算力革命+算法创新，AI持续高歌猛进—融通中证人工智能主题指数基金投资价值凸显

中国本土研发的大模型DeepSeek R1横空出世，成功缩小了市场对于中美AI发展前景的认知差异，引发了中国AI产业链的价值重估。人工智能（AI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，正加速渗透至经济社会的各个领域。 在国内外大模型领军效应带动下，AI产业链从算力到算法，均有望持续高景气。

1、算力：全球AI资本开支加速扩张，模型竞争助推算力需求繁荣

2024年AI模型能力竞争加剧，海外大厂仍沿着尺度定律（Scaling Law）进行算力扩张布局，以求利用更大的算力基础来训练更优质的大模型产品。近期， 历史最大规模AI基础设施建设项目—“星际之门”AI超级计算机—启动 。据环球时报信息，当地时间2025年1月21日，美国总统特朗普宣布正式启动“星际之门计划”，在未来4年，OpenAI、软银集团和甲骨文公司将牵头共同投资5000亿美元，用于推动AI基础设施建设。

全球将迎来新一轮AI算力设施投资浪潮 。据Omdia数据，全球科技公司在2024年花费约2290亿美元用于服务器，其中微软的资本支出为310亿美元，亚马逊为260亿美元。此前，微软总裁布拉德·史密斯表示，公司2025财年计划投资800亿美元用于建设AI数据中心，加大AI领域投入。 全球科技巨头通过创纪录的资本支出规模，构建起覆盖算力、存储、网络的全链条AI基础设施体系，形成从芯片采购到数据中心落地的完整产业链布局。

国内方面，算力中心建设景气度高涨。 根据《2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告》，中国智能算力规模在半精度（FP16）下，2022年达到了259.9EFLOPS，预计在2027年有望达到1117.4EFLOPS，复合增长率为33.9%。根据IDC圈数据，目前我国智算中心项目超过455个，其中科技大厂参与建设的为89个，包括华为35个、浪潮9个、中科曙光7个，公布规模且在1000P以上的有23个。

2023年以来，字节跳动高度重视AI产业机会，组建AI算法Seed团队、AI应用Flow团队，并通过火山引擎对外提供AI大模型服务，一跃成长为英伟达在中国市场最重要的合作伙伴之一。 “鲶鱼效应”下，预计在2025年腾讯、阿里、小米等互联网大厂将继续加大在AI领域的投入，算力行业高景气将延续。

2、 算法：国内外AI大模型密集升级

国产AI大模型密集升级。 近期，字节豆包、DeepSeek、月之暗面、智谱等纷纷升级模型，国产大模型综合能力迎来重磅加强。据公司官方材料，字节Doubao-1.5-pro在知识、代码、推理、中文等基准上，综合得分优于GPT-4o；深度求索DeepSeek R1在推理能力上明显提升，性能比肩GPT-o1正式版，并对外开源模型权重。

经历2023、2024年的“百模大战”之后，2025年伊始，国产头部AI大模型厂商的模型性能在部分任务中已接近、甚至超越OpenAI。我们认为，在更优秀的AI大模型的加持下，国内AI应用产业将迎来快速发展的契机。

自2024年12月26日发布DeepSeek-V3，到今年1月20日发布DeepSeek-R1，DeepSeek以高质量的模型能力、低廉的API价格，在多项测试中比肩甚至超越OpenAl o1，引发全球科技圈的强烈反响。 DeepSeek APP应用上线仅20天，日活突破2000万，超越ChatGPT创造了新的记录。DeepSeek的崛起标志着中国AI技术从“跟随”转向“引领”，是全球AI产业变革的关键转折点，将带来国产算力、AI应用、生态合作的全方位投资机会。

