基金研究

人工智能进入发展快车道

人工智能推动生产力进步，全球市场规模快速增长

人工智能应用覆盖计算机视觉、语音识别、自然语音处理及数据科学，2006 年深度学习提出后AI产业进入快速发展阶段，目前已在安防、金融、医疗、智能汽车等领域广泛应用，推动生产力进步。人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一，市场规模快速增长。根据沙利文的报告，2020年全球人工智能技术支出为687亿美元，预计2025年达到2212亿美元，年复合增速达到26.3%，而中国人工智能市场规模年复合增速将达到41.5%，预计增速有望全球第一。

人工智能三要素：数据、算力、算法

人工智能模型的应用分为训练、推理两大环节。我们认为，数据与算力是模型训练的基础，算法是模型实现路径，近年人工智能的快速发展得益于三大要素共同进步。数据方面，大量训练数据的训练支撑是 AI算法的基础，全球数据量的指数级增长有望为人工智能产业发展提供“燃料”；算力方面，AI模型训练依赖大量算力支持，其中AI芯片是核心，而GPU 占据绝大部分份额；算法方面，深度学习是主流方向，近年AI应用的繁荣来源于 Al 算法持续突破创新，2017 年谷歌提出 Transformer 算法，此后Transformer广泛应于自然语言处理，并逐步在计算机视觉等领域应用。

ChatGPT引发行业热潮，AI行业有望加速发展

ChatGPT是由OpenAl公司于2022年11月发布的聊天机器人模型，由于更类人的智能化表现，其推出后受到广泛关注。上线不到一周用户量突破100万。2023年1月，微软CEO表示计划将ChatGPT等人工智能工具整合到所有产品中，并作为平台提供给其他企业使用，目前微软已推出集成ChatGPT 全新 Bing 搜索服务。ChatGPT 基于 Transformer 算法，引入RLHF（基于人类反馈的强化学习）方法，展示了AI大模型应用的潜力，Al 行业发展有望加速。2023 年1月微软宣布向 OpenAl 进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资。百度大模型新项目文心一言（ERNIE Bot），其将于2023年3月正式上线，目前已有包括互联网、媒体、金融、保险、企业软件等行业的300 家头部企业宣布加入百度“文心一言”生态。

中证人工智能主题指数投资价值

中证人工智能主题指数选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。该指数成分股覆盖人工智能上下游产业，流动性良好，一致预测净利润增速较快，具备较好的发展潜力。

华夏中证人工智能ETF

华夏中证人工智能 ETF（场内简称：“人工智能 AI ETF”，基金代码：“515070”）于2019年12月9日成立，由李俊先生担纲基金经理，跟踪中证人工智能主题指数，管理费率为0.50%，托管费率0.10%，无申购赎回费用。

风险提示：ChatGPT应用不及预期、AI技术发展不及预期、AI应用落地不及预期、本报告基于指数历史数据分析，市场环境、政策变动等因素皆可能使得指数投资价值分析失效。

证券研究报告

2023年02月20日

作者

吴先兴分析师

SAC 执业证书编号：S1110516120001

wuxianxing@tfzq.com

分析师

SAC 执业证书编号：S1110517080003

miaoxinjun@tfzq.com

张若凡分析师

SAC 执业证书编号：S1110521090001

zhangruofan@tfzq.com

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内容目录

1.ChatGPT引领，人工智能产业有望加速发展 4
1.1.人工智能已在多领域广泛应用，推动生产力进步， 4
1.2.全球人工智能市场规模快速增长，中国市场增速全球第一 4
1.3.人工智能三要素：数据、算力、算法 .6
1.4.ChatGPT引发行业热潮，AI行业有望加速发展 .8
2.中证人工智能主题指数投资价值分析， .10
2.1.指数简介. .10
2.2.市值分布 .10
2.3.行业分布 .11
2.4.具备未来发展潜力 11
2.5.估值水平 .12
2.6.业绩表现有所改善 .12
3.华夏中证人工智能 ETF. ..13
3.1.基金简介. .13
3.2.基金经理 .13
4.总结.. .14
5.风险提示.. .15

