯片仍有差距；在软件端，国内与全球同步潘水洋建议投资者关注高科技公司的研发投入，研发投入是公司可持续性的关键，可通过研发费用支出与营收占比来评估。

7 研发投入和员工占比是筛选高科技公司的关键指标。

潘水洋介绍了筛选高科技公司的两个关键指标：研发投入占营收比例和研发员工占比他强调了科创板综合指数的科技含量高，研发投入占比接近10%，覆盖了科创板97%的市值，并聚焦于硬科技和成长潜力大的细分领域通过指数化投资，普通投资者可以便捷地参与科技板块，分享国家科技创新带来的经济增长和企业发展红利。

8 科创综指与AI大模型关联紧密。

潘水洋介绍了科创综指的行业分布，包括电子、医药、机械和计算机，并分析了这些行业与AI大模型的关联电子行业聚焦半导体和芯片，医药行业涉及创新药研发，机械行业与高端设备相关，计算机行业则直接参与AI模型的研发和商业化。

9 科创综指行业分布均衡。

潘水洋分析了科创综指的行业分布特点，指出其相较于科创50等指数更加均衡，覆盖了更多小市值公司，从而在科技行情中具有更好的弹性科创综指的长期收益率表现优于科创50、科创100等指数，主要得益于其广泛的市值覆盖度尽管科创综指的静态估值较高，但投资科技板块应更多关注其成长潜力而非静态估值。

10 科创板块业绩增长可期。

潘水洋分析了科创板块的高估值问题，指出高业绩增速可以消化高估值，并举例2019年新能源驱动的科技股表现他强调研发投入是衡量科技公司成长性的关键指标，高研发投入意味着更高的科技突破概率他还提到，科技行情的持续性取决于爆款产品的落地，尤其是与大模型人工智能相关的产品。

11 海外科技对国内有影响。

潘水洋分析了海外科技行情对国内科技板块的影响，指出海外高科技产品的诞生和商业模式对A股上市公司有借鉴作用他还提到中国在光模块领域的技术优势，以及海外人工智能大模型主题对中国光模块需求的推动此外，他比较了上证科创综合指数与纳斯达克指数的异同，认为科创综指的高估值反映了市场对中国高科技公司未来潜力的高预期，其成长性和弹性可能优于纳斯达克指数。

12 科技板块投资策略分享。

潘水洋建议投资者在科技板块中采用逆势投资策略，即在估值低时入场他推荐了网格交易策略，通过设定价格网格进行买卖操作，以及哑铃策略，即同时配置高成长和高价值指数，以应对市场风格轮动此外，南方基金提供了科创综指ETF产品，帮助投资者参与市场投资。