算力作為數字經(jīng)濟時(shí)代新生產(chǎn)力，已成為經(jīng)濟社會(huì )高質(zhì)量發(fā)展重要支撐。隨著(zhù)AI浪潮的發(fā)展推進(jìn)，算力更是開(kāi)始加速擴張。算力的時(shí)代已然到來(lái)。

在整個(gè)人工智能領(lǐng)域，算力扮演著(zhù)怎樣的角色? 我國算力發(fā)展空間如何？這一波受益于A(yíng)I的算力行情是否具有可持續性？站在當前時(shí)點(diǎn)如何看待AI算力領(lǐng)域的投資機會(huì )？

對此，中國基金報記者采訪(fǎng)了：

(資料圖)

博時(shí)基金權益投資四部投資副總監兼基金經(jīng)理肖瑞瑾

嘉實(shí)信息產(chǎn)業(yè)基金經(jīng)理李濤

國泰半導體設備材料ETF基金經(jīng)理艾小軍

創(chuàng )金合信芯片產(chǎn)業(yè)、創(chuàng )金合信全球芯片產(chǎn)業(yè)QDII基金經(jīng)理劉揚

匯豐晉信科技先鋒基金、新動(dòng)力基金基金經(jīng)理陳平

恒越研究精選基金經(jīng)理、恒越基金TMT研究組組長(cháng)趙炯

富榮基金研究員郭梁良

上述七家基金公司專(zhuān)業(yè)人士表示，隨著(zhù)數字經(jīng)濟時(shí)代的到來(lái)，算力已經(jīng)變成了一種和水、電一樣的基礎資源，算力是人工智能的底座，是打造大模型生態(tài)的必備基礎，海量的數據計算、傳輸需求將帶來(lái)算力和網(wǎng)絡(luò )基礎設施新的長(cháng)期景氣周期。作為賣(mài)鏟人角色的公司，業(yè)績(jì)兌現最早，商業(yè)模式無(wú)需驗證，確定性相對更高。算力是一個(gè)相對比較明確的賽道，AI相關(guān)應用發(fā)展的迭代、創(chuàng )新，其背后都通過(guò)算力作支撐，未來(lái)算力的增長(cháng)空間非常巨大。不過(guò)，在上半年漲幅較大的情況下，要注意波動(dòng)風(fēng)險，可以考慮遇調整后分批布局。

算力是AI的底座

中國基金報記者：在整個(gè)人工智能領(lǐng)域，算力扮演著(zhù)怎樣的角色?

肖瑞瑾：生成式人工智能體系共分為四個(gè)層次：底層是搭載GPU等專(zhuān)用芯片的AI服務(wù)器，中層是在A(yíng)I服務(wù)器上進(jìn)行迭代訓練的大模型，上層是基于大模型的各類(lèi)應用，同時(shí)在迭代訓練中需要用到大量的數據，因此，數據也是其中一個(gè)層次。由此可見(jiàn)，算力是生成式人工智能體系的底層基礎設施，只有通過(guò)強大算力對人工智能大模型進(jìn)行迭代訓練，才能獲得具備智慧涌現能力的人工智能大模型，同時(shí)在后續每一次調用中都需用到算力進(jìn)行推理。因此，算力是人工智能的基石。

李濤：算力主要指計算機或服務(wù)器系統的處理能力，通俗來(lái)講，算力的大小決定了計算機系統的計算速度和承載能力。隨著(zhù)數字經(jīng)濟時(shí)代的到來(lái)，算力已經(jīng)變成了一種和水、電一樣的基礎資源，而數據中心和通信網(wǎng)絡(luò )也已成為不可或缺的公共基礎設施。在人工智能三要素中，無(wú)論是數據還是算法，都離不開(kāi)算力的支撐。

在各類(lèi)AI應用繁榮的背后，需要大量算力支持。AI越聰明，背后所需要的算力支持就越多，而且隨著(zhù)模型算法的迭代升級，其對算力的需求呈指數型增長(cháng)。據華為發(fā)布的《計算2030》預測，2030年人類(lèi)將進(jìn)入YB數據時(shí)代，全球數據每年新增1YB。通用算力將增長(cháng)10倍到3.3ZFLOPS、AI算力將增長(cháng)500倍超過(guò)100ZFLOPS。相當于一百萬(wàn)個(gè)中國超級計算機神威“太湖之光”的算力總和?？梢?jiàn)，未來(lái)人類(lèi)對算力的需求量是非常龐大的。

