每经编辑：叶峰
一、人工智能何以火爆？
主持人：大家好，今天我们来聊聊AI板块的投资机会。回顾今年上半年的行情，AI板块可谓是顶流了，光是一季度AI板块指数就上涨超过50%。我想请问两位老师，引发这轮AI热潮背后的原因是什么？
黄岳：可以说这轮AI热潮更多地集中在大语言模型上。 人工智能技术在我们的生活和商业领域已经有非常成熟的应用，例如人脸识别和购物网站的推荐算法，都涉及到人工智能的应用。然而，这轮热潮的核心是大语言模型的成功，它是基于谷歌在2017年提出的Transformer模型。
OpenAI公司的成功不仅仅在于技术层面，还涉及到算力和数据方面的长期积累。在预训练阶段，OpenAI使用了2000张或更多的显卡，并涉及到一些工程领域的技术，将这些硬件设备串联起来。它使用大量的参数进行模型训练，包括注意力机制、监督学习以及来自东南亚团队的强化学习和训练。
同时，OpenAI还充分利用了现有的数据集，将各种技术更好地结合在一起，取得了突破性的进展。因此，我们可以将其成功视为大语言模型或人工智能类似创新领域的起点时刻。
主持人：AI的发展需要综合运用硬件、软件、数据等多个方面，形成一个大的工程。那戴老师又是怎么看待这轮AI火爆背后的原因？
戴康：过去70年，人类对AI的探索一直没有停止，但基本上还停留在判别式AI的阶段，直到GPT的出现才让AI步入生成式的阶段。这种生成式AI为应用前景和商业模式的实现提供了新的想象空间，也带来了一轮新的技术变革。
从历史上看，AI的发展将对全球的经济生产要素产生重大影响，就像过去的三次工业革命一样，使技术进步成为经济增长的主要推动力。因此，从这个角度来看，AI驱动仍具有巨大的机遇。
另外，当前人工智能处于渗透率较低、但迭代速度较快的阶段，整个行业处于萌芽期，而当前训练大型模型主要依赖开源模型，有望推动技术进一步迭代。以GPT为例，开发者可以将其集成到APP和其他产品中。
主持人：通过戴老师的描述，我理解AI不仅仅是一个应用，更像是一场技术革命。GPT充当了导火索，引爆了今年的行情，但在生活中也出现了对AI取代人工的一些焦虑。两位老师认为人工智能会取代人力吗？
黄岳：在人工智能领域，也发布了相关论文，研究了各个行业被人工智能替代的比例，以及人工智能对这些行业的增强能力。
从我个人的观点来看，人工智能，特别是基于大语言模型的人工智能，要想取代创意行业是比较困难的。但是在创意之后，例如提供创意的领导者可以通过人工智能来辅助执行。 在广告、游戏、法律和证券研究等行业，都有这样的特点。领导者接到广告任务后，提供创意、布局、调性和目标客户等整体规划，然后在下面有大量的人帮助执行，绘图、撰写文案，并与客户交流和修改。
基于大语言模型，未来可能可以替代后续的环节，或者说至少不再需要那么多的工作人员，工作效率可以由大语言模型直接完成。例如，在图案方面，我们提供文本和需要实现的场景，大语言模型可以很好地完成，并且我们可以在完成的作品基础上进一步与它交流，让它细化一些细节，不断实现具体的工作任务。所以总体来说，创意很难被取代，但是执行环节至少在效率上可以大幅提升。
主持人：确实是这样。金融行业早期就开始运用人工智能技术，例如智能投顾等，但我觉得它们还不能完全取代人工投顾，可能是因为当时的人工智能还不够成熟吧。戴老师，您认为未来人工智能能够替代人类吗？
戴康：我认为以GPT为代表的人工智能应用是一项面向未来的通用技术创新，它将对人们的工作、学习和生活带来颠覆性的改变。 GPT推出后，海内外厂商推出了各种人工智能应用，展示了AI在各个领域的强大功能。
同时，人工智能应用也体现在各种终端用户上。在企业端，AI可以减少人力投入，提高效率。在消费端，AI在办公软件和智能家居等领域有望实现突破。在金融领域，AI智能客服已经在多家银行落地并广泛应用。
当然，在目前的发展阶段，人工智能也面临一些挑战和约束，例如高昂的算力成本、数据存量见底以及资源损耗等问题，这也是近期市场争论的焦点。
二、算力是人工智能最核心的环节，未来价值最大的环节在应用端
