人工智能行業(yè)分析研究

人工智能行業(yè)分析研究1AI大模型推動(dòng)計(jì)算機(jī)歷史三次最大浪潮實(shí)現(xiàn)“三山疊巒”此次AI浪潮與以往科技產(chǎn)業(yè)浪潮最大不同在于，這次不是終端硬件變革開啟，而是軟件先行定義一切，催生算力硬件需求和后續(xù)各類物聯(lián)網(wǎng)終端變革，而且起步就是最大想象空間的市場：大模型將計(jì)算機(jī)行業(yè)歷史上最大想象空間的互聯(lián)網(wǎng)最高流量入口、公有云最大市場、新時(shí)代的操作系統(tǒng)合三為一。具體表現(xiàn)為：大模型成為知識(shí)與輿情輸入與輸出的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，其戰(zhàn)略地位將遠(yuǎn)高于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的搜索引擎；云計(jì)算由SaaS走向MaaS，底層算力和上層AI開發(fā)平臺(tái)邊際成本遞減明顯，MaaS將成為公有云最重要的市場；自然語言交互平臺(tái)將成為統(tǒng)一萬物的新時(shí)代操作系統(tǒng)。AI大模型將撬動(dòng)超6萬億美元的三大巨頭，帶動(dòng)國內(nèi)超10萬億元AI產(chǎn)業(yè)。以三個(gè)最大空間的龍頭公司為例，互聯(lián)網(wǎng)最高流量入口谷歌巔峰市值2.0萬億美元，公有云最大市場亞馬遜巔峰市值1.9萬億美元，新時(shí)代操作系統(tǒng)微軟巔峰市值2.6億萬美元，AI大模型將首次使得三大龍頭合一。據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，我國2030年有望實(shí)現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。市場對(duì)大模型的認(rèn)知經(jīng)歷了“逢模必炒”到“百模大戰(zhàn)”覺得不再稀缺兩個(gè)極端。隨著AI大潮的開啟，多家大型科技企業(yè)、A股上市公司及創(chuàng)業(yè)公司都開始發(fā)布AI模型。實(shí)際上大模型終局類似“太極拳”，易學(xué)難精，最終擁有持續(xù)的數(shù)據(jù)場景資源、能夠迭代到接近ChatGPT水平的企業(yè)鳳毛麟角，從終局會(huì)集中在少數(shù)幾個(gè)公司的格局確定性與空前彈性空間來看，大模型仍然是AI最具投資價(jià)值的方向之一。2ChatGPT所代表的大模型意義不亞于電力革命中的交流電與信息革命中操作系統(tǒng)的誕生基于對(duì)過去150年的電氣時(shí)代和信息時(shí)代更替的回顧，AI引領(lǐng)的智能革命不亞于電力革命與信息革命對(duì)人類發(fā)展的意義。以電氣時(shí)代和信息時(shí)代為參考：AI時(shí)代以ChatGPT為代表的大模型AI的成熟如同交流電發(fā)電站和電腦硬件成熟一樣，擁有需求爆發(fā)的基礎(chǔ)；而ChatGPT+Plugin的開發(fā)模式重要性如同電氣時(shí)代的交流電和信息時(shí)代的操作系統(tǒng)，完善生態(tài)平臺(tái)；空前的AI時(shí)代應(yīng)用需求爆發(fā)已經(jīng)到達(dá)奇點(diǎn)。2.1電氣時(shí)代：技術(shù)奇點(diǎn)突破推動(dòng)電力賦能千行百業(yè)2.1.1電力產(chǎn)業(yè)技術(shù)奇點(diǎn)突破，推動(dòng)電力行業(yè)需求端迎來飛躍式發(fā)展人類對(duì)電力的探索和使用經(jīng)歷了一個(gè)很長時(shí)間的過程，技術(shù)奇點(diǎn)突破真正推動(dòng)了電力的普及和大發(fā)展。公元前500年，古希臘哲學(xué)家泰勒斯通過在琥珀上摩擦皮毛，發(fā)現(xiàn)了靜電。1745年,荷蘭萊頓大學(xué)教授布羅克制作了萊頓瓶，將電荷儲(chǔ)存起來，供電學(xué)實(shí)驗(yàn)使用，但人類至此尚未經(jīng)歷真正的大規(guī)模用電時(shí)代。本杰明.富蘭克林風(fēng)箏實(shí)驗(yàn)證明了雷雨天的電就是一種自然的放電現(xiàn)象，隨之而來的電學(xué)研究，諸如：電池、電荷、導(dǎo)體、避雷針等逐漸融入人們的日常生活中。但在這個(gè)階段，零散的電力終究難以在人類社會(huì)中發(fā)揮最大的價(jià)值，技術(shù)奇點(diǎn)突破則真正推動(dòng)了電力的普及和大發(fā)展。技術(shù)奇點(diǎn)突破之一：發(fā)電站的建立，改變零散電力無法集中使用的局面，推動(dòng)社會(huì)資源建立起真正意義上可供現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)使用的電力系統(tǒng)。1882年9月，愛迪生在曼哈頓下城的珍珠街建立了第一個(gè)中央水力發(fā)電站，通過使用通用電氣公司發(fā)明的直流輸電系統(tǒng)，成功的為威斯康星州阿普爾頓的一所普通家庭供電，這也促使直流輸電系統(tǒng)成為當(dāng)時(shí)美國的標(biāo)準(zhǔn)電力傳輸形式。技術(shù)奇點(diǎn)突破之二：交流電的普及應(yīng)用，真正解決了電的長距離傳輸問題，進(jìn)而使電力大規(guī)模普及，僅用約30年時(shí)間，到1913年,全世界的年發(fā)電量達(dá)500億千瓦時(shí)。隨后的約百年時(shí)間里，全球發(fā)電量增長超過500倍，電器開始走到生產(chǎn)生活的每一個(gè)角落。特斯拉在1887年發(fā)明了交流電動(dòng)機(jī)，這項(xiàng)技術(shù)使得交流電得以廣泛應(yīng)用。這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)明使得交流電可以用來驅(qū)動(dòng)電力工具和機(jī)器，而不僅僅是用于電力傳輸。特斯拉的交流電技術(shù)被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代電力系統(tǒng)，從發(fā)電廠到家庭用電，都離不開這項(xiàng)技術(shù)。與直流電相比，交流電可以更好地傳輸長距離的電力，并且更容易通過變壓器進(jìn)行轉(zhuǎn)換。這些優(yōu)點(diǎn)使得交流電成為了現(xiàn)代電力系統(tǒng)的基礎(chǔ)，電力可以從發(fā)電廠傳輸?shù)郊彝ズ推髽I(yè)，改變了人類社會(huì)的生產(chǎn)和生活方式。