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今年以來，以“人工智能”為代表的數字化技術賽道無疑是A股市場的最大熱點，相關板塊也一度呈現集中快速上漲且大幅放量的火爆態勢，也由此引發市場對于該板塊交易擁擠、投資價值是否尚存的種種關注和討論。與此同時，從估值角度看，各子板塊估值差異較大，其中，人工智能指數估值已處于數年來極高位置，但TMT、芯片、數字經濟等指數的估值還在近幾年的低位。但如從科技自主可控與安全的國家戰略視角來看，數字化技術等科技創新相關行業及企業的發展無疑是值得期待，投資者若擇優而行，長期堅持，一定會收獲新時代的科技紅利。為此，本報告以“人工智能”為切入點，對TMT相關行業從政策、技術、產業等多方面進行梳理，以預判其中的投資機會。

　　計算機：2017年7月國務院出臺《新一代人工智能發展規劃》，提出三步走戰略目標，成為了人工智能領域最重要的一份整體發展規劃，也為后續政策出臺提供了重要的依據。同年AlphaGo戰勝世界第一的圍棋選手柯潔，技術和政策的雙向推動下，多項人工智能的推動政策密集出臺。考慮到當前人工智能技術再次取得重大突破，我們認為國家有望在相關方向上出臺更多推動政策，助力國內產業跟隨國際先進水平。 　 　　通信：作為發揮數據生產要素價值的關鍵驅動力，算力對經濟增長的拉動具有長期性和倍增效應。數字中國建設和人工智能產業的發展對算力要求將為云計算基礎設施帶來較大增量。光模塊作為數據中心關鍵零部件，行業具備新產品升級周期驅動特征。隨著AI應用和云計算的高速發展以及傳統企業數字化轉型的需要，海量數據對網絡帶寬提出新的要求，有望帶動配套高速光模塊的需求提升。此外，受益于ChatGPT帶來的算力需求激增，行業景氣度提升，配置價值顯現，板塊迎來布局良機。運營商憑借原有網絡和數據中心等基礎設施優勢，算力運維成本得以大幅下降。電信運營商以通信網絡為基礎、以數據資源為核心、以信息技術為動能，作為數字經濟的中堅力量，AI時代國家隊代表，算力網絡建設先鋒，有望充分獲益。受益于AI產業和產業數字化轉型，運營商以B端為主力增長點，產業數字化業務成為第二成長曲線，未來成長空間廣闊。 　 　　電子：AIGC模型預訓練數據量呈指數級增長，帶動算力需求爆發。人工智能的各類應用場景，從云端溢出到邊緣端，或下沉到效支撐，算力基礎設施云、邊、端AI芯片作為算力載體，將迎來高速成長期。云端AI芯片是AI服務器算力的核心組成，英偉達主導云端AI計算市場，美國限制高端GPU供應，國產GPU芯片廠商迎來黃金發展期；AI芯片專用于人工智能領域，國產AI芯片廠商迎來高速發展期。隨著人工智能、5G、物聯網等技術的逐漸成熟，算力需求從云端不斷延伸至邊緣，帶動邊緣計算服務器和邊緣端智能芯片市場穩步增長。國內邊緣端智能芯片廠商崛起，部分產品性能指標已可對標海外龍頭廠商。AIGC有望加速智能在終端上的應用，終端AI芯片迎來升級與發展機遇。 　 　　傳媒：目前的AI技術的應用已經從最初的數據分析突破到創意性內容的生成，優秀的內容生成能力引發了大范圍的關注，GPT-4、Midjourney等AIGC類應用產品的快速迭代和更新表明了AIGC的發展已經步入快車道并正在為內容創作領域帶來深刻的變革。隨著算法、模型、算力的持續優化，未來的AIGC將實現更加高質量的內容產出，當前技術成熟度相對欠缺的長文本生產、視頻生成以及橫跨更多模態的多模態生成等方面也將逐一被突破、解決，進一步擴大AIGC技術的應用范圍和普及率。短期來看，我們認為在目前的AIGC的應用場景之中，游戲行業市場規模大、商業化成熟度高，所涉及的代碼、繪圖、音樂、策劃、測試等多個內容創作環節均能夠與AI技術進行比較好的融合，將率先成為AIGC技術的核心應用場景和投資主線之一。AI技術也為游戲產業帶來了更多的產品附加值，通過與前沿科技的相互融合共同發展，為游戲產業的不斷注入創新發展的動力，建議密切關注“AI+游戲”的結合落地情況，由AI技術所帶來的創新玩法體驗以及游戲公司研發的降本增效將成為驗證AI技術在游戲產業應用情況的重要指標。 　