艾小軍：AI產(chǎn)業(yè)鏈上游主要為AI大模型的訓練和應用提供軟硬件支撐，中游主要以設備制造商、服務(wù)提供商為主，下游應用多樣化，前期市場(chǎng)上多重點(diǎn)關(guān)注AIGC在傳媒領(lǐng)域的應用等，云通信服務(wù)商也有望在A(yíng)IGC中受益。算力處在產(chǎn)業(yè)鏈的上游，在人工智能三要素算力、算法、數據中，算力普遍被認為是“卡脖子”最關(guān)鍵的地方。在A(yíng)I快速發(fā)展背景下，算力是非常緊缺的資源，持續重點(diǎn)關(guān)注光模塊、ICT設備等算力板塊。

劉揚：算力是AI的基石。算力即計算能力，是對數據信息進(jìn)行處理、運算、存儲、傳輸和應用的計算能力的統稱(chēng)。算力又分為通用算力和專(zhuān)用算力，不僅僅是AI服務(wù)器和光模塊，還包括數字芯片、通信網(wǎng)絡(luò )、數據中心和終端算力等等。

AI時(shí)代對算力的需求十分巨大，而算力建設天然受到政策性和地域性的影響，具有不均衡性的特征。因此，未來(lái)AI時(shí)代的算力，更可能是整個(gè)經(jīng)濟體全方位的提升，是各個(gè)信息產(chǎn)業(yè)的算力總量，以大量的云計算數據中心、超算中心和智算中心等組成的AI算力網(wǎng)絡(luò )為主體，結合整個(gè)經(jīng)濟體的通用算力設施大幅升級，再加上企業(yè)和組織的專(zhuān)用AI算力，最終建成超過(guò)當下算力總量幾百倍規模的算力基礎設施。

趙炯：算力是人工智能的底座，是打造大模型生態(tài)的必備基礎，海量的數據計算、傳輸需求將帶來(lái)算力和網(wǎng)絡(luò )基礎設施新的長(cháng)期景氣周期，算力的發(fā)展影響著(zhù)未來(lái)人工智能發(fā)展的高度。

陳平：AI最重要的三要素是算力、算法和數據，算力是AI的底座。整個(gè)AI的發(fā)展需要大量算力的支撐。ChatGPT引領(lǐng)的AI大模型的訓練和推理的浪潮使算力的需求出現激增。

郭梁良：產(chǎn)業(yè)鏈賣(mài)鏟人角色。生成式AI在各行各業(yè)的絲滑應用，需要能力強大的底層大模型。GPT-3.5參數量在1750億左右，而GPT-4達到1.8萬(wàn)億參數量，參數量更大的模型，展現出更強的推理能力和思維鏈能力。而要有效訓練更大參數量的模型，就需要更大的算力支持。更強大的GPU，傳輸速率更快算力互聯(lián)，帶寬更大的存儲等高頻高速算力產(chǎn)品，都將得到更廣闊的應用空間。

賣(mài)鏟人角色的公司，業(yè)績(jì)兌現最早，商業(yè)模式無(wú)需驗證，確定性相對更高。需要區分的是，有些公司是“的確在產(chǎn)業(yè)鏈上”，有些公司是“理論上也能做”，行情越往后發(fā)展，越聚焦“的確在產(chǎn)業(yè)鏈上”的公司。

算力賽道明確

增長(cháng)空間巨大

中國基金報記者：連月來(lái)多家上市公司持續加碼AI算力投資，對此您怎么看？我國算力發(fā)展空間如何？

李濤：從終端維度看，算力是一個(gè)相對比較明確的賽道，AI相關(guān)應用發(fā)展的迭代、創(chuàng )新，其背后都通過(guò)算力作支撐，隨著(zhù)成千上萬(wàn)甚至幾十億的算力驅動(dòng)，到后面可能每一個(gè)產(chǎn)生的符號都是相對等價(jià)，我們認為未來(lái)算力的增長(cháng)空間非常巨大。

根據工信部數據，近年來(lái)，我國算力產(chǎn)業(yè)年增長(cháng)率近30%，算力總規模位居全球第二。算力核心產(chǎn)業(yè)規模達到1.8萬(wàn)億元。

