连着说AI，是因为AI实在是太火了！从ChatGPT到Sora，从人形机器人到Kimi，这一系列的变革不仅震撼了科技领域，也带火了二级市场主题投资。

2月以来（截至3月22日收盘），中证人工智能主题指数涨幅超过30%。（数据来源：Wind）

AI热度持续高涨之下，该如何做好投资呢？

我汇总了大家的问题，并且请来了人工智能AIETF基金经理李俊给大家一一解答。

下面就直接进入问答环节啦！（我们来提第一个问题：）

Q：人工智能指数在去年年初拉升后，走得并不一帆风顺，下半年便出现了震荡回落，直到今年春节前后行情才再次爆发，那该如何看待过去这大起大落的行情呢？

李俊：我们首先沿着这个时间线做一个复盘。

2023年的年初到5月底。首先是ChatGPT，它作为一个爆款的产品，引发了大家的一个广泛的关注。

在这之后，海内外的大模型不断的涌现。像国外的谷歌，国内的百度、华为、阿里这样的大厂都陆续地跟进，纷纷推出自己研发的AI大模型。在这样的背景下，AI的应用方，计算机主题这样一些概念方向的行情就率先被点燃了。

随着AI大模型“军备竞赛”趋于白热化，背后更深层次的一个硬件的算力需求开始被市场所关注。那AI行情就由计算机、传媒这样一些主题概念，向光模块、服务器等等的一些算力的基础设施的方向扩散。

在此之后，随着AI的行情多范围去扩散轮动，炒作资金阶段性的冷却，AI的行情逐渐就向去伪存真这样一个阶段去过渡。

5月份的时候，全球AI的芯片龙头英伟达，发布了它的第一季度财报：业绩是远远超出前期的指引，还有市场的预期，同时公司还上调了第二财季的业绩指引。尤其值得注意的是数据中心业务，它的营收是创下了一个历史的记录，取代游戏变成了英伟达最大的一个收入来源。这也验证了下游应用模型的高景气度，它对AI算力基础设施巨大的需求。在这样一个事件的带动下，海内外新一波的AI算力行情就被点燃了。

从5月下旬到6月下旬，芯片设计、服务器、PCB、光模块、算力租赁等等的一些相关的概念股轮番表现。

但2023年的三季度以来，在缺乏基本面支撑，然后前期累积的涨幅比较多。同时由于美国对于算力芯片的限制，以及我们国内AI应用进展相对缓慢的这样一些因素的影响下，AI板块开始进入到一个下行的通道。但其实这次调整的背后，一个非常重要的因素还是整体的一个市场环境。由于经济的修复动能比较弱，政策也低于预期，美联储的降息这个进度也开始落空。市场从一个增量的市场，切换到一个存量的市场，又切换到一个缩量的市场。当时的调整，来自整体市场环境以及边际资金交易层面的因素其实更多一些。

所以我们看到，在今年边际资金定价的逻辑被强力扭转，然后市场逐渐企稳的过程中，资金还是回到了人工智能板块。

Q：经过俊总顺理过去的行情脉络，我们就比较清晰了。我们也知道在这个行情演变的过程中，行业基本面发生了巨大的变化，多款模型问世、重量级产品迭出，那么，能着重介绍一下AI应用端的方向吗？

李俊：我们举几个例子吧。

第一是AI医疗。2023年的人工智能推动了诊断，还有药物发研发的一个进步。截止到2023年的7月份，美国食品药品监督管理局已经批准了692种AI设备用于临床。这个数据是比2022年增加了33%。人工智能驱动的诊断工具大大提高了检测率。在此之外，人工智能驱动的药物发现平台也有助于潜在疗法的识别。

第二是金融方面。金融业也是在继续进行人工智能驱动的转型，采用人工智能的算法也有助于做出更为精确的交易决策。

第三是自动驾驶。如果我们关注新能源车比较多的话，就可以知道自动驾驶是驱动新能源车渗透率继续提升的一个非常重要的驱动力，也是投资新能源车的一个非常重要的看点。

第四是教育。人工智能可以根据个人的情况去调整学习内容，也可以助力教育领域实现个性化的学习体验。

第五是办公，应该说人工智能可以颠覆办公场景，非常显著地去提升办公的效率。

我们认为AI应用整体的发展，目前还处于一个初步的阶段。

2024年大概率会变成一个AI应用的元年。首先是国内大模型社会开源可用；第二国内头部大模型目前基本上已经达到了一个可使用的状态，我们认为GPT3可能就是一个可使用的标准，文心一言它逐步可以达到GPT4的水平，Sora等等的一些多模态也会加速应用端的持续落地。

