計(jì)算機(jī)行業(yè)市場(chǎng)前景及投資研究報(bào)告：AI機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)

AI革命：機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)AIRevolution:Opportunities

andRisks2024年5月16日目錄1.

AI的本質(zhì)：三大謬誤和五大悖論2.

通往AGI的路徑：美國(guó)看技術(shù)創(chuàng)新3.

2024商業(yè)化起步：中國(guó)看場(chǎng)景應(yīng)用4.

可信大模型的評(píng)測(cè)體系5.

GPT-4o，Google

I/O2024，

SenseNova5.06.

GenAI在制造業(yè)中應(yīng)用的潛力7.

AI對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)生態(tài)的沖擊Forfulldisclosure

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21.AI的本質(zhì)：三大謬誤和五大悖論謬誤1：AI是一種更強(qiáng)的工具，像超級(jí)計(jì)算機(jī)一樣可被購(gòu)買。謬誤2：AI無(wú)所不能，人類是執(zhí)行器，AI將取代人類。謬誤3：AI將和人類具備平等的地位。Forfulldisclosure

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3資料：智識(shí)神工，國(guó)際1.AI的本質(zhì)：三大謬誤和五大悖論悖論1：莫拉維克悖論

（Moravec’s

Paradox）實(shí)現(xiàn)類似人類的高階的認(rèn)知任務(wù)（如推理和解決問(wèn)題）需要很少的計(jì)算能力，但在模擬人類的基本感知和運(yùn)動(dòng)技能時(shí)卻需要大量算力。悖論2：腦科學(xué)悖論計(jì)算機(jī)科學(xué)

=硬件科學(xué)

+軟件科學(xué)；智能科學(xué)

=腦科學(xué)

+心理學(xué)；人工智能

=智能科學(xué)

+計(jì)算機(jī)科學(xué)悖論3：可解釋性與自主性悖論AI系統(tǒng)的自主性增強(qiáng)但做出的決策越來(lái)越難以解釋。一方面，我們希望AI系統(tǒng)能夠自主地做出決策，但另一方面，我們也需要理解這些決策背后的原因，以便進(jìn)行監(jiān)管和糾正錯(cuò)誤悖論4：知識(shí)圖譜悖論盡管AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和知識(shí)，但它們只能執(zhí)行預(yù)設(shè)的算法和處理已有的信息，而不會(huì)產(chǎn)生真正意義上的新知識(shí)。悖論5：生成AI悖論生成AI可能在生成內(nèi)容時(shí)表現(xiàn)出高度的創(chuàng)造性，但這些內(nèi)容的質(zhì)量和邏輯性卻難以評(píng)估，因?yàn)锳I可能并不完理解其自身創(chuàng)作的內(nèi)容Forfulldisclosure

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41.AI的本質(zhì)：新的生產(chǎn)力主體第四次工業(yè)革命：創(chuàng)造知識(shí)AI與人類的沖突必然發(fā)生AI與人類既有組織的沖突必然發(fā)生Forfulldisclosure

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52.

通往AGI的路徑：美國(guó)看技術(shù)創(chuàng)新

2024

AI技術(shù)發(fā)展更新

尺度定律的終點(diǎn)莫拉維克的人類能力景觀圖

多模態(tài)大模型

小模型/專家模型和MoE

開(kāi)源

vs閉源

Transformer

and/orDiffusionForfulldisclosure

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6圖片：知乎，國(guó)際2.

通往AGI的路徑：2024

AI

技術(shù)發(fā)展更新

人工智能在幾個(gè)基準(zhǔn)上已經(jīng)超過(guò)了人類的表現(xiàn)，包括圖像分類、視覺(jué)推理和英語(yǔ)理解等。然而，它在數(shù)學(xué)競(jìng)賽、視覺(jué)常識(shí)推理和規(guī)劃等更復(fù)雜的任務(wù)上仍然落后于人類。

2022年中國(guó)的AI專利數(shù)占全球的61%，而美國(guó)占約21%。如算2003-23年的總專利數(shù)美國(guó)占全球的60%，而中國(guó)占15%

產(chǎn)業(yè)界依然是AI研發(fā)的主要驅(qū)動(dòng)力，2023年超一半的模型來(lái)自于產(chǎn)業(yè)界Forfulldisclosure

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7資料：AI

IndexReport2024，國(guó)際2.

通往AGI的路徑：尺度定律的終點(diǎn)

尺度定律（Scaling

laws）是一種描述系統(tǒng)隨著規(guī)模的變化而發(fā)生的規(guī)律性變化的數(shù)學(xué)表達(dá)，通常表現(xiàn)為一些可測(cè)量的特征隨著系統(tǒng)大小的增加而呈現(xiàn)出一種固定的比例關(guān)系。尺度定律在不同學(xué)科領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，包括物理學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等，Open

AI

2020年發(fā)現(xiàn)，大語(yǔ)言模型也遵循著尺度定律（以Transformer為代表）

尺度定律是通過(guò)增加計(jì)算量、模型參數(shù)和數(shù)據(jù)集大小來(lái)提升單個(gè)大語(yǔ)言模型的“智能”水平

但在多模態(tài)的數(shù)據(jù)集中，尺度定律的極限更加難以達(dá)到，模型性能會(huì)在達(dá)到極限前提前衰減Forfulldisclosure

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8圖片：商湯科技，AI

IndexReport2024

，國(guó)際2.

