ChatGPT引发的时代变革：浅析人工智能产业新机遇

总结与展望： ChatGPT的横空出世引爆了AIGC赛道，科技巨头纷纷入局人工智能军备竞赛，先后发布大模型并进行应用接入和用户测试。此番划时代的科技变革源自算法模型的突破创新：大模型的应用不仅使AIGC的跨模态融合性创新成为可能，在应用层面释放了前所未有的产业空间和实践潜力，而且海量数据的处理要求和庞大的算力需求推高了大数据行业、算力芯片以及高宽带网络等相关行业的景气度。 人工智能位列上海市三大先导产业之一，产值规模在过去五年保持着30%的复合增长率。展望未来，上海市不仅加强政策端的支持，包括出台全国首部促进人工智能产业发展的省级地方性法规来规范产业发展、促进科技创新和培育应用生态体系，而且优化创新基地布局、建设“4+X”融合创新载体，以一系列标杆产业园区项目承载人工智能企业的办公研发需求，并为最先进的人工智能应用提供了展示场景。我们建议产业园区开发平台和业主密切追踪人工智能细分赛道的发展、挖掘企业需求，将产品和服务延伸到更细分的产业领域和成长型企业，助力人工智能“上海高地”建设。投资机构也应加强对人工智能载体平台的关注，因为蓬勃的产业发展前景意味着稳健的租赁需求和投资市场表现。 现象级产品问世，进一步推升人工智能投资热潮 ChatGPT火速出圈 自2022年11月问世以来，ChatGPT（ChatGenerativePre-TrainedTransformer）迅速风靡全球，上线仅两个月全球注册用户破亿，成为史上增长最快的消费应用（图1）。ChatGPT使用参数上亿的大模型和海量语料库来生成语句，可以实现写诗、撰 文、编码的功能。与传统聊天机器人只能简单地根据问题搜索加工答案不同，作为生成式人工智能（AIGC，AIGenerativeContent）的代表，ChatGPT实现了从感知理解内容到创造内容的进步：它拥有接近人类水平的语言理解和生成能力，能够在结合用户的交互行为背后，对用户的意图和情感做出更为贴切的回 答。这标志着人机之间的信息交互方式有望被重塑（图2），因而引发行业剧震。 图1：全球主要消费者应用月活破亿所需时间（单位：月） ChatGPTTiktok 微信 InstagramFacebookTwitter 0204060 数据来源：公开信息，高力国际研究部 高力专题|华东区|2023年6月26日 ChatGPT引发的时代变革 浅析人工智能产业新机遇 1 图2：ChatGPT有望重塑人机信息交互方式 人找信息 信息匮乏信息爆炸 内容分类内容搜索 门户网、垂直网站搜索引擎 AI1.0 信息找人 信息过载 内容推送 内容分发 AI2.0 人机交互 AIGC AI交互 提示词 AI重塑人机交互方式 数据来源：中信证券 AIGC产业化方向众多、前景广阔，在需要高效处理大量客户需求、创意性内容行业以及标准化生产行业均有较大的应用空间，在诸如归纳性文字工作、代码开发相关工作、图象生成领域等领域均有广阔的产业化前景。目前海内外已涌现出诸多AICG领域的应用产品（图3）。 图3：AIGC技术场景 音频生成 应用产品案例：腾讯AIVA、讯飞智作 视频生成 应用产品案例：腾讯Synthesia 策略生成 应用产品案例：腾讯BigQuant 虚拟人生成 应用产品案例：腾讯AvatarX 文本生成 应用产品案例：文心·NLP大模型 图像生成 应用产品案例：NVIDIA、Midjourney 图文、音视频间跨模态生成 应用产品案例：文心一言、ChatGPT GameAI 应用产品案例：腾讯游戏 数据来源：量子位,《AIGC/AI生成内容产业展望报告》 政策面与基本面共振，资本加速追逐人工智能赛道 2015年以来，人工智能一直是我国创投领域最热门的赛道之一，2015-2021年期间的融资金额总体呈现波动增长的趋势，高峰出现在2021年，融资金额为2015年的将近十倍。2022年回落后，2023年1-5月融资数据已呈现明显回暖的趋势。 