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。
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。
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
（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。
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