通往AGI的路徑：多模態(tài)大模型

訓(xùn)練模型的算力需求激增，如早期的AlexNet僅需要470

PB

FLOP用于訓(xùn)練，而2017年發(fā)布的Transfomer則需要約7400

PB。谷歌的Gemini

Ultra是目前最先進(jìn)的基礎(chǔ)模型之一，則需要500億PB

FLOP的算力。

傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)的能力有限，語(yǔ)言模型在文本理解方面表現(xiàn)出色，但在圖像處理方面表現(xiàn)不佳，反之亦然。但隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展，一些新的模型如谷歌的Gemini和OpenAI的GPT-4，已經(jīng)展示出同時(shí)處理好圖像和文本任務(wù)的能力，甚至可以處理音頻如GPT-4o。Forfulldisclosure

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9資料：AI

IndexReport2024，國(guó)際2.

通往AGI的路徑：小模型/混合專家模型MoE

混合專家模型（Mixture

of

Experts：MoE）的前提是如果有一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題可以被拆分為多個(gè)領(lǐng)域知識(shí)的簡(jiǎn)單問(wèn)題，通過(guò)把各個(gè)領(lǐng)域問(wèn)題分發(fā)各個(gè)領(lǐng)域的專家來(lái)解決，最后再匯總結(jié)論。它由多個(gè)專業(yè)化的子模型（即“專家”）組合而成，每一個(gè)“專家”都在其擅長(zhǎng)的領(lǐng)域內(nèi)做出貢獻(xiàn)。

混合專家模型

(MoEs)與稠密模型相比，

預(yù)訓(xùn)練速度更快；與具有相同參數(shù)數(shù)量的模型相比，具有更快的

推理速度；需要

大量顯存，因?yàn)樗袑＜蚁到y(tǒng)都需要加載到內(nèi)存中；雖然在

微調(diào)方面存在諸多挑戰(zhàn)，但

對(duì)混合專家模型進(jìn)行

指令調(diào)優(yōu)具有很大的潛力。Forfulldisclosure

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10資料：知乎，國(guó)際2.

通往AGI的路徑：開(kāi)源vs閉源基模型

技術(shù)民主化：科技平權(quán)，反壟斷，技術(shù)社區(qū)貢獻(xiàn)推動(dòng)創(chuàng)新，降低成本

安全與利益：保護(hù)企業(yè)核心數(shù)據(jù)和know

how，AI安全開(kāi)發(fā)及使用

目前閉源模型的表現(xiàn)在數(shù)學(xué)、推理、編程和語(yǔ)言上要好過(guò)開(kāi)源模型

目前市場(chǎng)上的模型仍以開(kāi)源為主，占約2/3Forfulldisclosure

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112.

通往AGI的路徑：Transformer

and/or

DiffusionTransformerDiffusionDiffusion

inTransformerForfulldisclosure

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12資料：UC

Berkeley，國(guó)際3.2024商業(yè)化起步：中國(guó)看場(chǎng)景應(yīng)用1.

商業(yè)化路徑：成本、產(chǎn)品、商業(yè)閉環(huán)2.

通用性帶來(lái)成本下降3.

產(chǎn)品：AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)，商業(yè)閉環(huán)待驗(yàn)證4.

國(guó)產(chǎn)AIAPP出海5.

基礎(chǔ)設(shè)施：三要素并存的基模型6.

生態(tài)和服務(wù)Forfulldisclosure

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133.2024商業(yè)化起步：商業(yè)化路徑

Hosting

LLM:

硬件成本，訓(xùn)練成本，調(diào)度時(shí)延，閑置算力管理等等

訓(xùn)練Transformer成本僅需930USD，GPT4則要7800萬(wàn)USD，Gemini則高達(dá)近2億USD

Deepseek

（236B參數(shù)，32k上下文）：每百萬(wàn)token輸入1元，每百萬(wàn)token輸出2元，行業(yè)的1%

字節(jié)豆包（32k上下文）：每百萬(wàn)token0.8元，

（128k上下文）每百萬(wàn)token5元Forfulldisclosure

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14資料：Deepseek，國(guó)際3.2024商業(yè)化起步：通用性帶來(lái)成本下降單任務(wù)專用模型（如一些感知類AI）多任務(wù)通用模型AI價(jià)格戰(zhàn)是否會(huì)像云價(jià)格戰(zhàn)一樣激烈？【軍備競(jìng)賽成本高昂】【商業(yè)化速度平緩】Forfulldisclosure

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15資料：云知聲，國(guó)際3.

2024商業(yè)化起步：AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)，商業(yè)閉環(huán)待驗(yàn)證ModelsAgent/APIAPPTo

B?OrTo

C?Forfulldisclosure

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16資料：百度Create

2024，國(guó)際3.2024商業(yè)化起步：國(guó)產(chǎn)AIAPP出海從0到1從1到100從100到100萬(wàn)Forfulldisclosure

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173.2024商業(yè)化起步：三要素并存的基建平臺(tái)算法客戶應(yīng)用云玩家IDC算力數(shù)據(jù)GPU電力節(jié)能指標(biāo)，東數(shù)西算Forfulldisclosure

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184.可信大模型的評(píng)測(cè)體系—體系迭代中國(guó)信通院自2022年3月啟動(dòng)大模型評(píng)測(cè)體系研究以來(lái)，已先后迭代更新三次，結(jié)合體系累計(jì)提供60余次評(píng)測(cè)服務(wù)。大模型評(píng)測(cè)體系3.0模型開(kāi)發(fā)模型能力（量化）模型應(yīng)用模型能力大模型評(píng)測(cè)體系2.0模型運(yùn)營(yíng)模型可信模型開(kāi)發(fā)模型能力模型應(yīng)用大模型評(píng)測(cè)體系1.0行業(yè)大模型大模型智能應(yīng)用模型運(yùn)營(yíng)模型可信模型開(kāi)發(fā)模型能力

