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海外發展：現階段海外大模型發展領先，GPT4已呈現出色的內容生成與交互能力，Google、Meta等也已發布相關產品，預計將帶來可觀的增量市場與效率提升，已給相關應用（微軟、彭博等）帶來巨大變化，預計相似的變革也將在國內發生。

　　國內大模型：國內成熟大模型落地具備較好的條件：業內已有相對成熟的方法路徑（Transformer等）、大模型（GPT2、Meta-LLaMA等）及相關數據基礎，而芯片短期看并未成為發展限制，百度、阿里、字節、華為、騰訊等巨頭均加速布局，百度、阿里、商湯發布大模型且迭代進展迅速，預計國內GPT3級模型或在不久的將來出現，對國內產業鏈形成巨大影響。 　 　　應用場景展望：考慮現階段國內大模型未完全成熟，因此更多是借鑒海外路徑演繹國內發展。目前看海外應用端已經百花齊放，辦公、搜索、教育、對話社交、游戲、金融、電商、圖片視頻等領域已出現大量產品創新，GPTplugin插件推出后相關產品和場景有望進一步擴展。 　 　　投資策略： 　　1）大模型環節：具備哪些稟賦的企業更可能在大模型競爭中脫穎而出？我們認為，大模型整體來說還是大廠的生意，綜合算力資源、算法人才、數據積累及產品先發四個核心要素，目前百度領先，關注字節、阿里、華為、騰訊等企業進展。 　 　　2）應用場景環節：具備哪些稟賦的企業能夠在技術變革下守住基本盤并更上一層樓，而哪些企業可能面臨被替代的風險？我們認為，有以下稟賦的企業：①原有產品場景壁壘高，且受益于AIGC出色的信息獲取、內容生成能力；②有獨特垂直的高質量數據；③有用戶粘性與深度；④本身有較強的AI技術研發與落地能力；加持自有大模型或外部模型API有望上臺階，關注騰訊、阿里、百度，以及游戲、金融、教育、辦公等垂直領域有高質量數據與場景的優質企業。反之，如無上述稟賦，或面臨被大模型降維競爭風險。 　

縱觀近五年來的AI技術商業落地發展脈絡，產品及服務提供商圍繞技術深耕、場景創新、商業價值創造、精細化服務不斷努力；需求側企業也在從單點試驗、數據積累到戰略改革的發展路線上與AI技術逐漸深度綁定。AI成為企業數字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業領軍企業打造營收護城河的重要方向。落地AI應用對企業業務運營的商業價值與戰略意義越來越明確。供需向好趨勢下，艾瑞預計，2022年我國人工智能產業規模達到1958億元，人工智能的產品形態和應用邊界不斷拓寬。

　　選取預訓練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數字人作為2022年度AI產業發展具有代表性的模型架構、硬件產品、解決方案和軟件產品進行分析，闡述四者對未來AI產業發展的重要意義。如今AI產業的最大熱點，莫過于ChatGPT所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗使AIGC這一概念徹底出圈。對于國內AI芯片公司、手握海量數據資源的互聯網巨頭、具備“數據飛輪”的解決方案商、瞄準AIGC賽道的創業企業，是挑戰也是機會，ChatGPT的熱潮帶來了資本市場和消費者對AI產業熱情的再次迸發。 　 　　選取計算機視覺、智能語音和人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎數據服務、面向AI的數據治理和智能機器人細分賽道，進行投融資、市場規模、典型產品及細分應用領域、產業鏈玩家、技術趨勢等分析。判斷各個細分賽道業務增長動力以及為廠商發展路徑提供思考。2022年中國AI產業規模年增長率7.8%，整體平穩向好。該年業務增長主要依靠智算中心建設以及大模型訓練等應用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務需求拉動的智能機器人及對話式AI市場。目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，未來，隨著中小型企業的普遍嘗試和大型企業的穩健部署，在AI成為數字經濟時代核心生產力的背景下，2027年相應規模可達到6122億元。 　 　　產業鏈的數據、算力、算法、工具、應用層各環節已逐步進入良性循環帶動期，AI產業鏈逐步成熟。如何在AI新一輪發展熱潮中搶抓機遇，是各環節企業關注的核心議題。從業務持續的角度考慮，把握技術變革與產品應用的融合界限，致力解決質量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據企業產業鏈角色和應用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI企業的制勝之路。 　

　一方面，生成式AI帶來的是生產效率的提升，將大家從重復性勞動解放，生產內容更快，將更多精力放在創意等更重要的事情；同時降低用戶的學習成本，吸引更多的用戶來生產內容或者消費內容，也會改變與商品的交互方式，從而促成交易轉化，以上兩點將同時提升活躍用戶數及提高市場規模，如游戲、電影、有聲書、電商平臺等多領域，建議關注布局大模型的阿里巴巴-SW、騰訊控股、百度集團-SW等。

