ken988
ChatGPT发布以来迅速出圈,微软加大投资力度并宣布将AIGC应用到产品服务中,彰显AIGC潜在商业价值。人工智能在成本、算力消耗、应用生态等层面已走过拐点,商业化应用条件加速成熟,看好AI在各细分应用场景下的渗透率加速提升,建议围绕算法模型、业务场景和AI基础设施三大路线选择优质投资标的。
ChatGPT火爆出圈,生成式AI商业化应用走向爆发前夕
1、综合以下几点,认为AIGC已走过商业化拐点,有望打开市场空间(1)内容生成成本大幅下降满足下游需求;(2)生成效率大幅提升;(3)模型计算算力消耗下降,未来有望在消费级硬件上实现AI应用;(4)生态流量快速积累,ChatGPT月活数量过亿,为应用商业化创造条件。
2、AIGC在文本、图片、音视频生成等领域有望超越人类,经测算至2030年AIGC市场空间超2000亿,建议关注三条投资主线(1)AI底层模型技术优势厂商;(2)实际场景AI商业化应用优势厂商;(3)AI基础设施提供商。
3、ChatGPT发布仅两月月活用户达到1亿,系统融合RLHF模型,借鉴人类反馈不断强化性能(现已具备基础的数学计算能力),未来有望通过实际场景数据的输入持续提升模型的准确度,并延伸适用场景。
推理-知识-学习-创造,AIGC有望引领第四次人工智能浪潮
1、梳理AI发展史上三次浪潮,AIGC有望引领第四次浪潮,以大规模商业化应用为核心特征
(1)第一次潮起实现了AI的推理(计算)能力;潮落对神经元模拟程度较低,无法解决复杂问题(异或问题);
(2)第二次潮起AI拥有知识储备,可回答特定领域问题;潮落现代计算机的出现;代表产物专家系统;意义AI从科研场景逐步渗透到商业场景;
(3)第三次潮起深度神经网络赋能AI拥有学习能力,且部分场景下的问题解决能力超越人类;代表产物AlphaGo,GPT大模型;意义AI模型的准确度、计算效率、泛化性等指标大幅优化,奠定了“大模型+场景小模型”的技术路线,为商业化应用打下基础;
(4)第四次潮起AI拥有创造能力,有望成为效率乃至生产力工具;代表产物ChatGPT;意义AI在文本、图像、音视频生成领域接近商业化需求,国内外科技大厂技术布局有望打开商业化应用空间。
2、数据+模型算法+基础设施,AI商业化呈现三大趋势
(1)趋势一AI模型与场景深度融合,需要对场景中的复杂数据提取和处理,对非结构化数据的处理(提取、标注、清洗等)将决定AI模型的性能;
(2)趋势二“大模型+小模型”框架成为主流,AI模型通过算法迭代,实现计算效率和工作成本的下降,以满足商业化应用的要求;
(3)趋势三AI商业化应用将大幅拉动算力需求,AI服务器、AI芯片等细分行业规模有望加速成长
对标海外生态,AIGC有望推动AI商业化下沉各细分场景
1、国外科技大厂依托自有业务生态和科研实力,推动AI性能进步同时加速布局商业化应用。微软宣布将ChatGPT融入新版搜索系统和浏览器,加速AI商业化进程;谷歌、Meta不断提升AI模型能力,实现图文和短视频的智能生成,未来有望融入到自有业务生态;
2、国外垂类公司在文本写作、图像生成、音频生成等领域打造商用产品,收费模式以订阅制为主,业务场景覆盖在线办公、移动社交、广告营销等场景,为国内AIGC市场发展提供重要参考;
3、国内科技大厂以百度为代表,以中文AI模型为核心已经构建起较为完整的人工智能技术体系,并在智能会话、图像生成、气象预报等领域有成熟应用,而国内垂类厂商持续探索AIGC在医疗、办公、营销、娱乐等场景的商业化产品,未来有望受益于国内丰富的内容生态加速人工智能商业化进程。
围绕AI商业化三大主线挖掘核心投资标的
1、关注具备底层算法模型核心技术优势的厂商
(1)推荐标的拓尔思(中文NLP龙头厂商),科大讯飞(智能语音处理及合成);
(2)建议关注谷歌(DeepMind),微软(OpenAI,ChatGPT),Meta(OPT模型),百度(“文心”模型),腾讯,浪潮息(“源”大模型),;
2、关注各细分赛道下兼具场景理解与AI布局优势的垂类厂商
(1)推荐标的海康威视(智能物联领域龙头);
(2)建议关注云从科技(智慧城市),格灵深瞳(智慧金融),金山办公(办公),万兴科技(AI绘画),商汤(智慧安防);
3、围绕AI数据、算力等基础设施选择优质投资标的
(1)推荐标的海天瑞声(国内AI训练数据龙头提供商);
(2)英伟达(GPU),寒武纪(AI芯片);
风险提示
1、AI技术迭不及预期的风险;
2、AI商业化产品发布不及预期;
3、政策不确定性带来的风险;
4、下游市场不确定性带来的风险;
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答:拓尔思公司 2024-03-31 财务报告详情>>
答:以公司总股本71475.7283万股为基详情>>
答:拓尔思的注册资金是:7.95亿元详情>>
答:公司未来发展的展望 (一)详情>>
EDA概念逆势上涨,台基股份周四主力资金净流入4379.4万元
今天存储芯片概念在涨幅排行榜位居第二,涨幅领先个股为国科微、西测测试
今天汽车芯片概念涨幅2.74%,涨幅领先个股为富满微、雅创电子
今天国家大基金持股概念主力资金净流入11.29亿元,涨幅领先个股为国科微、芯朋微
MCU芯片概念大幅上涨2.47%,富满微当天主力资金净流入4160.18万元
ken988
拐点已过,AIGC有望引领人工智!
