基金经理解读《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》：全新动力注入，AI将成为推动中国经济高质量发展重要引擎

【导读】基金经理解读《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》：全新动力注入，AI将成为推动中国经济高质量发展重要引擎

中国基金报 公募报道组

8月26日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等六大领域为重点，深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。

二级市场上，人工智能相关个股表现抢眼，近期呈现快速拉升趋势，仅8月份主题指数涨幅即高达35%。

该文件有何标志性意义？对AI产业有何影响？将衍生出怎样的投资机会？对此，中国基金报采访了六位公募投资人士，解读政策对产业发展和市场投资的影响，他们是嘉实信息产业基金经理李涛、中欧数字经济基金经理冯炉丹、华泰柏瑞基金基金经理陈文凯、创业板人工智能ETF国泰基金经理麻绎文、创业板人工智能ETF华宝基金经理曹旭辰和长城基金基金经理刘疆。

嘉实基金李涛：《意见》是继2015年“互联网+”行动之后的新一轮国家级产业发展政策，具有深远的战略意义和实践价值。

中欧基金冯炉丹：政策将显著加速AI产业从概念验证向规模化应用的跃迁。

华泰柏瑞基金陈文凯：《意见》出台后，中国AI产业投资从过去的主题驱动转向以“技术突破、商业落地、业绩兑现”为核心的景气投资新阶段。

国泰基金麻绎文：AI将融入千行百业，成为推动经济高质量发展的重要引擎。

华宝基金曹旭辰：整体策略是在算力方面对龙头公司进一步缩圈，在端侧和软件应用部分采取左侧定投建仓策略。

长城基金刘疆：目前，算力的投资价值正被市场广泛认知，应用端未来或出现新的投资机会。

我国在AI领域首部纲领性文件

具有深远的战略意义和实践价值

中国基金报：国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》有何标志性意义？

李涛：《意见》是继2015年“互联网+”行动之后的新一轮国家级产业发展政策，具有深远的战略意义和实践价值，标志着我国人工智能发展实现从技术突破向全要素赋能的关键跃升，为我国人工智能与经济社会各领域深度融合提供了顶层路线图。《意见》明确提出了“人工智能+”六大重点行动和八项基础支撑，形成了覆盖技术研发、产业应用、社会治理、国际合作等方面的完整政策体系。这种系统性布局有助于打破“最后一公里”障碍，推动人工智能真正落地。

陈文凯：《意见》是我国在AI领域的首部纲领性文件，其战略定位高、发展路径明晰，对AI行业及相关产业发展意义重大，可能将改变AI产业投资的范式。

《意见》将AI从一项前沿技术提升为国家战略，成为培育新质生产力、促进高质量发展的重要引擎。《意见》出台后，中国AI产业投资从过去的主题驱动转向以“技术突破、商业落地、业绩兑现”为核心的景气投资新阶段。

冯炉丹：《意见》的发布，标志着AI从科技领域的创新突破，向国家战略层面的重点部署迈出了重要一步。这一政策的出台，不仅将人工智能的发展上升至国家战略高度，还明确了人工智能在各个领域的应用场景和政策方向。

刘疆：一是为AI产业提供了纲领性文件，具备显著的引领作用。二是提出了明确的总体要求，为产业发展指明方向。文件确立了至2027年、2030年和2035年三阶段发展目标，推动新一代智能终端、智能体等应用逐渐全面普及，直至步入智能经济和智能社会发展新阶段。三是清晰定义了“人工智能+”六大重点领域，无论对于产业还是投资都具备清晰的指导价值。

麻绎文：第一，从战略层面看，这标志着我国人工智能发展正式进入了一个全新的阶段，即从“技术突破”转向“全要素赋能”，预计AI政策扶持可能贯穿国家“十五五”规划甚至更久。

第二，为我国人工智能的发展规划了节奏。到2027年，率先实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

《意见》的出台，既是一次承前启后的战略深化，也是一次面向全球智能化竞争格局的主动突围。它为我们未来的产业发展、技术投资和社会变迁都指明了非常清晰的方向，意义重大。

曹旭辰：《意见》的出台具有里程碑式的意义，是继“互联网+”之后国家推动数字经济发展的又一战略部署。《意见》并不局限于算力基础设施，而是更加强调AI对千行百业的落地赋能。

