麻繹文：算力再度火爆，人工智能還能布局嗎？

每經編輯 趙云    

一、人工智能助推算力需求

主持人：今天我們重點跟大家聊聊人工智能板塊的投資機會，之前這些板塊有一定的回調，但是最近又有一些細分的行業（比如存儲芯片和其他算力方向）非常活躍。

所以今天我們邀請到國泰量化投資部基金經理助理麻繹文老師，來跟大家一起聊聊。首先想請教一下麻老師，在人工智能浪潮中，AI和各種算力扮演著怎樣的角色？

麻繹文：其實人工智能的發展對算力需求有一個比較大的推動作用。人工智能大模型的訓練可以分成兩個部分，一個是訓練側，一個部分是推理側。

1、訓練側

訓練側就是“喂”給人工智能一些經過標記的數據，這些數據可能來源于互聯網上的百科或者是紙質的報刊、雜志等等資源，對它進行一些數據的標注，把這些數據“喂”給人工智能大模型進行訓練，這樣的話可以測定參數的設置。

2、推理側

在這個大模型訓練過程結束之后，面向用戶需要去進行一些推理側的應用。比如說大家去給人工智能模型拋出一系列問題，大模型就會進行一些推理型的計算，得到對應的答案，再輸出給用戶，這是整個人工智能大模型在應用過程中的劃分。

大家可以發現在兩個環節其實都有很大的算力需求，根據Open AI的報告，其實從2013年以來，整個以人工智能為代表的數據科學其實對算力有一個比較大的需求上的推動作用，大概每三到四個月整個算力的規模就會翻一倍，所以說這個增速是非?？斓摹?/p>

往后看，我們覺得在整個人工智能大模型發展的過程中，參數的量、數據的量，其實都會有一個比較大的爆發。我們知道ChatGPT從1代只有幾十個、幾百個參數，到現在可能已經有上千億的參數級別，包括“喂”的數據量也從過去GB級別的數據量，到現在可能有TB級別這樣非常大規模的數據資源。

從這個角度來說，在訓練側，首先人工智能大模型數據量，包括參數量都在翻倍式地增長。從推理側來看，隨著ChatGPT逐步地開源，用戶去使用的數量也會變得越來越多，尤其是近期推出了GPT4.0以后，Open AI對于問問題的數據也是有限制的。這背后反映的是目前算力不足的現狀?？傮w來說，我們認為人工智能的發展對整個算力行業是有比較大的推動作用。

二、算力相關的板塊有哪些？

主持人：剛才麻老師講到了人工智能發展中，算力是非常重要的一塊，很多人在做二級市場投資的時候經常會談到算力，算力會涉及到哪些行業板塊？會有哪些相應的機會？

麻繹文：我們覺得可以從兩個角度來說：

1、芯片領域

（1）國產替代

我們知道，芯片領域中使用在人工智能模型中的芯片可以分成很多類，包括CPU、GPU等等一系列的芯片都可以做人工智能的運算。但是這當中，GPU芯片（也就是顯卡）在并行計算上有優勢，所以在人工智能運算的方面，其實GPU的市占率比較高。

由于性能的優異性，包括GPU在運算的速度、能耗上都有比較大的優勢。目前我們國內人工智能領域的GPU芯片市占率達到了90%以上，也就是說基本上是絕對主導的地位。從整個全球GPU芯片競爭格局來看，海外兩家頭部大廠的市占率大概在96%左右。

對于國內的國產廠商來說，整個國產替代的空間非常大。從去年開始可以看到，在GPU芯片領域發生著一系列科技摩擦類事件，包括海外頭部大廠比較頂尖的人工智能運算GPU芯片，逐步開始對國內進行禁運，未來國產替代這條路還是比較漫長的，也是必須要走的。