主持人：戴康老师似乎认为人工智能有着巨大的发展前景，但同时也面临着巨大的挑战。这次由GPT推动的趋势被比喻为人工智能的“iPhone时刻”，类似于历史上苹果产业链引领的智能手机行情和特斯拉引领的新能源产业链。
苹果产业链涉及到结构件、摄像头、声学和半导体显示屏等零部件供应商，国内上市公司通过切入到这个核心客户的供应链，引领了产业链的领涨。新能源汽车也是如此，涉及的上中下游上市公司更多。我们也借助高端制造业的崛起，成为全球最大的新能源汽车生产国，获得了巨大的红利。
那么现在人工智能涉及到哪些行业呢，其中又有哪些是值得我们去关注的呢？请戴康老师分享一下。
戴康：人工智能产业链可以分为上游的数据、中游的算法和下游的应用。上游主要包括数据平台，提供数据和算力支持。中游则是在原始数据基础上进行模型训练和二次开发。下游涉及内容的生产与分发，其中有一类人工智能产业有着很大的发展潜力。
为了更直观地表述，我将其类比为大航海时代。首先是新航线中的首个淘金者，类似于GPT的母公司Open AI，他们引领了颠覆性的技术。其次，类似于大航海时代中的卖铲人，他们提供AI训练的工具，比如英伟达。第三，类似于卖水人的硬件制造商将从中受益。最后是类似于大航海时代的大型船队，例如微软和谷歌这样的技术和资金储备领先的公司。
主持人：戴康老师的大航海时代的比喻非常形象，相信直播间的观众们都能理解其中的关键点。在其中提到了一家股价飙升的显卡大厂，其市值今年已经超过1万亿美元，位居全球第六。许多网友也将国内的一些科技公司与这家显卡大厂进行对比，黄总认为，国内在算力方面是否有公司能在产业链中占据重要地位？
黄岳：好的，戴总刚才也提到了， 算力是人工智能中最关键、最核心的环节。就算力而言，从附加价值的角度来看，显示芯片可能是最核心的部分。
然而，国内在显示芯片领域的技术有些滞后，所以整体来看，英伟达在这方面仍然占据主导地位。从算力的角度来看，它有点像新能源汽车中的锂矿。虽然我们无法确定哪家公司能在整车制造方面表现出色，但大家都需要这种原材料，可以这样理解。就算力而言，附加价值最高的芯片与国内的关联度并不强。
因此，国内的算力核心主要还是集中在两个环节。 首先是通信领域，除了涉及到附加价值最高的芯片，同时还需要光模块、光通信以及网络路由等组网和服务器的集成。在这些方面，国内厂商在全球市场份额中处于前列，特别是光通信、光模块领域,大部分订单也出口给海外的人工智能领军企业,这是一个重要的领域。
另一个领域是云计算。 除了国内的一些互联网巨头，还有一些垂直领域和行业应用的公司，可能没有足够的资金来购买计算资源，它们可能会通过云计算的方式，包括像OpenAI这样的公司，通过云计算来获取算力资源。因此，国内主要集中在通信和云计算这几个细分领域。
主持人：没错，黄总刚才提到了通信，通信确实是AI板块中一个重要赛道。除了这种上下游的关注点，黄总觉得还有没有其他值得推荐的板块？
黄岳：实际上，我个人认为人工智能未来的商业价值最大的可能性在于应用端。 例如，我们看到4G和5G引发的整个应用和商业的成功，除了基础的通信设备和计算设施，最核心的还是应用。
我们可以看看应用，例如实时聊天软件和短视频软件。从技术价值的角度来看，它们可能没有国产操作系统、国产数据库甚至国产办公软件的技术难度那么大，但是从商业价值来看，它们远远超过基础设施的商业价值。
总体来说，可能我们目前还没有看到基于大语言模型的非常成熟的下游应用，像OpenAI等公司，包括国内的百度和其他公司发布的产品，目前还主要集中在大语言模型领域。然而， 未来围绕大语言模型，势必会出现一系列针对细分行业和垂直领域的应用模型，这些可能更多地聚焦在软件或计算机领域，只是短期内可能还没有看到具体的产品。我认为未来这个领域的发展空间和格局应该是最大的。
三、算力方面国内重点关注通信和云计算
主持人：黄总刚才提到了应用可能会在下游C端呈现爆发式增长，但目前可能还处于研发阶段。黄总也提到了软件涉及到整个产业链的上下游。我们可以进行比较，有一项数据统计显示，在过去的几年中，新能源汽车产业链标的股涨幅较高，主要集中在上游的资源、材料和设备等领域，这类似于现在AI中的算力部分。
