英勇朱阿姨原标题：91页人工智能ChatGPT深度报告：AIGC赛道将继续引领TMT科技革命（附下载）

　　今天分享的是人工智能ChatGPT深度研究报告：《外部衰退和内部复苏中AIGC赛道将继续引领TMT科技革命》。（报告出品方：东方财富）

　　随着深度学习和人工智能的部署扩大，AI 芯片需求提升，预期未来 10 年市场规模扩大至现有的 10 倍以上

　　AI 芯片市场的核心部分为 CPU，GPU、FPGA 等则专注针对特定任务而开发。现存的 AI 芯片种类繁多，包括 CPU、GPU、ASIC、FPGA 以及类脑芯片等。各类 AI 芯片在 AI 训练和推断阶段都有其各自的优势，因此，不同的 AI 计算任务通 常需要由各种不同的芯片协同完成。

　　CPU 是中央处理器，也是计算机系统的计算和控制核心，负责信息处理、 程序运行的最后执行。在 AI 计算中，CPU 的优势在于其强大的调度、管理和协 调能力，而其计算能力则是次要的。目前，CPU 是 AI 计算的基石，GPU、DPU 等加速芯片的角色仅能辅助 CPU 的部分功能，以提高处理和运算的效率。在人 工智能、深度学习和云计算等领域，CPU 与 GPU 的协作成为主要应用场景，而 CPU 与 FPGA、CPU 与 NPU 等组合也不断涌现，CPU 和各类加速芯片的结合将成 为 AI 计算的主导发展趋势。

　　GPU 是图形处理器，原先主要用于协助 CPU 处理图形显示任务，尤其是 3D 图形显示。GPU 拥有多核并行计算的架构，处理大规模可并行计算的数据流是 其优势，并配备了大量的浮点矢量运算计算资源，因此成为高性能计算领域的 主力芯片之一。由于深度神经网络训练过程的数据和运算可高度并行，且计算 量巨大，英伟达推出了并行计算平台和编程模型 CUDA 架构，CUDA+GPU 在深度 学习加速方面起到了重要作用。

　　全球 GPU 芯片厂商主要包括英伟达（NVIDIA）、英特尔（Intel）和 AMD （超威半导体）。根据 JPR 数据，2022Q3，英特尔在笔记本 GPU 出货量市场份 额占 72%，而在独立 GPU 领域，英伟达则占据了主导地位，出货量占比达 88%。

　　目前，我国已积累了一批初创的 GPU 新势力公司，包括壁仞科技、天数智 芯、沐曦集成电路、芯动科技、登临科技、摩尔线程等。 国内 GPU 相关主要 公司包括龙头企业景嘉微，同时海光信息、寒武纪等公司均在 GPU 领域有产品 布局。

　　FPGA 即现场可编程门阵列芯片，是在 PAL、CPLD、GAL 等可编程器件基础 上发展出来的产物，主要优点包括编程灵活性高、能效好、延迟低、可并行计 算、可重编程等。

　　由于 FPGA 的高度灵活性和可扩展性，FPGA 主要应用在需要调整芯片的市 场，包括网络通信、消费电子、人工智能、汽车电子、数据中心等。从市场结 构来看，被 AMD 收购的赛灵思（Xilinx）和被英特尔收购的阿尔特拉（Altera） 占据了全球 FPGA 市场的近 90%的份额。

　　ASIC 是专用集成电路，为集成电路技术与特定用户的整机或系统技术密切 结合的产物，优点包括小体积、低功耗、高可靠性、性能提升、高保密性、低 成本等。

　　近几年，针对加速深度学习算法的 ASIC 芯片越来越多，最引人注目的是 Google 的 TPU。TPU 专门设计用于加速数据中心搜索业务中的神经网络推理过 程（包括 MLPs、CNNs、LSTMs），与同期的 CPU 或 GPU 相比，其速度提高了 15-30 倍，能效比提高了 30-80 倍。

　　光模块（Optical Modules），是光纤通信中不可或缺的部件，属于光电 子设备，负责在光信号传输过程中进行光电和电光的转换。发送端的光模块将 电信号转为光信号，而接收端则将光信号变换为电信号，其传输速率在 100Mbps 到 400Gbps 之间。

