直播嘉宾：麻绎文 国泰量化投资部基金经理
直播时间：2024-02-20 15：30
一、人工智能发展空间广阔
主持人：近期像Sora这样的一些AI产品工具是非常火的，再次引爆了大家对于人工智能的一些幻想。去年大概也是差不多的时点，像ChatGPT的发布，也点燃了大家对于人工智能未来的幻想。今天我们就围绕人工智能这个主题，包括近期很火的文生视频，来跟大家解读一下相关的一些投资机会。首先请问麻总，最近比较火的文生视频到底是什么样的概念？包括过往一些AI相关技术，您觉得它会对我们的生活、生产方式产生什么样的影响呢？请麻总给我们解答一下。
麻绎文：这轮人工智能大模型的行情还是可以预估的，像2022年年底ChatGPT发布之后，大模型也是逐步实现了文生文字、文生图等等这样一些功能。一开始的时候，大家觉得比较惊艳的还是ChatGPT的文字推理能力，它超出了市场的预期，包括它的模型参数体量以及训练和推理测算力的应用，还是体现了大模型的快速发展，以及未来商业化落地的潜力。
从长期发展的角度来讲，我们觉得人工智能大模型在通用人工智能发展的路径上，肯定不能仅仅去实现文生文，包括文生图片这样的一些功能，未来像文生视频还是非常重要的，人工智能需要去实现这样的功能。
Sora这次它展现出来的视频效果，相比于之前也有一些相关的文生视频的模型，比如像Pika、Runway等等已经存在的文生视频应用，也是大家给视频模型提供一些文字描述，让它来产生一段视频，还是大大超出了市场的预期。
首先，在视频的时长上，像之前的Pika、Runway，它的视频时长差不多也就是几秒到十几秒的时间。但是这次的Sora，它生成的视频时长是能够达到一分钟的，也就是说它的视频时长已经实现了比较大幅度的扩充。对于下游的应用来讲，像几秒钟的视频还是不太够用的，那么未来，随着像Sora这样的视频时长扩充之后，一些下游应用端的行业去实际使用起来的可能性也有了明显的提升。
另外，我们看到Sora的视频效果大大超越了此前文生视频的一些模型，Sora也提供了一些视频demo，它整体的视频创作还是比较符合真实世界的运行规律。我们看此前的文生视频模型，产生的效果基本上还是类似于3D动画的效果，一旦模拟真实世界，其中一些物理运动的规则，可能出现像恐怖谷效应，就是说如果视频效果非常接近于真实物理世界，包括真实的人类，但又有一些差异，很容易引起人的不适。
但是此次我们看到Sora生成的视频，已经展现出它能够理解真实世界的一些物理运动规律，展现出的实际效果已经非常接近于我们真实世界的视频。所以说，这一点也是大大超出了市场的预期。
除此之外，我们看到近期除Sora之外，人工智能大模型还产生了一系列的创新应用，包括近期谷歌发布了新一代的Gemini 1.5模型，输入文字的长度也有了比较大的扩充；英伟达发布了Chat with RTX这样的端侧大语言模型，能够帮助大家在自己的电脑上实现一些问答或文件查找的功能。
我们看到大语言模型的发展还是日新月异的，在最近一段时间，特别是春节假期期间，出现了很多的创新应用，这也导致市场对于这一轮创新的反应比较强烈。近期的市场行情，特别是AI相关的板块表现是非常活跃的。我们觉得往后看，随着越来越强劲的模型相继发布，人工智能大模型的商业化进展会不断加速，特别是我们看到海外的一些大模型，也开始逐步实现它的收费功能，这些公司对于算力的投资力度也会不断加大，从而形成比较良性的循环。从长期来讲，我们觉得人工智能产业还是有比较大的发展空间。
二、文生视频，影视行业降本增效
主持人：针对Sora生成的视频，个人觉得它是非常逼真的，这些生成的视频类软件，对于像影视后续的发展，需求可能是非常大的。那您觉得影视行业是直接的受益者吗？或者说它会利好未来影视行业的发展吗？
