海外市場(chǎng)投資策略分析報(bào)告：低位港股科技擁抱AI新時(shí)代

證券研究報(bào)告低位布局港股科技，擁抱AI新時(shí)代海外市場(chǎng)2023年中期投資策略2023

年5月6日核心觀點(diǎn)2023Q2-Q3為重要窗口期，港股科技板塊低位入場(chǎng)機(jī)會(huì)值得重視（1）復(fù)盤：2022年11月-2023年2月恒生指數(shù)上行主要由分母端驅(qū)動(dòng)：國(guó)內(nèi)疫情防控措施優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)強(qiáng)復(fù)蘇預(yù)期、以及空頭平倉(cāng)驅(qū)動(dòng)港股估值迅速修復(fù)。2023年2月-2023年4月港股盤整：南向資金獲利了結(jié)壓力、中美關(guān)系反復(fù)、美國(guó)信貸危機(jī)擔(dān)憂、中國(guó)經(jīng)濟(jì)預(yù)期由強(qiáng)復(fù)蘇轉(zhuǎn)為弱復(fù)蘇。（2）展望：恒生科技指數(shù)重回歷史低位，恒生科技指數(shù)PE-TTM約為35倍，接近2021年歷史低點(diǎn)。短期內(nèi)中美關(guān)系反復(fù)、美股調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)仍是擾動(dòng)因素，重點(diǎn)關(guān)注二三季度低位布局機(jī)會(huì)，伴隨中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力加速、美債利率下行有望驅(qū)動(dòng)港股科技板塊估值上行。重點(diǎn)推薦：消費(fèi)電子:重點(diǎn)推薦（1）舜宇光學(xué)科技，手機(jī)光學(xué)格局改善、海外大客戶進(jìn)展順利從而驅(qū)動(dòng)手機(jī)光學(xué)業(yè)務(wù)企穩(wěn)回升，汽車及AR/VR業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)2024-2025年業(yè)績(jī)重回快速成長(zhǎng)。（2）高偉電子，2024年有望切入海外大客戶后攝模組業(yè)務(wù)、同時(shí)布局MR/激光有望驅(qū)動(dòng)2024-2025年業(yè)績(jī)高成長(zhǎng)。業(yè)務(wù)，半導(dǎo)體：重點(diǎn)推薦、華虹半導(dǎo)體，估值處于低位、布局半導(dǎo)體周期左側(cè)型機(jī)會(huì)，晶圓代工行業(yè)有望于2023Q4明顯復(fù)蘇；受益標(biāo)的ASM

Pacific，全球半導(dǎo)體封裝設(shè)備龍頭，行業(yè)景氣度仍承壓，但估值較低，適合底部布局。汽車：重點(diǎn)推薦（1）小鵬汽車，公司2023年管理優(yōu)化有望驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)企穩(wěn)，2024年新車矩陣及低成本ADAS方案再次確立產(chǎn)品賣點(diǎn)驅(qū)動(dòng)預(yù)期反轉(zhuǎn)。（2）英恒科技，少有的高增長(zhǎng)低估值標(biāo)的，受益汽車半導(dǎo)體價(jià)值量持續(xù)提升趨勢(shì)?；ヂ?lián)網(wǎng)：重點(diǎn)推薦美團(tuán)，公司積極應(yīng)對(duì)抖音在本地生活領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，到店業(yè)務(wù)持續(xù)快速增長(zhǎng)及利潤(rùn)穩(wěn)健兌現(xiàn)、有望驅(qū)動(dòng)估值修復(fù)。受益標(biāo)的騰訊，仍為互聯(lián)網(wǎng)板塊確定性機(jī)會(huì)，關(guān)注AI大模型及行業(yè)應(yīng)用落地。計(jì)算機(jī)：重點(diǎn)推薦（1）金山軟件，持續(xù)受益信創(chuàng)+AIGC趨勢(shì)；（2）聯(lián)想集團(tuán)，PC行業(yè)龍頭周期性企穩(wěn)回升，同時(shí)AI智能服務(wù)器業(yè)務(wù)提振估值。目

錄CONTENTS基于DCF模型，論港股投資與A股的異同1AIGC行業(yè)綜述：產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)體系23現(xiàn)狀：模型層互聯(lián)網(wǎng)巨頭蓄勢(shì)待發(fā)，應(yīng)用層消費(fèi)內(nèi)容生成進(jìn)展較快應(yīng)用：傳媒及內(nèi)容優(yōu)先落地，短期看降本增效，長(zhǎng)期看生態(tài)革新風(fēng)險(xiǎn)提示451.1DCF模型，論港股投資和A股的同與不同基于投資本質(zhì)上是“資金”不斷給“資產(chǎn)”重定價(jià)的過(guò)程，資產(chǎn)價(jià)格的變化及未來(lái)方向也是主要跟蹤預(yù)判“分子分母端”的方向。到底是投資A股還是港股，也是綜合評(píng)估“分子”、“分母”端情況，考慮配置更高的基本面估值性價(jià)比。分子端是資產(chǎn)，核心變量是EPS盈利增長(zhǎng)預(yù)期、其次是匯率轉(zhuǎn)化:（1）港股和A股都是中國(guó)經(jīng)濟(jì)體，整體盈利預(yù)期變化情況趨勢(shì)其實(shí)是比較接近的，不過(guò)因?yàn)閮傻厥袌?chǎng)的資產(chǎn)板塊構(gòu)成有不同、導(dǎo)致節(jié)奏頻率還是有輕微差異。（2）匯率方面，中資股是中國(guó)香港市場(chǎng)的主要業(yè)績(jī)及估值貢獻(xiàn)，作為人民幣資產(chǎn)，在人民幣尚未完全國(guó)際化背景下，美元兌人民幣匯率走勢(shì)會(huì)影響中資股在全球范圍內(nèi)的定價(jià)。分母端是資金要求的投資回報(bào)率，決定變量是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)：兩地資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的核心區(qū)別最主要還是出現(xiàn)在“分母端”，