（2）行業規模增速

從整個行業的規模增速來看，海外的市場機構也是基于人工智能大模型的發展，預測未來從2021年到2030年十年間整個GPU市場規模大概會在30%復合年均增速以上。

不管從市場綜合增速，還是從國產替代的角度來看，我們都認為未來整個GPU芯片領域都有比較好的投資機會。

2、服務器領域

另一方面，在人工智能服務器領域，數千片或者上萬片的GPU芯片互相之間需要有通信上的連接來構成服務器的集群。

從這個角度上來說，我們覺得在通信板塊也有一定的投資機會，包括交換機、光纖光纜、光模塊，這些都是今年市場關注度比較高的領域。

尤其是光模塊，我們知道在非?？焖俚膫鬏攽脠鼍爱斨校仨氁褂眠@種光信號，那么到連接端之后就需要做光電的轉換，所以在線纜的兩端都需要用到光模塊。

從整個全球的競爭格局來看，其實國內的頭部廠商有一定的競爭優勢，尤其是在未來人工智能大模型的運算場景之下，對于傳輸速率有比較高的要求。比較新的人工智能服務器架構里面會用到一些傳輸速率比較高，甚至是800G的光模塊。

從去年下半年開始，國內的光模塊頭部大廠也已經開始有小批量的出貨。從今年來看，有可能會逐步導入到海外大廠的供應鏈里，下半年開始可能會逐步看到以800G光模塊為代表的高傳輸速率的光模塊放量，這也是目前整個市場有一定預期的投資機會。

總體來說，我們覺得在算力側，首先核心肯定是GPU芯片，目前國內相對來說這一塊技術實力還比較薄弱。尤其是國內一些頭部大廠的技術實力，可能僅僅相當于海外頭部大廠2018年左右的水平，所以說總體來說技術實力的差距還是比較明顯的。它的投資機會肯定更偏向于中長期，也就是國產替代，包括技術實力進步帶來的投資機會。

短期來看，從業績確定性角度來看，整個國內通信設備的廠商，包括光纖光纜、交換機、光模塊，這樣一些企業其實是能夠切入到海外的供應鏈里面來，這塊的投資機會短期的業績兌現確定性相對來說會比較高。

三、芯片行業投資機會解讀

主持人：剛才也重點強調了人工智能的存儲芯片，很多投資者都會芯片很感興趣，那么在人工智能算力這一部分，芯片的比重有多大？

麻繹文：其實整個芯片就是AI算力的核心，也是提供算力的基礎運算單元。整個AI的服務器里面，一個服務器就要用到幾十塊GPU芯片。在這樣一種情況下，芯片在AI服務器里面價值量占比非常高，所以GPU芯片長期來看也是成長前景比較高的方向。尤其是在未來算力領域不斷爆發的狀態下。

從目前來看，國內的GPU芯片頭部廠商其實有部分能夠切入到國內的互聯網企業做大模型的產業鏈，但是整體來說目前整個出貨量還比較少，還不能做到完全的國產替代。像剛剛所說，整個國內GPU芯片領域的投資機會，還是要著眼于中長期，短期的技術實力還有追趕的空間。

主持人：麻老師給我們介紹了一下在存儲芯片、AI芯片方面，我們有一些國產替代的邏輯和未來的空間在這里，后續大家可以關注一下。

剛才講到了存儲芯片，也想衍生一下。很多人說芯片行業是一個周期性的行業，您覺得我們應該怎么看待這個行業后續的投資機會？

麻繹文：芯片整個行業從庫存周期來說，或者從景氣周期來說，它的景氣上行和下行的周期時間點差不多在18個月左右，也就是說大概在一年半的時間。

我們去回顧上一輪芯片行業比較大的行情，從2019年出現了國內通信包括科技領域龍頭公司被海外制裁的事件，也就導致大家關注到國產芯片的替代行情。

除了國產替代之外，其實上一輪芯片行業的周期在2019年下半年前后見到了景氣周期的拐點。當時，一些存儲芯片出現了漲價的情況，背后的邏輯其實是5G手機開始更新換代之后，全球消費電子市場對于芯片的需求開始逐步向上走，所以整個芯片行業的上行周期大概從2019年年中或者是下半年開始。其實大家回顧上一輪的行情，在2019年下半年到2020年，整個芯片板塊的漲幅是非常巨大的。

