投资研究 | 投资问道系列之主题篇（一）华证AI主题指数家族|AI_新浪财经

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摘要

· 在始于2023年年初的这轮人工智能主题行情中，A股市场的相关板块大体沿着“数据-算力-算法-交互终端-应用”的节奏依次展开行情，而这也和美股AI板块的表现基本保持了一致：算力板块表现最为突出，算法其次，交互终端（含机器人）则表现相对欠佳。2024年4月以来，A股市场的数据及算力板块的股价再次呈现出复苏趋势。

· 华证指数针对AI产业链进行拆解，依次布局了聚焦于各细分环节的主题指数。这些指数各具特色，为方便投资者便捷高效地捕捉AI产业收益提供了优质的工具。

▷ 数据要素产业（995161.SSI）：流通的高质量数据可能会成为稀缺的资源品，拥有高质量数据的资源型厂商和能够主导数据交易的官方平台有望保持较高的话语权。

▷ 算力基础设施（995011.SSI、995025.SSI、995171.SSI）：算力基础设施产业的链主为高性能算力芯片，能够规模化应用的GPU厂商有望持续受益。

▷ 交互终端（995032.SSI、995167.SSI）：大模型的发展不断推动硬件载体的变迁，新时代的硬件对“感知-思考-执行”提出了相应要求。

▷ AIGC（995177.SSI、995178.SSI）：AIGC厂商们只要能在特定的场景做到最优，千行百业中行行都可以有赢家。

▷ 通用人工智能（995201.SSI、995202.SSI）：关注各细分环节的市场情绪及业绩兑现情况，进行特色轮动。

风险提示：指数历史表现不代表未来；板块表现不及预期风险；宏观环境因素大幅度变化风险。

AI产业市场表现回顾

本轮人工智能（后文中简称：AI）产业主题的行情始于颠覆性的技术突破。2022年11月30日，OpenAI 公司正式对外发布聊天机器人软件 ChatGPT，在5天内获得百万用户，人工智能开始展现出文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等能力，真正有望替代部分人类工作，解放生产力。自此，科技巨头间的大模型竞争全面展开，大家都希望能够研发出更强大的通用人工智能，从而成为新一代垄断性技术平台。在愈发激烈的竞争之下，大模型厂商不断提高资本开支，持续寻求更高质量的数据、更大规模的算力，这使得数据、算力厂商最先受益。大量资本开支又促使大模型的商用化不断加速，推动了垂直大模型及衍生应用的快速落地，并赋能终端应用。

史无前例的科技应用场景和快速变现的商业模式引爆了资本市场热情。始于美国市场的AI投资热潮也逐步传导至国内市场，这使得国内外AI产业核心厂商的股票在过去一年半的时间里股价表现亮眼，相关的基金产品也吸引了大量资金的关注。

1.1 海外市场表现回顾

在过去的一年半中，以英伟达为代表的算力公司的财务表现显著超预期，股价表现屡创新高。同时由于大模型能力的提升速度较快，AI产业链各环节的龙头公司均有受益，微软、苹果、赛富时等企业股价的表现也十分强劲。在大模型头部厂商未能拉开明显差距的背景下，高性能算力芯片供不应求，算力厂商拥有较高定价权和话语权的情况或将持续，而英伟达也有望继续保持其在AI产业链中的主导地位。

而在AI相关的主题指数产品领域，机器人与人工智能（Robotics & AI）主题ETF是过去半年内美国市场中最热门的AI主题类ETF。截至2024年7月8日，美国机器人与人工智能主题ETF总管理规模为177.16亿美元，上半年资金净流入19.77亿美元。该主题下细分板块收益明显分化，网络安全、人工智能、AI终端等细分板块均表现亮眼，仅有机器人与自动化板块绝对收益为负。

图表1：海外典型AI产业链龙头企业自2022年10月以来股票累计收益

资料来源：Wind，华证指数整理，截至2024年7月23日

1.2 国内市场表现回顾

而国内本轮AI产业主题的投资热潮则始于2023年1月，我们看到许多AI产业相关上市公司的股价迎来了爆发式上涨。与此同时TMT板块交易拥挤度快速抬升，成交量占比创下历史新高，一度超过40%。但典型高性能算力企业的股价于2023年4月达到高点后即开始回调，而与通用人工智能、交互终端及AI应用相关联的上市公司的股价亦于2023年6月底开始回落。