麻绎文：对于影视行业来讲，首先，它肯定是文生视频大模型下游应用的方向，特别是这次Sora的发布之后，它的视频创作效果还是非常接近于真实世界的效果。我们看到OpenAI公布的几个视频demo，随着训练次数的增加，产生的视频越来越接近我们日常生活中接触到的真实场景。
另外，它实现的一些功能，像可以对现有的一些视频做时间维度上向前或向后的扩充，它也给出了例子，比如说给出终点的视频，再对此进行向前的扩充，扩充了4段视频。大家可以发现，四段视频的内容是不同的，但它最后的结局是相同的。所以说，这里面也体现了它自身的创作力或想象力。另外，我们看到的Sora也能实现一些视频编辑的功能。
整体来看，它实现的效果和影视行业的创作比较契合的，未来一些不是特别重要的视频镜头，我们就可以直接通过像Sora这样的文生视频软件去进行生成或补充。另外，从国内相关的影视行业创作来讲，像去年下半年也陆续有一些以AI创作为基础的影视作品开始拍摄，但是整体上来看，基本上还是聚焦在3D动画为主的类型影片。未来随着像Sora这样比较偏向于真实世界的人工智能大模型的发展，我们觉得像一些偏向于真实世界创作的电影也能够使用这样的大模型。
Sora的基础原理和此前的文生视频大模型有很大的不同。此前的这些文生视频大模型，比如像pika之类的模型，基本上还是基于图片去做一些堆叠的生成，它的创作效果还是类似于动画制作的效果。像Sora这次采用的所谓Transformer架构，从根本上基于真实世界做了建模，它整体展示的视频效果比较接近于真实世界的物理运动规律。所以，从大家直观的感受或观看效果来说，相比于之前还是要丰富很多。
我们觉得从影视创作角度上来说，不管是视频的直接生成，还是剧情的创作，未来都可以通过这样的文生视频大模型来制作，极大程度上节约了开发成本和时间。
从影视行业的基本面角度上来讲，刚刚结束的春节档电影票房也超出了市场的预期。根据国家电影局的统计数据，今年的春节档电影票房超过了80亿元，创下历史上春节档的最高纪录。我们觉得后续还会有很多优质影片逐步上映，催化观影需求的爆发。再叠加人工智能大模型的发展，影视行业实际上还是具备不错的投资机会，可以关注影视ETF（516620）。
三、游戏行业呈现景气修复趋势
主持人：关于芯片半导体产业链，麻总提到短期我们需要关注其库存周期的见底，长期则可以进一步跟踪国产替代相关的机会。那在前面，麻总也提到了像AI文生视频的发展利好于视频创作，包括视频行业的一些降本增效。那我就想到行业就是游戏，在2023年ChatGPT发展的过程中，像我们的游戏产业链也涨了特别多，在后期可能跌下去了，但是最近像我们的Sora的发布，那会不会给2024年游戏行业的投资又点燃了希望呢？接下来，就请麻总给我们讲解一下AI投资对于游戏的影响，包括游戏行业还存在其他的哪些投资机会呢？
麻绎文：游戏行业也是去年在人工智能大模型下游应用当中关注度比较高的行业。从实际游戏行业和AI结合的角度来看，我觉得可以分成两个方面，一方面，在制作端可以很大程度上能够节省游戏厂商的开发成本，包括在剧本策划、代码的辅助撰写以及原画创作等方面，都能够通过AI实现相关的辅助功能。
另外，从游戏的玩法上来看，去年头部的一些游戏厂商也逐步落地了与AI结合的手游。其中，一些NPC能够实现智能交互的功能，为玩游戏的体验提供千人千面的效果，这对游戏玩家的体验是有很大的提升。
从游戏行业自身的基本面角度来讲，我们觉得自2023年以来，游戏行业基本面也呈现出景气修复的趋势。在2022年，游戏行业逐步恢复了版号的发放，也是支撑游戏行业新游戏的上线、逐步形成流水非常重要的因素，像去年的游戏行业的实际销售收入增长近14%。另外，我们从游戏厂商发布的年报预告来看，很多厂商也提到新游戏上线贡献了一些新的流水，也是导致了相关的一些厂商实现了扭亏为盈的业绩上的改善。这里体现的就是游戏行业在版号恢复发放之后，带来的基本面上的改善。
