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2025-7-22 15:30-16:30

直播嘉賓：

李星全 國泰基金量化投資部ETF研究員

摘 要

基本面來看，近幾年大模型迅速進化，在變得越來越智能的同時，也在往多模態(tài)方向發(fā)展，應(yīng)用場景不斷拓寬，用戶數(shù)量迅速增長。而大模型相關(guān)的訓(xùn)練以及推理的需求落到硬件上還是要靠AI服務(wù)器支撐，算力板塊也正在呈現(xiàn)高速的增長。

從算力端來看，Blackwell架構(gòu)的芯片已經(jīng)開始迅速起量，成為新一代主導(dǎo)產(chǎn)品，而Blackwell芯片的放量對于人工智能的投資機會非常重要。推理的算力需求正在快速地增長，Blackwell芯片能有效使得算力的性價比快速提升，也對迅速打開市場空間比較有利。

從產(chǎn)業(yè)鏈拆解來看，現(xiàn)在在英偉達的產(chǎn)業(yè)鏈上，在PCB、光模塊以及服務(wù)器ODM這些環(huán)節(jié)，A股公司比較有競爭力，這些環(huán)節(jié)也就跟英偉達本身的景氣度高度強相關(guān)，帶來比較強的確定性。在AI服務(wù)器里面的PCB用量大，比較高規(guī)格的甚至要達到30層以上，AI服務(wù)器成長對于產(chǎn)業(yè)鏈上的PCB公司來說也有較大的景氣提升。而光模塊在集群里面占據(jù)了必要且核心的位置，受益于GPU量的成長，以及網(wǎng)絡(luò)升級帶來的技術(shù)密集度提高，光模塊總體上也是量價齊升的。

國內(nèi)AI領(lǐng)域方面，美國對華制裁在2023年以來都是趨緊的，國內(nèi)的算力硬件的供給還是存在比較大瓶頸。但是國內(nèi)公司也在不斷地克服困難，推出有影響力、可以在全球AI領(lǐng)域躋身第一梯隊的大模型，國產(chǎn)算力的發(fā)展機會也是比較大的。此外，國內(nèi)的GPU市場規(guī)模據(jù)估算可達千億，相比較而言，現(xiàn)在國內(nèi)國產(chǎn)的GPU公司收入體量還是比較小的，如果往后國產(chǎn)的算力去進行更多自主可控的話，這個空間也是比較大的。

下半年如何布局AI行情？通信ETF（515880）光模塊、服務(wù)器ODM加銅連接的占比超過60%，光模塊占比超40%，業(yè)績確定性比較強，從4月份看到現(xiàn)在的走勢是比較好的。創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF國泰（159388）光模塊占比也較高，具備高彈性的特點。而信創(chuàng)ETF（159537）涵蓋了在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)鏈上的很多個股，比如GPU設(shè)計、制造等公司，隨國產(chǎn)算力發(fā)展或有比較好的前景。

正 文

李星全：今天給大家介紹一下AI產(chǎn)業(yè)鏈的價值解碼，順著AI剖析一下產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的發(fā)展，并給出相關(guān)的投資建議。

一

模型端：大模型技術(shù)發(fā)展持續(xù)，行業(yè)基本面向好

首先是行業(yè)基本面的介紹，大模型這幾年進化迅速，有一篇論文叫《Scaling Laws for Neural Language Models》，研究者驗證之后發(fā)現(xiàn)模型的損失和計算量、數(shù)據(jù)級規(guī)模以及參數(shù)規(guī)模三個變量強相關(guān)，在其中兩個變量恒定的情況下，模型的損失和另外一個變量的關(guān)系是冪的關(guān)系，這個結(jié)論后來被人們稱為縮放定律。