A股市場(chǎng)主要還是內(nèi)地玩家，但港股市場(chǎng)的主要投資者來(lái)自海外和中國(guó)香港本地投資者，內(nèi)資僅占比12%；這樣的資金結(jié)構(gòu)決定港股的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和A股是不一樣的。（1）無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率方面，A股主要跟蹤中國(guó)10年國(guó)債收益率變化，港股整體還是跟蹤美國(guó)10年期國(guó)債收益率；（2）風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)方面，中國(guó)香港投資者整體比A股的風(fēng)險(xiǎn)偏好更低、要求更多的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償，影響因素主要有流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、資產(chǎn)構(gòu)成情況、投資者類型、交易機(jī)制等等。1.2港股市場(chǎng)2020年以來(lái)走勢(shì)復(fù)盤2020年港股恒生指數(shù)上行由分母端驅(qū)動(dòng)：（1）全球貨幣寬松、美國(guó)大選落定提振風(fēng)險(xiǎn)偏好，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率降低，分母端驅(qū)動(dòng)估值上行；疫情雖然影響了全球經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，分子端承壓，但由于中國(guó)更快更高效的疫情防控，中國(guó)經(jīng)濟(jì)體在全球范圍內(nèi)出現(xiàn)更快的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇、也凸顯出更高的相對(duì)配置機(jī)會(huì)。2021-2022年恒生指數(shù)下跌源自分子、分母端均承壓：（1）分子端：盈利預(yù)期下修，2021年國(guó)內(nèi)行業(yè)強(qiáng)監(jiān)管影響資金的中長(zhǎng)期盈利增速預(yù)期g；2022年疫情反復(fù)及防控升級(jí)亦是原因之一。（2）分母端：美債利率持續(xù)超預(yù)期上行（通脹超預(yù)期導(dǎo)致美元加息周期）、股票風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升（2021年主要源自國(guó)內(nèi)政策監(jiān)管、2022年源自俄烏沖突、中概股退市風(fēng)險(xiǎn)）。2022年11月-2023年2月恒生指數(shù)上行主要由分母端驅(qū)動(dòng)：中國(guó)疫情防控優(yōu)化、以及經(jīng)濟(jì)強(qiáng)復(fù)蘇預(yù)期、以及空頭平倉(cāng)驅(qū)動(dòng)港股估值迅速修復(fù)。2023年2月-2023年4月港股盤整：南向資金獲利了結(jié)、中美關(guān)系反復(fù)、美國(guó)信貸危機(jī)擔(dān)憂、中國(guó)經(jīng)濟(jì)預(yù)期由強(qiáng)復(fù)蘇轉(zhuǎn)為弱復(fù)蘇圖1：恒生指數(shù)于2023年2月后開啟調(diào)整圖2：恒生指數(shù)2023年EPS一致預(yù)期增速有所下修350030002500200035,000.002021/02：3118330,000.0025,000.0020,000.0015,000.0010,000.0015002023/01：227002023E

EPS增速：23%2024E

EPS增速：9%100050002022/10：1459720142020201520212016202220172023201820242019NTMA2018/4/262019/4/262020/4/262021/4/262022/4/262023/4/2恒生指數(shù)收盤價(jià)數(shù)據(jù)：Wind、開源證券研究所Bloomberg

、開源證券研究所數(shù)據(jù)：1.3港股科技板塊低位入場(chǎng)機(jī)會(huì)值得重視恒生科技指數(shù)重回歷史低位，恒生科技指數(shù)PE-TTM約為35倍，接近2021年歷史低點(diǎn)。短期內(nèi)中美關(guān)系反復(fù)、美股調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)仍是擾動(dòng)因素，重點(diǎn)關(guān)注二三季度低位布局機(jī)會(huì)，伴隨中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力加速、美債利率下行有望驅(qū)動(dòng)港股科技板塊估值上行。（1）分子端：東升西落邏輯將持續(xù)獲驗(yàn)證，二季度中國(guó)經(jīng)濟(jì)仍處在弱復(fù)蘇軌道，伴隨居民信貸回暖、工業(yè)補(bǔ)庫(kù)存有望驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)動(dòng)力增強(qiáng)。（2）無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率：美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)與通脹水平連續(xù)放緩，預(yù)計(jì)5月或?qū)⑦M(jìn)行本輪最后一次加息，有利于支撐港股估值。（3）流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)：短期內(nèi)中美關(guān)系反復(fù)、美股調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)仍是擾動(dòng)因素；當(dāng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力優(yōu)勢(shì)前景獲得兌現(xiàn)，港股作為外資買入中國(guó)資產(chǎn)的主要渠道，有望再次吸引資金面回流。圖3：恒生科技指數(shù)PE-TTM估值接近2021年歷史低點(diǎn)圖4：恒生科技指數(shù)市盈率及市銷率均處于歷史較低水平70.060.050.040.030.020.07654321069.062.055.048.041.034.027.020.0恒生科技指數(shù)市盈率TTM

