生成型神经网络发展促进AIGC应用的强劲增长，人工智能有投资前景吗？

ChatGPT作为一种新兴的超智能对话AI产品，无论是从技术原理角度还是运行条件角度，ChatGPT都需要强大算力作为支撑，从而带动场景流量大幅增加。在第三产业占比提升以及人口红利减少的趋势下，AIGC强大的内容生产能力有望提升部分岗位的生产力甚至进行替代，具备高确定性长线发展逻辑。

深度学习的理论基础就是神经网络，神经网络层数够深就可以称为深度模型。深度学习是多层人工神经网络和训练它的方法。人工智能是个大范畴，机器学习是人工智能的一个研究分支——通过计算模型和算法从数据中学习规律，机器学习有很多种算法，包括神经网络、kNN、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等算法。其中，神经网络经过不断的迭代，从一层迭代到多层，因此可以实现更准确的判断，标准性事件是ImageNet图像识别比赛中，深度神经网络战胜支持向量机算法，并在此后逐步超越人类。（来源中建投）

从分析到生成，AIGC系统采用神经网络技术——大量训练数据和生成算法模型

AIGC与传统AI应用最大的区别在于其可以“创作”全新的内容。AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)指的是人工智能系统生成的内容，通常是文字、图像、音频或视频。这类内容可以通过自然语言处理，机器学习和计算机视觉等技术生成。AIGC的主要目的是帮助人们快速生成大量内容，从而节省时间和资源。具体而言，AIGC系统通常采用神经网络技术，包括语言模型和图像生成模型等。语言模型通过学习大量文本数据，了解人类语言的语法和词汇，并使用这些知识生成文本内容。图像生成模型则通过学习大量图像数据，了解图像的结构和特征，并使用这些知识生成新的图像。

现阶段AIGC已经在多个领域开花结果，有望在更高层次辅助甚至代替人类工作。2022年可以说是AIGC走入公众视野的元年。2022年，Stability AI发布的开源模型Stable Diffusion可以根据用户的文字描述生成图像，引爆了AI作画话题；同年12月，Open AI的大型语言生成模型ChatGPT更是快速获得关注，其不仅能够胜任高情商的复杂对话，还可以撰写代码、文章、小说等高难度文体，将人机对话的层次推向新的高度。

AIGC应用的强劲增长得益于生成型神经网络的快速发展。生成型神经网络（Generative Neural Networks）通过学习训练数据中的模式来生成新的数据，而不是仅仅对输入数据进行分类或回归预测；自2014年以来，变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、基于流的生成模型、扩散模型、Transformer模型、神经辐射场、CLIP模型等多种生成模型相继出现，奠定了AIGC的发展基础。（来源达证券）

人工智能技术经历了三次发展浪潮，已逐渐克服各种瓶颈，逐步走向广泛的应用场景。对于当下火爆的人工智能概念以及未来发展，人工智能究竟有没有投资前景呢？如何投资？

从资本市场的投资角度看，本月市场各大指数呈现横盘震荡走势，上证指数月内上涨0.15%，深证成指下跌0.2%，科创50指数上涨1%，沪深两市累计成交7.27万亿元。近期，ChatGPT火爆全球互联网，资本市场热情被点燃。在二级市场上，ChatGPT相关概念表现活跃，WindChatGPT指数2月以来累计上涨26.21%，涨幅排名全市场第一。多只ChatGPT概念股人气高涨，汉王科技、拓尔思、科大讯飞等持续上涨，海天瑞声、科大国创、汉王科技、天娱数科近5日累计涨幅均超20%。总体来说，市场主线依旧是围绕科技成长方向，资金在ChatGPT概念、数字经济、半导体芯片等板块轮转。市场依旧保持明显的成长、小盘为主的特性，因此在整体风格发生切换之前，相关当前的较强的题材热点仍具反复活跃的机会。（来源Wind，）

中证人工智能主题指数（930713.CSI）选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。从行业分布来看，中证人工智能主题指数以息技术为主，权重占比达到84.2%，其次为可选消费，占比9.8%。估值方面，目前中证人工智能主题指数的PE(TTM)为45.69倍，位于三年内的分位点37.99%，PB(LF)为4.26倍，位于三年内的分位点23.70%（截至2023年2月13日）。

华夏人工智能AIETF（515070）于2019年12月9日成立，恰逢2019年是AI技术的落地年，未来2-3年人工智能行业有望进入应用层发力期，经过10多年的技术积累，结合近期人工智能技术的新发展与相关赛道的高景气度，目前人工智能行业已经进入技术成果消化阶段，未来人工智能ETF的价值有望进一步显现。截至2023年2月13日，基金规模为7.92亿元，当天涨幅1.28%，人工智能行业未来仍然具有较大成长空间，建议关注。

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