我们进一步围绕DeepSeek的崛起对AI生态投资机会展开探讨。

1、 算力：算力门槛降低，国产厂商全面适配

现阶段，10余家国产芯片厂商完成DeepSeek适配。2月以来，华为昇腾率先宣布支持DeepSeek R1/V3服务，通过“昇腾芯片+自研加速引擎”的软硬协同优化，使DeepSeek模型推理性能达到国际高端GPU水平。海光信息、沐曦曦云等10余家国产AI芯片厂商纷纷跟进，如海光信息成功完成DeepSeek V3/R1与海光DCU的适配，并正式上线。 国产芯片厂商对DeepSeek的支持，不仅是技术适配，更是生态建设的重要一步，将为国产芯片在AI领域的广泛应用奠定基础。

2、应用：低成本+高效率，AI应用加速繁荣

DeepSeek较竞争对手有显著的训练成本、API定价优势。DeepSeek训练成本低廉，通过采用MLA(多头潜在注意力)架构、FP8混合精度训练和动态批处理技术，大幅提高了训练效率。据其公布的技术文档，DeepSeek-V3模型的训练成本为557.6万美元，训练周期缩短至2个月。相比之下，同样是开源模型的MetaLlama3.1405B的训练成本超过6000万美元，而OpenAIGPT-4o的训练成本为1亿美元。DeepSeek-R1的API服务定价为每百万输入tokens2元(缓存命中)/4元(缓存未命中)，每百万输出tokens16元，而o1模型上述三项服务的定价分别为55元、110元、438元。 DeepSeek定价优势明显，低成本、高质量的模型将加速国产AI应用场景落地。

3、生态：全球云厂商密集接入，开源生态裂变

国内外多家云服务巨头密集接入DeepSeek ：1月31日,英伟达宣布NVIDIANIM已经可以使用DeepSeek-R1模型，亚马逊表示DeepSeek-R1模型可以在Amazon Web Services上使用，微软宣布已将DeepSeek-R1正式纳入Azure Al Foundry。

2月以来，华为云、天翼云、腾讯云、阿里云、百度智能云、ZStack等10余家国内云计算巨头均已宣布支持DeepSeek，三大运营商也宣布接入DeepSeek。这些云服务提供商不仅为DeepSeek提供了强大的算力支持，还通过优化模型部署和推理服务，进一步降低了企业和开发者使用大模型的门槛。2月5日消息，DeepSeek-R1、V3、Coder等系列模型，已陆续上线国家超算互联网平台。

DeepSeek开源生态将裂变更多可能。 DeepSeek采用MIT开源协议，允许商业用途和模型二次开发，将极大激发开发者创新潜力。2月3日，GiteeAl联合国产GPU厂商沐曦发布R1千问蒸馏模型，较小尺寸的DeepSeek蒸馏版本模型更适合企业内部实施部署，可以降低落地成本，吸引超500家初创企业参与二次开发。GitHub上R1复现项目星标数破万，衍生出医疗、金融等垂直领域微调版本。 未来，随着更多国产芯片、云厂商与DeepSeek的深度适配，中国智算、AI应用产业将在全球市场中占据更重要的地位。

算力成本高昂、开发与部署成本高，一直是此前AI应用落地的主要制约因素，而DeepSeek的发布对当前AI大模型的降本增效做出重要贡献，其低成本和开源特性极大地降低了AI应用的门槛，有望加速推进AI与各行各业融合发展。此外，DeepSeek R1蒸馏所得的高推理性能小模型能够更好地适配端侧设备，为端侧AI应用落地提供技术支撑。

综合来看，DeepSeek是打响国内AI信心重塑的第一个大模型，而不会是最后一个。方法论的启发、框架的开源正驱动更多的国产大模型弯道超车，包括算力在内的国产AI生态的闭环成为可能。

AI大模型正推动多行业应用加速商业落地。 AI大模型正推动多行业应用加速商业化落地，涌现出如AI搜索、AI营销、AI办公、AI教育等诸多创新商业模式，这一趋势不仅体现了技术对产业发展的影响，也打开了未来社会生产方式、服务模式的更大想象空间。随着多模态数据处理能力不断提高，越来越多成熟好用的模型有望落地，从而提升AI端侧用户渗透率、打开AI商业空间。