同时我们观察到，符合人工智能概念的国内被动公募基金产品（Wind分类中为被动指数型、指数增强型，所属投资概念包含人工智能且成立日期在2023年8月31日之前）的规模增长呈现出一定的滞后性，总管理规模于2023年8月见顶，达1193.84亿元（共172只）。此后，人工智能概念的国内被动公募基金产品仍广受关注，截至2024年7月23日，产品数量增长37.21%（期间新发64只产品）。

AI产业链拆解

2.1 AI产业的核心环节

AI的技术发展目标是达成通用人工智能，而通向通用人工智能的必要条件则是形成“数据-模型（算法）-应用”的“飞轮”。具体而言，大模型以高质量数据为燃料，高性能算力为“铲子”，算法为框架，推动大模型第一轮训练，大模型又结合垂直场景落地产生应用，新应用催生了交互终端的换代需求并在使用中不断产生新数据，从而使得模型获得持续的迭代和提升。

“飞轮”的各个环节都具有自身的特征，在其股价行情中亦有先后。下文中简单以华证AI主题指数家族中的相关指数对AI产业行情演绎情况进行总结。

图表2：AI飞轮及华证AI主题指数家族

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

本轮AI行情演绎中，国内市场各环节的表现相对强弱与美股中相关板块的规律基本保持了一致：算力部分表现最为抢眼，算法其次，交互终端（含机器人）则表现相对欠佳。行情轮动顺序为 “数据-算力-算法-交互终端-应用”，各板块先后达到高点并在2023年7月开始回调。而从今年4月份开始，我们看到数据及算力板块在一定程度上再次呈现出震荡上行的趋势。

图表3：华证AI主题指数家族分年度收益

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

2.2 AI细分环节特征与华证AI主题指数家族

2.2.1 数据：新型生产要素、AI产业燃料

2020年4月9日，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布，这是数据作为一种新型生产要素首次正式出现在官方文件中。

作为新型生产要素，数据也是AI产业的燃料。大模型需要使用海量数据进行预训练，数据质量与体量在一定程度上能够直接决定大模型的好用程度。根据研究机构Epoch的测算，全球的高质量语料可能在2026年前用尽，并制约人工智能进一步发展。高质量数据的匮乏主要是由于数据流通不畅，确权之路漫漫。因此，流通的高质量数据可能会成为稀缺的资源品，拥有高质量数据的资源型厂商和能够主导数据交易的官方平台有望保持较高的话语权。

图表4：数据资源型厂商

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

华证陆港数据要素产业指数（代码：995161.SSI，以下简称“数据要素产业”）正是聚焦于数据资源型厂商和数据交易所股东的指数。由于数据要素产业处在AI整体产业链的最上游，在上一轮AI行情中最早达到高点。

图表5：华证数据要素产业主题指数绩效表现

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

2.2.2 算力：高性能算力芯片厂商是算力基础设施产业的皇冠

算力基础设施产业的主导产品是高性能算力芯片。具体而言，数据中心近70%的成本来自于服务器，训练服务器中算力芯片的价值量又能占到80-90%。以AI服务器浪潮NF5688M6为例，CPU和GPU的价值量占比分别为10.10%和79.24%。

算力芯片中，GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，因此其架构设计较CPU而言，更适合进行大吞吐量的AI并行计算。本轮AI产业行情的演绎中，GPU相关厂商大幅受益。

图表6：通用芯片技术路径

资料来源：华证指数整理，截至2024年7月23日

从全球视角来看，算力基础设施建设的核心成员主要包括高性能算力芯片（英伟达）、晶圆制造（台积电）、存储（美光、海力士）和半导体设备（ASML）。

图表7：华证算力基础设施主题指数绩效表现

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

国内算力基础设施产业的核心成员结构与海外相近。华证A股算力基础设施主题指数（代码：995171.SSI）聚焦先进算力芯片（GPU）厂商和先进制程晶圆制造厂商，追踪AI算力基建产业的整体表现，在2023年4月末达到高点后开始回调，并于今年4月初开始呈现复苏趋势。