图表目录

图1：人工智能应用场景发展 4
图2：全球人工智能技术支出规模（亿美元） .5
图3：全球人工智能软件市场规模（亿美元） .5
图4：全球人工智能支出、数字化转型支出及GDP增速预测， .5
图5：中国人工智能市场规模（亿元） .5
图6：2020年中国各类人工智能应用占比 .6
图7：2025年中国各类人工智能应用占比预测， .6
图8：人工智能产业链 .6
图9：人工智能三要素 .7
图10：训练数据需求量（条） .7
图11：全球数据量（ZB） .7
图12：中国智能算力规模及预测（百亿亿次浮点运算/秒，EFLOPS） ..8
图13：2022年中国人工智能芯片市场规模占比 .8
图14：机器学习与深度学习主要差异. .8
图15：微软在 Bing 搜索中集成 ChatGPT. .9
图16：ChatGPT训练过程 .9
图17：CS人工智指数过去一年的日均成交额分布（2023.02.17） .11
图18：CS人工智成分股行业分布（按中信一级，2023.02.17） .11
图19：CS人工智成分股行业分布（按中信三级，2023.02.17） .11
图20：一致预测净利润及同比（2023.02.17） .12
图21：市盈率及历史分位点（2015.07.31-2023.02.17） .12
图22：市净率及历史分位点（2015.07.31-2023.02.17） .12
图23：CS人工智净值（2019.01.02-2023.02.17） .13
表1：中证人工智能主题指数简介， .10
表2：CS人工智指数成分股市值分布（2023.02.17） .11
表3：CS人工智指数业绩（2019.01.02-2023.02.17） .12
表4：基金简介 .13
表5：李俊先生在管基金（2022Q4） .14

1.ChatGPT引领，人工智能产业有望加速发展

1.1.人工智能已在多领域广泛应用，推动生产力进步

人工智能是计算机科学的分支，力求透过创建模拟人类智能的软件使机器能够模仿与人类思维相关的感知和认知能力，例如观察、学习及问题解决。当今人工智能主要专注于执行特定任务，应用覆盖计算机视觉、语音识别、自然语音处理及数据科学。人工智能正在融入日常生活的各方面，是一种对人类发展产生深远影响的变革性基础技术。

近十年来人工智能进入加速发展阶段。1950 年，数学家、逻辑学家Alan Turing提出了著名的“图灵测试”，1956 年，计算机专家 John McCarthy 等人提出了“人工智能”（Artificial Intelligent，AI）一词，标志着人工智能学科的诞生。早期人工智能多限于学术研究，直到2006 年Hinton 等人提出“深度学习”，人工智能进入新的发展阶段。2012年，AlexNet 神经网络获得 ImageNet 大赛冠军，标志着 Al 在图像识别领域的突破性成就。；2017 年，Google 提出 Transformer 模型，成为自然语言学习（NLP）新范式，并被越来越多研究者应用于计算机视觉（CV）领域；2022年，OpenAl推出对话的聊天机器人ChatGPT展现了更类人的智能化能力，引起广泛关注。

人工智能已在多领域广泛应用，预计未来应用场景持续拓展。当前人工智能已在安防、金融、医疗、智能汽车等领域广泛应用，例如语音识别应用于智能家居、车载语音、智能客服等场景；语音合成应用于导航、有声阅读、机器人等场景；计算机视觉应用于安防、人脸识别、自动驾驶等场景；自然语音处理应用于翻译、情感分析、智能问答等场景。

图1：人工智能应用场景发展

资料来源：IDC、《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，天风证券研究所

1.2.全球人工智能市场规模快速增长，中国市场增速全球第一

全球人工智能产业规模快速增长，软件占比提升。随着数据量的增长及相关复杂性不断增加，传统软件无法处理、分析及提取其中有用的信息，产生人工智能技术需求。根据沙利文的报告，2020 年全球人工智能技术支出（包括硬件、软件、服务）为687亿美元，预计2025年达到2212亿美元，年复合增速达到26.3%。其中人工智能软件支出占比将提高，预计 2025 年全球人工智能软件市场规模将达到1218 亿美元，占总支出比例达到55.1%，2020-2025年复合增速达到31.9%。

