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，統籌推進量化産品布局、量化指數研發、量化産品營銷及陪伴。她的量化發展理念是：在洞悉客戶的真實需求之後，結合公司基因禀賦，選擇差異化競争道路，謀求行業内領先的量化指數産品布局。對于新發産品不追求大的産品首發，更重視産品後期的培育。通過做好投資者的服務和陪伴，謀求規模的合理性增長，爲客戶提供更好的持有體驗。
1、「" 信創 " 概念如何理解？是怎麽演變的？」
信創産業中 " 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内核，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麽強，不能在實際生産生活中完成信創的國産替代，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，伴随國際關系的變化，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。伴随着時間的推移，我們内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，可以看到信創産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 月底的國資信創産業發文，提出辦公軟件、硬件的國産化替代，去年四季度已經有了一波信創産業的行情，整個信創産業得到了很好的推進。像軟件 ETF、計算機 ETF 等一些标的就成爲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 帶給我們什麽樣的前景？」
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産業，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，我們認爲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後可能就是更高級别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闆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，爲什麽是軟件先漲或者計算機闆塊先漲？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，後來開始漲芯片也好，漲通信也好，也是因爲要布局算力。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，也是信創産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内核裏邊的。所以信創遇到人工智能，我們能看到的就是它們産生的火花和碰撞，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别的成果。所以不管是在生産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？分别以遊戲和軟件爲例」
遊戲行業
今年遊戲行業有兩條主邏輯：第一條是遊戲版号發放的正常化。現在基本上每個月都能批出來 80 多個遊戲版号，幾乎恢複到正常水平了。海外遊戲版号階段性也會有一些發放。而遊戲版号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 對遊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，整個遊戲行業的研發成本大約占比是 15%，而通過 AIGC 賦能，就可能減掉一半的遊戲研發成本，也即是減掉 7%-8% 的水平。
所以遊戲 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闆塊和行業，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，它确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，因爲計算機可以分爲軟件、硬件、信息服務，軟件其實是計算機的子行業。
普遍大家會認爲算力、算法、數據裏面，" 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，因爲算力裏面芯片、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遊的設備和材料。芯片的基本面我們認爲是一個短空長多，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，因爲大量的數據交換主要是通過光電的方式去實現高速交換，所以光模塊是通信裏面最熱的。
關于算法和數據，雖然大家可能覺得 " 卡脖子 " 沒有那麽厲害，其實是因爲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，那又怎麽辦呢？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，這個行業裏面可以分爲雲數據庫、操作系統、還有中間件、應用軟件。其中雲、數據庫還有中間件的國産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裏面一些高精尖行業的生産環節适合使用到的軟件。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，但是國産操作系統、基于國産操作系統環境開發的軟件和 APP，以及用戶使用國産操作系統版本的軟件都比較少，所以這塊的國産化率程度比較低，有非常長的路要走。剛才還說到在應用軟件環節，高精尖的行業所生産的軟件，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麽多的了解，我們雖然用手機天天接觸軟件，一個個 APP 都是軟件，但我們對背後的，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産的運營模式，它的生産環節大緻是先由工程師寫代碼，寫完代碼找錯誤，然後就可以封裝銷售了；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，它的生産環節是需要有地皮，然後蓋廠房、拉産線，再招工人去進行生産的。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産業鏈裏面，最終的模型或者說産出。軟件行業對于整個人工智能産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麽緊張，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産業鏈裏面，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麽建議？」
首先，從風險偏好的出發點來說， 如果 ( 對這個闆塊感興趣的 ) 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，因爲他們波動非常大。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 闆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，但錢也不是那麽容易賺到的。因爲他的波動很大。所以大家在參與 TMT 闆塊，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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