　　现代数据的计算、存储、分析等均基于电信号，且主要利用光纤作为传输 媒介。光模块通过连接光纤节点，可以实现更高的数据传输速率和更长的传输 距离，因此在 AI 计算中，光模块广泛用于数据中心、云计算、超级计算机等 场景。

　　基于 Chiplet（芯粒）的集成技术，将传统的系统级芯片拆分为多个单功 能或者是组合多功能的芯粒，然后在一个封装中通过基板相互连接，形成一 个功能完善的复杂芯片。

　　根据 Omdia 的预测，到 2024 年，Chiplet 市场规模预期将达到 58 亿美元， 到 2035 年，可能超过 570 亿美元。从 2018 年的约 8 亿美元，到 2024 年的近 60 亿美元，全球的 Chiplet 市场规模在这期间的年复合增长率为 44.20%，显 示出十分迅猛的增长趋势。国内 Chiplet 技术相关上市企业如兴森科技、长川科技、方邦股份、华正 新材、通富微电、长电科技等：

　　目前 AI 应用的成本仍相对较高，具有高质量的工业级 AI 模型设计的成本 高昂，依赖深厚的技术储备和人力资源。大规模预训练模型需要大量的算力支 持，而受到摩尔定律失效和算力瓶颈的影响，通过云计算产业链对 AI 技术发 展提供算力，并实现算力的调度和运营，成为了新的突破口。上游基础设备供应商将服务器、路由器、交换机等设备销售给 IDC 制造商 或云服务提供商，最终服务于下游互联网、金融、政府等各大传统行业和个人 用户。随着生成式 AI 的崛起和爆发， AIGC 中间层、AI 模型训练以及下游应 用层的企业对云计算的需求将持续增加。

　　云计算的硬件提供商包括 CPU、芯片组、闪存、存储模块、硬盘等基础硬 件供应商，同时还包括提供存储设备、服务器等网络基础设备的提供商。公有 云 IaaS 服务建设的基础是网络硬件，经历多年发展，中国互联网的网络基础 设施已经相当成熟。国内云计算相关的上市企业例如紫光股份、联想、中兴通讯、锐捷网络等：

　　同时，AI 算力的提高也带来了功耗的增长，现阶段 AI 集群计算密度普遍 达到 50kW/柜，单柜功耗的增加给数据中心的散热提出了更高要求。自然风冷 的数据中心单柜密度一般只能支持 8 到 10KW，冷热风道隔离的微模块配合水冷 空调水平制冷在 15KW 以上性价比将大幅度降低。

　　据赛迪顾问，保守估计 2019 年中国液冷数据中心的市场规模为 261 亿元， 乐观估计为 351 亿元，保守估计下 2025 年我国液冷数据中心的市场规模将达 到 1283 亿元。

　　在开发和训练 AI 大模型时需要大量的计算资源和数据，在产品运营侧同 样需要大量算力。根据 SimilarWeb 数据，2023 年 1 月 ChatGPT 官网总访问量 为 6．16 亿次。OpenAI 表示，用户与 ChatGPT 互动一次产生的算力云服务成本 约 0.01 美元。

　　生成式 AI 领域共经历了四次主要发展潮流，前两波潮流见证了模型规模 和训练数据不断扩大、模态不断丰富以及向人类能力的趋近这一趋势。

　　人工智能以 NLP（Natural Language Processing）为基础，主要涵盖自然 语言理解类任务和自然语言生成类任务。主要应用于舆情监测、机器翻译、观 点提取、语音识别、自动摘要、文本分类、问题回答、文本语义对比、中文 OCR 等方面。

　　借助深度学习的应用，NLP 技术发展加速，国内智能语音识别产业崭露头 角。一方面，深度学习能够基于词或句子的向量化进行语言特性的持续学习， 掌握更高级别、更抽象的语言特性，满足大量特性工程的自然语言处理需求； 另一方面，深度学习不需要专家人工定义训练集，可以通过神经网络自动学习 高级别特性。