在縮放定律的指引下，如果我們能夠不斷地增加模型的規(guī)模，能夠喂給它越來越多的語料進行訓(xùn)練，理論上模型的性能有可能得到持續(xù)的提升。另外，在論文里研究者還提出了一個有意思的點，一開始模型規(guī)模在提升的時候，這個模型的準(zhǔn)確度只是在緩慢提升，但是到了一定的閾值之后，這個準(zhǔn)確度馬上就開始直線拉升，這被稱為模型涌現(xiàn)，相關(guān)跡象表明AI有了較大的商業(yè)應(yīng)用潛能。海外咨詢機構(gòu)SemiAnalysis研究了GPT4的進化歷程之后，發(fā)現(xiàn)GPT沿著算法改進和優(yōu)化的趨勢，每次迭代會使它的成本降低10倍，同時性能也有可能提升10倍左右。

接下來復(fù)盤一下大模型和OpenAI的發(fā)展歷程。OpenAI的成長歷史并不算特別長，但是如今已經(jīng)成為一家全世界矚目的科技界獨角獸公司了。2017年是人工智能領(lǐng)域重要的分水嶺，這一年谷歌發(fā)布了一篇重磅的論文《Attention is All You Need》，這篇論文提出了一個非常有創(chuàng)造力的東西，就是自注意力機制以及Transformer架構(gòu)。在當(dāng)時發(fā)布的時候，可能包括谷歌自己的研究員都沒有意識到這個架構(gòu)可能會在幾年之后成為主導(dǎo)人工智能領(lǐng)域發(fā)展的重要基石。

2018年，GPT第一個版本發(fā)布了，它是基于Transformer架構(gòu)演化出來的第一個大模型。2019年GPT迭代到第二代，GPT2的參數(shù)量大約有15億，它已經(jīng)可以執(zhí)行一些相對簡單的任務(wù)。到GPT3，它的參數(shù)量已經(jīng)達到了1750億，它的生成能力也已經(jīng)擴展到了創(chuàng)意寫作、編程等，大模型路線相對于當(dāng)時人工智能領(lǐng)域的其他技術(shù)路線也展露出一定的潛能。

大模型路線正式宣告其在AI領(lǐng)域的主導(dǎo)地位則要到ChatGPT的發(fā)布，GPT3.5是在GPT3的架構(gòu)上進一步研發(fā)的，只不過它在訓(xùn)練和微調(diào)方面做了一些改進。通過這樣一些技術(shù)改進，GPT3.5模型的性能得到了較為明顯的提升，包括生成能力、智能性、減少幻覺等。2023年GPT3.5模型馬上在全球范圍開始風(fēng)靡，也引發(fā)了這兩年AI比較大的行情。

2024年，OpenAI發(fā)布了o1模型，這是一次技術(shù)上的里程碑，可以視作推理階段的延續(xù)。o1開創(chuàng)性地采用了「長鏈思維」進行思考，比如說問它什么問題，它就會把這個問題拆解成無數(shù)個小問題，一步一步思考，這種思維鏈的方式也被其他的公司學(xué)習(xí)和繼承。

二

算力發(fā)展：Blackwell芯片放量推動產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展

現(xiàn)在的大模型確實變得越來越智能，同時也在往多模態(tài)方向上發(fā)展，應(yīng)用場景也不斷拓寬，用戶數(shù)量迅速增長，相關(guān)的訓(xùn)練以及推理的需求呈現(xiàn)高速增長。而算力的需求落到硬件上還是要靠AI服務(wù)器支撐。摩根士丹利有一個報告，英偉達最新一代AI服務(wù)器GB200 NVL72的拆解里面，一個72卡的機架價格達到了300萬美金左右，其中GPU的價值量達到了216萬美金，約占72%。我們也關(guān)注到英偉達的毛利率、凈利率均較高。英偉達在短短的兩三年里，它的收入跟利潤呈現(xiàn)如此高速的增長，讓英偉達快速地成為全球市值第一的龍頭，說明AI對于它的成長的拉動性很大。（注：提及個股不作為推薦，下同）

