從政策角度推演大國競爭下的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇

從政策角度推演大國競爭下的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇一、人工智能：引領未來的科技革命人工智能產(chǎn)業(yè)包括基礎層、技術層和應用層三個層次?；A層主要負責提供數(shù)據(jù)和算力支持，包括AI芯片、智能傳感器和云服務等領域，構成人工智能發(fā)展的基石。由于發(fā)展起步較晚、資金支持不足、美西方技術管控等原因，我國在基礎層面臨較多“卡脖子”問題，實力相對薄弱。技術層主要負責提供算法及技術實現(xiàn)。憑借對數(shù)據(jù)資源和運算平臺機器學習技術的應用，以及計算機視覺、自然語言處理和語音識別等應用技術的發(fā)展，我國在技術層正處在上升期。應用層是人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈下游，針對不同行業(yè)和領域提供產(chǎn)品、服務和解決方案，催生出多樣化的商業(yè)模式。算力、算法和數(shù)據(jù)是驅(qū)動人工智能發(fā)展的“三駕馬車”。算力是人工智能發(fā)展的物理載體，支撐數(shù)據(jù)通過算法實現(xiàn)價值釋放。2012年后，傳統(tǒng)的摩爾定律已被指數(shù)式爆發(fā)的算力需求所改寫，頭部AI模型訓練的算力需求每3-4個月倍增，對AI芯片性能要求“水漲船高”。算法是實現(xiàn)問題解決和特定功能的指令和程序，通過開發(fā)數(shù)據(jù)智能提供通用和細分領域的技術支持。算法沉淀在AI人才上，據(jù)人社部發(fā)布的《人工智能工程技術人員就業(yè)景氣現(xiàn)狀分析報告》，2025年我國AI人才缺口將達1000萬，其中對算法人才的需求度高達80%。數(shù)據(jù)是人工智能賴以發(fā)展的資源要素，為各式算法提供海量訓練以覆蓋更多的應用場景并提升模型性能。憑借龐大的移動互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)量可觀的網(wǎng)民，我國在數(shù)據(jù)規(guī)模上占據(jù)比較優(yōu)勢，但大模型所需的數(shù)據(jù)更需“煉化”，數(shù)據(jù)確權和商業(yè)化仍待補足。人工智能三要素影響政策框架選擇和中美競合。各國在算力、算法和數(shù)據(jù)的相對比較優(yōu)勢影響著其政策取向，具體包括以下幾種場景：1、算力＞算法/數(shù)據(jù)：算力如此重要，以至于承載算力的AI芯片技術的流失難以接受，以出口管制為代表的政策杠桿成為保持本土核心競爭力的重要方式。2、算法＞算力/數(shù)據(jù)：算法人才作為驅(qū)動算法更新迭代的源泉意義凸顯，出于留住本土人才和吸引外來人才的考量，教育支持和人才方面的排他性政策或被實施。3、數(shù)據(jù)＞算力/算法：海量數(shù)據(jù)收集及應用中的隱私等派生問題需發(fā)揮政府作用，同時市場規(guī)模優(yōu)勢提供了人工智能成果加速落地的有利條件。二、政策推演：人工智能大國戰(zhàn)略角逐2.1美國的人工智能相關政策2.1.1多點發(fā)力支持人工智能發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃指引密集出臺。實際上，美國較早注意到了人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略意義。2018年，美國成立了“人工智能國家安全委員會（NSCAI）”，旨在為總統(tǒng)和國會提供政策咨詢，以“促進人工智能、機器學習和相關技術的發(fā)展，以全面滿足美國的國家安全和國防需求”。該委員會發(fā)布的一系列報告中強調(diào)了AI在大國競爭中的關鍵作用，并指出美國各政府部門需要通力合作，在人才、硬件等多個方面發(fā)力，提升美國人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭力。在此背景下，美政府近年來密集推出了一系列人工智能相關的重要文件。其中，奧巴馬、特朗普和拜登三屆政府的人工智能國家政策各有側(cè)重，但均強調(diào)保持美國在技術競爭、國家安全方面的優(yōu)勢，尤其是在與中國的競爭方面。1、奧巴馬政府：聚焦人工智能的重點領域和潛在影響，以可持續(xù)的戰(zhàn)略規(guī)劃奠定美國人工智能發(fā)展的基礎。2、特朗普政府：將人工智能上升至國家安全的重要地位，從關鍵技術、情報領域和國防應用等多點發(fā)力，以維持美國在全球人工智能發(fā)展的主導地位。