前言：AI概念短期國內(nèi)外熱點(diǎn)催化頻出。Pika1.0AI視頻生成能力領(lǐng)先，或引領(lǐng)AI視頻熱潮；Gemini多模態(tài)能力或超GPT-4，有望進(jìn)一步拓展應(yīng)用場景。端側(cè)設(shè)備顯著受益于AI大模型帶來的全方位用戶體驗(yàn)升級，或?qū)⒋碳ば乱惠喯M(fèi)需求；同時(shí)端側(cè)AI應(yīng)用對存力、算力等方面提出了更高要求，相關(guān)芯片需求持續(xù)增長，有望帶動相關(guān)市場空間擴(kuò)張；AI具象化關(guān)注AI賦能下算力端半導(dǎo)體及通信、終端側(cè)機(jī)械、場景端醫(yī)療的投資機(jī)會。
工具選擇上，科創(chuàng)100ETF（588190）跟蹤指數(shù)第一、二、三大重倉行業(yè)為醫(yī)藥（30.95%）、電子（22.72%）、機(jī)械（15.51%），布局科創(chuàng)板中小市值個(gè)股、自主可控領(lǐng)域，當(dāng)前或已迎來重要配置窗口。
一、算力側(cè)：技術(shù)革新及政策雙輪驅(qū)動，AI算力景氣度高企
從算力供給而言，可以分為通用算力、智能算力和超算算力。算力實(shí)現(xiàn)的核心是CPU、GPU、FPGA、ASIC等各類計(jì)算芯片，并由計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、高性能計(jì)算集群和各類智能終端等承載，海量數(shù)據(jù)處理和各種數(shù)字化應(yīng)用都離不開算力的加工和計(jì)算，算力數(shù)值越大代表綜合計(jì)算能力越強(qiáng)，常用的計(jì)量單位是FLOPS（每秒執(zhí)行的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算次數(shù)）。
算力架構(gòu)可以拆解為芯片、設(shè)備、軟件，呈現(xiàn)“云-邊-端”一體格局。未來將形成云端側(cè)負(fù)責(zé)大體量復(fù)雜計(jì)算、邊緣側(cè)負(fù)責(zé)簡單計(jì)算執(zhí)行、終端側(cè)負(fù)責(zé)感知交互的泛在算力部署形式。
大模型需要強(qiáng)大算力來支持訓(xùn)練過程和推理過程。根據(jù)OpenAI數(shù)據(jù)，訓(xùn)練GPT-3175B的模型，需要的算力高達(dá)3640PF-days（假如每秒做一千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算,需要計(jì)算3640天）。2018年以來，大模型的參數(shù)量級已達(dá)到數(shù)千億參數(shù)的量級規(guī)模。而CPU的物理工藝、核心數(shù)已接近極限。在AI時(shí)代下，僅靠CPU已經(jīng)不能滿足需求，通過GPU、FPGA、ASIC等加速芯片異構(gòu)而成的智能算力的演化成為趨勢，并最終成為生成式人工智能時(shí)代下算力的主角。
AI時(shí)代的摩爾定律，算力平均每3.43個(gè)月翻一倍。自2012年后，驅(qū)動AI的底層機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)計(jì)算量呈指數(shù)級增長，根據(jù)OpenAI論文，深度學(xué)習(xí)前期，算力翻倍時(shí)間為21.3個(gè)月，深度學(xué)習(xí)時(shí)期，算力翻倍時(shí)間為5.7個(gè)月，大模型時(shí)期，AI訓(xùn)練任務(wù)所用的算力每3.43個(gè)月就會翻倍，遠(yuǎn)超摩爾定律（晶體管每18個(gè)月翻一倍）帶來的算力提升速度。算力的快速增長有力推動了產(chǎn)業(yè)上下游的發(fā)展，可利用科創(chuàng)100ETF（588190）提前布局。
算力是集計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲力力于一體的新型生產(chǎn)力。國內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模未來三年有望維持30%左右CAGR，智能算力滲透率及占比快速提升。近幾年，我國不斷加大對計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲等基礎(chǔ)設(shè)施的投入，高度重視數(shù)據(jù)中心、智算中心、超算中心以及邊緣數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的高質(zhì)量發(fā)展，近5年，我國算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模年平均增速超過30%。