ChatGPT開啟大模型“軍備賽”，存儲作為計算機重要組成部分明顯受益: ChatGPT開啟算力軍備賽，大模型參數呈現指數規模，引爆海量算力需求，模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，同時也對數據傳輸速度提出了更高的要求。XPU、內存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系，以一臺通用服務器為例，芯片組+存儲的成本約占70%以上，芯片組、內部存儲和外部存儲是組成核心部件；存儲是計算機的重要組成結構， “內存” 實為硬盤與CPU之間的中間人，存儲可按照介質分類為ROM和RAM兩部分。 　　存算一體，后摩爾時代的必然發展: 過去二十年中，算力發展速度遠超存儲， “存儲墻”成為加速學習時代下的一代挑戰，原因是在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。因此存算一體有望打破馮諾依曼架構，是后摩時代下的必然選擇，存算一體即數據存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區之中，極其適用于大數據量大規模并行的應用場景。存算一體優勢顯著，被譽為AI芯片的“全能戰士”，具有高能耗、低成本、高算力等優勢；存算一體按照計算方式分為數字計算和模擬計算，應用場景較為廣泛， SRAM、RRAM有望成為云端存算一體主流介質。 　　存算一體前景廣闊、漸入佳境: 存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發展，原因是我們認為現在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經網絡計算等；大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算， 端測方面， 人工智能更在意及時響應，即“輸入”即“輸出”，目前存算一體已經可以完成高精度計算；云端方面，隨著大模型的橫空出世，參數方面已經達到上億級別，存算一體有望成為新一代算力因素；存算一體適用于人工智能各個場景，如穿戴設備、移動終端、智能駕駛、數據中心等。我們認為存算一體為下一代技術趨勢并有望廣泛應用于人工智能神經網絡相關應用、感存算一體，多模態的人工智能計算、類腦計算等場景。