像去年的年底的话，网络游戏管理办法征求意见稿发布之后，大家对游戏板块的政策监管也是产生了一些担忧。当天的话，游戏ETF（516010）也出现了跌停的行情。后续的话，大家看到游戏的行情也是在逐步企稳修复中。随着征求意见稿时间节点结束，市场预期未来正式文件中的一些监管要求可能还有边际改善的可能性，特别是一些较偏强监管的付费要求，我觉得还有边界调整的可能性。
另外，我们看到去年12月份以来，游戏版号发放数量呈现增长趋势，这几个月的版号发放数量都超过了100款，也超过了本轮版号发放以来单月发放数量的最大值。所以，整体上来讲，随着版号发放呈现常态化趋势，游戏厂商自身的景气修复的确定性也比较强。
如果我们展望2024年，一方面，像Sora这类的文生视频模型，会有希望和相关的一些游戏厂商的创作去做结合。另外，游戏厂商自身的新游戏稳定上线之后，特别是市场关注度比较高的一些手游，拿到版号之后，差不多经过一到两个季度的测试之后，在今年下半年也会逐步形成稳定的流水的贡献。
所以，从基本面的角度上来看，我觉得游戏厂商今年也是在景气修复的趋势当中。不管是AI的创新，还是基本面的修复，都使得游戏板块是今年可以去重点关注的方向之一，可以关注游戏ETF（516010）。
四、计算机VS软件行业有何异同？
主持人：刚刚麻总提到了人工智能的发展，实际上会催化人们对视频生成的需求，不仅降低了创作成本，更多可能会产生一些创意，帮助影视行业发展。不管是现有的像我们的Sora的发展，包括去年的ChatGPT，还有之前在互联网时代，像微信、淘宝、QQ等产品的发展，它本质上都属于我们的TMT行业，就是我们的计算机、软件行业，有很多投资者可能对于计算机、软件板块分的不是特别清楚，接下来，就请我们的麻总给我们具体讲解一下计算机和软件行业它们之间有什么异同点？
麻绎文：计算机行业的子行业可以划分成硬件、软件、IT服务这三个二级子行业。相比于硬件行业，软件行业的毛利率还是要高一些，另外它的行业资产负债率会比较低，主要是因为它前期的投入相较于硬件行业来说，可能也会要低一些。我们观察软件行业的历史行情表现，包括它的业绩表现，在上行周期的时候，它的业绩行情弹性还是比较强的。从历史上来讲，软件行业的涨幅也是要领先于计算机大行业的表现。
我们去看国内A股的计算机行业和AI相关的投资机会，主要分成两点。一方面，对应海外的大模型，国内软件行业也有大模型开发，包括垂直应用以及训练数据相关公司。虽然从当前国内大模型的技术与海外有一定的差距，基本上停留在GPT-3.5代的水平、追赶GPT-4技术水平的阶段。长期来讲，随着国内模型的不断迭代，未来国内软件公司的商业化进展是值得期待的。像国内的一些办公软件等应用软件类公司，也开始逐步落地自己的付费AI功能。从长期来看，我们觉得也能提升自身的盈利能力、毛利率水平。
另外，计算机行业和AI相关的还涉及服务器端。像国内的一些数据中心服务器公司，包括一些代工的公司，还是能够切入到海外和国内科技巨头的供应链里面。虽然整体上来讲，毛利率水平会低一些，但确定性还是比较高的。从长期来讲，行业的竞争格局还是比较激烈的，但整体上随着市场空间的扩大，相关的一些公司还是能够带来长期的业绩增长。
总体上来看，我们觉得计算机行业，特别是软件行业，在AI浪潮里面，会受益于AI的发展，随着商业化落地进展的不断推进，我们可以持续关注计算机软件行业的机会。可以关注计算机ETF（512720）、软件ETF（515230）。
五、算力有望受益AI发展，通信板块业绩兑现预期高
主持人：除了软件以外，在AI的发展中，我们知道算力也是非常重要的板块，因为有很多人都说AI的发展中，算力是先行的，它构成了一个基础。在人工智能发展过程中，算力扮演着什么样的角色呢？以及存在哪些投资机会呢？接下来，就由麻总为我们讲解一下算力相关的投资机会。