到1913年,全世界的年發(fā)電量達(dá)500億千瓦時(shí),電力工業(yè)已作為一個(gè)獨(dú)立的工業(yè)部門,進(jìn)入人類的生產(chǎn)活動(dòng)領(lǐng)域。2021年全世界發(fā)電量達(dá)到28.47萬億千萬時(shí)，1913年到2021年的約108年的時(shí)間內(nèi)，全球發(fā)電量增長了超過500倍。電器開始用于代替機(jī)器，成為補(bǔ)充和取代以蒸汽機(jī)為動(dòng)力的新能源。隨后，電燈、電車、電影放映機(jī)相繼問世，電器走進(jìn)了人類生活的每一個(gè)角落，人類進(jìn)入了“電氣時(shí)代”。進(jìn)入20世紀(jì)，電力不僅自身需求快速增長，而且成為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“晴雨表”，其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是重大而深遠(yuǎn)的。考察1979-2022年國內(nèi)發(fā)電量增速與GDP增速變化，我們發(fā)現(xiàn)在大多數(shù)年份，發(fā)電量的增長都和經(jīng)濟(jì)增長趨勢相一致。因此，突破技術(shù)奇點(diǎn)后，電力自身的需求不僅快速持續(xù)增長，而且已經(jīng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展深度融合，成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱和“晴雨表”。2.1.2類比電力發(fā)展，AI到達(dá)技術(shù)奇點(diǎn)后也將迎來需求的大爆發(fā)我們認(rèn)為，AI的發(fā)展在一定程度上可以和電力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的歷史相類比：1）技術(shù)奇點(diǎn)突破，電力需求大幅度且持續(xù)提升，1913年以來的百年間全球發(fā)電量增長超500倍。人類對(duì)電力的探索時(shí)間很長，但一直處于零星探索和使用的狀態(tài)，直到19世紀(jì)80年代技術(shù)奇點(diǎn)突破后才迎來真正的變革機(jī)遇：一是變分散為集中，發(fā)電站的建立使得社會(huì)真正集中使用電力，賦能工業(yè)社會(huì)；二是解決了應(yīng)用范圍小的問題：交流電更好地傳輸長距離的電力，進(jìn)而讓電進(jìn)一步的普及到人類社會(huì)的每一個(gè)角落。約30年后，1913年全世界年發(fā)電量就達(dá)到了500億千瓦時(shí)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)不僅實(shí)現(xiàn)了需求重大突破而且后續(xù)快速發(fā)展。2021年全世界發(fā)電量達(dá)到28.47萬億千萬時(shí)，1913年到2021年的約108年的時(shí)間內(nèi)，全球發(fā)電量增長了超過500倍。2）對(duì)標(biāo)之下，AI技術(shù)奇點(diǎn)突破后，對(duì)軟件的重構(gòu)將開啟巨大的需求空間。人類對(duì)AI的探索期也很長，視覺技術(shù)促使AI第一次在人類生活中的普及，即AI賦能硬件，比如圖像識(shí)別、人臉識(shí)別基礎(chǔ)上的視頻監(jiān)控等應(yīng)用。我們認(rèn)為以ChatGPT為代表的技術(shù)實(shí)現(xiàn)了AI的又一次飛躍，在AI賦能硬件的基礎(chǔ)上，有望對(duì)軟件帶來徹底重構(gòu)，進(jìn)而激發(fā)需求端的重要潛力：第一，對(duì)標(biāo)交流電，電力突破技術(shù)奇點(diǎn)后開始賦能千行百業(yè)，相比之下AI重構(gòu)軟件帶來應(yīng)用的普及和深化，進(jìn)而創(chuàng)造更大空間。交流電的普及讓電力走到了人類社會(huì)的每一個(gè)角落，AI技術(shù)奇點(diǎn)突破后對(duì)軟件重構(gòu)之后也必將推動(dòng)軟件應(yīng)用的極大深化，軟件使用頻次將更高，輻射范圍也將更廣，進(jìn)而開啟更大的需求空間。第二，對(duì)標(biāo)發(fā)電站的建立，發(fā)電站實(shí)際上是集中資源對(duì)各個(gè)行業(yè)進(jìn)行賦能；AI重構(gòu)軟件實(shí)際上加深了對(duì)產(chǎn)業(yè)的賦能，進(jìn)而“產(chǎn)業(yè)+AI”也有望開啟更大的需求空間。發(fā)電站的建立推動(dòng)社會(huì)資源建立起真正意義上可供現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)使用的電力系統(tǒng)，讓人們可以用電力賦能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。AI技術(shù)奇點(diǎn)突破后重構(gòu)軟件，實(shí)際上賦予了軟件更多的跨越性的功能，進(jìn)而加深對(duì)產(chǎn)業(yè)的賦能力量，進(jìn)而“產(chǎn)業(yè)+AI”也有望開啟更大的需求空間，創(chuàng)造更多的需求。第三，對(duì)標(biāo)電力對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響，AI有望對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生長期而深刻的影響。對(duì)標(biāo)電力對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的深刻影響，我們認(rèn)為電力作為一種基礎(chǔ)設(shè)施，已經(jīng)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱和“晴雨表”；對(duì)于AI，其作為一種重要的生產(chǎn)力，在賦能硬件、重構(gòu)軟件的基礎(chǔ)上，在長期發(fā)展中不僅將提升自身需求、賦能多個(gè)行業(yè)，而且也有望對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生深刻而巨大的影響。2.2信息時(shí)代：操作系統(tǒng)帶動(dòng)海量應(yīng)用需求2.2.1操作系統(tǒng)提供應(yīng)用開發(fā)和使用條件，推動(dòng)應(yīng)用需求信息時(shí)代的開端來自于摩爾定律的出現(xiàn)，而信息時(shí)代增長的拐點(diǎn)來自安迪比爾定律的出現(xiàn)，兩者雙輪驅(qū)動(dòng)帶來了60年的信息時(shí)代發(fā)展浪潮。