AI正在将世界分成兩半。
以ChatGPT等人工智能應用的面世，突破性地改變了諸多行業與勞動方式。曾經被認為難以替代的創造性腦力勞動，正在迎來分解和重構，“靈感”揭去了神秘的面紗。在遊戲和音樂、設計等領域，AI已經開始占據一席之地，據媒體報道，正在大量部署AI的公司中，有的預計一年可節省20萬成本。
AI也為一二級市場帶來了巨大的财富效應。從算力和晶片的供應商，到大模型的開發商，乃至應用層的相關概念股，都經曆了營收暴漲或估值飛躍。高盛科技投資組合經理布魯克·戴表示：“我投資科技行業已經30多年了，人工智能是我見過的最令人興奮的發展之一。
這樣的兩面性，正是AI作為産業風口的特色：他既可能瘋狂燒錢，又提高效率；既讓傳統産業面臨挑戰，又在締造新财富神話；既能抛下人不打招呼，又可将企業送上風口。
對我們來講，該如何抓住AI風口呢？在考慮對策之前，我們首先要思考一個問題，為什麼AI會突然爆發？
01
AI極簡史
AI就像高速公路旁的裡程石，“當你在地平線上看到它時，它很快就到你眼前了。”
大模型的起源可以追溯到20世紀80年代，在之後的幾十年裡，随着計算機的性能發展，神經網絡模型的深度和訓練資料的規模緩慢增加。到2006年深度信念網絡模型提出，為深度學習模型開辟了思路。2017年，Google 團隊研發出了Transformer 架構，深度學習參數規模達到了上億，真正意義上的大模型才得以誕生，而此時，距離GPT-3的誕生已經隻有不到5年時間。
從總體而言，AI産業的發展特質是“緩慢積累，突然爆發”。與新能源、網際網路等需要漫長的基礎設施建設與産品普及不同，AI因為有晶片和雲服務等基礎設施部署友善、邊際成本低等優勢，是以其發展核心是技術進步，隻要技術參數達到門檻值之後，那麼其應用規模就會快速擴張。
而且，ChatGPT遠非人工智能的全部内容。在國外，Meta（Facebook）和谷歌緊緊跟随微軟步伐；在國内，從百度“文心一言”，到阿裡的“通義千問”，從騰訊“混元”，再到華為“盤古”。自今年3月以來，已有超過20家企業入局大模型賽道，其中既有對标GPT的通用大模型，也有聚焦垂直行業，在開源大模型基礎之上訓練的垂類大模型。
而除了涉及算法研究和模型建構的“技術層”産業，人工智能産業鍊還有基礎層和應用層兩個部分。基礎層顧名思義，就是主要提供硬體裝置和軟體服務的基礎設施，其中主要涉及AI晶片、雲計算等領域；而應用層主要涵蓋了包括金融、汽車、醫療等需要人工智能技術的的應用場景，參與者是專注各種具體場景的公司。
由此可見，AI已經跨過專注通用大模型發展的初期階段，走向基礎層追求低成本高算力、技術層從通用邁向垂類、應用層在不同産業實作落地價值的新階段，産生更為巨大的産業機會。
然而，正因為機會太過巨大，幽靜的水深下，潛藏着無法捉摸的機遇。
02
我們投資AI，是在投資什麼？
與衆多風口一樣，AI投資的背後，有困難更有障礙。
如前文所述，AI的核心驅動力并非普及，而是技術。是以，一旦技術水準進步不如預期，或者無法支撐起實際的應用場景，AI産業的發展，就會變成一副“看上去很美”的幻景。
廣發證券認為，國内資本市場很難影響和決定未來AI産業投資的走勢，其主要受兩個外界因素影響，一方面國内大模型平台的産業化實踐突破，另一方面是是海外生成式AI商業化的技術變現，尤其是行業應用的商業化規模落地如果不能達到預期，那麼整個AI産業的投資邏輯都會被動搖。
而這兩點的本質，都是AI内容的精度和成本，必須在具體場景達到能夠商業化的水準。
另一方面，因為AI發展不動則已、動則爆發的特性，是以對投資人的前瞻性提出了更高的需求。顯然，如何從無數的AI投資建議中去僞存真，不同的投資人會有不同的看法。而無法形成投資共識，意味着在資本市場AI領域将會“節奏不斷”。
華安證券就指出，市場拔估值行情希望率先反映可能湧現的“超預期”，但不同投資者對業績兌現的時滞容忍度不同，是以步調不一緻之下，行業今年經曆較大漲幅後可能存在調整。
