嘉宾介绍：梁杏国泰基金量化投资部总监，16年证券从业经验，7年基金管理经验
梁杏女士于年加入国泰基金，她擅长依据市场趋势研判、行业轮动策略，统筹推进量化产品布局、量化指数研发、量化产品营销及陪伴。她的量化发展理念是：在洞悉客户的真实需求之后，结合公司基因禀赋，选择差异化竞争道路，谋求行业内领先的量化指数产品布局。对于新发产品不追求大的产品首发，更重视产品后期的培育。通过做好投资者的服务和陪伴，谋求规模的合理性增长，为客户提供更好的持有体验。
1、「“信创”概念如何理解？是怎么演变的？」
信创产业中“信创”两个字就是“信息技术应用创新”。它是一个非常大的概念，包括很多东西，比如服务器、芯片、软件、信息服务、信息安全等都是信创的内核，都是非常重要的。“信创”这个概念最早可以追溯到、年，当年我们国家计算机行业相关领域的基础设施还没有这么强，不能在实际生产生活中完成信创的国产替代，所以在资本市场和二级市场上也没有太大的波澜。
但是到了、年，伴随国际关系的变化，当时我们出现了芯片被“卡脖子”的情况，慢慢的大家就认识到了自主可控、本质安全的重要性。伴随着时间的推移，我们内部的技术越来越成熟，不管在软件还是硬件，还是更前沿的芯片，都比早些年有了更强的能力，所以从去年到今年，可以看到信创产业的推进和相关*策的推出都有实质性的进展。比如去年年初十四五数字经济发展规划，以及9月底的国资信创产业发文，提出办公软件、硬件的国产化替代，去年四季度已经有了一波信创产业的行情，整个信创产业得到了很好的推进。像软件ETF、计算机ETF等一些标的就成为投资者把握信创行情非常好的工具，也有非常好的表现。
2、「人工智能的巨大变革，让信创+AI带给我们什么样的前景？」
人工智能在信创的基础之上会有更大的赋能。我们刚才给大家讲信创产业，它的重点应该是两端，一端是基础设施，另外一端是基于基础设施实现的应用创新。所以信创的概念应该包括这两个部分，我们认为原来基础设施到应用创新的成果可能是几倍级应用，叠加了人工智能技术以后可能就是更高级别的几何级增长的倍数关系。
人工智能这样的科技浪潮会带动整个行业或者板块到一个更高的高度，就是算力的布局。不过在算力布局之前，为什么是软件先涨或者计算机板块先涨？比如说大家看到了ChatGPT这样的一个成果，ChatGPT本身最终呈现是一个软件，所以当时市场是受到了这个成果的驱动先涨了一波，后来开始涨芯片也好，涨通信也好，也是因为要布局算力。通信和芯片都是算力非常重要的基础设施，不仅仅是人工智能算力领域的重要基础设施，也是信创产业非常重要的基础设施，包括服务器、交换机、芯片也是包含在整个信创领域内核里边的。所以信创遇到人工智能，我们能看到的就是它们产生的火花和碰撞，在原有的几倍级可能出现的成果上进行赋能，进一步呈现出可能是几何级别的成果。所以不管是在生产生活的改变和影响还是在二级市场的投资，应该说都是非常有想象空间的。
3、「AI对具体投资领域有哪些影响？分别以游戏和软件为例」
游戏行业
今年游戏行业有两条主逻辑：第一条是游戏版号发放的正常化。现在基本上每个月都能批出来80多个游戏版号，几乎恢复到正常水平了。海外游戏版号阶段性也会有一些发放。而游戏版号的发放对业绩驱动的今年预期很好，明年预期会更好。但今年预期好的缘故是由于去年基数太低，因此呈现出非常高的增速，但它实际会有一个低基数的扰动。去年业绩过低的基数实质上更多在透支明年的业绩预期。
第二条是AIGC对游戏行业起到了一个降本的作用。降本有的时候会达到增效的效果，根据国泰君安的研报测算，整个游戏行业的研发成本大约占比是15%，而通过AIGC赋能，就可能减掉一半的游戏研发成本，也即是减掉7%-8%的水平。
所以游戏ETF今年最大的阶段性涨幅已经超过%了，我们当时的反应就是提示大家要注意回调风险，不要去追高。不管是元宇宙技术还是今年提的人工智能，它其实在计算机互联网领域的一些先进技术，且它是最接近应用的板块和行业，很容易让大家能够有直观的感受，所以它很容易受概念驱动，去透支未来的业绩增长。这也是我们劝大家不要去追高的重要原因。但我们也承认，未来人工智能技术一旦有了极大突破，它确实会是一个落地的方向。
软件行业
算力、算法、数据是人工智能三要素。算力与通信和芯片相关度非常高；算法和数据跟计算机和软件相关度比较高，因为计算机可以分为软件、硬件、信息服务，软件其实是计算机的子行业。
普遍大家会认为算力、算法、数据里面，”卡脖子“最厉害的是在算力，算力中”卡脖子“最厉害的是在芯片，这个认知没有问题，因为算力里面芯片、通信等等这些行业可能现在市场上大家也比较了解。芯片跟GPU关系比较大，AI芯片90%以上都是GPU，”卡脖子“最厉害的自然是在它上游的设备和材料。芯片的基本面我们认为是一个短空长多，现在传统的芯片需求还在往下走，AI芯片需求往上走，到年底的话，可能传统的芯片需求也会起来，大约是这样的一个过程。通信现在大家的热情还是主要集中在光模块上面，因为大量的数据交换主要是通过光电的方式去实现高速交换，所以光模块是通信里面最热的。
关于算法和数据，虽然大家可能觉得”卡脖子“没有那么厉害，其实是因为在算法领域很多时候我们有一些开源的代码，但如果有一天外部不再开源的话，那又怎么办呢？所以在这方面我们还是要去积极迎战和拼搏，要有一些自己的东西。比如说现在openAI就没有对GPT的基座模型进行全面的开源，所以实际上我们要追上还有一定差距，并不是大家想象的那样完全不“卡脖子”。
再说一下软件的大概情况，这个行业里面可以分为云数据库、操作系统、还有中间件、应用软件。其中云、数据库还有中间件的国产化率相对来说比较高，可能都已经在50%以上，但是我们最“卡脖子”的地方其实是在操作系统以及应用软件里面一些高精尖行业的生产环节适合使用到的软件。像操作系统，现在手机用安卓系统或者用iOS比较多，电脑上用的是Windows系统比较多，但是国产操作系统、基于国产操作系统环境开发的软件和APP，以及用户使用国产操作系统版本的软件都比较少，所以这块的国产化率程度比较低，有非常长的路要走。刚才还说到在应用软件环节，高精尖的行业所生产的软件，举个例子，芯片设计的软件也比较欠缺。软件行业可能大家没有那么多的了解，我们虽然用手机天天接触软件，一个个APP都是软件，但我们对背后的，比如软件的商业模式等，所知甚少。
软件行业其实是一种轻资产的运营模式，它的生产环节大致是先由工程师写代码，写完代码找错误，然后就可以封装销售了；但是像芯片也好、像光模块也好，或者说像其他的新能源汽车、生物医药等等，它的生产环节是需要有地皮，然后盖厂房、拉产线，再招工人去进行生产的。所以软件行业的分母是比较小的，弹性就会比较大，它又是整个人工智能产业链里面，最终的模型或者说产出。软件行业对于整个人工智能产业链来说是非常重要的一个环节，可能在当前的紧迫性上没有像芯片那么紧张，不过它的分母比较小、弹性比较好，所以其实大家也可以多多