每經編輯 葉峰    

嘉賓介紹：梁杏 國泰基金量化投資部總監，16年證券從業經驗，7年基金管理經驗

梁杏女士于2011年加入國泰基金，她擅長依據市場趨勢研判、行業輪動策略，統籌推進量化產品布局、量化指數研發、量化產品營銷及陪伴。她的量化發展理念是：在洞悉客戶的真實需求之后，結合公司基因稟賦，選擇差異化競爭道路，謀求行業內領先的量化指數產品布局。對于新發產品不追求大的產品首發，更重視產品后期的培育。通過做好投資者的服務和陪伴，謀求規模的合理性增長，為客戶提供更好的持有體驗。

1、「“信創”概念如何理解？是怎么演變的？」

信創產業中“信創”兩個字就是“信息技術應用創新”。它是一個非常大的概念，包括很多東西，比如服務器、芯片、軟件、信息服務、信息安全等都是信創的內核，都是非常重要的。“信創”這個概念最早可以追溯到2012、2013年，當年我們國家計算機行業相關領域的基礎設施還沒有這么強，不能在實際生產生活中完成信創的國產替代，所以在資本市場和二級市場上也沒有太大的波瀾。

但是到了2018、2019年，伴隨國際關系的變化，當時我們出現了芯片被“卡脖子”的情況，慢慢的大家就認識到了自主可控、本質安全的重要性。伴隨著時間的推移，我們內部的技術越來越成熟，不管在軟件還是硬件，還是更前沿的芯片，都比早些年有了更強的能力，所以從去年到今年，可以看到信創產業的推進和相關政策的推出都有實質性的進展。比如去年年初十四五數字經濟發展規劃，以及9月底的國資信創產業發文，提出辦公軟件、硬件的國產化替代，去年四季度已經有了一波信創產業的行情，整個信創產業得到了很好的推進。像軟件ETF、計算機ETF等一些標的就成為投資者把握信創行情非常好的工具，也有非常好的表現。

2、「人工智能的巨大變革，讓信創+AI帶給我們什么樣的前景？」

人工智能在信創的基礎之上會有更大的賦能。我們剛才給大家講信創產業，它的重點應該是兩端，一端是基礎設施，另外一端是基于基礎設施實現的應用創新。所以信創的概念應該包括這兩個部分，我們認為原來基礎設施到應用創新的成果可能是幾倍級應用，疊加了人工智能技術以后可能就是更高級別的幾何級增長的倍數關系。

人工智能這樣的科技浪潮會帶動整個行業或者板塊到一個更高的高度，就是算力的布局。不過在算力布局之前，為什么是軟件先漲或者計算機板塊先漲？比如說大家看到了ChatGPT這樣的一個成果，ChatGPT本身最終呈現是一個軟件，所以當時市場是受到了這個成果的驅動先漲了一波，后來開始漲芯片也好，漲通信也好，也是因為要布局算力。通信和芯片都是算力非常重要的基礎設施，不僅僅是人工智能算力領域的重要基礎設施，也是信創產業非常重要的基礎設施，包括服務器、交換機、芯片也是包含在整個信創領域內核里邊的。所以信創遇到人工智能，我們能看到的就是它們產生的火花和碰撞，在原有的幾倍級可能出現的成果上進行賦能，進一步呈現出可能是幾何級別的成果。所以不管是在生產生活的改變和影響還是在二級市場的投資，應該說都是非常有想象空間的。

3、「AI對具體投資領域有哪些影響？分別以游戲和軟件為例」

游戲行業

今年游戲行業有兩條主邏輯：第一條是游戲版號發放的正常化。現在基本上每個月都能批出來80多個游戲版號，幾乎恢復到正常水平了。海外游戲版號階段性也會有一些發放。而游戲版號的發放對業績驅動的今年預期很好，明年預期會更好。但今年預期好的緣故是由于去年基數太低，因此呈現出非常高的增速，但它實際會有一個低基數的擾動。去年業績過低的基數實質上更多在透支明年的業績預期。

第二條是AIGC對游戲行業起到了一個降本的作用。降本有的時候會達到增效的效果，根據國泰君安的研報測算，整個游戲行業的研發成本大約占比是15%，而通過AIGC賦能，就可能減掉一半的游戲研發成本，也即是減掉7%-8%的水平。

