前言：AI概念短期國內外熱點催化頻出。Pika1.0AI視頻生成能力領先，或引領AI視頻熱潮；Gemini多模態能力或超GPT-4，有望進一步拓展應用場景。端側設備顯著受益于AI大模型帶來的全方位用戶體驗升級，或將刺激新一輪消費需求；同時端側AI應用對存力、算力等方面提出了更高要求，相關芯片需求持續增長，有望帶動相關市場空間擴張；AI具象化關注AI賦能下算力端半導體及通信、終端側機械、場景端醫療的投資機會。
工具選擇上，科創100ETF（588190）跟蹤指數第一、二、三大重倉行業為醫藥（30.95%）、電子（22.72%）、機械（15.51%），布局科創板中小市值個股、自主可控領域，當前或已迎來重要配置窗口。
一、算力側：技術革新及政策雙輪驅動，AI算力景氣度高企
從算力供給而言，可以分為通用算力、智能算力和超算算力。算力實現的核心是CPU、GPU、FPGA、ASIC等各類計算芯片，并由計算機、服務器、高性能計算集群和各類智能終端等承載，海量數據處理和各種數字化應用都離不開算力的加工和計算，算力數值越大代表綜合計算能力越強，常用的計量單位是FLOPS（每秒執行的浮點數運算次數）。
算力架構可以拆解為芯片、設備、軟件，呈現“云-邊-端”一體格局。未來將形成云端側負責大體量復雜計算、邊緣側負責簡單計算執行、終端側負責感知交互的泛在算力部署形式。
大模型需要強大算力來支持訓練過程和推理過程。根據OpenAI數據，訓練GPT-3175B的模型，需要的算力高達3640PF-days（假如每秒做一千萬億次浮點運算,需要計算3640天）。2018年以來，大模型的參數量級已達到數千億參數的量級規模。而CPU的物理工藝、核心數已接近極限。在AI時代下，僅靠CPU已經不能滿足需求，通過GPU、FPGA、ASIC等加速芯片異構而成的智能算力的演化成為趨勢，并最終成為生成式人工智能時代下算力的主角。
AI時代的摩爾定律，算力平均每3.43個月翻一倍。自2012年后，驅動AI的底層機器學習技術計算量呈指數級增長，根據OpenAI論文，深度學習前期，算力翻倍時間為21.3個月，深度學習時期，算力翻倍時間為5.7個月，大模型時期，AI訓練任務所用的算力每3.43個月就會翻倍，遠超摩爾定律（晶體管每18個月翻一倍）帶來的算力提升速度。算力的快速增長有力推動了產業上下游的發展，可利用科創100ETF（588190）提前布局。
算力是集計算力、網絡運載力、數據存儲力力于一體的新型生產力。國內算力產業總體規模未來三年有望維持30%左右CAGR，智能算力滲透率及占比快速提升。近幾年，我國不斷加大對計算、網絡和存儲等基礎設施的投入，高度重視數據中心、智算中心、超算中心以及邊緣數據中心等算力基礎設施的高質量發展，近5年，我國算力產業規模年平均增速超過30%。
智能算力滲透率逐漸提升。智能算力增長迅速，新增算力中智能算力成為增長新引擎，截至2022年底，我國算力總規模達到180EFLOPS，其中智能算力規模與去年相比增加41.4%，超過全球整體智能算力增速（25.7%），其中通用算力規模137EFLOPS，占比約76.7%，智能算力規模41EFLOPS，占比約22.8%。根據《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》，未來5年中國智能算力規模年復合增長率將達到52.3%，通用算力規模年復合增長率為18.5%。預計到2026年中國智能算力將達到145EFLOPS，占比將達到36.7%。隨著AI大模型的快速發展，智能算力需求正呈現爆發性增長態勢，滲透率將顯著提升。
圖：2020-2023算力規模及預測
（信息來源：中國信通院、IDC、Gartner，中國銀河證券研究院）