肖瑞瑾：中國作為全球人工智能產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力排序居前的國家，針對算力的投入一直保持在較高強度。近年來(lái)，全國各地政府興建了各類(lèi)的超算和智算中心，其中智算中心即為用于人工智能大模型訓練的基礎設施。近期我們看到多家上市公司布局AI算力投資，這是對當前地方政府作為投資主體的有益補充，民營(yíng)資本的進(jìn)入將提升算力基礎設施的運營(yíng)效率，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。但需要注意到，國內目前涉足人工智能大模型大部分是互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)或者大型科技企業(yè)，這些大型企業(yè)都有自建算力基礎設施的需求，投入算力投資的上市公司未來(lái)能否獲取這些優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)資源將是評估投資回報率的重要判斷條件。

艾小軍：AI行業(yè)正處在快速爆發(fā)的階段，所以芯片的需求和算力的增長(cháng)也將呈現指數級向上的趨勢，明年可能是整個(gè)AI服務(wù)器大幅增長(cháng)的第一年。

在人工智能的產(chǎn)業(yè)趨勢下，算力國產(chǎn)化的布局重點(diǎn)在于打通整個(gè)半導體產(chǎn)業(yè)鏈，需要我們在材料和設備端加快國產(chǎn)化布局，通過(guò)在制造端形成一定的產(chǎn)業(yè)競爭力，實(shí)現芯片端的自主可控。從中長(cháng)期角度來(lái)看，提高國內芯片制造端的能力，重點(diǎn)在于推動(dòng)上游材料和設備的國產(chǎn)化。目前滲透率仍然較低，空間較大，未來(lái)仍然有很大的發(fā)展潛力。

陳平：AI浪潮下，全球大量公司的算力需求在快速增加，因此，A股上市公司加碼AI算力投資十分自然。我國目前所擁有的算力規模是非常大的。根據7月19日工業(yè)和信息化部新聞發(fā)言人趙志國在新聞發(fā)布會(huì )上的介紹，目前我國算力總規模居全球第二，且具有高增長(cháng)和結構性?xún)?yōu)化的特點(diǎn)——保持30%左右的年增長(cháng)率，新增算力設施中智能算力占比過(guò)半。未來(lái)，我國算力發(fā)展的空間也非常大。AI方向上，目前全球最領(lǐng)先的國家就是美國和中國，相應的算力需求最多也是這兩個(gè)國家。待 AI應用起來(lái)之后，國內的訓練和推理將會(huì )消耗大量的算力，同時(shí)中國可能還會(huì )向外輸出算力。

郭梁良：我們認為，對于進(jìn)行自有大模型訓練的廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，AI算力投資是大模型訓練的入場(chǎng)券。強大的算力支持是有效訓練更大參數量、更大數據量的大模型基礎之一。

國內算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈，在光器件、光模塊、PCB、服務(wù)器整機等領(lǐng)域，都具備全球范圍內成本優(yōu)勢，承接了主要的產(chǎn)能供給。這些環(huán)節有望在這一波AI算力發(fā)展的浪潮中獲得新的增長(cháng)動(dòng)力。長(cháng)遠看，國內在算力核心環(huán)節，比如GPU、CPU、高性能存儲、光芯片等環(huán)節，也將逐步追趕世界先進(jìn)水平，發(fā)展空間廣闊。

劉暢：如前所述，現在的AI產(chǎn)業(yè)剛開(kāi)始發(fā)力，AI算力的需求如此巨大，現在的投資遠遠不夠。而最終的AI算力市場(chǎng)，肯定需要全社會(huì )的共同努力，建設成連接大量超算智算數據中心的AI算力網(wǎng)絡(luò )為主、企業(yè)與組織的專(zhuān)用AI算力中心為輔的算力基礎設施。

現在上市公司加碼AI算力投資，有幾種方向，包括自研、承建和算力租賃等方式，難度和未來(lái)前景不一樣，所需要的資源與能力也是不同的。因此，并不是所有的AI算力投資都會(huì )成功，它需要和AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展節奏相匹配。

我國算力需求巨大，投資意愿非常迫切，但受制于缺乏先進(jìn)的AI芯片，因此成本較高、發(fā)展受到掣肘。因此，我相信中國最有前景的AI算力投資方向在于兩點(diǎn)：一是本土化的先進(jìn)AI芯片研發(fā)，二是新型舉國體制下的全國超算智算網(wǎng)絡(luò )建設。