摩爾定律于1965年由英特爾創(chuàng)始人之一摩爾提出，簡單來說是集成電路每隔18-24個(gè)月性能將提升一倍，這奠定了60年來全球集成電路的發(fā)展趨勢。安迪比爾定律是1990年英特爾CEO安迪與微軟CEO比爾蓋茨一起提出，簡單來說就是軟件的發(fā)展總能夠盡快耗盡硬件性能，逼迫硬件性能進(jìn)一步提升。1995年，windows操作系統(tǒng)的發(fā)布是兩大定律的重要結(jié)合點(diǎn)，進(jìn)而開啟雙輪驅(qū)動(dòng)全球科技發(fā)展的格局。操作系統(tǒng)核心功能是用來管理越來越復(fù)雜的硬件，操作系統(tǒng)簡化計(jì)算機(jī)使用為軟件發(fā)展打下基礎(chǔ)，進(jìn)而推動(dòng)1990年至今的互聯(lián)網(wǎng)浪潮。第一部計(jì)算機(jī)由于構(gòu)造簡單并沒有操作系統(tǒng)，后續(xù)隨著晶體管、硬盤、CPU、存儲(chǔ)器、顯示器、鍵盤、喇叭等眾多電子元器件加入，計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備變得越來越復(fù)雜，使用DOS等復(fù)雜操作系統(tǒng)學(xué)習(xí)難度較大，簡化的操作系統(tǒng)需求迫切，沒有簡化操作系統(tǒng)就很難開發(fā)出用戶可以正常使用的應(yīng)用。1993年微軟WindowsNT面世將圖形化操作正式帶向全世界（之前是編程為主的DOS），圖形化操作系統(tǒng)使得電腦使用門檻降低，帶來了互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的全面爆發(fā)，進(jìn)而推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)全面普及。操作系統(tǒng)帶動(dòng)軟硬件上下游產(chǎn)業(yè)鏈共進(jìn)，共同拓寬應(yīng)用邊界。以信息時(shí)代最具代表的Wintel聯(lián)盟為例，據(jù)億歐分析，在硬件上，Wintel通過捆綁銷售，牢牢把握住對(duì)產(chǎn)業(yè)下游生產(chǎn)商的控制權(quán)；而Intel作為芯片IDM廠商，占據(jù)市場話語權(quán)。在軟件上，微軟在專業(yè)級(jí)應(yīng)用軟件及游戲方面推出不同層次的產(chǎn)品來與Adobe、SAP、Oracle、SAS競爭，如Dynamic、SQLServer、Skype等；在開發(fā)者生態(tài)上，由于Windows平臺(tái)滲透率高，因此凝聚了大批的開發(fā)者，開發(fā)出各類應(yīng)用軟件。操作系統(tǒng)帶來編譯器工具鏈（或IDE），催化各類應(yīng)用爆發(fā)，帶動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶使用人數(shù)不斷提升。操作系統(tǒng)編譯工具鏈，包括預(yù)處理器、編譯器、匯編器、鏈接器，所有的軟件要想從源碼變成二進(jìn)制程序都需要它們來處理。憑借以Windows編譯工具鏈為代表的集成開發(fā)環(huán)境（IDE）日漸成熟，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用1990年代起快速爆發(fā)，互聯(lián)網(wǎng)用戶人數(shù)也快速提升至當(dāng)前的40億人。2.2.2類比信息時(shí)代，AI已經(jīng)走向應(yīng)用海量爆發(fā)的拐點(diǎn)我們認(rèn)為，當(dāng)前的AI如同1990年代的操作系統(tǒng)：操作系統(tǒng)協(xié)調(diào)復(fù)雜硬件為軟件開發(fā)做基礎(chǔ)，當(dāng)前的AI已經(jīng)初步擁有AGI（通用AI）的雛形是協(xié)調(diào)全球硬件、軟件、數(shù)據(jù)等構(gòu)建強(qiáng)大基礎(chǔ)平臺(tái)，擁有成熟的軟硬件產(chǎn)業(yè)鏈可以協(xié)同發(fā)展，并且同時(shí)Plugin插件將成為AI時(shí)代的編程工具鏈，海量應(yīng)用需求爆發(fā)拐點(diǎn)已現(xiàn)。當(dāng)前AI已經(jīng)擁有AGI的雛形，“管理全球“的操作系統(tǒng)即將誕生。微軟于2023年3月發(fā)表論文《SparksofArtificialGeneralIntelligence:EarlyexperimentswithGPT-4》認(rèn)為GPT4可以解決跨越數(shù)學(xué)、編碼、視覺、醫(yī)學(xué)、法律、心理學(xué)等的新穎而困難的任務(wù)，而無需任何特殊提示，微軟最后的結(jié)論是GPT4已經(jīng)可以作為AGI的雛形。同時(shí)，OpenAI創(chuàng)始人奧特曼2023年3月曾提出“萬物摩爾定律”，即AI智能性每18個(gè)月翻一番，我們認(rèn)為隨著AI智能性不斷增強(qiáng)，AGI的研發(fā)終將取得成功。在多模態(tài)AGI的平臺(tái)下，AI不止可以管理數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)，還可以操控機(jī)器人等硬件，有望成為“管理全球”的操作系統(tǒng)。AI軟硬件產(chǎn)業(yè)鏈齊頭并進(jìn)，海外已有成熟云-邊-端+AI的產(chǎn)業(yè)藍(lán)本。據(jù)火石創(chuàng)造，AI產(chǎn)業(yè)鏈分為1）基礎(chǔ)層：是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，通過海量數(shù)據(jù)形成人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)獲?。▊鞲衅鳎?、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（云計(jì)算）、數(shù)據(jù)處理（芯片及云技術(shù)）能力；2）感知層：是人工智能產(chǎn)業(yè)的中間層，通過機(jī)器感知及算法實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與前端應(yīng)用的緊密關(guān)聯(lián)；3）應(yīng)用層：是人工智能技術(shù)在各產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，是人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)其他產(chǎn)業(yè)的深度改造及賦能。