对AI产业将产生深远而积极的影响

中国基金报：这一顶层设计将AI提升至国家战略高度，整体而言对于AI产业有何影响？

冯炉丹：政策将显著加速AI产业从概念验证向规模化应用的跃迁。一方面，明确的时间节点和量化目标为产业发展提供清晰路径；另一方面，六大重点领域的深度融合将创造巨大的市场空间。这将推动AI产业从当前的基础设施建设期加速进入应用爆发期，产业链价值分布将从算力硬件向应用软件和服务迁移。

李涛：《意见》对AI产业将产生深远而积极的影响，设定了2027年、2030年和2035年三个阶段目标，推动AI从“能用”向“好用”“常用”转变，加速其在各行业的规模化和商业化落地，将为AI产业长远发展注入全新动力，使其成为推动中国经济高质量发展的重要引擎。

麻绎文：《意见》不仅仅是单纯的技术扶持政策，更是对国家产业生态和治理能力的系统性重塑。它为AI产业提供了清晰的战略指引、坚实的基础设施支撑、丰富的应用场景以及更有耐心的资本环境。这意味着AI将融入千行百业，成为推动经济高质量发展的重要引擎。

曹旭辰：《意见》针对企业提出的问题形成系列务实政策举措，突出让市场有方向、有信心、有体感、有加速度：一是明确政策方向，二是强化发展信心，三是广泛调动全社会参与人工智能发展的积极性。

中国基金报：根据《意见》内容，贯穿“AI+”全产业链的核心投资逻辑有哪些？

麻绎文：基础设施先行，算力为王。“AI+”行动明确要求“统筹智能算力”，意味着算力基础设施建设具有最高确定性。唯有先夯实算力资源，基础科研、产学研融合及新兴产业培育等后续命题才能更好落地。

冯炉丹：贯穿“AI+”全产业链的核心投资逻辑可以概括为“一条主线，三大环节”。

“一条主线”是自主可控与安全可靠。在当前国际环境下，实现AI核心技术和产业链的自主可控是重中之重。因此，从硬件到软件，具备自主研发能力、能够保障供应链安全的企业，将获得更高的战略溢价和市场份额。

“三大环节”方面，第一，基础设施先行，算力为王。第二，模型层群雄逐鹿，生态为要。基础大模型是AI时代的“操作系统”。构建起强大“护城河”的行业大模型公司，将在未来展现出巨大的商业价值。投资逻辑将从关注技术参数转向关注模型生态的构建能力和商业化落地能力。第三，AI应用和新硬件层百花齐放，场景制胜。投资机会将出现在那些能够利用AI技术解决行业痛点、提升效率、创造新价值的公司。

陈文凯：首先，算力和数据相关的基础设施有望先行。如同工业时代的电力和石油，算力是AI发展的能源基础；数据则是训练和优化模型的“原材料”。二者是驱动AI发展的底层基础，具备强确定性和高景气度，且尚处于早期建设阶段。

其次，模型赋能应用，场景落地为王。技术价值最终需通过商业化落地来兑现，重点关注那些能深入垂直业务场景、切实提升效率、降低成本或创造新需求的AI应用企业。

此外，紧扣国家战略，把握政策红利。“AI+”行动与信创、数字中国、国家安全等国家级战略紧密相连。在全球化合作的同时，核心技术自主可控也必不可少。因此，在AI芯片、核心软件等领域，国产替代有望成为长期投资主线之一。

曹旭辰：算力基础设施作为AI时代的基石产业，贯穿AI产业的始终，是被优先定价的投资方向。国产大模型是国产算力可持续扩张的保证，其智能化和丰富度的提升能滋润整个人工智能产业链。垂直场景加速渗透，应用层是AI下阶段发展的关键，是AI促进经济增长、服务大众的载体。

刘疆：首先是基础设施建设保障方面，包括算力建设和统筹、模型能力发展、数据供给创新等，大规模的基础设施投资将驱动相关领域投资机会。其次是“AI+”六大重点行动，包含生产力和生产关系的方方面面，将孕育广泛多元、空间巨大的投资机会。

李涛：政策明确提出要强化智能算力统筹，完善全国一体化算力网络，这将直接带动算力芯片、数据中心、云计算平台等相关产业的需求增长。AI基础设施、出海应用、场景化落地等领域或成为重点投资方向，尤其是算力芯片、数据中心、AI Agent等细分领域。