所以游戲ETF今年最大的階段性漲幅已經超過100%了，我們當時的反應就是提示大家要注意回調風險，不要去追高。不管是元宇宙技術還是今年提的人工智能，它其實在計算機互聯網領域的一些先進技術，且它是最接近應用的板塊和行業，很容易讓大家能夠有直觀的感受，所以它很容易受概念驅動，去透支未來的業績增長。這也是我們勸大家不要去追高的重要原因。但我們也承認，未來人工智能技術一旦有了極大突破，它確實會是一個落地的方向。

軟件行業

算力、算法、數據是人工智能三要素。算力與通信和芯片相關度非常高；算法和數據跟計算機和軟件相關度比較高，因為計算機可以分為軟件、硬件、信息服務，軟件其實是計算機的子行業。

普遍大家會認為算力、算法、數據里面，”卡脖子“最厲害的是在算力，算力中”卡脖子“最厲害的是在芯片，這個認知沒有問題，因為算力里面芯片、通信等等這些行業可能現在市場上大家也比較了解。芯片跟GPU關系比較大，AI芯片90%以上都是GPU，”卡脖子“最厲害的自然是在它上游的設備和材料。芯片的基本面我們認為是一個短空長多，現在傳統的芯片需求還在往下走，AI芯片需求往上走，到年底的話，可能傳統的芯片需求也會起來，大約是這樣的一個過程。通信現在大家的熱情還是主要集中在光模塊上面，因為大量的數據交換主要是通過光電的方式去實現高速交換，所以光模塊是通信里面最熱的。

關于算法和數據，雖然大家可能覺得”卡脖子“沒有那么厲害，其實是因為在算法領域很多時候我們有一些開源的代碼，但如果有一天外部不再開源的話，那又怎么辦呢？所以在這方面我們還是要去積極迎戰和拼搏，要有一些自己的東西。比如說現在open AI就沒有對GPT的基座模型進行全面的開源，所以實際上我們要追上還有一定差距，并不是大家想象的那樣完全不“卡脖子”。

再說一下軟件的大概情況，這個行業里面可以分為云數據庫、操作系統、還有中間件、應用軟件。其中云、數據庫還有中間件的國產化率相對來說比較高，可能都已經在50%以上，但是我們最“卡脖子”的地方其實是在操作系統以及應用軟件里面一些高精尖行業的生產環節適合使用到的軟件。像操作系統，現在手機用安卓系統或者用iOS比較多，電腦上用的是Windows系統比較多，但是國產操作系統、基于國產操作系統環境開發的軟件和APP，以及用戶使用國產操作系統版本的軟件都比較少，所以這塊的國產化率程度比較低，有非常長的路要走。剛才還說到在應用軟件環節，高精尖的行業所生產的軟件，舉個例子，芯片設計的軟件也比較欠缺。軟件行業可能大家沒有那么多的了解，我們雖然用手機天天接觸軟件，一個個APP都是軟件，但我們對背后的，比如軟件的商業模式等，所知甚少。

軟件行業其實是一種輕資產的運營模式，它的生產環節大致是先由工程師寫代碼，寫完代碼找錯誤，然后就可以封裝銷售了；但是像芯片也好、像光模塊也好，或者說像其他的新能源汽車、生物醫藥等等，它的生產環節是需要有地皮，然后蓋廠房、拉產線，再招工人去進行生產的。所以軟件行業的分母是比較小的，彈性就會比較大，它又是整個人工智能產業鏈里面，最終的模型或者說產出。軟件行業對于整個人工智能產業鏈來說是非常重要的一個環節，可能在當前的緊迫性上沒有像芯片那么緊張，不過它的分母比較小、彈性比較好，所以其實大家也可以多多關注人工智能產業鏈里面，它給大家所帶來的這種投資機會。

4、「如果投資者長期看好人工智能，在做相關配置和交易時有什么建議？」

首先，從風險偏好的出發點來說， 如果(對這個板塊感興趣的)投資者風險偏好比較高，我會建議大家關注芯片ETF和軟件ETF，因為他們波動非常大。如果風險偏好較低，可以考慮關注通信ETF，它也會有波動，但波動會小于前面提到的兩個。

其次，TMT板塊的特性就是高波動高風險的，大家一定要做好心理準備。大家如果有參與過2019年到2020年的芯片ETF行情，以及2020年到2021年的新能源車ETF行情就會有一定的經驗，就是行情可能是大的，但錢也不是那么容易賺到的。因為他的波動很大。所以大家在參與TMT板塊，包括人工智能主線的行情時候，至少需要做好2-3年觀察的打算，它肯定不會是一蹴而就的，一定是會有一個上上下下的波動的。

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