2月26日，由中央广播电视总台制作的中国首部文生视频AI动画片《千秋诗颂》在央视综合频道（CCTV-1）播出。《千秋诗颂》由“央视听媒体大模型”制作，美术设计、动效生成和后期成片等各环节均由AI辅助制作，首集《别董大》综合运用可控图像生成、人物动态生成、文生视频等最新技术成果，播出后引发热烈反响。首播收视份额4.22%，收视率在所有上星频道动画片中高居第一。
近日，国内首部AI全流程微短剧--《补天》片花发布，据了解，该剧美术、分镜、视频、配音、配乐全部由AI完成，是对AI技术影视化应用的一次先锋实践。相关机构人士表示，文生视频距离成熟应用和商业化落地还有多久，这是一个难以准确预测的问题。但根据当前的技术发展趋势和市场动态来看，这个时间应该不会太长。
此外，截至3月3日，由B站UP主AI疯人院利用Midjourney和Runaway制作的AI概念影视动画《西游记》已收获101万播放量。
今年以来，AI从算力到应用热度不减。游戏、影视行业有望受益于AI内容创作工具的发展，国家相关部门近期在北京调研人工智能产业发展情况，与智源研究院、百度、第四范式、百川智能、智谱华章等研究机构和企业进行交流，鼓励大家主动顺应科技革命和产业变革趋势，加强技术研发，拓展行业赋能应用，加快推动我国人工智能产业高质量发展。建议关注人工智能AIETF（515070）、文娱传媒ETF（516190）及游戏ETF（159869）。AI视频需要的算力指数级上升，算力需求将会成为更加重要的资源，建议关注云计算50ETF（516630）、芯片ETF（159995）。
（1）AI技术迭代快速迭代，动画产业价值望迎重塑
国内首部AI动画的开播，文生视频应用落地有望提速。2024年以来，无论是Sora生成流畅的1分钟视频，还是央视依托于“央视听媒体大模型”制作7分钟动画等，都体现出文生视频技术日趋成熟，进一步加速AGI时代的到来。
创作一部动画电影的流程较为复杂，包括设计、代工公司制作，后期处理多个环节，对于二维动画，画面需要依靠创作者一帧一帧绘制，1小时动画大概需要86400多幅画面支持。据证券时报，在同等预算的条件下，按照传统动画制作流程计算，《千秋诗颂》至少需要8个月时间，在AIGC赋能下，制作周期缩短至4个月。AI动画能够利用先进的算法和大量的数据，快速生成具有丰富细节和逼真效果的动画。相较于传统动画，AI动画的制作周期大大缩短，成本也显著降低。此外，AI动画还能模拟多种风格，为创作者提供更多的灵感和选择。AIGC的赋能将极大地改变动画的开发制作流程。通过自动化的工具和平台，从业者能够更高效地完成场景设计、角色建模、动作捕捉等任务。这将大大减轻从业者的工作负担，提高生产效率。随着AI生成视频技术的快速迭代，AI视频进入大爆发期，今年有望看到无演员的较长的电影。
AI视频生成模型迭代速度超预期，动画产业价值望迎重塑。动画等视频内容产业链可分为动画电影产业链包括上游内容，中游渠道，下游衍生品市场。1）上游：内容提供，主要包括网文及漫画IP提供方以及原创动画公司，动画代工制作公司。2）中游：内容投放，除电影院线外，动画电影的放映渠道还包括网络视频播放平台，电视台等。3）下游：基于IP的衍生开发公司，衍生品包括影视、游戏、玩具、服装、主题公园等。AI视频生成模型对重复劳动力占比最高的拍摄剪辑及制作环节或产生最大影响，随着该环节价值逐步被AI取代，IP创意的重要性有望不断凸显。
而随着AI 多模态能力持续演进，除了动画这一领域，短剧/短视频/影视/游戏等诸多内容领域都有望迎来生产工具层的变革，IP有望在多模态模型能力提升的基础上加快价值释放。
图1：动画电影产业链
（2）模型持续演进，算力板块高景气
不断涌现的AI大模型正推动算力需求增长。随着视频生成AI大模型Sora的问世，AI生成高品质视频成为发展与应用热点，国外科技公司相继推出类似视频生成AI大模型，聚焦AI生成视频内容的物理特性、交互性以及对真实世界的模拟，并在动作连贯一致性等方面持续改进完善。大模型通常包含数亿级的参数，需要消耗大量算力。AI服务器作为算力的发动机，算力需求的增长将带动AI服务器需求的快速增长。
AI视频是算力需求的放大器，30帧的视频，一秒就包含了30张图片，因此，生产AI视频需要的算力，相对于AI生成图片，将呈现指数级上升。随着全民加入AI视频创作，算力需求将会成为更加重要的资源。
当前算力主要通过超算推动，随着AIGC内容需要的算力日益膨胀，将带动从显卡、服务器、高速连接、交换机、存储等全产业链放量。在未来，算力将成为决定内容质量与商业竞争力的关键因素，即“算力即权力”。此前，工信部、网信办等六部委联合印发《算力基础设施高质量发展行动规划》，其中提出我国算力规模在2025年预计将达到300 EFLOPS，其中智能算力占比在2025年将达到35%。AI赋能范围进一步扩大，多模态相关的训练及推理应用也将进一步提升对算力基础设施的相关需求，看好AI产业链算力和下游AI应用板块。
图2：国内算力规模
（3）性能需求提升，AI芯片迎接新机遇
科技爆炸的背后需要算力膨胀来匹配，AI芯片将是这场变革中最核心的高地。AI技术的快速发展催生了算力需求的快速提升，为国内外算力产业链带来了巨大的发展机遇，为了更快和更好地实现对视频的渲染和合成，高性能计算机和计算芯片的需求将进一步释放。逻辑芯片市场空间巨大，国产厂商具有巨大的替代空间。
半导体行业在经历2022年、2023年的去库存周期后，销售额也有望在2024年迎来复苏。半导体作为AI端侧落地的基石，在当前国产替代迫切、需求复苏、产业格局日趋合理的背景下，有望迎来中线级别布局机会，建议关注充分受益于晶圆扩产、业绩确定性强、估值处于历史底部的设备板块，以及供需逐步改善下，产能利用率逐步修复、产业链地位较高的代工等细分领域龙头。
5、数据ETF516000）及其联接基金（020335/020336）：中证大数据产业指数，成份股主要聚焦数据要素、数据安全、东数西算等热门概念板块，指数成份股中，科大讯飞、神州泰岳、东方国信、拓尔思、易点天下等Sora概念股。去年10月数据局正式挂牌后，相关政策持续出台，各地方政府和产业实践快速落地，万亿市场有望加速开启。
对于ETF基金，投资者投资于本基金面临跟踪误差控制未达约定目标、指数编制机构停止服务、成份券停牌等潜在风险、标的指数回报与股票市场平均回报偏离的风险、标的指数波动的风险、基金投资组合回报与标的指数回报偏离的风险、标的指数变更的风险、基金份额二级市场交易价格折溢价的风险、申购赎回清单差错风险、参考IOPV决策和IOPV计算错误的风险、退市风险、投资者申购赎回失败的风险、基金份额赎回对价的变现风险、衍生品投资风险等。
对于ETF联接基金，基金资产主要投资于目标ETF，在多数情况下将维持较高的目标ETF投资比例，基金净值可能会随目标ETF的净值波动而波动，目标ETF的相关风险可能直接或间接成为ETF联接基金的风险。ETF联接基金的特定风险还包括：跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异风险、指数编制机构停止服务风险、标的指数变更的风险、成份券停牌或违约的风险等。
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