在英偉達(dá)GTC2023發(fā)布會(huì)中，英偉達(dá)展示與微軟、AWS等公司在云（DGXCloud）-邊（算力中心）-端（各類AI芯片）和AI應(yīng)用（如Picasso）深度合作的產(chǎn)業(yè)鏈藍(lán)本?！癈hatGPT+Plugin”模式定義AI時(shí)代的應(yīng)用開發(fā)方式，AI應(yīng)用井噴拐點(diǎn)已現(xiàn)。通過多插件的相互協(xié)同構(gòu)建私人定制的人工智能管家將是OpenAI的野望。通過ChatGPT釋放出的第一批第三方插件中，基本全方位覆蓋衣食住行、情感交互、工作以及學(xué)習(xí)等日常所需。而相關(guān)插件的能力將通過ChatGPTPlugins的三大基礎(chǔ)套件：Browsing（聯(lián)網(wǎng)插件）、CodeInterpreter（代碼編程器）以及Retrieval（知識(shí)檢索插件）。實(shí)現(xiàn)在統(tǒng)一平臺(tái)上相互協(xié)調(diào)，從而形成應(yīng)用程序協(xié)同執(zhí)行廣泛場景的各類任務(wù)。2.3AI時(shí)代：應(yīng)用開發(fā)需求將達(dá)到空前水平2.3.1AI兼具普惠性和易用性，MaaS催化應(yīng)用開發(fā)需求當(dāng)前AI產(chǎn)品超過人類智能水平同時(shí)，還擁有極低的邊際使用成本，AI首次被賦予普惠性，擁有全面賦能千行百業(yè)的硬性基礎(chǔ)。據(jù)SEQUOIA測算，在2015年至2022年期間，用于訓(xùn)練這些模型的計(jì)算增加了6個(gè)數(shù)量級(jí)，其結(jié)果在手寫、語音和圖像識(shí)別、閱讀理解和語言理解等方面首次超過人類表現(xiàn)基準(zhǔn)。與強(qiáng)勁的AI形成鮮明對(duì)比的是極低的邊際使用成本，以O(shè)penAI產(chǎn)品定價(jià)為例，GPT-3.5-turbo的費(fèi)用僅為0.002美分/tokens，同時(shí)支持一次性20美元包月無限使用，可以極大程度降低邊際使用成本。我們認(rèn)為，當(dāng)前AI費(fèi)用門檻的大幅下降結(jié)合大模型AI的性能優(yōu)勢，為AI被集成到更多的應(yīng)用當(dāng)中打下良好基礎(chǔ)。微軟Copilot發(fā)布是AI領(lǐng)域的“iPhone”時(shí)刻，AI應(yīng)用開發(fā)邊界得到擴(kuò)展。微軟從GPT到GPT3.5的技術(shù)革新，到GPT3.5turbo的成本降低，到WishperAPI發(fā)布，再到現(xiàn)在全面綁定，凸顯自身從編程成本降低到最后全面內(nèi)置于Office365全家桶發(fā)布AI標(biāo)桿級(jí)應(yīng)用Copilot，微軟僅僅用了不到半年的時(shí)間即打破數(shù)十年生產(chǎn)力的輸出方式，Copilot的面世不僅僅只是功能的增加，其內(nèi)核在于生產(chǎn)力的全新躍遷。Copilot的發(fā)布使開發(fā)者意識(shí)到AI已經(jīng)是正在實(shí)際發(fā)生的、正帶來各行各業(yè)生產(chǎn)力質(zhì)變的近期最大科技革命。據(jù)SEQUOIA，當(dāng)前各類大模型AI井噴，AI已經(jīng)走入各個(gè)行業(yè)的不同場景，并有望伴隨大模型優(yōu)化持續(xù)升級(jí)。2023年3月23日OpenAI發(fā)表論文，美國80%以上的崗位都可以被AI賦能，這一趨勢有望在全球范圍內(nèi)推進(jìn)。OpenAI于2023年3月24日發(fā)表論文《AnEarlyLookattheLaborMarketImpact》，美國80%以上的工作都有望與AI結(jié)合，若將同一工作AI工作時(shí)間相比人類工作時(shí)間降低50%定義為有替代可能，則8%人類有可能會(huì)被替代、16%的人類在工作中有至少50%的任務(wù)會(huì)被替代。我們認(rèn)為，AI賦能千行百業(yè)已經(jīng)趨勢已經(jīng)確立，未來各行業(yè)將帶來更多AI應(yīng)用部署需求，以提升公司競爭力。AI時(shí)代MaaS將成為應(yīng)用開發(fā)主要模式。AI時(shí)代，C端和SMB端客戶沒有能力開發(fā)自己的大模型，這時(shí)需要使用MaaS模式在已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)。據(jù)AIIA中國，MaaS預(yù)訓(xùn)練基線智能水平大幅提升，平臺(tái)多樣化、規(guī)?；蠹以谠粕峡梢哉业阶约核璧哪Ｐ?，各個(gè)大、中、小型B端客戶和C端客戶都有望通過自己的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)在云端進(jìn)行定制化訓(xùn)練，帶來海量應(yīng)用需求。使用自然語言為主的編程方式有望讓每個(gè)人都成為開發(fā)者，結(jié)合MaaS保障海量應(yīng)用開發(fā)需求順利落地。以ChatGPT的代碼編程器為例，ChatGPT打破編程溝壑，僅通過文字描述即可實(shí)現(xiàn)各種功能：1）讓ChatGPT編輯視頻——只要給出一個(gè)指令，ChatGPT就會(huì)對(duì)上傳視頻文件進(jìn)行處理，具備剪輯、添加等功能；2）在ChatGPT內(nèi)部的大量開發(fā)工作，并無需脫離用戶界面，實(shí)現(xiàn)直接從其他系統(tǒng)中調(diào)用所需代碼進(jìn)行開發(fā)工作。在低編程難度的背景下，借助MaaS帶來的打破AI訓(xùn)練壁壘以及越來越先進(jìn)的模型自訓(xùn)練能力，AI有望重現(xiàn)全民互聯(lián)網(wǎng)一樣的普及度，保障海量應(yīng)用開發(fā)需求順利落地。2.3.2AI時(shí)代已經(jīng)拉開序幕，“AI+”正全面滲透以海外AI應(yīng)用開發(fā)龍頭C3.AI為例，各行業(yè)AI應(yīng)用相關(guān)需求高景氣。據(jù)C3.AI官網(wǎng)，公司認(rèn)為2022Q4（對(duì)應(yīng)FY2023Q3）開始的AI浪潮是過去三年未有的巨大變化，AI相關(guān)的解決方案、應(yīng)用開發(fā)需求在各行各業(yè)間快速涌現(xiàn)，公司重建并大幅擴(kuò)展了業(yè)務(wù)伙伴生態(tài)，與谷歌云、AWS、微軟Azure等236家公司建立AI領(lǐng)域的深度合作，這驅(qū)使著公司收入在連續(xù)兩個(gè)季度負(fù)增長后重回8%。