算力、数据、算法与模型均有望受益

中国基金报：《意见》强调AI应用与六大重点领域广泛深度融合，你最关注哪些领域？这些领域将衍生哪些机会？

李涛：重点关注高速成长行业中的龙头企业与新兴企业、稳定成长行业中有整合能力的龙头企业，以及有望进入景气期的优质周期企业等。中国的AI、创新药、机器人等产业正经历从“模式创新”向“硬核技术”的跃迁，成长股的长期逻辑源于产业趋势驱动。因此，坚定看好国产算力自主可控进程。

麻绎文：当前，算力硬件层面已进入业绩高增长期。从软件看，北美云厂商的业绩增长较快，一些应用公司也有所表现。中长期来看，AI对很多赛道都有赋能，如消费电子的AI眼镜、AIPC、AI手机，以及智能驾驶、人形机器人等领域。

冯炉丹：六大领域都充满机遇。从投资潜在爆发力和社会影响深度看，目前最关注“AI+”产业，特别是AI在制造业的深度应用，具身智能正是这一趋势中极具代表性的爆发点。中国是全球第一制造业大国，拥有最完备的工业体系和最丰富的应用场景，发展“AI+制造”具有得天独厚的优势。同时，AI技术为解决制造业劳动力成本上升、生产效率低等痛点提供了革命性方案。

曹旭辰：在制造业，AI应用可实现生产过程的智能化监控、预测性维护和质量精准控制，创造智能制造新模式；在农业领域，AI可用于精准种植、养殖等产业；在服务业，AI与金融、物流、零售等行业融合，可提升服务效率和质量。

中国基金报：当前，AI产业端有哪些重要进展？经过行情持续发酵，哪些AI细分领域仍存在预期差？

麻绎文：一是目前广受关注的光模块和PCB。英伟达GB300已开始大规模发货，北美几家云厂商的ASIC也在逐步起量。同时，通信网络目前来到800G，后续1.6T、3.2T的技术发展趋势比较明确，对光模块、PCB等零部件的要求会更高，技术密集度提升带来利润增厚、毛利率抬升，“护城河”也会更加坚韧。

二是液冷。当前处于市场突破的初级阶段，其渗透率、市场份额等方面预期差都很大。

刘疆：一是国内外大模型持续进化迭代，智能化水平不断提升，扮演重要的引擎角色；二是推理算力需求大幅上升；三是AI能力进化下，自动驾驶和无人车、无人机、人形机器人等产业有望实现大踏步发展；四是AI应用和AI终端创新层出不穷。目前，算力的投资价值正被市场广泛认知，应用端未来或出现新的投资机会。

李涛：中国作为全球AI发展的核心引擎之一，正通过政策驱动、技术攻坚与生态构建，形成独具竞争力的产业格局。在算力需求旺盛、AI应用场景广阔的高景气状态下，重点关注算力和应用方向。

中国基金报：《意见》提出强化八项基础支撑能力。就AI基础层而言，哪些细分方向有望直接受益？

刘疆：首先，算力作为最重要的基础设施受益明显。算力在AI产业中扮演着“卖铲人”的角色，无论是训练还是推理，随着模型能力越强、应用场景越广、使用用户越多，算力的需求将呈现爆发式增长的态势，整个算力产业链的景气度都有望快速上升。同时，随着国产算力芯片能力的持续增强，相关产业链也有望长足发展。

李涛：科技行业将成为经济增长重要引擎。人工智能、半导体等领域加速创新，推动产业变革，带动上下游产业链协同发展，有望为市场带来新的投资机遇，看好国产替代关键环节。

冯炉丹：一是芯片与算力，支持AI芯片的研发和产业化，提升算力基础设施建设；二是数据中心与云计算，推动数据中心建设，发展云计算平台，提供AI应用所需的计算资源；三是算法与模型，支持AI算法和模型的研发，提升AI技术的应用能力；四是数据治理与安全，确保数据安全，促进数据在AI应用中得到有效利用。

麻绎文：算力芯片领域，国产GPU已具备良好性能，且规模化应用的进程正逐步加快。数据层面，数据共享过程中仍面临安全、伦理等多方面问题。同时，数据质量作为模型厂商研发的重要基础，也直接影响其发展成效。应用层面，众多厂商有望开发出更多可实现业绩兑现的实际应用，推动行业落地。