然而在2019年特斯拉在上海开设工厂之后，迅速推动了该产业的发展趋势，但后来人们逐渐将重点从上游转移到了核心环节，如动力电池和整车，这可能就是黄总刚才提到的应用端，对吗？从硬件到软件的过渡趋势确实存在。黄总还提到了国内与算力相关的光通信和光模块领域，能否详细介绍一下？
黄岳：好的，正如之前提到的， 算力的核心应该是芯片，但由于国内技术迭代和其他原因，目前还没有适合大语言模型的核心芯片。因此，国内更多地关注附加价值较低、但在全球属于第一梯队的供应商环节。
关于光通信和运营商等领域，整体来说，光通信有些类似于我们使用的宽带。 在宽带中，我们有小区入户和光纤入户，将光信号转换为电信号。这些设备就属于光通信范畴，与我们日常的应用息息相关。但目前主流的应用，如计算中心和服务器，更多地使用100G到200G的产品。由于军备竞赛的需要，除了芯片要达到最佳，其他方面如服务器的集成和整个通信设备也需要做到最好。
而且现在这种产品，例如100G到200G的毛利率水平可能在10%到20%之间，但如果使用最好的400G以上或800G的产品，毛利水平可能会提升到30%甚至40%， 所以这不仅是数量上的爆发，还有附加价值的提升，从相对较低端产品升级到高端产品。一方面，它的产量增加了，另一方面，它的利润水平也提高了。
因此，从整体来看，我个人认为通信和云计算是目前国内算力的核心领域。然而，随着技术进步，芯片也有可能成为核心领域，但从现有的产业竞争格局来看，通信可能是主要领域。 可以关注通信ETF（515880）。
四、AI应用处于早期阶段
主持人：黄总举的例子非常贴切，我们生活中的入户光纤，以及量价齐升现象展示了这个行业未来的良好前景。如果将A股投资比作在餐馆点菜，买个股就是单点菜品，买基金就是买套餐，而购买行业ETF就是买到套餐中的精华部分。举例来说，我们的通信ETF就包含了通信行业的很多龙头企业。黄总，除了通信板块，还有其他板块值得配置吗？
黄岳：其他板块主要是指下游领域，但是在应用领域方面，目前还处于挖掘的状态。因为在当前的人工智能革命中，最核心的是大语言模型。
简单来说，大语言模型就是一个文字接龙游戏，或者可以将其看作是GPT在进行的工作。它的主要任务是预测给定一段文字后，下一个字是什么。例如，输入“基金产”，它会预测下一个字可能是什么，比如“基金产品”，然后它内部会有一个概率分布，表示每个字的概率。它的本质就是进行这样的预测。
为什么这项技术能产生神奇的效果呢？因为为了进行文字接龙游戏，它学习了大量的语料，从中获得了丰富的知识。因此，它具备了涌现和创造新知识的推理能力，这与我们以往的人工智能有着根本的区别。基于这种技术，几乎所有行业或者大多数行业都可以基于大语言模型创建自己行业内部的小模型。
举个例子，在金融行业领域，比如美联储主席鲍威尔的新闻发布会，通常会持续几个小时。但是你是否有时间去观看？很可能没有时间，你最多只能事后看一下他的总结摘要。但是在这种情况下，如果有多模态的输入，也就是除了文字外，还包括语音、图片等多种信号的输入。语音输入后，它可以将其直接转化为文字，并且基于大语言模型，在一些细分行业中已经具备了非常好的积累和激发能力，能够激发出有用的信息。
然后你会发现，例如鲍威尔的某几句话、某几个措辞，可能以前没有提及过，这时你可以直接向这个模型提问，它以前是否表达过这些措辞。以往的技术无法做到这一点，包括与GPT进行聊天交流，这是最核心的一种进步。
然后这个模型会告诉你鲍威尔过去使用过这个词的次数，这时你可能会有新的问题。例如，我想知道鲍威尔以前在提及这个措辞时，金融市场的反应是如何的，他可以告诉你金融市场的一些反应，这又可能引发你后续的问题。比如他在提及这个词时，当时美国的通胀、就业以及其他情况是怎样的。
一旦大语言模型成熟，供应商将致力于发展自己的大语言模型，而推动应用的将是各个行业的精英。他们会发现这个模型对他们真的很有帮助，包括法律领域。例如，通过大语言模型阅读法律案卷、研究法律文献等。