麻绎文：从人工智能发展的角度来看，首先受益的肯定是算力环节。不管是海外大模型的发展，还是国内科技巨头大模型的发展，当前最紧缺的肯定是算力。我们看到OpenAI发布的Sora模型，它提到的训练数据是互联网级别的，虽然没有公布具体的参数量和训练数据体量，但我们判断，像文生视频的大模型，其基础输入除了文本和图片外，还要包含视频这样的基础输入，因此它的训练算力需求肯定要远远大于传统像文生文、文生图的这样一些模型。
我们看到像OpenAI过往也投资了很多AI算力芯片的公司，近期的话，像OpenAI的CEO 奥特曼也提到了它的一些算力芯片的投资计划，甚至提出了像7万亿美金这样惊人的投资体量。
除了海外的像OpenAI等这样一些大模型的公司，我们看到去年四季度以来，像海外其他的一些云计算的厂商也在陆续提升自己2024年资本开支的指引，并且也提到了资本开支会向算力这样的领域倾斜。从它的财报表现上来看，北美的几个云计算厂商在AI业务方面，也能看到营收增长上的动力。从AI发展的角度上来讲，特别是算力环节，基本上也能体现出资本开支及其收入正向循环。从未来算力需求的发展来看，我觉得还是会不断超出市场预期。因此从投资角度来看，我们觉得还是要重视上游，特别是算力侧的发展。
算力可以分成两块，一块是A股的光通信相关公司，近期市场上这些公司也有明显的表现，特别是光通信块的一些公司实现了批量涨停的行情。另一块是上游的AI算力芯片，全球龙头主要集中在海外，如英伟达、AMD等GPU公司，国内则处于技术追赶的阶段。
通信板块光模块的一些公司，我觉得还是需要相对值得重视的。回顾历史上几轮科技投资浪潮，包括5G、新能源等投资，第一阶段市场的表现还是呈现出普涨的行情，随着第一阶段的调整之后，进入到第二轮的主升浪行情之后，市场更多的关注还是业绩的兑现性。
对应到AI投资，去年上半年是A股第一轮AI爆发式行情，大家看到相关板块都出现了比较大的涨幅。那么像一些关联度可能比较低，或者业绩兑现性可能不是那么强的公司，去年的贝塔行情也是比较强的。到了今年之后，我们觉得市场可能会更加关注业绩的兑现性、业绩的成长性，特别是上游算力环节的光模块这样一些公司，我们觉得可能还是今年业绩兑现性可能比较强的领域。
像国内的光模块公司，在全球的技术竞争力还是比较强的，国产的这样一些厂商整体上在国际上还是能够占到60%以上的市场份额。像全球的前10家光模块公司，国内能占到7家，也体现了国内光模块厂商的整体技术水平，这些光模块公司拿到北美科技厂商的订单确定性比较强。
另外，从新技术发展角度来看，目前人工智能数据中心的传输速率要求比较高，2022年可能是800G光模块的元年，2023年已经有一些小批量出货。到2024年，全球科技巨头可能会逐步加大订单投入。国内龙头光模块厂商的800G订单可能会逐步体现，今年的业绩增速可能也非常快，这也是近期光模块厂商出现批量涨停的原因。
从今年后续的行情来看，我们觉得大家还是可以期待一些事件性的催化，包括像今年英伟达会逐步发布B100等这样一些更新的算力芯片产品。特别是像B100芯片的话，英伟达逐步可能会匹配像1.6T等这样一些速率更高的，或者说技术水平更加先进的光模块，去做相互的匹配。所以，对于国内的这些头部光模块厂商来讲，由于它本身的技术储备和它的切入海外订单的确定性比较强，长期它的业绩增长动力还是会比较强劲。如果从业绩兑现的角度上来看，我们觉得今年还是可以去关注光模块，特别是通信板块的投资机会。
通信ETF（515880）是在市场上光通信权重占比最高的ETF，因此近期通信ETF的涨幅在相关通信类ETF中比较领先，这是非常重要的原因。所以，后续如果人工智能板块出现一定的调整，感兴趣的投资者可以考虑逢低分批布局。从业绩兑现角度来讲，我们觉得通信板块是今年可以重点关注的方向。
六、周期反转+国产替代，芯片行业机会值得关注