　　“從通用到專業？”還是“從專業到通用？”，建議在關注大模型的同時，同時關注NLP領域參數量相對較小的特定領域模型及其應用，有望通過低成本的方式加速落地，如藍色光標、秘塔寫作貓（一級項目）等；CV模型參數量通常較小，且語料庫不存在中英文差異，同樣值得關注，如美圖公司、萬興科技、易點天下等。 　　從大模型訓練的角度，語料庫及內容安全審查是生成式AI蓬勃發展的基石，建議關注閱文集團、中文在線、人民網、新華網、川網傳媒、中國科傳等。 　 　　在語言領域，聊天對話類如電商機器人客服、互聯網內容的生成、文章生成、游戲內容、游戲NPC對話等領域過去幾年AI算法均有應用，大模型算法有望提供新思路，使得對話及內容生成的全局能力、角色定位、文本長度及精品度更為優質，建議關注在相關領域持續探索AI算法的公司，關注阿里巴巴-SW、京東集團-SW、焦點科技、值得買、網易-S、騰訊控股、吉比特、三七互娛、巨人網絡、天娛數科等。 　 　　在視覺領域，SAM模型產生了較大的影響力，從以前的基于卷積神經網絡的純圖像特征，進階到了利用Prompt指令去學習理解圖片，大幅提高圖片分割能力并且具備內容多模態理解能力。從工具側而言，新的底層技術為其產品的可用性賦能，會使得用戶使用學習成本更低，吸引更多B或者C的用戶，并提升用戶的留存及復購；應用側，比如電影、動畫片制作則會提高生產效率，從而生產更多優質內容，建議關注兼具IP的上海電影、光線傳媒、華策影視、奧飛娛樂等。

　一、AI框架重要性日益突顯，框架技術發展進入繁榮期，國內AI框架技術加速發展： 　　1、AI框架作為銜接數據和模型的重要橋梁，發展進入繁榮期，國內外框架功能及性能加速迭代； 　　2、Pytorch、Tensorflow占據AI框架市場主導地位，國內大廠加速布局AI框架技術； 　　3、AI框架技術從工具逐步走向社區，生態加速形成，未來圍繞安全可信、場景落等維度呈現顯著發展趨勢； 　　二、GPT開啟AI大模型時代，國內外大廠發力布局，商業化空間加速打開： 　　1、數據、算法、模型三輪驅動AI發展，大模型優勢顯著，成為AI主流方向； 　　2、GPT開啟千億參數級AI大模型時代，語言、視覺、科學計算等大模型快速發展； 　　3、微軟加速AI商用化進程，國內大廠發力布局，看好在細分場景下的應用落地； 　　三、建議關注標的： 　　1、基礎層：AI算力：中科曙光；大模型：360，科大訊飛 　　2、應用層：AI+工具：金山辦公；AI+建筑：廣聯達；AI+法律：通達海；AI+醫療：創業慧康，久遠銀海；AI+教育：科大訊飛；AI+網安：安恒信息、奇安信；AI+金融：同花順；AI+交通：佳都科技

隨著ChatGPT等語言大模型落地，AIGC技術落地在各行各業中得到發展和推進。根據模型的分類，AIGC的應用可被分為單模態和多模態兩類。單模態模型可以助力各個應用，提升原有的能力和生產力。諸如ChatGPT已與Bing結合，使搜索更智能化。同時，搜索引擎又能很好地彌補語言模型預訓練時不具備的數據實時性。單模態模型與操作系統的連接也能改變傳統的人機交互模式，使系統響應更智能，軟件間的數據流通更廣泛；與游戲應用的結合可以使NPC更鮮活，與玩家的對話更真實；應用于文學作品可以激發創作靈感，提高寫作效率，掀起AI電子書熱潮；應用于客服場景可以提升原智能客服的多輪對話能力，個性化回答能力。 　　多模態的模型是AIGC的發展趨勢，現有的DALL-E或StableDiffusion已經在文本到圖像的跨模態領域很好地落地，可以更容易地生成高質量海報和提升三維場景重建的效果；與視頻剪輯應用的結合降低視頻制作的門檻，拓展影視領域的空間；Google的多模態模型PaLM-E將豐富機器人操作場景，智能化機器人反饋。最新的GPT4多模態模型與Office辦公軟件的結合將顯著提升生產力，使辦公軟件間的聯動更智能；GPT4可以賦能教育科研領域，緩解教育資源短缺，降低獲取知識的門檻；GPT4可以賦能數字人，使數字人落地場景更豐富，交互更擬人；GPT4還能助力應用開發，簡化發開周期，降低開發的門檻。