因此，越来越多的行业精英自然而然地会想办法将这个模型应用到产生行业内在价值的应用中，但目前应该说还处于比较早期的阶段。首先，我们还没有看到一些比较成熟的行业应用。第二，即使有了行业应用，也需要考虑商业化的可能性，即是否有成熟的商业模式来盈利，这又是另外一个问题。
然而，显然这个领域的格局以及未来的赛道空间非常广阔。其中有几个环节需要注意。首先，它需要垂直行业的数据，显然在这方面有一些先发优势。此外，具有深入研究特定行业的公司以及拥有自身应用场景的公司，肯定也具备一些先发优势。总体而言，更多的聚焦在软件等细分行业。可以关注软件ETF（515230）。
五、AI板块行情具备可持续性
主持人：对，正如黄总刚才所说的，如果我已经有了自己的应用场景、体系或者客户群体，再加上引入AI进一步推动，可能会更加得天独厚。过去关于人工智能的概念并不陌生，比如前两年的元宇宙热潮，炒作了半年后逐渐平息，从年初到现在AI也经历了差不多半年的炒作，而近期也出现了连续回调。再加上今年的宏观经济数据在某些方面低于预期，这给人一种不太安心的感觉，两位老师可以谈一谈AI板块的可持续性吗？
戴康：我认为AI的行情并不是纯粹的炒作，我认为它还没有结束。我主要有几个观点，首先这一轮的AI行情和2013年移动互联网行情有几个相似之处。
首先，都是由技术革新引发的场景革命。第二，都有内外部的催化剂。第三，海外的宏观环境有一定的相似性。第四，国内的宏观环境也有相似之处。最后是股市的流动性。 这五个相似点表明，在行情级别上，我认为这一轮的AI行情可以与2013年的移动互联网行情相媲美。
另外，我们观察行情的节奏，2013年的移动互联网行情几乎贯穿全年，涨幅高达250%。期间有三次回调，分别为11.5%、9.5%和13.7%。而每次回调后都是买入机会，AI行情也有这样的相似之处。最后是主线行情结束的信号，我认为目前还不符合结束的条件，因此我认为目前的AI行情还没有完全结束。
主持人：戴康老师刚才提供了一个新的思路，将今年的行情与2013年的移动互联网行情进行对比。刚才也提到，2013年的行情涨幅高达250%，但每次回调只有百分之十几。这实际上蕴含了一个巨大的投资机会，大家可以回顾并研究过去行情的演变，也许能给我们以新的启发。那么对于AI行情的演绎，黄总有什么看法？
黄岳：好的，我个人认为人工智能是未来数年A股的中长期主线。与之前戴总提到的移动互联网行情以及主持人提到的新能源汽车行情相似，它们共同的特点是从0到1再到N的渗透率快速提升。在新能源汽车革命之后，A股很难再找到具有广阔渗透率提升空间的赛道，因此人工智能的出现填补了这个空白，从博弈的角度来看是合理的。
从产业和基本面的角度来看，目前整个人工智能行业还处于早期阶段。目前人工智能的渗透率还不到5%。历史研究表明，产业革命在达到5%渗透率时通常是一个关键的点位。在这之前，市场会察觉到技术在未来的巨大发展空间和商业价值，市场会迅速提升估值以适应未来的发展。在超过5%之后，产业发展趋势往往是不可阻挡的，就像特斯拉Model 3的诞生一样。一旦有重要的产品问世，整个产业的趋势就会不可逆转且加速发展，此时大家会看到业绩的爆发。
从人工智能角度来看，算力是先行的，其业绩有可能会快速兑现，而应用端可能需要更长的时间，并会出现一些细分行业的应用。 但只要有一些热门应用出现，它们对于整个大模型和算力都将形成循环促进的效应。
总体而言，当前市场更多关注整体估值的提升，这是从0到1阶段的特征。其次，市场可能更加关注能够短期兑现业绩的板块，例如算力、光通信和云计算等。当然，我认为未来应用领域的空间可能更大。
主持人：现在我们来谈谈行情，最近人工智能板块出现了一些回调，您认为是行情结束了，还是短期波动？投资者该如何操作？
黄岳：整体来看，如果我们参考过去，像戴总提到的移动互联网和新能源汽车行情，它们的行情宽度和时间以及涨幅都是非常巨大的。 所以我认为目前的行情可能仍处于第一阶段，即从0到1这样快速提升估值的阶段，大家都在进行军备竞赛。我觉得这个行情还远未结束。