另一方面，國產周期的更迭也會影響芯片的行情。我們知道整個芯片板塊的國產化率相對來說還是比較低的，尤其是里面核心的上游環節，比如說材料、設備，很多環節國產化率都不到10%，也就是說在這樣一種背景之下，我們有很大的國產替代的空間。

上一輪在芯片設計領域已經涌現出了很多可以躋身世界一流的公司，但是我們也受制于材料和設備領域的關鍵環節，導致在晶圓代工等等領域處在卡脖子的狀態當中，所以整個芯片的國產替代周期是更長的，我們覺得放眼未來五到十年都有一個比較大的確定性。

短期來看，從芯片景氣周期來看，從2019年下半年芯片板塊出現漲價之后，一直到2020年出現的公共衛生事件之后，大家可以發現遠程辦公，包括在線娛樂等等領域又出現了一系列需求上的增加，導致整個芯片板塊的景氣周期一直延續到了2021年。

從2021年的下半年開始，我們可以發現芯片板塊的需求逐步在往下走，尤其是2022年全年，全球的智能手機包括PC的出貨量同比處在持續下滑的階段。

雖然剛剛提到了在算力領域GPU的芯片有需求上的增加，但是我們知道在整個大的芯片板塊里面，它的下游需求其實有百分之六十幾在消費電子，也就是PC加上智能手機上，整個芯片板塊的需求更多還是跟著消費電子的需求走。

從這個角度來看，今年整個一季度消費電子的需求還是沒有見到太大的起色，包括市場機構對于二季度整個存儲芯片價格的預判還有同比負百分之十幾價格上的降幅，也就是說短期消費電子芯片的需求相對來說比較疲軟。

從芯片的景氣周期角度來看，我們覺得下半年有可能見到景氣周期逐步筑底向上走的拐點。

總體來說，我們覺得從短期景氣周期角度來看，今年下半年開始逐步有希望見到芯片板塊的周期逐步筑底往上走的行情。從大的國產替代周期來說，尤其是上游國產化率比較低的材料設備，其實是一個比較偏中長期的行情，大家可以去做一種長期的關注和布局。

另外，從算力側的角度來看，這里面針對著芯片領域比較細分的GPU芯片細分子行業，這也是一個比較長的需求增長和國產替代的道路，大家去關注它的時候可以更多關注長期的投資機會。

主持人：麻總給我們講得很詳細，芯片這塊和消費電子的關聯性很高。剛才麻總講到了芯片的周期性和目前所在的位置，能否介紹一下芯片具體的上中下游哪一個是比較值得關注的投資機會？

麻繹文：如果去看芯片板塊的產業鏈關系，我們覺得可以大致分成上游的材料設備，中游的設計和制造，下游的封裝和測試。

從國產化率角度來看，上游材料設備很多環節國產化率都不到10%，比如說芯片材料里面的光刻膠，設備里面的光刻機等等，這里面的國產化率都非常低，尤其是針對精度比較高的芯片，其實國產化率更低?？傮w來說，國產替代的邏輯可能會走得比較長。

中游的設計、制造領域，尤其是晶圓代工非常依賴于材料和設備，所以總體上來說這一塊也是被海外卡脖子比較嚴重的一項環節。

在設計領域，其實國內的頭部設計大廠，不管在手機的消費電子領域，包括汽車的車載電子這樣一些芯片設計的公司，其實都已經做到了比較成熟的階段。但是我們知道光有設計，沒有制造也不行，還是很容易被海外制裁。總體來說，我們覺得上游的材料和設備是比較關鍵的領域。

到了下游的封裝和測試，其實國產化率已經比較高了，國內也可以做到自主可控，尤其是頭部的封測公司，其實技術實力儲備也比較強。尤其是近幾年來出現了Chiplet先進封裝的技術，就是把相對來說制程比較低的芯片做一種特殊的堆疊，能夠達到制程相對來說比較高的效果，這一塊的技術近幾年的市場關注度也比較高。