階段性供需錯配催化行情

需求端景氣度決定持續性

中國基金報記者：具體到二級市場(chǎng)，這一波AI行情受益最明顯的算力漲幅居前，原因是什么？行情是否具有可持續性？

肖瑞瑾：本輪AI行情算力漲幅居前的主要原因在階段性供需錯配。由于國內外越來(lái)越多企業(yè)進(jìn)行人工智能大模型部署和訓練，造成了GPU芯片等環(huán)節產(chǎn)能不足，GPU芯片價(jià)格出現了大幅上漲，此外人工智能算力集群所需的AI服務(wù)器、800G光模塊、交換機等環(huán)節尚未完全準備好應對大幅提升的下游需求，階段性的供需錯配提升了相關(guān)產(chǎn)品的價(jià)格和毛利率，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節呈現階段性高訂單景氣情況，因此漲幅居前。不僅是A股，我們看到美股和中國臺灣市場(chǎng)相關(guān)板塊也呈現了大幅上漲。

展望未來(lái)，行情走勢的主導在于需求端高景氣度能否持續，以及供給端的約束是否會(huì )得到緩解。參考歷史上新技術(shù)驅動(dòng)的行情，隨著(zhù)需求邊際收斂和供給釋放，資本市場(chǎng)也將逐步走向理性。

陳平：首先AI拉升了全球算力需求。AI是個(gè)全球大浪潮，雖然目前還處于浪潮開(kāi)啟的初期，很多應用暫時(shí)還沒(méi)有落地，但是大家已經(jīng)開(kāi)始了先進(jìn)行算力儲備，進(jìn)一步拉升了算力需求。而那些已經(jīng)能落地的應用，例如ChatGPT等，由于用戶(hù)需求激增，也在持續增加算力。因此，算力的需求是確定性、立刻就有訂單體現的。

其次，雖然全球最主要的AI服務(wù)提供商很多都在美股，但A股的算力產(chǎn)業(yè)鏈確實(shí)參與到全球AI產(chǎn)業(yè)鏈中，比如，作為AI服務(wù)提供商的供應商。而且不少A股公司現在就已經(jīng)感受到了需求爆發(fā)，客戶(hù)在持續加單。它們有望成為整個(gè)AI行情中最早出業(yè)績(jì)的部分。

因此這波AI行情下，算力板塊整體漲幅居前。

目前看，一方面這波AI算力板塊的漲幅較高，行情對于未來(lái)需求的樂(lè )觀(guān)預期已經(jīng)反應得比較充分。同時(shí)我們也看到，AI大模型們也在通過(guò)剪枝、蒸餾等方法減少對于算力的消耗。因此，未來(lái)算力的實(shí)際需求還要看AI應用爆發(fā)的進(jìn)度。算力行情是否能夠持續還是要持續跟蹤產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況。

趙炯:算力漲幅居前的原因在于算力對應人工智能領(lǐng)域的資本開(kāi)支，偏前置指標，也有自主可控邏輯的加成，一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈景氣上行的初期，上游環(huán)節通常是最先受益的品種。在大部分AI公司今年上半年沒(méi)有業(yè)績(jì)的情況下，假設這個(gè)產(chǎn)業(yè)還是有非常高的關(guān)注度，可能就會(huì )使得真正有業(yè)績(jì)的公司，包括上游算力的光模塊、服務(wù)器、PCB和一些終端游戲類(lèi)公司，被資金更加聚焦。算力領(lǐng)域的訂單變化可追蹤，不斷有事件或數據催化，行情持續性要看人工智能應用的突破情況。當前海外大廠(chǎng)對光模塊等的加單仍相對保守，因為除ChatGPT以外暫無(wú)其他爆款應用落地。

郭梁良：算力板塊上漲的起點(diǎn)是估值修復，估值修復進(jìn)程中，與產(chǎn)業(yè)鏈意向訂單、上市公司季報業(yè)績(jì)兌現等因素形成共振，讓市場(chǎng)看到了高速率算力產(chǎn)品對于上市公司未來(lái)業(yè)績(jì)的潛在提振。

可持續性方面，我們認為產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚處于早期。海外各大科技巨頭的大模型訓練軍備競賽，無(wú)論是模型參數量還是數據量，都有很大提升空間，而要訓練參數和數據量更大的模型，就需要進(jìn)行更強大的算力儲備。上游英偉達H100高性能GPU，更大的出貨量主要在明年，這有望在未來(lái)幾個(gè)季度，給在供應鏈上的算力和新標的的業(yè)績(jì)釋放提速。所以我們認為行情可持續，并沒(méi)有結束。