　　受此影响，国内 NLP 业态快速发展，例如科大讯飞、海天瑞声、拓尔思、 汉王科技等公司产品技术领先。

　　6.1.1 广告媒体：稿件生产爆发，助力营销ChatGPT 能有效提升传媒业的编稿生产效率，同时为广告推广注入动力。新闻和传媒行业在海量的信息汇集过程中，ChatGPT 可以高效地提取关键内容， 智能化地编撰新闻报道，承担基础的采编工作，进而提高新闻发布的及时性， 并且它可以创造出更多元化的新闻稿件和营销文本，降低行业工作人员的重复 性劳动。

　　ChatGPT 的能力延伸至小说、剧本创作领域，以此服务于影视作品的制作， 拓宽文艺创作的视野。以海马轻帆的高效智能内容创作评估平台为例，引入 AI 进行小说、剧本、短视频等内容的创作，从 2019 年起已经累计评审剧集 50000 余集、电影/网络电影 20000 余部、网络小说超过 800 万部，大幅提高了行业 内容创作效率。根据 Gartner 机构的预测，到 2030 年，由生成式 AI 创作的从 文本到视频的内容在电影大片中的比例将从 2022 年的 0%上升到 90%。

　　据 Gartner 预测，到 2025 年，大型企业机构发布的营销信息中，合成信 息的比例将从 2022 年的不到 2%增长到 30%。互联网广告的发布平台和媒体资 源将持续丰富，以满足各类广告主的多元化和定制化的营销需求，互联网广告 市场的头部媒体和中、长尾媒体平台都将拥有广阔的发展空间。目前的潜在应 用企业包括芒果超媒、分众传媒、哔哩哔哩、兆讯传媒等。

　　ChatGPT 以及生成式 AI 将推动游戏制作行业的全面变革：AI 在现代游戏 的发展中的重要性日益凸显。它可以从零开始创造出逼真的场景，大大节约设 计和开发的成本。

　　ChatGPT 将增强游戏体验，减少游戏制作的成本。以网易旗下的手游《逆 水寒》为例，它将接入首款游戏版的 ChatGPT，使得智能 NPC 和玩家可以自由 生成对话，并根据对话内容自主给出有逻辑的行为反馈。游戏中智能 NPC 的所 有对话文字、语音、表情、镜头都由 AI 自主生成。

　　在游戏中应用的 AI 方法包括决策树、（深度）神经网络、强化学习、遗 传算法等。目前，AI 在游戏中可以用于图像增强、场景和故事生成、游戏关卡 生成、提升 NPC 智能程度、平衡游戏复杂度等方面。

　　AI 技术可以为媒体和影视行业快速创造出独特的内容。例如，可以运用 AI 技术自动生成脚本、视频，自动编写文章等。AI 技术也能帮助媒体和影视 行业更高效地进行内容管理。

　　在数字内容制作中，资产制作是基础，也是整个影视制作流程中最繁重的 环节，传统制作主要依赖人工，耗时而效率低下。包括光线传媒、华策影视、 凌云开等也在积极引进 AIGC 合作，或者通过子公司进行业务拓展 。

　　金融领域正步入数字化改革的关键阶段，AI 技术在风险管理、市场营销、 客户服务、投资咨询、赔付处理以及催收等多个金融环节中发挥了广泛作用。

　　其中，智能投顾（Robo-Advisor）正在兴起，其主要是根据投资者的风险 承受度、预期收入等投资特点，依赖于马科维茨的资产配置模型，运用一系列 智能算法（大数据+AI），为投资者提供投资参考，并实时追踪市场，低成本 实现专业级别的动态资产配置服务。

　　在消费金融领域，ChatGPT能够依赖大数据分析，提供智能投资顾问服务，提升投顾服务的质量和效率同花顺的i问财投资对话机器人为例，在用户提问股票相关信息后，问财可以给出投资建议，并根据投资者的具体情况（是否持有、持有成本）进行反问以及开展多轮对话。