AI大模型的本质是生产力技术革命，我们判断大模型的应用落地将经历辅助人工、替代人工、超越人工三个阶段：1）辅助人工阶段：旨在提高人的工作效率和生活质量，应用如对话机器人、办公工具等；2）替代人工阶段：可替代人类重复性高、规则明确的任务，应用如制造业、客服系统等；3）超越人工阶段：AI实现对任务规则、流程的规划，应用如科学研究、决策支持等。 当前，AI应用领域的流量数据表现亮眼，表明AI应用需求明确、落地进展正在提速。

全球AI应用流量同比高增，多款国产应用入围50强 。据伽马数据统计，2024Q3全球AI应用整体流量同比增长87.2%；其中2024Q3Chat助手单季度流量占比59.9%、占比最高。2024Q3人工智能行业共发生173笔融资事件，其中应用层公司占比最多，共有117项、占比67.63%。全球AI应用TOP50榜单中，12款新产品上榜，国产应用表现亮眼，Kimi、文心一言、豆包、通义千问等12款国产AI应用入围50强榜单。

多家产业巨头发力Al Agent，产业爆发可期：近期，智谱推出GLM-PC1.1，支持PC端自动进行应用程序执行等任务处理；OpenAl发布Operator，可自动执行网页任务，各类功能强大的Al Agent加速进入用户视野，爆发可期。

除了PC人机交互领域，在B端企业市场，Salesforce、SAP、Workday等也纷纷推出了B端Agent助手，能够深入企业的业务流程，比如营销、客服、财务等环节，帮助企业实现降本增效、科学决策的目标。当前，围绕B/C两端，Agent成为AI大模型行业最热门的应用领域，下游需求有望在未来迎来爆发式增长。

当前AI大模型产业已度过萌芽阶段，预计随着大模型能力的逐渐提升、应用解决方案的日渐成熟，其在推动各行业创新发展、推动相关公司业绩增长方面的作用将日益显著。 随着AI普惠化的推进，更多创新的AI应用场景和商业模式有望加速涌现，2025年有望成为AI应用落地元年。

全球范围内，从ChatGPT引发的生成式AI浪潮，到自动驾驶、智慧医疗、工业互联网等场景的规模化落地，AI技术已从实验室走向产业化爆发期。国产AI的突破性进展成为市场情绪的重要催化，以AI为代表的科技板块引领市场开启了新一轮上涨。

在DeepSeek的催化下，本轮AI行情从过去集中交易光模块、AI芯片等上游算力硬件，开始向中游软件服务、下游应用、以及更多“AI+”的细分领域扩散。

从前期（2025.2.5-2.7）涨幅前30的主题指数看，本轮AI行情领涨的方向，已不再仅是上游的AI算力板块，而是向中游软件服务以及下游应用扩散，正在进入 多点开花、共振上涨 的阶段。

2023年初，ChatGPT问世引爆全球人工智能产业趋势，推动AI成为全球科技板块的核心主线，但行情的演绎主要集中在上游算力端。 在Scaling Law和全球算力需求高增逻辑下，以光模块、AI芯片为代表的上游算力作为“卖铲人”显著受益。而自去年四季度以来，随着以AppLovin为代表的美股软件股业绩超预期，AI应用商业化得到初步验证，海外AI行情的交易主线已开始向中下游切换。随着AppLovin等中下游公司的业绩开始兑现，盈利驱动下， 海外AI行情已经率先向中下游的软件服务和应用端扩散，由此也带来了AI中下游相关公司的股价爆发式上涨。

国内近期随着DeepSeek大模型发布，显著加速了AI普惠化的进程，国内AI的产业逻辑也开始从上游基础设施的集中式发展，逐步向中下游应用端的多元化创新转变，交易模式也或将从过去的“集中”，进入到“百花齐放”的阶段。