ChatGPT快速滲透， AI產業迎發展新機 　　ChatGPT是由OpenAI公司開發的人工智能聊天機器人程序， 于2022年11月發布， 推出不久便在全球范圍內爆火。根據World of Engineering數據顯示， ChatGPT達到1億用戶量用時僅2個月， 成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序。與之相比， TikTok達到1億用戶用了9個月， Instagram則花了2年半的時間。從用戶體驗來看， ChatGPT不僅能實現流暢的文字聊天， 還可以勝任翻譯、 作詩、 寫新聞、 做報表、 編代碼等相對復雜的語言工作。 　　ChatGPT爆火的背后是人工智能算法的迭代升級。ChatGPT是基于GPT-3.5微調得到的新版本模型， 能夠借助人類反饋的強化學習（RLHF） 技術來指導模型訓練， 實現模型輸出與人類預期的需求， 使對話內容更加人性化和富有邏輯性。從2008年第一代生成式預訓練模型GPT-1誕生以來， GPT系列模型幾乎按照每年一代的速度進行迭代升級， 未來隨著大語言模型（LLM） 技術的不斷突破， AI相關應用有望加速落地， AI產業或將迎來新一輪發展機遇。 　　ChatGPT激起AI浪潮，大算力芯片迎來產業機遇 　　ChatGPT是生成式人工智能技術（AIGC） 的一種， 與傳統的決策/分析式AI相比， 生成式AI并非通過簡單分析已有數據來進行分析與決策， 而是在學習歸納已有數據后進行演技創造， 基于歷史進行模仿式、 縫合式創作， 生成全新的內容。AIGC的應用非常廣泛， 包括自然語言生成、 圖像生成、 視頻生成、 音樂生成、 藝術創作等領域。 　　AIGC產業鏈主要分為上游算力硬件層、 中游數據/算法軟件層和下游行業應用層。硬件層依靠高性能AI芯片、 服務器和數據中心為AIGC模型的訓練提供算力支持， 是承載行業發展的基礎設施；數據/算法層軟件層主要負責AI數據的采集、 清洗、 標注及模型的開發與訓練， 多方廠商入局自然語言處理、 計算機視覺、 多模態模型等領域；行業應用層目前主要涉及搜索、 對話、推薦等場景， 未來有望在多個行業呈現井噴式革新。 　　多模態賦能下游行業智慧化升級 　　多模態大模型有望成為AI主流， 賦能下游行業智能升級。生成式AI主要依賴于人工智能大模型， 如Transformer、 BERT、GPT系列等。這些模型通常包含數十億至數萬億個參數， 需要龐大的數據集進行訓練， 致使AI算力的需求也呈現出指數級的增長。多模態是一種全新的交互、 生成模式， 集合了圖像、 語音、 文本等方式， 因其可以結合多種數據類型和模態的學習，將有望徹底改變我們與機器互動的方式， 快速占據人工智能主導地位。我們認為多模態大模型長期來看不僅可以從成本端降本增效， 需求端也將通過快速滲透推廣為下游行業帶來持續增長需求， 從而快速推動下游行業智慧化應用升級。 　　模型更新升級帶動下游行業不斷發展 　　從GPT-1到ChatGPT， 模型參數與訓練數據量不斷增加， 所需算力資源不斷提升： 　　GPT-1：最早的GPT模型之一， 包含了1.17億個參數， 預訓練數據量約為5GB。 　　GPT-2：參數數量達到了1.5億個， 預訓練數據量達40GB。 　　GPT-3：是目前為止最大的語言模型之一， 包含了1750億個參數， 預訓練數據量為45TB。 　　ChatGPT：基于GPT-3模型的變種之一， 參數量預計與GPT-3相近。 　　GPT-4性能提升顯著， AIGC應用市場空間廣闊 　　多模態模型是實現人工智能應用的關鍵。3月14日OpenAI發布GPT-4多模態大模型， 擁有1） 強大的識圖能力；2） 文字輸入限制提升至2.5萬字；3） 回答準確性顯著提高；4） 能夠生成歌詞、 創意文本、 實現風格變化。在各種專業和學術基準上，GPT-4已具備與人類水平相當表現。如在模擬律師考試中， 其分數在應試者前10%， 相比下GPT-3.5在倒數10%左右。多模態大模型在整體復雜度及交互性上已有較大提升， 模型升級有望加速細分垂直應用成熟， 賦能下游智慧化升級， 帶動需求快速增長。 　　AIGC下游市場滲透率低， 增長空間廣闊。根據 Gartner數據， 目前由人工智能生成的數據占所有數據的 1%以下， 預計2023年將有 20%的內容被生成式AI 所創建， 2025 年人工智能生成數據占比將達到 10%。根據前瞻產業研究院數據， 2025年中國生成式商業AI應用規模將達2070億元， CAGR（2020-2025） 為84.06%。

大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發

　　我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器需求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。 　　加速計算是服務器成長的核心驅動力 　 　　按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC(復雜指令集)、RISC(精簡指令集)、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。 　　算力時代到來，服務器價值再次凸顯 　 　　我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷迭代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。

ChatGPT帶火AIGC，OpenAI引領技術和生態。2022年11月，由OpenAI開發的聊天機器人ChatGPT推出并席卷了整個行業，其引入人類反饋的強化學習和監督學習訓練方法，具備優秀的聊天對話、文案創作、代碼編寫等功能，且得到了微軟的傾力支持，成為史上用戶增長最快的消費應用。聚焦國內，百度在大模型領域積累深厚，總體水平處于行業前端，其創新性引入大規模知識圖譜，模型性能得到大幅提升，公司近期宣布其“文心一言”產品將于2023年3月完成內測并面向公眾開放，下游關注度極高，目前已經得到新聞傳媒、互聯網、金融等多個行業客戶的廣泛支持。