我們認(rèn)為，以AI發(fā)展更快的美國市場為前瞻，AI應(yīng)用爆發(fā)有望帶動(dòng)相關(guān)計(jì)算機(jī)公司收入增長。國內(nèi)政策持續(xù)推動(dòng)AI技術(shù)賦能各行各業(yè)。目前國內(nèi)非常重視解決AI重大應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化問題，著力打造人工智能重大場景，形成可復(fù)制推廣的標(biāo)桿應(yīng)用。隨著我國在數(shù)據(jù)、算力、算法及模型的基礎(chǔ)層資源與研究積累日益豐富，使得AI技術(shù)不僅可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，還可以為各行業(yè)提供更智能化的解決方案，為開展下游人工智能場景創(chuàng)新應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。2022年，我國陸續(xù)出臺(tái)一系列指導(dǎo)意見及通知，持續(xù)加強(qiáng)對(duì)人工智能場景創(chuàng)新工作的統(tǒng)籌指導(dǎo)，規(guī)范與加強(qiáng)人工智能應(yīng)用建設(shè)，實(shí)現(xiàn)AI與實(shí)體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的深度融。2023年為國內(nèi)AI市場增長拐點(diǎn)，未來五年進(jìn)入復(fù)合增速26%的高增階段。據(jù)分析，若定義我國人工智能產(chǎn)業(yè)為AI應(yīng)用軟件、硬件及服務(wù)三部分，則2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1958億元，目前中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實(shí)施人工智能項(xiàng)目，未來隨著中小型企業(yè)的普遍嘗試和大型企業(yè)的穩(wěn)健部署，在AI成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代核心生產(chǎn)力的背景下，AI芯片、自動(dòng)駕駛及車聯(lián)網(wǎng)視覺解決方案、智能機(jī)器人、智能制造、決策智能應(yīng)用等細(xì)分領(lǐng)域增長強(qiáng)勁。2027年人工智能產(chǎn)業(yè)整體規(guī)?？蛇_(dá)6122億元，2022-2027年的相關(guān)CAGR為25.6%。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，AI視覺作為近兩年AI產(chǎn)業(yè)最重要的細(xì)分賽道，2022年市場規(guī)模達(dá)到830億元，預(yù)計(jì)2027年市場規(guī)模達(dá)到1644億元，2022-2027年的復(fù)合增長率為14.6%；同時(shí)伴隨著新型的自然語言處理工具ChatGTP的應(yīng)用場景不斷的被市場挖掘，也帶動(dòng)了自然語言處理產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，預(yù)計(jì)2027年市場規(guī)模達(dá)到219億，2022-2027年的復(fù)合增長率為20.1%。與此同時(shí)，智能語音、人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)等細(xì)分領(lǐng)域也保持快速增長。“AI+制造業(yè)”：智能制造是制造業(yè)價(jià)值鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化，融合了AI技術(shù)、信息與通信技術(shù)、工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)、現(xiàn)代企業(yè)管理以及先進(jìn)制造技術(shù)五大領(lǐng)域技術(shù)的全新制造模式。具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等特征，旨在提高制造業(yè)質(zhì)量、效率效益和柔性的先進(jìn)生產(chǎn)方式。近些年，我國智能制造發(fā)展呈現(xiàn)良好態(tài)勢，供給能力不斷提升，智能制造裝備市場滿足率超過50%，主營業(yè)務(wù)收入超10億元的系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商達(dá)40余家。同時(shí)隨著數(shù)字孿生、建模與仿真等關(guān)鍵技術(shù)的不斷強(qiáng)化，在試點(diǎn)示范項(xiàng)目上的應(yīng)用成效提升明顯，試點(diǎn)示范項(xiàng)目生產(chǎn)效率平均提高45%、產(chǎn)品研制周期平均縮短35%、產(chǎn)品不良品率平均降低35%?！癆I+交通”：智慧交通融入了人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)等技術(shù)，旨在構(gòu)建起一種在大范圍、全方位發(fā)揮作用的高效、安全、環(huán)保、舒適、文明的運(yùn)輸和管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)交通的系統(tǒng)性、實(shí)時(shí)性、信息交流的交互性，提高道路使用效率，短途運(yùn)輸效率以及道路通行能力，大幅降低汽車能耗，使交通堵塞減少。智慧交通系統(tǒng)按照技術(shù)層級(jí)可分為感知層、通訊信層、平臺(tái)層和應(yīng)用層，AI在智慧交通中通常用于車輛控制、事故預(yù)測以及交通控制等方面。據(jù)中國智能交通協(xié)會(huì)公布的數(shù)據(jù)顯示，2022年，我國智慧交通市場規(guī)模達(dá)到2133億元，預(yù)計(jì)2026年有望突破4000億元，年均復(fù)合增長率在16%左右?！