3、拜登政府：加大人工智能領域的投資和基礎設施建設，強化與盟友間的合作，兼顧人工智能的安全監(jiān)管。大力投資加快科技迭代和應用落地：美國注重為人工智能發(fā)展注資，尤其是國防科技應用研究?！?019財年國防授權法案》要求美國防部協(xié)同各研發(fā)機構加強人工智能的軍事應用，并成立國家人工智能安全委員會和聯(lián)合人工智能中心，統(tǒng)籌研究和戰(zhàn)略執(zhí)行工作。2019年2月，美國防部發(fā)布《美國國防部人工智能戰(zhàn)略摘要》，此后美軍人工智能領域6.1+6.2類的經(jīng)費投入大幅抬升，2012-2022年復合增速達14%。從投資結構來看，2020財年以來投資經(jīng)費的一半以上均用于應用研究，重點技術方向為第三波人工智能（主要為基于語境推理和解釋性模型的人工智能）。此外，美國多部法案還公布了人工智能的支持細節(jié)。根據(jù)《無盡前沿法案》，美國將以五年為周期向人工智能等戰(zhàn)略領域注資超1000億美元。2022年9月，《CHIPS法案》提出向半導體行業(yè)提供527億美元的資金支持，向企業(yè)提供240億美元的投資稅抵免，向人工智能、機器人技術、量子計算等前沿基礎和應用研究提供2000億美元的科研經(jīng)費支持。隨著人工智能的戰(zhàn)略意義凸顯，美國強大的資金支持既有助于帶動AI芯片技術的更新迭代以滿足日益增長的算力需求，又縮短了科技成果轉(zhuǎn)化鏈條，加速了AI科技成果的落地應用。STEM教育輸送高質(zhì)量算法人才：加大對STEM教育的投入是美國增強AI產(chǎn)業(yè)競爭力的重要措施。早在布什政府時期，《美國競爭法》、《學術競爭力委員會報告》等政策文件在STEM師資培養(yǎng)、階段劃分和評估標準等方面提供支持，STEM教育逐漸上升至國家戰(zhàn)略，成為美國培養(yǎng)科技人才、保持全球競爭力的重要依托。2020年2月，OSTP發(fā)布《美國人工智能倡議首年年度報告》，指出計算機科學是STEM的重點，要使美國工人及聯(lián)邦政府員工掌握充分調(diào)用人工智能的能力。隨著政策支持接續(xù)推進，美國計算機科學的師資力量不斷擴充，2011-2021年增速達39%。與快速擴張的師資隊伍相對應的是美國AI人才數(shù)目，在清華大學等聯(lián)合發(fā)布的2022年全球人工智能最具影響力學者榜單中，美國以1146人（57.3%）獨占鰲頭，遠超中國同期的232人（11.6%）。數(shù)據(jù)確權和商業(yè)化夯實發(fā)展根基。美國注重數(shù)據(jù)的開源及商業(yè)化應用，采取以市場化為導向的數(shù)據(jù)開發(fā)利用模式。從權利與義務規(guī)定來看，2018年出臺的《澄清合法使用境外數(shù)據(jù)法》以“數(shù)據(jù)控制者模式”取代“數(shù)據(jù)存儲地模式”，澄清了服務商境外數(shù)據(jù)訪問和調(diào)取的合法性。從政府數(shù)據(jù)開源來看，以2018年出臺的《開放政府數(shù)據(jù)方案》為代表，美國政府注重將透明、可靠、可互動的高質(zhì)量政府數(shù)據(jù)提供給私人部門決策使用，以將數(shù)據(jù)價值最大化利用。數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)還得益于美國發(fā)達的數(shù)據(jù)交易市場，根據(jù)OnAudience平臺顯示，美國作為世界上最大的數(shù)據(jù)市場，2021年市場規(guī)模已達306億美元（同比增長24.1%）。同時美國政府也關注到數(shù)據(jù)開放帶來的隱私安全等問題，雖然目前美國并無獨立全面的隱私保護法，但以《加利福尼亞州消費者隱私法案》為代表，已有五個州對個人數(shù)據(jù)使用的權利和義務做出了具體規(guī)定，同時以《電子通訊隱私法案》、《金融消費者保護法》等為代表的行業(yè)立法也為數(shù)據(jù)的安全使用提供了保障。2022年6月，參眾兩院發(fā)布了《美國數(shù)據(jù)隱私和保護法案》草案，在立法思路上更重視效率，將企業(yè)區(qū)分為“第三方”、“數(shù)據(jù)收集第三方”和“數(shù)據(jù)服務提供商”，建立起數(shù)據(jù)規(guī)模和企業(yè)權責掛鉤的良性機制，賦予數(shù)據(jù)處理者更大自由度。2.1.2發(fā)展導向的人工智能監(jiān)管美國一直重視人工智能技術的發(fā)展，并較早通過法律法規(guī)對人工智能進行監(jiān)管。