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要點(diǎn)概覽
　　本篇報(bào)告系統(tǒng)地解析了AIGC產(chǎn)業(yè)鏈的投資機(jī)會，結(jié)合海內(nèi)外發(fā)展情況對每個環(huán)節(jié)甄選標(biāo)的的要素進(jìn)行了思考總結(jié)，除了二級市場標(biāo)的外，我們也對一些一級市場初創(chuàng)公司進(jìn)行了梳理，以期構(gòu)建AIGC產(chǎn)業(yè)一二級市場的投資圖譜。
　　大模型的競爭要素是什么？我們從思考AIGC帶來的技術(shù)變革意義，以及為什么是OpenAI引領(lǐng)此次變革出發(fā)，對比當(dāng)前國內(nèi)外通用大模型，總結(jié)了幾個主要的競爭要素：模型規(guī)模、訓(xùn)練效率、使用便利性、商業(yè)模式等，目前GPT-4多方面領(lǐng)先；國內(nèi)的大模型目前在使用效果上和GPT-4仍有差距，算力資源是額外需要考慮的一個競爭要素，當(dāng)然，專業(yè)的AI人才是必備的基礎(chǔ)條件。
　　算力基礎(chǔ)設(shè)施是AIGC的“賣鏟人”。我們把AIGC產(chǎn)業(yè)分為上游的算力及數(shù)據(jù)服務(wù)，中游的MaaS，及下游的應(yīng)用。在AIGC系列報(bào)告（二）中，我們詳細(xì)測算了大模型訓(xùn)練及推理需要多少算力，英偉達(dá)在全球AI算力環(huán)節(jié)競爭格局最為突出。數(shù)據(jù)是大模型的“飼料”，數(shù)據(jù)工程不只是模型finetune和對齊需要的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)集，也包括增強(qiáng)模型“記憶”能力，提高計(jì)算效率等相關(guān)的技術(shù)創(chuàng)新。
　　MaaS垂直場景化賦能百業(yè)。通用大模型是高技術(shù)、高資本壁壘的，我們預(yù)計(jì)未來大概率會頭部集中，但垂直行業(yè)的場景化開發(fā)需求可能派生出豐富多樣的垂直小/專模型。大模型的輕量化賦能IOT端也是一個重要的趨勢，如具身智能將跨界變革帶來眾多行業(yè)機(jī)遇。
　　應(yīng)用是被賦能還是被顛覆？GPT的生態(tài)化意味著重新定義人機(jī)交互界面/應(yīng)用入口的重新洗牌，什么樣的應(yīng)用能不被顛覆而是有AIGC+的商業(yè)前景？我們概括為兩類：一是提升生產(chǎn)工作效率的通用工具，應(yīng)用場景對生成結(jié)果準(zhǔn)確度要求不高，AIGC對內(nèi)容供給速度有實(shí)質(zhì)性的提升，可將人從基礎(chǔ)/重復(fù)性工作中解放；二是可能改變行業(yè)格局的場景應(yīng)用，我們也概括為“有場景的C端，有數(shù)據(jù)的B端”，即要求個性化生成和高頻時效交互的C端場景，和行業(yè)差異化、專業(yè)化要求高的垂直B端，通過垂直長尾數(shù)據(jù)來建立競爭壁壘。
　　投資建議：全球AIGC產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，當(dāng)前算力和部分應(yīng)用環(huán)節(jié)已進(jìn)入實(shí)質(zhì)落地階段，我們建議聚焦國內(nèi)外有“落地”的AIGC產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，優(yōu)選競爭格局突出的標(biāo)的，應(yīng)用側(cè)重點(diǎn)推薦金山辦公、科大訊飛、彩訊股份、同花順，算力側(cè)重點(diǎn)推薦寒武紀(jì)、海光信息、中科曙光、浪潮信息，數(shù)據(jù)服務(wù)重點(diǎn)關(guān)注星環(huán)科技；同時AIGC的發(fā)展也伴隨著數(shù)據(jù)安全等風(fēng)險(xiǎn)問題，監(jiān)管必與發(fā)展同行，監(jiān)管服務(wù)重點(diǎn)關(guān)注美亞柏科。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：AI應(yīng)用研發(fā)進(jìn)度不及預(yù)期；AI芯片供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)以及自研不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；AI相關(guān)上市公司短期漲幅過大風(fēng)險(xiǎn)。