主持人提到具体的投资或配置的问题，这个问题要结合客户自身的风险偏好和持仓成本来考虑。如果投资者早就预见到了这个产业趋势，并进行了配置，那么从产业投资的角度来看，这个时间还远没有完成，没有必要频繁调整。
但是如果是后来才关注到这个板块，并且已经累积了较大涨幅，特别是像游戏ETF（516010）这样今年以来的累计回报率已经接近甚至超过100%，那么可以看到任何赛道短期内出现巨大获利后，往往都会出现较大波动。所以我认为 如果目前还没有配置或者在较高位置关注这些板块的投资者，可能可以耐心等待，采取定投或分批布局的方式，尽可能减少投资组合的波动。
主持人：黄总的意思是，如果早期入场并且获利有一定安全垫的话，就可以安心持有而不要频繁调整。对于较晚入场的投资者，在回调时可以通过定投等方式降低成本。
六、如何选择核心龙头？
主持人：两位老师都认为AI行情远未结束，未来还会有进一步的提升。根据过往产业链的经验，产业投资最重要的是选择核心环节的龙头并持有。我们想帮助直播间的朋友问一下两位老师，如何选择这些核心龙头？有哪些特征？
黄岳：根据目前国内在全球人工智能产业链中的分工和技术特点，我认为未来国内最核心的可能出现在应用环节，特别是各个行业的垂直细分应用。我们已经看到了一些应用场景，例如办公软件和图案等，也有一些初步的尝试。未来在细分行业中，如传媒、法律、金融和医疗等领域都具备创意和执行力的特征，具备这些特征的行业和产业都具备巨大的应用潜力。
目前来看，国内主要集中在确定性较强的算力和数据环节。国内的算力已经进行了讨论，至于数据，我个人认为每个细分行业都有自己的壁垒。即使未来国内的大模型被一些互联网巨头或其他公司成功开发，但如果缺乏细分行业的数据，它将无法进行细分行业的应用，也没有必要去做。它只需要提供大模型，并允许行业调用其API，再结合行业数据训练基于大模型的细分行业内的小模型。这些小模型能够解决细分行业内许多实际问题，提高生产效率。因此，总体来看，我认为未来主要集中在这几个领域。
主持人：戴康老师，您是怎么看待核心龙头的特质呢？
戴康：产业的核心环节具备三个特征。 首先，它位于产业链的技术密集型部分，是降低成本、提高效率和实现升级迭代的关键环节。其次，它能够占据产业链中最高的价值份额。 例如，动力电池在新能源汽车中占据最高的单车价值份额，而苹果的利润占据产业链的一半以上。
第三，它呈现出龙头化的趋势。例如，全球动力电池的集中度从2018年的10%提升到2021年的68%。微软的Windows操作系统在全球占据了80%以上的市场份额。
基于以上几点， AI产业的核心环节可能是大模型，它不仅具有高附加值，还是底层算法的核心驱动力之一。 它的地位类似于互联网的操作系统，高昂的训练成本和资源也使得该产业有望向头部企业集中。
主持人：听了两位发言，感觉戴康老师更多地从当前的产业链分析核心，而黄总更多地基于未来将AI技术应用于终端或C端的视角去看待。两个角度可能略有不同，但都能引发大家思考。
就像我们回头看以往熟知的科技创新，产业链的形状是链条式的，比如手机应用，我们可以看到各个环节的结构件、摄像头、声像组件和半导体显示器等，每个环节都有其定位和利润。但是，AIGC更像是拼积木，不是一个线性的链条，而是一个立体的结构，可以不断加入插件形成强大的组合。因此，哪个环节能迎来爆发，如黄总刚才提到的特别是应用端，目前还不确定。市场上存在巨大的想象空间，俗称为脑洞行情。请问两位如何看待关于AI脑洞的具体落地？
戴康：在AI领域的投资机会可以分为下层建筑和上层应用，这两者共同推动了AI产业的落地。
在下层建筑方面，算力是首要的，AI大模型带来的算力需求是相对确定的。因此，关注流量基础设施产业链，如GPU、ASIC等AI芯片，服务器交换机，光模块光芯片以及液冷温控保障CPU运行。在上层应用方面，AI是一项通用技术，它影响生活的方方面面。应用的价值取决于覆盖的用户数量和单个用户支付的价值。
以游戏为例，上半年游戏行业的表现非常火热，它是表现最好的二级行业之一。AI在游戏中的应用使得游戏能够根据文本生成语音，根据主题生成场景，根据二维图像生成三维模型，极大地提升了游戏策划、音频、美术和程序等环节的生产力，以及玩家在游戏中的体验。基于前面提到的分析框架，由于游戏的受众众多且具备用户黏性，我认为AI在游戏产业中的应用前景非常广阔。