图2：全球人工智能技术支出规模（亿美元）

资料来源：商汤招股书，沙利文，天风证券研究所

图3：全球人工智能软件市场规模（亿美元）

资料来源：商汤招股书，沙利文，天风证券研究所

人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一。随着数字经济发展，企业积极打造敏捷反应机制，推进精益化管理，提升组织创新能力，大力投资数字化转型相关技术，特别是在人工智能领域。人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一。根据 IDC 数据，全球范围内，企业在包括硬件、软件和服务在内的人工智能（AI）市场的技术投资增速将显著高于数字化转型（DX）支出和GDP增速。

图4：全球人工智能支出、数字化转型支出及GDP增速预测

资料来源：IDC、《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，天风证券研究所

中国是全球人工智能第二大市场，预计增速有望全球第一。根据沙利文的报告，2020 年中国人工智能市场规模为295亿元，预计2025年达到1671亿元，年复合增速为41.5%，其中软件市场规模占比将由2020 年的9%提升至2025 年的24.1%。

图5：中国人工智能市场规模（亿元）

资料来源：商汤招股书，沙利文，天风证券研究所

人工智能软件市场可分为计算机视觉、语音识别与自然语言处理、数据科学，各领域主要由四类人工智能模型支持，即感知智能、决策智能、智能内容生成、智能内容增强。计算机视觉使得计算机可分析数字图像或视频，以便提取数据、执行分析及自动化若干任务；语音识别指识别语言并将其转化为文本；自然语言处理指能够理解和解释文本并按需要提供反馈的技术；数据科学是上述三个领域的延伸，其包括决策智能及相关应用。根据沙利文的资料，计算机视觉为全球人工智能软件市场最大板块。

图6：2020年中国各类人工智能应用占比

资料来源：商汤招股书，沙利文，天风证券研究所

图7：2025年中国各类人工智能应用占比预测

资料来源：商汤招股书，沙利文，天风证券研究所

1.3.人工智能三要素：数据、算力、算法

人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

图8：人工智能产业链

资料来源：前瞻产业研究院，天风证券研究所

数据、算力、算法是人工智能三要素。人工智能模型的应用分为训练、推理两大环节。我们认为，数据与算力是模型训练的基础，算法是模型实现路径，近年人工智能的快速发展得益于三大要素共同进步。

图9：人工智能三要素

资料来源：物联网智库、天风证券研究所

数据：人工智能“燃料”，全球数据量指数级增长。深度学习算法是推动人工智能技术突破性发展的关键技术理论，大量训练数据的训练支撑是深度学习算法的基础。训练数据越多、越完整、质量越高，模型推断的结论越可靠。根据Dimensional Research 的全球调研报告，72%的受访者认为至少使用超过10万条训练数据进行模型训练，才能保证模型的有效性和可靠性。根据中国信通院数据，到2035年，全球数据量将达2142ZB，是2020 年数据量的45-46倍。数据量的指数级增长有望为人工智能产业发展提供“燃料”。

图10：训练数据需求量（条）

资料来源：海天瑞声招股说明书，天风证券研究所

图11：全球数据量（ZB）

资料来源：中国信息通信研究院，Statista，天风证券研究所

算力：人工智能“底座”，AI芯片是核心。人工智能模型的训练依赖大量算力支持，海量算力是大规模训练及生产人工智能模型的前提。数据海量增加，算法模型愈加复杂，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升。根据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，2021 年中国智能算力规模达155.2 每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），2022年智能算力规模将达到268.0EFLOPS，预计到2026 年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到1,271.4EFLOPS，2021-2026年期间年复合增长率达 52.3%，而同期通用算力规模年复合增长率为18.5%。Al芯片专门用于处理人工智能相关的计算任务，其架构针对人工智能算法和应用进行专门优化，具有高效处理大量结构化和非结构化数据的特征。AI芯片类型包括 GPU、NPU、ASIC、FPGA 等，其中GPU是主要的人工智能加速芯片，根据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，2021年GPU占据中国AI芯片约89%的份额。

