基金经理李俊：人工智能有哪些结构性的机遇值得关注？
开年来，人工智能AI板块在多重消息利好下表现亮眼，持续获资金关注，尤其是国产AI大模型百花齐放，给大模型应用和开发带来更多更丰富的落地场景。
人工智能板块后市行情怎么看？有哪些结构性的机遇值得关注？
人工智能AIETF（515070）
基金经理 李俊
15年证券从业经验，北京大学法学学士、工商管理硕士。现任人工智能AIETF、5GETF等基金经理。
展望今年，我们对于科技板块，尤其是人工智能的表现是比较有信心的，当然道路也许比较曲折，但大的方向上我们还是非常乐观的。人工智能产业链分为上游、中游和下游三个环节，每个环节都有自己的特点和机会，今天我们和大家聊聊其中需要重点关注的结构化机会。
NO.1
算力相关的投资机遇
我们认为当前需要重点关注算力相关的投资机会。
首先，算力需求持续增长，而算力需求的确定性也是比较明确的。一方面，各家大模型厂商依然在不断训练和完善自身的大模型，因此训练侧的需求依然会延续；另一方面，随着越来越多大模型开始商业化，推理侧的需求将会持续增长。而AI向低成本低门槛方向发展，应用的繁荣必然带动算力需求的持续增长。
其次，多模态AI将推动算力需求大幅提升。语音和图像数据大小显著高于文本，多模态大模型训练和推理的算力需求将大幅提升。从全球市场来看，光模块方向是少数出海真正受益全球AI建设浪潮的，业绩释放能力强劲，预计短期也将迎来加速，当前建议重视其投资机会。
此外，我们非常关注算力领域国产替代相关的投资机遇。
人工智能国产替代的机会是明确的，外部不确定性也使得国外芯片的供应存在一定的不确定性，有望倒逼国产GPU加速发展，因此国产化替代的机会同样十分巨大，我们持续看好相关的自研芯片，服务器等板块。
NO.2 大模型及多模态AI应用
第二个需要重点关注的机会是大模型及多模态AI应用。
目前大部分模型尚处在开发和完善阶段，商业化节奏较慢，未来随着模型逐渐成熟，有望看到优质的基础大模型为公司带来新的收入增量；对于一些在细分行业拥有大量数据沉淀的企业，他们同样有望借助数据端的优势打造出效果更佳的细分行业大模型，建立更深厚的企业护城河。
此外，多模态大模型推动AI迈向“通感”时代。随着人工智能感知、交互和生成能力的快速发展，多模态大模型正推动人工智能迈进“通感”时代，应用场景和生态也将进一步丰富。比如随着OpenAI 的Sora等现象级AI应用逐步成熟，制作不同形态内容的门槛和成本大幅降低，影视、游戏和MR领域专业创作者可以利用先进AI技术降本增效，AI技术在广告、电商、游戏等领域的商用可行性有望大大提高，相关内容生产方有望受益。
NO.3 端侧AI
我们认为人工智能领域另一个结构性机会在于端侧AI。云端AI成本持续攀升，端侧AI是大势所趋。目前大模型主要在云端训练和推理，随着大模型的持续升级和用户规模的增长，云端AI成本持续攀升。端侧AI将计算负载向边缘侧和端侧下沉，数据无需上传至云端，大模型能够低成本、高效率响应；
另外，端侧设备可以建立本地知识库，在保护隐私的前提下实现个性化的大模型体验；此外，端侧AI应用与硬件使用场景绑定，从场景切入，更能解决用户痛点。目前市面上已有手机、PC、耳机、音响、VR等终端设备支持本地部署大模型。
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