2020年1月，白宮發(fā)布了《人工智能應用監(jiān)管指南》，該指南從監(jiān)管和非監(jiān)管兩個層面提出了人工智能應用的相關原則和建議，并針對通用或者特定行業(yè)人工智能應用的設計、開發(fā)、部署和操作提出了若干監(jiān)管原則。去年以來，美國聯(lián)邦政府陸續(xù)推出了《人工智能權利法案》藍圖、《人工智能風險管理框架》等關鍵文件，對人工智能治理的原則進行了進一步的定義和闡釋，但尚未出臺具有法律約束力的規(guī)則。目前來看，美國人工智能監(jiān)管機制有以下三個特點：首先，強調(diào)監(jiān)管應有助于創(chuàng)新與發(fā)展。通過對美國會立法與政府文件的解讀可以發(fā)現(xiàn)，美國發(fā)展人工智能技術的目的是在科技、產(chǎn)業(yè)等領域維護美國的全球領導地位，人工智能監(jiān)管亦服務于這一根本目的，其監(jiān)管政策的核心訴求是建立穩(wěn)健的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，降低人工智能技術發(fā)展和應用面臨的障礙，并持續(xù)促進技術和創(chuàng)新的進步。其次，強調(diào)輕監(jiān)管原則。目前美國聯(lián)邦政府對人工智能的監(jiān)管很大程度上遵循著“非必要不監(jiān)管”的思路，側(cè)重不具有法律強制性的措施，包括提出細分領域的政策指南或框架、推動試點項目和實驗，以及設立行業(yè)內(nèi)自愿的共識標準等。同時，美政府在《人工智能應用監(jiān)管指南》、《人工智能權利法案》藍圖等文件中并未設立嚴格的監(jiān)管機制，而是要求各政府部門對人工智能創(chuàng)新和應用帶來的影響進行充分評估，避免采取可能給人工智能創(chuàng)新和發(fā)展施加過高標準的預防性路徑。第三，立法層面，美國國會針對人工智能監(jiān)管的立法處于早期階段，尚無有效的監(jiān)管法律出臺。目前國會兩院尚未通過任何重要的人工智能管制立法，已有提案關注人工智能算法透明度、為政府監(jiān)管機構設定目標、防范人工智能算法歧視等議題，其中較大比例的提案集中在要求美政府建立人工智能管理機構，研判人工智能對社會治理、國家安全等領域的影響。針對近期廣受關注的生成型人工智能，目前國會還處于相對緩慢的接受過程中，部分有計算機背景的議員表達了對生成型人工智能應用不受監(jiān)管的擔憂，亦對如何防范數(shù)字內(nèi)容偽造有所討論。2.2我國的人工智能相關政策2.2.1政策支持體系日趨完善頂層設計指引發(fā)展。早在2015年，《中國制造2025》便提出以智能制造為主攻方向，推動信息技術與制造業(yè)融合發(fā)展。2017年是中國人工智能發(fā)展元年，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的正式出臺明確了我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的路線，厘清了我國人工智能發(fā)展的基本原則、戰(zhàn)略目標和重點任務。規(guī)劃制定出人工智能產(chǎn)業(yè)2020年、2025年及2030年的“三步走”目標，提出了從人工智能技術和應用水平與世界先進水平同步到領先、再到建立成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的宏偉藍圖。政策叢林輪廓初現(xiàn)。隨著頂層設計的完善，2017年以來國務院和各部委關于人工智能人才培養(yǎng)、平臺建設和應用等落地方面的支持政策暖風頻吹，形成了全方位的“政策叢林”。1、人才培養(yǎng)：2017年12月頒布的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動規(guī)劃》提出人工智能人才培養(yǎng)在2020-2030年“三步走”的戰(zhàn)略目標，夯實人工智能發(fā)展的智能化底層。2020年1月，相關政策接續(xù)出臺，基礎理論人才與“人工智能+X”復合型人才并重的培養(yǎng)體系和深度融合的學科建設和人才培養(yǎng)模式成為重點。2、平臺建設：2019年8月，科技部印發(fā)《國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺建設工作指引》和《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設工作指引》，承載人工智能前沿科技發(fā)展的企業(yè)平臺和試驗區(qū)先試先行，應用牽引、企業(yè)主導、市場運作的人工智能發(fā)展得到有效支撐。