浙商证券-人工智能行业深度：潮起潮落，拐点已过，AIGC有望引领人工智能商业化浪潮-230209

　　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。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】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。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）

　　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。

　　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，浪潮信息（“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；