從英偉達的硬件去看，因為它在GPU領(lǐng)域差不多有90%以上的份額，所以英偉達自身的技術(shù)迭代也就基本意味著AI硬件側(cè)的進化歷程。英偉達現(xiàn)在的產(chǎn)品迭代周期基本上是一年一迭代，目前Blackwell架構(gòu)的芯片已經(jīng)開始迅速起量，成為新一代主導(dǎo)產(chǎn)品。

2023年人工智能剛剛開始爆火的時候，當(dāng)時英偉達的主打產(chǎn)品還是上一代的芯片H100。在3月份大模型爆火之后，英偉達GPU馬上就成為了稀缺產(chǎn)品。2023年下半年，GPU相關(guān)的收入、利潤等也開始迅速成長起來。現(xiàn)在跟當(dāng)時非常類似，也就是硬件迭代了一代，Blackwell現(xiàn)在已經(jīng)成為主導(dǎo)產(chǎn)品。5月份法說會上透露的是GB200 NVL72機架超大規(guī)?？蛻糁芫渴疬_到了1000臺機柜左右，并且規(guī)模有進一步放大的趨勢。所謂的超大規(guī)?？蛻羰侵副泵赖哪菐准以茝S商，一臺有72張卡，每周1000臺的話就是7萬多張，價格是比較貴的，英偉達通過自身的GPU成長帶動了全產(chǎn)業(yè)鏈上的成長。

為什么Blackwell芯片的放量對于人工智能的投資機會這么重要？首先，現(xiàn)在跟以前的人工智能發(fā)展階段略有不同，在2023年、2024年海內(nèi)外廠商都在急于訓(xùn)練自己的大模型，推出一些智能水平更高的模型，所以當(dāng)時算力需求的增長主要是由訓(xùn)練算力主導(dǎo)的。但是越往后，不管是國內(nèi)的還是海外的云廠商，他們對于算力的投入都是希望能收回一些成本，在模型訓(xùn)練完之后也希望在用戶端能夠得到一個比較好的產(chǎn)品體驗?，F(xiàn)在用戶端的應(yīng)用場景正在迅速打開，推理的算力需求正在快速地增長，推理相比訓(xùn)練而言，它對于精度的敏感性更低，Blackwell比起上一代芯片，它推出了一種更低精度的數(shù)據(jù)格式FP4，F(xiàn)P4數(shù)據(jù)精度格式推出來以后，相關(guān)的算法可能還需要一段時間適應(yīng)，但是我們確實看到了應(yīng)用的潛力，尤其是在對數(shù)據(jù)精度敏感性不太高的應(yīng)用場景上。

在英偉達法說會和去年GTC大會上就提到過，以FP4的精度去看，Blackwell單位每元可以提供的算力在特定場景下比H100提高大約237%的極限值，Blackwell的發(fā)布讓算力的性價比正在快速地提升，同時也有利于迅速打開推理的市場空間，推動人工智能快速發(fā)展。

三

產(chǎn)業(yè)鏈拆解：關(guān)注PCB、光模塊、服務(wù)器ODM機會

這是對算力產(chǎn)業(yè)鏈的簡單示意圖，流程上，英偉達先設(shè)計GPU，接著委托臺積電做制造和封裝測試，然后交給下游的ODM廠商做成一個基板，在這個基礎(chǔ)上進一步把它組裝成服務(wù)器，再把服務(wù)器轉(zhuǎn)交給下游的云廠商，這些云廠商可能在進行組網(wǎng)的時候也需要購買交換機。

在這個產(chǎn)業(yè)鏈中，設(shè)計主要是由英偉達自己完成的，制造由中國臺灣的臺積電完成。其中用到的PCB包括A股的幾家PCB龍頭公司以及臺股的PCB龍頭公司，服務(wù)器ODM主要是由工業(yè)互聯(lián)、廣達電腦、偉創(chuàng)、英業(yè)達等公司進行組裝，到客戶端下游的云廠商，主要是北美幾家較大的云廠商，包括亞馬遜、谷歌、微軟、META等等。在英偉達的產(chǎn)業(yè)鏈上，IC設(shè)計、IC制造等方面A股公司的參與程度是比較低的，而在以下環(huán)節(jié)占有較高的份額，自然這些環(huán)節(jié)也就跟英偉達本身的景氣度高度強相關(guān)。