癆I+電力”：人工智能賦能新型電力系統(tǒng)下新能源發(fā)電、變電、調(diào)度、配網(wǎng)、安監(jiān)、營銷、基建以及企業(yè)經(jīng)營管理等領(lǐng)域業(yè)務(wù)智能化應(yīng)用，將有效推進(jìn)新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，助力新型電力系統(tǒng)智能化發(fā)展。基于云平臺(tái)、深度學(xué)習(xí)框架以及圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等AI技術(shù)能力為電力企業(yè)提供專業(yè)化模型訓(xùn)練和智能化分析以及診斷服務(wù)，包括1）提供精準(zhǔn)的能源需求預(yù)測，幫助企業(yè)制定更加科學(xué)合理的能源調(diào)度方案，避免因能源短缺或過剩而造成的浪費(fèi)和損失；2）對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和優(yōu)化，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，降低事故風(fēng)險(xiǎn)；3）提高電力設(shè)備的維護(hù)效率和準(zhǔn)確性，降低設(shè)備故障率，從而降低維護(hù)成本和提高設(shè)備使用壽命?！癆I+醫(yī)療”：智慧醫(yī)療指應(yīng)用信息技術(shù)及人工智能算法輔助醫(yī)療預(yù)防、檢驗(yàn)、分析、診療、愈后康復(fù)、保健全過程的技術(shù)應(yīng)用，主要應(yīng)用方向包括1）智慧醫(yī)院管理；2）智慧診斷；3）輔助診斷三個(gè)方面。在智慧醫(yī)院管理方面，醫(yī)院不僅可以利用AI機(jī)器人為患者提供全生命周期、精準(zhǔn)化的智慧醫(yī)療健康服務(wù)，比如幫助患者導(dǎo)航、提供病情咨詢等，同時(shí)AI技術(shù)還可以自動(dòng)優(yōu)化醫(yī)生、護(hù)士的排班安排，提高醫(yī)院的工作效率。在智慧診斷方面，AI技術(shù)可以通過醫(yī)療影像分析、自然語言處理等技術(shù)手段，幫助醫(yī)生自動(dòng)識(shí)別和判斷疾病，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和速度。在輔助診斷方面，醫(yī)院可以通過AI技術(shù)對(duì)患者的康復(fù)情況進(jìn)行監(jiān)測和評(píng)估，為醫(yī)生提供康復(fù)建議和治療方案，同時(shí)還可以通過人工智能機(jī)器人、語音識(shí)別等技術(shù)手段，為醫(yī)生提供手術(shù)輔助和技術(shù)支持，提高手術(shù)效率和準(zhǔn)確性?！癆I+教育”：智慧教育是以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)為基礎(chǔ)，依托各類智能設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)所實(shí)現(xiàn)的一種智能技術(shù)與教育深度融合的新型教育樣態(tài)，通過人機(jī)交互、數(shù)據(jù)共享、知識(shí)互聯(lián)、云計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)滿足學(xué)生智慧化、個(gè)性化、精準(zhǔn)化學(xué)習(xí)需求。目前常見的AI應(yīng)用場景包括：1）可以通過自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)手段，自動(dòng)評(píng)估學(xué)生的作業(yè)、考試等學(xué)習(xí)成果，以及實(shí)時(shí)分析學(xué)生學(xué)習(xí)過程，幫助學(xué)生及時(shí)糾正錯(cuò)誤，提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和效率。2）可以通過語音識(shí)別、人臉識(shí)別、智能機(jī)器人等AI技術(shù)手段，為教師提供智能輔助和技術(shù)支持，比如自動(dòng)記錄教師上課內(nèi)容，幫助教師進(jìn)行教學(xué)回顧和總結(jié)等，提高教學(xué)效率和質(zhì)量。3）可以通過數(shù)據(jù)分析、預(yù)測分析等AI技術(shù)手段，分析學(xué)生學(xué)習(xí)情況和教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)，幫助管理者制定更加科學(xué)的教育管理策略?！癆I+礦山”：智慧礦山是將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)與礦山生產(chǎn)自動(dòng)化裝備等進(jìn)行底層融合，構(gòu)建出設(shè)備感知層、數(shù)據(jù)中心層、智慧決策層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層以及展示交互層的五層智慧礦山業(yè)務(wù)架構(gòu)，將礦山的開拓、采掘、運(yùn)輸、分選、安全、環(huán)保等生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行最優(yōu)化的協(xié)同管控，統(tǒng)籌實(shí)現(xiàn)礦山開采在生產(chǎn)效率、經(jīng)濟(jì)效益和安全環(huán)保水平的最優(yōu)化提升。同時(shí)數(shù)字孿生技術(shù)是智慧礦山的重要組成部分，通過將礦山的物理實(shí)體實(shí)時(shí)映射到虛擬模型，便于工程師對(duì)礦山狀況進(jìn)行精確測量和精準(zhǔn)控制，以及在多維復(fù)雜約束條件下對(duì)采礦生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行模擬推演，這將進(jìn)一步提高礦山生產(chǎn)組織效率以及安全管控水平，推進(jìn)礦山生產(chǎn)的少人化和無人化。“AI+視頻會(huì)議”：從具體場景來說，視頻會(huì)議中天然存在多個(gè)環(huán)節(jié)，可以通過AI技術(shù)賦能，例如會(huì)議紀(jì)要的快速生成，會(huì)議要點(diǎn)提醒、會(huì)議實(shí)時(shí)記錄與反饋、會(huì)議進(jìn)行中與外部的連接等。微軟：Copilot成為視頻會(huì)議“管家”。