人工智能投融资的波动增长趋势也体现了政策面和产业基本面的共振（图4）。 图4：我国人工智能产业领域的投融资变化趋势与政策端支持情况 政策端支持 3,600 2015 2017 2020-2021 2022以后 1,600 2,700 1,070 1,127 1,200 融资金额（亿元人民币）融资事件 •《中国制造2025》提出发展智能装备、智能产品和生产过程智能化。 人工智能元年 •《“十三五”国家战略新兴产业发展规划》新增“人工智能2.0”，人工智能上升为国家战略，首次被写入全国政府工作报告； •发布《新一代人工智能发展规划》作为我国在人工智能领域的第一个系统部署的文件； •人工智能被写进十九大报告。 上升为国家战略 •人工智能位列“新基建”七大领域之一； •《“十四五”规划和2035远景目标》、《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》和《新型数据中心发展三年行动计划》推动数据中心集群、新型算力生态体系建设。 夯实基础设施保障 •《关于建构数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》成为数据要素体系建设的顶层设计文件，扫清未来人工智能发展中需要使用数据的障碍。 引导数据要素确权使用 投融 资1,800 情 况900 73 204 425 328 657 428 807 828 870 769 225 800 400 57149 0 20132014 2015 2016 835 2017 1,377 2018 1,252 2019 1,604 2020 3,109 2021 1,388 2022 992 0 2023 2023年1-5月 数据来源：IT桔子，高力国际研究部 图5：我国人工智能各行业投融资频次分布情况 2023 2023年1-5月 2016201720182019202020212022 医疗制造业汽车商业金融安防教育交通零售 房地产业 02004006008001,0001,2001,4001,6001,800 数据来源：IT桔子，高力国际研究部 从投融资分布的行业来看，行业景气度高、应用场景易落地的行业更受追捧（图5）。从人工智能投资轮次的变化趋势可知，战略投资轮次的比重逐渐增加（图6），这是互联网头部企业开始大举切入人工智能赛道、寻求长期合作发展的战略投资导致的（图7）。 图6：我国人工智能领域投资轮次图7：我国互联网巨头在人工智能领域的布局情况 100% 80% 60% 40% 20% 0% A轮以前A轮B轮C轮D轮战略投资 5.7%4.1%6.4% 11.7% 16.2% 12.3% 15.4% 18.9% 2016201720182019202020212022 150 110 70 30 2023 2023年1-5月-10 投资人工智能公司数投资人工智能相关事件数* 美团字节跳动京东阿里巴巴百度小米腾讯 我国人工智能产业前景广阔 数据来源：IT桔子，高力国际研究部*包含对同一公司的多次投资事件，数据累积截止至2023年5月18日 数据来源：IT桔子，高力国际研究部 人工智能是我国“十四五”规划明确优先发展的前沿科技领域之一。一方面，我国在人工智能、5G、物联网、大数据等新一轮信息技术领域正在集群式突破：语音识别、图像识别等人工智能技术居于全球领先地位，在智能商务、智慧城市、智能交通、智能安防、智能医疗等领域已取得了很好应用。另一方面，我国拥有四亿多中等收入群体，是全球最大最有潜力的消费市场，也拥有全球最完整、规模最大的工业体系和完善的配套能力，这些为智能经济的加速发展提供了丰富的应用场景。随着AIGC带动的新一轮发展热潮，人工智能将具有更加广阔的应用空间，酝酿着大量颠覆性创新和巨大的商业价值。根据机构预测，我国人工智能的产业规模在2022年-2027年将以25%的复合增长率高速增长（图8）。 