　　同花顺的金融投资助理，是通过文本/语音交互方式，提供选/诊股票、基金、基金经理、百科、闲聊垂类业务功能，解决缺少专业投顾工具、用户交互体验薄弱、重复问答等问题。在投研领域，通过AI与ChatGPT，用户可以轻松地完成研报读写，既能在输入现有研报后实现观点梳理、总结以及翻译，还可以通过现有的行业数据与动态生成研报。

　　ChatGPT能够提升在线教育服务的精准度，推动在线教育行业的效率提升。ChatGPT可以为学生的英语作文提供个性化修改建议，设计针对学生的训练题库，智能回答学生的问题，提高在线教育服务的智能化、准确度和个性化程度；ChatGPT可以完成个性化教学计划的准备和数据的自动话统计分析，将在线教育工作者从繁重的工作中解放。生成式AI为教育工作者提供了新的工具，培育了新的教育形式和模式，例如通过文稿生成的虚拟形象和声音制作的视频，提高课程录制的效率。

　　2023年5月，在线教育头部公司猿辅导推出小猿学练机。不同于其它学习机设备，该设备的特点是学习、练习一体化，覆盖学生100多个练习场景，将学生的学习数据、过程、结果实现全流程数字化。在AI技术积累上，猿辅导是教育行业第一家成立AI实验室的公司，拥有300多项专利，包括语音实验室、视觉实验室、自然语言理解实验室、音视频实验室。科大讯飞、好未来、国新文化、世纪天鸿、中公教育、传智教育等企业也发布了与ChatGPT相关的最新产品和技术信息，其中包括AI讲题机器人、AI教研系统管理等各个方向。新东方在线、粉笔和网易有道云等企业也已经开始在这方面有所涉及。

　　ChatGPT具有学习广告投放大数据的能力，实现广告的智能创作和投放，降低广告成本，扩大广告触达范围。ChatGPT可以创建并优化产品的标题和描述，提升选品、投放和社交媒体营销等环节的运营效率，同时分析用户的历史数据并预测未来用户行为，提供个性化推荐，提升客服智能化水平，保持用户黏性。

　　当前，国内有许多厂商已经开始利用 AI 大模型优化网络电商。例如，京 东的 ChatJD 采取了125计划作为应用实施的路线图，腾讯则构建了以“混元” 大模型为核心的广告多媒体 AI 技术体系。此外拼多多、淘宝等电商平台也已 开始探索。

　　直播行业在中国已经发展成为推动经济复苏的重要领域。艾媒咨询的数据 显示，2021 年中国直播电商市场规模达到了 12012 亿元，预计 2025 年将达到 21373 亿元。对于互联网直播，ChatGPT 核心是能够快速生成文案，大大降低了主播的 工作负担和入行门槛。艾媒咨询预测，中国的直播主播人才需求持续增长，预 计在 2022 年将达到 600 万人。

　　未来 AIGC 有望首先在市场份额较大的直播平台上应用，如抖音、快手和 淘宝直播等，提高主播的直播效率，使得面向多种产品的营销具有更加专业和 科学的能力。其中，抖音、快手和淘宝直播等头部企业有望率先进行相关落地。

　　ChatGPT可催化个人和企业办公效率的显著提升，优化OA软件的互动体验。对于Word文档，ChatGPT可以提供基本的语法建议，给出段落概要或进一步修改、扩充；对于Excel，ChatGPT可以解读数据，执行公式以完成任务，利用VBA代码处理数据，处理方式仅需用户以自然语言描述；而对于给定主题，ChatGPT能生成页面内容概述，为PPT制作和设计提供指导。

　　2023年3月16日，在OpenAI发布多模态预训练大模型GPT-4后，微软宣布推出人工智能服务Copilot，并将其嵌入到Word、PowerPoint、Excel等Office办公软件中，而Copilot就是由GPT-4模型所驱动，大语言模型将与Office的实际业务场景结合，例如与操作者一起撰写、编辑、总结和创作、通过自然语言命令将想法转化为设计好的PPT、在短时间内创建专业形式的数据可视化表格等。此外，微软还发布了BusinessChat，BusinessChat可汇集来自文档、演示文稿、电子邮件、日历、笔记和联系人的数据，能够帮助用户总结聊天内容、撰写电子邮件、查找关键日期，甚至根据其他项目文件制订计划。