3、應用落地：2022年7月，《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》出臺，依托于國內(nèi)海量數(shù)據(jù)和統(tǒng)一大市場的內(nèi)源驅(qū)動，我國積極拓展人工智能的各類場景應用，設計場景系統(tǒng)、開放場景機會、完善場景創(chuàng)新生態(tài)，并發(fā)揮其在賦能實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的重要作用。各地積極響應落實。在中央部委的支持下，各地結合區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)基礎等因素出臺了差異化的人工智能發(fā)展方案，其中走在先列的是北京市和上海市。北京市早在2018年的《北京人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2018年)》便摸清了人工智能產(chǎn)業(yè)的底數(shù)。2023年5月，《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案（2023-2025年）》和《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》相繼出臺，明確了人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破3000億元、保持10%以上增長的總體目標，同時在算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素等方面提出具體措施。上海市在2017年頒布的《關于本市推動新一代人工智能發(fā)展的實施意見》制定了2020至2030年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標，通過全面實施“智能上海（AI@SH）”行動，將人工智能技術打造為上海“四個中心”建設的發(fā)展引擎。2022年10月，《上海市促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例》出臺，全面覆蓋科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、應用賦能、安全治理等多個領域，上海市打造世界級人工智能產(chǎn)業(yè)集群的思路更加清晰。2.2.2監(jiān)管強化方向清晰明確近年來，圍繞人工智能監(jiān)管，我國已出臺了《新一代人工智能治理原則：發(fā)展負責任的人工智能》、《國家新一代人工智能標準體系建設指南》、《新一代人工智能倫理規(guī)范》等多部政策文件，制定了“和平友好”、“公平公正”等人工智能健康發(fā)展的基本原則，以數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、服務等領域為重點逐步建立起人工智能發(fā)展的指標體系框架，并提出倫理規(guī)

范作為人工智能各類活動的基本遵循。2023年7月，網(wǎng)信部等七部門發(fā)布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，明確了“發(fā)展和安全并重、促進創(chuàng)新和依法治理相結合”的總體原則。相較于網(wǎng)信辦4月起草的《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，暫行辦法細化了各項管理細節(jié)，在適用對象、監(jiān)管分級、法律責任等方面提出具體規(guī)定，并圍繞算力、算法和數(shù)據(jù)三要素出臺支持舉措。暫行辦法與2021年8月頒布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》和2022年11月頒布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定》形成我國AI監(jiān)管的“三足鼎立”之勢，與《網(wǎng)絡安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》和《科學技術進步法》等上位法共同筑起目前我國人工智能監(jiān)管的基本框架。