AI+，有何不同？（浙商）

投资要点

生产力决定生产关系，以算法+算力+网络为代表的基础设施是科技行业的底层生产力。

立足于技术的迭代演进，我们将科技行业分为三个时代

①PC 时代 = Windows + x86 +宽带以太网；

②移动互联网 = iOS/Android + ARM + 4G；

③AI 时代 = AIOS（大模型/深度学习框架）+ 异构芯片（GPU、CPU、FPGA、 ASIC）+ 5G/6G。

基于我们的研究框架，总结“互联网+”时代和“AI+”时代三大不同点

不同点一  链接VS算力互联网“重链接、轻算力”，AI“重算力、轻链接”。

“互联网+”具备重链接、轻算力的特点，基于网络效应提升生产效率。网络效应是互联网竞争的底层逻辑。当网络规模，也就是用户技术不断增长时，边际成本呈现递减趋势的同时，用户效用和企业收益呈现递增的趋势，并且自带吸引流量扩大网络规模效应的正向循环机制。移动互联网打破了原有的时空限制，其最终形态即为万物互联。

“人工智能+“具备重算力、轻链接的特点，数据量和运算需求呈指数级爆发，生产力赋能是人工智能的底层逻辑。人类社会的问题情景可以简化为选择题和问答题两类，决策式AI主要应对人类社会中的选择题，例如手机的人脸识别、电商的推荐算法、汽车的智能驾驶等。随着“选项”的增多，AI对算力的需求呈指数级增长。生成式AI基于大模型和深度学习框架，从大数据中汲取学习要素，进而生成全新的内容。生成式AI是为了解决人类社会中的简答题，其应用场景几乎可以覆盖所有行业，为各个领域带来巨大的生产力提升。

不同点二  全球分工VS划江而治互联网时代全球分工，AI时代划江而治。

“互联网+”孕育在全球大分工的大背景下，国内互联网企业站在巨人的肩膀上，其创新活动拥有良好的平台基础。而“AI+”的推进面临着海外封锁，国内亟待完成从“算法-算力-网络基础设施”的底层建设。

【算力】上，互联网时代，算力芯片的制造全球化分工，其主要的算力平台为基于ARM架构的手机芯片等。由于全球大分工形势，国内互联网时代的跨越式发展离不开全球科技的底层支撑。

我们将人工智能所需的算力分为三类，AI算力（7/5/3nm先进工艺）、云计算算力（14nm或28nm的chiplet）、存储算力（128层及以上的NAND）。而美国芯片法案对中国芯片制造限制的重心在刚需EUV光刻机的先进工艺，即14nm及以下的fab、18nm及以下的DRAM、128层及以上的NAND。这使得国内高端AI算力极度稀缺，先进工艺的国产化攻关至关重要。

【算法】上，“互联网+”算法依附于操作系统，主要有Windows、IOS、Android。Android是适用于移动设备的开源操作系统，Windows、iOS也有面向全球开发者的开发平台，国内的应用软件开发都是基于全球成熟的操作系统。“AI+”算法依赖大模型/深度学习框架，当下OpenAI尚未向中国开放API，因此国内大模型的开发将成为国内AI布局的第一步。当下，百度文心大模型、华为盘古大模型、腾讯混元大模型、阿里通义大模型正在加快向GPT模型追赶的步伐。

 不同点三  2C VS 2B互联网以C端赋能为主，人工智能以B端赋能为主。

伟大的互联网巨头都主要面向C端应用市场，这是互联网“重链接、轻算力”的特点导致的。例如，人与人交互的SNS社交网络（Meta和腾讯）；人与息交互的息分发（Google、字节和百度）；人与商品交互的电商互联网（亚马逊、京东和阿里巴巴）；人与内容交互的文娱互联网（Netflix和爱奇艺）。

人工智能“重算力、轻链接”的特点，对生产力的赋能将会带动2B/2T领域的蓬勃发展。碍于算力的条件约束和算法的不成熟，无人驾驶、元宇宙等2T场景在当下发展受限。而AI具备提升全行业生产力的潜质，例如生物医药（加速药物研发）、半导体（英伟达的cuLitho助力2nm先进工艺突破）、制造业（数字孪生）、金融（智能投顾），无人驾驶、元宇宙等重要场景有望迎来 “0-1”的突破。

风险提示AI技术发展不及预期，中美贸易冲突加剧，国内算力芯片供给不及预期，被AI算法+算力唤醒loT物联网产生自我意识后的不可控。

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分析师陈杭

联系人安子超

来源浙商证券新科技团队

具体参见2023年4月1日报告《互联网+和AI+的三大不同点》，如需报告全文或数据底稿，请联系团队成员或对口销售。

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