WAIC现场直击：从展会看AI投资新机遇｜“招财杯”ETF实盘大赛

　　为持续向投资者普及ETF基础知识，招商证券携手十大基金公司，联合全景网共同举办2026年招商证券“招财杯”ETF实盘大赛系列直播，旨在帮助投资者提升资产配置与风险管理能力，促进ETF市场的健康发展。

　　2026年7月20日， “招财杯”ETF实盘大赛系列直播邀请到了易方达基金指数基金经理肖宛远、易方达基金指数观察员黄依萌、任嘉伟、朱子豪一起探展2026世界人工智能大会。

肖宛远认为，今年AI行业最大变化是从"炫技派"转向"实干派"——评估AI的第一性原理已不再是参数规模和纸面性能，而是一个token产生的经济价值能否覆盖算力集群成本。在算力方面，超节点成为标配，国产算力实现从单点芯片到系统集群的突破，网络互联等细分能力领先全球。大模型是行业发展的第一性原理，今年行业更关注特定场景能力与长程推理准确性两个指标，国内厂商在"固定能力+长程推理+多模态生成"全能力路线上比海外厂商更坚决。

任嘉伟认为，今年人形机器人最大的看点是“从翻跟头到拧螺丝”的真实跃迁——行业焦点正从下半身运动能力，转向大脑、小脑与上半身灵巧手的协同突破。他更关注能与工厂场景深度绑定的"拧螺丝"机器人，因为汽车工厂零部件与人形机器人技术同源，将成为首选落地场景。他指出，机器人商业化需迈过两道坎：一是技术协同满足工厂与家庭任务执行，二是通过量产将价格降下来。未来2—3年机器人产业将进入优胜劣汰的深水区。在智驾领域，标准化道路性能已实现，痛点在非标场景的泛化与安全冗余。AI智能体手机通过离线部署大模型，保障数据安全，形成个性化智能体。

2026WAIC：从"炫技派"转向"实干派"

朱子豪：大会从原来的"炫技派"转向未来的"实干派"，您如何看待这一变化？

肖宛远：这也是过去一年行业发生的最大变化。以往评估模型主要关注参数与芯片的纸面性能，而现在大家已将AI更广泛地投入了工业生产环境——例如Copilot的编程能力与Agent能力已被应用于真实的工业生产环节中。因此，现在评估AI，第一性的原理已不再是参数、纸面性能，而是考量单个token所产生的经济价值，以及该价值能否覆盖算力集群的投入与运维成本。

算力展馆：超节点成为标配，国产算力系统级突围

黄依萌：什么是超节点，为什么它这么重要？

肖宛远：目前海外最新的、最先进的模型参数量级已达到十万亿级别，如此大的模型，其训练与推理均无法由单一芯片独立完成，需要依赖数万卡乃至十万卡的串联。超节点的本质在于通过高速互联协议实现低延迟的卡串联——这不仅涉及计算能力的协同，存储与网络能力也要相互协调起来。

　　当前仅凭增加晶体管密度，已不足以应对AI训练与推理过程中产生的问题，因此要依托更为高效的互联协议。鉴于当前存储价格大幅上涨，单纯依靠增加存储颗粒的方式已难以有效解决问题，因此需要提升存储调度的能力效率，以此增强集群推理的性价比。

黄依萌：今年国产算力竞争中，为什么网络互联这类细分能力成了国内值得关注的优势方向？

肖宛远：今年国产算力实现了从单点突破到集群突破的跨越。尽管在部分单个芯片制造领域，我们尚处于进行国产化突破、追赶海外的阶段，但在网络协议、网络互联能力方面，国内已走在世界前列——很多网络器件、模组、一些芯片的细分能力实际上处于全球领先水平。这种从单点芯片到集群的突破，对国内AI生态具有积极意义。

