计算机行业ChatGPT跨行业专题报告AIGC发展大年推动新一轮产业革命-230210_42页_3mb

报告摘要

ChatGPT跨行业专题报告总结

核心内容

2023年被视为AIGC（人工智能生成内容）发展的重要一年，ChatGPT的快速应用落地推动了AI大模型与产业的快速发展，赋予人工智能大规模落地场景，为底层算法和芯片等领域带来巨大需求，并加速AIGC的商业化进程。本报告从算法层、算力层和应用层三个维度对AIGC的发展趋势和产业链进行深度分析，建议重点关注上游算法、中游芯片和下游应用领域的关键企业。

主要观点

1. 算法层：大模型推动AI应用门槛降低

大模型在大规模无标注数据上进行训练，具有强大的泛化能力，可解决特定场景数据不足导致的模型精度低问题。
现阶段大模型主要应用于NLP领域，如ChatGPT背后的GPT-3，而CV领域也有多家公司加大技术储备。
美国在大模型参数量和NLP专利数量上领先于中国，微软和谷歌的NLP专利数量达到数千个，而国内BAT的专利数在600个左右。
中国在CV领域表现突出，如商汤科技拥有300亿参数的视觉大模型，华为也有30亿参数的CV大模型。

2. 算力层：大模型驱动AI芯片需求增长

AI芯片为AI应用提供基础算力，主要分为GPU、FPGA和ASIC三种类型。
GPU目前仍是AI应用的主导芯片，具有强大的计算能力和高通用性，广泛应用于AI训练与推理。
国内GPU企业如景嘉微、寒武纪、海光信息等积极布局，受中美科技摩擦影响，国产GPU替代进程加快。
FPGA具有低延迟和高能效比，适用于技术迭代频繁的领域，如5G和AI。
ASIC专注于特定场景，如网络、存储和安全加速，具有高性能和低能耗，但市场渗透率仍较低。
内存芯片（如DRAM）需求随大模型算力提升而增长，兆易创新是国内主要供应商之一。

3. 应用层：AIGC市场前景广阔，B端应用场景加速落地

AIGC将广泛应用于搜索、智能客服、内容创作、文娱生活、教育培训、金融等领域，预计2030年市场规模将达千亿美元。
ChatGPT在搜索领域更多是赋能而非取代，其基于离线数据库，无法实时更新信息，且成本过高。
中短期，内容创作与文娱生活场景应用更为集中，长期来看，B端产业升级潜力巨大。
AIGC的商业模式从按量付费、订阅制向MaaS（模型即服务）延伸。

关键信息

产业链梳理

层级	核心内容
算法层	包括大模型训练、NLP、CV及多模态模型，国内商汤、科大讯飞等在CV领域表现突出
算力层	主要依赖GPU、FPGA和ASIC，其中GPU占主导地位，国内景嘉微、寒武纪等在GPU领域快速崛起
应用层	聚焦搜索、智能客服、内容创作、文娱生活及B端场景，微软、谷歌、Meta、百度、腾讯、阿里和字节等企业布局广泛

受益标的

领域	国外企业	国内企业
应用	微软、谷歌、Meta、OpenAI	百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、华为、商汤、科大讯飞
AI模型、算法	微软、谷歌、Meta	商汤、科大讯飞、百度、腾讯、阿里巴巴
基础计算设施	Intel、NVIDIA、AMD	华为昇腾、燧原科技、壁仞科技、兆易创新、澜起科技、中际旭创、万国数据、秦淮数据

估值比较（部分公司）

公司	股票代码	产品	股价（当地货币）	市值（百万美元）	FY23E P/E	FY24E P/E	FY23E P/B	FY24E P/B	ROE
微软	MSFT US	AI 云计算	266.73	1,985,486	28.6	24.8	9.3	7.3	36.4
谷歌	GOOG US	AI 云计算	100	1,276,670	18.2	15.2	4.5	3.9	24.6
百度	BIDU US	AI 云计算	152.34	52,641	16.5	14.6	1.6	1.7	7.3
腾讯	700 HK	AI 云计算	395.6	481,702	23.4	20.0	3.2	2.8	14.4
阿里	BABE US	AI 云计算	105.11	278,282	13.4	13.3	2.2	2.3	8.7
商汤	20 HK	AI 算法及应用	2.78	11,853	n.a.	n.a.	3.2	3.5	(11.7)
科大讯飞	002230 CH	AI 算法及应用	46.4	15,911	51.5	38.5	5.4	5.0	11.3
寒武纪	688256 CH	AI 芯片	79.07	4,677	n.a.	n.a.	7.0	7.4	(15.9)
景嘉微	300474 CH	GPU	82.67	5,545	80.3	58.2	10.5	9.1	12.7
兆易创新	603986 CH	DRAM	118.08	11,623	28.5	25.4	4.5	3.9	15.3

中美对比

对比维度	美国	中国
底层技术	领先，拥有GPT-3、BERT、LaMDA等大模型	加速追赶，CV大模型和多模态融合突出
大模型数量	占全球大模型数量和参数量的50%	占全球大模型数量和参数量的约33%
技术差距	在模型迭代和算力上领先	在数据和参数量差距较小，但模型迭代和训练仍有提升空间
商业化方向	聚焦B端产业升级（如合成数据）	侧重C端场景（如语音、写作、数字人）
市场潜力	以技术驱动为主	以内容和应用场景驱动为主

潜在受益标的分析

微软（MSFT US）

深度整合OpenAI技术，推出集成ChatGPT的Bing搜索和Edge浏览器。
在AI编程（Copilot）、AI生成图像、AI视频、数字人等方向布局广泛。
具备强大的云计算基础设施，助力AIGC应用落地。

谷歌（GOOG US）

推出Bard聊天机器人，基于LaMDA大模型，具备开放域互动能力。
计划开放生成语言API，鼓励开发者使用AI进行内容创作。
在AI生成音频、图像和视频方面有较多产品布局。

百度（9888 HK）

拥有文心大模型和深度学习开源框架飞桨，具备全栈AI技术储备。
在搜索、金融、汽车等领域有丰富应用场景，如文心一言、数字人和AI创作平台。
海量数字资产和语料库支持大模型训练。

腾讯（700 HK）

拥有混元AI大模型，涵盖NLP、CV、多模态等方向。
在AI生成文字（Dreamwriter）、AI生成游戏（绝悟AI）、AI绘画（QQ小世界AI画匠）等应用上布局。
数字人技术成熟，有AI Lab数字人PaaS方案。

阿里巴巴（BABA US）

通义大模型支持多个应用场景，包括智能客服、视觉生成、在线设计等。
正在内测类ChatGPT产品，具备开源和AI统一底座优势。
在内容创作和智能服务领域有较强竞争力。

国内其他受益标的

商汤科技：CV大模型技术领先，拥有300亿参数的SenseParrots。
科大讯飞：AI语音市场龙头，语音技术领先。
寒武纪：国内AI芯片领先者，思元系列芯片适用于数据中心。
紫光国微、复旦微电、安路科技：FPGA领域代表，具备一定市场优势。
兆易创新：国内DRAM龙头企业，推动国产自主供应生态圈建设。

结论

AIGC正在推动新一轮产业革命，ChatGPT作为代表产品，加速了AI大模型与产业的融合。美国在底层技术上领先，中国在内容场景和应用端表现突出，未来有望在技术迭代和算力提升上实现突破。随着大模型技术的不断演进，AIGC市场预计在2030年达到千亿美元规模，商业模式将从按量付费、订阅制向MaaS（模型即服务）发展。建议重点关注AI算法、算力芯片和AIGC应用平台，以把握未来增长机遇。

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