把握AI主線下四大投資方向

一、行業(yè)回顧市場(chǎng)行情回顧信創(chuàng)、數(shù)據(jù)要素、AI輪番驅(qū)動(dòng)，計(jì)算機(jī)板塊顯著跑贏大盤(pán)。202年0月美對(duì)華芯片出口管制、二十大提“統(tǒng)籌安全與發(fā)展”信創(chuàng)節(jié)奏預(yù)期帶動(dòng)計(jì)算機(jī)板塊行情，10月底伴隨《全國(guó)一體化政務(wù)大數(shù)據(jù)體系建設(shè)指南等數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)政策陸續(xù)推出信創(chuàng)+數(shù)據(jù)要素共同帶動(dòng)計(jì)算機(jī)板塊春節(jié)前上漲行情春節(jié)后微軟數(shù)十億美金投資openI，CatGT、4等大模型陸續(xù)發(fā)布，國(guó)內(nèi)大廠紛紛跟進(jìn)，算法、算力、數(shù)據(jù)、應(yīng)用等AI相關(guān)板塊領(lǐng)漲市場(chǎng)，帶動(dòng)計(jì)算機(jī)板塊顯著跑贏大盤(pán)。圖122年0月以來(lái)申萬(wàn)計(jì)算機(jī)行業(yè)指數(shù)累積漲跌幅及重要事件數(shù)據(jù)來(lái)：2022年10月至春節(jié)前主要指數(shù)均出現(xiàn)反彈其中計(jì)算機(jī)板塊大幅上漲28.41顯著跑贏其他主要指數(shù)。春節(jié)后在I大模型的推動(dòng)下計(jì)算機(jī)板塊繼續(xù)上漲4月以來(lái)略有回調(diào)但整體漲幅仍有1.88相對(duì)其他主要指數(shù)仍保持較大的相對(duì)收益截至5月4日計(jì)算（申萬(wàn)顯著跑贏大盤(pán)年初以來(lái)漲幅達(dá)2581%列申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)第3位。圖222年0月以來(lái)計(jì)算機(jī)行業(yè)及主要指數(shù)漲跌幅（）-11.15-11.15春節(jié)后至2022年10月至春節(jié)前-3.620-5-0-50.182.6257.959.40109.9011.8812.98201528353025計(jì)算機(jī)(申萬(wàn)) 滬深300 創(chuàng)業(yè)板指 中證500 上證指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)：，截至2354行業(yè)及子板塊業(yè)績(jī)回顧202年行業(yè)營(yíng)收增速有所放緩毛利率下滑以及研發(fā)投入增長(zhǎng)導(dǎo)致利潤(rùn)同比下滑截止2023年4月30日，申萬(wàn)計(jì)算機(jī)行業(yè)總計(jì)348家上市企業(yè)剔除B股上市公司共計(jì)346（下同2022年全年合計(jì)實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入164.1億元同比增長(zhǎng)1.18%增速中位數(shù)為0.8%實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤(rùn)307.92億元同比下降44.57%增速中位數(shù)為13.9實(shí)現(xiàn)扣非凈利潤(rùn)198.69億元同比下降50.35%增速中位數(shù)為6.2從費(fèi)用率情況來(lái)看2022年行業(yè)銷售費(fèi)用率研發(fā)費(fèi)用率同比略有上升財(cái)務(wù)費(fèi)用率略有下降2022年全年行業(yè)整體銷售費(fèi)用率為同比上升0.38個(gè)百分點(diǎn)；2022年全年行業(yè)整體研發(fā)費(fèi)用率為9.25%，同比上升0.82個(gè)百分點(diǎn)。2022年受多地散發(fā)疫情影響部分項(xiàng)目四季度未能完成驗(yàn)收確認(rèn)收入導(dǎo)致行業(yè)整體利潤(rùn)端表現(xiàn)不佳毛利率相較2021年同期下降0.62個(gè)百分點(diǎn)。行業(yè)整體營(yíng)收同比基本持平，一季度毛利率同比小幅提升，非經(jīng)常性項(xiàng)目損益較大，歸母凈利潤(rùn)整體實(shí)現(xiàn)較大幅度增長(zhǎng)一季度行業(yè)費(fèi)用率同比提升明顯整體扣非凈利潤(rùn)出現(xiàn)虧損同比下滑明顯023年一季度3家公司合計(jì)實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入2329.2億元同比下降1.27%增速中位數(shù)為6.6實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤(rùn)48.94億元同比上升62.83%，增速中位數(shù)為22.7；實(shí)現(xiàn)扣非凈利潤(rùn)8.17億元，增速中位數(shù)為22.0%。從費(fèi)用率情況來(lái)看，2023年一季度行業(yè)銷售費(fèi)用率研發(fā)費(fèi)用率同比略有上升財(cái)務(wù)費(fèi)用率略有下降歸母凈利潤(rùn)提升主要來(lái)自于毛利率提升及非經(jīng)營(yíng)性損益提升，包括政府補(bǔ)助、投資收益等，扣除非經(jīng)常項(xiàng)目損益后的凈利潤(rùn)下降，主要原因系行業(yè)整體銷售研發(fā)費(fèi)用率的提升2023年一季度行業(yè)整體銷售費(fèi)用率分別為8.81%同比上升0.81個(gè)百分點(diǎn)；2023年一季度行業(yè)整體研發(fā)費(fèi)用率為1.09%，同比上升1.07個(gè)百分點(diǎn)。行業(yè)深度表1:計(jì)算機(jī)行業(yè)2年年報(bào)及03年一季報(bào)主要經(jīng)營(yíng)指標(biāo)財(cái)報(bào)期 總營(yíng)收歸母凈潤(rùn)扣非凈潤(rùn)銷售費(fèi)率管理費(fèi)率研發(fā)費(fèi)率財(cái)務(wù)費(fèi)率毛利率2全年 .1.2.9.%.%.%.%.%1全年 .5.1.6.%.%.%.%.%1 .2.9.7.%.%.%.%.%1 .7.6.0.%.%.%.%.%數(shù)據(jù)來(lái)i2022年疫情影響較大僅過(guò)半數(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)收入增長(zhǎng)從收入增速結(jié)構(gòu)來(lái)看剔除B股的346家上市公司中184家公司2022年全年收入實(shí)現(xiàn)同比正增長(zhǎng)，占比較2022年三季度有所下滑。其中，超8成公司全年收入增速處于30~30區(qū)間。對(duì)于多數(shù)計(jì)算機(jī)公司而言，收入確認(rèn)與驗(yàn)收基本集中在第四季度，2022年四季度疫情有所爆發(fā)，導(dǎo)致大量驗(yàn)收確認(rèn)工作無(wú)法正常推進(jìn)，影響行業(yè)內(nèi)公司全年財(cái)務(wù)表現(xiàn)。疫情影響逐步消退，超六成公司一季度實(shí)現(xiàn)收入增長(zhǎng)。從收入增速結(jié)構(gòu)來(lái)看，剔除B股公司，346家上市公司中216家公司203一季度收入實(shí)現(xiàn)同比正增長(zhǎng)相較2022年全年實(shí)現(xiàn)同比正增長(zhǎng)的184家有明顯提升。其中超7成公司前三季度收入增速處于30~50區(qū)間10家公司203年一季度收入實(shí)現(xiàn)翻倍增長(zhǎng)主要原因?yàn)槿ツ暌患径仁杖牖鶖?shù)較低，或近一年內(nèi)發(fā)生了獨(dú)立上市、投資并購(gòu)等事件。對(duì)于多數(shù)計(jì)算機(jī)公司而言，收入存在較為明顯的季節(jié)效應(yīng)，收入確認(rèn)與驗(yàn)收基本集中在第三、四季度，第一季度收入在全年中占比相對(duì)偏小，波動(dòng)也較大。一季度隨著疫情影響逐步消退，生產(chǎn)生活節(jié)奏恢復(fù)正常，多數(shù)計(jì)算機(jī)公司訂單情況表現(xiàn)良好，部分2022年四季度受局部疫情影響導(dǎo)致的項(xiàng)目驗(yàn)收、實(shí)施延后，使得本應(yīng)2022四季度確認(rèn)收入的項(xiàng)目延期至今年一季度或二季度，也為部分公司貢獻(xiàn)了2023一季度的收入增長(zhǎng)。整體來(lái)看，計(jì)算機(jī)行業(yè)2023年第一季收入略有提升隨著經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇進(jìn)一步推進(jìn)招投標(biāo)項(xiàng)目加速推進(jìn)并進(jìn)入實(shí)施階段2023年全年計(jì)算機(jī)公司收入情況有望實(shí)現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)。圖3:計(jì)算機(jī)行業(yè)2全年收入增速分布（單位：家） 圖4:計(jì)算機(jī)行業(yè)21收入增速分布（單位：家）數(shù)據(jù)來(lái)： 數(shù)據(jù)來(lái)：2022年疫情影響下多數(shù)企業(yè)利潤(rùn)出現(xiàn)下滑超兩成企業(yè)由盈轉(zhuǎn)虧從利潤(rùn)情況來(lái)看2022年計(jì)算機(jī)行業(yè)中僅17家企業(yè)利潤(rùn)實(shí)現(xiàn)扭虧120家企業(yè)虧損其中盈轉(zhuǎn)虧企業(yè)77家續(xù)虧企業(yè)43家行業(yè)內(nèi)公司受疫情影響較為明顯，部分項(xiàng)目延期至2023年上半年確認(rèn)收入及利潤(rùn)。一季度利潤(rùn)端基數(shù)偏小導(dǎo)致波動(dòng)較大盈轉(zhuǎn)虧及扭虧企業(yè)占比基本相當(dāng)從利潤(rùn)情況來(lái)看2023年第一季度計(jì)算機(jī)行業(yè)中虧損企業(yè)162家33家企業(yè)盈轉(zhuǎn)虧34家企業(yè)扭虧考慮到計(jì)算機(jī)行業(yè)大多數(shù)公司收入端存在季節(jié)效應(yīng)同時(shí)成本端為各季度平攤因此一季度利潤(rùn)端虧損企業(yè)占比較高屬正?，F(xiàn)象全行業(yè)2023年一季實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤(rùn)增速62.8%，增速中位數(shù)22.7%，體現(xiàn)行業(yè)當(dāng)前處于良好發(fā)展趨勢(shì)，隨著下半年收入確認(rèn)高峰期來(lái)臨，預(yù)計(jì)全年行業(yè)利潤(rùn)有望實(shí)現(xiàn)觸底回升。圖5:計(jì)算機(jī)行業(yè)2全年利潤(rùn)增速分布（單位：家） 圖6:計(jì)算機(jī)行業(yè)21利潤(rùn)增速分布（單位：家）數(shù)據(jù)來(lái)： 數(shù)據(jù)來(lái)：2022年行業(yè)龍頭業(yè)績(jī)穩(wěn)定性更強(qiáng)，23年1疫情緩解經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇中小企業(yè)業(yè)績(jī)彈性更大。對(duì)比總市值大于500億元的大型龍頭企業(yè)與其他企業(yè)業(yè)績(jī)，可以看出大型企業(yè)具備更強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，中小企業(yè)具備更強(qiáng)的業(yè)績(jī)彈性。截至2023年4月30日，申萬(wàn)計(jì)算機(jī)行業(yè)分類中500億市值以上的上市公司共計(jì)16家，包括?？低?、金山辦公、科大訊飛、三六零、寶信軟件、同花順、恒生電子等各領(lǐng)域龍頭企業(yè)，相較2022年底的1有明顯提升。