標普500漲勢高度集中在少數 AI 科技股，市場廣度創網路泡沫以來新低；等權重 ETF 今年再度落後，但專家強調「別全丟掉」，主張以市值加權搭配等權重、SMID 股與實質資產，為投資組合降溫、分散 AI 泡沫風險。

在 AI 概念股帶頭衝鋒的這一輪多頭裡，美股看起來風光，背後卻愈來愈頭重腳輕。標普500屢創新高，但真正推動指數上漲的，只是少數幾檔超大型科技股，尤其與人工智慧相關的族群，例如 Nvidia(NVDA)、Microsoft(MSFT)、Meta Platforms(META)、Apple(AAPL)、Amazon(AMZN) 等，成了名副其實的「指數火車頭」。

最新分析顯示，從 2024 年初至今，一籃子僅 42 檔 AI 概念股，就貢獻了標普500約 67% 的價格漲幅。與此同時，指數中「創新高」的成分股數量，遠少於創新低者，市場廣度創下自網路泡沫時期以來新低。換句話說，大多數公司股價其實普普通通，甚至疲弱，卻被少數巨頭的驚人漲勢掩蓋。

面對這種失衡局面，過去幾年不少專家建議投資人分散風險、改買標普500「等權重」ETF，例如 Invesco 的 RSP，把 500 檔成分股權重平均配置，以降低重壓單一產業或個股的風險。然而，今年等權重表現卻再度令人失望：9 月遭遇自 2022 年以來最長連跌潮，單月下跌逾 4%，全年績效明顯落後市值加權版標普500。

數據公司 DataTrek Research 指出，過去近四年，只要拉任何一段 1 年持有期，等權重標普幾乎「持續輸給」市值加權版本，且落後幅度與時間長度，都創 20 年來罕見。若往更長期看，2004–2014 年間，等權重每年平均還能多賺約 3.2 個百分點；但自 2015 年起，情勢逆轉，等權重平均每年落後 2.8 個百分點，顯示市場結構已被科技股長期領先徹底改寫。

導致這種差異的核心，就是科技與 AI 巨頭在指數中的比重驟升。如今，科技股約占傳統市值加權標普500將近 40%，但在等權重標普中，科技比重大約只有 16%。只要科技大漲、其他板塊走平或走弱，市值加權就自然大幅領先。近期 AI 主題股衝高後出現震盪，反而讓這種失衡更顯刺眼：指數屢創高點，卻伴隨科技股成為市場最不穩的一群。

這是否代表等權重策略「過時」？機構專家給出的答案，多半是否定的，但強調用法必須調整。TMX VettaFi 研究主管 Todd Rosenbluth 就直言，投資人不該只持有單一等權重 ETF，而是應把它和市值加權產品搭配運用。他建議，以 Vanguard 的 VOO、State Street 的 SPY 或低費用率、今年資產暴增的 SPYM 等市值加權 ETF，作為核心持股，再搭配 RSP 這類等權重標普500；或者乾脆在「產業層級」導入等權重，例如 ALPS Equal Weight Sector ETF(EQL)，藉此稀釋科技過度集中風險。

部分專家則主張，用中型股基金來達成類似效果。Rosenbluth 以 iShares Core S&P Mid-Cap ETF(IJH) 為例指出，中型股兼具成長與穩定特性，與大型科技龍頭有明顯差異，可提供額外分散，但必須理解：這已不是單純調整同一指數權重，而是引入完全不同公司群組。

Baird Strategas ETF 策略師 Todd Sohn 則提醒，當 Nvidia 的市值已經超過整個標普500「非必需消費」類股總和，任何單一產業或主題的回檔，都可能對整體市場造成放大衝擊。他認為，真正關鍵在於「包圍」指數核心部位，配置低科技曝險、低相關性的資產，像是主動或被動的 SMID（中小型股）策略，以及自然資源、能源、金屬與礦業等實質資產。這些「Real assets」在當前環境中，是對抗 AI 重壓風險的重要多元化工具。

在債券部分，雖然近期殖利率稍微回落，有市場人士解讀為「利率見頂」訊號，但背後也反映出對景氣與股市前景更謹慎的態度。Sohn 建議，投資人仍應偏好高品質、短存續期間的投資級債，作為股市劇烈震盪時的防守配置，而不是貿然拉高期間風險。

至於等權重是否還有存在價值，DataTrek 給出了兩種可能的詮釋：其一，認為在科技、特別是 AI 企業主導全球獲利成長的世界裡，等權重這種「平均分散」做法已不合時宜；其二，則是相信市場目前高估了這些科技巨頭，日後將出現顯著回調，到時等權重或價值股將迎來反攻。支持第一種看法的，是科技長期靠創新與顛覆，持續取得結構性優勢；支持第二種說法的，則是 2008–2018 年金融危機後，金融股遭重創、等權重反而受惠的歷史經驗。

在結論上，多數研究機構反而給出務實答案：不是二選一，而是「兩者並存」。透過市值加權 ETF 把握結構性成長股的長期紅利，再用等權重、SMID 股、實質資產與高品質債券，圍出一道防火牆，減少單一題材泡沫破裂時對整體資產的殺傷。對長線投資人而言，真正要思考的，或許不是要不要追 AI，而是：在 AI 狂熱之後，你的投資組合，還撐得住下一次風向驟變嗎？

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