劉暢：AI行情中算力板塊漲幅居前，是非常合理的，就是因為算力在A(yíng)I中的基石性作用，以及算力投資的巨大市場(chǎng)空間，確定性較強、持續性較好的和較為緊迫。

李濤：AI產(chǎn)業(yè)浪潮剛剛興起，作為底層基礎資源和設施的算力，我們認為未來(lái)的空間比較大。我們將持續關(guān)注，聚焦行業(yè)龍頭，精選優(yōu)質(zhì)個(gè)股，力爭為投資者帶來(lái)長(cháng)期可觀(guān)的回報。

艾小軍：展望后市，人工智能變革下的新時(shí)代即將到來(lái)，大模型密集發(fā)布、應用成果的持續落地引爆海量算力需求。宏觀(guān)經(jīng)濟復蘇、下游需求修復及行業(yè)庫存逐步出清，有望帶動(dòng)板塊業(yè)績(jì)增速回升。不過(guò)，在上半年漲幅較大的情況下，還是要注意波動(dòng)風(fēng)險，可以考慮遇調整后分批布局。

AI產(chǎn)業(yè)趨勢已打開(kāi)

中國基金報記者：站在當前時(shí)點(diǎn)如何看待AI算力領(lǐng)域的投資機會(huì )？AI超算引領(lǐng)光通信發(fā)展新階段，800G光模塊和光芯片投資價(jià)值幾何？

劉揚：算力板塊，中國當下最擅長(cháng)的、業(yè)務(wù)彈性最大的，是AI服務(wù)器生產(chǎn)相關(guān)的配套，包括AI服務(wù)器代工、光模塊和高級PCB板等。我認為這只是產(chǎn)業(yè)發(fā)展早期的特征。隨著(zhù)AI技術(shù)的突破、AI應用的拓展與落地、AI算力大規模建設的推行，后續AI算力板塊的投資機會(huì )持續不斷地涌現，會(huì )有更多的細分方向，越來(lái)越大的市場(chǎng)機會(huì )。

肖瑞瑾：通過(guò)研究海外高端AI服務(wù)器，我們看到800G光模塊的使用量出現大幅增加，AI服務(wù)器所需的更為復雜的網(wǎng)絡(luò )拓撲結構和更高的數據吞吐率是期使用800G光模塊的主要原因。因此800G光模塊明確進(jìn)入了較快增長(cháng)期。從供給端看，由于需求快速增長(cháng)，能夠提供800G光模塊的廠(chǎng)商數量并不多，隨著(zhù)技術(shù)成熟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，未來(lái)也將有愈來(lái)愈多的國內外企業(yè)開(kāi)始生產(chǎn)800G光模塊，其產(chǎn)品價(jià)格也有望逐步下行，驅動(dòng)滲透率提升。

由于當前800G光模塊產(chǎn)能受限，相關(guān)的VCSEL光芯片目前尚未出現短缺的情況，但部分DSP數字信號處理電芯片由于國產(chǎn)率較低，目前產(chǎn)能供給緊張，價(jià)格呈現了一定上漲。未來(lái)國內也將突破光模塊DSP電芯片技術(shù)，有望釋放產(chǎn)能并拉低產(chǎn)品價(jià)格。

艾小軍：800G光模塊2023年需求主要來(lái)自部分海外科技巨頭，預計北美各大云廠(chǎng)商和相關(guān)科技巨頭均有望在2024年大量采購800G光模塊。伴隨AI應用加速滲透，未來(lái)推理所需的算力和流量實(shí)際上可能遠大于訓練。今年大部分800G光模塊訂單預計在下半年完成交付，業(yè)績(jì)有望不斷兌現。建議關(guān)注接下來(lái)可能對行業(yè)產(chǎn)生影響的事件，包括云廠(chǎng)商的二季報，頭部算力公司的二季報，以及科技巨頭光模塊需求指引的變化。數字中國等政策不斷加碼、AI新應用持續推新的背景下，數字經(jīng)濟新基建有望夯實(shí)助力算力網(wǎng)絡(luò )升級，在此背景下，持續關(guān)注光模塊和光芯片板塊。

