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核心觀點(diǎn)
　　海外風(fēng)險(xiǎn)擾動(dòng)，大模型B端邊際加速：本周計(jì)算機(jī)指數(shù)下跌7.09%，跑輸滬深300指數(shù)7.22pct，在31個(gè)申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)中漲幅排名31，年初至今計(jì)算機(jī)以27.57%的漲幅排名第3。本周海外地緣政治不確定性加劇，板塊迎來(lái)較大幅度調(diào)整。我們此前看好板塊行情的持續(xù)性的三個(gè)出發(fā)點(diǎn)未曾改變：1）基本面提供確定性、2）流動(dòng)性帶來(lái)可能性、3）政策力度決定β強(qiáng)度。在此基礎(chǔ)上，我們認(rèn)為大模型在B端已具備基本技術(shù)條件，各公司也已陸續(xù)推出垂直領(lǐng)域的大模型產(chǎn)品與服務(wù)，B端商業(yè)化即將進(jìn)入快速落地階段。
　　大模型在B端落地已具備基本技術(shù)條件：全球的企業(yè)和開發(fā)者都在加速探索如何將AI大模型落地到現(xiàn)有的B端的商業(yè)場(chǎng)景中，包括但不限于基于基于已有垂域數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘，更智能化的問答體驗(yàn)，更高效率的自動(dòng)化辦公場(chǎng)景等等。目前開發(fā)者將垂域知識(shí)引入大模型主要采用兩種思路：1）通過FineTuning將垂域知識(shí)訓(xùn)練到模型的參數(shù)中、2）通過In-Context Learning將垂域知識(shí)放在模型的prompt中。前者較有代表性的范式是Delta-Tuning，這其中最被開發(fā)者廣泛關(guān)注和使用的是微軟提出了LoRA（Low-Rank Adaptation），其主要通過引入可訓(xùn)練的低秩矩陣，顯著降低了微調(diào)模型的成本。后者較為常見的是使用Langchain+向量數(shù)據(jù)庫(kù)的組合方案，通過將用戶輸入的prompt與向量數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)的內(nèi)容一起輸入給大模型，成為了另一種可實(shí)現(xiàn)“大模型的通用能力+垂直領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)”的技術(shù)路徑。
　　 AIGC加速賦能B端用戶，注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量與專業(yè)性：由于安全合規(guī)以及大模型在細(xì)分行業(yè)回答精準(zhǔn)度等問題，B端用戶對(duì)AI大模型的接受節(jié)奏略慢于C端，當(dāng)前利用通用數(shù)據(jù)+行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的面向垂直領(lǐng)域大模型逐步落地，將加速企業(yè)廣泛使用大模型技術(shù)，AI在B端應(yīng)用迎來(lái)加速。恒生電子將AI技術(shù)與金融業(yè)務(wù)know-how結(jié)合，打造金融行業(yè)大模型和全新數(shù)智產(chǎn)品，推出金融智能助手“光子”和智能投研平臺(tái)WarrenQ，以及底層金融行業(yè)大模型LightGPT；拓爾思拓天大模型聚焦優(yōu)勢(shì)行業(yè)，利用自有的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，推出適用于媒體、金融、政務(wù)的三大行業(yè)大模型；Glean定位基于AI的企業(yè)搜索與知識(shí)管理平臺(tái)，協(xié)助用戶跨應(yīng)用、個(gè)性化搜索，能夠更快、更準(zhǔn)確地找到企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)和數(shù)據(jù)，打通各類SaaS化應(yīng)用。
　　投資建議：見正文。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：AI技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)化落地不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)，政策支持不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)，全球宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。