往后看，雖然說封測領域國產化率目前已經比較高了，但我們覺得Chiplet也是國產替代去做彎道超車的一個部分，大家可以去做一定的關注。

總體來說，在整個芯片產業鏈里面來看，各個環節都有一定的投資機會，建議大家可以通過芯片ETF（512760）做一些全面的布局。

四、通信板塊投資機會解讀

主持人： 剛才也講到了光模塊和通信，通信前段時間也有一定的上漲，請麻老師跟我們講一下通信板塊的投資邏輯和后續的相關機會。

麻繹文：其實通信模塊可以從政策和產業兩個角度去分析投資機會。

1、政策角度

從政策角度來看，我們覺得去年出現了比較大的一些事件，也就是東數西算，就是把東部的數據和西部的算力資源相結合，在這個中間就會有一些通信設備領域的需求。也是從去年年初開始的一系列政策，引發了大家對于整個通信板塊的關注。

直到去年下半年，在通信領域最大的催化政策還是來自于數字經濟的大范疇，尤其是在去年年末，我們可以看到國家推出了數據二十條的政策。從過往來看，大家往往不把這種數據認為是一種生產資料，大家往往認為土地、勞動、資本可能是一種生產資料，現在我們逐步認可到數據本身作為一種生產資料其實有一定的價值，包括數據二十條其實是解決了數據資源的定價，包括交易等等一系列問題上的關鍵環節。

從這個角度來說，具備一定的數據資源的公司，它的價值會得到重估。比如說國內的運營商、通信設備領域的公司在傳輸當中的需求也有一定的增長。

到今年年初又出了兩個事件，一個是國內提出了要統籌建立國家數據局，另一個是《數字中國建設規劃》的出臺，這兩個其實體現了國內政策層面對于數字經濟的重視。

《數字中國建設規劃》里面，把數字中國的建設納入到了黨政體系的考核范疇里面，也就是說整個數據中國的建設有了一個執行力度上的保障。這里面也提到了領導各社會資本去參與數字經濟的建設當中。

其實過往大家會擔心在財政領域去做數字經濟的建設會不會存在資金支出不足的問題，但是未來如果說是引導整個社會資本進入到數字經濟的建設當中來，那么其實資金的問題可能會得到相對來說比較有效的解決。

另一方面，《數字中國規劃》里面提到了將數字經濟和傳統的行業進行一定的結合，包括農業、金融等等。其實這些行業都會有比較大量的數據資源，數字經濟工具所使用的領域也是比較寬泛的。

在這樣的情況下，整個數字經濟和傳統經濟行業相結合，其實能夠創造出更大范圍的經濟價值，總體來說政策領域從去年下半年開始，對于數字經濟的支持力度還是比較大的。

2、產業角度

從產業角度來看，我們覺得可以從兩方面出發講一下通信板塊的投資機會。

一個方面是去年下半年開始的信創政策。其實從去年下半年開始可以陸續看到國內行業信創逐步落地，尤其是金融、通信的央國企開始進行了招投標和設備的替換，包括在計算機板塊有一些操作系統，在通信板塊可能會有數據中心、服務器等等信創領域的替換，我覺得參考上一輪信創行業的行情，是從政策預期到后面的訂單逐步落地，再到后面的業績兌現，其實走了兩年多的行情。

當前，我們覺得從去年下半年開始，政策逐步落地到今年的上半年，訂單逐步落地。往后看，整個通信板塊的業績兌現情況有可能逐步會實現。

另一大產業變革是剛剛提到的人工智能領域的變革。在去年年末，Open AI發布了ChatGPT。一開始大家對于它的關注度并沒有那么高，最主要的原因是大家一開始沒有想到人工智能的商業化落地會這么快。包括到今年之后，其實進展是不斷超出整個市場預期的。包括國內的廠商相繼發布自己的人工智能大模型，今年ChatGPT發布了自己的第四代，在很多能力上有了一個比較大幅的提升，包括邏輯推理能力、文字處理能力等等，文字處理量相對前一代也有數十倍的增長。

總體來看，人工智能大模型的進展是非常迅速的，近期也可以看到ChatGPT發布了手機APP，包括海外的芯片巨頭發布了自己一系列人工智能的大模型解決方案，去幫助一些相對來說規模比較偏中小型的企業解決人工智能大模型開發的問題。