主持人：确实，游戏行业是AI技术比较直观的体现。黄总，您有什么看法？
黄岳：是的，如果我们回顾这个春节前后启动的人工智能行情，最初大家都聚焦在计算机板块，因为大家都在寻找应用，并认为应用空间很大。然而后来人们发现应用似乎还没有落地，而大模型的归宿又不明确。
因此，大家迅速将注意力转向算力，但又发现芯片与国内关系不大，于是开始关注通信板块。最后，大家又转向游戏，因为游戏是人工智能应用中比较成熟的领域。例如，图像识别已广泛应用于游戏和电影中，音频合成也是通过人工智能技术完成的。比如在春节期间的一部著名电影中，有一个演员的音频完全由人工智能合成，因为他因疾病原因无法长时间发声。
主持人：我知道您所指的是《流浪地球2》。
黄岳：是的，所以这个电影本身就是一个成熟应用场景的AI。此外，大模型的出现产生了一些神奇效果，极大增强了以前人工合成图片的真实感。例如，以前的图中可能存在一些传统笑话，如手部细节出现多个手指，脸部细节可能有问题，但是大语言模型出现后，神奇地解决了这些问题。
总的来说，游戏作为人工智能成熟应用领域，大模型进一步增强了其作用。游戏主要在几个方面得到了增强。
首先是成本降低，这是最直接的好处，原本需要大量工程师和美术人员，现在可以减少成本。
第二个方面是通过人工智能进行对话。现在无论是ChatGPT，还是国内的模型，如果给它一个提纲，让它写一篇小作文或生成一些图像内容，它都可以很好地完成。而游戏中的场景、剧情或NPC的对话，实际上都是事先预设好的。尽管我们看起来有很多分支，但实际上都是在算法中预置好的。但是运用人工智能技术，我们有可能在游戏中虚拟地创造出新的场景、人物甚至剧情，这实质上是元宇宙的理念。
元宇宙的核心理念是我们可以在虚拟世界中自发地创造，而不仅限于基于既有算法设计的虚拟世界。所以我认为游戏现在能够实现的，或者很快能够实现的，就是降低成本。而未来游戏的整体玩法，也有很大的应用和发展空间。
主持人：刚才两位老师都提到了游戏行业，而自年初以来，游戏行业也经历了大幅上涨，如黄总所说，最高涨幅超过了百分之百。现在行业可能正处于一个微妙的时刻，如果投资者要介入，您有什么好的建议呢？
黄岳：好的，首先游戏行业的逻辑相对简单，国内游戏公司的收入主要来自手游。 手游的渗透率上升与智能手机的快速普及密切相关，这推动了游戏行业渗透率的快速提升，但自2016年后，随着智能手机渗透率达到瓶颈，这一轮大行情基本结束了。
接下来，游戏行业更多是经历周期性的波动，虽然它不属于周期股，但在估值水平方面更多围绕在十几倍到高估值的波动范围内，大概在30倍左右。
去年游戏行业已经处于估值水平波动区间的下限。所以正常情况下，今年游戏行业作为消费类板块，也是消费复苏的一个标志。
所以从正常逻辑来看，今年它又面临一个重要政策的转折点，即游戏版号放开，因此今年它也有一个估值修复的内在需求。
目前来看，我们可以说 游戏行业龙头公司的估值修复已经完成，但这次估值修复也借助了人工智能的助力。未来，我们更需要关注人工智能对游戏行业的带动效果以及业绩兑现情况。
总体而言，从节奏的角度来看，我认为短期内游戏行业可能可以稍微等待一下，因为它之前已经累积了如此大的涨幅。但是再往后看，这样大的涨幅是因为它经历了自2015年以来长时间和巨大幅度的调整，才换来了今年上半年的爆发。
所以不论是游戏行业中人工智能的应用，还是市场中尚未计价的设备（如AR/VR游戏设备），因为这些设备在游戏领域有成熟的应用，游戏行业上一轮的大行情实质上是技术革命或新的消费电子设备的结果。 上一轮的行情是由智能手机带动的，而下一轮可能是人工智能或者AR/VR等新的游戏设备，它们有可能再次推动整个游戏行业的技术革命和渗透率的提升。 这种机会是大的产业趋势的机会，而不是之前提到的周期性波动的机会。
