AIGC 推動人工智能商業(yè)化進程加速，有望打開千億市場。德勤數據顯示，2021 年中國人工智能市場規(guī)模達 2058 億元，預計到 2025 年將達到 5460 億元，2021-2025 年復合增
長率約 27.63%。根據德勤預測，人工智能產業(yè)規(guī)模預計從 2017 年的 6900 億美元增長
至 2025 年的 6.4 萬億美元，復合增長率達 32.10%。移動互聯網時代帶來的海量數據、模
型和算力的不斷迭代，以及各類應用場景中的商業(yè)化嘗試，為 AI 的商業(yè)化奠定了堅實基
礎，未來有望加速釋放人工智能產業(yè)動能。
人工智能商業(yè)化進程有望加速，建議重點關注三類公司選擇投資標的�！�20220-2023
中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》中指出，未來隨著自然語言處理、計算機視覺、AIGC
等細分技術的持續(xù)迭代，AI 應用將呈現場景應用深度和廣度并行發(fā)展態(tài)勢，以 AIGC 為代
表的生成式 AI 將在創(chuàng)作型工作（文本、圖像視頻創(chuàng)作）和預測、決策型工作中扮演更加重
要角色。
我們建議圍繞人工智能商業(yè)化的三大主線選擇投資標的：
（1）具備 AI 模型、算
法技術優(yōu)勢的科技公司；
（2）具備對 AI 商業(yè)化實際應用場景理解和業(yè)務優(yōu)勢的廠商；
（3）具備 AI 硬件優(yōu)勢的廠商；
科技大廠有望將 AI 技術應用 到業(yè)務生態(tài)中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達 2175.58 億元
ChatGPT將海量訓練數據與Transformer框架結合,在GPT模型的基礎上通過RLHF模型提升交互聊天能力,實現了對自然語言的深度建模,AIGC核心技術框架
Otherside AI術采用 OpenAI 的 GPT-3 協議AI 郵件寫作;Copy AI通過 AI 寫作廣告和營銷文案;Jasper Ai人撰寫營銷推廣文案以及博客等各 種文字內容
百度文心通過文字描述生成圖片;騰訊優(yōu)圖完成對于人像面部的3D建模;阿里巴巴Lubanner自動完成素材分析 摳圖 配色等設計;剪映通過文字生成視頻
聆心智能提供AI驅動的G質量數字療法等解決方案;瀾舟科技 彩云科技 秘塔科技 香儂科技 感知階躍 影譜科技 帝視科技 標貝科技 知覺之門 倒映有聲 紅棉小冰
指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的G質量,可持續(xù)交付作為核心邏輯,系統性梳理 MLOps 概念內涵,發(fā)展過程,落地挑戰(zhàn)等現狀
GPT-3每750詞約0.02 美元,AI生成文案的獨角獸Jasper月生成10 萬字的價格約 82 美元,閱文集團每750 字37 元,內容創(chuàng)作成本大幅降低且耗時更短
AI框架演進步入深化階段;AI框架已形成較為完整的技術體系;AI框架是應對智能經濟時代的技術利器;AI框架繁榮發(fā)展
深度合成內容迎爆發(fā)式增長,2021年新發(fā)布的深度合成視頻數量較2017年已增長10倍以上;深度合成激發(fā)了新內容創(chuàng)造力的同時,也帶來了新的威脅
AI成為數字經濟時代的核心生產力;人工智能于各環(huán)節(jié)提升經濟生產活動效能;人工智能產業(yè)發(fā)展將打開新一輪城市與區(qū)域競爭變局
探索可解釋的替代性機制,多舉措共同實現可信,負責任AI;引導,支持行業(yè)加強可解釋AI研究與落地;增強算法倫理素養(yǎng),探索人機協同的智能范式
AI 數字商業(yè)生態(tài)是數字商業(yè)生態(tài)的一個組成部分,是人工智能技術與數字商業(yè)生態(tài)融合的產物,加快促進傳統商業(yè)的數字產業(yè)化升級
AI芯片主要承擔推斷任務,終端芯片需要針對特殊場景進行針對性設計以實現優(yōu)解方案,實現有時間關聯度的三維處理能力
云原生AI開發(fā)平臺融合了成熟的人工智能開發(fā)框架以及云原生工具靈活調用云資源,G效部署云應用的能力,幫助企業(yè)開發(fā)者提G算法模型的開發(fā)效率
對中國AI+安防行業(yè)進行研究分析，詳細梳理了AI+安防的概念界定、供給需求、商業(yè)模式、競爭格局與戰(zhàn)略發(fā)展路徑，以及行業(yè)發(fā)展趨勢與建議
AI 中臺是實現智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業(yè)的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發(fā)平臺、AI 管理運行三大核心
報告對中國人工智能基礎層行業(yè)進行研究分析，詳細梳理了人工智能基礎層的概念界定、組成部分、供給需求、市場規(guī)模、行業(yè)發(fā)展趨勢與建議等
報告從人工智能態(tài)勢、認知智能產業(yè)生態(tài)、技術融合、典型案例與未來趨勢等方面開展了產業(yè)技術分析，由五大篇章組成