图12：中国智能算力规模及预测（百亿亿次浮点运算/秒，EFLOPS)

资料来源：《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，天风证券研究所

图13：2022年中国人工智能芯片市场规模占比

资料来源：《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，天风证券研究所

算法：人工智能“发动机”，深度学习是主流方向。2006年深度学习算法的提出使Al进入新发展阶段，其通过卷积的方式，取代了机器学习中特征提取环节。我们认为，近年AI应用的繁荣来源于AI算法持续突破创新，而且是在大数据、大算力的支持下发挥出较大的威力。深度学习典型算法包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）前馈神经网络（FNN）、生成对抗网络（GAN）等。2017年谷歌提出Transformer算法，此后Transformer广泛应于自然语言处理，并逐步在计算机视觉等领域应用，OpenAl最近发布的ChatGPT也是以此为基础构建。

图14：机器学习与深度学习主要差异

资料来源：电子发烧友，天风证券研究所

1.4.ChatGPT引发行业热潮，AI行业有望加速发展

ChatGPT智能化表现引发行业热潮。ChatGPT是由OpenAl 公司于2022年11月发布的聊天机器人模型，可以通过对话形式实现交互，能够回答连续问题，承认错误，质疑不正确的前提，并拒绝不合理的需求。ChatGPT 的对话互动可以实现普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等，由于更类人的智能化表现，ChatGPT推出后受到广泛关注，上线不到一周用户量突破100万。2023年1月，微软CEO表示计划将ChatGPT等人工智能工具整合到所有产品中，并作为平台提供给其他企业使用。

根据钛媒体报道，2月8日微软宣布推出集成ChatGPT的全新 Bing 搜索服务，以及集成AI辅助的 Edge 浏览器。新版 Bing 带有一个扩展的聊天框，它现在可以做的不仅仅是回答事实问题和为你提供各种链接，在ChatGPT的帮助下，它还能够为你即时生成各种个性化的规划、建议、分析等，解决更复杂的搜索问题。

资料来源：钛媒体，品玩，https://www.tmtpost.com/6403782.html，天风证券研究所

GPT引入新的模型训练方法，AI行业发展有望加速GPT通过Transformer为基础的预训练语言模型，此前已公布 GPT-1、GPT-2、GPT-3 三个模型，ChatGPT 是对 GPT-3模型（又称为GPT-3.5）微调后开发出来的对话机器人。ChatGPT引入了RLHF（基于人类反馈的强化学习）方法，方法分为三个步骤：1）有监督的调优：预训练的语言模型在少量已标注的数据上进行调优，以学习从给定的prompt 列表生成输出的有监督的策略（SFT模型）；2）模拟人类偏好：标注者们对相对大量的SFT模型输出进行投票，创建一个由比较数据组成的新数据集，训练奖励模型（RM)；3）近端策略优化（PPO）：使用RM 作为强化学习的优化目标，利用 PPO 算法微调 SFT 模型。我们认为，ChatGPT的成功展示出AI大模型的应用潜力，新方法的引入有望加速NLP算法及AI行业发展。

图16：ChatGPT训练过程

资料来源：OpenAl官网，天风证券研究所

巨头坚定投入，开启AI新浪潮。2023年1月18日，微软宣布将于3月底前在全球裁员1万人，约占员工总数的5%；1月23日微软在其官方博客宣布，已与OpenAl扩大合作伙伴关系，微软将向OpenAl进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能领域的技术突破，此前微软已分别于 2019 年和 2021 年对 OpenAl进行投资。1月20日，谷歌母公司Alphabet宣布将裁员约1.2万人，占该公司员工总数的6%以上，同时谷歌CEO表示，公司将会进一步聚焦AI技术核心业务的研发投入。

国内来看，2月7日，百度宣布大模型新项目文心一言（ERNIEBot），其将于2023年3月正式上线，目前已有包括互联网、媒体、金融、保险、企业软件等行业的300 家头部企业宣布加入百度“文心一言”生态；2月8日，科大讯飞AI学习机、讯飞听见将成为自然语音处理大模型技术率先落地的产品，将于今年5月6日进行产品级发布。