图8：2020-2027年我国人工智能产业规模及预测 中国人工智能产业市场规模（亿元） 复合增长率：25.6% 1,546 1,816 1,958 2,473 3,144 3,999 5,008 6,122 8,000 6,000 4,000 2,000 0 2020 2021 2022 2023e 2024e 2025e 2026e 2027e 数据来源：iResearch，高力国际研究部 激活产业链，人工智能助力千行百业进入发展新时代 AIGC发展进步的源动力是人工智能算法的不断迭代，ChatGPT算法精确度来源于引入数以亿计的模型参数，即大模型。大模型不但使AIGC的跨模态融合性创新成为可能、在应用层释放了前所未有的产业空间和实践潜力，也对数据、算法和算力等基础层提出了更高的要求，推升了相关行业企业的景气度（图9）。 图9：人工智能产业链 基础层 提振需求，推升行业景气度 技术层 算法模型的突破创新引领 人工智能进入发展新时代 智慧城市 智慧金融 无人驾驶 智能制造 智慧医疗 互联网与元宇宙 应用层 实现跨模态融合性创新，释放产业空间和实践潜力 高宽带网络 大算力 大数据 应用技术 开放平台 算法模型 机器学习算法类脑算法 基础开源框架技术开放平台 计算机视觉自然语言处理智能语音 大模型：ChatGPT时代的核心竞争力 大模型兴起之前，人工智能模型基本上是针对特定应用场景需求来训练的，这种定制化的开发方式导致模型无法复用和积累，落地门槛高、成本高。而大模型在研发时就具备标准化流程，它从海量、多类型的场景数据中学习并总结不同场景和业务下的通用能力，使得人工智能技术在落地时拥有更强的通用性、可以泛化到多种应用场景，为规模化推广落地应用提供可能。 该领域主要受益公司 •上市企业：阿里巴巴、腾讯、百度、商汤科技等•独角兽企业：科大讯飞、毫末智行、昆仑万维等 技术层 大模型的数据依赖将加速数据要素市场价值的释放 海量的数据计算将推升算力芯片的迭代升级 加速布局，夯实AI算力基础设施 来源：高力国际 大数据：大模型的数据依赖将加速数据要素市场价值的释放 从自然数据源简单收集取得的原始数据并不能直接用于深度学习的算法训练，而需要经过数据清洗、数据标注和数据质检等环节形成训练数据集。ChatGPT的前身GPT-3就使用了3,000亿单词、超过40T的大规模、高质量数据进行训练。随着大模型的发展，对于训练数据的需求呈指数增长，将极大推升基础数据服务行业的景气度。 该领域主要受益公司 •上市企业：阿里云、腾讯云、星环科技等•独角兽企业：澳朋，数据堂、标贝科技、龙猫数据等 基础层 智慧医疗 智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据到上层诊断和手术的上下一体、人机互联协作的创新医疗体系。目前，基于人工智能的智慧医疗主要应用于基因测序、辅助诊断、患者管理和药物研发四个方向。 该领域主要受益公司 •上市企业：华大基因、商汤科技、天智航、联影医疗等•独角兽企业：微医、云知声、推想医疗等 大算力：海量的数据计算带来算力芯片的迭代升级 人工智能的学习和训练需要庞大算力，所需算力每三个多月就翻一倍，推动芯片市场规模日益提高。以GPT-3为例，其参数量达1,750亿，采用1万颗英伟达GPU组成高性能网络集群。目前，以英伟达为代表的GPU产品长期占据人工智能芯片应用的主流市场，但因现阶段国内无法采购相关产品，所以算力性能上的差异往往通过提升算力芯片数量来弥补。随着国产 GPU、CPU等产品性能的提升，人工智能的算力需求将为国产芯片企业打开广阔的市场空间。 该领域主要受益公司 •上市企业：澜起科技，寒武纪等•独角兽企业：昆仑芯、燧原科技、壁仞科技、地平线等 高带宽网络：人工智能算力的重要支撑 人工智能的研发和应用带动了跨服务器通信需求，使网络带宽性能成为GPU集群系统的瓶颈。因此，算力规模的快速增长也将带动网络能力的持续提升。根据工信部数据，截至今年三月底，我国累计建成超过264万个5G