AI中下游领域的景气度有望在今年迎来边际改善 ：2025年，随着AI产业突破、内需复苏，不少中下游细分领域有望迎来景气的边际改善。部分上游算力环节经历前两年的景气高增后，市场对其后续的业绩容忍度有所降低，而随着AI产业突破、内需复苏，不少中下游领域在2025年有望进入困境反转或景气加速的阶段，资金有望加速定价其景气的边际改善。

一方面，随着大模型成本的降低，应用公司有望加速创新，推动AI应用在各领域的渗透率进一步提升。另一方面，与上游相比，AI中下游环节企业众多、竞争格局相对分散，当前部分领域仍处于技术快速迭代的探索阶段。在此过程中，各种创新应用和技术尝试将层出不穷，新的应用场景和解决方案将不断涌现，更多公司将有机会发展壮大，推动行情加速下沉扩散，进入“百花齐放”的阶段。

自2018年美国加强科技出口管制以来，以国产化为主要特征的科技自强成为国内科技产业的重要产业趋势。 伴随美国大选落地，科技自立自强在国内愈发重要，有望成为未来较长时期的科技产业发展主旋律。回顾2017年以来，海外对国内科技产业的相关限制措施，可以看到，其关注点已经从最初的针对单一企业扩大至针对先进技术的全产业链，且技术方向覆盖从半导体设备、芯片到量子科技等多个领域。展望未来，相关限制措施的不确定性有进一步加大的可能，需要未雨绸缪。

政策持续发力可期，倒逼科技自立自强。 面向未来的外部环境变局，类似于2017-2021年，将倒逼国内加快IT产业自立自强步伐。回顾2017年以来，国内在科技领域的重大政策，可以看到在科技自立自强领域，相关政策既有重要产业方向的远期发展规划，也涉及核心环节的财政补贴、重要基础软硬件产品名录、科技产业建设的投融资支持等，有力的促进了科技产业更好更快的发展。

未来，随着科技自立自强的紧迫性提升，以及产业链的更加成熟，相关的政策红利有望更大力更持续的释放。

各国在人工智能领域展开激烈竞争，争夺技术制高点和市场份额，DeepSeek的“横空出世”改变了“国内追随全球领先”的市场预期，合作与竞争并存的局面将促进人工智能行业的快速发展和创新。

展望未来，国内人工智能领域发展有望实现由点到面的突破，不断提振科技自强信心。

中证人工智能主题指数（CS人工智，930713.CSI），以2012年6月29日为基日，以1000点为基点，发布于2015年7月31日。指数在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，其中：

其中，调整市值＝∑(证券价格×调整股本数×权重因子)。

从业绩表现来看：与主流宽基指数相比：CS人工智业绩表现显著优于其他主流宽基指数。 自2014年12月31日至2025年2月7日，CS人工智指数年化收益率为6.12%，优于沪深300的0.99%，中证500的0.94%和中证1000的0.18%；收益风险比为0.18，优于沪深300的0.04，中证500的0.04和中证1000的0.01。

与人工智能指数相比：CS人工智业绩表现优于人工智能指数 。自2014年12月31日至2025年2月7日，CS人工智指数年化收益率为6.12%，优于人工智能指数的3.31%；收益风险比为0.18，优于人工智能指数的0.10。

相较人工智能指数和主流宽基指数，CS人工智长期业绩表现优异，收益风险比优秀。

从指数流动性来看，CS人工智指数2024Q1、2024Q2、2024Q3和2024Q4季度日均成交额分别为472.64亿元、347.40亿元、286.06亿元和941.08亿元。 当前指数流动性较为充裕，可容纳较大规模资金。

CS人工智指数成份股行业分布聚焦集成电路、通用计算机设备等新兴产业。 按中信行业分类来看，指数主要分布于计算机（41.53%）、电子行业（35.42%），细分方向上集中于集成电路（27.23%）、通用计算机设备（13.55%）、网络接配及塔设（12.36%）和安防（8.19%）。此外，根据国家统计局发布的《战略性新兴产业分类（2018）》对公司所属产业进行分类，CS人工智指数成分股中19家公司属于战略性新兴产业，截至2025年2月7日，属于战略新兴产业的19只成份股占指数权重42.88%。