政策定調(diào)上，7月13日網(wǎng)信辦等八部門共同頒發(fā)的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》與過去的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)定》的監(jiān)管思路一脈相承，均試圖在控制風險的同時支持AI產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，避免一刀切；在明確責任主體與相關權責范圍的同時，采取了風險分級的思路，對防范生成內(nèi)容濫用、知識產(chǎn)權與隱私保護等生成式人工智能應用的潛在風險進行了具體安排；總體來看，我們認為該管理辦法對我國相關產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展有積極影響，對應對技術應用領先監(jiān)管而造成的一系列社會、倫理風險有充分的正面作用，其頒布實施有利于我國生成式人工智能產(chǎn)業(yè)行穩(wěn)致遠。從文本看，與4月的征求意見稿相比監(jiān)管的具體要求變化不大，但從整體上對人工智能服務的監(jiān)管原則角度，有了更加有利于人工智能行業(yè)發(fā)展的變化。三、中美關系：競爭主導+有限合作3.1競爭主導，三大要素博弈加劇算力：“卡脖子”問題仍待突破。大模型時代，算力是人工智能產(chǎn)業(yè)競爭的核心。目前我國在承載算力的AI芯片等方面仍面臨較強的對外依賴，國產(chǎn)化存在空間的同時，美國不斷收緊出口管制措施亦對我國算力供給產(chǎn)生較大擾動。拜登政府以來，美一方面延續(xù)實體清單等制裁措施，另一方面借助《CHIPS法案》限制獲得聯(lián)邦資金的公司在中國的增產(chǎn)計劃，還通過“芯片四方聯(lián)盟”機制將相關管制擴大化。考慮到半導體與人工智能產(chǎn)業(yè)的全球分工屬性，算力芯片產(chǎn)業(yè)仍有賴于跨國協(xié)作與銷售，算力領域的競爭強化并非帕累托改善。2023年7月，美國三大芯片巨頭英特爾、高通和英偉達的高管會見了包括國務卿布林肯在內(nèi)的美國政府高官，呼吁政府評估其限制措施造成的潛在影響，避免進一步收緊的半導體產(chǎn)品與制造設備出口管制對美國企業(yè)營收造成進一步負面影響；同時，美國半導體行業(yè)協(xié)會也發(fā)表聲明，反對對華芯片銷售設置進一步限制。算法：AI人才成為稀缺資源。隨著復合型AI人才成為驅(qū)動AI算法優(yōu)化和人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的智慧動能，“留住本土人才+吸引外來人才”成為保持人工智能算法核心競爭力的主要手段。長期以來，美國憑借其完善的教育體系和人才激勵機制吸引了大量中國留學生赴美深造和工作，據(jù)《紐約時報》統(tǒng)計，128位在中國大學取得本科學位、在人工智能學術會議上發(fā)表過論文的研究人員中，一半以上選擇在美國攻讀研究生學位并在美國工作，國際競爭下AI人才的流失對我國算法領域突破產(chǎn)生了不利影響。但是這種自發(fā)的學術交流渠道正在收窄，美國政府通過縮短中國赴美留學生簽證期限，對中國學術人員及其研究嚴格審查并拒簽為中國國防或安全部門直接或間接提供服務的相關人員，虛假指控中國籍或華裔專家“竊取高科技商業(yè)機密”等政策工具對中國人才培養(yǎng)造成干擾，客觀上為中國赴美人才選擇回國發(fā)展提供了驅(qū)動因素。根據(jù)《美國國家科學院院刊》最近發(fā)表的研究，2018年啟動的針對在美華裔學者強化審查的“中國計劃”直接造成從美國返回中國的華裔科學家顯著增加。數(shù)據(jù)：安全屬性上升至國家高度。數(shù)字經(jīng)濟的深入發(fā)展使數(shù)據(jù)要素成為一種全新的生產(chǎn)要素，全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)資源的分配和控制成為各國競爭的焦點。一方面，美國以“國家安全”為由嚴格限制個人數(shù)據(jù)向中國等國流動，以在全球數(shù)據(jù)資源競爭中搶占先機。2020年2月頒布的《外國投資風險審查現(xiàn)代化法案》將外國對涉及敏感個人數(shù)據(jù)的美國企業(yè)投資納入審查范圍；2021年11月《2021年敏感個人數(shù)據(jù)保護法》提案以“威脅國家安全”為由要求進一步限制中國獲取美國個人數(shù)據(jù)，并要求數(shù)據(jù)處理商應向消費者公開數(shù)據(jù)是否提供給中國。另一方面，美國還試圖實行強有力的國內(nèi)政策，研發(fā)并投資有彈性的數(shù)字基礎設施以加強美國在數(shù)據(jù)方面的控制和治理。3.2合作受限的同時，人工智能治理方向趨于一致僅用競爭定義中美人工智能關系并不全面。長期以來，中美在人工智能領域的學術研究和民間投資等方面建立了持久且穩(wěn)定的合作關系。根據(jù)斯坦福大學發(fā)布的《2023年人工智能指數(shù)報告》，2010年以來中美人工智能出版物的合作次數(shù)增長了4倍，居于跨國合作首位；2021年，“中-美”合作的數(shù)量是“中-英”合作的2.5倍。