浙商AIGC有望引领浪潮

分析师程兵 

来源浙商证券专精特新团队

具体参见2023年2月9日报告《潮起潮落，拐点已过，AIGC有望引领人工智能商业化浪潮》，如需报告全文或数据底稿，请联系团队成员或对口销售。

报告导读

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。我们认为人工智能在成本、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。

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投资要点

观点

1、ChatGPT火爆出圈，生成式AI商业化应用走向爆发前夕

1）我们综合以下几点，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。

2、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芯片等细分行业有望加速成长。

3、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。

4、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. 建议关注英伟达，寒武纪（AI芯片）；

风险提示

AI 技术迭不及预期的风险；AI商业化产品发布不及预期；政策不确定性带来的风险；下游市场不确定性带来的风险；

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