总体而言，我认为游戏行业的投资机会可能还远未结束，只是从短期节奏来看，它具有更多的获利盘的特征。所以我对游戏行业的未来发展比较有信心，但大家可能需要注意短期节奏的问题。可以关注游戏ETF（516010）。
主持人：像黄总所说，虽然今年游戏行业看起来涨势凶猛，但这基于从2015年开始的估值修复，加上面临的政策拐点，再加上人工智能的助推，将其推向新的高度。虽然短期内已经累积了涨幅，但从长期来看，仍有很大的上涨潜力。
八、人工智能投资现在能否入场
主持人：接下来，我们将讨论投资者更关心的问题，不仅限于游戏行业，而是今年人工智能的热度非常高，之前涨幅也很大，很多人错过了入场时机。作为投资者，尽管我看好它，但每天涨涨涨的情况可能会逐渐改变我的心态。尽管现在有一定的回调，但相对于我当时关注它时的价格仍然较高。在目前的回调情况下，是否适合再次入场，这是投资者关注的问题。
戴康：我认为现在是合适的时机，AI目前正处于今年的第二次震荡期，而现在是布局的合适时点。
从回调的原因来看，我发现近期AI的回调主要是由短期事件的催化和交易层面所致。例如，AI板块的交易拥挤度再次达到了2020年以来的高位，TMT（科技、媒体和通信）行业的成交量在整个A股市场中的比重再次接近4月初40%的高位，这持续的快速上涨引发了浮盈的兑现。
此外，部分公司股东减持、对国外芯片出口限制的担忧以及季末基金的调仓也是近期波动加剧的主要原因。根据典型案例，此类调整的时间和空间通常接近2013年的移动互联网行业的回调情况。因此，我认为后续的下行压力不大。刚才提到的这轮AI的涨幅可以媲美2013年的移动互联网行业。在2013年的移动互联网行情中，也经历了三次典型回调，时间分别为40天、17天和19天，回调幅度分别为11.5%、9.5%和13.7%。
今年4月份的AI调整类似于2013年的第一轮调整，我们可以看到近期AI相关指数在一周内下跌超过10%，这类似于2013年第二轮快速调整，调整的时间和幅度也与当时情况相近。因此，我认为目前AI行业正处于今年的第二次震荡期，也是布局的合适时间。
如果我们展望下半年，我预计A股市场上的杠杆策略仍然有效，因此AI行业仍然是一个较好的投资选择。我们之前提出这是一轮新的投资方式，而确定性资产将更受市场青睐。 AI行业具有远景盈利的确定性，它同时兼具了政策支持和产业趋势的确定性。因此，我认为短期的回调为大家提供了一个积极布局的良机。
主持人：戴康老师给我们带来了一剂定心丸，认为这次回调是一个上车的机会，行情还远未结束。关于能否购买的问题，作为基金经理的黄总，您会不会遇到一种情况，即行业风口来了，但自己没有配置，是否会感到急迫或有压力？
黄岳：我觉得肯定会感到压力。这相当于如果别人已经配置了，而自己没有配置，那么排名就会落后。从整体来看，有几点需要考虑。
首先，我相信绝大多数投资者都喜欢在低点进行布局，因为在低位购买更令人放心。但对于许多行业来说，实际上在低点布局是很困难的。因为像游戏等行业，去年已经经历了大幅下跌，甚至有些板块自2015年以来就连续下跌了七八年。所以可以说很多投资者已经完全不关注这些板块了。 当你发现这些板块已经累积了一些涨幅时，我觉得更重要的是要考虑这些板块是否具有中期投资的价值，是短期博弈的机会还是由产业趋势引发的机会。
那么回到我之前提到的观点，5%的渗透率可能是一个临界点。在这个临界点之前，大多数情况下业绩无法实现，就像戴总刚才提到的，实际上是将未来的确定性一次性折现到现在，这必然会导致股价大幅溢价，反映在股价上也就是大幅上涨。在这种情况下，投资者面临的问题是，首先股价已经大幅上涨，估值非常高。
第二，短期内好像业绩还没有兑现，大家心中会产生疑问，我觉得这是很正常的。但是在这个时候，我认为我们应该回归到产业趋势，看它到底是短期博弈还是长期产业趋势。毫无疑问，人工智能是一个长期的产业趋势。而且，一旦渗透率进一步提升，或者如果大家还有疑虑的话，可以选择等待。
比如，以算力为例，我认为在今年下半年或明年，很有可能会看到订单和业绩的增长。或者我们可以关注那些确定性较强的领域。要么就是在整个产业的渗透率达到一定程度，比如超过5%之后再介入。