趙炯:我們認為當前AI產(chǎn)業(yè)趨勢已打開(kāi)，第一有現象級的C端產(chǎn)品落地，第二形成了全球共振，海外龍頭大廠(chǎng)都已展現業(yè)績(jì)爆發(fā)式增長(cháng)，第三全球經(jīng)濟放緩的現狀加大了對降本增效的訴求，第四在整個(gè)板塊演繹過(guò)程中，我們能看到非常密集的催化，從數據大模型、算法，再到算力和應用，是不止一次的循環(huán)，有反復的表現。8至9月海外龍頭大廠(chǎng)將披露二季報，并公布三季報預期情況，海外龍頭連續兩個(gè)季度釋放業(yè)績(jì)意味著(zhù)產(chǎn)業(yè)鏈的形成被驗證，后續仍可能不斷超預期。光模塊、AI服務(wù)器、AI芯片相關(guān)A股上市公司的國際訂單可能在今年下半年和明年集中體現到利潤端。股價(jià)層面短期可能會(huì )有波動(dòng)，長(cháng)期要看全球AI應用的突破以及國內算力自主可控的突破。如果應用端沒(méi)有特別亮眼的爆款表現，那么明年800G光模塊的需求量可能需審慎評估。

郭梁良：大模型訓練對于數據高速互聯(lián)的需求，推動(dòng)了800G產(chǎn)業(yè)升級提前到來(lái)。在大模型訓練場(chǎng)景，英偉達H100GPU必須搭配N(xiāo)V-Link片間互聯(lián)和InfiniBand交換機才能發(fā)揮出更好的效果，800G光模塊正是用于H100服務(wù)器與InfiniBand交換機的連接，且使用量與GPU數量存在線(xiàn)性關(guān)系。因此，大模型訓練或將推動(dòng)800G光模塊出貨量提升。

對于光模塊上市公司來(lái)說(shuō)，早期切入新一代產(chǎn)品或意味著(zhù)一段高毛利獨占期，這段時(shí)間內公司高毛利產(chǎn)品量?jì)r(jià)齊升，有望帶來(lái)業(yè)績(jì)上的明顯提振。

光芯片方面，EML、DSP、Driver等光芯片和光器件的需求量也會(huì )隨800G光模塊出貨量的上升而增加。但現階段供應商主要以海外成熟供應商為主，國內光芯片廠(chǎng)商，在大模型訓練所需的光芯片供應方面，更多還在從零到1的突破階段。

李濤：經(jīng)過(guò)前期上漲后，最近市場(chǎng)開(kāi)始有畏高情緒，算力等方向也受到一些影響。我們堅信科技行業(yè)的長(cháng)期空間和長(cháng)期趨勢，但市場(chǎng)反應有時(shí)會(huì )快一些有時(shí)慢一些，就造成了較大的波動(dòng)，也希望大家做好心理準備，以長(cháng)期投資的心態(tài)來(lái)對待短期的波動(dòng)。

算力提升需各環(huán)節協(xié)同發(fā)力

中國基金報記者：市場(chǎng)擔心高端光芯片短缺出現“木桶效應”，對產(chǎn)業(yè)鏈投資帶來(lái)哪些影響？

肖瑞瑾：如前所述，當前高端光芯片尚未出現短缺情況，部分DSP電芯片出現了短缺情況。這種短缺情況將限制800G光模塊產(chǎn)能的釋放，使得相關(guān)產(chǎn)品呈現緊缺情況，導致毛利率和盈利能力階段性維持高位，對于資本市場(chǎng)的風(fēng)險偏好有利。但未來(lái)產(chǎn)能釋放后，價(jià)格和盈利能力都會(huì )回歸常態(tài)。

李濤：世間萬(wàn)物環(huán)環(huán)相扣，人工智能領(lǐng)域的各個(gè)要素也不例外。在算力方面，存在也的確存在“木桶效應”，一旦計算、存儲、網(wǎng)絡(luò )任一環(huán)節出現瓶頸，就會(huì )導致運算速度嚴重下降。高端光芯片短缺和受限，固然是個(gè)卡脖子難題，也需要投入更多力量去解決。但先進(jìn)芯片不等于先進(jìn)算力，算力的提升不是單純堆卡，需要各個(gè)細分環(huán)節協(xié)同發(fā)力。先進(jìn)算力的背后，是先進(jìn)芯片、先進(jìn)網(wǎng)絡(luò )、先進(jìn)存儲等一系列的合力。

正因算力的“木桶效應”，也給了云廠(chǎng)商可施展的舞臺。通過(guò)對單機算力、網(wǎng)絡(luò )架構和存儲性能進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，有望提高算力效率，云廠(chǎng)商的高性能計算集群也將能夠彌補芯片的一部分傳輸損耗。