第一個是PCB，因為A股很多公司比較有競爭力，他們在AI還沒有興起之前就有比較大的優(yōu)勢。另一個是光模塊，光模塊屬于英偉達AI需求起來以后形成的針對性成長領(lǐng)域。第三個是服務(wù)器ODM，也就是組裝AI服務(wù)器，它的利潤可能也會比組裝傳統(tǒng)的通用服務(wù)器更高一點。這里面我們重點聊一下PCB和光模塊的機會。

（一）PCB：電子元器件之母，AI服務(wù)器和交換機的必備器件

PCB是印刷電路板，在服務(wù)器這種應(yīng)用場景中，它對于電路的要求是比較復(fù)雜的，它的空間又很有限，不可能用電線連，所以經(jīng)過一些技術(shù)的迭代，我們可以把電路打在一塊板子上，這時候只需要一些引入的接口和引出的接口，這個電路就可以用了，這就是PCB最基礎(chǔ)的概念。大家如果有拆過家里的收音機、鬧鐘的話，其實可以發(fā)現(xiàn)里面有PCB。

但英偉達的PCB和我們家里面用的有很大區(qū)別，AI服務(wù)器里的PCB基本上都是在22層以上，比較高規(guī)格的能夠到30層以上，材料現(xiàn)在也用到了覆銅板，所以它的價值量是比較高的，貴的能達到幾萬塊錢一平方米，用量也比較大，AI服務(wù)器的成長對于產(chǎn)業(yè)鏈上的PCB公司來說也有了較大的景氣提升。PCB之前有過幾次產(chǎn)業(yè)鏈的轉(zhuǎn)移，一開始是從美國轉(zhuǎn)移到了日韓，進一步轉(zhuǎn)移到中國臺灣，后面大陸的公司逐漸崛起，創(chuàng)造了全球比較大的PCB份額，我們在技術(shù)、份額方面都是比較領(lǐng)先的，這是一個很好的賽道。

（二）光模塊：用于大型網(wǎng)絡(luò)連接，AI服務(wù)器帶動光模塊起量

再看光模塊，因為現(xiàn)在的大模型規(guī)模比較大，進行大模型的訓(xùn)練和推理不可能依靠一臺服務(wù)器或者一張GPU就能夠完成。即使GPU再先進，它顯然都承受不起這么大規(guī)模的運算量，我們就可以把GPU進一步組裝成更大的集群，大模型運算的任務(wù)就可以分割成無數(shù)個小任務(wù)，分發(fā)到每一張GPU上，分別進行運算，最后通過各種各樣的運算得到結(jié)果并匯總。

現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心的組網(wǎng)也比較復(fù)雜，我們用的AI集群里面最簡單的要求就是任意兩個GPU之間或者服務(wù)器之間必須得有一條通路，這樣才能夠滿足數(shù)據(jù)交換，可以看一下示意圖，其中紅色部分是GPU，上面有一層交換機，分別把GPU連起來，連成一個小的集群，再由上面的交換機把各交換機連接起來，這樣下面的GPU可以連成一個集群，如果還要進一步擴展GPU的規(guī)模，就可以在上面再加第三層交換機，叫作核心交換機，這樣就可以把GPU連成一個比較大的集群。

在這其中，光模塊的作用是什么？數(shù)據(jù)中心信號的頻率是比較快的，傳輸?shù)乃俾室埠芸?，在這個時候如果還用傳統(tǒng)的銅纜進行長距離信號的傳遞，這個電流會有一個趨膚效應(yīng)，這些信號在傳輸?shù)倪^程中集中在導(dǎo)體的表面，傳輸不均勻，這就會引發(fā)發(fā)熱、信號的損耗等問題，導(dǎo)致最后數(shù)據(jù)包丟失等比較嚴重的后果，訓(xùn)練和推理的效率就會下降得非常快，所以在傳輸?shù)倪^程中必須用光進行長距離的傳輸。