投資機構現階段的共識是，AI将是今年乃至未來相當一段時間在内的投資主線，而人們的日常生活将是AI首要改變的對象。當然，在這樣的趨勢認知之下，不同的資本市場，投資的側重方向并不相同。
在一級市場，因為2021年的投資高峰剛剛過去不久，是以投資機構的态度相對謹慎，有投資人表示，“此前AI賽道到了一個很高的估值，但商業模式并不明朗，是以在一段時間内遇冷。”
是以，即使如今随着大模型的爆火，賽道熱度升溫，但是機構仍然傾向于尋求“确定性”，像算力晶片、具有自主可控的底層大模型、以及垂直行業的大模型公司等“基礎設施”和“場景應用”都是機構重點關注的方向。資料顯示，2023年以來，國内AI投資事件共254起，投融資金額達1006億元。其中，計算機視覺與圖像、智能機器人、智能駕駛等細分領域熱度較高。
在二級市場，國内資本市場同樣有大量涉及AI領域的企業。如中證人工智能主題指數從滬深市場選取的50家指數樣本公司，這些公司覆寫了人工智能産業鍊的基礎層、技術層、應用層，包含家用電器、汽車等涉及人工智能外延應用場景的行業。而其中大部分公司集中在計算機和電子兩大行業，合計權重占比已達90%。由此可見，大多數二級市場投資者，仍然将計算機與電子行業視為AI發展的動力。
大部分的AI相關企業來自計算機和電子領域，但不是來自電子和計算機領域的企業就與AI相關，而如何押寶具有潛力的企業，顯然是二級市場最為關注的問題。
最為穩定的投資政策，是不去押寶。
03
AI的未來裡，有多少黃金屋？
百度前CEO陸奇認為，2022年到2023年，新範式已經迎來新拐點，“模型”知識無處不在，以OpenAI為代表的的技術創新，使得行動、模型、資訊三位一體，向着通用智能轉化。“這一次大模型拐點會讓所有服務經濟中的人、藍領都受影響，因為他們是模型，除非有獨到見解，否則你今天所從事的服務大模型都有。”
在二級市場，與單獨押注某賽道某公司相比，闆塊指數型基金，可能更容易擷取細分賽道的增長紅利。
作為一個已經為産業和社會帶來切實效率提升，目前仍然在快速普及和分化的技術，AI已經成為一股擋不住的宏觀潮流，其懸念來自于具體的發展路徑。機敏的投資者善于緊跟趨勢的動态，但對于某個公司具體産品服務的落地把握往往并不擅長。是以，比起購買單獨公司的股份，“投資趨勢”是更好的選擇，既能享受産業成長的機遇，也避免闆塊内的擇股壓力。
而Wind資料也證明了這一點：中證人工智能主題指數從2012年6月29日至2023年2月3日的十餘年時間裡，其年化收益率超過了10%，年化波動率為32%，夏普比率達0.46。目前，市場上也有3隻ETF産品跟蹤中證人工智能主題指數。
跟蹤中證人工智能主題指數的ETF
下一個十年，AI産業是否還會繼續保持增長？
從短期來看，中信證券研報指出，展望2023年下半年，科技産業投資主線仍然是“AI+數字經濟”，而在更長遠的未來，AI同樣是不可或缺的一環，2021年，Gartner釋出了12項2022年重要戰略技術趨勢，生成式AI居于戰略首位。而根據《中國AI數字商業展望2021-2025》，到2025年，中國生成式AI技術應用規模預計上升至2070億元，年均複合增長率高達84.1%。
目前，政策也正在推動AI産業的應用和普及。以北京、上海等一線城市為代表的各地紛紛出台了推動人工智能産業發展的相關檔案與扶植政策。有機構指出，計算機行業正進入技術創新周期與政策周期雙驅動時期，技術周期催生以 ChatGPT 為代表的 AIGC 技術突破，拓展行業空間，大模型訓練提升對于算力底座的需求，同時與 AI 結合的 C 端、B 端應用加速落地。政策周期推動數字經濟，頂層設計與自主可控的需求将持續推動信創周期。
在不遙遠的未來裡，AI将會影響更多行業，也将影響更多财富。
風險提示：基金有風險，投資需謹慎。不作為投資依據。投顧機構不保證以上基金投顧組合政策一定盈利以及最低收益，也不做保本承諾。