主持人：提到算力，我们还想到芯片。国外的一些芯片发展比较先进，国内虽然可能有些卡脖子问题，但随着产业周期和一些国产替代的推进，国内的芯片可能也存在相关的机会。投资者对于芯片行业也应持续关注，接下来就请麻总给我们具体讲解一下芯片相关的一些投资机会。
麻绎文：近期国内AI算力、芯片类的一些公司也有一些表现，特别是GPU相关的一些公司。芯片板块，我们觉得还是服从于国产替代的逻辑。因为从2019年中美科技摩擦以来，像一些先进制程，国内的技术突破水平还有待提升。去年下半年，华为的Mate 60发布之后，大家对于先进制程的关注度还是比较高的，但它的破局节奏，或者说它的技术突破节奏还是要有一段过程。短期的话，特别是像算力芯片，还没有能够很有效地实现国产替代。
国内的话，像华为相关的公司，还是在逐步实现国产替代的过程当中。那么产业链的生态也好，或者说它的技术水平也好，与英伟达、CUDA及其生态系统相比，差距还是比较大的。对于国内这些科技巨头来讲，在大模型端的技术实力和海外就有差距。在算力侧，可能会采用英伟达的算力芯片进行模型开发，与海外的技术差距依然存在。如果切入到国内算力产业，技术差距或追赶的步伐可能相对较长远。因此，这块是偏长周期的逻辑，我们还需要关注国产替代的路径。
除了新兴的AI需求之外，芯片的传统需求，从去年下半年以来，芯片需求已经看到了一些复苏的迹象。去年11月份，全球及中国的半导体销售额的同比增速已经实现了由负转正，意味着大的半导体景气周期已经处在触底回升的阶段。
从价格的角度上来讲，在去年四季度，我们看到像一些偏大宗的芯片，像DRAM、NAND等这样一些存储芯片的价格，一方面是在手机等需求提升后，另外像去年一些存储大厂减产效应逐步体现之后，产业链的供需格局还是出现了明显的改善。所以存储芯片的价格，到今年年初，也是延续了上涨的势头。总结来看，芯片产业链已经见到了景气周期的拐点。
从投资的角度上来看，短期芯片板块还是出现了一些调整。我觉得一方面还是因为市场情绪确实还是在比较低迷的阶段，特别是1月份，也是在A股上市公司年报预告的密集披露阶段，像一些和传统需求相关的半导体公司，确实年报的预告表现还是比较疲软的，那么芯片板块也是出现了比较大幅度的调整。
另外，我们看到市场对于今年半导体复苏的预期相对较高，短期内市场的预期可能会有波动。海外的一些制裁事件，如年初看到的荷兰ASML提出的光刻机禁运新措施，也使得大家对国内晶圆厂的扩产节奏产生了担忧。因此，芯片板块自今年年初以来出现了较大幅度的调整。
但我们认为国产替代的长逻辑仍具有确定性，短期库存周期处于传统需求景气复苏的逻辑中，所以今年我们仍然比较看好半导体芯片产链的投资机会，特别是在板块集体大幅调整之后，当前还没有完全体现景气复苏的逻辑，后续行情还是值得期待的。可以关注芯片ETF（512760）、半导体设备ETF（159516）、集成电路ETF（159546）。
七、科创板100ETF有望呈现企稳修复行情
主持人：聊完了人工智能产业链，我们接下来聊一下大的宽基指数，就是科创板100指数，它一键打包了热门科技行业。在当前市场经过调整的情况下，您觉得科创板100指数是大家布局的好机会吗？
麻绎文：去年下半年，科创板100指数发布后，首批科创板100ETF紧接着上市，市场关注度较高。今年年初以来，受流动性冲击，科创板100ETF的行情也受到了一定影响。近期，随着市场情绪逐步企稳，聚焦中小盘科技成长股的宽基指数呈现企稳修复式行情。对于科创板100指数来说，投资机会和逻辑主要分成几点：
首先，从科创板自身的角度来说，它是重研发投入的板块，过去几年的研发投入占营收的比例基本上维持在10%以上，相比于创业板的4%到5%，以及主板的2%左右，是要高很多的。
从科创板100指数自身的特点来讲，它呈现出了中小盘科技成长的属性。从市值特征上来讲，平均市值大约在100多亿元的水平，相比于科创50指数的500多亿元的平均市值，要小很多。虽然说年初以来，中小盘行情受到流动性冲击的影响比较大，但后续我们还是看好中小盘市值的行情表现。