如果距離比較長的話，怎么用光傳輸？信號從交換機出來以后需要用一個光模塊把電信號轉(zhuǎn)化成光信號，傳輸?shù)搅硪欢酥笥职压庑盘栟D(zhuǎn)化為電信號進行進一步的數(shù)據(jù)處理，光電轉(zhuǎn)換的任務(wù)就是由光模塊來做的。為什么要轉(zhuǎn)化成電信號？因為現(xiàn)在光信號是沒有辦法進行數(shù)據(jù)處理的。所以光模塊在集群里面占據(jù)了必要且核心的位置。A股公司也在光模塊領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)域、產(chǎn)能方面全球有一個比較大的優(yōu)勢，在北美的云廠商定制芯片里面都有比較大的份額。

在英偉達GPU進化的過程里，對于網(wǎng)絡(luò)的要求也變得越來越高，英偉達的上上代A100芯片，它的網(wǎng)絡(luò)通信速率大概是200G，因為配套的是200G網(wǎng)卡，在英偉達H100芯片里面，它的網(wǎng)絡(luò)通信速率已經(jīng)到達了400G，當(dāng)時用的主要光模塊是400G和800G，到GB200后，網(wǎng)絡(luò)的通信速率到達了800G，也就是說現(xiàn)在在這個網(wǎng)絡(luò)里用到的光模塊必須得是800G以上，甚至是1.6T的光模塊。因為它可以向下兼容，一個1.6T的光模塊相當(dāng)于兩個800G的光模塊，所以整體來看光模塊一方面是受益于英偉達的GPU量的成長，另一方面從200G到400G、800G，再到1.6T，后面可能還會再到3.2T，技術(shù)密集度也在提高，所以總體上光模塊也是量價齊升的。

對于剛提到過的PCB也是同樣的狀況，網(wǎng)絡(luò)升級后對于PCB的傳輸、速率的要求都是更高的，所以PCB的量和價都在快速地上升。自從二季度英偉達的GB200快速放量以來，國內(nèi)的光模塊廠商、PCB公司以及服務(wù)器ODM的業(yè)績增長是快的，我們也比較看好業(yè)績的中長期景氣度。

根據(jù)研究機構(gòu)的測算，在組建三層網(wǎng)絡(luò)的時候，GPU和光模塊的比大概是1：3.5，也就是一張GPU需要用到3.5個光模塊，之所以比例會略低，是因為它是以Blackwell進行測算的，里面用到了1.6T的光模塊，如果全部用800G的，這個比例會進一步上升。光模塊和PCB的業(yè)績確定性是很強的，需求也是比較明確的，只要英偉達的卡可以放量，下游的廠商買了卡以后要組建一個大規(guī)模的集群。在組建集群的時候，所用到的光模塊、服務(wù)器交換機以及光模塊里面的PCB的量都是在上升的。

2023年一季度，英偉達大模型爆發(fā)，當(dāng)時假設(shè)下游的廠商馬上找英偉達定制GPU，英偉達又馬上去找臺積電下單GPU，等到臺積電制造以后交到下游客戶的手上，這就至少也到了Q3的末期或者Q4初期。但對于PCB和光模塊廠商來說，它們的生產(chǎn)周期可能沒有半導(dǎo)體芯片那么長。2023年Q3、Q4時，英偉達GPU放量，可以看到前十家PCB和光模塊公司利潤和收入增速在當(dāng)時的成長性已經(jīng)明顯，與之相對，在2023年Q1時，相關(guān)領(lǐng)域的公司其實對于景氣度沒有特別大的信心，可能當(dāng)時大家沒有想到AI能夠引起這么大的產(chǎn)業(yè)趨勢。