模型能力重點(diǎn)增加量化評(píng)估（基準(zhǔn)測(cè)試）重點(diǎn)評(píng)估大模型賦能行業(yè)水平

研發(fā)過(guò)程中的工程技術(shù)能力模型能力以驗(yàn)證性評(píng)估為主測(cè)試數(shù)：6

應(yīng)用落地中的工程化問(wèn)題模型能力以驗(yàn)證性評(píng)估為主測(cè)試數(shù)：60+重點(diǎn)評(píng)估基于大模型的智能應(yīng)用水平第1輪優(yōu)秀案例發(fā)布第1輪優(yōu)秀案例成果發(fā)布24家單位、28項(xiàng)案例入圍大模型工作組成立先后發(fā)展6家副組長(zhǎng)單位吸納會(huì)員單位160余家第2輪優(yōu)秀案例發(fā)布第1輪優(yōu)秀案例成果發(fā)布19家單位、24項(xiàng)案例入圍評(píng)測(cè)體系1.0啟動(dòng)啟動(dòng)大模型系列標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)研討評(píng)測(cè)體系3.0啟動(dòng)引入大模型生態(tài)應(yīng)用體系密集召開(kāi)6次標(biāo)準(zhǔn)研討會(huì)2022.042022.082023.032023.062023.092023.122022.032022.04-072022.102023.042023.08第1輪評(píng)估成果發(fā)布第1輪大模型評(píng)估成果發(fā)布3家單位、6個(gè)模塊評(píng)測(cè)體系2.0啟動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)體系進(jìn)行系統(tǒng)性更新第2輪評(píng)估成果發(fā)布第2輪大模型評(píng)估成果發(fā)布14家單位、22個(gè)模塊第1輪案例征集行業(yè)大模型推進(jìn)計(jì)劃啟動(dòng)大模型首輪案例征集聯(lián)合50余家企業(yè)啟動(dòng)計(jì)劃第2輪案例征集Forfulldisclosure

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19資料：中國(guó)信通院，國(guó)際4.可信大模型的評(píng)測(cè)體系

–

基準(zhǔn)測(cè)試榜單

深度學(xué)習(xí)的評(píng)估一直使用基準(zhǔn)測(cè)試（Benchmark），大模型也通過(guò)設(shè)計(jì)合理的測(cè)試任務(wù)和數(shù)據(jù)集來(lái)客觀、公正、量化的評(píng)估模型的性能，是產(chǎn)學(xué)研各界最為認(rèn)可的人工智能評(píng)測(cè)方式

大模型基準(zhǔn)測(cè)試榜單主要通過(guò)多維度評(píng)測(cè)考察模型綜合能力，測(cè)試方法主要分為客觀考試和人工主觀評(píng)價(jià)國(guó)外知名大模型基準(zhǔn)測(cè)試榜單國(guó)內(nèi)知名大模型基準(zhǔn)測(cè)試榜單

HuggingFace-Open

LLM

Leaderboard（客觀）

上海AI實(shí)驗(yàn)室-OpenCompass（主客觀，客觀為主）?Reasoning

Challenge（25-shot）、HellaSwag（10-shot）、MMLU（5-shot）、Truthful

QA

MC（0-shot）4個(gè)客觀數(shù)據(jù)集平均分?對(duì)語(yǔ)言大模型主要考察語(yǔ)言、知識(shí)、推理、數(shù)學(xué)、代碼和智能體方面的表現(xiàn)。對(duì)多模態(tài)大模型主要評(píng)測(cè)在MMBench、MME等數(shù)據(jù)集上的指標(biāo)

UC

Berkeley-Chatbot

Arena

（主觀-人類評(píng)價(jià)）

北京智源研究院-FlagEval

（主客觀，客觀為主）?借鑒Elo評(píng)分系統(tǒng)，采用眾包方式對(duì)大模型進(jìn)行匿名、隨機(jī)化的對(duì)戰(zhàn)，人工對(duì)生成結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，得到模型的能力分級(jí)，42000份樣本?構(gòu)建“能力-任務(wù)-指標(biāo)”三維評(píng)測(cè)框架，細(xì)粒度刻畫基礎(chǔ)模型的認(rèn)知能力邊界，包含6大評(píng)測(cè)任務(wù)，近30個(gè)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集和超10萬(wàn)道評(píng)測(cè)題目

Stanford-AlpacaEval

（主觀-機(jī)器評(píng)價(jià)）

ChineseClue-SuperClue

（主客觀，客觀為主）?針對(duì)AlpacaFarm評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集，使用強(qiáng)大的語(yǔ)言模型（如GPT-4）對(duì)大模型?基礎(chǔ)能力包括語(yǔ)言理解與抽取、閑聊、上下文對(duì)話、生成與創(chuàng)作、知識(shí)與百科、代碼、邏輯與推理、計(jì)算、角色扮演和安全，數(shù)千數(shù)據(jù)，未開(kāi)源進(jìn)行評(píng)估，提升評(píng)測(cè)效率Forfulldisclosure

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20資料：中國(guó)信通院，國(guó)際4.可信大模型的評(píng)測(cè)體系

–

方升測(cè)試體系

2023年12月，中國(guó)信通院發(fā)布“方升”大模型基準(zhǔn)測(cè)試體系，從指標(biāo)體系、測(cè)試方法、測(cè)試數(shù)據(jù)集、測(cè)試工具四個(gè)維度協(xié)同發(fā)力，保障評(píng)測(cè)結(jié)果的全面性、公正性和高效性1.指標(biāo)體系行業(yè)能力測(cè)試（IOT）安全能力測(cè)試（SOT）內(nèi)容安全政

治

敏

感金

融醫(yī)

