人工智能十年展望(八)探索CHATGPT根基-数据与人工智能如何相互成就?

    观点聚焦

       投资建议

       近期，市场对于ChatGPT的关注度持续高企，我们认为数据和人工智能是相辅相成的。人工智能的迭代需要数据作为基石，数据的价值需要人工智能的充分挖掘。数据库、分布式计算等技术在AI的不同阶段提供关键支撑。我们建议投资者持续关注AI风口下数据产业链相关公司的投资机会。

       理由

       数据是AI的“血液”，数据要素市场发展有望丰富语料供给。语料数据是人工智能模型训练的前提和基础，AI公司获取语料数据一般有开源数据库、自有/自建数据、购买数据产品授权这三种方式。我们认为，数据要素市场的全面激活，一方面将直接丰富企业能够购买到的数据授权产品；另一方面，有望长期推动企业数据存储分析等基础平台的建设，有助于企业内部数据留存，对后续特定领域行业小模型训练至关重要。

       基础设施视角数据的存储与计算技术夯实AI软实力。数据存储、计算技术在AI不同阶段均提供关键支撑。数据存储是前提，AI需要大量数据，长期看有助于推动企业数据文化建立，OLTP、OLAP数据库均有望持续受益。分布式计算框架支撑模型开发，Data+AI呈现平台化融合趋势。市场上有两类参与者，一类是以Ray为代表的原生为AI、ML设计的分布式计算框架，提供开放接口与数据管理平台集成；另一类是领先的大数据厂商如Databricks、星环科技，将分布式计算能力从大数据处理向AI层自然延伸，推出数据智能底座产品，根据我们计算有望带来年均60 亿元的增量市场。

       从模型到生产应用MLOps助力AI模型落地生花。AI大规模生产中存在由于流程、管理不当造成的效率低、周期长等问题影响实际落地，MLOps是为解决上述问题、通过统一ML研发和运营过程实现提质增效的一套工程管理方法论和工具链，赋能AI模型全生命周期的各个流程。目前MLOps厂商主要分为专项工具和平台型产品两类，海外MLOps生态庞杂，细分赛道参与者众多，国内以平台型厂商如星环科技为主。

       盈利预测与估值

       在AI模型落地的MLOps平台与工具链层面，推荐星环科技；在数据存储和计算基础设施层面，推荐星环科技，建议关注武汉达梦（未上市）、太极股份（人大金仓）、PingCAP（未上市）、中科创达、普元息（未覆盖）、海量数据（未覆盖）等；此外建议关注拥有数据资源或技术储备，有望受益于数据要素流通的创业慧康、卫宁健康、每日互动（未覆盖）、万达息（未覆盖）、上海钢联（未覆盖）等。

       风险

       技术进展不及预期，商业化落地节奏不及预期，行业竞争加剧。