艾小軍：從公開(kāi)報道獲得的信息來(lái)看，芯片是制約國內算力的重要因素，但一方面目前能夠獲得的芯片能夠滿(mǎn)足大多數AI(尤其是行業(yè)大模型)的需求，另一方面也促使國內芯片產(chǎn)業(yè)鏈更加協(xié)同，有望通過(guò)包括加快技術(shù)驗證、先進(jìn)封裝等在更短的時(shí)間內推出能夠滿(mǎn)足需求的國內的算力芯片。

陳平：光芯片在光通信中主要負責光電、電光信號的轉換，是光通信的核心器件。高端光芯片也是整個(gè)AI環(huán)節中的重要一環(huán)，如果供給不足也會(huì )限制整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

資料顯示，2021年我國2.5G速率國產(chǎn)光芯片占全球比重超過(guò)90%；10G國產(chǎn)光芯片占全球比重約60%(部分難度大的10G光芯片國產(chǎn)化率不到40%甚至更低)；2021年25G光芯片的國產(chǎn)化率約20%；但25G以上光芯片的國產(chǎn)化率仍較低約5%，目前仍以海外光芯片廠(chǎng)商為主。這也代表著(zhù)巨大的國產(chǎn)化替代空間，我國部分廠(chǎng)商正在加速追趕，如果能順利突破技術(shù)瓶頸的話(huà)，未來(lái)可能會(huì )有比較好的成長(cháng)空間。

劉揚：現在高端光芯片處于緊平衡狀態(tài)，海外三家頭部供應商的光芯片供不應求，且只有一家計劃擴產(chǎn)30%左右新產(chǎn)能，而中國國產(chǎn)100G光芯片最快也需要今年年底到明年年初推出商用?？紤]到明年更多的AI服務(wù)器需求，市場(chǎng)擔心高端光芯片短缺是有一定道理的。但不要忘了，海外芯片設計龍頭不可能有錢(qián)不賺，經(jīng)過(guò)幾十年的芯片周期洗禮，對供需節奏的把握經(jīng)驗豐富。明年，海外光芯片龍頭可以通過(guò)技改與擴產(chǎn)釋放部分新產(chǎn)能，再加上硅光和薄膜鈮酸鋰等新技術(shù)的性?xún)r(jià)比與產(chǎn)能的進(jìn)一步提升，以及200G光模塊的逐漸商用化、中小廠(chǎng)商的100G光芯片的陸續加入，明年的光芯片產(chǎn)業(yè)，大概率會(huì )形成持續緊平衡的狀態(tài)。這樣，龍頭廠(chǎng)商的光芯片會(huì )持續保持高利潤，生命周期初期的必然高價(jià)格的新技術(shù)新產(chǎn)品也可以更容易地提高滲透率。因此，這是個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值分配與產(chǎn)品迭代相交織的博弈過(guò)程，我國企業(yè)不要被嚇住，更不要被現有產(chǎn)品的高利潤迷住，一定要更積極地往更先進(jìn)的新產(chǎn)品上投入，爭取在幾年后躋身前沿龍頭，而不是被拉開(kāi)差距。

郭梁良：目前看，800G光模塊所需光芯片主要還是以美、日供應商為主，核心芯片產(chǎn)能尚可滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)鏈排產(chǎn)預期。如果出現芯片短缺現象，或將成為國內光芯片廠(chǎng)商補位的好機會(huì )。但這也對國內光芯片廠(chǎng)商的產(chǎn)品穩定性、良率控制等能力提出更高要求，抓住這個(gè)機會(huì )可能會(huì )推動(dòng)產(chǎn)業(yè)快速進(jìn)步。

短期留意去偽存真風(fēng)險

中國基金報記者：作為投資者，參與AI算力領(lǐng)域相關(guān)投資，應該注意哪些風(fēng)險？

肖瑞瑾：投資者需要重點(diǎn)觀(guān)察三方面的風(fēng)險。首先是海外GPU芯片訂單的持續性，這代表了下游需求景氣度邊際變化情況，目前流通市場(chǎng)GPU芯片價(jià)格是衡量景氣持續性的重要參考。其次是關(guān)注地緣政治風(fēng)險，當前域外國家對我國人工智能行業(yè)進(jìn)行限制和打壓，限制先進(jìn)的GPU芯片出口我國，地緣政治風(fēng)險將是影響投資風(fēng)險偏好的重要因素。最后是關(guān)注國內新供給和替代技術(shù)的出現，未來(lái)國內人工智能芯片廠(chǎng)家能否迎頭趕上，是否有新的廠(chǎng)家進(jìn)入800G光模塊產(chǎn)業(yè)鏈，以及未來(lái)是否出現的技術(shù)替代當前800G光模塊，都需要投資者緊密跟蹤產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)變化。