療軟

件

工

程教

育法

律科

研政

務(wù)電

信能

源違

法

違

規(guī)應(yīng)用能力測(cè)試（AOT）...智能客服多

輪

對(duì)

話知識(shí)管理數(shù)據(jù)分析智慧辦公公

文

寫

作智能體應(yīng)用具身智能應(yīng)用任

務(wù)

規(guī)

劃倫理安全價(jià)

值

對(duì)

齊知

識(shí)

檢

索數(shù)

據(jù)

描

述網(wǎng)

頁(yè)

處

理公

平

偏

見(jiàn)..通用能力測(cè)試（GOT）.個(gè)

人

隱

私隱私安全多

語(yǔ)

言長(zhǎng)

文

本能

力思

維

鏈能

力角

色

扮

演能

力工

具

使

用能

力理

解

能

力生

成

能

力推

理

能

力視

覺(jué)

問(wèn)

答知

識(shí)

能

力視

覺(jué)

推

理學(xué)

科

能

力..能

力.自

主

意

識(shí)...模型安全內(nèi)

容

可

靠?jī)?nèi)

容

魯

棒視

覺(jué)

描

述視

覺(jué)

生

成視

覺(jué)

理

解3D

處

理語(yǔ)

音

處

理時(shí)

序

分

析2.測(cè)試方法自適應(yīng)動(dòng)態(tài)測(cè)試方法3.測(cè)試數(shù)據(jù)集海量動(dòng)態(tài)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)4.測(cè)試工具FactTesting測(cè)試框架標(biāo)簽篩選、動(dòng)態(tài)更新、靈活抽樣150個(gè)數(shù)據(jù)集，300萬(wàn)條測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)化框架，智能化評(píng)估“方升”是秦國(guó)的商鞅實(shí)行變法時(shí)所發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)量器，是我國(guó)最早的標(biāo)準(zhǔn)量器Forfulldisclosure

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21資料：中國(guó)信通院，國(guó)際4.可信大模型的評(píng)測(cè)體系–

首輪測(cè)試對(duì)比

本次試評(píng)測(cè)大模型總數(shù)30家，其中閉源商業(yè)大模型12家，開(kāi)源大模型18家

一級(jí)測(cè)試維度為通用、行業(yè)、應(yīng)用、安全，可以劃分為理解、知識(shí)、學(xué)科、可靠等32個(gè)二級(jí)子維度

商業(yè)閉源大模型能力優(yōu)于開(kāi)源大模型，在榜單的綜合能力前10名中，商業(yè)閉源大模型占據(jù)了9席通用能力行業(yè)能力100.050.00.0100.050.00.0金融

醫(yī)療

法律

政務(wù)

科研

電信

網(wǎng)絡(luò)

能源

汽車

交通

設(shè)計(jì)

機(jī)器人大模型A大模型B大模型C大模型M大模型N大模型A大模型B大模型C大模型M大模型N應(yīng)用能力安全能力100.050.00.0100.050.00.0數(shù)據(jù)分析ExcelPowerPoint公文寫作代碼理解價(jià)值觀風(fēng)險(xiǎn)拒答自主意識(shí)公平偏見(jiàn)對(duì)話安全大模型A大模型B大模型C大模型M大模型N大模型大模型大模型大模型大模型NABCMForfulldisclosure

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22資料：中國(guó)信通院，國(guó)際4.可信大模型的評(píng)測(cè)體系–

開(kāi)源模型能力榜單

從開(kāi)源大模型的榜單結(jié)果可以看出，開(kāi)源大模型的能力表現(xiàn)除了依賴模型參數(shù)量，還與版本迭代時(shí)間相關(guān)

開(kāi)源大模型在通用評(píng)測(cè)中的數(shù)學(xué)、推理能力上與商業(yè)模型有明顯差距，并且在自主可控等方面存在風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)源大模型能力榜單開(kāi)源大模型評(píng)綜測(cè)合結(jié)果圖80.0Qwen-72B-Chat64.158.357.156.955.9Yi-34B-ChatInternLM2-Chat-20BQwen-14B-ChatInternLM2-7BQwen1.5-7BBaichuan2-13B-ChatChatGLM3-6BDeepSeek-7B-ChatInternLM2-1.8BZephyr-7B-β60.040.0安全通用20.00.051.848.543.740.139.737.537.236.3應(yīng)用行業(yè)Baichuan2-7BBlueLM-7BQwen-72B-ChatInternLM2-Chat-20BInternLM2-7BBaichuan2-13B-ChatDeepSeek-7B-ChatZephyr-7B-βYi-34B-ChatQwen-1.8BYi-6BQwen-7BVicuna-7BLlama2-7B32.627.3Qwen-14B-ChatQwen1.5-7BChatGLM3-6BInternLM-1.8BBaichuan2-7BQwen-1.8B25.725.525.1020406080BlueLM-7BForfulldisclosure

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23資料：中國(guó)信通院，國(guó)際5.GPT-4o：發(fā)力端側(cè)

語(yǔ)音模式時(shí)延縮短，優(yōu)化用戶體驗(yàn)：之前延遲時(shí)間分別為GPT-3.5的2.8秒和GPT-4的5.4秒，GPT-4o將這一延遲被大幅縮短為320毫秒。

多模態(tài)大模型全面賦能：傳統(tǒng)語(yǔ)音模式通過(guò)

三

模

型

實(shí)

現(xiàn)

：

音

頻

轉(zhuǎn)

文

本

，

GPT-3.5/GPT-4處理文本，再文本轉(zhuǎn)音頻。但GPT-4會(huì)丟失信息，因其無(wú)法直接處理語(yǔ)調(diào)、多說(shuō)話者、背景噪音，且不能輸出笑聲、歌唱或情感。而GPT-4o通過(guò)端到端訓(xùn)練了一個(gè)全新的模型，能夠同時(shí)處理文本、視覺(jué)和音頻輸入輸出。這意味著所有的輸入和輸出都由同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。