从CS人工智指数成份股的市值分布来看，指数成份股大小盘风格兼备。 截至2025年2月7日，成份股加权自由流通市值为598.32亿元。自由流通市值在500亿元以上的成份股权重占比为51.92%，数量共计10只；自由流通市值在300至500亿元的成份股权重占比为15.37%，数量共计7只；自由流通市值在100至300亿元的成份股权重占比为30.12%，数量共计27只；自由流通市值在100亿元以下的成份股权重占比为2.60%，数量共计6只。

从前十大成份股来看 ，截至2025年2月7日，CS人工智指数第一大成份股为寒武纪-U，权重为6.86%；其后分别为海康威视、中际旭创和中科曙光，权重占比分别为6.16%、5.91%和5.63%。前十大成份股合计权重为52.15%，成份股集中度较高，龙头效应较为明显。

CS人工智指数盈利能力较为优秀。 CS人工智指数2024年前三季度的ROA为2.80%，优于沪深300的1.04%、中证500的1.68%和中证1000的1.67%， 指数盈利能力较为优秀。

CS人工智指数成长能力较为突出 。CS人工智指数2024年前三季度的营业收入同比增速为17.12%，优于沪深300的0.22%，中证500的-2.95%和中证1000的-2.70%；2024年前三季度的归母净利润同比增速为19.01%，优于沪深300的1.86%，中证500的-10.90%和中证1000的-9.66%，指数成长能力突出。

CS人工智指数当前估值距离历史高位仍有一定空间，具备投资性价比。 截至2025年2月7日，CS人工智指数市盈率（TTM）为58.04，指数市净率（LF）为5.30，分别位于统计区间65.23%、77.98%的分位数水平。指数当前估值距离历史高位仍有一定空间，具备投资性价比。

融通中证人工智能主题指数基金 （A类：161631，C类：009239），基金经理为何天翔、林丽娟。基金采用指数化投资策略，紧密跟踪中证人工智能主题指数，提供一键布局人工智能产业的投资工具。

融通中证人工智能主题A在紧密跟踪标的指数的同时，获取了一定的超额收益。 自成立以来（2017年4月10日成立），融通中证人工智能主题A年化跟踪误差仅3.61%，区间超额收益为34.99%。

融通基金管理有限公司 ，2001年5月22日成立于深圳，作为大中型合资基金公司，融通基金股东分别为诚通证券股份有限公司（持股60%）和日兴资产管理有限公司（持股40%）。公司的实际控制人中国诚通控股集团有限公司是国务院国资委监管的中央企业，是国资委首批建设规范董事会试点企业、首家国有资产经营公司试点企业和中央企业国有资本运营公司，实力雄厚。

公司产品线完备，涵盖主动权益基金、指数基金、债券基金、货币基金、QDII基金等等 。截至2025年2月7日，公司旗下公募基金合计90只，其中股票型基金共计16只，规模合计超百亿。

基金经理何天翔，厦门大学经济学硕士，16年证券、基金行业从业经历，具有基金从业资格。2008年7月至2010年3月就职于华泰联合证券有限责任公司任金融工程分析师。2010年3月加入融通基金管理有限公司，历任金融工程研究员、专户投资经理、指数与量化投资部总监。 何天翔当前管理融通新趋势、融通中证人工智能主题A等基金共计5只，规模合计73.43亿元。

基金经理林丽娟，香港大学理学硕士，4年证券、基金行业从业经历，具有基金从业资格。2020年4月至2021年7月在博时基金管理有限公司从事量化研究工作。2021年7月加入融通基金管理有限公司， 林丽娟当前管理融通中证人工智能主题A等基金共计2只，规模合计23.35亿元。

风险提示：基金投资有风险，本报告不代表投资建议；基金经理历史业绩不代表未来，请投资者知悉。