劉揚：投資時(shí)不要低估智能時(shí)代價(jià)值的風(fēng)險， AI的安全與政策風(fēng)險，AI重投資的效益風(fēng)險，產(chǎn)業(yè)鏈被動(dòng)重組的風(fēng)險。

陳平：主要的潛在風(fēng)險有兩個(gè)：一是全球需求不及預期的風(fēng)險。當前股價(jià)已經(jīng)漲了較多，股價(jià)已經(jīng)反應了較為樂(lè )觀(guān)的預期——當前樂(lè )觀(guān)預期下，要求北美巨頭們2024年大幅增加資本支出且大幅傾斜于A(yíng)I服務(wù)器。如果AI發(fā)展節奏比較緩慢，算力的需求不如大家的樂(lè )觀(guān)預期，未來(lái)的基本面或無(wú)法支撐較高的估值。

二是地緣政治的風(fēng)險，可能會(huì )制約國內公司深度參與全球AI產(chǎn)業(yè)鏈，進(jìn)而對A股相關(guān)上市公司的業(yè)績(jì)造成影響。

趙炯：算力的大部分利潤蛋糕還是在海外，國內的光模塊、PCB、交換機只是一小部分。投資上我們應注意全球AI應用的推進(jìn)節奏是否符合預期或有超預期，另外注意海外大廠(chǎng)的資本開(kāi)支等變化。目前AI領(lǐng)域能夠兌現業(yè)績(jì)的板塊可能只在服務(wù)器、光模塊、交換機，而類(lèi)似GPU這些環(huán)節兌現的時(shí)間點(diǎn)可能要往后移。關(guān)于A(yíng)I算力的投資，短期要去偽存真，如果沒(méi)有持續的業(yè)績(jì)兌現，那么進(jìn)一步引來(lái)的增量資金可能會(huì )比較少，導致后期可能會(huì )出現收斂。

李濤：從產(chǎn)業(yè)趨勢的角度來(lái)說(shuō)，AI產(chǎn)業(yè)浪潮剛剛開(kāi)始，AI+充滿(mǎn)想象空間，未來(lái)的技術(shù)發(fā)展可能會(huì )超出我們的預想。當然，創(chuàng )新趨勢產(chǎn)業(yè)的投資是有一定的波動(dòng)性的，希望大家能在堅守產(chǎn)業(yè)趨勢的時(shí)候，對波動(dòng)有一定的心理準備，也可采用定投的方式，來(lái)平滑投資中的體驗。

整體看，以算力為代表的人工智能板塊，專(zhuān)業(yè)和技術(shù)門(mén)檻都相對較高，個(gè)人投資者參與的話(huà)，可能時(shí)間和精力有限。而且需要關(guān)注技術(shù)研發(fā)進(jìn)展、下游市場(chǎng)需求等不達預期的風(fēng)險；也要注意市場(chǎng)競爭加劇導致毛利率下降的風(fēng)險。

艾小軍：投資者可以關(guān)注芯片ETF和半導體設備材料ETF以及通信ETF。芯片ETF標的指數包括了芯片行業(yè)的上游設備、材料、設計、制造、封裝和測試，它代表的是整個(gè)芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。半導體設備材料ETF更加集中。理論上，半導體設備材料ETF的波動(dòng)比芯片ETF更大，2019年以來(lái)的累計收益也更高。整體來(lái)看，前景廣闊，但是波動(dòng)也比較大。通信ETF涵蓋了國內主要的光模塊上市公司，能夠率先受益AI所帶來(lái)全球算力需求。投資者可結合自己的風(fēng)險偏好進(jìn)行選擇。

郭梁良：主要有以下幾個(gè)方面，海外云廠(chǎng)商資本開(kāi)支擴張力度不及預期的風(fēng)險；對于通用算力業(yè)務(wù)占比較大的公司，左右手互博導致業(yè)績(jì)不及預期的風(fēng)險；產(chǎn)業(yè)鏈拉貨節奏和某些季度業(yè)績(jì)預期錯配的風(fēng)險。

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