主要还是基于几点：一是今年的流动性还是比较宽松的。从海外来讲，美联储虽然降息的时间点还有不确定性，但大的方向相对确定。随着像美国的通胀数据持续回落，今年美联储还是有希望开启本年的降息周期。
另外，国内的降息确定性也比较高。近期央行发布了最新的LPR报价，五年期LPR的单次调降幅度达到25个基点，这是有LPR机制以来单次下调幅度最大的一次，体现了政策层面对整体流动性环境的呵护。
从历史上来看，中小盘、科技股的一些行情，明显受益于流动性宽松的环境。在市场快速调整之后的行情企稳期，短期相对比较扛跌的可能是一些偏大盘价值的股票。后续市场企稳反弹之后，中小科技成长方向 的弹性就会比较好，这也是我们重点关注科创板100指数非常重要的原因。
另外，科创板100自身的行业分布是比较均衡的，涵盖电子、医药、新能源以及计算机等相关的一系列泛科技属性的行业。从投资的角度来讲，这也是比较契合短期市场的环境，包括中长期国内经济产业结构转型的这样大的方向。
未来的话，不管是参考90年代日本的科技股行情的一些表现，或者说参考2000年之后像美国纳指的行情的表现，我们觉得国内新旧动能转换这样的方向和趋势指引之下，像国内的这样一些科技股还是有希望跑出长期相对收益的。从这个角度上来讲，我们觉得也是可以去关注科创板100指数以及对应的科创板100ETF（588120）行情机会。
八、经过调整，人工智能产业链具备较高性价比
主持人：最后，我们请麻总给我们简单总结一下干货，针对AI产业链投资的话，您觉得具体可以关注哪几个方向。
麻绎文：回顾这轮AI行情，经历了去年上半年的快速上涨后，短期内由于业绩和订单滞后于行情的上涨，AI相关的板块，如游戏、影视、计算机、软件及通信等估值，呈现冲高回落的走势。经过去年下半年以来的调整，特别是今年初，这轮行情的调整幅度也较大。整体来看，各个细分板块的估值基本上已经回到或接近去年初的水平。从AI发展趋势和投资角度来讲，当前具备不错的性价比。
往后看，今年的催化事件应该会比较多，包括英伟达后续的算力芯片迭代和发布，OpenAI可能有新技术的储备，GPT-5代以及除Sora之外的一系列新技术发布，我觉得对于人工智能大模型发展的趋势，还是不用去怀疑的。从长期来讲，它的技术突破或者说它带来的商业化效应，我觉得还是会越来越清晰。
从投资的角度上来讲，当前位置可能已经是在性价比不错的阶段。这个从配置方向上来讲，我觉得还是可以关注我们刚刚提到了产业链的几个方向，包括上游的光通信为代表的通信板块、 AI芯片为代表的半导体芯片产业，可以关注通信ETF（515880）、芯片ETF（512760）；中游主要聚焦软件、计算机板块这样为代表的模型和数据板块，可以关注计算机ETF（512720）、软件ETF（515230）；下游的话，我觉得应用层面可以关注的落地比较快的方向，像影视以及游戏等等，可以关注游戏ETF（516010）、影视ETF（516620）。
风险提示：
投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资人获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。
无论是股票ETF/LOF基金，都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种，其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。
基金资产投资于科创板和创业板股票，会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险，提请投资者注意。
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