编者按：

　　发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。为了帮助投资者把握新质生产力下的投资机遇，深交所联合同花顺推出“对话基金经理——新质生产力下的投资机遇”系列节目，围绕人工智能、大数据、智能制造、新能源、生物技术等新质生产力代表性行业ETF及新质生产力公司占比较高的重点宽基深证50ETF、创业板50ETF等，帮助投资者通过ETF分享新质生产力下的投资机遇。“人工智能”是新质生产力下的投资机遇系列节目第一期，共分为六部分，在本平台陆续推出。

　　基金经理简介

　　李树建：易方达基金指数研究部基金经理，获北京大学金融学、香港中文大学经济学双硕士学位，目前在易方达指数研究部负责行业指数策略。

　　肖宛远：易方达基金指数研究部研究员，工学学士，理学硕士，4年大科技领域研究工作经验，目前在易方达指数研究部负责人工智能等科技领域产业研究工作。

主持人：

　　刚才听了两位老师的介绍，如果我们普通投资者都觉得AI这个方向不错，我们可以使用哪一些投资工具来做这个方面的资产配置？

易方达李树建：

　　我觉得对于人工智能来讲，指数投资是一种不错的方式。大家可以关注像人工智能ETF这类ETF的资产。

易方达肖宛远：

　　我也觉得指数应该是比较适合普通投资者去把握人工智能机会的这样一种投资工具。

主持人：

　　为什么两位都是推荐指数投资来捕捉AI行业的发展机遇？

易方达 李树建：

　　我觉得有两个原因。第一个就是做投资其实我们更多地追寻叫把握大概率正确的方向，特别是对于人工智能它是个浪潮，浪潮其实是个很长级别的浪潮。你发现说它的长期趋势非常确定，但是哪个公司最终会胜出，哪个公司最终会成为那个市场的龙头其实是有定不确定性的。所以我们能更多把握的是这个产业的趋势，就像当年的互联网，互联网的浪潮其实你在九几年的时候你不知道最终走出的像是微软、是谷歌、是脸书，但是最终这些公司走出来成为这种万亿美金的公司。

　　所以我觉得第一个就是指数可以帮你把握大概率正确的方向。那第二就是这个行业人工智能这个行业它其实是最终是一个龙头胜出的行业，它天然地更适合指数。有个很有意思的现象，全世界的资本、全世界的天才都在往这个方向去涌。而且这个行业是非常需要大量的算力的堆积、非常非常强的模型、非常非常强的天才科学家们，所以显然它是一个龙头集中的、它是一个龙头集中的行业。指数其实更多的是去买龙头，像人工智能ETF会比较适合把握这种科技的浪潮。

主持人：

　　听完您的介绍，我也觉得指数投资是我们普通投资者非常适合用来做捕捉AI行业发展机遇的这样一个投资工具。那具体现在市场上面有哪一些指数是跟踪AI行业的？您可以再给我们做一个介绍吗？

易方达李树建：

　　我觉得也是分成两个维度。第一个就是比较整个投整个宽的综合类的，我们刚才讲说整个产业链分成了像上游的算力、中游的模型、下游应用。其实我们也讲说这个行情是轮动的，而且波动也比较大。这种时候大家第一种方式说我就一揽子打包各个产业链环节的龙头，就卡位龙头。所以人工智能ETF是一个综合类的这种龙头的ETF。

　　第二种方式就是对我们这种投资者说我好像能去感知市场、追踪产业趋势，我有自己明确的偏好说我应用的环节我就是喜欢机器人。那其实可以直接买到像机器人ETF、智能驾驶ETF这种细分的产业链的环节。这是两种不同的投资方式。

主持人：

　　刚才李老师您也提到了AI的细分行业，那肖老师您也作为这个方面的专家，能帮我们再来详细地介绍一下您看好哪一些细分行业？

易方达 肖宛远：

　　我个人其实比较看好的有两个细分的领域，我们觉得也是非常有趣的两个领域。一个是像李老师刚才提到的机器人，还有一个是比较有中国特色的一个领域就是电信。

　　我先从机器人开始讲起，实际上机器人是全球的投资者包括产业链都会非常重视和看好的方向。海外有一个预测是说机器人产业未来十年可能都会保持30%以上的每年的增长，所以它是一个非常高速增长的行业。到2032年可能它的市场规模会达到接近300亿美金，是一个庞大的产业链。

　　那我们想机器人在我们现在的生活中也非常重要，因为我们大家会看到很多研究是说老龄化的问题是困扰现在很多经济体的一个非常重要的问题。欧美日韩其实按照国际标准都已经进入到深度老龄化的社会，这意味着我们在劳动市场上是有很多空缺的，其实有很多的岗位是需要机器人去替代它。当然现在机器人还没有进入到一个规模量产的阶段，所以机器人的成本是比较高的，所以它应用的场景也会比较受限一些。

　　但是最近我会留意到特斯拉的CEO马斯克的一个表态是说未来机器人的量产成本会低于一辆电动车的一半，所以如果能达到这样的成本的话，大家可以想象到机器人会在更多的场景中有性价比替代我们人类的劳动力。所以我想机器人是长期来看一个非常值得关注的领域和方向。

　　其次我觉得还有一个领域值得各位投资者格外去关注的就是电信。这里面包含很多电信的运营商，它们实际上是一个央企、科技国家队的这样一个角色。我们会留意到一个中美的差异是海外很多科技革命都是由一些科技巨头去引领的，包括像微软、谷歌这些我们熟知的大公司。但是在国内会有一点不同是，国内有一些科技国家队他们在发展AI的资源禀赋和发展的目前的进展上也都取得了不错的成果。

　　像我们刚才提到的发展AI的两个关键的要素数据和算力，实际上电信运营商都有着不错的资源禀赋。所以我想对于电信运营商来说，它们也有机会在这种推进央企的科技赋能和转型的过程中承担更多的角色和任务。电信，还有刚才提到的机器人是值得大家现在去格外关注的两个细分领域。

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