我們?nèi)绻ズY選相關(guān)的投資品，還是要在光模塊、PCB、服務(wù)器ODM領(lǐng)域篩選，但是一些主流人工智能指數(shù)對于PCB的持倉都是相對比較少的，對光模塊的關(guān)注度就需要額外給高一點。但是我們這里也需要注意到兩者之間的關(guān)系，英偉達GPU卡下面必須有一塊大的PCB，一般叫作OAM，這個PCB放在服務(wù)器里面還需要一個比較大的主板，這個主板的形態(tài)有些變化，但是總體的需求還是有的。另一個是交換機里面需要用到比較高規(guī)格的PCB，光模塊里面也需要用到PCB，這幾個PCB的價格都比較高，用到PCB的就是這幾個領(lǐng)域。只要涉及到光電轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)都需要用到光模塊，所以PCB和光模塊之間有一個比較強的映射作用，這跟服務(wù)器的ODM也一樣，當(dāng)一個環(huán)節(jié)的景氣度比較高的時候，另外的環(huán)節(jié)都不會特別差，大家也可以復(fù)盤一下歷史上的業(yè)績表現(xiàn)，當(dāng)某個環(huán)節(jié)利潤出現(xiàn)特別大增長的時候，比如光模塊特別好的時候，PCB的增速也是比較明確的。在申萬分類里，光模塊屬于通信設(shè)備，如果從這個占比去看，與其他主流指數(shù)相比，創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF（159388）的光模塊占比是比較高的。

數(shù)據(jù)來源：wind，中證指數(shù)公司官網(wǎng)，圖中wind行業(yè)權(quán)重為指數(shù)權(quán)重與wind相關(guān)概念重合的個股權(quán)重之和（截至6月30日）風(fēng)險提示：數(shù)據(jù)和來源可能隨市場變化

四

國內(nèi)大模型競爭力強，國產(chǎn)算力或有空間

之前美國在2018年、2019年還在制裁我們國家的通信，比如5G、上游半導(dǎo)體設(shè)備材料等等，自2023年以來制裁的重心轉(zhuǎn)向了AI，我們國內(nèi)購買英偉達卡還是會有較多的限制。

在算力方面，我們硬件的供應(yīng)也相對匱乏。上一代英偉達本來在賣H100芯片，因為制裁就推出了像H800這樣在算力、通訊方面做了一些衰減的芯片，后面發(fā)現(xiàn)H800系列也賣不了，就又推出了H20系列，但在上個季度又遭到了美國的制裁，最近幾天有新聞?wù)fH20又可以繼續(xù)賣了，總體來說國內(nèi)算力硬件的供給還是存在較大瓶頸的。

但是即便如此，國內(nèi)的公司也在不斷地克服各種各樣的困難，推出自己有較大競爭力的大模型，不管是阿里的通義千問或者DeepSeek，都發(fā)布了一些比較有影響力的模型，可以在全球AI領(lǐng)域躋身到全球第一梯隊。由于國內(nèi)關(guān)于AI的技術(shù)和經(jīng)驗的積累，我們的實力相對于其他國家是很有競爭力的，只是現(xiàn)在算力方面還是有一些欠缺，我們覺得國產(chǎn)算力也可能迎來比較大的發(fā)展機會，市場空間還是比較大的。

DeepSeek R1發(fā)布時，在全球引發(fā)了一場比較大的討論，也讓英偉達產(chǎn)生了較大的恐慌，當(dāng)時大家覺得如果國內(nèi)在沒有算力的情況下也能夠訓(xùn)練出像DeepSeek R1這么優(yōu)秀的模型，那么是不是大模型就證偽了？后面的Scaling laws是不是也就持續(xù)不下去了？實際上從事后的角度來看并非如此，比如馬斯克前幾天發(fā)布的Grok4，其實海外的廠商還是在延續(xù)Scaling laws的指導(dǎo)去不斷地訓(xùn)練自己的模型，通過這個形式讓模型的智能度提升。國內(nèi)之前在這方面一直面臨較多的瓶頸，所以如果相關(guān)的算力供給能夠緩解的話，其實Scaling laws在國內(nèi)還是會有較大的應(yīng)用空間。

