3月3日电，2024年全国两会召开在即，围绕炙手可热的人工智能和大模型领域，全国政协委员、360集团创始人兼董事长周鸿祎建议深化人工智能多场景应用，支持大模型向垂直化、产业化方向发展。 “大模型在垂直领域大有可为，建议政府、央国企率先提供更多应用场景，聚焦‘小切口，大纵深’，推动大模型垂直化、产业化落地。”周鸿祎认为，企业用大模型不能冒进，而是要用AI逐步改造业务，循序渐进，积小胜为大胜。在周鸿祎看来，企业在定制AI前，要做好知识管理，将企业大数据平台升级为企业知识平台，将“暗知识”汇总起来，打造企业专属知识库，做好管理。在此基础上，通过垂直训练，深入企业级场景，满足企业需求。

据国资委网站，2月19日，国务院国资委召开“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。国务院国资委党委书记、主任张玉卓在会上讲话强调，要深入学习贯彻习近平总书记关于发展人工智能的重要指示精神，推动中央企业在人工智能领域实现更好发展、发挥更大作用。中国科学院院士鄂维南应邀介绍人工智能创新发展情况。国务院国资委党委委员、副主任谭作钧、袁野、王宏志通过视频形式出席会议，国务院国资委党委委员、副主任苟坪主持会议。 会议认为，加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能使命，抢抓战略机遇，培育新质生产力，推进高质量发展的必然要求。中央企业要主动拥抱人工智能带来的深刻变革，把加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置，不断强化创新策略、应用示范和人才聚集，着力打造人工智能产业集群，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，带头抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。 会议强调，中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，深入推进产业焕新，加快布局和发展智能产业。要夯实发展基础底座，把主要资源集中投入到最需要、最有优势的领域，加快建设一批智能算力中心，进一步深化开放合作，更好发挥跨央企协同创新平台作用。开展AI+专项行动，强化需求牵引，加快重点行业赋能，构建一批产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。 会上，有关人工智能头部企业及中央企业代表作了交流发言。10家中央企业签订倡议书，表示将主动向社会开放人工智能应用场景。 会议以现场和视频相结合的形式召开。国务院国资委秘书长、副秘书长，中央和国家机关有关单位负责同志，各中央企业主要负责同志，国务院国资委各厅局负责同志参加会议。

2023年以来，ChatGPT引发产业界和资本市场对人工智能（AI，Artificial Intelligence）的新一轮高度关注。ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC，AI generated content）打开市场的想象力，其令人惊叹的自传播性，快速完成概念普及和投资者教育。人们重新审视和评估数字化、智能化在千行百业中将带来的机遇和潜力。本报告系统性总结、反思过去一年乃至更长时间周期内，AI的演进及市场预期变化，梳理人工智能的投资框架全景图，全面梳理A股、港股、美股市场上的人工智能相关公司，供投资者参考。 市场回顾：全球投资者对人工智能期待甚多，资本市场投资机遇主要围绕算力领域，英伟达及其产业链公司领涨。 今年以来截至9月28日，从市场类别看，美股纳斯达克（+27.9%）和费城半导体（+36.8%）指数领涨全球。中国人工智能和科技相关指数表现平淡。A股市场，中信半导体指数（-5.3%）下跌，中信电子指数（1.3%）、中信计算机指数（+8.4%）小幅上涨。港股恒生科技指数（-10.8%），表现略强于恒生指数（-13.8%）。个股方面，英伟达（+201.1%）、脸书（+143.7%）、特斯拉（+127.9%）领涨美股，英伟达产业链公司中继旭创（+309.9%）、工业富联（+116.9%）领涨A股，理想汽车（+64.6%）表现显著优于其他港股科网公司。当前时点，投资者依旧关注：１）英伟达及其产业链公司的股价是否已经Price In太多市场预期，是否还有上行动力；2）人工智能投资机会未来是否将进一步向算力领域外延伸，云计算、大模型、AI应用领域投资能否酝酿下一波投资机遇。 ▍技术逻辑：这一次有何不同？ OpenAI主导的生成式人工智能AICG路径，建立在超大规模数据学习基础上，基于模型训练和RLHF人类反馈强化学习，可用于文本、图片、视频、代码等多模态信息生成和交互。OpenAI于2022年11月30日发布ChatGPT，引发全球市场关注。2023年3月14日，GPT-4发布，进一步提升文字输入限制至2.5万字，准确率提升、试图水平提升。9月，ChatGPT更新支持基于图像进行分析和对话。其他竞争对手快速跟进，Meta推出包含RLHF的开源大模型LLAMA2，开放商业应用许可，市场反响较好。外媒The information报道，谷歌大模型Gemini亦有望近期推出。在中国市场上，腾讯混元大模型、百度文心大模型、阿里通义大模型、快手快意大模型等互联网背景大模型，创业公司MiniMax等、清华系等高校背景大模型的市场关注度较高。此外，市场期待字节跳动大模型的推出。 ▍AI应用潜力：值得期待的SaaS+AI。 微软Copilot AI助手整合GPT技术，有助提升用户效率，且有助公司挖掘用户价值。微软Copilot最早基于Windows11，后支持Office365，面向企业用户定价为每用户30美元/月。我们认为，微软Copilot是最值得关注的AI应用，如果其订阅数据保持持续稳定增长，意味着SaaS+AI商业模式被用户接受，具有显著的示范效应。Adobe和Salesforce也推出基于AI的服务。以Adobe为例，Firefly通过独立网址被访问期间，在今年3月21日到6月8日这2个多月时间内帮助用户生成超过2亿张图片，被整合进入Photoshop应用后，在5月23日到6月8日的2周多时间内帮助用户生成超过1.5亿张图片。软件SaaS应用的流量基础优势显现，叠加AI应用提升用户体验，可以进一步显著提升用户粘性。如果微软Copilot能够证明“加量可加价”逻辑的成立，意味着软件SaaS公司的市场空间TAM将被进一步打开。未来一旦进入美元降息周期，叠加SaaS行业TAM扩大，美股SaaS板块或将迎来一波重估机遇。中国软件公司亦有望有对标机会。 ▍短期VS长期：AIGC打开投资者想象空间，市场预期先行，产业化应用大规模落地仍需时间。 PC和移动互联网等科技大潮的经验表明，人们倾向于高估新技术会带来的短期变化，低估技术浪潮的长期潜力。根据IDC数据，PC的峰值年销量约3.5亿台，互联网产业最高市值约千亿美元量级；智能手机的峰值销量约14亿部，移动互联网产业市值以万亿美元计。人工智能AI带来传统千行百业数字化和智能化，长期看有望打开万亿美元潜在市场空间和更大规模的市值空间，甚至孕育下一代科技硬件。苹果Vision Pro首次提出“空间计算”概念，未来AI+AR可望带来更多科技进步可能。但同时我们也认识到，算力和算法虽快速进步，但传统行业的数据治理仍面临挑战。数据清洗、数据标注、数据结构化、数据规模化既需要时间，更需要传统产业决策者的认知提升。算法方面，仍需要开发者针对不同的垂直场景的数据进一步微调模型，处理“幻觉”带来的挑战。我们坚信，AI在中长期将彻底再造千行百业，带来长期投资机遇，但市场预期提升过快，AI产业化的大规模落地仍需时间。 ▍风险因素： AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；私有数据相关的政策监管风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；AI潜在伦理、道德、用户隐私风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。 ▍投资逻辑：算力先行，大模型值得关注，静待AI应用大规模落地。 大模型训练需要规模庞大的GPU算力。在美国市场上，OpenAI、Meta、谷歌、Stable Diffusion、Midjourney等公司仍在快速训练和迭代算法。在中国市场上，根据我们各公司公告进行的不完全统计，有超过30家公司声称推出大模型或垂直场景下的中模型。模型企业的持续涌现，加剧算力现阶段供需紧张状态。英伟达GPU凭借CUDA生态，仍然具有较强的市场竞争力。谷歌TPU、特斯拉Dojo等自研AI芯片在垂直领域亦值得关注。我们判断，伴随AI应用逐渐向纵深方向演进，投资机会将从GPU产业链进一步扩展至云计算、数据中心IDC、液冷等产业链。预计智能云占比较高的云计算公司将受益。模型领域，科网巨头争夺通用大模型制高点，预计中小型科技公司和创业公司将向产业化方向演进，具有产业数字化场景的传统产业巨头或以收购大模型为基础，加速拓展自身AI应用。我们建议持续关注核心算力公司，预计未来投资重心逐渐向云计算和软件SaaS领域迁移。 原标题：《科技｜再谈人工智能：AI投资的短期与长期》