20240101-财通证券-计算机行业投资策略周报_生成式AI产业趋势跟踪指南_15页_1mb

报告摘要

生成式AI产业趋势跟踪指南总结

核心内容

生成式AI产业正迎来快速发展阶段，基座模型、AI Agent、多模态技术成为推动产业趋势的关键方向。基座模型是产业趋势的真正推动者，其扩展性、数据扩展性及模型架构的优化直接影响AI大模型的性能与应用落地。AI Agent作为LLM-native应用的重要方向，正在通过平台生态建设与交互方式的转变探索更广泛的应用场景。多模态技术则在短期展现出最大的边际变化潜力，技术收敛与创意工具的发展为产业带来新的增长点。

主要观点

基座模型是产业趋势的核心推动力
- 模型扩展性：关注SOTA模型的迭代方向，如MoE架构在提升性能方面的潜力，但无法实现数量级的扩展。
- 数据扩展性：LLMs小型化趋势明显，如Gemini Nano和Phi-2等小模型在性能和成本上的突破，对终端AI的渗透节奏具有重要影响。
- 模型架构：Transformer变体和替代品（如状态空间模型、RWKV）正在被探索，以提升推理效率和长文本处理能力。
AI Agent是LLM-native应用的角逐方向
- 当前AI原生应用仍处于早期探索阶段，仅有ChatGPT和Character.AI等少数产品具备高流量特征。
- GPTs平台的推出与迭代将对AI Agent生态建设产生深远影响，需关注其后续发展。
- Agent-as-a-Service商业模式仍需观察，是否能成为类似Excel的标准化平台仍存疑。
多模态是短期边际变化最大的方向
- 技术收敛：统一多模态模型（如VideoPoet）可能改变现有格局。
- 创意工具：文生图、文生视频等工具快速迭代，商业化落地前景良好。
- 具身智能：人形机器人作为多模态的重要应用场景，其硬件与软件协同进展值得关注。

关键信息

模型扩展性：MoE架构虽能提升性能，但无法突破参数量的天花板，且对端侧显存不友好。
数据扩展性：小模型在推理成本与性能之间取得平衡，小型化是大模型商业化落地的重要路径。
模型架构：Transformer变体如FlashAttention、KV Cache等正在提升推理效率，而状态空间模型如Mamba、Striped Hyena等可能成为未来替代方案。
AI Agent：平台生态建设是关键，GPTs与GPT Store的推出标志着AI Agent进入新阶段。
多模态技术：统一多模态模型、创意工具、具身智能分别代表技术、产品与应用场景的突破方向。

投资建议

C端标准化工具类产品：金山办公、万兴科技、美图公司、同花顺、科大讯飞、福昕软件、合合信息（IPO）等企业有望率先受益。
AI硬件创新：边缘端硬件公司如传音控股、漫步者、石头科技、九号公司，以及与芯片厂商合作紧密的赋能型公司如中科创达，值得关注。
教育垂直领域：可能成为AI落地的先行领域，建议关注佳发教育、鸿合科技等。
算力相关企业：AI服务器及国产AI芯片厂商如海光信息、协创数据、神州数码、浪潮信息、虹软科技、中科曙光、高新发展、优刻得、紫光股份、寒武纪等，是AI大模型产业化落地的关键支撑。