(左軸)+1標(biāo)準(zhǔn)差(48.9x)-1標(biāo)準(zhǔn)差(35.0x)恒生科技指數(shù)市銷率(右軸)恒生科技指數(shù)市盈率TTM

(左軸)數(shù)據(jù)：Wind、開源證券研究所數(shù)據(jù)：Wind、開源證券研究所目

錄CONTENTS基于DCF模型，論港股投資與A股的異同1AIGC行業(yè)綜述：產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)體系23現(xiàn)狀：模型層互聯(lián)網(wǎng)巨頭蓄勢(shì)待發(fā)，應(yīng)用層消費(fèi)內(nèi)容生成進(jìn)展較快應(yīng)用：傳媒及內(nèi)容優(yōu)先落地，短期看降本增效，長(zhǎng)期看生態(tài)革新風(fēng)險(xiǎn)提示452.1GPT為代表的大模型催生AIGC的快速發(fā)展以?

AIGC即采用人工智能技術(shù)自動(dòng)生產(chǎn)內(nèi)容。主要指通過(guò)預(yù)訓(xùn)練大模型等人工智能技術(shù)生成圖像、文本、音頻、視頻等內(nèi)容，甚至包括游戲策略、編程代碼、藥物分子結(jié)構(gòu)等更廣義的細(xì)分行業(yè)內(nèi)容。?

AIGC的發(fā)展主要?dú)v經(jīng)三個(gè)階段，基礎(chǔ)大模型的開發(fā)與迭代離不開算力的快速發(fā)展和模型參數(shù)量的提升，隨著大模型算法的進(jìn)步和近期OpenAI團(tuán)隊(duì)旗下ChatGPT的問(wèn)世，AIGC發(fā)展駛?cè)肟燔嚨?。?：AIGC的發(fā)展大致可以分為三個(gè)階段圖5：基礎(chǔ)大模型的發(fā)展離不開參數(shù)量的提升及算力的快速發(fā)展：“AI-GeneratedContent(AIGC):

ASurvey”、開源證券研究所資料：“A

Comprehensive

SurveyofAI-Generated

Content(AIGC):資料AHistoryof

Generative

AI

fromGAN

to

ChatGPT”2.2

AIGC有望塑造數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)新范式?

創(chuàng)造性的內(nèi)容生產(chǎn)能力曾長(zhǎng)期被認(rèn)為是人類的獨(dú)有能力，而隨著AIGC內(nèi)容的逐漸豐富，這一認(rèn)知已被顛覆。?

紅杉資本預(yù)測(cè)，到2025年時(shí)AIGC產(chǎn)出文稿、編程代碼的能力將高于人類平均水平，而產(chǎn)出圖像能力也將達(dá)到直接用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、建筑設(shè)計(jì)等通用行業(yè)水平。這意味著AIGC將具備初步實(shí)際應(yīng)用于生產(chǎn)生活中各個(gè)環(huán)節(jié)的能力。而到了2030年時(shí)，AIGC產(chǎn)出文稿水平將進(jìn)一步超越專業(yè)作家，產(chǎn)出代碼質(zhì)量超越全職程序員，產(chǎn)出圖像質(zhì)量將超越職業(yè)藝術(shù)家及設(shè)計(jì)師。圖6：到2025年預(yù)計(jì)AIGC產(chǎn)出文稿、代碼能力將高于人類平均水平圖7：文生圖輸出“一只演奏噴火喇叭的柯基”圖片案例資料：“A

Comprehensive

SurveyofAI-Generated

Content(AIGC):

AHistoryof

Generative

AI

fromGAN

to

ChatGPT”資料：

SEQUOIA2.3

AIGC產(chǎn)業(yè)鏈及生態(tài)體系：基礎(chǔ)層、中間層、應(yīng)用層AIGC產(chǎn)業(yè)鏈從結(jié)構(gòu)上大致可以分為三層，分別是基礎(chǔ)層，中間層，以及應(yīng)用層。其中基礎(chǔ)層主要包括大模型的預(yù)訓(xùn)練及其所需要的模型設(shè)計(jì)、服務(wù)器、云服務(wù)環(huán)節(jié)；中間層主要包括各個(gè)垂直領(lǐng)域的場(chǎng)景化、個(gè)性化模型；而應(yīng)用層則是由各類圖片、文字、語(yǔ)音、代碼等內(nèi)容組成的具體AIGC內(nèi)容及應(yīng)用。圖8：AIGC產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)體系主要分為三層圖9：大模型產(chǎn)業(yè)鏈中的主要參與者分布廣泛資料：騰訊研究院資料：艾瑞咨詢2.4AIGC

