TMT行业专题：人工智能产业再提速，华宝人工智能ETF矩阵深度布局

优于大市 人工智能产业再提速，华宝人工智能ETF矩阵深度布局 核心观点 行业研究·行业专题 全球AI算力需求加速扩张。从算力端看，全球AI算力扩张方兴未艾。2025年四大科技巨头（亚马逊、谷歌、微软、Meta）的AI相关资本开支合计超过3500亿美金，并指引在2026年仍将维持较高的AI资本开支强度。 电子 优于大市·维持 证券分析师：胡慧021-60871321huhui2@guosen.com.cnS0980521080002 证券分析师：胡剑021-60893306hujian1@guosen.com.cnS0980521080001 2025年是AI应用商业化元年。在软件方面，以大模型为代表的AI软件呈现出收入端的快速增长，全球头部大模型通过算力集群规模的持续扩张实现了智能化水平的显著提升。借助强大的模型能力，垂类场景Agent丰富度快速提升，多模态能力也得到了进一步增强。在硬件方面，AI硬件正处于快速迭代期，特斯拉、Waymo等公司的robotaxi车队快速扩张，特斯拉、Figure等公司的机器人逐步应用于消费级场景。 证券分析师：张大为021-61761072zhangdawei1@guosen.com.cnS0980524100002 证券分析师：叶子0755-81982153yezi3@guosen.com.cnS0980522100003 证券分析师：李书颖0755-81982362lishuying@guosen.com.cnS0980524090005 证券分析师：詹浏洋010-88005307zhanliuyang@guosen.com.cnS0980524060001 国产人工智能产业加速追赶。DeepSeek吹响了国产大模型自主可控的号角，优化了阿里巴巴、字节跳动、阶跃星辰等大模型公司的迭代方向。同时，在芯片制裁的现状下，国产大模型对算力自主可控有了更高的要求，华为、寒武纪等算力芯片公司通过软件优化、通信调优的方式来逐步缩小与海外主流算力芯片的距离。与此同时，国产AI应用也有诸多进展，美图推出影像AIagent集成图片精修、品牌设计、网页制作等能力，可灵聚焦AI视频生成广泛应用于广告营销、影视动画等领域。 证券分析师：连欣然010-88005482lianxinran@guosen.com.cnS0980525080004 华宝人工智能ETF矩阵布局丰富。从算力来看，创业板人工智能ETF（159363）重点布局以光模块为核心的海外算力方向，大数据产业ETF（516700）重点布局以服务器为核心的国产算力方向。从大模型来看，港股互联网ETF（513770）重点布局以互联网为核心的国产大模型方向。从AI应用来看，金融科技ETF（159851）重点布局以金融IT为核心的AI金融方向，信创ETF（562030）重点布局以国产软件为核心的AI信创方向。从下游场景来看，军工ETF（512810）重点反映军工行业的整体景气度情况。 风险提示：1、科技产业具有周期性。2、宏观局势具有不确定性。3、报告中ETF不作为推荐标的。 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《电子行业周报-GB系列机柜出货预期有所上修，晶圆代工订单展望乐观》——2025-08-11《电子行业周报-半导体维持高景气，看好模拟及存储左侧布局良机》——2025-08-05《电子行业周报-半导体全面反弹伊始，看好三重周期共振下的估值扩张行情》——2025-07-28《电子行业周报-台积电上调2025年收入增速预期，关注半导体底部配置机遇》——2025-07-21《电子行业周报-电子景气度得到财报验证，行业有望迎来密集催化》——2025-07-15 内容目录 复盘历史——更智能、更快捷、更便宜....................................................5立足当下（算力端）——算力发展方兴未艾................................................8立足当下（模型端）——Scaling-law仍在延续...........................................10 制裁之困——高端算力芯片封锁下的坚持.................................................12弯道超车：DeepSeek带领国产大模型弯道超车............................................13 AI应用时代尚处爆发前夜.......................................................15 端侧AI——大模型和硬件设计的同步升级................................................15AI软件——金融、广告成率先突破方向..................................................19具身智能——泛机器人时代来临.........................................................22 华宝人工智能ETF介绍.........................................................27 华宝创业板人工智能ETF（159363）.....................................................27华宝中证大数据产业ETF（516700）.....................................................28华宝中证港股通互联网ETF（513770）...................................................29华宝中证金融科技主题ETF（159851）...................................................31华宝中证信息技术应用创新产业ETF（562030）...........................................32华宝中证军工ETF（512810）...........................................................34 图表目录 图1：主要海外大模型迭代进度..............................................................5图2：主要国产大模型迭代节奏..............................................................6图3：北美主要大模型厂商的资本开支情况....................................................6图4：中国主要大模型厂商的资本开支情况（百万元）..........................................7图5：海外AI agent仍处于初步商业化阶段...................................................7图6：国产AI agent主要围绕在To C软件端创新..............................................8图7：算力的ScaleUp和ScaleOut............................................................8图8：算力从系统节点扩展到互联集群........................................................9图9：算力从系统节点扩展到互联集群........................................................9图10：日益庞大的算力集群推动高端通信器件升级............................................10图11：海外模型追求智能化，国产模型追求商业化............................................10图12：Claude 4智能化水平再度突破........................................................11图13：在相同算力下，智力水平越高延迟越长................................................11图14：国产大模型更加重视多模态..........................................................11图15：字节跳动的AI硬件布局.............................................................11图16：2003-2024年各地知名人工智能模型数量...............................................12图17：2024年各地知名人工智能模型数量....................................................12图18：2024年阿里巴巴贡献多款知名大模型..................................................12图19：美国大模型算力密集度显著高于中国..................................................13图20：DeepSeekV3的成本端实现质的飞跃...................................................13图21：头部大模型在测评中的表现逐步接近..................................................14图22：单位token推理价格持续下降，DeepSeek在成本端有较大贡献............................14图23：在MMLU上突破60%得分的最小模型参数................................................15图24：AI手机发展历程....................................................................15图25：苹果A18芯片CPU性能..............................................................16图26：苹果A18芯片GPU性能..............................................................16图27：AI技术在操作系统层级交融..........................................................16图28：AI PC出货量及预测.................................................................17图29：本地化数据部署是AI PC的核心优势..................................................17图30：微软Copilot+PC....................................................................