技術革命下AI的場景迭代

自ChatGPT誕生以來，幾次迭代均成為市場焦點，也使AI行業被海內外廣泛關注，並成為年內的熱門投資板塊。不過，在AI大模型高速發展的當下，如何有效賦能各行各業，助力産業升級也成為行業人士的關注重點。有業內人士認為，無論是消費場景還是産業場景，AI大模型都有望突破技術瓶頸，呈現更多樣化的落地創新。而為助力AI行業有序規範運作，生成式AI監管端也如期落地，這又將如何推動AIGC在國內的發展？對此，北京商報記者專訪中金公司研究部科技硬體行業首席分析師、董事總經理彭虎，從行業資深研究人士的角度出發，看AI浪潮的演變。

行業百舸爭流

Q：自OpenAI推出ChatGPT以來，百度、三六零、阿里巴巴等廠商均加速佈局AI大模型，您如何評價AI高速發展對國內市場的影響？

A：基於LLM大模型的生成式人工智慧近來廣受關注，國內網際網路廠商、各類軟硬體公司也紛紛投入相關大模型、應用、硬體解決方案的開發，呈現百舸爭流之勢。生成式人工智慧技術與應用的快速推進，為國內實業與投資市場帶來了一系列影響和發展機遇。

從實業角度看，LLM大模型催生了MaaS模型即服務這一新興業態與模式，並催化出國內眾多以LLM大模型為主要産品解決方案的創業公司。同時，大模型的開源正在蔚然成風，基於開源的大模型轉化出的生成式AI各類應用逐步走向市場，在遠端教育、影視動畫、辦公管理等場景率先落地，並展現出較強的創新性。另一方面，由於LLM大模型所需的算力規模大幅提升，由此帶來全球算力基礎設施的新一輪大規模投資。與之前的算力基礎設施投入相比，本輪算力需求指數級增長以及由此帶來的能耗迅速攀升，對算力晶片、伺服器行業、網路設備行業等提出了更高的設計與生産要求，同時對數據處理過程的隱私和安全也提出了更高的監管要求。

作為LLM大模型的有益補充，我們觀察到中小模型的發展也不容忽視。在各類垂直應用場景下，綜合考慮投入産出比和場景特點，中小模型或將佔有市場的一席之地。

率先落地兩大場景

Q：您認為AI大模型在哪些産業的應用場景更廣闊？又將在哪些産業率先落地？

A：可以從消費場景和産業場景兩個不同的維度看。

消費場景：1.智慧手機：硬體端，AI應用有望帶動移動AI晶片性能提升，帶動手機創新加快；生態端，AI將改變人機交互的方式。2.可穿戴産品：AI使市場重新挖掘TWS、手錶中語音助手的入口價值，同時借助內容生成和圖像分割模型，AR/VR人機交互效率將得到顯著提升。3.智慧家居：智慧音箱的交互水準有望得到全面提升，促使智慧音箱成為智慧家居關鍵入口之一，通過接入大模型，將提升智慧家居系統的智慧化程度。4.各類應用機器人及人型機器人：大模型的語義理解能力與各類機器人物理實體相結合，實現複雜任務的處理。

産業場景：1.汽車智慧駕駛中，大模型能在雲端演算法訓練環節生成罕見路況用於訓練，提升長尾場景決策能力；智慧座艙中，語音交互的交互形式以指令問答為主，較為機械。而大模型能夠增強車載語音多輪對話、上下文理解能力，有望革新交互體驗。2.城市管理中，大模型有望賦能城市底層業務的統一感知、關聯分析和態勢預測，更好地實現城市決策與治理。3.對於重復度高、知識及服務諮詢等場景，大模型也能有較好的應用，包括工業質檢、智慧醫療、法律服務、智慧教育等。

我們認為，消費場景和産業場景，AI大模型都有望突破技術瓶頸，呈現更多樣化的落地創新。

推動應用升級迭代

Q：在您看來，AIGC在金融行業落地的場景主要有哪些？將對金融行業發展産生哪些影響？ 

A：前臺業務中，AI已應用於智慧行銷、智慧客服、智慧投顧等領域，而AIGC技術彌補了傳統AI在自然語言表達能力上的不足，能夠較大幅度推動對客服務相關應用的升級迭代； 中後臺業務中，金融機構可以基於自身主營業務需要“因地制宜”佈局AI應用，有望強化現有AI應用、提升公司經營效率。此外，金融機構或也有望發揮專業細分領域優勢打造金融類大模型。

同時，AIGC也會帶來一定挑戰，包括數據安全、監管審查、用戶信任、産品體驗等方面。金融機構需要建立健全的合規制度，並確保用戶的數據安全與隱私保護。此外，目前多數金融機構的AIGC僅作為內部業務的輔助工具，在外部應用、商業化落地過程中還需更週全、更審慎地對待。此外，我們認為，金融行業主體眾多，如銀行、基金、保險、證券等，各類主體的核心業務邏輯不同、面對的客戶群體也有一定差異，進而為各種類型的AIGC應用落地提供場景。

7月13日，網信辦等七部委聯合發佈《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》），國內生成式AI監管端如期落地。我們認為，《辦法》落地一方面有望提升行業使用AI技術在內容生成方面的規範化程度，在規章指引下更有利於技術與應用的創新發展；同時，將有效推進産業上下游協同發展，推動行業健康、穩定、快速地成長。

頭部優質企業充分受益

Q： 隨著需求側的AIGC等應用創新以及供給側的全球産能逐步出清，您如何看待AI的後續投資機會？

A：隨著移動互聯時代邁向人工智慧時代，展望未來，AIGC應用將多面開花並逐步形成商業閉環，同時産能側逐步向頭部聚集，上下游産業鏈中的頭部優質企業有望更充分受益於AI變革的時代浪潮。

在下游應用側，應用創新有望牽引AIGC技術在to B和to C領域實現消費者體驗不斷升級，並推動商業變現能力不斷提升，加速商業閉環的實現。在上游算力基礎設施側，下游應用端有效的商業落地有望帶動上游算力基礎設施建設需求的可持續增長（例如大模型應用的商用化普及會驅動推理側晶片的需求量提升），而隨著供給側産能逐步走向頭部集中，也有望帶動有競爭實力的頭部供應商實現份額的增長和盈利能力的持續改善。

傳導至投資機會層面，上下游環節中，AI相關業務佔比更高、在細分領域産品競爭優勢突出、公司治理更優的企業有望充分受益。考慮到國家已開始實施部署“東數西算”工程，加速構建數據中心、雲計算、大數據一體化的新型算力網路體系，算力基礎設施領域的相關投資機會或將率先落地。