　　国内核心龙头例如金山办公探索将成熟的人工智能技术接入日常办公软件。2023年6月金山办公表示，WPSAI功能将逐步上线。WPSAI功能已全面接入轻文档、WPS文字、WPS演示、WPS表格、PDF等等组件。例如：直接向WPS表格提问，即可得到结果，公式自动生成；根据指令，WPS文字可自动生成内容，可理解文意，划重点；根据关键词，PPT内容、演讲备注自动生成。在内容生成、辅助阅读、数据分析等方面，WPSAI都具备较高实力。

　　对于传统制造业，ChatGPT 也能提升其智能化水平，从而实现降本增效。ChatGPT 可以读取 ERP 数据，帮助员工以自然语言寻找所需信息，自动完成业 务询价、订单数据录入等常规业务；此外，ChatGPT 可以读取企业的生产和销 售数据，为制造员工和制造过程参数提供最优化方案，提升生产线效率，并利 用数据做出更优的业务决策；同时，ChatGPT 能深度学习客户的偏好，对客户 进行分类管理，为客户定制化服务提出建议，提供智能服务。

　　金蝶基于 30 年的企业知识库和服务经验，自主研发了组装式企业级 PaaS 平台金蝶云·苍穹。该平台具有与 ChatGPT 类似的意图识别能力和语言理解能 力，可提供智能认知服务，也是中国 ERP 领域首个支持语言查询业务单据的企 业级智能搜索功能。与 ChatGPT 相比，金蝶云·苍穹更加安全可控。基于对国 内企业业务场景和数据的深入了解，金蝶云·苍穹智能搜索功能能提供从关键 词匹配、语义理解到数据检索等一系列服务，全方位满足企业多元化智能场景 需求，帮助企业客户降本增效。

　　企业云化是未来发展的大势所趋，混合云和多云已成为企业数字化转型的 主要策略。其中可能的参与者包括用友网络、金蝶国际、浪潮国际、鼎捷软件、致远 互联等。

　　智慧城市运用云计算、物联网、大数据、空间地理信息集成等数字技术， 以推动城市规划、建设、管理和服务的智能化，是我国数字经济发展落地的重 要场景。根据 IDC 预测，到 2026 年，由我国政府主导的智慧城市 ICT 市场投 资规模将达到 389 亿元人民币，2022-2026 年的 CAGR 为 17.1%。

　　在 2023 年 6 月举行的十六届中国国际社会公共安全产品博览会上，商汤 科技分享了 AI 大模型在智慧城市中的运用，为高效解决交通、公共安全等多 元化城市管理难题带来全新路径，同时还将有效降低应用门槛，为智慧城市发展构建新一代 AI 基础设施。AI 大模型将建设数字化转型基础设施，打造“AI+ 一网统管”的城市治理模式。

　　易观分析在其发布的《2022 中国智慧医疗行业研究报告》中指出，2022 年中国的智慧医疗行业预计达到 3766 亿元人民币的市场规模。ChatGPT 可以提 供更精确的个人医疗方案，人工智能技术将被广泛应用于诊断、治疗、患者服 务等场景，为医疗人员提供强大的支持；智能机器人和智能设备也将广泛应用 于医疗健康服务；物联网等新兴技术将实现患者、医生、医疗资源的线上服务， 推动医疗行业的线上化。预计随着技术的不断创新和发展，能自动记录并分析 患者的过敏史，实现云端智能诊断，看病买药全流程的智能化将成为未来智慧 医疗发展的主要优势。

　　例如润达医疗与华为云在上海正式签署全面战略合作协议，双方将基于华 为云平台打造面向医疗领域的 AI 大模型，实现智慧医疗服务。根据协议，润 达医疗与华为云计算技术有限公司将基于润达医疗在智慧检验和智慧医疗服 务领域深厚的行业经验及服务资源优势，结合华为云在 AI、云计算、大数据、 物联网等方面的领先技术、资源和自身数字化转型实践，在智慧医疗、企业数 字化转型、生态建设等方面展开密切合作。

　　（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

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