所以總體來說，通信板塊目前還面臨著人工智能大模型發展迅速帶來的新投資機會，尤其是剛剛提到的在大模型服務器、數據中心當中會使用到的互聯互通的設備，光纖光纜、交換機、光模塊等等，其實這塊的需求量增長是比較大的。

未來，整個通信板塊不管是在政策角度還是在產業角度，其實成長性、成長空間都比較大，大家可以關注通信ETF（515880）。

五、游戲板塊投資機會解讀

主持人：麻老師給我們總結了兩個驅動的方向，一個是信創驅動的通信行業的前景和需求，第二是人工智能的驅動。

人工智能這一塊兒，最近市場也在熱議人工智能技術在游戲行業的落地和應用場景，游戲行業前段時間也有比較大的漲幅，您怎么看游戲行業？

麻繹文：首先從游戲行業和人工智能結合的角度來說，我們可以從兩個角度來看這個問題。

1、降本增效

人工智能對于游戲行業帶來兩大變革，其一是降本增效。降本增效的理解可以從游戲行業的成本端來分析，我們知道整個游戲的創作過程，其實可以分成美工、開發以及策劃等等，尤其是美工，其實占到了很大的成本，傳統上來看，游戲行業的美工成本可以占到50%到60%。

隨著人工智能大模型的不斷發展，其實具備了多模態的能力，所謂多模態就是除了文字之外，它可以處理其他的數據類型，包括圖像、語音、視頻等等。海外已經有這樣一些軟件發布，就是說能夠根據用戶的指令生成一系列的圖像，通過AI大模型的模式來形成用戶所需要的圖片，這塊是所謂的文生圖，能夠給游戲行業的美工帶來很大的時間或者成本上的節約。

近期國內一系列游戲大廠已經開始逐步通過AI美術上的原畫來節約開發成本。包括近期可以看到頭部的GPU公司發布了自己針對游戲行業的服務，也就是大模型開發的集中式、批量式的生產服務，其實可以幫助一些中小型的游戲公司產生一些智能交互NPC的形象，也可以幫助游戲行業進行降本增效。

2、游戲創新

另一方面，在人工智能大模型發展背景之下，整個游戲行業的玩法也出現了創新，比如說海外已經有一系列智能交互的NPC類的游戲開始落地。

過去游戲行業在開發過程中就把文案或者劇情設計好了，不同的人去玩同一款去玩游戲的體驗差別并不大。但是隨著人工智能大模型和游戲行業逐步結合，一方面我們去和游戲人物進行交互的時候，交互的內容可能會出現千人千面的狀態。另一方面，整個游戲的劇情可能也會出現一定的變化，這背后會導致整個游戲行業的可玩性有比較明顯的提升。

我們覺得這從兩個角度來看，未來整個游戲行業和人工智能結合的能力可能會越來越強，也可能是人工智能大模型下游應用落地比較快的領域。這也是今年整個資本市場對于游戲行業關注度比較高的原因之一。

從游戲行業自身的基本面角度來看，我們可以看到，去年年報以及今年一季報整個游戲行業的凈利潤還是處在同比增速下滑的階段。這背后反映的就是游戲行業當前基本面表現并沒有那么強，主要原因一方面是從2021年年中到2022年的年中，游戲行業有8個月的版號停發，游戲版號是游戲公司的生命線，只有獲得了新的版號之后才有新游戲的上線，才可以獲得新的流水。

所以說過去幾年，尤其是2021年到2022年的上半年，游戲行業是處在一個比較強監管的狀態，整個政策層面更多關注的是未成年人保護領域，其實也是嚴格限制了游戲行業的一些新游戲發行等等。

從去年下半年開始，隨著未成年人保護取得了不錯的進展，整個未成年人的時長和流水占比比較低，在這樣的情況下，政策角度也逐步轉暖。去年下半年開始游戲行業也陸續獲得了自己的版號，尤其是頭部的游戲公司在去年年末開始拿到了自己的新游戲版號，未來還需要經過一到兩個季度的測試，包括試運營等等，才能夠逐步地形成一個穩定的流水。