　　變革：AIGC與人更為神似，模型和數據是主要助力。AIGC實現了從分析內容到創造生成新內容的跨越，而模型、數據集、算力、應用是催生AI技術新范式的重要因素。在模型方面，Transformer預訓練大模型為生成式AI帶來了里程碑式飛躍，其中OPENAI發布的GPT系列大模型掀起AIGC熱潮，尤其是ChatGPT火爆出圈。在數據集方面，數據量、多樣性、數據質量是訓練數據集的關鍵要素。 　　市場：大模型需要大算力，推動AI服務器市場增長。大模型的實現需要十分強大的算力來支持訓練過程和推理過程，根據OPENAI數據，訓練GPT-3175B的模型，需要的算力高達3640PF-days。ChatGPT的訓練成本和推理成本高昂。我們認為，隨著模型的迭代和AI芯片廠商產品的迭代，ChatGPT的訓練成本和推理成本未來必將呈現下降趨勢。但一次訓練百萬美元量級的訓練成本和每天百萬美元量級的推理成本，隨著全球和中國人工智能廠商布局大模型，大模型將為全球和中國AI芯片和AI服務器市場的增長提供強勁動力。根據我們的估算，大模型將為全球和中國AI服務器市場帶來約910.44億美元和345.50億美元的市場空間。市場空間巨大，相關芯片和服務器廠商將深度受益此次ChatGPT浪潮。 　　應用：行業將逐步回歸理性，能否突破需要看B端。未來2-3年是行業應用落地的關鍵時段，AIGC在經歷了近期的炒作熱潮結束之后，預計將經歷一段下沉期，市場趨向理性。期間，AIGC需要加快教育和融入市場，培育產品和應用。其中，B端是AIGC含金量最大的市場，AIGC需將技術轉化成工具和解決方案，為企業和行業賦能。其中，文本、圖像生成以及類聊天機器人等產品在B端都有較大應用潛力，游戲、金融和快消等市場有望率先取得進展。

ChatGPT系列報告：

**刷爆的ChatGPT什么算法這么強！臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》！ **

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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）。

內容摘要

隨著5G、人工智能、智能網聯汽車等新興技術應用的興起，新場景、新技術催的“芯”需求勢不可擋

以光伏和風電為代表的新能源發電的裝機量大幅增長，太陽能發電中DC-DC直流轉換器和光伏逆變器均需要用到IGBT作為功率開關。其中逆變器的效率很大程度上取決于設計使用的元器件，元器件的性能可以由功率損耗來衡量，功率損耗分為導通損耗和開關損耗。在雙碳政策下，光伏、風電新能源領域對功率半導體的需求激增。

通信領域包括通信基礎設施和通信終端,其中基礎設施包括接入網(有線/無線)、傳輸網和數據中心等,一套完整的通信系統包含了從信號鏈到電源管理的多種模擬芯片。隨著我國在5G通訊領域進行新基站的建設，以及衛星通信、各種雷達和新型通訊設備的出現，對芯片半導體的需求也會增多。

國內各主要IT產品仍將保持旺盛的市場需求，筆記本電腦、顯示器、打印機、電視機、組合音響、激光視盤機等傳統產品以及新興汽車電子均將在未來保持平穩增長。隨著空調、節能電機等電子產品產能向大陸轉移，功率半導體的需求也將成倍地增加。

汽車交通是電源芯片的重要應用領域之一。隨著汽車電子化程度越來越高，汽車搭載的電子產品也越來越多，所需的芯片半導體也就越多。有專業機構進行過測算，平均每輛新能源車，需搭載搭載半導體數量約為1600個，從應用的角度來看，汽車上的整車控制器、自動駕駛域控制器，都離不開各式各樣的芯片。 報告內容

自研AI芯片、云原生架構、彈性分布式訓練服務以及MLOps能力成為平臺核心能力

　　AI芯片將持續架構創新、形態演進以及軟硬一體化趨勢；云原生應用可以為AI開發平臺的用戶（開發者）提供更敏捷高質量的應用交付以及更簡單和高效的應用管理；分茍式訓練可提供底層資源的彈性配置，提升系統的資源利用率；MLOps為AI開發平臺帶來靈活性與速度。

　　開發者流量與平臺規模是AI開發平臺營收決定性要素

　　AI開發平臺商業模式相對簡單。AI開發平臺經營模式是通過為企業或并發者提供Ai技術接口或AI并發工具而獲利I計費方式主要包括免費、按調用量計費、包年或包月三種。

　　模型調用業務營收將提升

　　2016-2020年，中國AI開發平臺營收規模快速擴張，2020年中國AI開發平臺營收突破200億元^現階段算力、數據、模型調用、部署/維護四項業務占AI并發平臺的營收占比約為4:3:21。未來，隨著推斷應用占比的提升，數據業務的營收占比預計將下降；而隨著AI在各垂直場景中應用的深入，模型調用業務的營收占比預計將提升。