2022年全年，大型企業(yè)營(yíng)收增速6.19%，其余企業(yè)營(yíng)收下降1.10%，顯示了大型企業(yè)在宏觀環(huán)境波動(dòng)情況下的業(yè)績(jī)穩(wěn)定性2023年Q1大型企業(yè)營(yíng)收同比減少6.88%其余企業(yè)增速達(dá)到1.58%利潤(rùn)端來(lái)看，2022年全年受疫情影響交付及收入確認(rèn)等因素影響大小市值公司利潤(rùn)均有較大幅度下滑大市值企業(yè)利潤(rùn)下滑幅度顯著低于中小企業(yè)2023年Q1其余企業(yè)利潤(rùn)迅速增長(zhǎng)同比增速達(dá)到132.03（2022年同期為虧損，體現(xiàn)出疫情緩解后中小企業(yè)業(yè)績(jī)恢復(fù)的強(qiáng)大彈性總體來(lái)看大型企業(yè)在2022疫情影響下體現(xiàn)出更強(qiáng)的業(yè)績(jī)穩(wěn)定性，其余企業(yè)在2023年Q1表現(xiàn)出較強(qiáng)彈性，業(yè)績(jī)迅速恢復(fù)。表2不同市值分組企業(yè)業(yè)績(jī)表現(xiàn)板塊營(yíng)業(yè)收入（億元）21全年2全年同比增速131同比增速大市值業(yè)>0.8.9.%.2.0.%其他.7.2.%.5.2.%板塊歸母凈利潤(rùn)（億元）21全年2全年同比增速131同比增速大市值業(yè)>0.5.6.%.4.9.%其他.6.6.%.8.6.%數(shù)據(jù)來(lái)：，以2..0收盤(pán)格計(jì)算基金持倉(cāng)及估值截至5月4日收盤(pán)申萬(wàn)計(jì)算機(jī)行業(yè)P（TTM（剔除負(fù)值為54.85倍處于2017年以來(lái)的88.4分位水平。2022年10月以來(lái)，計(jì)算機(jī)板塊行情持續(xù)回升，當(dāng)前估值水平已經(jīng)回升到較高水平。圖7計(jì)算機(jī)行業(yè)歷史估值情況：P（TM）（剔除負(fù)值）計(jì)算機(jī) 均值 +TD 1D8070605040302010021//3 21//3 21//3 22//3 22//3 22//3 22//3數(shù)據(jù)來(lái)：，截至2354從板塊估值來(lái)看當(dāng)前計(jì)算機(jī)多數(shù)子行業(yè)估值逐步回升截至5月4日醫(yī)療IT教育IT金融IT衛(wèi)星及遙感應(yīng)用等板塊PE（TTM）分別為84.05、6347、1.78、8.70倍，分別處于2017年以來(lái)95.6%、91.6%、78.9、83.1%分位水平，回升到較高水平。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)軟件、企業(yè)級(jí)服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)金融等板塊的估值水平還處于歷史分位數(shù)30及以下，仍有估值修復(fù)空間。圖8計(jì)算機(jī)行業(yè)及各子板塊當(dāng)前估值及歷史分位數(shù)9 %83.19 %83.1%91.6%79.1%78.9%66.4%59.5%8 548.4%80.701%5 52.21 51.7824%143 9%30.51640 47.07.1%96.16.17.45376 62 64.12.73.45.44.05.680706050403020100數(shù)據(jù)來(lái)：，截至2354

PE(TTM剔除負(fù)值) 2017年以來(lái)分位數(shù)

10%10%8%6%4%2%0%根據(jù)id一致預(yù)期，截至5月4日，申萬(wàn)計(jì)算機(jī)行業(yè)203年預(yù)測(cè)市盈率39.01倍，智能汽車、教育IT、智慧城市金融IT工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)軟件企業(yè)級(jí)服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)金融能源及電力信息化等子板塊2023測(cè)市盈率低于行業(yè)平均水平。圖9計(jì)算機(jī)行業(yè)及各子板塊預(yù)測(cè)市盈率（整體法，剔除負(fù)值）50.7148.5350.7148.5347.8344.0440.2439.013637.6437.5234.5634.4529.4429.2624.8050403020100數(shù)據(jù)來(lái)：，截至23542022年0月以來(lái)信創(chuàng)數(shù)據(jù)要素AI帶動(dòng)計(jì)算機(jī)行情回升2224和021基金持倉(cāng)計(jì)算機(jī)比例持續(xù)回升。2023年一季度末公募基金計(jì)算機(jī)持倉(cāng)占比已經(jīng)由2022年二季度末的2.29回升至5.84，目前處于2017年以來(lái)的較高水平。圖0公募基金重倉(cāng)計(jì)算機(jī)行業(yè)比例基金重倉(cāng)計(jì)算行比例7%

6%5%4%

%

3%

2%1.99%1%

2.29%數(shù)據(jù)來(lái)：重倉(cāng)持股集中度回落從持股集中度來(lái)看20231計(jì)算機(jī)行業(yè)重倉(cāng)股前五持倉(cāng)市值占行業(yè)整體持倉(cāng)市的42.66，前十占比為60.34，集中度環(huán)比大幅回落，環(huán)比2022Q4分別回落5.67和5.0個(gè)百分點(diǎn)。圖1計(jì)算機(jī)重倉(cāng)股集中度情況100%

重倉(cāng)股前5占比 重倉(cāng)股前1080%60%40%20%數(shù)據(jù)來(lái)：從計(jì)算機(jī)前十大重倉(cāng)股變化來(lái)看2023年一季度末科大訊飛同花順三六零晉升前十大重倉(cāng)股金山辦公重倉(cāng)市值升至行業(yè)第一，2022年四季度末前十大重倉(cāng)股金蝶國(guó)際用友網(wǎng)絡(luò)、航天宏圖退出前十，三只股一季度分別下跌24.01、上漲4.05和上漲1.40。2023年一季度計(jì)算機(jī)前十大重倉(cāng)股多數(shù)出現(xiàn)一定幅度上漲其中只有納思達(dá)錄得漲幅重倉(cāng)市值也下降至行業(yè)第五十大重倉(cāng)股中受益于I大模型推動(dòng)金山辦公、科大訊飛、同花順、三六零一季度漲幅較大，重倉(cāng)市值環(huán)比2022年四季度提升明顯。表3:前十重倉(cāng)持股變化情況2022重倉(cāng)前十情況2023重倉(cāng)前十情況公司簡(jiǎn)稱重倉(cāng)市值2031漲跌幅公司簡(jiǎn)稱重倉(cāng)市值2031漲跌幅納思達(dá)1.7-.%金山辦公3.378%金山辦公1.178%恒生電子1.035%廣聯(lián)達(dá)1.829%科大訊飛12.129397%恒生電子1.935%廣聯(lián)達(dá)1.729%深信服70434%納思達(dá)965-.%中科創(chuàng)達(dá)66987%深信服82934%金蝶國(guó)際4117-2.0%同花順803411.1%寶信軟件37429%寶信軟件63329%用友網(wǎng)絡(luò)36574.5%中科創(chuàng)達(dá)52487%航天宏圖27711140%三六零405216.8%數(shù)據(jù)來(lái)：二、投資展望市場(chǎng)展望atPT的出現(xiàn)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)板塊最重要變化之一。黨的十八大以來(lái)，黨和國(guó)家大力推進(jìn)新一代信息技術(shù)發(fā)展人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用到工業(yè)服務(wù)業(yè)農(nóng)業(yè)等經(jīng)濟(jì)發(fā)展各領(lǐng)域推動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速朝著智能化方向發(fā)展。2017年國(guó)務(wù)院印《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃提出了面向2030年我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想略目標(biāo)重點(diǎn)任務(wù)和保障措施部署構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)人工智能已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略?！笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃提出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)和任務(wù)，其中包括加快數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新，加強(qiáng)數(shù)字安全保障等，深化新一代信息技術(shù)集成創(chuàng)新和融合應(yīng)用，加快平臺(tái)化、定制化、輕量化服務(wù)模式創(chuàng)新，打造新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢(shì)。人工智能在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中將發(fā)揮重要作用。atPT具備生成自然語(yǔ)言的能力，可以實(shí)現(xiàn)多種語(yǔ)言任務(wù)，如問(wèn)答、對(duì)話生成、文章創(chuàng)作等，其強(qiáng)大的功能在商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)逐步得到體現(xiàn)，預(yù)計(jì)未來(lái)以P4位代表的多模態(tài)大模型將對(duì)人類生產(chǎn)力和創(chuàng)造力的提升帶來(lái)積極影響?；仡櫣I(yè)革命、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，生產(chǎn)力提升后均給社會(huì)帶來(lái)了巨大的變化。機(jī)器的發(fā)明和使用是工業(yè)革命最大的變化，在很大程度上取代了手工勞動(dòng)，使得生產(chǎn)過(guò)程更加高效、更加精密，勞動(dòng)分工更趨專業(yè)化，鋼鐵、機(jī)械、汽車等新興行業(yè)得以發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)的出現(xiàn)大大加快了信息傳遞的速度，人們可以更加便捷、高效地進(jìn)行信息交流和信息共享，也使得生產(chǎn)過(guò)程更加智能化和自動(dòng)化，互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新發(fā)展各領(lǐng)域融合應(yīng)用，電子商務(wù)、在線教育、在線醫(yī)療等新興數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)得以發(fā)展。此次以大語(yǔ)言模型為代表的生成式大模型帶來(lái)的生產(chǎn)力提升，預(yù)計(jì)未來(lái)也將給各行各業(yè)帶來(lái)較大的生成關(guān)系和商業(yè)模式變化。目前，海內(nèi)外各路巨頭們紛紛斥巨資加入到I的布局，整個(gè)行業(yè)正在快速發(fā)生變化。表4:各巨頭I布局情況公司大模型局公司大模型局eCaPT語(yǔ))、T-(多態(tài)、x(編程)CP(模)、AE圖)百度文心一(言)IR系(視覺(jué))文心模態(tài)ENE體)eeia(多態(tài))AlFl(生Ala(碼)阿里通義Ali(語(yǔ))通義視覺(jué)通義(模)GerinER(多態(tài))aA語(yǔ)言)PLa(語(yǔ))Ia圖音頻)華為盤(pán)古NP語(yǔ)言)盤(pán)古C視)科學(xué)計(jì)大模eaA(言A(片)kA-視頻)騰訊unYa-NL(言)unYa-r視)unYan_r(模)太極文圖多模)數(shù)據(jù)來(lái)：在A股市場(chǎng)同樣表現(xiàn)出對(duì)AI的熱情，到目前為止大致分3個(gè)階段：1）概念為主，春節(jié)期間PT的出圈，導(dǎo)致春節(jié)后第一階段市場(chǎng)先買(mǎi)人工智能標(biāo)簽票：海天瑞聲、云從科技、科大訊飛、拓爾思、漢王科技等領(lǐng)漲市場(chǎng)；2）邏輯為主，微軟推出copilot展示后，市場(chǎng)第感受到了生產(chǎn)力的巨幅變化，機(jī)構(gòu)加速入場(chǎng)，I卡位好且邏輯好的龍頭票受到機(jī)構(gòu)青睞金山辦公同花順36寒武紀(jì)科大訊飛等3變化為主在各巨頭紛紛加入大模型后市場(chǎng)更青睞去買(mǎi)由于I帶來(lái)變化的股票例如萬(wàn)興科技率先接入GT且一季報(bào)好用戶數(shù)有變化海外開(kāi)始討論數(shù)據(jù)版權(quán)收費(fèi)問(wèn)題后中國(guó)科傳因?yàn)閿?shù)據(jù)收費(fèi)的變化而漲光模塊800g變化預(yù)期光模塊大漲；福昕接入PT后大漲等。