AI大模型的應用也有望帶動新一輪算力需求，當前算力仍是阻礙AI模型訓練端、推理端及應用端的主要瓶頸之一，可適當關注上游算力相關的通信及芯片、半導體設備領域，科創100ETF（588190）配置價值凸顯。
二、終端側：AI大模型走入終端，人形機器人開啟具身智能時代
2023年5月17日，某人工智能龍頭創始人在ITFWorld2023半導體大會上表示，AI下一個浪潮是具身智能（EmbodiedAI），即能夠理解、推理，并與物理世界互動的智能系統。同時，該公司發布多模態具身人工智能系統NVIDIAVIMA，其能在視覺文本提示的指導下，執行復雜任務、獲取概念、理解邊界、甚至模擬物理學，這也標志著AI能力的一大顯著進步。
政策驅動機器人行業應用深度和廣度顯著提升。目前，國家層面政策并未直接提及人形機器人的發展，但近年來，國家出臺了一系列政策鼓勵機器人產業發展。2021年7月，《5G應用“揚帆”行動計劃(2021-2023年)》提出發展基于5G技術的服務機器人，不斷豐富5G應用載體；2023年1月，相關部門發布《“機器人+”應用行動實施方案》，提出到2025年，制造業機器人密度較2020年實現翻番，服務機器人、特種機器人行業應用深度和廣度顯著提升。
圖：我國機器人相關政策梳理
（信息來源：工信部等，中國銀河證券研究院）
產業端和政策端的利好釋放將不斷推動人形機器人產業化進程，隨著機器人應用場景拓展和關鍵技術突破，人形機器人商業化落地可期，人形機器人賽道持續布局的核心零部件廠商和配套高端裝備生產企業有望迎來較大發展空間，科創100ETF（588190）跟蹤指數第三大重倉行業為機械（15.51%），配置價值凸顯。
三、場景側：AI助力智慧醫療轉型
AI＋核心醫療產業鏈可以分為AI基礎層，AI醫療技術層與應用層：
1）基礎層，除數據服務外，芯片與通信等基礎核心領域已形成牢固的技術壁壘，市場呈寡頭局面；
2）技術層，算法、框架以及通用技術則需要長期的投入與研發來攻克，目前各大科技企業與互聯網巨頭企業基本已完成布局，中小企業生存空間較少；
3）應用層，應用層可觸達全醫療服務場景，如院內臨床決策系統、手術機器人、智慧病案系統、醫療影像、藥企新藥研發與基因檢測。
圖：中國AI醫療產業圖譜
（信息來源：艾瑞研究院，民生證券研究院）
7月8日，世界AI大會（WAIC）醫療論壇召開，聚集各類企業、臨床醫生、政府機構三方專家，展示和探討了醫療醫藥領域結合AI在應用落地上的前沿動態和想象空間。
1）AI+設備——醫學影像輔助診療：AI模型結合分子影像、核磁共振、計算機斷層等醫療設備，以冠脈CTA診斷為例，CT掃描后通過影像進行狹窄與斑塊檢測，并實現結構化報告自動生成，提高冠脈重建成功率和效率。
2）AI+決策新方式——數字孿生：AI模型可以通過數字孿生器官模擬治療效果來幫助實現個性化治療，例如根據心功能計算模型模擬心臟在各種手術方案中對應的治療效果以實現個性化治療
3）AI診斷+醫療信息化：AI模型疊加電子病歷可以實現初步診斷和臨床診療信息結構化存儲，這樣可以提升醫院導診分流、信息記錄存儲的效率和診斷的準確率。
4）AI+研發——賦能創新藥降本增效：AI可應用于藥物發現的各個階段，提高早期發現的效率。使用ML、DL及生成式AI及其他AI技術，藥企可以減少藥物發現及開發所需的時間和資源，同時提高臨床試驗的成功率。具體而言，生成式AI有可能通過使科學家能夠為以前無成藥性的靶點生成新分子，從而徹底改變藥物發現，這可能為藥物開發提供新途徑。與傳統藥物開發方式相比，AIDD方式有潛力加快過程，并以更具成本效益的方式發現藥物靶點。
多模態大模型Gemini的發布反映了AI產業鏈中游競爭迭代的加速，人口老齡化背景下醫療衛生需求的突出或將加速AI+醫療應用的供給創新，建議關注科技+醫療共振下科創100ETF（588190）投資價值。
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