人工智能报告

人工智能奇点将近，引爆AIGC商业变现。GPT产品的更迭标志着人工智能进入了新的发展阶段，模型技术、参数、训练数据、训练方法的演化融合方面取得了实质突破，促进数字内容供给的繁荣发展，加速推进AIGC商业化进程，掀起“用户-数据-效果”的飞轮效应。随着GPT逐渐从主题炒作阶段转向产品落地阶段，从纯技术衍生的轻量工具产品转向有具体落地场景的深度产品，有望在游戏、虚拟人、办公、电商、影视传媒等数字化程度高、内容需求丰富的行业率先商业化落地，行业内赢家将展露头角。

2021年8⽉，⻢斯克在特斯拉 AI Day 上提出要开发⼈形机器⼈，旨意是解决重复性⾼、单调枯燥的危险差事。⼀年后的10⽉，全尺⼨仿⽣机器⼈ Optimus 正式亮相，它充满机械感的躯⼲和动作，已经让很多⼈对⼈形机器⼈的想象得到了满⾜。 2022年8⽉，⼩⽶发布全尺⼨通⽤⼈形机器⼈ CyberOne ，如⼀⽯激起千层浪。AGI（Artificial General Intelligence ，通⽤⼈⼯智能） 的⽕热发展为仿⽣机器⼈的实现补全了最后⼀块拼图。Engineered Arts 制造的

边缘 AI 是云端算力的有效补充，也是 AI 应用落地的必要工具，长期成长空间巨大，当前已处于爆发前期。伴随 AI 应用范围扩大，整体算力需求日益增长，同时对于算力及时性、安全性等个性化需求凸显，边缘端算力增长已经成为趋势，以 PC、手机、汽车等终端作为载体的边缘算力将对硬件产业链产生新一轮革新。

9 月 1 日，网信办发布第二批境内深度合成服务算法备案信息，百度文心、抖音云雀、京东言犀、腾讯混元助手等通过备案。我们认为，兼具技术、人才和场景优势的头部互联网企业有望成为国内大模型领域的重要玩家。其中，得益于在 AI 领域长期投入的先发优势以及完备的自研布局，百度、阿里暂居第一梯队，腾讯、字节加速追赶。展望后续，我们认为，核心技术的突破和模型能力的提升是各大厂商短期竞争的关键，而应用场景的落地和模型生态的建设则将成为中长期的发展壁垒。我们看好头部互联网企业在通用大模型领域的竞争优势，以及大模

展望未来，通信行业部分细分产业链有望充分受益全球AI大趋势以及国内数字经济，行业景气度有望持续得到印证。市场情绪和风格变化之下，通信行业主要标的业绩增速、长期成长性突出。5G产业和商用进度低于预期、ChatGPT发展低于预期、ChatGPT政策监管风险、下游应用推广不及预期、行业竞争格局加剧、人才及技术更新风险。

2023 年以来，ChatGPT 引发产业界和资本市场对人工智能（AI，Artificial Intelligence）的新一轮高度关注。ChatGPT 为代表的生成式人工智能（AIGC，AI generated content）打开市场的想象力，其令人惊叹的自传播性，快速完成概念普及和投资者教育。人们重新审视和评估数字化、智能化在千行百业中将带来的机遇和潜力。本报告系统性总结、反思过去一年乃至更长时间周期内，AI 的演进及市场预期变化，梳理人工智能的投资框架全景图，全面梳理 A 股、港股、美股

市场规模：2023年全球VR终端出货量为765万台，其中Meta、Sony、PICO、DPVR和Valve位居前五。艾瑞预估2024年全球出货将突破810万台。伴随生态成熟与新品迭现，特别是苹果迭代产品对于市场的引爆可能性，艾瑞预估，2027年全球市场将有飞跃式增长

1、国家政策积极鼓励构建AI+行业应用繁荣生态，行业应用前景有望打开：7月13日，国家网信办等七部门发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。我们认为政策发布推动人工智能行业应用健康发展，AI应用生态有望加速成熟；2、AI选股进入“去伪存真”阶段，下半年看好国内AI应用迎来政策和需求共振：大模型监管政策不断完善，全面商用化的时点渐行渐近。我们认为随着监管端的进展和明确，我国生成式人工智能生态有

如果说 2022 年被称为生成式人工智能之年，扩散模型应用取得突破，ChatGPT 出世，一系列开创性的研究论文发表，2023 年则把大模型推向了一个高峰，GPT-4 的发布，标志着生成式人工智能，进入了面朝通用人工智能创新应用的阶段。研究、应用、监管，合力开辟着生成式人工智能的发展之路。

目前人工智能赛道的公司尚未决出胜负，仍需持续关注四家科技龙头在大语言模型上研发投入以及各个公司新产品的最新进度。科技公司的底色仍然是核心技术，研发出新技术的公司依然可以后发制人。

从Sora模型看文生视频的技术路径：技术路径尚未收敛，Transformer扩展特性优势凸显。市场大多认为扩散模型是图像和视频生成领域的主流路径，但没有重视Transformer架构scale up的能力。OpenAI技术报告指出，Sora是基于扩散模型，但更强调，Sora是一个基于Transformer架构的扩散模型，其优秀的生成能力离不开Transformer架构优秀的scaling特性。当前，为构建性能更优、效率更高的视频生成模型，已出现多种结合Diffusion Model和Transf

大模型支撑的生成式 AI，让人类社会有望步入通用人工智能时代，拥有广阔的应用前景，有望赋能千行百业。当前生成式 AI 的落地整体处于初级阶段，不同模态的落地时间表差异明显，企业需求主要集中在数字化程度高、容错率相对较高的领域，以借助中间件调用大模型能力为主要方式。数字内容产业、客户服务是生成式 AI 渗透的典型行业和场景。AIGC+数字内容：数字经济快速发展，带来国内数字内容消费需求的持续快速增长，但国内数字内容产业面临需求变化快、供给侧内容整体过剩而优质供给不足的问题。以长音频数字内容生产为例