智能算力滲透率逐漸提升。智能算力增長迅速，新增算力中智能算力成為增長新引擎，截至2022年底，我國算力總規(guī)模達(dá)到180EFLOPS，其中智能算力規(guī)模與去年相比增加41.4%，超過全球整體智能算力增速（25.7%），其中通用算力規(guī)模137EFLOPS，占比約76.7%，智能算力規(guī)模41EFLOPS，占比約22.8%。根據(jù)《2022-2023中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評估報(bào)告》，未來5年中國智能算力規(guī)模年復(fù)合增長率將達(dá)到52.3%，通用算力規(guī)模年復(fù)合增長率為18.5%。預(yù)計(jì)到2026年中國智能算力將達(dá)到145EFLOPS，占比將達(dá)到36.7%。隨著AI大模型的快速發(fā)展，智能算力需求正呈現(xiàn)爆發(fā)性增長態(tài)勢，滲透率將顯著提升。
圖：2020-2023算力規(guī)模及預(yù)測
（信息來源：中國信通院、IDC、Gartner，中國銀河證券研究院）
AI大模型的應(yīng)用也有望帶動新一輪算力需求，當(dāng)前算力仍是阻礙AI模型訓(xùn)練端、推理端及應(yīng)用端的主要瓶頸之一，可適當(dāng)關(guān)注上游算力相關(guān)的通信及芯片、半導(dǎo)體設(shè)備領(lǐng)域，科創(chuàng)100ETF（588190）配置價(jià)值凸顯。
二、終端側(cè)：AI大模型走入終端，人形機(jī)器人開啟具身智能時(shí)代
2023年5月17日，某人工智能龍頭創(chuàng)始人在ITFWorld2023半導(dǎo)體大會上表示，AI下一個(gè)浪潮是具身智能（EmbodiedAI），即能夠理解、推理，并與物理世界互動的智能系統(tǒng)。同時(shí)，該公司發(fā)布多模態(tài)具身人工智能系統(tǒng)NVIDIAVIMA，其能在視覺文本提示的指導(dǎo)下，執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)、獲取概念、理解邊界、甚至模擬物理學(xué)，這也標(biāo)志著AI能力的一大顯著進(jìn)步。
政策驅(qū)動機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用深度和廣度顯著提升。目前，國家層面政策并未直接提及人形機(jī)器人的發(fā)展，但近年來，國家出臺了一系列政策鼓勵(lì)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2021年7月，《5G應(yīng)用“揚(yáng)帆”行動計(jì)劃(2021-2023年)》提出發(fā)展基于5G技術(shù)的服務(wù)機(jī)器人，不斷豐富5G應(yīng)用載體；2023年1月，相關(guān)部門發(fā)布《“機(jī)器人+”應(yīng)用行動實(shí)施方案》，提出到2025年，制造業(yè)機(jī)器人密度較2020年實(shí)現(xiàn)翻番，服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用深度和廣度顯著提升。
圖：我國機(jī)器人相關(guān)政策梳理
（信息來源：工信部等，中國銀河證券研究院）
產(chǎn)業(yè)端和政策端的利好釋放將不斷推動人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，隨著機(jī)器人應(yīng)用場景拓展和關(guān)鍵技術(shù)突破，人形機(jī)器人商業(yè)化落地可期，人形機(jī)器人賽道持續(xù)布局的核心零部件廠商和配套高端裝備生產(chǎn)企業(yè)有望迎來較大發(fā)展空間，科創(chuàng)100ETF（588190）跟蹤指數(shù)第三大重倉行業(yè)為機(jī)械（15.51%），配置價(jià)值凸顯。
三、場景側(cè)：AI助力智慧醫(yī)療轉(zhuǎn)型
AI＋核心醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈可以分為AI基礎(chǔ)層，AI醫(yī)療技術(shù)層與應(yīng)用層：
1）基礎(chǔ)層，除數(shù)據(jù)服務(wù)外，芯片與通信等基礎(chǔ)核心領(lǐng)域已形成牢固的技術(shù)壁壘，市場呈寡頭局面；
2）技術(shù)層，算法、框架以及通用技術(shù)則需要長期的投入與研發(fā)來攻克，目前各大科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)基本已完成布局，中小企業(yè)生存空間較少；