ChatGPT发布以来迅速出圈,微软加大投资力度并宣布将AIGC应用到产品服务中,彰显AIGC潜在商业价值。人工智能在成本、算力消耗、应用生态等层面已走过拐点,商业化应用条件加速成熟,看好AI在各细分应用场景下的渗透率加速提升,建议围绕算法模型、业务场景和AI基础设施三大路线选择优质投资标的。
ChatGPT火爆出圈,生成式AI商业化应用走向爆发前夕
1、综合以下几点,认为AIGC已走过商业化拐点,有望打开市场空间(1)内容生成成本大幅下降满足下游需求;(2)生成效率大幅提升;(3)模型计算算力消耗下降,未来有望在消费级硬件上实现AI应用;(4)生态流量快速积累,ChatGPT月活数量过亿,为应用商业化创造条件。
2、AIGC在文本、图片、音视频生成等领域有望超越人类,经测算至2030年AIGC市场空间超2000亿,建议关注三条投资主线(1)AI底层模型技术优势厂商;(2)实际场景AI商业化应用优势厂商;(3)AI基础设施提供商。
3、ChatGPT发布仅两月月活用户达到1亿,系统融合RLHF模型,借鉴人类反馈不断强化性能(现已具备基础的数学计算能力),未来有望通过实际场景数据的输入持续提升模型的准确度,并延伸适用场景。
推理-知识-学习-创造,AIGC有望引领第四次人工智能浪潮
1、梳理AI发展史上三次浪潮,AIGC有望引领第四次浪潮,以大规模商业化应用为核心特征
(1)第一次潮起实现了AI的推理(计算)能力;潮落对神经元模拟程度较低,无法解决复杂问题(异或问题);
(2)第二次潮起AI拥有知识储备,可回答特定领域问题;潮落现代计算机的出现;代表产物专家系统;意义AI从科研场景逐步渗透到商业场景;
(3)第三次潮起深度神经网络赋能AI拥有学习能力,且部分场景下的问题解决能力超越人类;代表产物AlphaGo,GPT大模型;意义AI模型的准确度、计算效率、泛化性等指标大幅优化,奠定了“大模型+场景小模型”的技术路线,为商业化应用打下基础;
(4)第四次潮起AI拥有创造能力,有望成为效率乃至生产力工具;代表产物ChatGPT;意义AI在文本、图像、音视频生成领域接近商业化需求,国内外科技大厂技术布局有望打开商业化应用空间。
2、数据+模型算法+基础设施,AI商业化呈现三大趋势
(1)趋势一AI模型与场景深度融合,需要对场景中的复杂数据提取和处理,对非结构化数据的处理(提取、标注、清洗等)将决定AI模型的性能;
(2)趋势二“大模型+小模型”框架成为主流,AI模型通过算法迭代,实现计算效率和工作成本的下降,以满足商业化应用的要求;
(3)趋势三AI商业化应用将大幅拉动算力需求,AI服务器、AI芯片等细分行业规模有望加速成长
对标海外生态,AIGC有望推动AI商业化下沉各细分场景
1、国外科技大厂依托自有业务生态和科研实力,推动AI性能进步同时加速布局商业化应用。微软宣布将ChatGPT融入新版搜索系统和浏览器,加速AI商业化进程;谷歌、Meta不断提升AI模型能力,实现图文和短视频的智能生成,未来有望融入到自有业务生态;
2、国外垂类公司在文本写作、图像生成、音频生成等领域打造商用产品,收费模式以订阅制为主,业务场景覆盖在线办公、移动社交、广告营销等场景,为国内AIGC市场发展提供重要参考;
3、国内科技大厂以百度为代表,以中文AI模型为核心已经构建起较为完整的人工智能技术体系,并在智能会话、图像生成、气象预报等领域有成熟应用,而国内垂类厂商持续探索AIGC在医疗、办公、营销、娱乐等场景的商业化产品,未来有望受益于国内丰富的内容生态加速人工智能商业化进程。
围绕AI商业化三大主线挖掘核心投资标的
1、关注具备底层算法模型核心技术优势的厂商
(1)推荐标的拓尔思(中文NLP龙头厂商),科大讯飞(智能语音处理及合成);
(2)建议关注谷歌(DeepMind),微软(OpenAI,ChatGPT),Meta(OPT模型),百度(“文心”模型),腾讯,浪潮息(“源”大模型),;
2、关注各细分赛道下兼具场景理解与AI布局优势的垂类厂商
(1)推荐标的海康威视(智能物联领域龙头);
(2)建议关注云从科技(智慧城市),格灵深瞳(智慧金融),金山办公(办公),万兴科技(AI绘画),商汤(智慧安防);
3、围绕AI数据、算力等基础设施选择优质投资标的
(1)推荐标的海天瑞声(国内AI训练数据龙头提供商);
(2)英伟达(GPU),寒武纪(AI芯片);
风险提示
1、AI技术迭不及预期的风险;
2、AI商业化产品发布不及预期;
3、政策不确定性带来的风险;
4、下游市场不确定性带来的风险;
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