曹旭辰：AI芯片国产替代进程正加速推进，需优先支持人工智能芯片的攻坚创新与智能软件生态培育。同时，加快超大规模智算集群的技术突破与工程落地。

AI板块整体估值处于合理偏上水平

中国基金报：目前AI板块的估值情况和投资机遇如何？将采取怎样的投资策略？

麻绎文：以通信ETF跟踪的通信设备指数为例，截至8月28日，PETTM为52.33倍，处于上市以来71%分位。静态看，其估值水平并不低，但AI产业长期成长前景广阔、业绩兑现确定性较高，展望明后年，估值或处于合理甚至偏低区间。不过，通信、芯片板块短期涨幅较多，建议投资者逢低、分批参与。

曹旭辰：目前AI板块估值整体处于合理偏上水平，部分细分领域由于市场预期较高、估值相对较高，而一些尚未被充分关注的细分领域估值则相对较低。整体策略是在算力方面对龙头公司进一步缩圈，在端侧和软件应用部分采取左侧定投建仓策略。

刘疆：随着AI板块投资价值被逐渐挖掘，其估值水平有所上升，但总体仍在合理范围。随着行业景气度持续上升和产业规模不断壮大，估值仍有提升空间，新机会也将不断出现。

策略上，我们始终将AI视为时代最强创新主线和长期成长方向之一，已在算力芯片、光通信、PCB、液冷等细分方向深度挖掘相关投资机会。随着AI基础设施建设的完善和AI能力的迭代，端侧产品、云端应用有望诞生“爆品”，并带来全新的生态和产业链投资机会。

李涛：国内大模型进展短期推升市场风险偏好和部分个股中长期回报预期，但估值相对于业绩提升过快，意味着风险有所积累。未来将重点围绕内需算力等科技产业进行布局，坚定持有具备长期核心竞争力的企业。通过精选个股、持续优化行业配置，努力获取超额收益，更好应对市场波动。

冯炉丹：AI是具备巨大长期潜力的成长性行业，但经过前期较大幅度的上涨，AI板块整体估值已不再处于低位，部分热门概念股的估值甚至包含了对未来多年高速成长的乐观预期。高估值意味着对短期业绩兑现的要求更为苛刻，也更容易受到市场情绪、流动性及宏观因素变化的冲击，板块波动性会显著加大。

策略上，建议投资者考虑将AI板块作为整体资产配置的一部分，在追求行业成长红利的同时，需保持风险意识，分散投资。

重点关注技术迭代与业绩兑现

中国基金报：后市需要关注的行业核心因素和不确定因素还有哪些？

麻绎文：整体来说，核心因素和不确定性因素还是业绩放量的节奏。海外方面，需要持续跟踪算力产业链、新产品的迭代，以及云厂商资本开支的变化；国内需关注供应链稳定性、国产替代突破的情况。

曹旭辰：技术创新是AI产业链的核心投资方向，如大模型的进一步优化、新型AI芯片和算力架构的研发成功等。不确定因素主要有宏观周期对云厂商未来CAPEX的影响，以及供应链迭代对发货节奏的影响。

刘疆：以下四个行业核心因素值得关注：一是大模型的迭代进步和多模态能力的发展；二是政府、龙头科技厂商等在人工智能和算力领域的投资和建设计划；三是算力芯片、服务器和数据中心的迭代；四是下游应用的迭代创新与落地进展。潜在不确定因素包括技术方向变化以及伦理道德冲突、社会治理、公共安全等。

李涛：后续需要关注政策落地效果是否达到预期，若执行不到位或配套措施不完善，可能影响AI产业的快速发展。同时，关注AI商业化进程，AI模型能力的提升、算力需求的增长、数据质量的保障等仍是关键挑战。

冯炉丹：我们密切关注以下核心因素：一是技术迭代的速度。关注通用大模型、多模态、AI Agent等关键技术的突破性进展；二是商业化落地的进程。密切跟踪头部AI应用的订阅用户数、token使用量和收入利润情况，这是验证AI长期价值的关键，也是支撑高估值的核心。三是国内外巨头的战略动向。四是后续配套政策的出台，如财政补贴、税收优惠、数据要素市场建设等。

估值与业绩的匹配风险是当前最突出的风险。如果后续业绩增长无法匹配当前的高估值，股价将面临回调压力。此外，技术发展不及预期、商业化落地缓慢、国际地缘政治风险、行业监管风险等可能对相关企业造成影响。