產(chǎn)業(yè)鏈港股科技板塊公司深度參與?基礎(chǔ)層：主要包括大模型開發(fā)者（百度、騰訊、阿里巴巴、商湯等），算力資源提供者（通訊等），以及訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)提供者（如百度集團(tuán)、微博、閱文集團(tuán)、新華文軒等）。、聯(lián)想控股、ASMPT、?中間層：主要包括基礎(chǔ)大模型在細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用和模型微調(diào)參與者，比如網(wǎng)易受益于多模態(tài)在游戲開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，金山軟件受益于大語(yǔ)言模型在辦公軟件領(lǐng)域的應(yīng)用，中國(guó)軟件國(guó)際受益于

盤古行業(yè)模型在不同細(xì)分場(chǎng)景的落地開發(fā)等。?應(yīng)用層：如IGG、中手游、心動(dòng)公司等受益于AIGC在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用，京東、美團(tuán)、微博等直接受益于AIGC在廣告設(shè)計(jì)與投放領(lǐng)域的應(yīng)用，閱文集團(tuán)、百度集團(tuán)等直接受益于AIGC在文生文、文生圖等領(lǐng)域應(yīng)用。圖10：香港市場(chǎng)AIGC產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)上市公司一覽基礎(chǔ)層中間層應(yīng)用層市值（HKD）/產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)受益于大模型的開發(fā)和調(diào)試(fine-tunning)，為大模型的開發(fā)主要包括基礎(chǔ)大模型在細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用和模型微調(diào)參與者

直接受益于AIGC技術(shù)變革的內(nèi)容生產(chǎn)者和調(diào)試提供基礎(chǔ)的算法、算力、以及數(shù)據(jù)資源300億以下ASMPT,新華文軒,萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)中國(guó)軟件國(guó)際商湯集團(tuán)IGG，中手游，心動(dòng)公司，美圖公司阿里健康，微博,閱文集團(tuán),眾安在線，金山300-1000億商湯集團(tuán)，華虹半導(dǎo)體,微博，閱文集團(tuán)，聯(lián)想集團(tuán)軟件騰訊控股，阿里巴巴，百度集團(tuán)，網(wǎng)易，美團(tuán)，京東集團(tuán)，快手,京東健康，小米集團(tuán)1000億以上騰訊控股，阿里巴巴，百度集團(tuán)，，通訊騰訊控股，阿里巴巴，百度集團(tuán)，網(wǎng)易資料算）：Wind、開源證券研究所（注：市值按照2023年5月5日收盤價(jià)計(jì)目

錄CONTENTS基于DCF模型，論港股投資與A股的異同1AIGC行業(yè)綜述：產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)體系23現(xiàn)狀：模型層互聯(lián)網(wǎng)巨頭蓄勢(shì)待發(fā)，應(yīng)用層消費(fèi)內(nèi)容生成進(jìn)展較快應(yīng)用：傳媒及內(nèi)容優(yōu)先落地，短期看降本增效，長(zhǎng)期看生態(tài)革新風(fēng)險(xiǎn)提示453.1潛在規(guī)模：當(dāng)前仍處培育摸索期，2030年有望達(dá)萬(wàn)億級(jí)別當(dāng)前我國(guó)AIGC行業(yè)仍處于摸索期，未來(lái)隨底層大模型成熟帶動(dòng)應(yīng)用層蓬勃發(fā)展，拓寬商業(yè)化場(chǎng)景，2030年整體市場(chǎng)規(guī)模有望超萬(wàn)億。圖11：我國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)當(dāng)前仍處于培育摸索期，2030年市場(chǎng)規(guī)模有望超過(guò)萬(wàn)億培育摸索期（2023-2025）應(yīng)用蓬勃期（2025-2027）整體加速期（2028-）14,00012,00010,0008,0006,0004,0002,0000250%200%150%100%50%231%

AI在個(gè)性化、實(shí)時(shí)化、自主迭代等方向上的延展價(jià)值得到發(fā)揮，和其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)緊密鏈接

底層：大模型發(fā)展加速，除原有玩家外，互聯(lián)網(wǎng)巨頭等大資金及人才體量的玩家開始入局

底層及中間層：主要玩家基本確定11,491應(yīng)用層：隨大模型開放API增多，大量應(yīng)用層玩家進(jìn)場(chǎng)

中間層：尚未出現(xiàn)相關(guān)公司172%應(yīng)用層：整體處于業(yè)務(wù)場(chǎng)景驗(yàn)證及變現(xiàn)探索期?；赟table

Diffusion等開源模型的上層應(yīng)用迅速出現(xiàn)，由于受到底層大模型接口的限制，細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展相對(duì)有限