2．中证人工智能主题指数投资价值分析

2.1.指数简介

中证人工智能主题指数选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。中证人工智能主题指数的样本股每半年调整一次，样本股调整实施时间分别是每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。

表1：中证人工智能主题指数简介

指数名称	中证人工智能主题指数
指数简称	CS人工智
指数代码	930713.CSI
基日	2012年6月29日
基点	1000
发布日期	2015年7月31日
成分数量	50只（2023年2月17日）
加权方式	市值加权（样本股权重不超过5%）
样本空间	同中证全指样本空间

资料来源：Wind，天风证券研究所

其选样方式为：

（1）对样本空间内股票按照最近一年（新股为上市以来）的A股日均成交金额由高到低进行排名，剔除排名后20%的股票；

（2）对样本空间的剩余股票，将为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司作为待选样本，包括但不限于大数据、云计算、云存储、机器学习、机器视觉、人脸识别、语音语义识别、智能芯片等；

（3）在待选样本中，按照过去一年日均总市值由高到低排名，选取不超过100 只股票构成指数样本股。

2.2.市值分布

截至2023年2月17日，CS人工智指数成分股在全市场分布如下。该指数成分股中共有21只来自沪深300，权重占比为63.52%；17只来自中证500，权重占比为23.81%；12只来自中证1000，权重占比为12.67%。

表2：CS人工智指数成分股市值分布（2023.02.17）

	指数成分股数量	指数市值占比	CS人工智数量分布CS人工智权重分布
沪深300	300	52.81%	21 63.52%
中证500	500	13.72%	17 23.81%
中证1000	1000	13.36%	12 12.67%
其他	3292	20.11%	0 0.00%

资料来源：Wind，天风证券研究所

将全市场的股票按照过去一年的日均成交额分为5组，根据成分股权重计算，截至2023年2月17日，CS人工智指数中处于头部20%区间的成分股权重占比为81.70%，处于次高组的权重占比为14.00%，处于中间组的权重占比为4.31%，流动性良好。

图17：CS人工智指数过去一年的日均成交额分布（2023.02.17）

资料来源：Wind，天风证券研究所

2.3.行业分布

截至2023年2月17日，按照中信一级行业划分，CS人工智指数成分股中属于计算机和电子行业的成分股权重合计87.49%；按照中信三级行业划分，该指数中成分股权重较高的行业为集成电路、行业应用软件和安防，占比分别为20.96%、16.81%和12.74%。该指数成分股覆盖人工智能上下游产业，具有较好的行业代表性。

图18：CS人工智成分股行业分布（按中信一级，2023.02.17）

资料来源：Wind，天风证券研究所

图19：CS人工智成分股行业分布（按中信三级，2023.02.17）

资料来源：Wind，天风证券研究所

2.4.具备未来发展潜力

本文采用 Wind 的一致预测净利润数据，截至 2023 年2月17 日，CS人工智指数2022、2023和2024年的一致预测净利润分别为488.03亿元、681.47亿元和878.02亿元，

增长率分别为1.33%、39.64%和 28.84%。该指数的一致预测净利润增速较快，各机构看好该指数成分股的未来发展潜力。

图20：一致预测净利润及同比（2023.02.17）

资料来源：Wind，天风证券研究所

2.5.估值水平

以2015年7月31日至 2023年2月17日为样本期，CS人工智指数的市盈率为52.30 倍，历史分位点为53.80%；该指数的市净率为4.20 倍，历史分位点为29.20%，目前 CS人工智指数估值处于发行以来的历史偏低水平。

图21：市盈率及历史分位点（2015.07.31-2023.02.17）

资料来源：Wind，天风证券研究所

图22：市净率及历史分位点（2015.07.31-2023.02.17）

资料来源：Wind，天风证券研究所

2.6.业绩表现有所改善

以2019 年1月2日至 2023年2月17日为样本期，CS人工智指数年化收益率为3.94%，波动率为29.47%，夏普比为0.28，最大回撤为45.12%。2023年以来，收益率为16.62%，该指数业绩有显著改善。