百度于2023年3月16日召開關于“文心一言”的主題發布會，“文心一言”作為國內首款正式發布的生成式語言大模型，擁有文學創作、商業文案創作、數理邏輯推算、中文理解、多模態生成等功能。文心平臺依托于百度自研的產業級深度學習平臺飛槳（PaddlePaddle）打造，致力于為用戶提供一站式AI開發服務： 　　AI大模型與行業大模型：文心平臺提供NLP、CV、跨模態、生物計算四大主流AI研究領域的多個基礎大模型，多個模型在技術層面實現突破創新，處于世界領先水平。其中，NLP領域的ERNIE3.0Zeus采用自回歸網絡和自編碼網絡，能夠兼顧自然語言理解和生成功能；CV領域的VIMER-UFO2.0使用超網絡結構，推理時僅需激活總參數量的1/30；ERNIE-ViLG2.0引入基于語言和圖像的知識增強算法，在文本圖像生成任務中的表現已經超越了OpenAI旗下的DALLE-2。文心平臺與各行業企業聯手打造行業大模型，目前已覆蓋能源、金融、航天、制造、傳媒、城市、社科、電影等8個領域。目前已有650余家知名企業宣布接入“文心一言”，涵蓋企業服務、金融IT、汽車、傳媒、教育、家電、金融等10余個行業。 　 　　一站式開發平臺與開發工具：開發平臺方面，文心面向專業知識有限的AI應用開發者提供零門檻平臺EasyDL，面向專業開發者提供全功能平臺BML。目前這兩個平臺均僅支持使用百度文心的云端算力，可采用公有云、私有化離線、軟硬一體等部署方式。開發工具方面，文心提供ERNIEKit自然語言處理開發工具及PaddleFleetX全流程開發套件。此外，現階段文心平臺還向開發者免費提供大模型API。 　 　　產品與社區：百度文心通過構建產品與社區經營，對外展示生成式模型的強大性能，以此吸引愛好者投入創作，進而構筑成熟的AIGC社區，可在實踐中探索AI商業化模式。目前除“文心一言”外，文心平臺提供產業級搜索系統“文心百中”、藝術創意輔助平臺“文心一格”，以及采用眾創模式的旸谷社區。 　 　　目前百度文心生成式語言大模型在參數規模、技術創新、應用落地方面均在國內同業中處于領先水平。3月16日起，“文心一言”首批用戶可通過邀請測試碼接入體驗，同時百度智能云將面向企業客戶開放“文心一言”API調用接口，有望進一步豐富百度AI生態，賦能更多行業伙伴。 　

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ChatGPT：OpenAI史詩級“AI”新品，開啟新一輪的科技革命

　　1）史詩級“AI”新品。ChatGPT自發布以來，僅2個月用戶量迅速增長至億級，是AI產業的史詩級“顛覆性創新”產品，我們預計其用戶量潛在空間10億級，假設人均訂閱價格20美元/月，其對應的商業價值量將極其廣闊。同時，ChatGPT母公司OpenAI估值亦迎來翻倍式增長，根據華爾街日報，其最新估值達290億美元，預計2023年收入2億美元。 　　2）開啟新一輪科技革命。ChatGPT的成功得益于NLP、Transformer、GPT、強化學習等AI相關模型和技術的突破，其在對話、知識反饋等方面已遠超過普通人類水平，更將顛覆搜索、智能客服、智慧教學、電子媒體等千行百業，比爾蓋茨評論其意義不亞于“PC或互聯網誕生“。當前，ChatGPT的第一浪已經開始，AI技術方向已然明確，更宏大的AI浪潮即將奔涌而來。 　　AI算力：ChatGPT核心基座，新AI“軍備競賽”的最受益賽道 　　1）算力是AI技術角逐“入場券”。AI算力是ChatGPT模型訓練與產品運營核心基礎設施，ChatGPT的誕生將對科技產業的格局和商業模式形成顛覆，“危與機“的共同作用下，全球科技互聯網企業必將加速進入ChatGPT角逐，而AI算力基礎設施將成為新AI競賽的“入場券”。 　　2）AI服務器、AI芯片是核心算力產品。AI超算中心或大型數據中心是算力的基礎設施，其中，AI服務器、AI芯片是AI算力基礎設施的關鍵組成。ChatGPT的核心基建主要是微軟投資10億美元建設的AzuerAI超算平臺，包括28.5萬顆CPU和1萬顆GPU等產品，算力相當于全球前五大超算水平，我們預計約30Pflops。ChatGPT的訓練算力約3600Pflops/day，新科技戰的打響將加速科技互聯網企業對AI算力的投入布局。