人機(jī)共創(chuàng)逐漸被行業(yè)普遍長(zhǎng)視應(yīng)用，在內(nèi)容咨詢和娛樂(lè)傳媒領(lǐng)域產(chǎn)生確定性價(jià)值，基本價(jià)值創(chuàng)作路徑和112%

產(chǎn)業(yè)生態(tài)：相對(duì)封閉，研究機(jī)構(gòu)作用明顯，創(chuàng)業(yè)公司較少，大部分技術(shù)尚未達(dá)到穩(wěn)定進(jìn)入實(shí)際生產(chǎn)環(huán)節(jié)的水平技術(shù)思路確認(rèn)76%3,47233%23%20923%25721%1,2766033421700%20232024：量子位智庫(kù)、開源證券研究所2025202620272028YOY（%，右軸）20292030資料市場(chǎng)規(guī)模（億元，左軸）3.2現(xiàn)狀：模型層互聯(lián)網(wǎng)巨頭全面布局，中小廠商蓄勢(shì)待發(fā)通用大模型核心技術(shù)壁壘在于數(shù)據(jù)、算法、算力等要素資源組合。大模型訓(xùn)練及運(yùn)營(yíng)面臨成本高、數(shù)據(jù)獲取難、孵化周期長(zhǎng)的挑戰(zhàn)，考慮到運(yùn)行成本，未來(lái)格局或仍以頭部玩家為主。目前國(guó)內(nèi)擁有資金、人才體量?jī)?yōu)勢(shì)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭爭(zhēng)相布局底層通用大模型，尚未普遍形成對(duì)外開放生態(tài)。圖12：互聯(lián)網(wǎng)大廠開始入局底層通用大模型通用模型算力模態(tài)參數(shù)規(guī)模當(dāng)前進(jìn)展應(yīng)用場(chǎng)景比較優(yōu)勢(shì)3月16日發(fā)布文心一言，C端類chatGPT、B端客3月27日發(fā)布文心千帆

服、對(duì)話問(wèn)答、辦公軟件、先發(fā)優(yōu)勢(shì)、技術(shù)積累、搜索數(shù)據(jù)百度文心大模型百度云、昆侖芯片多模態(tài)2600億大模型平臺(tái)4月11日發(fā)布暫未發(fā)布數(shù)字人等電商數(shù)據(jù)、資金及人才優(yōu)勢(shì)C端游戲、新聞等內(nèi)容數(shù)阿里巴巴騰訊通義大模型混元助手阿里云、平頭哥芯片騰訊云、滄海芯片多模態(tài)多模態(tài)超10萬(wàn)億參數(shù)接入阿里系所有產(chǎn)品萬(wàn)億/據(jù)及場(chǎng)景能源開采、制造業(yè)生產(chǎn)、電網(wǎng)系統(tǒng)、智慧交通等B端場(chǎng)景盤古大模型Sigma云、晟騰芯片多模態(tài)1.08萬(wàn)億4月9日發(fā)布資金及人才優(yōu)勢(shì)自研類ChatGPT大模型“商量”、文生圖創(chuàng)作平臺(tái)"秒畫”、AI數(shù)字人視頻生成平臺(tái)“如影”、3D內(nèi)容生成平臺(tái)“瓊宇”、“格物”商湯集團(tuán)日日新SenseNova360智腦27000塊GPU多模態(tài)多模態(tài)1800億4月10日發(fā)布3月29日發(fā)布算力及技術(shù)積累360//搜索引擎搜索數(shù)據(jù)及安全場(chǎng)景資料：阿里云官網(wǎng)、商湯科技官網(wǎng)、文心大模型官網(wǎng)、盤古大模型發(fā)布會(huì)、

騰訊云官網(wǎng)、智東西公眾號(hào)、36kr、開源證券研究所3.2現(xiàn)狀：應(yīng)用層消費(fèi)內(nèi)容生產(chǎn)落地較快從模態(tài)看，文本生成及圖文生成已較為成熟；從應(yīng)用場(chǎng)景看，可直接消費(fèi)內(nèi)容生產(chǎn)國(guó)內(nèi)落地及變現(xiàn)進(jìn)展較快。圖13：從大模型應(yīng)用場(chǎng)景及成熟度看，交互式文本生成及文圖生成有望快速應(yīng)用資料：北京智源人工智能研究院3.2現(xiàn)狀：應(yīng)用層消費(fèi)內(nèi)容生產(chǎn)落地較快基于不同模態(tài)的技術(shù)、落地成熟度及市場(chǎng)規(guī)模看：（1）基于模態(tài)分類，文字生成發(fā)展時(shí)間長(zhǎng)，而跨模態(tài)生成賽道具有較大潛力；（2）基于應(yīng)用場(chǎng)景看，可消費(fèi)內(nèi)容生成激發(fā)內(nèi)容生成多樣性同時(shí)能夠降本增效，落地及變現(xiàn)進(jìn)展較快。圖14：從不同模態(tài)看，圖像及視頻生成潛在市場(chǎng)規(guī)模較大，仍有待變革資料：量子位智庫(kù)3.3變現(xiàn)路徑：目前產(chǎn)出量收費(fèi)占據(jù)主流，未來(lái)MaaS將占據(jù)主要市場(chǎng)規(guī)模從變現(xiàn)路徑看，目前國(guó)內(nèi)按照內(nèi)容產(chǎn)出量收費(fèi)為主要商業(yè)模式，未來(lái)MaaS將成為主流：（1）底層大模型及中間層變現(xiàn)路徑主要為MaaS，按照數(shù)據(jù)請(qǐng)求量和實(shí)際計(jì)算量付費(fèi)，如OpenAI基于對(duì)外API收費(fèi)模式；（2）應(yīng)用層主要按產(chǎn)出內(nèi)容量及軟件訂閱付費(fèi)，如Deep