因此，我們認(rèn)為現(xiàn)階段，市場(chǎng)已經(jīng)對(duì)于AI變革的重要性達(dá)成共識(shí)，而I主要圍繞算法、算力、應(yīng)用、據(jù)四個(gè)方向。從投資策略來(lái)看，后續(xù)在I浪潮下，核心思路還是應(yīng)該關(guān)注這幾個(gè)方向內(nèi)能產(chǎn)生變化的個(gè)股。算力相關(guān)投資機(jī)會(huì)展望人工智能大模型浪潮推動(dòng)智能算力需求提升機(jī)器學(xué)習(xí)于20152016年開(kāi)啟了大模型時(shí)代，人工智能算法加速發(fā)展。在NP領(lǐng)域，OpenI團(tuán)隊(duì)于2018年提出了采用raorer架構(gòu)的大模型P1其使用了大規(guī)模無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的方法實(shí)現(xiàn)了連貫自然語(yǔ)言文本的生成。隨著PT大模型的持續(xù)迭代，penI團(tuán)隊(duì)分別于2019、2020、23年發(fā)布PT24，大模型的參數(shù)量、預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量逐代提升，PT3.5的訓(xùn)練參數(shù)量已達(dá)到1750億，PT4參數(shù)量預(yù)計(jì)在20003000億之間。我們認(rèn)為隨著raorer模型廣泛的應(yīng)用參數(shù)量和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加提升了模型整體的表現(xiàn)千億級(jí)參數(shù)量的模型不斷涌現(xiàn)。在P3發(fā)布之后，模型參數(shù)的增多顯著提升了模型對(duì)于文本理解的準(zhǔn)確性，海內(nèi)外頭部廠商紛紛布局研發(fā)新一代超大規(guī)模NP模型?；赼tPT的成功經(jīng)驗(yàn)，各廠商也積極推動(dòng)大模型在問(wèn)答方面的應(yīng)用，包括ooleBard百度文心一言阿里通義千問(wèn)等當(dāng)前有更多的玩家布局I大模型賽道投入到超大規(guī)模語(yǔ)言模型的開(kāi)發(fā)意味著超大規(guī)模P模型的迭代速度有望提升模型參數(shù)量及預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量需求也有望增加在玩家增多以及模型迭代的雙重促進(jìn)下，我們預(yù)見(jiàn)未來(lái)大語(yǔ)言模型帶來(lái)的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求將進(jìn)一步擴(kuò)張。人工智能大模型浪潮推動(dòng)智能算力需求測(cè)算在國(guó)內(nèi)大模型陸續(xù)上線后算力消耗有望呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)今年4月CatGPT曾因大規(guī)模封號(hào)引發(fā)熱議，在4月5日，其正式關(guān)閉了atTPls的申請(qǐng)通道，原因?yàn)樗懔π枨蟛蛔恪tT在發(fā)布幾個(gè)月后即面臨到算力缺口，國(guó)內(nèi)大量已經(jīng)或即將上線的大模型預(yù)計(jì)也面臨巨大的算力需求。國(guó)內(nèi)外大廠騰訊、阿里、、亞馬遜英偉達(dá)等近期先后入局大模型算力服務(wù)通過(guò)優(yōu)化I框架模型編譯等降低算力成本為外部企業(yè)提供普惠算力支持，打造自身的云生態(tài)。I大模型的算力需求主要來(lái)自模型預(yù)訓(xùn)練etue微調(diào)日常運(yùn)營(yíng)三部分由于同一通用大模型可以通過(guò)不同的etue生成不同的執(zhí)行具體任務(wù)的大模型因此Fiete環(huán)節(jié)算力需求特異性強(qiáng)與下游任務(wù)的復(fù)雜度有關(guān)，較難估計(jì)。以下我們對(duì)國(guó)內(nèi)大模型的預(yù)訓(xùn)練及日常運(yùn)營(yíng)所需的算力進(jìn)行了簡(jiǎn)要測(cè)算。行業(yè)深度圖2大模型算力需求拆解 圖3大模型算力需求拆解數(shù)據(jù)來(lái)eatanuer 數(shù)據(jù)來(lái)：eatanuer據(jù)penI團(tuán)隊(duì)發(fā)表于2020年的論文《agaeodelsareew-Sotearers》，訓(xùn)練一次13億參數(shù)的P3L模型需要的全部算力約為27.5Pop/sday，訓(xùn)練一次1746億參數(shù)的P3模型需要的算力約為364Pop/sda，得出參數(shù)量每增多1億，預(yù)訓(xùn)練所需算力平均增加2Pop/sda。根據(jù)已知消息，華為盤(pán)古大模型參數(shù)量為2000億，百度EIE3.0為2600億，阿里M6大模型雖然參數(shù)量達(dá)到萬(wàn)億級(jí)，但官方宣稱該模型成倍降低了能耗和算力需求，以當(dāng)前公告或新聞粗略統(tǒng)計(jì)，中國(guó)正在或計(jì)劃預(yù)訓(xùn)練的大模型有超過(guò)30個(gè)，平均每個(gè)的參數(shù)量為2000億，因此全部預(yù)訓(xùn)練一次帶來(lái)的算力需求即為1200Pop/sda（=2Pop/sda200030），即以一萬(wàn)億次每秒的速度計(jì)算，需要12000天。圖：大模型預(yù)訓(xùn)練算力需求測(cè)算數(shù)據(jù)來(lái)源：OpenAI，華為，百度，據(jù)orte雜志，每次用戶與CatGPT互動(dòng)，產(chǎn)生的算力云服務(wù)成本約0.01元。而根據(jù)國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)用戶活躍度預(yù)測(cè)：百度搜索日活用戶大約為2億人，微信日活躍用戶大約為1億，由于現(xiàn)在開(kāi)發(fā)NP大模型幾家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)的各種使用場(chǎng)景，在未來(lái)國(guó)內(nèi)大模型初步開(kāi)放使用時(shí)，假定每人同時(shí)只使用一種大模型且日均調(diào)用次數(shù)一次那么國(guó)內(nèi)大模型日常運(yùn)營(yíng)成本將達(dá)到200萬(wàn)美元（2億0.01美元大模型完全成熟后，日常運(yùn)營(yíng)成本將達(dá)到100萬(wàn)美元天（1億0.01美元）。此外據(jù)abda使用訓(xùn)練一次P3模型所需花費(fèi)的算力成本超過(guò)460萬(wàn)美元據(jù)penI訓(xùn)練一次P3模型需要的算力約為364Pop/sda。我們假設(shè)單位算力成本固定，計(jì)算出單位算力成本為0.126萬(wàn)美行業(yè)深度元/(Pop/sda)，則國(guó)內(nèi)大模型初步開(kāi)放使用時(shí)，日均算力需求將達(dá)到1580Popsda；當(dāng)國(guó)內(nèi)大模型完全成熟后，日均算力需求將達(dá)到870Pop/sda。圖5大模型日常運(yùn)營(yíng)算力需求測(cè)算數(shù)據(jù)來(lái)源：Fortune，Lambda，OpenAI，百度，微信，智能算力增對(duì)應(yīng)AI服務(wù)器需求測(cè)算按照估算假設(shè)國(guó)內(nèi)存在30家大模型則預(yù)訓(xùn)練算力需求大約為12000Pop/sda假設(shè)大模型一次預(yù)訓(xùn)練需要1周，則日均算力需求約為17100Pp/sda；而日常運(yùn)營(yíng)算力需求按初步開(kāi)放的日活躍用戶2億人計(jì)算，由于白天使用人數(shù)多于夜晚，因此假設(shè)白天使用熱度是夜晚的2倍，再修正假設(shè)為每人每天平均與大模互動(dòng)6次，則前文估算的日常運(yùn)營(yíng)算力需求經(jīng)折算后，日均算力需求約為6320Pop/sda；若按大模型成熟后活躍用戶1億人計(jì)算，日均算力需求為34760Pp-da?？紤]企業(yè)算力設(shè)施的可復(fù)用性，即企業(yè)用來(lái)預(yù)訓(xùn)練的服務(wù)器可以用于日常運(yùn)營(yíng)大模型，則短期預(yù)測(cè)中日均算力需求為每天17100Pp/sday，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中日均算力需求為34760Pop/sday。而以浪潮I服務(wù)器浪潮56886為例，每秒算力為500Tp/=5.0e+15/s，在短期內(nèi)需要大約3960臺(tái)服務(wù)器不停工作，在國(guó)內(nèi)大模型成熟后活躍人數(shù)進(jìn)一步增加使用頻率大于6次天之后所需運(yùn)營(yíng)算力將大于3476Pop/sday少需要8050臺(tái)服務(wù)器不停工作我們認(rèn)為I大模型的訓(xùn)練和運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的算力需求有望推動(dòng)I服務(wù)器出貨量快速上升。圖6:I大模型訓(xùn)練及運(yùn)營(yíng)算力需求對(duì)應(yīng)I服務(wù)器需求量測(cè)算數(shù)據(jù)來(lái)源：OpenAI，F(xiàn)ortune，Lambda，百度，微信，浪潮信息，隨著預(yù)訓(xùn)練大模型的不斷進(jìn)步，人們不再滿足于大語(yǔ)言模型的簡(jiǎn)單的文本理解和生成，而是將主要研究方向轉(zhuǎn)向多模態(tài)大模型，即能夠從文字、圖像、視頻、音頻等多種模態(tài)同時(shí)理解輸入信息并產(chǎn)生多種輸出，進(jìn)而執(zhí)行跨模態(tài)多任務(wù)的大模型；多模態(tài)大模型能夠廣泛運(yùn)用于情景理解、圖像生成、機(jī)器視覺(jué)等人工智能前沿領(lǐng)域，也成為各家大模型技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。多模態(tài)大模型廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)了巨大的市場(chǎng)需求，不斷推動(dòng)了新行業(yè)深度的模型、技術(shù)創(chuàng)新涌現(xiàn)，也加快了多模態(tài)大模型商業(yè)化落地的步伐。在傳統(tǒng)的“文生圖”領(lǐng)域，已有較為成熟的多款應(yīng)用，目前對(duì)大眾開(kāi)放的圖片生成模型主要包括blefsio2penI的DLLE2djorey等此外isalCatGPT即利用atT開(kāi)源的api加上多個(gè)視覺(jué)模型也可以實(shí)現(xiàn)圖文互動(dòng)雖“文生圖技術(shù)已經(jīng)較為成熟但目前這些大模型還未實(shí)現(xiàn)充分商用，未來(lái)市場(chǎng)空間依然廣闊。在新興的游戲開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，多模態(tài)大模型可以接收用戶上傳的圖像、視頻，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字人建模，相比傳統(tǒng)建模方法具有效率高成本低個(gè)性化強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)英偉達(dá)的Oiereatar就是一個(gè)利用I技術(shù)建立數(shù)字人的成熟產(chǎn)品；也可以接受用戶與數(shù)字人互動(dòng)時(shí)的表情、語(yǔ)音信息，綜合理解分析語(yǔ)義，有望應(yīng)用于數(shù)字人交互領(lǐng)域。