國內(nèi)的GPU市場規(guī)模能夠到達多少？英偉達在一季度法說會上有過相關(guān)的表述，當(dāng)時因為美國政府發(fā)布了H20的禁令，需要在一季度的時候計提45億美金左右的費用，并且預(yù)計第二季度還要進一步計提80億美金的損失，換成人民幣年化已經(jīng)超過了千億元。也就是說英偉達在中國大陸的GPU收入是超過千億元人民幣的，并且這個市場還有進一步擴大的趨勢。相比較而言，現(xiàn)在國內(nèi)國產(chǎn)的GPU公司收入體量還是比較小的，如果往后國產(chǎn)的算力去進行更多自主可控的話，這個空間也是比較大的。

最近還有一個趨勢，谷歌在大會上透露，截至2025年4月份，每月調(diào)動的tokens已經(jīng)到達了480萬億，年增差不多到了50倍左右，對于字節(jié)而言，到今年5月份日均的tokens使用量也到了16.4萬億，自發(fā)布以來成長了137倍。

為什么這個算力的需求會增長得這么迅速？應(yīng)用的增長也會帶來算力需求的增長。谷歌瀏覽器在全球占有很高的份額，大模型推出來以后，它可以跟瀏覽器做一定的結(jié)合，如果每個用瀏覽器的人都能夠使用大模型進行搜索和工作，我們可以大致猜測一下算力增長的程度，后續(xù)來看，其實還有很多領(lǐng)域，比如電商、網(wǎng)上教育、各種各樣工作以及生產(chǎn)場景里，相關(guān)的結(jié)合都可以帶來算力需求的快速增長，不管是國內(nèi)還是海外。

各地政府目前都在快速興建算力中心，在這些算力中心里面，因為還是會涉及到一些數(shù)據(jù)保密的因素，所以國產(chǎn)化率會比互聯(lián)網(wǎng)的要求更高一點，國產(chǎn)GPU卡也就有一個比較大的發(fā)展空間。從資本開支來看，國內(nèi)海外相關(guān)的資本開支增速都是很高的，海外的四家云廠商（微軟、亞馬遜、META、谷歌）一季度的總資本開支達到了700多億美金，同比增長了64%，年化接近3000億美金，這個規(guī)模是非常大的。這些資本開支里面，絕大部分的花費還是來自于數(shù)據(jù)中心里面的算力基建投入。2024年國內(nèi)三大運營商的資本開支也超過3000億，BAT三家公司的總資本開支超過了1500億元，相關(guān)的增長都比較高。

從現(xiàn)在整個產(chǎn)業(yè)鏈上去看，算力以及人工智能產(chǎn)業(yè)趨勢是比較明確的，不管是國內(nèi)還是海外，最頭部的科技公司不管是做互聯(lián)網(wǎng)的，還是做手機、硬件的，他們都在AI賽道上激進地投入，所以相關(guān)的投入也可以為人工智能這個賽道提供最基本的景氣支撐。

從中長期的角度來看，我們可以看到現(xiàn)在下游發(fā)展得比較快，比如說AI agent，還有前段時間賣得比較好的小米眼鏡，今年以來一直比較火的人形機器人、智能駕駛等領(lǐng)域，都可以看出AI其實并不止在某個行業(yè)形成產(chǎn)品力，而是在各行各業(yè)可能都有用武之地。比如說在汽車行業(yè)的智能駕駛發(fā)展，比如說在消費電子領(lǐng)域可以讓傳統(tǒng)的消費電子終端有一個新的消費形態(tài)，甚至創(chuàng)造出新的產(chǎn)品形態(tài)迭代掉一些需求，讓市場空間能夠快速增長，相關(guān)的AI趨勢和歷史上曾經(jīng)出現(xiàn)過的機會并不太一樣，這一次可能真的能夠改變工業(yè)運行的方式。