短期，整個游戲行業的業績兌現還沒有那么快，從這個角度出發，游戲行業雖然在上漲一段時間之后，它的短期估值還是比較高，尤其是一季度的業績兌現情況也沒有那么快，也導致了在5月份有一定的調整。

全年來看，游戲版號恢復發放之后，整個游戲公司今年業績增長的確定性相對來說還是比較高的。另外，在下半年有希望看到游戲公司人工智能大模型應用的落地，一方面會幫助進行降本增效，另一方面可以幫助產生一系列新的玩法上的創新，所以總體上來說游戲行業的投資機會還是比較顯著的。

另一方面是政策層面，從去年下半年到今年整個政策更多認識到了游戲行業的一些科技價值，包括文化價值。

其實現在提到的GPU芯片一開始也是在游戲領域的應用非常廣泛，尤其是在圖像處理這個方面，后續也是因為圖像的并行運算上的優勢，使得它被使用到了人工智能大模型運算的領域。

總體上來看，我們覺得游戲行業既有自己的文化價值，又有自己的科技價值。結合這兩個價值來看，未來我們覺得游戲行業的政策，尤其是在未成年人保護取得比較明顯的成效之后，整個游戲行業的政策層面也會逐步轉向積極?？梢躁P注游戲ETF（516010）和游戲滬港深ETF（517500）。

六、人工智能現在還能上車嗎？

主持人：人工智能經歷過一段火熱時間之后，最近又有回暖跡象，很多投資者比較關心，現在能不能上車？后續主要關注哪些點？

麻繹文：目前整個人工智能板塊行情還處在相對來說偏早期的階段，不管是上游的算力側的業績兌現，還是下游的應用，以及中游的大模型開發等等，其實目前都還處在比較早期的階段。對于整個行情可以從更長期的眼光去看待。

從短期來說，整個大模型的漲幅相對來說還是比較巨大的，從去年的下半年ChatGPT發布以來，尤其是游戲板塊最高已經有翻倍的漲幅。其實這個漲幅相對來說還是比較巨大的，而且上漲也是比較快的。

短期來說，包括計算機、通信、游戲等等這些板塊的業績表現并沒有那么好，也沒有出現比較快的增速，其實背后反映的就是短期人工智能大模型的落地還沒有那么快。

總體上來說，短期的行情出現一些波動也是比較正常的。從板塊的估值角度來看，其實整個通信板塊目前估值相對來說還比較低，但是計算機、游戲由于去年業績受影響比較明顯，今年估值短期來說也比較高，也是出現高波動的原因之一。

在投資建議上，其實人工智能大模型短期不可避免會出現一定的波動，尤其是在積累了這么大的漲幅之后。從未來來看，著眼于中長期的投資來看，行業機會可能還沒有走完，也建議大家如果想要去布局的話，可以考慮在整個板塊出現一定調整之后再進行逢低分批的布局。

 

風險提示：

投資人應當充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區別。定期定額投資是引導投資人進行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式。但是定期定額投資并不能規避基金投資所固有的風險，不能保證投資人獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財方式。

無論是股票ETF/LOF基金，都是屬于較高預期風險和預期收益的證券投資基金品種，其預期收益及預期風險水平高于混合型基金、債券型基金和貨幣市場基金。

基金資產投資于科創板和創業板股票，會面臨因投資標的、市場制度以及交易規則等差異帶來的特有風險，提請投資者注意。

板塊/基金短期漲跌幅列示僅作為文章分析觀點之輔助材料，僅供參考，不構成對基金業績的保證。

文中提及個股短期業績僅供參考，不構成股票推薦，也不構成對基金業績的預測和保證。

以上觀點僅供參考，不構成投資建議或承諾。如需購買相關基金產品，請您關注投資者適當性管理相關規定、提前做好風險測評，并根據您自身的風險承受能力購買與之相匹配的風險等級的基金產品?；鹩酗L險，投資需謹慎。

封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1351090691