易用性和體驗(yàn)大幅提升Forfulldisclosure

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245.Google

I/O2024

Gemini

Live：谷歌發(fā)布了語(yǔ)音對(duì)話人工智能助手Gemini

Live，用戶可以在移動(dòng)應(yīng)用上與Gemini進(jìn)行對(duì)話，對(duì)標(biāo)GPT-4o。

輕量化模型Gemini

1.5

Flash：基于“蒸餾”技術(shù)，專為大規(guī)模服務(wù)設(shè)計(jì)，速度更快、成本低至0.35美元/百萬(wàn)Token

圖像、視頻和音樂(lè)的人工智能生成工具：谷歌發(fā)布了針對(duì)圖像、視頻和音樂(lè)的人工智能生成工具，分別為Imagen

3、Veo和Music

AI

Sandbox

Gemini支持的AI

Overview功能：谷歌即將在瀏覽器搜索中引入Gemini支持的AIOverview功能，新功能可以使瀏覽器支持多輪推理，將復(fù)雜問(wèn)題分解處理，將原本需要幾分鐘甚至幾個(gè)小時(shí)的研究壓縮到在幾秒鐘內(nèi)完成，還將支持在搜索中對(duì)視頻提問(wèn)。

硬件生態(tài)：TPU，ARM架構(gòu)的CPU，GPU同NVIDIA合作，通過(guò)Cloud賣算力

現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)生態(tài)賦能：Ask

Photos，Workspace，

etcForfulldisclosure

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255.

SenseNova

5.0

能力對(duì)標(biāo)GPT-4Turbo

核心算力基礎(chǔ)設(shè)施和卡資源，合作國(guó)內(nèi)58家硬件伙伴

和下游行業(yè)伙伴做To

B的生意，商業(yè)邏輯可驗(yàn)證Forfulldisclosure

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26資料：商湯科技，國(guó)際5.

SenseNova

5.0

MoE：以快制勝

云

端

算

力

需

求

解

耦（7：3），對(duì)終端硬件壓力更小，更方便推動(dòng)商業(yè)化落地

融合算法算力數(shù)據(jù)三要素的綜合AI平臺(tái)

公共資源Forfulldisclosure

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27資料：商湯科技，國(guó)際6.Gen

AI在制造業(yè)中應(yīng)用的潛力

工業(yè)制造領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)提升相對(duì)較小，Gen

AI

將逐步提高生產(chǎn)效率，而非對(duì)產(chǎn)品和成本結(jié)構(gòu)進(jìn)行徹底改變

Gen

AI

在工業(yè)制造領(lǐng)域使用相對(duì)容易采納，大多數(shù)用例都關(guān)注于在已知技術(shù)、可行性和責(zé)任范圍內(nèi)的內(nèi)部流程優(yōu)化，可行性和責(zé)任挑戰(zhàn)較低，或者可以輕易緩解

顛覆程度較低，商業(yè)模式（產(chǎn)品類型、定價(jià)模式）基本保持不變，顛覆性影響主要體現(xiàn)在運(yùn)營(yíng)模式上

Gen

AI

將作為解決已知痛點(diǎn)的可能方案Forfulldisclosure

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28資料：pwc，國(guó)際6.Gen

AI在制造業(yè)中應(yīng)用的潛力

物料選擇與管理、生產(chǎn)計(jì)劃和預(yù)測(cè)性維護(hù)將帶來(lái)差異化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),然而，鑒于數(shù)據(jù)變更和模型構(gòu)建的挑戰(zhàn)，這些使用案例的實(shí)施將更加困難

，因此它們的預(yù)期價(jià)值不會(huì)迅速實(shí)現(xiàn)

容易實(shí)現(xiàn)的主要是后端使用案例。盡管它們?nèi)菀淄茝V，但由于工業(yè)制造總部運(yùn)營(yíng)的成本基礎(chǔ)較小（約占總成本的5%），對(duì)制造商帶來(lái)的利潤(rùn)影響有限Forfulldisclosure

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29資料：pwc，國(guó)際APPENDIX

1Summary?

Thenature

of

AI:

Three

fallaciesandfiveparadoxes?

Thepath

to

AGI:Technological

InnovationintheUS?

Commercializationstartsin

2024:

Scenarioapplications

inChina?

Evaluation

system

of

trustworthyLLMs?

GPT-4o,

GoogleI/O2024,

SenseNova

5.0?

Thepotential

of

GenAI

application

inmanufacturing?

Theimpactof

AIontheexisting

industrial

ecosystem30APPENDIX

2重要信息披露本研究報(bào)告由(HTIJKK)和動(dòng)。國(guó)際分銷，國(guó)際是由國(guó)際研究有限公司(HTIRL)，Haitong

Securities

India

Private

Limited

(HSIPL)，Haitong

International

Japan

K.K.國(guó)際證券集團(tuán)(HTISG)各成員分別在其許可的司法管轄區(qū)內(nèi)從事證券活國(guó)際證券有限公司(HTISCL)的證券研究團(tuán)隊(duì)所組成的全球品牌，IMPORTANT

DISCLOSURESThis

research

report

is

distributed

by

Haitong

International,

a

global

brand

name

for

the

equity

research

teams

of

Haitong

International

Research

Limited

(“HTIRL”),Haitong

Securities

India

Private

Limited

(“HSIPL”),

Haitong

International

Japan

K.K.