目前国内在多模态上主要还是以垂类的大模型为主，通用多模态大模型应该说还有比较大的一个空间，这个是我们讲的应用方面。

Q：既然说到“今年大概率会是AI应用的元年”，那么人工智能会否成为今年的投资主线呢？

李俊：应该说人工智能大概率就会是今年的一个主线之一。背后的主要的逻辑还是在于这个势不可挡的一个产业发展的趋势，但是光有趋势还是不够的，还需要整体的一个市场环境的一个支持。我们可以去观察这么几个方面：

一个是经济修复的确定性要比较强；

第二是地产还有地方债务等等的一些风险事件或者风险因素能够得到一个控制；

第三是政策要比较积极一些；

第四是美联储降息的预期要更为明朗。

这几个未必要同时都满足，但是至少是我们未来去观察市场的主要因素。如果这几个因素都比较积极，市场能够企稳，那我们对于科技板块，尤其是人工智能的表现是比较有信心的。

Q：能继续和我们讲解一下细分领域上的投资重点吗？

李俊：我们觉得主要可以关注这几个方面。

第一是算力。

算力需求的一个确定性还是比较明确的。一方面是各家大模型厂商依然还是在不断训练，还有完善自身的一个大模型，所以这个训练侧的需求依然还是会延续；另外一个方面就是越来越多的大模型开始商业化，那么推理侧的需求也会持续的增长。

从全球市场来看，光模块这个方向是少数出海真正受益于全球AI建设浪潮的，它这个业绩的释放能力也比较强劲。

另外还有像基础设施领域，配套设施升级的换代，液冷也会成为一个数据中心主流的散热方式。这个是算力的一个需求。我们持续看好相关的自研的芯片，还有服务器等等的一些板块。

第二个方面就是大模型以及多模态的AI应用。

2024年有望会看到优质的基础大模型为公司带来一个收入的增量，对于一些在细分行业拥有大量数据沉淀的企业来讲，同样有望去借助他自己的一个数据端的优势，打造效果更好的一些细分行业的大模型。另外随着人工智能的感知、交互，还有生成能力的快速的发展，多模态大模型正在驱动人工智能迈进到通感的时代，应用的场景还有生态也会进一步的丰富。

第三个方面我们建议去关注端侧AI。

这个的主要的背景是云端AI它的成本持续的攀升，端测AI就会变成一个大势所趋。目前大模型主要还是在云端的去进行训练，还有推理。随着大模型的一个持续升级，还有用户规模的不断增长，云端AI的成本是持续攀升的，那端侧AI将计算的负载，向边缘侧还有端侧下沉，数据就不再需要去上传到云端了。那大模型就能够低成本、高效率地去响应。

另外端侧的设备可以建立本地的数据库，在保护隐私的一个前提下，就可以实现个性化的大模型的体验。此外端测AI应用跟硬件使用场景绑定，从场景切入更能去解决用户的痛点。目前市面上已经有手机、PC、耳机、音响、VR等等终端设备支持部署本地的大模型。

Q：我们在了解了投资机会之后，也想知道一下行业面临哪些风险点会对行情产生制约呢？

李俊：风险点我认为可能有几个方面。

第一是人工智能的发展还有使用中，可能会触及到对于个人隐私的侵犯。另外还有像数据安全方面的问题，伦理道德方面的问题。那有没有可能因此导致各国政府监管趋严的这样一些问题或者说风险。

第二是技术方面发展或者说应用落地方面可能会低于预期这样一些风险。

第三是有没有可能像英伟达这样一些公司，未来出现一个泡沫化的问题。

第四是对于我们国家有没有可能在算力芯片领域，在有一些贸易仲裁方面的风险。

感谢李俊总的分享，为我们厘清了近一年来的行情脉络，并且阐述了行业的发展趋势、投资机会以及风险点。

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