表3：CS人工智指数业绩（2019.01.02-2023.02.17）

	收益率	波动率	夏普比	最大回撤
2019	46.85%	31.94%	1.36	23.74%
2020	9.62%	33.51%	0.44	26.39%
2021	1.22%	22.33%	0.17	18.65%
2022	-38.29%	28.82%	-1.54	45.12%
2023	16.62%	28.18%	4.72	5.82%
全回测期	3.94%	29.47%	0.28	45.12%

资料来源：Wind，天风证券研究所

在样本期内，截至2023年02月17日，CS人工智指数的净值为1.17。

图23：CS人工智净值（2019.01.02-2023.02.17）

资料来源：Wind，天风证券研究所

3.华夏中证人工智能 ETF

3.1.基金简介

华夏中证人工智能 ETF（场内简称：“人工智能AI ETF”，基金代码：“515070”）于2019年12月9日成立，跟踪中证人工智能主题指数，管理费率为0.50%，托管费率0.10%，无申购赎回费用。2020 年6月16日，华夏基金成立了华夏中证人工智能主题ETF 联接A和联接C，为投资者提供了更多的参与方式。2023年以来，随着人工智能主题热度增加，该基金规模和流动性均有所提升。截止2023年2月17日，该基金规模为7.92亿元，过去一个月日均成交额为1700 万元。

表4：基金简介

基金全称	华夏中证人工智能主题交易型开放式指数证券投资基金
基金简称	华夏中证人工智能 ETF
基金代码	515070
基金经理	李俊
成立日期	2019年12月9日
标的指数代码	930713.CSI
标的指数名称	中证人工智能主题指数
管理费率	0.50%
托管费率	0.10%
投资目标	紧密跟踪标的指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化。本基金力争日均跟踪偏离度的绝对值不超过0.2%，年跟踪误差不超过2%。

资料来源：Wind，天风证券研究所

3.2.基金经理

华夏中证人工智能 ETF 由李俊先生担纲基金经理。李俊先生于 2008年12 月加入华夏基金管理有限公司，曾任数量投资部研究员、基金经理助理等。截止2022Q4，李俊先生在管基金共19只（仅统计初始基金），合计规模310.74亿元。

表5：李俊先生在管基金（2022Q4）

名称	是否初始基金	任职日期	规模（亿元）	基金类型
华夏中证全指房地产 ETF	是	2019-11-28	5.08	被动指数型基金
华夏中证银行 ETF联接A	是	2019-12-06	4.79	被动指数型基金
华夏中证银行 ETF	是	2019-10-24	5.87	被动指数型基金
华夏中证新能源联接A	是	2022-12-27	0.12	被动指数型基金
华夏中证生物科技主题 ETF	是	2021-03-04	0.86	被动指数型基金
华夏中证5G通信主题 ETF	是	2019-09-17	83.74	被动指数型基金
华夏中证5G通信主题ETF联接A	是	2019-12-10	44.65	被动指数型基金
华夏沪港通恒生ETF联接A	是	2021-02-01	18.44	被动指数型基金
华夏沪港通恒生 ETF	是	2021-02-01	30.20	被动指数型基金
华夏中证物联网主题 ETF	是	2021-07-22	1.05	被动指数型基金
华夏中证港股通50ETF	是	2021-12-16	0.35	被动指数型基金
华夏中证新能源汽车ETF联接A	是	2021-09-09	1.86	被动指数型基金
华夏中证光伏产业A	是	2021-08-17	3.93	被动指数型基金
华夏中证人工智能 ETF	是	2019-12-09	6.41	被动指数型基金
华夏中证人工智能主题ETF联接A	是	2020-06-16	3.95	被动指数型基金
华夏中证农业主题 ETF	是	2021-12-29	1.85	被动指数型基金
华夏中证全指房地产ETF联接A	是	2019-11-28	2.37	被动指数型基金
华夏中证新能源汽车 ETF	是	2020-02-20	92.92	被动指数型基金
华夏北证50成份A	是	2022-12-28	2.30	被动指数型基金

