>> 浙商證券-人工智能行業(yè)深度：潮起潮落，拐點已過，AIGC有望引領人工智能商業(yè)化浪潮-230209
| 上傳日期： |
2023/2/12 |
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| 格式： |
pdf 共38頁 |
來源： |
浙商證券 |
| 評級： |
買入 |
作者： |
程兵 |
| 下載權限： |
此報告為加密報告 |
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ChatGPT發(fā)布以來迅速出圈，微軟加大投資力度并宣布將AIGC應用到產(chǎn)品服務中，彰顯AIGC潛在商業(yè)價值。我們認為人工智能在成本、算力消耗、應用生態(tài)等層面已走過拐點，商業(yè)化應用條件加速成熟，看好AI在各細分應用場景下的滲透率加速提升，建議圍繞算法模型、業(yè)務場景和AI基礎設施三大路線選擇優(yōu)質(zhì)投資標的。
ChatGPT火爆出圈，生成式AI商業(yè)化應用走向爆發(fā)前夕
1、我們綜合以下幾點，認為AIGC已走過商業(yè)化拐點，有望打開市場空間：（1）內(nèi)容生成成本大幅下降滿足下游需求；（2）生成效率大幅提升；（3）模型計算算力消耗下降，未來有望在消費級硬件上實現(xiàn)AI應用；（4）生態(tài)流量快速積累，ChatGPT月活數(shù)量過億，為應用商業(yè)化創(chuàng)造條件。
2、AIGC在文本、圖片、音視頻生成等領域有望超越人類，經(jīng)測算至2030年AIGC市場空間超2000億，建議關注三條投資主線：（1）AI底層模型技術優(yōu)勢廠商；（2）實際場景AI商業(yè)化應用優(yōu)勢廠商；（3）AI基礎設施提供商。
3、ChatGPT發(fā)布僅兩月月活用戶達到1億，系統(tǒng)融合RLHF模型，借鑒人類反饋不斷強化性能（現(xiàn)已具備基礎的數(shù)學計算能力），未來有望通過實際場景數(shù)據(jù)的輸入持續(xù)提升模型的準確度，并延伸適用場景。
推理-知識-學習-創(chuàng)造，AIGC有望引領第四次人工智能浪潮
1、梳理AI發(fā)展史上三次浪潮，AIGC有望引領第四次浪潮，以大規(guī)模商業(yè)化應用為核心特征：
?。?）第一次潮起：實現(xiàn)了AI的推理（計算）能力；潮落：對神經(jīng)元模擬程度較低，無法解決復雜問題（異或問題）；
?。?）第二次潮起：AI擁有知識儲備，可回答特定領域問題；潮落：現(xiàn)代計算機的出現(xiàn)；代表產(chǎn)物：專家系統(tǒng)；意義：AI從科研場景逐步滲透到商業(yè)場景；
（3）第三次潮起：深度神經(jīng)網(wǎng)絡賦能AI擁有學習能力，且部分場景下的問題解決能力超越人類；代表產(chǎn)物：AlphaGo，GPT大模型；意義：AI模型的準確度、計算效率、泛化性等指標大幅優(yōu)化，奠定了“大模型+場景小模型”的技術路線，為商業(yè)化應用打下基礎；
?。?）第四次潮起：AI擁有創(chuàng)造能力，有望成為效率乃至生產(chǎn)力工具；代表產(chǎn)物：ChatGPT；意義：AI在文本、圖像、音視頻生成領域接近商業(yè)化需求，國內(nèi)外科技大廠技術布局有望打開商業(yè)化應用空間。
2、數(shù)據(jù)+模型算法+基礎設施，AI商業(yè)化呈現(xiàn)三大趨勢：
（1）趨勢一：AI模型與場景深度融合，需要對場景中的復雜數(shù)據(jù)提取和處理，對非結(jié)構化數(shù)據(jù)的處理（提取、標注、清洗等）將決定AI模型的性能；
?。?）趨勢二：“大模型+小模型”框架成為主流，AI模型通過算法迭代，實現(xiàn)計算效率和工作成本的下降，以滿足商業(yè)化應用的要求；
?。?）趨勢三：AI商業(yè)化應用將大幅拉動算力需求，AI服務器、AI芯片等細分行業(yè)規(guī)模有望加速成長
對標海外生態(tài)，AIGC有望推動AI商業(yè)化下沉各細分場景
1、國外科技大廠依托自有業(yè)務生態(tài)和科研實力，推動AI性能進步同時加速布局商業(yè)化應用。微軟宣布將ChatGPT融入新版搜索系統(tǒng)和瀏覽器，加速AI商業(yè)化進程；谷歌、Meta不斷提升AI模型能力，實現(xiàn)圖文和短視頻的智能生成，未來有望融入到自有業(yè)務生態(tài)；
2、國外垂類公司在文本寫作、圖像生成、音頻生成等領域打造商用產(chǎn)品，收費模式以訂閱制為主，業(yè)務場景覆蓋在線辦公、移動社交、廣告營銷等場景，為國內(nèi)AIGC市場發(fā)展提供重要參考；
3、國內(nèi)科技大廠以百度為代表，以中文AI模型為核心已經(jīng)構建起較為完整的人工智能技術體系，并在智能會話、圖像生成、氣象預報等領域有成熟應用，而國內(nèi)垂類廠商持續(xù)探索AIGC在醫(yī)療、辦公、營銷、娛樂等場景的商業(yè)化產(chǎn)品，未來有望受益于國內(nèi)豐富的內(nèi)容生態(tài)加速人工智能商業(yè)化進程。
圍繞AI商業(yè)化三大主線挖掘核心投資標的
1、關注具備底層算法模型核心技術優(yōu)勢的廠商：
?。?）推薦標的：拓爾思（中文NLP龍頭廠商），科大訊飛（智能語音處理及合成）；
?。?）建議關注：谷歌（DeepMind），微軟（OpenAI，ChatGPT），Meta（OPT模型），百度（“文心”模型），騰訊，浪潮信息（“源”大模型），；
2、關注各細分賽道下兼具場景理解與AI布局優(yōu)勢的垂類廠商：
?。?）推薦標的：?？低暎ㄖ悄芪锫?lián)領域龍頭）；
?。?）建議關注：云從科技（智慧城市），格靈深瞳（智慧金融），金山辦公（辦公），萬興科技（AI繪畫），商湯（智慧安防）；
3、圍繞AI數(shù)據(jù)、算力等基礎設施選擇優(yōu)質(zhì)投資標的：
?。?）推薦標的：海天瑞聲（國內(nèi)AI訓練數(shù)據(jù)龍頭提供商）；
?。?）英偉達（GPU），寒武紀（AI芯片）；
風險提示
1、AI技術迭不及預期的風險；
2、AI商業(yè)化產(chǎn)品發(fā)布不及預期；
3、政策不確定性帶來的風險；
4、下游市場不確定性帶來的風險；
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