圖7多模態(tài)具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)來(lái)：百enA，tiiyAI，iouny根據(jù)penI關(guān)于PT4的論文使用文本+圖像的混合輸入方式進(jìn)行提問(wèn)PT4仍然能給出正確回（正確率與純文本提問(wèn)方式無(wú)統(tǒng)計(jì)顯著的差異接受圖像輸入后使用者的提問(wèn)將更加簡(jiǎn)便靈活因此在未來(lái)T的應(yīng)用會(huì)集中于多模態(tài)方面。由于加入了圖像處理模型的PT4參數(shù)量更大，所以也會(huì)帶來(lái)更大的日常運(yùn)營(yíng)算力需求。國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)的多模態(tài)大模型，也往往以圖像處理、視覺(jué)模型等為一大亮點(diǎn)，目前較為成熟的有百度文心IERUO2.0(10億參數(shù))和華為盤(pán)古V大模型(30億參數(shù))功能為接受識(shí)別、理解圖像信息無(wú)論是多模態(tài)大模型的預(yù)訓(xùn)練、ie-te調(diào)試，還是日常運(yùn)營(yíng)，都勢(shì)必會(huì)進(jìn)一步推高國(guó)內(nèi)的I服務(wù)器算力需求。圖8百度文心的多模態(tài)技術(shù)方案數(shù)據(jù)來(lái)源：百度，行業(yè)深度服務(wù)器市場(chǎng)行業(yè)格局及發(fā)展展望服務(wù)器作為算力基礎(chǔ)設(shè)施中的重要環(huán)節(jié)有望受益于I時(shí)代對(duì)算力需求不斷提升以及數(shù)字中國(guó)建設(shè)推進(jìn)兩方面助力，實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。當(dāng)前國(guó)家提出的數(shù)字中國(guó)建設(shè)規(guī)劃中，東數(shù)西算作為重要著力點(diǎn)，首次將算力資源提升至水、電、燃?xì)獾然A(chǔ)資源的高度，全面助力我國(guó)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)中心等環(huán)節(jié)的高速發(fā)展此外基于前文的測(cè)算大模型火熱預(yù)計(jì)帶來(lái)千臺(tái)以上I服務(wù)器增量需求帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展從全球服務(wù)器市場(chǎng)的總體競(jìng)爭(zhēng)格局方面來(lái)看自2021年以來(lái)l始終占據(jù)第一位PE與浪潮交替占據(jù)第二位其他中國(guó)企業(yè)均占據(jù)一定市場(chǎng)份額在市場(chǎng)增速方面中國(guó)服務(wù)器市場(chǎng)增速快于全球市場(chǎng)除2022年因國(guó)內(nèi)疫情反復(fù)影響供應(yīng)鏈以外中國(guó)年度增速季度同比增速均領(lǐng)先全球2018年2022年中國(guó)市場(chǎng)CGR達(dá)到1.5%，領(lǐng)先全球的7.3%。中國(guó)服務(wù)器市場(chǎng)的總體競(jìng)爭(zhēng)格局方面自2021年Q4超聚變成立以來(lái)，市場(chǎng)份額前三名基本固定，依次為浪潮新華三和超聚（之前第三名由華為Intel交替占據(jù)在市場(chǎng)集中度方面中國(guó)服務(wù)器市場(chǎng)C3CR5近年來(lái)整體呈下降趨勢(shì)，表明在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)下，國(guó)產(chǎn)服務(wù)器廠商不斷涌現(xiàn)。數(shù)據(jù)還顯示，伴隨國(guó)產(chǎn)服務(wù)器廠商市場(chǎng)份額快速增長(zhǎng)的，是IBM、Dell等外國(guó)廠商的退出中國(guó)市場(chǎng)，這表明在信創(chuàng)政策的支持下，國(guó)產(chǎn)服務(wù)器逐步贏得了市場(chǎng)的信賴，未來(lái)市場(chǎng)份額與營(yíng)收有望進(jìn)一步提升。圖9中國(guó)服務(wù)器市場(chǎng)集中度整體呈下降趨勢(shì)CR3 R59 0 1 2022數(shù)據(jù)來(lái)作為I服務(wù)器產(chǎn)品中最重要的組成部分之一，PU芯片目前出現(xiàn)供不應(yīng)求，價(jià)格上漲的情況。根據(jù)ebay上英偉達(dá)I芯片100的最新報(bào)價(jià)，為大約10000鎊，較官方給出的10000元價(jià)格明顯上漲；H100由于暫未公布官方建議價(jià)格當(dāng)前最低40000美元的零售價(jià)也高于去年下半年約36000美元的價(jià)格由于I服務(wù)器主要成本近80來(lái)自于PU、PU芯片，同時(shí)I服務(wù)器也呈現(xiàn)供不應(yīng)求的情況，我們預(yù)計(jì)I服務(wù)器將跟隨PU芯片同步漲價(jià)，若供需關(guān)系進(jìn)一步緊張，漲價(jià)幅度有可能超過(guò)芯片漲價(jià)比例。主要廠商梳理表4:I算力服務(wù)器主要廠商梳理公司名稱 I算力服務(wù)器相關(guān)布局I服務(wù)器領(lǐng)軍廠，國(guó)市占五成，球市率超成。聯(lián)領(lǐng)域客基礎(chǔ)好，極拓通、金融行業(yè)客浪潮信息戶。中科曙光 布局算基礎(chǔ)施+體化力務(wù)平臺(tái)子公曙光創(chuàng)核技為浸沒(méi)相變冷技。工業(yè)富聯(lián) 海外云商微、英達(dá)、馬的長(zhǎng)期作伙，受于算需增長(zhǎng)。華為鯤生態(tài)心參者，繞騰和人智能向，州鯤三人工能I新品首發(fā)亮相，中心訓(xùn)服務(wù)、神州數(shù)碼推理服器、緣服器等個(gè)型。拓維信息 華為鯤+鴻核心與者“瀚”系服務(wù)已在內(nèi)多頭互聯(lián)網(wǎng)業(yè)適測(cè)試。四川長(zhǎng)虹 與華為合宣推出于鯤主的長(zhǎng)虹宮系，子司虹軟經(jīng)營(yíng)/通用服務(wù)器。全球領(lǐng)的CT設(shè)備廠商，全務(wù)器出量排居前微軟英達(dá)的戰(zhàn)合作伴廠，具覆全球的應(yīng)鏈網(wǎng)聯(lián)想集團(tuán)絡(luò)。資料來(lái)源：，各公司官網(wǎng)，數(shù)據(jù)相關(guān)投資機(jī)會(huì)展望數(shù)據(jù)為AI大模型賦能，數(shù)據(jù)收費(fèi)是趨勢(shì)預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)是大模型時(shí)代下的趨勢(shì)參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量對(duì)模型性能提升作用大高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源是推動(dòng)PT迭代的重要因素。T模型采用的是raforer結(jié)構(gòu)，其訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段，主要思想是在不同層之間交換信息以更好地捕捉上下文信息。（1）預(yù)訓(xùn)練階段：用大規(guī)模通用文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，自動(dòng)地學(xué)習(xí)到單詞的語(yǔ)義和上下文信息；（2）微調(diào)階段：使用特定的任務(wù)數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定任務(wù)的需求?？v觀PT模型的發(fā)展，參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的大幅提升是PT模型取得性能提升的關(guān)鍵其中參數(shù)量方面P1只有1.17億P3已經(jīng)達(dá)到1750億訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面P1使用了Booorps數(shù)據(jù)集包含7,000本沒(méi)有發(fā)布的書(shū)籍大小在4.6G左右P2的數(shù)據(jù)取自于eddit上高贊的文章命名為ebet共有約800萬(wàn)篇文章累計(jì)體積約40GP3共訓(xùn)練了5個(gè)不同的語(yǔ)料分別是低質(zhì)量的ommonral，高質(zhì)量的ebet2，Boo1，Boo2和iipedia，合計(jì)大小在45TB。參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的大幅提升也使得大語(yǔ)言模型涌現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。表5:PT模型參數(shù)量及預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量變化情況模型發(fā)布時(shí)間參數(shù)量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量P128617億約5BP22925億40BP320510億45B資料來(lái)eAIt計(jì)劃向通過(guò)其PI使用數(shù)據(jù)的公司收費(fèi)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)一步規(guī)范數(shù)據(jù)版權(quán)價(jià)值顯現(xiàn)大模型訓(xùn)練對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求增加，谷歌、penI和微軟等公司正使用eddit平臺(tái)上的用戶對(duì)話語(yǔ)料訓(xùn)練I大語(yǔ)言模型4月18日eddit宣布計(jì)劃向通過(guò)其PI使用數(shù)據(jù)的公司收費(fèi)數(shù)據(jù)收費(fèi)有望成為趨勢(shì)4月27日，據(jù)Eractie報(bào)道，歐洲議會(huì)成員（MEP）就《人工智能法案》達(dá)成提案，對(duì)I模型提出更嚴(yán)格監(jiān)管要求，其中關(guān)于訓(xùn)練素材的使用方面，提出模型開(kāi)發(fā)商將會(huì)被要求披露在構(gòu)建其模型時(shí)使用的任何版權(quán)材料，目的是保障版權(quán)所有人索要收入的權(quán)利。在國(guó)內(nèi)大廠紛紛“官宣”推出自研大模型的背景下，4月1日，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布關(guān)《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見(jiàn)稿)公開(kāi)征求意見(jiàn)的通知強(qiáng)調(diào)提供者需確保數(shù)據(jù)安全和個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)，尤其是隱私保護(hù)，應(yīng)當(dāng)對(duì)生成式人工智能產(chǎn)品的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源的合法性負(fù)責(zé)。國(guó)內(nèi)大模型訓(xùn)練所需的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源，包括知網(wǎng)等，目前提供的都是付費(fèi)的文獻(xiàn)檢索服務(wù)，因此訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取也是有償?shù)摹ｋS著國(guó)內(nèi)對(duì)于I數(shù)據(jù)監(jiān)管的進(jìn)一步嚴(yán)格，未來(lái)數(shù)據(jù)版權(quán)價(jià)值會(huì)更加凸顯。