资料来源：Wind，天风证券研究所

4.总结

人工智能应用覆盖计算机视觉、语音识别、自然语音处理及数据科学，2006年深度学习提出后AI产业进入快速发展阶段，目前已在安防、金融、医疗、智能汽车等领域广泛应用，推动生产力进步。人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一，市场规模快速增长。根据沙利文的报告，2020 年全球人工智能技术支出为 687 亿美元，预计2025年达到2212亿美元，年复合增速达到26.3%，而中国人工智能市场规模年复合增速将达到41.5%，预计增速有望全球第一。

人工智能模型的应用分为训练、推理两大环节。我们认为，数据与算力是模型训练的基础，算法是模型实现路径，近年人工智能的快速发展得益于三大要素共同进步。数据方面，大量训练数据的训练支撑是AI算法的基础，全球数据量的指数级增长有望为人工智能产业发展提供“燃料”；算力方面，AI 模型训练依赖大量算力支持，其中 AI芯片是核心，而GPU占据绝大部分份额；算法方面，深度学习是主流方向，近年AI应用的繁荣来源于 Al 算法持续突破创新，2017 年谷歌提出 Transformer 算法，此后 Transformer广泛应于自然语言处理，并逐步在计算机视觉等领域应用。

ChatGPT是由OpenAl公司于2022年11月发布的聊天机器人模型，由于更类人的智能化表现，其推出后受到广泛关注。上线不到一周用户量突破100万。2023年1月，微软CEO表示计划将ChatGPT等人工智能工具整合到所有产品中，并作为平台提供给其他企业使用，目前微软已推出集成 ChatGPT全新 Bing 搜索服务。ChatGPT 基于Transformer算法，引入RLHF（基于人类反馈的强化学习）方法，展示了AI大模型应用的潜力，AI行业发展有望加速。2023年1月微软宣布向 OpenAl 进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资。百度大模型新项目文心一言（ERNIE Bot），其将于2023年3月正式上线，目前已有包括互联网、媒体、金融、保险、企业软件等行业的300 家头部企业宣布加入百度“文心一言”生态。

华夏中证人工智能 ETF（场内简称：“人工智能AI ETF”，基金代码：“515070”）于2019 年12月9日成立，由李俊先生担纲基金经理，跟踪中证人工智能主题指数，管理费率为0.50%，托管费率0.10%，无申购赎回费用。2023年以来，随着人工智能主题热度增加，该基金规模和流动性均有所提升。

5.风险提示

1）ChatGPT应用不及预期：如ChatGPT与行业结合应用不及预期，将会对相关行业公司造成影响；

2）Al技术发展不及预期：如AI技术的发展不及预期，将会对相关行业公司造成影响；

3）AI应用落地不及预期：如 AI技术不能与各行业应用结合落地，将会对相关行业公司造成影响；

4）本报告基于指数历史数据分析，市场环境、政策变动等因素皆可能使得指数投资价值分析失效。

分析师声明

本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。

一般声明

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本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。

本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。

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特别声明

在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。

投资评级声明

类别	说明	评级	体系
股票投资评级	自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅	买入	预期股价相对收益20%以上
		增持	预期股价相对收益10%-20%
		持有	预期股价相对收益-10%-10%
行业投资评级	自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅	卖出强于大市	预期股价相对收益-10%以下预期行业指数涨幅5%以上
		中性	预期行业指数涨幅-5%-5%
		弱于大市	预期行业指数涨幅-5%以下

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人工智能推动生产力进步，全球市场规模快速增长

人工智能三要素：数据、算力、算法

ChatGPT引发行业热潮，AI行业有望加速发展

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内容目录

图表目录

1.ChatGPT引领，人工智能产业有望加速发展

1.1.人工智能已在多领域广泛应用，推动生产力进步

1.2.全球人工智能市场规模快速增长，中国市场增速全球第一

1.3.人工智能三要素：数据、算力、算法

1.4.ChatGPT引发行业热潮，AI行业有望加速发展

2．中证人工智能主题指数投资价值分析

2.1.指数简介

其选样方式为：

2.2.市值分布

2.3.行业分布

2.4.具备未来发展潜力

2.5.估值水平

2.6.业绩表现有所改善

3.华夏中证人工智能 ETF

3.1.基金简介

3.2.基金经理

4.总结

5.风险提示

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