实际上，我们可以看到，在新能源汽车领域，大部分投资机构基本都是在超过5%的渗透率之后才投资的。整个产业已经形成了趋势，并开始加速发展。在这个时候进行介入，因为此时有业绩可追踪。相比之下，机构投资者的优势主要体现在高频数据和业绩的跟踪和判断上。但对于我们普通投资者来说，我觉得不必像机构投资者那样太过在意这些细节。
我们普通投资者更注重的是把握产业趋势，根据我们自己的资金属性和风险承受能力进行定投或者采用其他灵活的配置和投资方式。
因此，从产业趋势的角度来看，我认为行情远未结束，只是短期内涨幅较大，需要进行调整。在这个时候，我们可以设定一个心理上能够承受的最大调整幅度，比如涨幅的30%或50%，并思考如何应对这种情况。通过考虑最糟糕的情况，我们再进行配置时就能更加安心。
九、重点关注通信、芯片、游戏
主持人：黄总刚才的提示非常准确，基金中有一种策略叫做定投，即定时定量地分批购买基金，同样这种策略也可以应用在我们的ETF投资上。
我们刚才讨论了很多产业方向，包括通信、芯片、游戏、软件等板块。我想问一下两位老师，如果只能选择其中1~2个方向，您最偏好的是哪个行业？
戴康：从这个板块的角度来看，我认为目前上游的算力可能是一个很好的选择。通信、芯片和其他相关领域应该是最能提前释放业绩的。
我们之前提到了航海大时代的比喻，即扮演着卖船人的角色。所以在上游方面，像通信芯片和光模块等硬件，以及AI芯片，受到了数据中心和超算中心需求的影响，随着CPU800G等技术的普及，渗透率正在提升，目前已经有订单的拉动，同时海外科技巨头也有大量的800G采购需求。一些龙头公司已经实现了大规模的800G订单出货，并持续增加。
AI芯片是AI服务器算力的核心，占据了70%以上的价值。受益于AI大模型的训练和推理需求的爆发，目前一些龙头公司已经可以观测到与AI相关产品销售相关的业绩增长。
另一方面， 从更广义的芯片维度来看，随着产业周期预期的触底，产业链的表观业绩有望复苏。目前AI赋能也将推动估值的上升。我们刚才提到，全球半导体销售额增速已连续下降13个月，而市场预期半导体周期将在下半年触底。
从历史上看，半导体设计股价通常领先1~2个季度触底。所以现在已经到了布局的时机。另一方面，AI算力需求也在爆发。服务器配套的光芯片、高速接口芯片、电源管理芯片、HBM等存储器，这些配套的芯片短期估值也有提升。所以长期来看，我们会关注它们的量价齐升。
主持人：戴老师选择的行业是芯片和通信这两个板块，那么黄总呢？
黄岳： 如果要选择两个板块的话，我觉得一个可能是通信。 因为我之前也提到过，通信是国内算力逻辑最顺畅的板块之一，而且在算力领域，国内上市公司最早能够看到业绩的可能性较高。如戴总刚才也提到的，目前已经出现了一些订单情况，这是通信领域。可以关注通信ETF（515880）。
另外一个是游戏。因为游戏是应用领域中最早能够看到落地的板块之一 ，而且游戏本身在过去的15年里经历了长时间的跌幅，从筹码结构的角度来看，它更具吸引力。此外，游戏行业未来可能还有一些类似于AR/VR这样的利好，目前股价尚未计算其中。但在未来的两三年中，人工智能对游戏的提升可能尚未结束，可能会再次引发新的游戏产业技术创新的革命。所以我认为游戏行业是最早能够看到业绩的板块之一，而且具备较大的发展潜力。可以关注游戏ETF（516010）。
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。
板块/基金短期涨跌幅列示仅作为文章分析观点之辅助材料，仅供参考，不构成对基金业绩的保证。
文中提及个股短期业绩仅供参考，不构成股票推荐，也不构成对基金业绩的预测和保证。
以上观点仅供参考，不构成投资建议或承诺。如需购买相关基金产品，请您关注投资者适当性管理相关规定、提前做好风险测评，并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。基金有风险，投资需谨慎。
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