atP、P-4效果好的關(guān)鍵之一就是引入基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（H），其中新增兩大數(shù)據(jù)集需求預(yù)計(jì)未來(lái)國(guó)內(nèi)大模型迭代過(guò)程也將催生更多的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求相比之前的PT家族ItrctPTT35和之后的atPT主要添加了兩個(gè)數(shù)據(jù)集引入RF之后其實(shí)相當(dāng)于在P3的基礎(chǔ)上做了兩次Ialignet，第一次是采用一個(gè)人工標(biāo)注的對(duì)話數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集deotrationdata，利用強(qiáng)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練P3預(yù)訓(xùn)練模型，即T(periedfiete)odel達(dá)到生成對(duì)話的目的第二次是引入第二個(gè)人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)集合排序數(shù)據(jù)集copariondata，使獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以更加符合人對(duì)模型輸出的喜好。因此，預(yù)計(jì)未來(lái)國(guó)內(nèi)大模型不斷發(fā)展的過(guò)程中，將催化兩類數(shù)據(jù)集需求，一是訓(xùn)練階段的通用數(shù)據(jù)集，二是微調(diào)優(yōu)化階段的專業(yè)輔助數(shù)據(jù)集。從第一類通用數(shù)據(jù)來(lái)看，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)沉淀較多，catpt訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在國(guó)內(nèi)均能找到對(duì)應(yīng)的映射，關(guān)鍵是質(zhì)量的問(wèn)題，因此后續(xù)主要會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)清洗、加工等方面的業(yè)務(wù)需求。第二類微調(diào)數(shù)據(jù)對(duì)專業(yè)性和準(zhǔn)確性要求較高，利好第三方專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)。圖0:IsttPT引入人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)示意圖數(shù)據(jù)來(lái)eAI表6:I訓(xùn)練數(shù)據(jù)集及國(guó)內(nèi)映射OeI訓(xùn)練數(shù)據(jù)類型 國(guó)內(nèi)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)CmnCaited) 過(guò)濾后爬蟲(chóng)據(jù) 百度爬、0索爬bet2 Rdt上贊的章 知乎、瓣、度知等Bks1 圖書(shū) 知網(wǎng)、方等Bks2 圖書(shū) 知網(wǎng)、方等ikipia 英文版基百科 百度百、0科等資料來(lái)源：OpenAI，垂直行業(yè)數(shù)據(jù)是大模型行業(yè)落地的關(guān)鍵，關(guān)注具備數(shù)據(jù)卡位優(yōu)勢(shì)的企業(yè)在以CatGPT為代表的大語(yǔ)言模型出現(xiàn)之前各行各業(yè)其實(shí)存在很多垂類的小模型即采用特定領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練而得到的特定行業(yè)的I模型，比如同花順重點(diǎn)打造的“i問(wèn)財(cái)”目前是財(cái)經(jīng)領(lǐng)域落地較為成的自然語(yǔ)言語(yǔ)音對(duì)話交互問(wèn)答系統(tǒng)商湯科技eeCore大模型裝置打造的I視覺(jué)領(lǐng)域基模型等隨著國(guó)內(nèi)外大模型陸續(xù)推出，預(yù)計(jì)未來(lái)也會(huì)像手機(jī)操作系統(tǒng)領(lǐng)域存在閉源的iOS和開(kāi)源的安卓一樣，既有商業(yè)化成功的閉源大模型，也會(huì)有開(kāi)源的大模型項(xiàng)目。未來(lái)很多垂直行業(yè)會(huì)結(jié)合大模型去做垂類應(yīng)用，相比之前的小模型，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、模型效果方面都會(huì)得到很大的提升。在這個(gè)過(guò)程中，具備數(shù)據(jù)卡位優(yōu)勢(shì)的垂直行業(yè)龍頭，有望表現(xiàn)出比大模型廠商更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。包括金融領(lǐng)域的同花順、金證股份、恒生電子，教育和醫(yī)療領(lǐng)域的科大訊飛，安防領(lǐng)域的海康威視、大華股份，高清地圖領(lǐng)域的四維圖新，航運(yùn)領(lǐng)域的中遠(yuǎn)?？?，法律領(lǐng)域的華宇軟件、金橋信息等，未來(lái)無(wú)論是接三方PI還是自研，均有望借助大模型提升自身產(chǎn)品力，增強(qiáng)客戶粘性。以上公司均是特定領(lǐng)域深耕多年的細(xì)分龍頭企業(yè)，在為客戶提供服務(wù)的過(guò)程中沉淀了很多專業(yè)數(shù)據(jù)，在大模型廣泛應(yīng)用之前，有些已經(jīng)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)圖譜的構(gòu)建，對(duì)數(shù)據(jù)的理解比較深厚。圖1同花順i問(wèn)財(cái)網(wǎng)頁(yè)版數(shù)據(jù)來(lái)源：同花順，行業(yè)深度政府、國(guó)央企是垂直行業(yè)數(shù)據(jù)的主要來(lái)源，其開(kāi)放共享將進(jìn)一步為AI賦能根據(jù)中國(guó)通信企業(yè)協(xié)會(huì)2016年估計(jì)顯示我國(guó)70的數(shù)據(jù)集中在政府部門(mén)另外20%的數(shù)據(jù)掌握在大型業(yè)手中包括運(yùn)營(yíng)商大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等剩余10的數(shù)據(jù)則分散在各個(gè)行業(yè)隨著各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)，當(dāng)前政府部門(mén)數(shù)據(jù)占比或有下降，但預(yù)計(jì)或仍超60。數(shù)據(jù)要素行業(yè)的下游用戶目前主要分布于政府、金融工業(yè)等領(lǐng)域，目前大數(shù)據(jù)最廣泛應(yīng)用于政府領(lǐng)域，金融領(lǐng)域位居第二，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用廣泛的行業(yè)之一。圖2我國(guó)數(shù)據(jù)行業(yè)分布情況 圖3數(shù)據(jù)要素下游用戶分布其他,31.0%政府,35.0%其他,31.0%政府,35.0%金融,25.0%互聯(lián)網(wǎng)、營(yíng)商大型企業(yè),

政府

交2.2%工業(yè)6.6%數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)通信企業(yè)協(xié)會(huì)、 數(shù)據(jù)來(lái)源：中商產(chǎn)業(yè)研究院、目前政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放程度有待提高以醫(yī)保為代表的特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)有望率先實(shí)現(xiàn)共享201年8月國(guó)家醫(yī)保局提出建立醫(yī)保數(shù)據(jù)與商業(yè)保險(xiǎn)數(shù)據(jù)共享機(jī)制打“保險(xiǎn)+健康服務(wù)生態(tài)閉環(huán)2023年1月2日全國(guó)醫(yī)療保障工作會(huì)議提出“把大數(shù)據(jù)賦能作為醫(yī)保改革發(fā)展的重要借力點(diǎn)，最大程度發(fā)揮全國(guó)統(tǒng)一醫(yī)保信息平臺(tái)作用更安全更積極更有序地用好醫(yī)保大數(shù)據(jù)2023年初以來(lái)，國(guó)家醫(yī)保局密集調(diào)研醫(yī)保信息化標(biāo)準(zhǔn)化工作，強(qiáng)調(diào)統(tǒng)籌醫(yī)保數(shù)據(jù)安全與共享，更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用。2023年2月7日、2月13日至16日、3月20日23日3月29日4月1日國(guó)家醫(yī)保局黨組成員副局長(zhǎng)黃華波帶隊(duì)分別調(diào)研和考察北京市重慶廣東、黑龍江、吉林、上海、浙江等地醫(yī)保信息化標(biāo)準(zhǔn)化工作，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)全國(guó)統(tǒng)一的醫(yī)保信息平臺(tái)建設(shè)及運(yùn)維管理、推進(jìn)醫(yī)保信息業(yè)務(wù)編碼貫標(biāo)工作、推進(jìn)醫(yī)保電子憑證、移動(dòng)支付、電子處方流轉(zhuǎn)等便民服務(wù)功能深化應(yīng)用。在加強(qiáng)醫(yī)保大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，有效發(fā)揮醫(yī)保大數(shù)據(jù)要素作用方面，2023年2月25日國(guó)家醫(yī)保局網(wǎng)信辦就“構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用”組織集中學(xué)習(xí)，黃華波強(qiáng)調(diào)，建立健全醫(yī)保數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度，更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用是學(xué)習(xí)宣傳貫徹黨的二十大精神落《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見(jiàn)的重要舉措要明確定位加強(qiáng)數(shù)據(jù)確權(quán)授權(quán)共享收益分配等重點(diǎn)問(wèn)題研究積極探索醫(yī)保數(shù)據(jù)要素化利用。加強(qiáng)國(guó)家醫(yī)保信息平臺(tái)數(shù)據(jù)治理，深化支付方式、異地就醫(yī)、藥耗招采、基金監(jiān)管等子系統(tǒng)應(yīng)用，不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，強(qiáng)化對(duì)醫(yī)保管理、服務(wù)、改革的數(shù)據(jù)賦能，構(gòu)筑醫(yī)保數(shù)據(jù)應(yīng)用新生態(tài)。數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化加速，數(shù)據(jù)權(quán)屬會(huì)進(jìn)一步明晰，AI和數(shù)據(jù)要素有望實(shí)現(xiàn)共振2022年以來(lái)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化節(jié)奏加快相關(guān)政策法規(guī)陸續(xù)推出包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)十四五規(guī)劃“數(shù)據(jù)二十條、數(shù)字中國(guó)建設(shè)規(guī)劃等已經(jīng)從制度和目標(biāo)層面做了比較清晰的規(guī)劃，各地也陸續(xù)建立了大數(shù)據(jù)局、數(shù)據(jù)交易平臺(tái)等法定監(jiān)管和運(yùn)營(yíng)主體，當(dāng)前數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化的難點(diǎn)在于如何準(zhǔn)確清晰的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行確權(quán)和定價(jià)，未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)一步賦能I的前提和關(guān)鍵也是解決權(quán)屬問(wèn)題。