(“HTIJKK”),

Haitong

International

Securities

Company

Limited

(“HTISCL”),

and

anyother

members

within

the

Haitong

International

Securities

Group

of

Companies

(“HTISG”),

each

authorized

to

engage

in

securities

activities

in

its

respectivejurisdiction.HTIRL分析師認(rèn)證Analyst

Certification:我，姚書(shū)橋，在此保證（i）本研究報(bào)告中的意見(jiàn)準(zhǔn)確反映了我們對(duì)本研究中提及的任何或所有目標(biāo)公司或上市公司的個(gè)人觀點(diǎn)，并且（ii）我的報(bào)酬中沒(méi)有任何部分與本研究報(bào)告中表達(dá)的具體建議或觀點(diǎn)直接或間接相關(guān)；及就此報(bào)告中所討論目標(biāo)公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財(cái)務(wù)利益。我和我的家屬（我已經(jīng)告知他們）將不會(huì)在本研究報(bào)告發(fā)布后的3個(gè)工作日內(nèi)交易此研究報(bào)告所討論目標(biāo)公司的證券。I,

Barney

Yao,certify

that

(i)

the

views

expressed

in

this

research

report

accurately

reflect

my

personal

views

about

any

or

all

of

the

subject

companies

or

issuers

referred

to

in

thisresearch

and

(ii)

no

part

of

my

compensation

was,

is

or

will

be

directly

or

indirectly

related

to

the

specific

recommendations

or

views

expressed

in

this

researchreport;

and

that

I

(including

members

of

my

household)

have

no

financial

interest

in

the

security

or

securities

of

the

subject

companies

discussed.

I

and

myhousehold,

whom

I

have

already

notified

of

this,

will

not

deal

in

or

trade

any

securities

in

respect

of

the

issuer

that

I

review

within

3

business

days

after

the

researchreport

is

published.31APPENDIX

2利益沖突披露Conflict

ofInterestDisclosures國(guó)際及其某些關(guān)聯(lián)公司可從事投資銀行業(yè)務(wù)和/或?qū)Ρ狙芯恐械奶囟ü善被蚬具M(jìn)行做市或持有自營(yíng)頭寸。就本研究報(bào)告而言，以下是有關(guān)該等關(guān)系的披露事項(xiàng)（以下披露不能保證及時(shí)無(wú)遺漏，如需了解及時(shí)全面信息，請(qǐng)發(fā)郵件至ERD-Disclosure@）HTI

and

some

of

its

affiliates

may

engage

in

investment

banking

and

/

or

serve

as

a

market

maker

or

hold

proprietary

trading

positions

of

certain

stocks

orcompanies

in

this

research

report.

As

far

as

this

research

report

is

concerned,

the

following

are

the

disclosure

matters

related

to

such

relationship

(As

the

followingdisclosure

does

not

ensure

timeliness

and

completeness,

please

send

an

email

to

ERD-Disclosure@

if

timely

and

comprehensive

information

is

needed).0020.HK目前或過(guò)去12個(gè)月內(nèi)是的投資銀行業(yè)務(wù)客戶。0020.HK

is/was

an

investment

bank

clients

of

Haitong

currently

or

within

the

past

12

months.在過(guò)去12個(gè)月中獲得對(duì)0020.HK提供投資銀行服務(wù)的報(bào)酬。Haitong

received

in

the

past

12

months

compensation

for

investment

banking

services

provided

to

0020.HK.32APPENDIX

2評(píng)級(jí)定義（從2020年7月1日開(kāi)始執(zhí)行）：國(guó)際（以下簡(jiǎn)稱“HTI”）采用相對(duì)評(píng)級(jí)系統(tǒng)來(lái)為投資者推薦我們覆蓋的公司：優(yōu)于大市、中性或弱于大市。投資者應(yīng)仔細(xì)閱讀HTI的評(píng)級(jí)定義。并且HTI發(fā)布分析師觀點(diǎn)的完整信息，投資者應(yīng)仔細(xì)閱讀全文而非僅看評(píng)級(jí)。在任何情況下，分析師的評(píng)級(jí)和研究都不能作為投資建議。投資者的買賣股票的決策應(yīng)基于各自情況（比如投資者的現(xiàn)有持倉(cāng)）以及其他因素。分析師股票評(píng)級(jí)優(yōu)于大市，未來(lái)12-18個(gè)月內(nèi)預(yù)期相對(duì)基準(zhǔn)指數(shù)漲幅在10%以上，基準(zhǔn)定義如下中性，未來(lái)12-18個(gè)月內(nèi)預(yù)期相對(duì)基準(zhǔn)指數(shù)變化不大，基準(zhǔn)定義如下。根據(jù)FINRA/NYSE的評(píng)級(jí)分布規(guī)則，我們會(huì)將中性評(píng)級(jí)劃入持有這一類別。弱于大市，未來(lái)12-18個(gè)月內(nèi)預(yù)期相對(duì)基準(zhǔn)指數(shù)跌幅在10%以上，基準(zhǔn)定義如下各地股票基準(zhǔn)指數(shù)：日本

–

TOPIX,

韓國(guó)

–

KOSPI,

臺(tái)灣

–

TAIEX,

印度

–

Nifty100,

美國(guó)

–

SP500;

其他所有中國(guó)概念股

–

MSCIChina.Ratings

Definitions

(from

1

Jul2020):Haitong

International

uses

a

relative

rating

system

using

Outperform,

Neutral,

or

Underperform

for

recommending

the

stocks

we

cover

to

investors.

Investors

shouldcarefully

read

the

definitions

of

all

ratings

used

in

Haitong

International

Research.

In

addition,

since

Haitong

International

Research

contains

more

completeinformation

concerning

the

analyst's

views,

investors

should

carefully

read

Haitong

International

Research,

in

its

entirety,

and

not

infer

the

contents

from

the

ratingalone.