根據(jù)微軟的Microsoft365Copilot發(fā)布會(huì)，Copilot能夠?qū)崿F(xiàn)的功能包括：1、精準(zhǔn)總結(jié)會(huì)議要點(diǎn)；2、針對(duì)會(huì)議討論的問題，能夠直接回答討論結(jié)果；3、可以跟進(jìn)會(huì)議進(jìn)程，提示會(huì)議尚未討論的問題；4、自動(dòng)生成紀(jì)要，提煉要點(diǎn)；5、中途離開會(huì)議可以向Copilot提問；6、提問會(huì)議的實(shí)時(shí)內(nèi)容。谷歌：將生成式AI技術(shù)裝入旗下辦公軟件。就在OpenAI推出GPT-4的同一天，谷歌也宣布將生成式AI裝進(jìn)其Workspace“全家桶”，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)撰寫電子郵件或生成文檔摘要等功能，該功能覆蓋谷歌郵箱（Gmail）、谷歌文檔（GoogleDocs）、表格（Sheets）等組件。其中對(duì)于視頻會(huì)議，在GoogleMeet中提供新的AI背景生成、筆記記錄、總結(jié)等功能。“AI+5G消息”：ChatGPT有望帶來5G消息重構(gòu)。5G消息的核心應(yīng)用Chatbot（聊天機(jī)器人），其本質(zhì)是隨時(shí)響應(yīng)用戶消息服務(wù)，與ChatGPT的交互性不謀而合。作為5G消息的行業(yè)龍頭夢網(wǎng)科技，在攜手三大運(yùn)營商及頭部終端廠商，于金融、政務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，構(gòu)建十?dāng)?shù)萬家大中型企業(yè)與超十億個(gè)人用戶的溝通橋梁，并通過云短信、云5G富媒體消息、AIM/短信小程序（富信2.0）、Chatbot消息等功能筑造供多網(wǎng)合一的統(tǒng)一消息中心，5G消息布局已初現(xiàn)崢嶸?！癆l+法院”：法院業(yè)務(wù)流程中涉及立案、審判、執(zhí)行等多個(gè)環(huán)節(jié)，產(chǎn)生大量會(huì)議、文件、卷宗，是ChatGPT的最佳使用場景。目前金橋信息與螞蟻在人工智能領(lǐng)域深度合作，要素式立案平臺(tái)就是典型的AI賦能下的復(fù)雜文本結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)化處理平臺(tái)。金橋的云平臺(tái)業(yè)務(wù)主要聚焦法院信息化，以移動(dòng)執(zhí)行平臺(tái)為典型代表，通過管理平臺(tái)+移動(dòng)APP的形式解決法院在執(zhí)行過程中的突出痛點(diǎn)。該業(yè)務(wù)目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)3500+法院的全覆蓋，同時(shí)采用Saas模式收費(fèi)，商業(yè)模式更優(yōu)。3計(jì)算機(jī)超級(jí)行情的基礎(chǔ)：AI引爆需求同時(shí)空前提升人效3.1需求空前提升，進(jìn)入行業(yè)核心業(yè)務(wù)目前各行業(yè)IT市場規(guī)模占該行業(yè)總規(guī)模比例較低，核心在于計(jì)算機(jī)行業(yè)主要為行業(yè)承擔(dān)提升信息效率的功能，而AI時(shí)代將徹底重塑計(jì)算機(jī)行業(yè)與各行業(yè)的關(guān)系，成為創(chuàng)造行業(yè)價(jià)值的主體，這是計(jì)算機(jī)超級(jí)行情最重要的邏輯基礎(chǔ)。目前各行業(yè)IT主要解決信息效率問題而非創(chuàng)造價(jià)值；AI時(shí)代，AI賦能各行業(yè)功能的深度和廣度呈指數(shù)級(jí)增長，將扮演行業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的價(jià)值創(chuàng)造者和重要組成部分。3.2AI將全面帶動(dòng)計(jì)算機(jī)公司全面轉(zhuǎn)型DevOps降本增效軟件開發(fā)模式不斷改進(jìn)以滿足降本增效的需求，DevOps是目前降本增效效果最好的軟件開發(fā)模式，但由于相關(guān)生態(tài)工具學(xué)習(xí)較為復(fù)雜、編程難度高導(dǎo)致滲透率較低。傳統(tǒng)低代碼編程平臺(tái)受限于自身資源庫稟賦難以覆蓋全市場客戶需求，并不能真正解決問題，直到2022年底生成式AI面世使得AI編程成為現(xiàn)實(shí)，微軟全能AI編程應(yīng)用CopilotX發(fā)布徹底解決DevOps編程難度高的痛點(diǎn)，DevOps有望在軟件公司全面滲透，進(jìn)而促進(jìn)行業(yè)整體降本增效。軟件行業(yè)的軟件生產(chǎn)的部署效率、出現(xiàn)故障后恢復(fù)服務(wù)的時(shí)間、軟件運(yùn)維等需求日益高長，軟件開發(fā)模式一直朝自動(dòng)化、便捷化、智能化方向發(fā)展，以達(dá)到降本增效的效果：1）2000年之前，軟件開發(fā)模式為瀑布式開發(fā)。據(jù)敏捷開發(fā)論壇，瀑布式開發(fā)模式通過制定計(jì)劃、需求分析、軟件設(shè)計(jì)、程序編寫、軟件測試、運(yùn)行維護(hù)等6個(gè)流程將整個(gè)軟件生命周期銜接起來，這6個(gè)流程有著嚴(yán)格的先后次序之分，只有當(dāng)前面的流程結(jié)束之后，下一個(gè)流程才能開始運(yùn)轉(zhuǎn)，會(huì)導(dǎo)致大量資源閑置空轉(zhuǎn)。2）2000年至今，敏捷開發(fā)模式逐漸成為主流。據(jù)敏捷開發(fā)論壇，敏捷式開發(fā)模式采用“迭代開發(fā)”，將軟件項(xiàng)目需求分成多個(gè)迭代，且每個(gè)迭代成果在完成開發(fā)、測試、反饋等環(huán)節(jié)后都可以進(jìn)行交付。也就是說，在將軟件交付到客戶手中之前，開發(fā)過程中的任何經(jīng)過測試的子項(xiàng)目都能夠獨(dú)立運(yùn)行。但此模式注重的是軟件的開發(fā)階段，并未兼顧到運(yùn)維階段。在開發(fā)人員與運(yùn)維人員進(jìn)行交接的時(shí)候，并沒有體現(xiàn)出敏捷的價(jià)值、原則，因此開發(fā)與運(yùn)維之間仍缺乏一些必要的協(xié)作效率。3）未來終極的開發(fā)模式是DevOps。