ChatGPT系列報告：

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【芯片算力】▲芯片需求=量↑x價↑，AIGC拉動芯片產業量價齊升。1）量：AIGC帶來的全新場景+原場景流量大幅提高；2）價：對高端芯片的需求將拉動芯片均價。ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好國內GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模塊產業鏈。 　　相關標的：海光信息、景嘉微、龍芯中科、中國長城、安路科技、復旦微電、紫光國微、寒武紀、瀾起科技、德科立、天孚通信、中際旭創。 　　【深度學習框架】深度學習框架是人工智能算法的底層開發工具，是人工智能時代的操作系統，當前深度學習框架發展趨勢是趨于大模型訓練，對深度學習框架的分布式訓練能力提出了要求，國產深度學習框架迎來發展機遇。 　　相關標的：百度、海天瑞聲、商湯科技、微軟、谷歌、Meta。 　　【深度學習大模型】ChatGPT是基于OpenAI公司開發的InstructGPT模型的對話系統，GPT系列模型源自2017年誕生的Transformer模型，此后大模型數量激增，參數量進入千億時代，國內百度也發布了ERNIE系列模型并有望運用于即將發布的文心一言（ERNIEBot）對話系統，未來國內廠商有望在模型算法領域持續發力。 　　相關標的：百度、科大訊飛、商湯科技、谷歌、微軟。 　　【應用】ChatGPT火爆全球的背后，可以窺見伴隨人工智能技術的發展，數字內容的生產方式向著更加高效邁進。ChatGPT及AIGC未來有望在包括游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等各領域應用，優化內容生產的效率與創意，加速數實融合與產業升級。 　　相關標的：百度、騰訊、阿里巴巴、網易、昆侖萬維、閱文集團、捷成股份、視覺中國、風語筑、中文在線、三七互娛、吉比特、天娛數科。 　　【通信】AIGC類產品未來有望成為5G時代新的流量入口，率先受益的有望是AIGC帶來的底層基礎算力爆發式增長。 　　相關標的：包括算力調度（運營商）、算力供給（運營商、奧飛數據、數據港）、算力設備（浪潮信息、聯想集團、紫光股份、中興通訊、銳捷網絡、天孚通信、光庫科技、中際旭創、新易盛）、算力散熱（英維克、高瀾股份）。

ChatGPT引領AI技術新一輪熱潮，預示著NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。2022年11月30日，OpenAI公司上線了聊天機器人模型ChatGPT，迅速引發了全球的熱潮。ChatGPT是一種預訓練的語言大模型，采用大量的參數和大量的數據進行訓練，基于人類反饋的強化學習算法，將NLP技術和機器學習結合，極大地提升了模型算法的效率和能力。隨著ChatGPT的熱度不斷攀升，多家科技公司都開始布局ChatGPT相關技術領域，NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。

　　ChatGPT具有良好的商業價值，未來應用空間廣闊。ChatGPT相關技術不僅對眾多的C端應用帶來革新，同時也將對B端應用產生重大影響，企業數字化轉型有望真正從數字化走向智能化，ChatGPT在企業辦公中的應用，具備很大的想象空間。我們認為，協同辦公類應用作為企業各類應用的入口，同時具備知識管理、流程引擎等功能，具備很強卡位價值，在把ChatGPT技術引入后，可以極大提升產品的功能與應用體驗。員工僅需給出想要辦理的流程，由ChatGPT進行智能化辦理，從而改變過去員工需要自行在OA、ERP及業務系統中完成信息錄入、功能查找、業務辦理的現狀，將極大地提升辦公效率和使用體驗。目前微軟已經將ChatGPT應用到了Dynamics365、Teams等產品線，未來將要應用到Bing搜索中，未來的商業價值空間十分可觀。 　 　　AIGC有望成為未來人工智能的重要方向，商業化模式仍需摸索。AIGC即人工智能內容生成，ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC，其目前的成功也有望帶動AIGC在圖像、音樂、視頻等其他領域落地。Gartner曾多次將生成式AI列為未來的重要技術趨勢，是當下最引人注目的人工智能技術之一。據Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%，而目前這一比例還不到1%。隨著ChatGPT開啟付費訂閱試點，AIGC的商業化進程正式拉開帷幕。據量子位報告統計，到2030年，AIGC的市場規模將超過萬億人民幣，但由于AIGC目前產業化程度有限，大量業務場景尚未成功變現，商業模式也還處于探索階段。我們認為，在當下時點，AIGC基于其出色的降本增效能力，在企業級市場的應用前景較為明朗和穩定，在C端消費市場的商業模式仍需進一步摸索。 　

