对于近期热度颇高的人工智能板块，郜哲表示，尽管人工智能技术已经有了阶段性突破，但算力问题目前仍是行业发展的掣肘。他认为，随着算力问题逐步解决，人工智能技术有望在个人端得到大力推广，相关公司的价值也将得到资本市场的认可。而在技术尚未落地时，投资者押注单只股票将承受较大风险，寻找前沿子赛道进行分散布局或者指数化投资是更明智的选择。

券商中国记者：作为一位人工智能专业的博士，你是如何走上金融这条道路的？

郜哲：北大很早就设立了人工智能专业，我是2009年到2013年在北大读人工智能博士，当时这个专业还是比较前沿的。之所以与金融结缘，是因为我当时的导师研究方向是人工智能在金融领域的应用，我的研究方向也因此从偏技术的方向转到了偏应用，逐渐走上了投资这条道路。

券商中国记者：你认为人工智能现阶段的技术难点在哪里，如何实现突破？

郜哲：人工智能的反馈过程像一个黑匣子，它的模拟机制很像人类大脑的学习过程。在人类大脑还没有被研究透彻的情况下，想要复刻人类行为模式，科学家唯有不断训练人工智能，最终从量变转为质变。人类大脑是百万亿级的神经元的集合，人工智能想要达到类似的效果，就必须在算力上有极大提升，就算在技术上能达到，代价也是极其高昂的。目前，人工智能只在简单的文字交互上有所突破，这在某种程度上也受到了算力的限制。当然，在未来，也可以进一步商业化，通过付费服务的方式支持相关技术迭代。

券商中国记者：近年来，人工智能的发展在加速，有人担心人工智能会替代人工，你怎么看？

郜哲：我认为两者不是非此即彼的关系，而更有可能是相互融合的过程。一方面，技术进步可能会减少一部分传统工种的需求，但是也会有新的工作岗位出现。另一方面，技术发展不是一蹴而就的。人工智能的水平要在不断反馈和修正中提升，这个过程很漫长，也给了我们适应的时间。我一直坚信，发展科技的最终目的是为了更好地服务人类。

券商中国记者：你是一位做被动指数投资的基金经理，人工智能专业背景对你做指数投资有哪些帮助？

郜哲：对我来说，减小跟踪误差只是管理ETF的基本功。我做的是Smart Beta（聪明贝塔）ETF，Smart Beta本质上是对传统指数加权方式和选股方案进行优化，提供优于传统市值加权指数的风险调整后收益。对行业基本面的深刻观察对我做投资有很大帮助，主要体现在两方面：一方面，我需要对行业的发展阶段把握得很清楚，才会知道要给市场提供什么样的指数工具；另一方面，开发设计指数也需要对行业了解透彻，比如，哪些子赛道的投资机会更好，哪些上市公司的质地更好，怎么布局才能让指数在表征行业发展的收益上做到最大化，为投资者带来更好的回报。

人工智能是非常前沿的技术，行业覆盖面很宽，像图像识别、语音识别这些业务，产业链上的公司类型多样，发展步调也不一致，研究工作并不容易。在这件事上，专业背景对我做投资确实有些帮助。

券商中国记者：你认为人工智能板块的估值表现取决于什么因素？

郜哲：对于人工智能这类行业，关键点就在于这项技术在个人端能不能普及。比如新能源车，尽管2015年就有初代产品，但直到2019年才真正走进千家万户。也正是在这个时候，资本市场的投资者对新能源车概念的关注度极速提升。人工智能的发展也是如此，等哪天我们的日常生活被这项技术极大地改变了，人工智能的发展就能跨过临界点，相关公司的盈利模式也会有很大的突破，这一革命性的变化才会在资本市场得到反馈。

券商中国记者：最近一两年来，多个人工智能概念相继爆火出圈，相关上市公司也接连收获涨停板。由概念带动的行情是否可持续？如何处理好回撤的风险？

郜哲：投资者如果完全追着热点走，确实会面临一些风险。一般来说，一项新技术刚出现时，大家的期望都会很高，投资者的热情也非常高涨。在新技术刚有眉目，还无法真正落地的时候，资本市场就会给到一个很高的估值。但技术的发展需要充足的时间，所以短期的热度过后，相关的股票会有明显回撤。

在我看来，如果想要抓住人工智能这个板块的红利期，关键是要抓住人工智能行业的大趋势，在此基础上做分散投资。人工智能的很多子赛道都是联动的，攻克了一个技术难点，会带动另一个技术向前走。因此，不要把投资局限在最火的公司、最火的概念上，也可以提前布局一些前景光明的子赛道，例如自动驾驶、人形机器人等。从这个意义上来说，指数投资也是一种比较好的选择，在充分抓住板块机会的同时，也避免了承担过高的风险。

校对：杨立林