In

any

case,

ratings

(or

research)

should

not

be

used

or

relied

upon

as

investment

advice.

An

investor's

decision

to

buy

or

sell

a

stock

should

depend

on

individualcircumstances

(such

as

the

investor's

existing

holdings)

and

other

considerations.Analyst

StockRatingsOutperform:

The

stock’s

total

return

over

the

next

12-18

months

is

expected

to

exceed

the

return

of

its

relevant

broad

market

benchmark,

as

indicated

below.Neutral:

The

stock’s

total

return

over

the

next

12-18

months

is

expected

to

be

in

line

with

the

return

of

its

relevant

broad

market

benchmark,

as

indicated

below.

Forpurposes

only

of

FINRA/NYSE

ratings

distribution

rules,

our

Neutral

rating

falls

into

a

hold

rating

category.Underperform:

The

stock’s

total

return

over

the

next

12-18

months

is

expected

to

be

below

the

return

of

its

relevant

broad

market

benchmark,

as

indicated

below.Benchmarks

for

each

stock’s

listed

region

are

as

follows:

Japan

–

TOPIX,

Korea

–

KOSPI,

Taiwan

–

TAIEX,

India

–

Nifty100,

US

–

SP500;

for

all

other

China-conceptstocks

–

MSCIChina.33APPENDIX

2評(píng)級(jí)分布Rating

Distribution34APPENDIX

2截至2024年3月31日國(guó)際股票研究評(píng)級(jí)分布優(yōu)于大市中性(持有)弱于大市國(guó)際股票研究覆蓋率90.4%3.3%8.8%4.9%0.8%0.0%投資銀行客戶**在每個(gè)評(píng)級(jí)類別里投資銀行客戶所占的百分比。上述分布中的買入，中性和賣出分別對(duì)應(yīng)我們當(dāng)前優(yōu)于大市，中性和落后大市評(píng)級(jí)。只有根據(jù)FINRA/NYSE的評(píng)級(jí)分布規(guī)則，我們才將中性評(píng)級(jí)劃入持有這一類別。請(qǐng)注意在上表中不包含非評(píng)級(jí)的股票。此前的評(píng)級(jí)系統(tǒng)定義（直至2020年9月30日）：買入，未來(lái)12-18個(gè)月內(nèi)預(yù)期相對(duì)基準(zhǔn)指數(shù)漲幅在10%以上，基準(zhǔn)定義如下中性，未來(lái)12-18個(gè)月內(nèi)預(yù)期相對(duì)基準(zhǔn)指數(shù)變化不大，基準(zhǔn)定義如下。根據(jù)FINRA/NYSE的評(píng)級(jí)分布規(guī)則，我們會(huì)將中性評(píng)級(jí)劃入持有這一類別。賣出，未來(lái)12-18個(gè)月內(nèi)預(yù)期相對(duì)基準(zhǔn)指數(shù)跌幅在10%以上，基準(zhǔn)定義如下各地股票基準(zhǔn)指數(shù)：日本

–

TOPIX,

韓國(guó)

–

KOSPI,

臺(tái)灣

–

TAIEX,

印度

–

Nifty100;

其他所有中國(guó)概念股

–

MSCIChina.Haitong

International

Equity

Research

Ratings

Distribution,

asofMarch

31,

2024OutperformNeutral(hold)8.8%UnderperformHTI

Equity

Research

CoverageIB

clients*90.4%3.3%0.8%0.0%4.9%*Percentage

of

investment

banking

clients

in

each

rating

category.BUY,

Neutral,

and

SELL

in

the

above

distribution

correspond

to

our

current

ratings

of

Outperform,

Neutral,

and

Underperform.For

purposes

only

of

FINRA/NYSE

ratings

distribution

rules,

our

Neutral

rating

falls

into

a

hold

rating

category.

Please

note

that

stocks

with

an

NR

designation

are

notincluded

in

the

table

above.Previous

ratingsystemdefinitions

(until30

Jun2020):BUY:The

stock’s

total

return

over

the

next

12-18

months

is

expected

to

exceed

the

return

of

its

relevant

broad

market

benchmark,

as

indicated

below.NEUTRAL:

The

stock’s

total

return

over

the

next

12-18

months

is

expected

to

be

in

line

with

the

return

of

its

relevant

broad

market

benchmark,

as

indicated

below.For

purposes

only

of

FINRA/NYSE

ratings

distribution

rules,

our

Neutral

rating

falls

into

a

hold

rating

category.SELL:

The

stock’s

total

return

over

the

next

12-18

months

is

expected

to

be

below

the

return

of

its

relevant

broad

market

benchmark,

as

indicated

below.Benchmarks

for

each

stock’s

listed

region

are

as

follows:

Japan

–

TOPIX,

Korea

–

KOSPI,

Taiwan

–

TAIEX,India

–

Nifty100;

for

allother

China-concept

stocks

–

MSCIChina.35APPENDIX

2國(guó)際非評(píng)級(jí)研究：國(guó)際發(fā)布計(jì)量、篩選或短篇報(bào)告，并在報(bào)告中根據(jù)估值和其他指標(biāo)對(duì)股票進(jìn)行排名，或者基于可能的估值倍數(shù)提出建議價(jià)格。這種排名或建議價(jià)格并非為了進(jìn)行股票評(píng)級(jí)、提出目標(biāo)價(jià)格或進(jìn)行基本面估值，而僅供參考使用。HaitongInternationalNon-RatedResearch:

Haitong

International

publishes

quantitative,

screening

or

short

reports

which

may

rank

stocks

according

to

valuation

andother

metrics

or

may

suggest

prices

based

on

possible

valuation

multiples.