Dream

Generator按照計(jì)算請(qǐng)求量和訓(xùn)練次數(shù)付費(fèi)，ChatGPT

Plus

20美元/月。圖15：MaaS推動(dòng)云計(jì)算整體架構(gòu)體系演進(jìn)升級(jí)圖16：未來(lái)MaaS將占據(jù)AIGC市場(chǎng)主要份額資料：阿里研究院數(shù)據(jù)：量子位智庫(kù)、開源證券研究所目

錄CONTENTS基于DCF模型，論港股投資與A股的異同1AIGC行業(yè)綜述：產(chǎn)業(yè)鏈與生態(tài)體系23現(xiàn)狀：模型層互聯(lián)網(wǎng)巨頭蓄勢(shì)待發(fā)，應(yīng)用層消費(fèi)內(nèi)容生成進(jìn)展較快應(yīng)用：傳媒及內(nèi)容優(yōu)先落地，短期看降本增效，長(zhǎng)期看生態(tài)革新風(fēng)險(xiǎn)提示454.1產(chǎn)業(yè)影響：交互方式革新、豐富產(chǎn)品種類、新興商業(yè)模式、構(gòu)建生態(tài)平臺(tái)圖17：通用大模型落地有望改變現(xiàn)有數(shù)字產(chǎn)業(yè)生態(tài)資料：艾瑞咨詢4.2當(dāng)前應(yīng)用：各行業(yè)均有所布局，內(nèi)容消費(fèi)領(lǐng)域變革及落地最快基于大模型在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用，目前行業(yè)變革主要包括游戲、影視內(nèi)容、電商營(yíng)銷、在線教育、辦公軟件、社交及合成數(shù)據(jù)等，其中傳媒領(lǐng)域落地較快、變革程度較高。從模態(tài)看，AIGC目前在基于自然語(yǔ)言的文本、音頻和圖片生成領(lǐng)域，尤其在知識(shí)類中短文、插畫等圖片創(chuàng)作等效果與有中級(jí)經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)作者匹敵，在視頻和3D媒介等復(fù)雜度較高的領(lǐng)域處于探索階段。圖18：AIGC在傳媒及影視內(nèi)容行業(yè)快速落地落地行業(yè)變革方式AI可優(yōu)化從策劃到劇情、音頻、圖像、動(dòng)畫制作再到宣發(fā)等制作全流程，提高開發(fā)人員效率，縮小研發(fā)周期和人員規(guī)模，降低游戲研發(fā)成本，在各行業(yè)中相對(duì)技術(shù)成熟度及接受度最高AI+游戲多模態(tài)內(nèi)容生成增加多樣性及降低成本，細(xì)分領(lǐng)域包括電影及長(zhǎng)視頻（換臉、背景渲染、廣告自動(dòng)植入）、直播（虛擬人）、短視頻（影視作品剪輯）、在線音樂(lè)（自動(dòng)編曲、作曲、AI聲優(yōu)）、圖片（AI制圖、修圖）、網(wǎng)絡(luò)文學(xué)（小說(shuō)生成及續(xù)寫等）AI+影視/內(nèi)容消費(fèi)端AI+電商AI+辦公軟件AI+教育虛擬人直播、個(gè)性化營(yíng)銷，如Shopify接入GPT依照風(fēng)格與需求生成文稿、由文稿生成展示并自動(dòng)精修細(xì)節(jié)、自動(dòng)數(shù)據(jù)分析并輸出邏輯依據(jù)，如Office

