1 李孝华分享人工智能投资趋势。

李孝华介绍了人工智能行业的发展历程，特别是DeepSeek的问世对中国AI产业的里程碑意义他分析了DeepSeek对行业的影响、未来发展趋势及投资价值，并分享了人工智能ETF的特点和投资策略。

2 DeepSeek在AI领域表现突出。

李孝华介绍了DeepSeek在性能和成本方面的优势，指出其性能媲美国外一流大模型，同时成本大幅降低，仅为传统大模型的十分之一DeepSeek的开源特性使得中小厂家也能方便使用，促进了AI行业的繁荣此外，DeepSeek的技术突破增强了中国在大模型领域的信心，使其从跟随者变为引领者。

3 DeepSeek推动AI产业发展。

李孝华介绍了DeepSeek大模型在降低算力成本、提升性能方面的突破，认为这将促进国内AI产业的自主发展他还提到，DeepSeek的应用将推动算力基建、端侧AI和云计算等领域的发展，加速AI在各行业的商业化应用，并有助于国产算力的替代进程。

4 人工智能投资价值显著。

李孝华认为，人工智能行业处于初期阶段，各子行业发展不同步，板块波动较大他建议通过指数投资布局人工智能产业，如跟踪中证人工智能产业指数的人工智能ETF515780该指数采用AI营收占比调整市值法，确保指数纯度，提高行情到来时的锐度。

5 人工智能指数权重调整提升纯度。

李孝华介绍了人工智能产业指数的编制理念和方法，强调通过调整市值权重和成长性指标，提升指数的纯粹性和成长性该指数覆盖主板、科创板和创业板，全面涵盖人工智能各细分领域，能够较好受益于行业发展趋势指数成分股根据成长性调整机制快速变化，契合各阶段人工智能发展热点。

6 人工智能产业指数表现突出。

李孝华分析了人工智能产业指数的表现，指出其在2023年因ChatGPT的推出而进入快速发展阶段尽管过去两年市场波动较大，但该指数仍保持正收益李孝华认为，随着行业逐渐成熟，未来波动将减少，投资体验会更好他还提到，2025年A股市场前景乐观，人工智能产业链将成为成长板块的重要投资主线最后，他介绍了华富基金的人工智能ETF产品，该产品紧密跟踪人工智能产业指数，规模已超过25亿。

7 李孝华分析了算力产业链的投资逻辑。

李孝华指出，尽管DeepSeek降低了算力依赖，但下游AI应用的爆发将提升算力需求短期来看，算力板块可能受到情绪打压，但从长期来看，随着大模型成本下降，应用范围扩大，算力需求将持续提升他通过瓦特蒸汽机与煤炭消耗的类比，解释了价格下降与用量增加的关系，强调算力需求的长期增长趋势。

8 国产算力支持AI需求爆发。

李孝华分析了国产算力在中美科技博弈背景下的发展前景，认为随着技术进步和产能释放，国产算力能够满足国内AI需求的爆发他还提到，DeepSeek等大模型降低了算力需求，为国产算力提供了更多应用空间此外，C口技术突破降低了AI产业的商业化落地成本，有助于大模型在终端的应用推广。

9 DeepSeek降低推理成本促进应用。

李孝华讨论了DeepSeek开源对中小公司优化大模型的帮助，并提到AI芯片股的估值问题他认为AI行业初期高估值正常，资本市场会提前反映基本面对于AI行业盈利模式，他提到大模型竞争时代，降价可能影响企业利润，但具体盈利模式还需观察。

10 大模型竞争与盈利模式。

李孝华分析了大模型在竞争中的胜出关键，强调用户习惯和成本控制的重要性他提到，大模型需要通过降价吸引用户，形成粘性，并逐步探索与具体行业结合的盈利模式此外，他还讨论了人工智能行业的技术成熟度，将其分为萌芽期、期望膨胀期、破灭期、爬升期和成熟期，并指出AI行业目前处于快速发展阶段，特别是在AIGC、消费电子和自动驾驶等领域。

11 人工智能行业处于不同发展阶段。

李孝华介绍了人工智能行业的发展阶段，包括自动驾驶、机器人、AI加医疗等细分领域他提到DeepSeek大模型推动了行业技术进步和成本降低此外，他还详细讲解了中证人工智能产业指数的特点，强调其人工智能业务占比高，覆盖范围广，与科创AI和创业板AI相比更具均衡性。

12 创业板AI指数配置建议。

李孝华介绍了创业板AI指数的构成，光模块占比高，算力与应用各占一半他建议投资者根据专业判断选择细分赛道，如光模块或算力，若对行业未来不确定，可配置更宽的人工智能指数对于人工智能ETF的配置策略，他建议根据风险偏好分散配置，核心加卫星策略，卫星仓位不宜过高，可长期持有或波段操作，关注短期事件驱动和长期技术趋势。