投資方面，美國知名技術類智庫喬治城大學安全與新興技術中心（CSET）發(fā)布的報告顯示，2015-2021年共有167名美國投資者參與了對中國人工智能公司的投資，交易數(shù)達401筆，約占同期全球2299筆中國人工智能企業(yè)投資交易的17%；投資金額共計約402億美元，占同期中國人工智能企業(yè)融資總額的37%，美國資本的大量涌入對我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到了積極作用。中美在人工智能共同治理存在對話空間。治理理念方面，中國注重發(fā)展“負責任的人工智能”，而美歐則強調(diào)推進“值得信賴的人工智能”，雖然在具體的價值取向上有所差異，但二者的總體方向一致，均強調(diào)發(fā)展安全、健康、可持續(xù)的人工智能技術。具體來看，在“軍事領域負責任地使用人工智能”方面，中美已取得一定共識。2023年3月的海牙峰會上，包括中美在內(nèi)的60多個國家共同簽署了一份“行動呼吁”，在國際法規(guī)定的范圍內(nèi)“以不損害國際安全、穩(wěn)定和責任的方式”開發(fā)和使用軍事領域的人工智能。2023年7月18日，聯(lián)合國安理會第一次舉行關于人工智能對國際和平與安全的影響的會議，中美均表示要加強人工智能治理的國際協(xié)調(diào)，未來兩國在算法歧視、數(shù)據(jù)隱私泄露和科技貧困等方面或有較多合作機遇。四、投資機會：關注算力、算法、數(shù)據(jù)三個方面4.1算力芯片：需求+政策共振算力需求高斜率增長，AI芯片持續(xù)受益。2012年-2019年，AI算力需求以遠超摩爾定律的速度倍增了30萬倍，大模型時代這一速度進一步躍遷至每2個月翻倍。隨著算法發(fā)展和數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷累積，越來越多的模型訓練需要巨量算力支撐。AI算力需求的快速膨脹要求更高性能AI芯片的配套支撐，根據(jù)中商情報網(wǎng)測算，2022年我國算力產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模約為628.11億元，同比增17.4%，2023年將進一步增至753.85億元。未來，隨著AI商業(yè)化應用場景逐漸擴展，在教育、醫(yī)療等領域的滲透率進一步提升，算力儲備的資源焦慮成為驅(qū)動AI芯片發(fā)展的重要動力。全球化退潮，“安全”概念成為邏輯基點?；趯?jīng)貿(mào)秩序、政治格局和技術創(chuàng)新與應用的考察，我們判斷當前全球化處正于下行區(qū)間，強調(diào)安全重新成為各國共同的政策選擇。國內(nèi)AI芯片面臨嚴重的對外依賴，高通、英偉達等國際廠商幾乎壟斷了其核心供應。國產(chǎn)化存在空間的同時，美國通過不斷收緊對華產(chǎn)業(yè)政策以保持本土競爭優(yōu)勢，算力領域競爭主導的中美關系難以短期改變。在此背景下，“安全”變量進入企業(yè)生產(chǎn)和政府決策的函數(shù)，以“舉國體制+揭榜掛帥”的模式逐步擺脫我國對國外AI芯片的過度依賴，提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力，發(fā)展國產(chǎn)開源芯片意義重大。從“安全”概念的邏輯基點出發(fā)，國內(nèi)AI芯片廠商面臨較大的商業(yè)機遇。GPU是當前主流的AI芯片，根據(jù)IDC測算，2022年GPU占中國加速服務器市場份額達89%，約60億美元規(guī)模?；谄浼婢咄ㄓ眯院透咝阅苡嬎愕膬?yōu)勢，我們認為全功能GPU仍然是滿足未來AI大模型、多模態(tài)輸出需求的最佳解決方案，國產(chǎn)GPU廠商在算力需求增長和本土產(chǎn)業(yè)發(fā)展的潮流中有望迎來新機。4.2算法人才：標的選擇的“試金石”我國企業(yè)的AI人才缺口不容忽視。由于目前AI算法框架基本為開源產(chǎn)品，所以相較算力方面的“卡脖子”問題，AI人才儲備短板更易被忽視。縱觀TensorFlow（Google）、PyTorch（Meta）等搭建成熟的AI算法框架，其背后基本均以巨頭企業(yè)和高校支撐，建立在完備的AI人才團隊上。相較于整個行業(yè)持續(xù)爆發(fā)的人才需求，國內(nèi)AI人才尤其是算法人才缺口較大。據(jù)脈脈發(fā)布的《人工智能頂尖人才數(shù)據(jù)圖鑒2022》，在最難招崗位TOP10和最熱招崗位TOP10中，均有7個算法崗位，其余為工程崗位或非技術崗位。未來隨著人工智能的深入