copilot個(gè)性化學(xué)習(xí)、適應(yīng)性輔導(dǎo)，如cheggMateAI+社交設(shè)定特定性格的AI

NPC滿足線上社交功能，如Glow通過(guò)AI從現(xiàn)有內(nèi)容，如圖片、音頻、文本等，生成完全虛構(gòu)但保持原始數(shù)據(jù)特定屬性的全新數(shù)據(jù)，本質(zhì)上是希望通過(guò)AIGC克服模型訓(xùn)練的原始數(shù)據(jù)短缺問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)不同機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移及更新以避免隱私泄露、完成特定算法的訓(xùn)練及數(shù)據(jù)分析，且能夠避免手工標(biāo)注的高昂成本，目前在自動(dòng)駕駛和醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用最多產(chǎn)業(yè)端AI+訓(xùn)練數(shù)據(jù)資料：量子位智庫(kù)、36Kr、騰訊研究院、開源證券研究所4.2當(dāng)前應(yīng)用：各行業(yè)均有所布局，游戲、影視、資訊等內(nèi)容消費(fèi)領(lǐng)域落地最快基于目前大模型在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用落地，目前行業(yè)變革主要包括游戲、影視內(nèi)容、電商營(yíng)銷、在線教育、辦公軟件、社交及合成數(shù)據(jù)等，其中傳媒領(lǐng)域落地較快、變革程度較高。圖19：各細(xì)分方向應(yīng)用方向均有布局圖20：AIGC對(duì)電商、影視、辦公軟件、游戲變革程度較高資料：普華永道公眾號(hào)資料：量子位智庫(kù)4.3游戲：AI助力游戲開發(fā)全流程，實(shí)現(xiàn)降本增效AIGC縮短游戲制作流程及周期，降低人員規(guī)模及研發(fā)成本。游戲開發(fā)過(guò)程包含策劃、動(dòng)畫、特效、音頻、美術(shù)等細(xì)分環(huán)節(jié)，對(duì)工業(yè)化程度、實(shí)時(shí)性、交互性要求高，需投入大量人力或延長(zhǎng)制作周期，據(jù)36Kr，《荒野大鏢客：救贖2》制作超28平方英里逼真地圖和1,000個(gè)NPC，耗用8年時(shí)間、專職開發(fā)人員超1,200人、成本近3億美元。隨多模態(tài)通用模型出現(xiàn)，AIGC可優(yōu)化從策劃到劇情、音頻、圖像、動(dòng)畫制作再到宣發(fā)等游戲制作全流程，縮減人員成本及開發(fā)時(shí)間。圖21：AIGC助力優(yōu)化游戲全流程資料：騰訊AI

Lab公眾號(hào)4.4影視內(nèi)容：AIGC提升創(chuàng)作效率，增加內(nèi)容多樣性AIGC影視行業(yè)早有應(yīng)用，大模型拓展應(yīng)用邊界。（1）提高制作效率，AI自動(dòng)化處理電影制作過(guò)程中的任務(wù)，包括視頻剪輯、音頻處理、特效制作等方面，降低電影制作周期和成本。（2）提高內(nèi)容多樣性和創(chuàng)意靈感，如涉及多領(lǐng)域知識(shí)；（3）個(gè)性化、智能化劇本創(chuàng)作及推薦，改善用戶體驗(yàn)。圖22：AIGC提升影視內(nèi)容創(chuàng)作效率及多樣性應(yīng)用技術(shù)路線代表產(chǎn)品Dramatron系A(chǔ)I劇本生成AI劇本拆解AI圖像生成AI視頻生成基于GPT生成具有一定邏輯及連貫性的內(nèi)容，輔助編劇進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作統(tǒng)AI+NLP自動(dòng)對(duì)劇本角色、場(chǎng)景、道具、特效等元素進(jìn)行羅列，轉(zhuǎn)化程拍攝日期和預(yù)算FilmustageCuebric基于圖文數(shù)據(jù)集對(duì)比訓(xùn)練，生成與文本匹配度較高的圖像，提供貼合腳本的影視素材用于概念構(gòu)思或虛擬制作隨深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)升級(jí)，生成更準(zhǔn)確、真實(shí)、可控的高分辨率視頻，與動(dòng)作捕捉技術(shù)結(jié)合，由演員驅(qū)動(dòng)虛擬角色表現(xiàn)，甚至創(chuàng)造出高度智能化的數(shù)字人RunwayRespeecherAI語(yǔ)音技術(shù)AI作曲AI語(yǔ)音處理包括語(yǔ)音識(shí)別ASR、自然語(yǔ)言處理NLP、語(yǔ)言生成NLG、語(yǔ)音合成TTS，作為成熟度較高的技術(shù)已應(yīng)用到自動(dòng)字幕生成、影視配音、多語(yǔ)言譯制中、DeepdubAIVA、LifeScore大模型理解理解音樂(lè)旋律的抽象模式，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，可以應(yīng)用于背景音樂(lè)創(chuàng)作，激發(fā)創(chuàng)意及降低創(chuàng)作門檻AdobeSensei、DreamixAI視頻編輯識(shí)別視頻內(nèi)容，自動(dòng)填充關(guān)鍵幀產(chǎn)生時(shí)間上的連續(xù)，提高視頻剪輯、修改、重制的效率資料：東西文娛公眾號(hào)、開源證券研究所4.5電商：AIGC重塑人貨場(chǎng)，短期看運(yùn)營(yíng)降本增效，長(zhǎng)期看生態(tài)變革AIGC重塑人貨場(chǎng)，短期內(nèi)容生成帶來(lái)運(yùn)營(yíng)降本增效，長(zhǎng)期看交互方式變革有望打破原有格局。（1）人：用戶端自然語(yǔ)言成為發(fā)布操作指令的新模態(tài)，商家端智能客服、虛擬人直播實(shí)現(xiàn)降本增效。（2）貨：AIGC降低貨品文圖視頻等展示素材生成成本，同時(shí)增強(qiáng)多樣性，智能化選品提升ROI。（3）場(chǎng)：用戶端自然語(yǔ)言的交互方式革新提升友好度和功能性，縮短交易鏈路，個(gè)性化營(yíng)銷改變?cè)辛髁糠职l(fā)模式。圖23：AIGC重塑電商人、貨、場(chǎng)變革方式應(yīng)用用戶端商家端自然語(yǔ)言成為發(fā)布操作指令的新模態(tài)智能客服及虛擬人直播實(shí)現(xiàn)降本增效：人（1）目前電商平臺(tái)自動(dòng)回復(fù)多以關(guān)鍵詞進(jìn)行識(shí)別，通用大模型提高用戶體驗(yàn)同時(shí)降低人工成本；