去年12月財(cái)政部已發(fā)布《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)（征求意見(jiàn)稿）》，而企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的前提是數(shù)據(jù)權(quán)屬和定價(jià)規(guī)則應(yīng)該清晰和統(tǒng)一。因此，我們預(yù)計(jì)未來(lái)行業(yè)深度特別是對(duì)于企業(yè)服務(wù)客戶時(shí)沉淀的、互聯(lián)網(wǎng)上留存的相關(guān)數(shù)據(jù)的權(quán)屬規(guī)定的細(xì)則或有望陸續(xù)推出，結(jié)合要素市場(chǎng)、要素定價(jià)和交易等制度，進(jìn)而構(gòu)建全國(guó)統(tǒng)一的監(jiān)管體系和標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)有序、安全、可靠的平穩(wěn)運(yùn)行。圖4數(shù)據(jù)要素流通主要環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)來(lái)源：優(yōu)易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)權(quán)屬明晰后，合作運(yùn)營(yíng)將是數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化的主要方式。相比土地等其他生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素的鮮明特點(diǎn)包括可共享可復(fù)制，因此我們認(rèn)為未來(lái)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的底層核心邏輯還是建立生態(tài)。作為生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)可被加工成不同產(chǎn)品同時(shí)賦能不同類型的客戶，賦能過(guò)程需要很多合作伙伴配合，特別是垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)商政府?dāng)?shù)據(jù)未來(lái)拿出來(lái)做共享和運(yùn)營(yíng)大概率還是會(huì)采用合作運(yùn)營(yíng)的方式關(guān)注政務(wù)IT系統(tǒng)建設(shè)廠商政數(shù)據(jù)要素平臺(tái)搭建廠商以及數(shù)據(jù)安全企業(yè)等。圖5:數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)參與主體數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，行業(yè)深度數(shù)據(jù)要素試點(diǎn)以點(diǎn)帶面，深圳、上海等地加快推進(jìn)當(dāng)前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化建設(shè)以區(qū)域試點(diǎn)為主，以點(diǎn)帶面，未來(lái)逐步實(shí)現(xiàn)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。在數(shù)據(jù)權(quán)屬界定方面上海廣東深圳先后開(kāi)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記“數(shù)據(jù)產(chǎn)品登記“數(shù)據(jù)資產(chǎn)憑證“數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素統(tǒng)計(jì)核算”等有益探索。深圳率先規(guī)劃建設(shè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記管理制度和業(yè)務(wù)體系，將在各地區(qū)各行業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度建設(shè)中起到積極的引領(lǐng)示范效應(yīng)2月20日深圳市發(fā)改委官網(wǎng)公《深圳市數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記管理暫行辦法（征求意見(jiàn)稿），其中明確數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記包括首次登記、許可登記、轉(zhuǎn)移登記、變更登記、注銷登記和異議登記等六大類型，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字產(chǎn)權(quán)登記的規(guī)范化管理，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)發(fā)展。早在2020年10月，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《深圳建設(shè)中國(guó)特色社會(huì)主義先行示范區(qū)綜合改革試點(diǎn)實(shí)施方案（20202025年）》支持深圳加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，賦予深圳“率先完善數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度，探索數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和利用新機(jī)制”重大改革任務(wù)2022年以來(lái)深圳先后出《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)條例《深圳市推進(jìn)數(shù)據(jù)交易近期重點(diǎn)工作安（20222023年《深圳爭(zhēng)創(chuàng)國(guó)家級(jí)數(shù)據(jù)交易所行動(dòng)計(jì)劃《深圳市數(shù)據(jù)交易管理暫行辦法》等重要政策文件，堅(jiān)持把大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為城市主導(dǎo)的戰(zhàn)略。上海則以上海數(shù)交所建設(shè)進(jìn)行試點(diǎn)探索，發(fā)布了若干項(xiàng)交易規(guī)范和交易指導(dǎo)，積極參與數(shù)據(jù)流通交易國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)制定的相關(guān)工作，目前已推動(dòng)編制完成并發(fā)布《信息技術(shù)數(shù)據(jù)交易服務(wù)平臺(tái)通用功能要求》《信息技術(shù)數(shù)據(jù)交易服務(wù)平臺(tái)交易數(shù)據(jù)描述》《信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)交易服務(wù)安全要求三項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)數(shù)據(jù)交易制度建設(shè)方面預(yù)計(jì)以深圳上海為代表的城市在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)過(guò)程中的先行先試，有望帶動(dòng)全國(guó)各地?cái)?shù)據(jù)要素市場(chǎng)化建設(shè)加速。數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化試點(diǎn)推進(jìn)過(guò)程中，特別是政務(wù)端數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，預(yù)計(jì)將以中國(guó)電子、中國(guó)電科、三大運(yùn)營(yíng)商等央企集團(tuán)為主要參與方，建議關(guān)注以深桑達(dá)、易華錄、太極股份為代表的政府?dāng)?shù)據(jù)要素平臺(tái)建設(shè)合作伙伴。深桑達(dá)控股子公司中國(guó)系統(tǒng)是國(guó)內(nèi)最早的數(shù)據(jù)要素化探索與實(shí)踐者，致力于成為國(guó)際領(lǐng)先的數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)商，目前積極開(kāi)展數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)要素化工程建設(shè)試點(diǎn)部分試點(diǎn)已完成整體驗(yàn)收中國(guó)系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)首“制度+市+技術(shù)三位一體總體實(shí)施架構(gòu)創(chuàng)造性地定義“數(shù)據(jù)元件“數(shù)據(jù)金庫(kù)“數(shù)據(jù)要素操作系統(tǒng)的產(chǎn)品內(nèi)涵和標(biāo)準(zhǔn)，培育形成資源市場(chǎng)、元件市場(chǎng)、產(chǎn)品市場(chǎng)三大市場(chǎng)，最終實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分以及安全治理方面可實(shí)際操作的方案。中國(guó)系統(tǒng)目前已在武漢、德陽(yáng)、江門(mén)、江陰、大理、徐州等地開(kāi)展數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)要素化工程試點(diǎn)其中德陽(yáng)已經(jīng)與2022年7月份完成整體驗(yàn)收部署了數(shù)據(jù)金庫(kù)和數(shù)據(jù)要素加工易中心，交易產(chǎn)生收入已達(dá)千萬(wàn)元級(jí)別。易華錄自2016年搭建政務(wù)大數(shù)據(jù)底座，至今已布局32個(gè)數(shù)據(jù)湖并取各地政府的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)授權(quán)；公司承建和運(yùn)營(yíng)撫州數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易中心，采用政務(wù)數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)模式，為全國(guó)首例，項(xiàng)目采用的“數(shù)據(jù)銀行”政務(wù)數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)模式被多家媒體報(bào)道，并被列入多項(xiàng)政府文件。應(yīng)用相關(guān)投資機(jī)會(huì)展望新技術(shù)推動(dòng)AGC商業(yè)化演進(jìn)加速Diffion和raforer模型的提出加速AC商業(yè)化演進(jìn)海外2C應(yīng)用的高質(zhì)量反饋引發(fā)本輪AI行情?；仡橤b在2023年至今的活躍應(yīng)用，技術(shù)層面多以GPT的插件開(kāi)發(fā)和LaMA模型改進(jìn)相關(guān)，場(chǎng)景端在聊天、語(yǔ)音轉(zhuǎn)換/助手、圖像生成等方面熱度偏高。GT的出現(xiàn)讓市場(chǎng)認(rèn)知到AI自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化的能力已有重大變化，為I結(jié)合場(chǎng)景需求的工程落地效果奠定一個(gè)新起點(diǎn)。目前中美科技巨頭對(duì)I技術(shù)投入、應(yīng)用和未來(lái)發(fā)展均表達(dá)了共同期待我們認(rèn)為I進(jìn)入中美科技共振周期預(yù)判短期內(nèi)會(huì)出現(xiàn)較多的基于IGC技術(shù)產(chǎn)生的新應(yīng)用。