五

如何布局AI行情？關(guān)注通信ETF（515880）、創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF（159388）、信創(chuàng)ETF（159537）

下半年如何布局AI行情？從投資品分析，還是要找一些業(yè)績確定性比較強的產(chǎn)品。主要是光模塊、服務(wù)器等需求比較明確、國內(nèi)公司比較優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。

比如我們的通信ETF（515880），光模塊、服務(wù)器ODM、銅連接這幾項的合計占比超過60%，其中光模塊占比超過了40%。這個產(chǎn)品最近表現(xiàn)較強，因為英偉達GB200放量帶來了全產(chǎn)業(yè)鏈高速成長的機會，基本面的改善拉動了通信ETF的成長，60日漲跌幅已經(jīng)超過了40%，還是建議大家嚴密關(guān)注。從今年的走勢來看，截至7月18日，它的收益率差不多接近20%，其中主要是受到了4月份關(guān)稅行情的影響，4月份至今的走勢是比較好的，這是因為人工智能的基本面以及這個產(chǎn)業(yè)的趨勢還是值得長期看好的。

創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF（159388）也是一個比較優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，里面的光模塊占比也是比較高的，我們前面做過指數(shù)的統(tǒng)計，創(chuàng)業(yè)板人工智能的通信設(shè)備占比達到了37.5%，里面大部分都是光模塊，所以創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF的投資價值也是比較強的。

這兩者相較而言，可能通信ETF業(yè)績層面會更強一點，而人工智能這個賽道非常熱門，投資的情緒比較火熱，由于創(chuàng)業(yè)板人工智能ETF國泰的彈性會更高，在情緒好的時候走勢會更強一點。

信創(chuàng)ETF（159537）主要還是跟著國產(chǎn)算力走，國產(chǎn)算力也是非常重要的行情板塊，因為現(xiàn)在全球都在人工智能領(lǐng)域角逐，我們國內(nèi)對于人工智能的重視也是非常高的，不管是從國家層面還是從產(chǎn)業(yè)層面，所以國產(chǎn)算力也會有一個比較好的前景。信創(chuàng)ETF里面涵蓋了在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)鏈上的很多個股，比如GPU的設(shè)計、制造以及設(shè)備等公司，后面如果國產(chǎn)算力能夠起來的話，相信信創(chuàng)ETF還是會有一個比較不錯的走勢，建議大家多多關(guān)注。

今天就這樣，白了個白~

風(fēng)險提示

Risk statement

本速評已力求報告內(nèi)容的客觀、公正，但對這些信息的準(zhǔn)確性和完整性不作任何保證，文中的觀點、結(jié)論和建議僅供參考，相關(guān)觀點不代表任何投資建議或承諾。行業(yè)或板塊短期漲跌幅列示僅作為市場行情分析的輔助材料，僅供參考，不構(gòu)成投資建議或承諾。

我國基金運作時間較短，不能反映股市發(fā)展的所有階段?；鸸芾砣顺兄Z以誠實信用、勤勉盡責(zé)的原則管理和運用基金資產(chǎn)，但不保證本基金一定盈利，也不保證最低收益?；鸬倪^往業(yè)績及其凈值高低并不預(yù)示其未來業(yè)績表現(xiàn)?；鸸芾砣颂嵝淹顿Y人基金投資的“買者自負”原則，在做出投資決策后，基金運營狀況與基金凈值變化引致的投資風(fēng)險，由投資人自行負擔(dān)?；鹩酗L(fēng)險，購買過程中應(yīng)選擇與自己風(fēng)險識別能力和承受能力相匹配的基金，投資需謹慎。

投資人應(yīng)當(dāng)充分了解基金定期定額投資和零存整取等儲蓄方式的區(qū)別。定期定額投資是引導(dǎo)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(guī)避基金投資所固有的風(fēng)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。