據(jù)TIBCO，DevOps是指通過將所有與開發(fā)和運(yùn)營相關(guān)的人員整合到一個(gè)自動(dòng)化程度很高的工作流程中的開發(fā)模式，有助于加快產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到上市的過程，比傳統(tǒng)軟件開發(fā)更快，因?yàn)檫\(yùn)營和開發(fā)工程師在從設(shè)計(jì)到開發(fā)流程再到生產(chǎn)支持的整個(gè)生命周期中都緊密合作；同時(shí)，運(yùn)營人員和開發(fā)人員經(jīng)常同時(shí)使用許多相同的工具，從而使工作更加順暢和快捷。DevOps開發(fā)模式相較傳統(tǒng)開發(fā)模式顯著降本增效，企業(yè)若要快速穩(wěn)定地大規(guī)模交付高品質(zhì)軟件，DevOps模式已成為如今的不二之選。據(jù)華為、DORA測算，如果開發(fā)團(tuán)隊(duì)采用DevOps開發(fā)模式，其代碼部署的效率將提高46倍，變更代碼的速度將提升2500倍；從穩(wěn)定性來看，DevOps的代碼變更失敗率比過去低7倍，故障恢復(fù)速度比過去提升2600倍。谷歌于2019年發(fā)布白皮書《TheROIofDevOpsTransformation》，在一個(gè)涉及超萬人的大型試驗(yàn)中使用每年避免的不必要的返工費(fèi)用、來自再投資的潛在收入、每年的停機(jī)時(shí)間成本節(jié)約作為降本增效的收益，將該收益當(dāng)作收入，與部署DevOps的費(fèi)用進(jìn)行比較，ROI達(dá)到10.8，證明了DevOps的強(qiáng)大降本增效能力和對(duì)軟件公司向DevOps轉(zhuǎn)型的必要性。雖然DevOps開發(fā)模式降本增效顯著，但完整、成熟的DevOps開發(fā)模式滲透率較低。國內(nèi)外DevOps開發(fā)模式滲透率仍然處于較低水平：1）全球來看據(jù)貝恩咨詢，2021年全球軟件公司中雖然超過90%的公司表示他們至少在某些情況下采用了DevOps，但只有大約50%的公司廣泛使用DevOps，同時(shí)只有12%的公司認(rèn)為他們的DevOps功能完整、成熟，具有完善工具鏈、完全集成和高度自動(dòng)化等特點(diǎn)；2）國內(nèi)來看，據(jù)2021年《中國DevOps報(bào)告》，國內(nèi)DevOps成熟度處于全面級(jí)的企業(yè)達(dá)到35.04%，增長8.84%；16.53%企業(yè)實(shí)踐成熟度處于優(yōu)秀級(jí)，0.87%的企業(yè)處于卓越級(jí)。DevOps生態(tài)工具復(fù)雜，使用難度高，學(xué)習(xí)成本大是滲透率難以提升的主要原因。DevOps生態(tài)工具復(fù)雜，以國內(nèi)為例，據(jù)2021年《中國DevOps報(bào)告》，僅國內(nèi)主流安全工具一項(xiàng)就分為代碼安全工具Coverity、主機(jī)安全工具綠盟、代碼安全工具Fortify以及Web安全工具AppScan等，此外還有開源軟件安全GitLab、主機(jī)安全Nessus、威脅情報(bào)奇安信、威脅建模MicrosoftThreatModelingTool、代碼安全Cppcheck等眾多品類；為了對(duì)接不同客戶需求，工作人員有時(shí)需要全面熟記各類工具的編程策略，難度較大。據(jù)Opsera研究，由于工具種類繁多，加大開發(fā)者的編程難度，DevOps提升效率有限。對(duì)于解決DevOps的痛點(diǎn)，傳統(tǒng)方法是使用低代碼編程平臺(tái)，但受限于低代碼編程平臺(tái)的“資源池”限制無法靈活編程。傳統(tǒng)低代碼開發(fā)平臺(tái)原理是直接調(diào)用平臺(tái)“資源池”中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫、中間件等，其定制能力、靈活性和集成選項(xiàng)是有限的，并且也可能出現(xiàn)安全問題。據(jù)51CTO，目前低代碼快速開發(fā)平臺(tái)大多是模塊預(yù)定制、存儲(chǔ)過程預(yù)定制之類先定制些功能模塊單元，然后通過可視化編輯或者少量代碼來實(shí)現(xiàn)功能單元的調(diào)用，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化、成熟、簡單的功能應(yīng)用問題會(huì)少些，但涉及到復(fù)雜的以及新的功能應(yīng)用還是要依賴平臺(tái)提供商開發(fā)新的功能單元來支持的；此外，低代碼編程平臺(tái)有時(shí)會(huì)運(yùn)行緩慢且與硬件交互差，甚至?xí)档统绦騿T的效率。生成式AI真正做到主動(dòng)編程，能夠靈活應(yīng)對(duì)各類DevOps場景，且費(fèi)用極低，是最終解決方案。以O(shè)penAI的AI編程應(yīng)用CodeX為例，CodeX基于GPT3大模型訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于包含微軟GitHub代碼庫在內(nèi)的數(shù)十億行代碼，在生成式AI的幫助下，CodeX不僅僅像傳統(tǒng)低代碼平臺(tái)一樣調(diào)用已有資源，而是真正可以根據(jù)用戶自然語言描述進(jìn)行編程。微軟CopilotX打造頂級(jí)AI編程產(chǎn)品，讓制作者可以用自然語言描述他們想要的應(yīng)用、流程，帶來軟件開發(fā)、流程構(gòu)建革命。3月15日，微軟正式發(fā)布Copilot，并將其應(yīng)用于MicrosoftPowerPlatform的一個(gè)新功能，可以在PowerApps，PowerVirtualAgents和PowerAutomate中基于GPT能力提供AI-powered的幫助，讓制作者可以用自然語言描述他們想要的應(yīng)用、流程，Copilot可以在幾秒鐘內(nèi)完成創(chuàng)建，并提供改進(jìn)的建議。具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：【PowerApps】制作者可以利用Copilot通過自然語言對(duì)話的方式來描述需求，創(chuàng)建需要的輕量級(jí)APP。早在2021年P(guān)owerApps就已經(jīng)引入了GPT的功能，可以通過自然語言來生成PowerFx公式，再到之前可以基于圖片生成應(yīng)用界面。而現(xiàn)在制作者可以利用PowerAppsCopilot通過幾句簡單的自然語言對(duì)話來直接生成應(yīng)用，不僅是界面，還包括了數(shù)據(jù)表和業(yè)務(wù)邏輯。制作者還可以通過和Copilot的對(duì)話來對(duì)應(yīng)用進(jìn)行調(diào)整，比如在數(shù)據(jù)表