行業(yè)深度表：23年以來(lái)itb的每周排名前三的活躍應(yīng)用情況資料來(lái)源：GitHub,目前AC類模型涉及到的模態(tài)有文字圖片視頻音頻3D模型科學(xué)知識(shí)代碼等可以按照輸入輸出的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類可以被分為12類不同形態(tài)間往往可以進(jìn)行相互轉(zhuǎn)化例如文本轉(zhuǎn)圖片文本轉(zhuǎn)視頻等。當(dāng)前IC類的應(yīng)用開(kāi)發(fā)多數(shù)也是均是基于該十二類模型進(jìn)行落地，滿足不同場(chǎng)景的需求。圖：03年以來(lái)itb的每周排名前三的活躍應(yīng)用情況資料來(lái)：iub結(jié)合目前國(guó)內(nèi)外大廠的AC應(yīng)用推出情況我們認(rèn)為主要在以下4塊領(lǐng)域投入較多1代碼領(lǐng)域行業(yè)深度于penI的odex模型，hb推出的opilot具備代碼的生成、補(bǔ)全、建議等功能，用戶量突破百萬(wàn)級(jí)別；2）文本領(lǐng)域，atGPT目前已開(kāi)放PI接口，微軟計(jì)劃在Bing和ice等應(yīng)用接入，隨著生態(tài)完善將極大改善生產(chǎn)方式。多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型P4發(fā)布并開(kāi)放純文本PI，在學(xué)術(shù)基準(zhǔn)和人類專業(yè)測(cè)試中都展現(xiàn)出其強(qiáng)大的性能并展現(xiàn)了更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景3圖像領(lǐng)域，blediion等文生圖應(yīng)用已突破千萬(wàn)級(jí)用戶量目前是商業(yè)模式最成熟的領(lǐng)域國(guó)內(nèi)也在積極布局4音視頻游戲領(lǐng)域起步較晚對(duì)模型復(fù)雜度和算力要求更高，未來(lái)市場(chǎng)空間巨大。依據(jù)紅杉資本的預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)2023年在文本和代碼領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)成熟的IGC類應(yīng)用。圖：C重點(diǎn)產(chǎn)品時(shí)間線資料來(lái)源：OpenAI，Google，百度，科大訊飛，圖：生成式I相關(guān)應(yīng)用發(fā)展進(jìn)程預(yù)測(cè)時(shí)間表資料來(lái)源：sequoia，辦公娛樂(lè)金融等場(chǎng)景容易先受益C技術(shù)C端應(yīng)用數(shù)據(jù)跟蹤反映技術(shù)助力初顯基于當(dāng)前已有的AI技術(shù)和多模態(tài)的產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)度應(yīng)用場(chǎng)景百花齊放其中辦公娛樂(lè)及傳媒教育、醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景行業(yè)可能會(huì)率先受益1辦公:公場(chǎng)景中會(huì)涉及較多的文本數(shù)據(jù)圖表音頻處理，基于I的自動(dòng)生成分析結(jié)果文案圖像等都可以有效的提高辦公效率對(duì)于咨詢文案美工等特定工種的促進(jìn)效果會(huì)更明顯2娛樂(lè)及傳媒對(duì)于非嚴(yán)肅場(chǎng)景下的內(nèi)容生成特效處理腳本創(chuàng)作等均有有效促進(jìn)；3）金融：產(chǎn)品咨詢、產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)、法律法規(guī)查詢、事件情況檢索、智能投顧等多方面都可與I結(jié)合，生行業(yè)深度反饋結(jié)果與建議4教育I的自學(xué)習(xí)能力在生成題目課題講解自動(dòng)問(wèn)答等方面多有優(yōu)勢(shì)疊加考慮數(shù)據(jù)量相對(duì)清晰落地特定場(chǎng)景的效果較好5醫(yī)療基于圖像識(shí)別臨床指南的學(xué)習(xí)可以在診療讀片檢查反饋等方面提供幫助；6）互聯(lián)網(wǎng)：生成式I在代理、邏輯推理層面已有較大突破，以代碼編寫(xiě)為主的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，未來(lái)可通過(guò)I自動(dòng)生成需求代理等方式提高生成效率或?yàn)楣こ處熖峁╈`感。圖：生成式I可較快落地的場(chǎng)景產(chǎn)業(yè)的部分描述資料來(lái)源：同伴客數(shù)據(jù)，海外看，微軟作為和OPNI關(guān)聯(lián)最為緊密的公司之一，其推出的yaic365&PowerPlatorm均可為B/C端處理日常辦公需求。1）Daic365是微軟推出的企業(yè)服務(wù)平臺(tái)，其中于2023年3月9日推出的的Daics365opilot結(jié)合了atGPT相關(guān)的I技術(shù)，用于CM和EP。目前處于預(yù)覽階段，其可以為銷售、服務(wù)、營(yíng)銷到供應(yīng)鏈等跨業(yè)務(wù)的人員提供幫助，例如實(shí)現(xiàn)生成回復(fù)客戶信息的電子郵件，為團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建會(huì)議摘要，為營(yíng)銷活動(dòng)提供靈感等；2）PoerPlatorm是微軟旗下的開(kāi)發(fā)者工具，其中于2023年3月6日推出的Poerirtalents和IBilder都已經(jīng)使用了penI的T語(yǔ)言模型技術(shù)。其中Poerirtalets通過(guò)聊天機(jī)器人的形式實(shí)現(xiàn)低代碼編程，比如將I聊天機(jī)器人指向企業(yè)的特定資源，如網(wǎng)站或者知識(shí)庫(kù)，簡(jiǎn)單配置便可使用無(wú)須額外編寫(xiě)代碼而IBilder結(jié)合了atGPTP（稱為zrepeI服務(wù)的生成I功能，允許開(kāi)發(fā)人員使用PT模型生成文本，包括匯總報(bào)告、生成內(nèi)容創(chuàng)意等等。圖：使用yaic365ilt輔助回復(fù)郵件資料來(lái)源：微軟，行業(yè)深度圖：利用Pwrirtulgts便捷構(gòu)建聊天機(jī)器人資料來(lái)源：微軟，全球金融巨頭Boog于2023年3月31日發(fā)布轉(zhuǎn)為為金融領(lǐng)域打造的大型語(yǔ)言模型——BoogPT，讓金融領(lǐng)域復(fù)雜性和獨(dú)特的術(shù)語(yǔ)與通用大模型結(jié)合支持金融行業(yè)內(nèi)各種各樣的P任務(wù)支持研究人員進(jìn)行情感分析命名實(shí)體識(shí)別新聞分類和問(wèn)答等從落地和商業(yè)模式看BloobeGT有望融合彭博終端利用終端的大量數(shù)據(jù)和服務(wù)需求更好的服務(wù)客戶此外,老虎證券于4月1日宣布推出基于aPT的金融問(wèn)答人工智能產(chǎn)品——ierP,是在投資軟件中部署的I投資助理底層是利用公司自身數(shù)據(jù)庫(kù)和多個(gè)付費(fèi)平臺(tái)的內(nèi)容覆蓋上市公司背景及數(shù)據(jù)海量金融知識(shí)第三方觀點(diǎn)等以對(duì)話形式在數(shù)秒內(nèi)為用戶解決投資問(wèn)題。金融作為高專業(yè)度高接納度的行業(yè)對(duì)于新技術(shù)的融合使用熱情較其他行業(yè)更快且金融行業(yè)本身對(duì)數(shù)據(jù)信息處理的速度、需求也較其他傳統(tǒng)行業(yè)更多，是較好融合IC類技術(shù)的落地場(chǎng)景。圖：lobgPT示意圖資料來(lái)：數(shù)學(xué)習(xí)aaaner國(guó)內(nèi)看，百度、阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛發(fā)布自己的大模型產(chǎn)品，其余公司如商湯、科大訊飛、昆侖萬(wàn)維、360等也紛紛發(fā)布了對(duì)話類大模型產(chǎn)品。具體工具應(yīng)用端，金山辦公、福昕軟件、萬(wàn)興科技等也發(fā)不了融合新技術(shù)的AI產(chǎn)品或M，可見(jiàn)國(guó)內(nèi)廠商對(duì)AI的重視和追趕勢(shì)頭已不容小覷。圖：國(guó)內(nèi)辦公軟件融合C的情況資料來(lái)源：視界，國(guó)內(nèi)金融科技公司反應(yīng)迅速同花順金證股份等多家金融科技公司宣布繼續(xù)完善AI與金融場(chǎng)景的結(jié)合，基于新技術(shù)豐富現(xiàn)有產(chǎn)品線情況。同花順于206年開(kāi)始投入I技術(shù)研發(fā)，目前在IC方向已建設(shè)了自動(dòng)化構(gòu)建驅(qū)動(dòng)渲染的包括2D2.5D3D數(shù)字人系統(tǒng)短視頻生成平臺(tái)整合了自動(dòng)寫(xiě)音樂(lè)自動(dòng)改寫(xiě)文章摘要抽取等功能，可以快速生成短視頻；智能寫(xiě)作系統(tǒng)可以自動(dòng)寫(xiě)研報(bào)、新聞；代碼生成系統(tǒng)能夠輔助程序員提高代碼效率，技術(shù)已融合進(jìn)包括“i問(wèn)財(cái)”在內(nèi)多款自有產(chǎn)品中。金證股份2018年開(kāi)始AI技術(shù)的投入，其AI首席詹毅先生曾任百度總技術(shù)委員會(huì)委員在人工智能領(lǐng)域有著10多年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)壳敖鹱C在智能風(fēng)控智能投行、智能投顧、A、智能客服、智能投資等金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了多個(gè)業(yè)務(wù)方向的突破?？紤]國(guó)內(nèi)金融行業(yè)B端投研對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求和龐大C端客群對(duì)信息獲取的付費(fèi)意愿，GPT類服務(wù)的付費(fèi)有望在金融行業(yè)率先落地應(yīng)用領(lǐng)域的產(chǎn)品跟蹤往往與月活、用戶量等直接掛鉤，C端產(chǎn)品月活在技術(shù)助力下易出現(xiàn)較快速增長(zhǎng)。）ChatPT和Midjoy的月度訪問(wèn)量在203年-3月呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)，4月維持在高位；2）海外人工智能聊天機(jī)器人ia的月活近1年多維持在50-60萬(wàn)左右的高位，較200年初有明顯增長(zhǎng)。3）萬(wàn)興科技率先推出結(jié)合生成式AI的更新產(chǎn)品，包括萬(wàn)興喵影、PF等，其新品萬(wàn)興播爆針對(duì)跨境電商市場(chǎng)，結(jié)合腳本生成和數(shù)字人技術(shù)推出自動(dòng)生成視頻功能，其移動(dòng)端和PC端的訪問(wèn)和下載量有明顯快速增長(zhǎng)。圖：03年以來(lái)tPT和Mijry的全終端訪問(wèn)情況（萬(wàn)）tGPT（左軸） idj（右軸）2,000 1,500 1,0000 0 0年月 年月 年月 年月資料來(lái)源：data.ai、圖5:218年1月223年4月的lia月活情況（萬(wàn)）0