3）應(yīng)用層，應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機(jī)器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測。
圖：中國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜
（信息來源：艾瑞研究院，民生證券研究院）
7月8日，世界AI大會（WAIC）醫(yī)療論壇召開，聚集各類企業(yè)、臨床醫(yī)生、政府機(jī)構(gòu)三方專家，展示和探討了醫(yī)療醫(yī)藥領(lǐng)域結(jié)合AI在應(yīng)用落地上的前沿動態(tài)和想象空間。
1）AI+設(shè)備——醫(yī)學(xué)影像輔助診療：AI模型結(jié)合分子影像、核磁共振、計(jì)算機(jī)斷層等醫(yī)療設(shè)備，以冠脈CTA診斷為例，CT掃描后通過影像進(jìn)行狹窄與斑塊檢測，并實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化報(bào)告自動生成，提高冠脈重建成功率和效率。
2）AI+決策新方式——數(shù)字孿生：AI模型可以通過數(shù)字孿生器官模擬治療效果來幫助實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療，例如根據(jù)心功能計(jì)算模型模擬心臟在各種手術(shù)方案中對應(yīng)的治療效果以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療
3）AI診斷+醫(yī)療信息化：AI模型疊加電子病歷可以實(shí)現(xiàn)初步診斷和臨床診療信息結(jié)構(gòu)化存儲，這樣可以提升醫(yī)院導(dǎo)診分流、信息記錄存儲的效率和診斷的準(zhǔn)確率。
4）AI+研發(fā)——賦能創(chuàng)新藥降本增效：AI可應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)的各個(gè)階段，提高早期發(fā)現(xiàn)的效率。使用ML、DL及生成式AI及其他AI技術(shù)，藥企可以減少藥物發(fā)現(xiàn)及開發(fā)所需的時(shí)間和資源，同時(shí)提高臨床試驗(yàn)的成功率。具體而言，生成式AI有可能通過使科學(xué)家能夠?yàn)橐郧盁o成藥性的靶點(diǎn)生成新分子，從而徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)，這可能為藥物開發(fā)提供新途徑。與傳統(tǒng)藥物開發(fā)方式相比，AIDD方式有潛力加快過程，并以更具成本效益的方式發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn)。
多模態(tài)大模型Gemini的發(fā)布反映了AI產(chǎn)業(yè)鏈中游競爭迭代的加速，人口老齡化背景下醫(yī)療衛(wèi)生需求的突出或?qū)⒓铀貯I+醫(yī)療應(yīng)用的供給創(chuàng)新，建議關(guān)注科技+醫(yī)療共振下科創(chuàng)100ETF（588190）投資價(jià)值。
風(fēng)險(xiǎn)提示
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二、基金在投資運(yùn)作過程中可能面臨各種風(fēng)險(xiǎn)，既包括市場風(fēng)險(xiǎn)，也包括基金自身的管理風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)等。巨額贖回風(fēng)險(xiǎn)是開放式基金所特有的一種風(fēng)險(xiǎn)，即當(dāng)單個(gè)開放日基金的凈贖回申請超過基金總份額的一定比例（開放式基金為百分之十，定期開放基金為百分之二十，中國證監(jiān)會規(guī)定的特殊產(chǎn)品除外）時(shí)，您將可能無法及時(shí)贖回申請的全部基金份額，或您贖回的款項(xiàng)可能延緩支付。
三、您應(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)投資者進(jìn)行長期投資、平均投資成本的一種簡單易行的投資方式，但并不能規(guī)避基金投資所固有的風(fēng)險(xiǎn)，不能保證投資者獲得收益，也不是替代儲蓄的等效理財(cái)方式。
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