Such

rankings

or

suggested

prices

do

not

purport

to

be

stock

ratings

or

target

prices

orfundamental

values

and

are

for

information

only.國(guó)際A股覆蓋：中國(guó)A股的研究報(bào)告。但是，國(guó)際可能會(huì)就滬港通及深港通的中國(guó)A股進(jìn)行覆蓋及評(píng)級(jí)。國(guó)際使用與

證券不同的評(píng)級(jí)系統(tǒng)，所以

國(guó)際與證券（600837.CH），

國(guó)際于上海的母公司，也會(huì)于中國(guó)發(fā)布證券的中國(guó)A股評(píng)級(jí)可能有所不同。Haitong

International

Coverage

of

A-Shares:

Haitong

International

may

cover

and

rate

A-Shares

that

are

subject

to

the

Hong

Kong

Stock

Connect

scheme

withShanghai

and

Shenzhen.

Haitong

Securities

(HS;

600837

CH),

the

ultimate

parent

company

of

HTISG

based

in

Shanghai,

covers

and

publishes

research

on

these

sameA-Shares

for

distribution

in

mainland

China.

However,

the

rating

system

employed

by

HS

differs

from

that

used

by

HTI

and

as

a

result

there

may

be

a

difference

in

theHTI

and

HS

ratings

for

the

same

A-share

stocks.國(guó)際優(yōu)質(zhì)100

A股（Q100）指數(shù)：程，并結(jié)合對(duì)

證券

A股團(tuán)隊(duì)自下而上的研究。國(guó)際Q100指數(shù)是一個(gè)包括100支由證券覆蓋的優(yōu)質(zhì)中國(guó)A股的計(jì)量產(chǎn)品。這些股票是通過(guò)基于質(zhì)量的篩選過(guò)國(guó)際每季對(duì)Q100指數(shù)成分作出復(fù)審。Haitong

International

Quality

100

A-share

(Q100)

Index:

HTI’s

Q100

Index

is

a

quant

product

that

consists

of

100

of

the

highest-quality

A-shares

under

coverage

atHS

in

Shanghai.

These

stocks

are

carefully

selected

through

a

quality-based

screening

process

in

combination

with

a

review

of

the

HS

A-share

team’s

bottom-upresearch.

The

Q100

constituent

companies

are

reviewed

quarterly.36APPENDIX

2盟浪義利（FIN-ESG）數(shù)據(jù)通免責(zé)聲明條款：在使用盟浪義利（FIN-ESG）數(shù)據(jù)之前，請(qǐng)務(wù)必仔細(xì)閱讀本條款并同意本聲明：第一條

義利（FIN-ESG）數(shù)據(jù)系由盟浪可持續(xù)數(shù)字科技有限責(zé)任公司（以下簡(jiǎn)稱“本公司”）基于合法取得的公開(kāi)信息評(píng)估而成，本公司對(duì)信息的準(zhǔn)確性及完整性不作任何保證。對(duì)公司的評(píng)估結(jié)果僅供參考，并不構(gòu)成對(duì)任何個(gè)人或機(jī)構(gòu)投資建議，也不能作為任何個(gè)人或機(jī)構(gòu)購(gòu)買、出售或持有相關(guān)金融產(chǎn)品的依據(jù)。本公司不對(duì)任何個(gè)人或機(jī)構(gòu)投資者因使用本數(shù)據(jù)表述的評(píng)估結(jié)果造成的任何直接或間接損失負(fù)責(zé)。第二條

盟浪并不因收到此評(píng)估數(shù)據(jù)而將收件人視為客戶，收件人使用此數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際情況作出自我獨(dú)立判斷。本數(shù)據(jù)所載內(nèi)容反映的是盟浪在最初發(fā)布本數(shù)據(jù)日期當(dāng)日的判斷，盟浪有權(quán)在不發(fā)出通知的情況下更新、修訂與發(fā)出其他與本數(shù)據(jù)所載內(nèi)容不一致或有不同結(jié)論的數(shù)據(jù)。除非另行說(shuō)明，本數(shù)據(jù)（如財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)等）僅代表過(guò)往表現(xiàn)，過(guò)往的業(yè)績(jī)表現(xiàn)不作為日后回報(bào)的預(yù)測(cè)。第三條

本數(shù)據(jù)歸本公司所有，本公司依法保留各項(xiàng)權(quán)利。未經(jīng)本公司事先書(shū)面許可授權(quán)，任何個(gè)人或機(jī)構(gòu)不得將本數(shù)據(jù)中的評(píng)估結(jié)果用于任何營(yíng)利性目的，不得對(duì)本數(shù)據(jù)進(jìn)行修改、復(fù)制、編譯、匯編、再次編輯、改編、刪減、縮寫、節(jié)選、發(fā)行、出租、展覽、表演、放映、廣播、信息網(wǎng)絡(luò)傳播、攝制、增加圖標(biāo)及說(shuō)明等，否則因此給盟浪或其他第三方造成損失的，由用戶承擔(dān)相應(yīng)的賠償責(zé)任，盟浪不承擔(dān)責(zé)任。第四條

如本免責(zé)聲明未約定，而盟浪網(wǎng)站平臺(tái)載明的其他協(xié)議內(nèi)容（如《盟浪網(wǎng)站用戶注冊(cè)協(xié)議》《盟浪網(wǎng)用戶服務(wù)（含認(rèn)證）協(xié)議》《盟浪網(wǎng)隱私政策》等）有約定的，則按其他協(xié)議的約定執(zhí)行；若本免責(zé)聲明與其他協(xié)議約定存在沖突或不一致的，則以本免責(zé)聲明約定為準(zhǔn)。SusallWave

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