如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。全球產業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛轉型發展，搶灘布局人工智能創新生態。人工智能細分賽道持續創新下變革在即，本報告重點關注AIGC領域。

　　AIGC顛覆傳統內容產出模式，或為web3.0內容創造新引擎。AIGC本質上是一種AI賦能技術，能夠通過其高通量、低門檻、高自由度的生成能力廣泛服務于各類內容的相關場景及生產者。隨著人工智能生成能力的突破進展，內容生產已經從專業生成內容（PGC）、用戶生成內容（UGC），進入到人工智能生成內容（AIGC，AI generated content）時代，AIGC被認為是web3.0的重要基礎設施。AIGC的快速興起源于深度學習技術的快速突破和日益增長的數字內容供給需求；應用價值層面，AIGC有望成為數字內容創新發展新引擎，為數字經濟發展注入新能量。數據+算法+算力三大核心要素，決定AIGC產出質量。①數據，海量優質的應用場景數據是訓練算法精確性關鍵基礎。②算法，神經網絡、深度學習等算法是挖掘數據智能的有效方法。與傳統機器深度機器學習算法不同，神經網絡在學習范式+網絡結構上的迭代提升了AI算法的學習能力，未來多模態大模型或為核心趨勢，賦能產業空間及實踐潛力。③算力，計算機、芯片等載體為AIGC提供基本的計算能力。 　 　　AIGC技術場景中，個性化及自動化內容產出為核心價值。①技術成熟度較高結構化領域大部分是在和人力生成內容進行競爭。其中的存量價值來源于同類內容的降本增效，而增量價值則來源于跨模態的內容生成以及AI本身帶來的科技感。對內容渠道的把控將成為核心競爭力。發行商、內容最終消費渠道具有強的產業鏈話語權。②底層技術基本明確/仍待完善的原創性創作領域，本質為AI下的個性化數字內容的自動化構建。該領域重點關注和其配套數據或底層原理是否清晰、商業化路徑。目前AIGC整體影響仍十分有限，主要是中國市場供給端仍處于起步階段。 　 　　AIGC應用場景中，數字化程度高及內容需求豐富的領域有廣闊應用空間。隨著AIGC技術快速迭代，其可高效生成不同模態的信息產出（包括文字、音頻、視頻及跨模態），以真實性、多樣性、可控性及綜合性等特征，有望幫助企業提高內容生產的效率，以及為其提供更加豐富多元、動態且可交互的內容，或將率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大創新發展。 　 　　深度學習模型+開源模式加速AIGC普及，海外AIGC已到了“快速發展階段”。①隨著深度學習模型不斷迭代，人工智能生成內容百花齊放，產出效果逐漸逼真直至人類難以分辨。2018年，人工智能生成的畫作在佳士得拍賣行以43.25萬美元成交，成為首個出售的人工智能藝術品；2019年，DeepMind發布DVD-GAN模型用以生成連續視頻；2022年11月，OpenAI上線了智能對話系統（聊天機器人）ChatGPT，引發全球熱潮。ChatGPT的成功離不開參數競賽時代下的“大模型”，顯卡等硬件優化帶來的“大算力基礎”與基于“大數據”的RLHF訓練模式。但由于訓練數據的缺乏及訓練數據的偏差，ChatGPT仍需要高成本的調優及持續訓練，進而實現商業化落地。②“開源模式”加速AIGC產業發展。以深度學習模型CLIP為例，開源模式加速CLIP模型的廣泛應用，使之成為當前最為先進的圖像分類人工智能，并讓更多機器學習從業人員將CLIP模型嫁接到其他AI應用。 　 　　中國AIGC仍處“萌芽期”，技術能力與產品形態的成熟、核心場景的確定及產業的接納態度為行業關鍵發展節點。據量子位預測，AIGC在中國發展可分為三個階段：助手階段（摸索磨合期，2021年~2026年）：AIGC輔助人類進行生產，優先變現的關鍵在于編輯優化功能，行業創新關鍵能力為素材模塊分拆+個性化推薦；協作階段（推廣應用期，2026年~2028年）：人機共創，主要價值為降本增效及提供創意，預計互聯網大廠將普遍布局，競爭熱度提升；原創階段（價值增長期，2028年之后）：AIGC將獨立完成內容創作，產生附加價值。中國AIGC企業均在初創階段，機會也許藏在垂直應用領域中，對賽道的選擇十分關鍵。