ik（全球）數(shù)據(jù)來(lái)源：data.ai，similarweb，圖：萬(wàn)興科技旗下產(chǎn)品3年移動(dòng)端的下載量情況（萬(wàn)）萬(wàn)興播爆 ima 萬(wàn)興54321021 22 23 2資料來(lái)源：七麥數(shù)據(jù)、similarweb、投資建議：應(yīng)用端屬于百花齊放，C端應(yīng)用可通過(guò)新AI技術(shù)助力實(shí)現(xiàn)繼續(xù)維持或趕超原有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的可能容易較快落地營(yíng)收層面的催化且可通過(guò)跟蹤移動(dòng)端PC端的下載訪問(wèn)量來(lái)前瞻反應(yīng)應(yīng)用熱度和付費(fèi)意愿。B端應(yīng)用以降本增效為主，更看重和場(chǎng)景、客戶需求的緊密結(jié)合度，與技術(shù)、工程落地、場(chǎng)景理解等多維度掛鉤我們判斷基于文本圖像音頻的分析處理類的AGC技術(shù)更為成熟,容易先落地在辦公會(huì)議電商、教育、醫(yī)療等場(chǎng)景。三、推薦標(biāo)的中遠(yuǎn)?？浦腔酆竭\(yùn)業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)，集團(tuán)賦能力度大。2022年司智慧航運(yùn)成為增速最快的業(yè)務(wù)板塊，實(shí)現(xiàn)營(yíng)收億元同比增長(zhǎng)46.70%慧交通板塊實(shí)現(xiàn)收入11.64億元同比下滑4.98%慧物流板塊實(shí)現(xiàn)營(yíng)收2.76億元同比增長(zhǎng)7.31%203年集團(tuán)關(guān)聯(lián)交易預(yù)期10.5億元較2022年實(shí)際落地交易5.1億元同比翻倍增長(zhǎng)，可見(jiàn)集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的旺盛和對(duì)公司賦能力度的明顯提升。助力交通與航運(yùn)業(yè)務(wù)數(shù)字化發(fā)展，打造交通與航運(yùn)科技創(chuàng)新和數(shù)字化產(chǎn)業(yè)標(biāo)桿。公司加快推進(jìn)創(chuàng)新和快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，基于數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)打造面向行業(yè)服務(wù)的數(shù)字化平臺(tái)產(chǎn)品，為行業(yè)客戶提供端到端的數(shù)字化、智能化解決方案。公司在智慧航運(yùn)業(yè)務(wù)板塊積極探索基于數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用，其產(chǎn)品“船視寶”平臺(tái)成為上海數(shù)據(jù)交易所首批掛牌產(chǎn)品，平臺(tái)已匯聚了船舶、港口、航線、船期、氣象等302億條數(shù)據(jù)，形成船舶航行全生命期行為動(dòng)態(tài)6700多萬(wàn)條，提供PI查詢次數(shù)7.3億，另一產(chǎn)品，航運(yùn)管理平臺(tái)已上線服務(wù)近900條船舶。堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)多款智慧航運(yùn)產(chǎn)品融入新技術(shù)智慧航運(yùn)的核心產(chǎn)“船視寶平臺(tái)系列產(chǎn)品已初具規(guī)模，其開(kāi)發(fā)的低碳寶可實(shí)時(shí)跟蹤和計(jì)算船舶能耗、碳排放，利用數(shù)據(jù)技術(shù)和模型為節(jié)能減排奠定基礎(chǔ)，產(chǎn)品已基本覆蓋全球干散貨船舶此外在船舶主動(dòng)安全系統(tǒng)研發(fā)中完成了船舶態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)已完成態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)R增強(qiáng)瞭望、智能避碰和輔助靠離泊四個(gè)功能模塊開(kāi)發(fā)，使用了基于IS數(shù)據(jù)和視頻多元數(shù)據(jù)判別三種會(huì)遇方式，避碰預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率達(dá)到92%。公司積極認(rèn)知人工智能是引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技術(shù)和新一輪產(chǎn)業(yè)變革核心驅(qū)動(dòng)力，積極將I技術(shù)融入在航運(yùn)、交通等多產(chǎn)品場(chǎng)景中。深桑達(dá)A國(guó)資云核心受益標(biāo)的信大背景下云平臺(tái)作為信息化基礎(chǔ)設(shè)施安全性至關(guān)重要預(yù)計(jì)未來(lái)黨政+行業(yè)的云建設(shè)將以國(guó)資云建設(shè)為主，目前我國(guó)私有云市場(chǎng)每年增量1500億，未來(lái)還將持續(xù)增長(zhǎng)，公司大股東集團(tuán)擁有最為完善的信創(chuàng)產(chǎn)品，中國(guó)電子云與集團(tuán)內(nèi)部基礎(chǔ)軟硬件做到代碼級(jí)別適配，同時(shí)可通過(guò)集團(tuán)獲取信創(chuàng)訂單。數(shù)據(jù)要素試點(diǎn)國(guó)家隊(duì)深桑達(dá)旗下中國(guó)系統(tǒng)是目前為數(shù)不多可以做政府?dāng)?shù)據(jù)脫敏+治理的公司在德陽(yáng)陰、大理等城市已經(jīng)開(kāi)展試點(diǎn)。當(dāng)前數(shù)據(jù)要素政策持續(xù)推出，央企和地方政府積極響應(yīng)，EC成立數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)團(tuán)，浙江、廣東等省市進(jìn)展迅速。今年數(shù)據(jù)要素試點(diǎn)將逐步落地，商業(yè)模式和市場(chǎng)空間會(huì)逐漸清晰。金山辦公全面擁抱AI，辦公場(chǎng)景結(jié)合新技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)品智能化不斷提升。在AI領(lǐng)域，共識(shí)自主研發(fā)的文檔圖片識(shí)別與理解文檔轉(zhuǎn)化技術(shù)已達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平OCR和機(jī)器翻譯技術(shù)水平位列國(guó)內(nèi)第一梯隊(duì)在文檔校對(duì)方向?qū)崿F(xiàn)了金山辦公和黑馬校對(duì)的雙引擎整合，成為中文校對(duì)領(lǐng)域的佼佼者。國(guó)內(nèi)端，公司和創(chuàng)業(yè)公司MINIMX合AI插件用于輕文檔實(shí)現(xiàn)自動(dòng)文案生成總結(jié)分析等為用戶提供便捷優(yōu)質(zhì)的智能化服務(wù)體驗(yàn)；海外端公司也在和OPENI接觸融合AI技術(shù)與WPS產(chǎn)品結(jié)合2022年金山辦公利用AI能力幫助用戶校對(duì)總字?jǐn)?shù)達(dá)3,340億個(gè)，全年OCR處理圖片數(shù)量達(dá)146億份，智能美化功能月活躍用戶數(shù)量達(dá)237萬(wàn)。。國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)快速發(fā)展，推進(jìn)公司B端業(yè)務(wù)線的持續(xù)拓展。公司重視國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)客戶數(shù)字辦公需求，持續(xù)推進(jìn)數(shù)字辦公平臺(tái)在效率提升、數(shù)據(jù)管理、安全管控、行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用等領(lǐng)域充分發(fā)揮作用，推進(jìn)政企端云一體化及協(xié)作辦公進(jìn)程。公司2022年實(shí)現(xiàn)數(shù)字辦公平臺(tái)（云和協(xié)作產(chǎn)品）相關(guān)收入同比增長(zhǎng)57%，數(shù)字辦公產(chǎn)品全年新增政企客戶3990家，帶動(dòng)國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)訂閱及服務(wù)業(yè)務(wù)高速增。目前在標(biāo)桿客戶方面，中國(guó)五礦、中國(guó)石化、、建設(shè)銀行、比亞迪、完美世界等均為公司數(shù)字化辦公標(biāo)桿項(xiàng)目，并推動(dòng)案例的不斷復(fù)制與下沉。2022年內(nèi)，公有云SaaS在期付費(fèi)企業(yè)數(shù)同比增長(zhǎng)51%，付費(fèi)企業(yè)續(xù)約率超70%，金額續(xù)費(fèi)率超100%，帶動(dòng)公有云領(lǐng)域相關(guān)收入同比增長(zhǎng)超100%。C端會(huì)員體系變更新體系有望帶動(dòng)C端u值提升本次會(huì)員體系調(diào)整一方面取消了包含稻殼會(huì)員、WPS會(huì)員在內(nèi)的低價(jià)會(huì)員體系，另一方面，降低了超級(jí)會(huì)員的入門(mén)價(jià)格，同時(shí)，推出pro版本并提供專享權(quán)包，滿足部分用戶的特定需求。新會(huì)員體系運(yùn)營(yíng)后將有效提升公司C端用戶的RPU值。同花順Q1業(yè)績(jī)好于預(yù)期，投資者對(duì)金融信息服務(wù)需求增加。202Q1公司營(yíng)收及銷售收款實(shí)現(xiàn)同比增長(zhǎng)，AI賦能優(yōu)化產(chǎn)品，滿足用戶需求。市場(chǎng)行情回暖，公司AI相關(guān)產(chǎn)品的接受度提升。公司具備深厚的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和流量?jī)?yōu)勢(shì)同時(shí)積累了大量高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)公司擁有行業(yè)領(lǐng)先的流量入口，同花順APP已接入外部投顧在C端積累了海量的個(gè)人投資者用戶注冊(cè)用戶超6億公司深耕于行業(yè)大數(shù)據(jù)，建立了行業(yè)知識(shí)圖譜，沉淀了大量高質(zhì)量的專業(yè)數(shù)據(jù)。擁抱AI大模型推動(dòng)用戶體驗(yàn)的持續(xù)優(yōu)化打造國(guó)內(nèi)財(cái)經(jīng)AI領(lǐng)域的領(lǐng)先者司已構(gòu)建同花順AI開(kāi)放平臺(tái)，可面向客戶提供智能語(yǔ)音、智能客服、智能金融問(wèn)答、智能投顧、智能質(zhì)檢機(jī)、會(huì)議轉(zhuǎn)寫(xiě)系統(tǒng)、虛擬數(shù)字人智能醫(yī)療輔助系統(tǒng)等多項(xiàng)AI產(chǎn)品及服務(wù)可為銀行證券保險(xiǎn)基金私募高校運(yùn)營(yíng)商政府等行業(yè)提供智能化解決方案2022年以來(lái)公司持續(xù)加大研發(fā)創(chuàng)新投入，進(jìn)一步加大對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理、能語(yǔ)音圖形圖像識(shí)別與處理數(shù)字人等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)特別是在AI大模型AI內(nèi)容生（AIGC等領(lǐng)域的應(yīng)用研究，并將相關(guān)成果運(yùn)用到金融信息產(chǎn)品和服務(wù)中，進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。目前，基于自主智能語(yǔ)音技術(shù)的產(chǎn)品已應(yīng)用于多家證券公司、基金公司及電信運(yùn)營(yíng)商；同花順虛擬數(shù)字人對(duì)話平臺(tái)，運(yùn)用多模態(tài)數(shù)字人對(duì)話技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與真人用戶“面對(duì)面”的交互體驗(yàn)，該產(chǎn)品已落地多個(gè)大型客戶。金證股份組織架構(gòu)創(chuàng)新調(diào)整提升管理效率，公司雙基石業(yè)務(wù)保持快速增長(zhǎng)。戰(zhàn)略布局上，公司將大證券和大資管雙基石業(yè)務(wù)作為公司投入和發(fā)展重點(diǎn)實(shí)行公司證券和資管一體化管理提高管理效率證券IT受益于資本市改革和信創(chuàng)推進(jìn)，公司正在全力