黄依萌：今年算力馆还有哪些值得关注的看点？

肖宛远：往届展会中，超节点机柜前往往被观众围得水泄不通，因为当时现场仅有少数几台展品。而今年围观人数明显减少，原因在于超节点已成为标配产品。

　　很多国内芯片企业已不再局限于交付简单的芯片、裸的晶圆、观测的推理小模组，而是普遍具备了超节点的构建能力。国产算力的整体实力提升，生态日趋丰富，这为国内AI训练企业提供了更多的选择空间。

黄依萌：要看懂今年的国产AI生态，除了算力还有哪些展馆和趋势不容错过？

肖宛远：每年WAIC都是对国内AI生态的集中展出和汇报。除了算力以外，展馆内还集中展示了一些国产芯片、大的节点、互联网络等等整个生态的情况。此外，还有很多国产模型和行业应用的内容。

　　过去所谓的行业应用可能只是一个小的聊天机器人，可以回答一些行业专业知识，比如水利的模型、气象的内容。但是随着底层的算力能力提升，今年可以看到很多行业应用真正深入到行业的工作流之中——不仅能聊天，而且能有更深度的任务交汇，可以指望它帮忙做更多的工作。

智能驾驶与AI手机：端侧AI的离线革命

朱子豪：参观智能汽车展区的体验如何？

任嘉伟：当前的汽车的智驾系统，在城市的标准道路上，比如高速、高架上，已经实现了比较完整的性能。但是现在核心的用户痛点在于：在现有的基础算力模型以及大模型算力堆叠下，如何实现安全冗余，以及它能否泛化到非标准化场景，比如一些极端的路况、场景、工况。这是用户目前面临的最大痛点，而且可能是横亘在用户、车企以及规则制定者三方之间的一个关键点。

朱子豪：此前，若开启飞行模式，手机端的大模型可能会无法响应。如果未来端侧AI应用到每个手机上，是否可以在离线模式下进行问答？

任嘉伟：是的。在ChatGPT推出之后，经常会出现网络连接不稳定、上传速度比较慢的情况。而AI智能体的手机相当于把AI大模型离线部署到手机里面，使得用户在无网络信号、甚至在飞机上、山区里，也可以实时调用大模型以提供帮助。

朱子豪：本届WAIC展出了全球首款AI智能体手机，它具备“听得懂、记得住、够安全”的特性。离线AI给我们的生活带来的最大转变是什么？

任嘉伟：离线AI的优势在于，它能够在没有外界条件的情况下，在手机本地接触到大模型。部署到本地，一是它能够保证数据的安全——类似私有云和公有云，通过公有云做一些信息隔离，通过私有云做一些私有化的部署，安全性能会更高一些；二是它在没有外界联网的情况下，能够学习用户的一些操作习惯、生活习惯，慢慢形成个性化的AI智能体，这点非常关键。

大模型展区：从参数竞赛到物理AI

黄依萌：大模型相关展区比国产算力那边人气更火爆一些，为什么大家更关心大模型的情况？

肖宛远：模型的能力是整个行业发展的第一性原理。正如黄仁勋提出的AI的“五层蛋糕”，上层的应用能做多少取决于模型能力的强弱，下层是芯片还有能源，这三层怎么去进步，也都取决于模型对它们的要求。这正是大模型展区备受瞩目的原因。

黄依萌：近期黄仁勋又提出了"物理AI"的概念，您怎么看？

肖宛远：物理AI肯定是一个非常重要的赛道，核心原因在于，当前绝大多数互联网世界的二维文本数据已被用于模型训练。若模型能力要继续进步，可能需要真实的物理世界的输入——不仅是智能驾驶、具身智能，也包括一些physical AI，比如制药行业分子结构的数据，以及英伟达自主研发的Omniverse物理AI仿真工具。

黄依萌：今年年初，"龙虾"之类的概念挺火的，最近热潮是过去了吗？

肖宛远：我觉得热潮不是过去了，只是说大家对于个别概念的追捧，过了一段时间之后又被新的概念取代，“龙虾”之后又出现了"养马"概念。这些现象背后反映出同一件事情：随着模型的基础能力提升，它已经成为数字世界的底层能力。就像一个人如果有很强的写代码的能力，他不一定要去做程序员，也可以从事数据分析、股票分析等工作。编程的能力是数字世界的底层能力，掌握了底层能力以后，就可以进行广泛的行业应用。

