1 华夏基金深耕指数投资20年。

华夏基金致力于打造多资产全能平台，深耕指数投资20年，力求定义更好的指数投资通过专业研究和多元稳健收益，华夏基金为投资者提供简单、高效的投资体验，助力财富梦想同时，华夏基金坚守责任投资，服务实体经济，不断创新，为投资者创造更美好的未来。

2 武超则分析AI产业链投资机遇。

武超则介绍了大模型技术的发展现状，从语言生成到多模态应用，再到逻辑推理能力的提升他提到DeepSeek的开源和成本优势是其快速出圈的重要原因，并强调了大模型技术从预训练到强化学习的演进过程。

3 大模型技术创新推动产业升级。

武超则介绍了DeepSeek模型的技术创新，包括稀疏专家模型、FP8精度和多token预测模式，这些创新降低了算力成本他还提到，DeepSeek的出现不仅推动了大厂在基础模型上的投入，还加速了与其他产业的合作，激活了整体产业的创新迭代。

4 AI应用场景扩展。

武超则讨论了AI在推理侧需求增加对算力的影响，并指出AI应用正从文本生成、客服等场景扩展到工业生产、医疗、科研和金融等严肃场景他还提到大模型竞争加剧，降低了创业者的进入成本，与2013年移动互联网初期相似DeepSeek的出圈对算力需求、应用生态和市场竞争格局产生影响，投资者可关注上游算力板块，尤其是国产算力。

5 国产算力与AI产业链发展。

武超则介绍了国产算力在服务器、半导体设备和材料等领域的发展机会，强调了本地化部署的需求他提到AI产业链分为算力、模型、应用和终端四大部分，并看好AI智能体、AI终端和机器人等应用方向。

6 模型与应用层的关系。

武超则讨论了模型在移动互联网时代的角色，将其比作操作系统，并强调了应用层的广泛性和分散性他提到应用层会融合多个行业，如金融、医疗和教育，并强调了数据层的重要性此外，他预测终端设备将与AI应用深度融合，成为智能能力的重要载体。

7 AI推动自动驾驶和机器人发展。

武超则分析了AI产业链的三层结构：基础层、模型层和应用端他提到国产算力在单卡能力上与国际差距缩小，但在集群能力和生态建设上仍需努力武超则强调，国产卡需要解决先进制程的流片和稳定交付问题，同时加强开发者生态建设，以提升整体竞争力。

8 国产算力在推理场景上机会较多。

武超则指出，国产算力在推理场景上的适应能力较强，机会较多他提到，算力需求正从训练转向推理，推理场景对存储和单卡计算能力要求较高，但对大规模集群要求较低此外，各大厂商对算力的投资持续增加，阿里未来三年投入将超过过去十年总和，预计每年投资规模在1200亿至1300亿人民币国内大厂如字节跳动、腾讯等也将增加资本开支运营商资本开支虽处于下行周期，但可能因大模型和应用的发展而提前结束下行周期整体来看，国产算力市场增长空间较大。

9 武超则介绍了算力需求的三种模式。

武超则详细阐述了本地化部署、私有云和公有云三种算力需求模式，分别适用于金融、电力等数据敏感行业，政企客户以及游戏、电商等互联网客户他还提到DeepSeek技术降低了本地化部署的成本，并介绍了AI助手和AI搜索在海外和国内的应用进展。

10 武超则介绍了AI在搜索、视频和医疗领域的应用。

他提到AI助手、AI搜索和AI视频是目前效果较好的应用方向，尤其在金融和医疗领域有较大潜力他还指出，AI在医疗领域的应用主要集中在蛋白质结构发现和新药研发上，虽然尚未完全落地，但市场前景广阔此外，他看好机器人在工业和医疗领域的长期发展潜力。

11 人工智能推动产业质变。武超则指出，人工智能在机器人、无人驾驶等领域实现了从无到有的质变，尤其在智能汽车产业中，智驾和无人驾驶是用户付费的重要拐点。他还提到智能体（AI

agent）在提升办公效率和生活质量方面的潜力。在投资策略上，他建议关注上游的算力和半导体板块，并寻找波动中的交易机会，下游应用端则因创新活跃而具有不确定性。

12 组合投资更适合下游领域。

武超则建议投资者通过组合投资来覆盖整个板块或领域，以捕捉创新和共振效应他强调个人应积极使用AI工具提升效率，并构建个人智能体朱古力补充了AI在个人能力赋能上的重要性，并介绍了华夏基金在AI产业链的全面布局，包括算力、应用、终端和模型层等细分领域。