2.2.3 算法：赢家通吃的大模型平台

AI大模型的创建和升级要求极高的资本开支，用以购买大量算力和海量优质数据。只有大型科技公司能够依托于自身强劲的收入和优秀的盈利能力，进而拥有充足的现金流持续增加资本支出，快速优化迭代模型。AI大模型赛道的最终赢家有望成为新一代垄断性技术平台，而这种赢家的最终形态决定了市场大概率会从“百模大战”发展到大规模出清，一般厂商的竞争胜率较低。目前，中国企业在大模型赛道处于世界第一梯队，虽然未能完全赶超上美国的一些科技巨头企业，但凭借人才、资金储备和政策支持，已经与除美国之外的其他国家拉开了差距。

考虑到AI大模型赛道的高门槛和低胜率，结合国内深度参与大模型竞争的上市公司数量较少，华证指数暂未布局相关产品。

2.2.4 交互终端：AI引爆电子终端换代，全球消费电子产业共振

大模型的发展不断推动硬件载体的变迁，新时代的硬件对“感知-思考-执行”提出了相应要求。大模型赋能交互终端，在一定程度上提升终端的思考、决策能力，引发AI 手机、AIPC和ARVR设备的更新换代需求，也推动了自动驾驶和机器人产业的技术革新。

华证智能互联主题指数（代码：995032.SSI，以下简称“智能互联”）关注因AI发展迎来更新换代需求的偏成熟期消费电子企业，华证智能机器人（代码：995167.SSI）则关注与AI技术同步发展，需要进一步技术突破才能真正兑现业绩、明确行业竞争格局的科技企业。由于智能互联的核心成份股与“果链”相关上市公司重叠度较高，而苹果在本轮AI行情中发力较晚（2024年5月与OpenAI达成协议），智能互联在2023年的AI浪潮中表现有限，2024年5月后才开始正式发力。全球消费电子产业链高度耦合，中国的消费电子产业在成本和创新能力上均有优势，我们认为智能互联主题有望持续受益。

图表8：华证智能互联主题指数与华证智能机器人主题指数绩效表现

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

2.2.5 应用：大市场，关注场景赢家

从市场空间和竞争胜率来看，中国在人工智能的应用产业方面都具备一定优势。从市场空间来看，内需端受益于中国庞大的消费群体，基础需求可观；出海端则有望凭借对全球消费的优秀洞察力，复刻互联网平台经验，扩展海外市场。从竞争胜率来看，通用人工智能赛道的最终赢家注定寥寥，但AIGC厂商们其实并不需要决出生死，只要能在特定的场景做到最优，千行百业中行行都可以有赢家。

华证的AIGC指数（代码：995177.SSI、995178.SSI）关注的正是最先进军行业大模型赛道，将行业数据、知识和专家经验用于精调大模型，最早商用或者获得稳定客流的厂商。

图表9：华证AIGC主题指数绩效表现

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

2.2.6 AI产业链主要环节的轮动：关注市场情绪及业绩兑现情况

除了按照核心环节拆解AI产业链的做法，华证指数还探索了通过关注市场情绪及业绩兑现情况的AI主题指数编制方式。华证通用人工智能主题指数（代码：995201.SSI、995202.SSI）根据投资机构调研次数的变化以及人均创利等指标，定期更新对AI产业链的关注重点，在一定程度上起到了产业链内各主要环节的轮动效果。

图表10：华证通用人工智能主题指数绩效表现

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

总结

自2022年末AI底层技术实现颠覆性突破后，AI相关产业受到了国内外资本市场的高度关注，个股行情反响热烈，相关基金产品也吸引了大量资金。广阔的市场空间、清晰的商业模式和高速的技术进步赋予了AI产业长期的生命力，值得投资者持续关注。

立足国内资本市场，如何通过被动指数化的方式分享AI产业的红利是投资者一直都关心的话题。华证指数针对AI产业链核心环节进行拆解，依次布局了聚焦于各细分环节的主题指数，这些主题指数各有特色，或是追求极致的锐度，或是体现了一定的轮动思路。这样的布局为投资者提供了一系列实用工具，可以帮助投资者更加便捷高效地捕捉AI产业收益。

图表11：华证AI主题指数分类

资料来源：华证指数，截至2024年7月23日

风险提示：指数历史表现不代表未来；板块表现不及预期风险；宏观环境因素大幅度变化风险。

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(华证指数)

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