黄依萌：当前评估大模型的两项核心指标是什么？

肖宛远：第一个是模型特定能力如何；第二个是长程推理的准确性如何。类似自动驾驶，我们关心无接管一次能行驶多长的里程。在AI时代，我们关心在保证一定正确率的情况下，推理的步长是否足够长，这也是能否解决复杂物理问题的一个重要标准。

黄依萌：国内厂商在多模态这条路上似乎走得比海外更坚决？

肖宛远：当前主流大模型聚焦的方向包括固定能力、长程推理能力，以及多模态的图片与视频生成能力。而今年很多海外的大模型厂商在一定程度上放弃了这个路线的进展。相比之下，国内厂商反而在这条能力路线上持续加码。如腾讯展示的混元多模态、商汤的日日新U1 Pro 8K生图、千问的多模态能力，都是把"固定能力+长程推理+多模态生成"作为整体来推进。所以今年大模型展区的一个显著特点，就是国内厂商在多模态生成这条路上走得比海外更坚决。

人形机器人：从"翻跟头"到"拧螺丝"，商业化拐点已至

朱子豪：此前大家可能更多关注的是人形机器人问世之后能不能用得到、买得起的问题，您怎么看？

任嘉伟：能不能真正用得上，需要实现两个关键因素。首先，它的技术能否真实地在工厂里面应用，进一步能够走进家庭。这不仅涉及极端情况下站立或跑跳能力的展现，还涉及到大脑、小脑、全身的协同。比如在家庭生活或者工厂当中，交代给它一个任务，它是否能够通过自己的大脑小脑和大模型，较好地规划任务并执行。

　　同时，除了在技术方面的进展以外，机器人的厂商需要展现出量产能力。能否将人形机器人的价格从几十万降到10万以下，这个是真正产生商业价值、走进家庭的另一个关键因素。

朱子豪：据统计，今年上半年机器人领域的融资规模已经超过900亿元，您如何看待这个领域正越来越多地吸引资金关注？

任嘉伟：这个就涉及到一个问题——是否会出现越来越多的PPT机器人。因为机器人、商业航天，或者其他一些新的领域，刚开始往往是百花齐放的阶段，但随着机器人已经迈入了量产的关键阶段与深水区，这些厂商究竟能否展现出技术能力？能否实现较好的协调和运动能力，这是一个方面；第二个方面是他们能否实现较好的量产能力，把成本降下来，最终实现自己的商业价值。这两点是我们筛选市场上的“PPT机器人”的关键因素。未来2—3年，机器人产业将经历优胜劣汰的过程。

朱子豪：我们把机器人分为"翻跟头的机器人"和"拧螺丝的机器人"，您更关注哪个方面？

任嘉伟：我更关注后者。因为“拧螺丝的机器人”意味着它能够跟工厂的应用绑定在一块。现在越来越多的人形机器人已经开始走进工厂，尤其是汽车工厂——因为汽车工厂本身汽车零部件跟人形机器人的零部件它的技术能力是同源的。所以这些汽车厂商、零部件厂商做出人形机器人之后，会把机器人更多地运用到汽车工厂里面，比如上下料。

朱子豪：今年大会的主题更加强调"做有温度的机器人"，这可能是相较去年的核心的变化？

任嘉伟：未来可能会看到更多的人形机器人走进家庭生活，比如家庭养老陪护、小孩抚养、做家务活等等，这就是体现"让机器人更加有温度"。

　　本文节选自易方达基金《WAIC现场直击：从展会看AI投资新机遇》主题直播，分享嘉宾为易方达基金指数基金经理肖宛远（A20211123001645）、易方达基金指数观察员任嘉伟（A20230419003795），文本内容根据嘉宾观点整理。嘉宾观点及易方达基金观点不代表我司观点。