（1）根據(jù)吉宏股份披露，根據(jù)公司公告，2023年1（2）虛擬人直播：AIGC降低虛擬人生成成本，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)7*24小時(shí)直播，月吉宏股份接入ChatGPT，借助相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多環(huán)節(jié)優(yōu)化：截至3月17日，ChatGPT技術(shù)已累計(jì)幫助公司上新品1W+、累計(jì)節(jié)省客服1000人次工時(shí)、生成新廣告文案7W+、處理圖像素材2W+；（2）根據(jù)京東靈小播，某頭部電腦品牌商使用虛擬人直播月度店鋪GMV提升28%（1）降低文案、圖片、視頻等貨品展示素材制作成本；（2）人工素材無(wú)法滿足不同用戶興趣，AIGC可實(shí)現(xiàn)不同營(yíng)銷創(chuàng)意短時(shí)間生成展示素材貨場(chǎng)選品智能選品交互方式自然語(yǔ)言提升交互友好度和功能性，縮短交易鏈路，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷Shopify推出shop

app資料：吉宏股份公告、京東云公眾號(hào)、開源證券研究所4.6AIGC全面輔助辦公，提升工作效率與質(zhì)量辦公軟件：?

2023年3月16日，微軟發(fā)布了基于Office

365及GPT-4.0開發(fā)的創(chuàng)新辦公產(chǎn)品Office

Copilot，并開始了與20家合作伙伴的內(nèi)部測(cè)試。?

2023年4月18日，金山辦公官宣接入AI，其中包括生成文章、多輪對(duì)話、歸納總結(jié)等能力，且將逐步開始公測(cè)。圖24：Office

Copilot提升辦公效率CopilotWordExcelPPTTeamsOutlook1.自動(dòng)分析數(shù)據(jù)的能力：通過(guò)與AI對(duì)話，1.通過(guò)文稿生成PPT：Copilot可

1.在會(huì)議中實(shí)時(shí)追蹤進(jìn)程：可以直接指示Copilot對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以直接將文檔生成PPT展示，并且Copilot可以在會(huì)議中隨時(shí)總得到如數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，極大極小值之按需做調(diào)整。同時(shí)，也可通過(guò)PPT結(jié)已經(jīng)發(fā)生的事情，總結(jié)會(huì)議1.生成初稿的能力：輸入簡(jiǎn)單而未整理的會(huì)議紀(jì)要或草稿，可以生成格式完整的文檔初稿1.幫助用戶區(qū)分重要郵件及普通郵件，并幫助用戶構(gòu)建回復(fù)郵件的優(yōu)先順序類的初步結(jié)論生成文稿。參與者的言論及觀點(diǎn)2.總結(jié)參會(huì)者的觀點(diǎn)：Copilot可以通過(guò)文字將每個(gè)會(huì)議參與者的觀點(diǎn)總結(jié)，并以此形成會(huì)議風(fēng)向的判斷并總結(jié)尚未解決的問(wèn)題2.自動(dòng)打磨細(xì)節(jié)：通過(guò)與Copilot交流，可以直接添加或刪除頁(yè)面或部分內(nèi)容，可以調(diào)整修辭，甚至加入動(dòng)畫效果2.幫助用戶處理郵件：Copilot可以幫助用戶總結(jié)郵件內(nèi)容，幫助用戶起草回復(fù)，甚至直接引用excel中的數(shù)據(jù)作為支撐2.按需修改稿件的能力：在提供模

2.自動(dòng)構(gòu)建數(shù)據(jù)集的能力：通過(guò)與AI進(jìn)板文檔后，可以將初稿的格式、內(nèi)

一步溝通，可以由AI自動(dòng)生成新的數(shù)據(jù)能力介紹容修改為盡量貼近模板的文檔集，甚至生成相關(guān)圖表。3.精修文檔的能力：Copilot可以

3.自動(dòng)構(gòu)建模型的能力：在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的建議或幫助作者直接生成內(nèi)容插圖，基礎(chǔ)上，通過(guò)與AI對(duì)話，可以由AI構(gòu)建并通過(guò)與作者溝通的方式建議作者

模型并對(duì)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)做出判斷，并給3.精細(xì)處理郵件草稿：Copilot可以在郵件草稿的基礎(chǔ)上，依照用戶喜好與需求對(duì)郵件進(jìn)行精細(xì)修正，如內(nèi)容寫作風(fēng)格、內(nèi)容長(zhǎng)度、字體3.生成演講稿的能力：C