所谓新基建，对应的子行业多是提供“基础设施”的行业，而对于下一代信息技术来讲，计算能力无疑是最为重要的基础设施之一。AI作为下一代信息技术的最终呈现形态，计算能力就像产业的骨骼一样，具有重要作用。
算力在AI中的作用
经历了60 多年的起起伏伏之后，人工智能终于迎来了产业化爆发。此次爆发的核心是深度学习算法的出现，它使得感知智能（机器学会看和听）终于可以商用，以图像识别为例，深度学习出现以前，最好的算法的准确率不足70%，深度学习将准确率提升至95%以上。
深度学习较耗费算力，主要体现一方面它要处理的数据多，另一方面在它涉及了很多循环计算。
例如人脸识别过程中，一张照片是1280*256像素的，每个点都是单独的一个维度的数据，而机器为了形成算法，要学习几百万张照片，这就需要1280*256*100w的数据。
除此之外，算法中有很多复杂的方程式，给不出精确解，就要通过循环逼近的方式给出算数解，就像用多边形周长逐渐逼近圆的周长一样，5边形比4边形就更精确点，6边形更精确点。。。这个过程就意味着有很多循环迭代计算的过程，设想下，在前述那么多数据的情况下，再循环迭代计算10-100w次，所需的计算量是海量的。
云计算产业空间及现阶段受益行业
当前大多数AI的算法训练在云端进行，关于云计算产业链的介绍，大家可参考：一文读懂云计算 、 大数据和人工智能的关系。
根据海外互联网权威调研机构Gartner公司预计，全球云计算规模截止到2019年约为2000亿美元，而到2021年将超过2500亿美元。
国内云计算公有云和私有云市场在19年底已突破千亿，预计到2022年，将达到3000亿（人民币）的水平！近年各部分增速均维持在30%以上。未来随着数据爆炸式增长，预期将在较长时间内维持较高增速。
从各层次占比来看，海外要收入来自SaaS层的软件服务，而在我国，由于用户尚不习惯为软件服务付费，当前发展主要集中在IaaS以及PaaS层。
数据电子化是智能应用的第一步，当前仍有很多行业在数据电子化和智能化的进程中，在这一阶段，云计算的IaaS层和PaaS层受益相对确定，特别是IaaS层的高性能服务器的提供商，在未来10年的云化过程中，AI产业的发展将带来对IaaS层高性能服务器设备商最大的边际营收拉动。
在18年，国家规划建设四大AI中心，先期启动的北京和昆山两个AI超算中心，初期投入均超过了15亿元，对应可看到供货商中科曙光（人工智能指数中权重5.7%）当年的营收和研发占比（为AI运算升级服务器）均有明显的增长。
而另一大成分股服务器供应商浪潮信息（权重5.3%），出货量连年攀升，当前已排名全球第三，市场份额达到了14%。
人工智能产业指数中的云计算公司分布
华富人工智能指数（931071）中采用的AI营收调整市值加权，合理的分配了当前云计算各个子行业的权重：指数中，云计算IaaS、PaaS以及SaaS层当前占比共计约30%，其中20%为IaaS和PaaS层公司，10%约为已经具有AI应用的SaaS层公司。
当前IaaS和PaaS层占比较高，可以更好捕捉现阶段IaaS层公司收益弹性。
未来随着用户习惯的改变，以及一些SaaS层公司凭借对特定领域智能应用场景的理解更为深入，将会有大概率走出类似科大讯飞等优秀智能应用的独角兽公司，届时其AI营收自然升高，指数也会给与这类公司较高权重，把握其成长红利。
可见，515980的指数设计，处处均是从长期投资考虑，既不错失当前利好子行业的收益，也可以自适应未来产业的发展规律。
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风险提示：
本文作者为华富基金指数投资部基金经理，仅代表作者个人观点，不代表任何机构观点。
投资有风险，决策需谨慎。
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