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AIGC行业专题报告:站在当前时点怎么看AIGC板块投资逻辑-231219(32页).pdf

上传人: o****e 编号:149351 2023-12-21 32页 5.19MB

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1、证券研究报告国海证券海外SEALAND SECURITIES2023年12月19日AIGC专题报告:站在当前时点,怎么看AIGC板块投资逻辑评级:推荐(维持)陈梦竹(证券分析师)S#page#国海证券ALANDSECURITUE相关报告最近一年走势海外行业动态研究:谷歌发布原生多模态大模型Gemini及新一代TPU系统%0g一纳斯达克指数沪深300CloudTPUv5p(推荐)*海外*陈梦竹一-2023-12-0840%+(禁#)不与器到水科螺书本质图书xY:导露OSIV尹芮,陈梦竹2023-11-0230%海外行业动态研究:生成式人工智能服务管理暂行办法出台,促进我国20%AIGC产业健康可

2、持续发展(推荐)*海外*陈梦竹2023-07-1610%海外行业动态研究:618电商复盘:低价与中小企业成争夺重点(推荐)*海外*陈梦竹2023-07-070%N+SeesM需不-10%SZ-90-80*(事)强显-20%2022/12/192023/03/192023/06/192023/09/19相对沪深300表现1M3M表现12M2.9%纳斯达克指数10.7%40.5%沪深3006.7%1.2%-14.2%请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明#page#page#核心提要尚国海证券应用作为产业链形成正向循环的重要因素,未来需要重点关注什么?需要重点关注微软应用侧的进展:微软作为生成式

3、AI技术领先、应用落地深入且可能率先实现规模化收入的头部厂商,其应用进展及商业化表现是重要标杆。在Build2023开发者大会上微软宣布旗下所有产品全线整合ChatGPT,推出Microsoft365Copilot,Dynamics365Copilot,BingChat,WindowsCopilot等,近期OpenAI也在ChatGPT中推出新的语音和图像等多模态功能,将面向Plus订阅用户和企业用户开放,后续需要紧密跟踪微软应用侧的进展及商业化情况。需要关注其他垂直应用是否有明显进展:方向一:现有高频场景接入AI能力增收驱动主要来自原有产品的ARPU及付费率提升,核心需要关注现有产品及赛道的

4、壁垒强弱(场景能力、用户体量)、AI与现有产品应用结二回:xeobuonauoleqopyVuOHONOldOO再(田+Y街)我米提足号垂类场景C端原生AI应用一增收驱动主要来自新的场景下用户习惯的培养和商业化拓展,核心关注产品在垂直赛道是否具备较大的创新性、用户留存率和粘性是否长期维持、公司或产品在垂直场景下是否具备数据/用户/模型等显著优势。典型代表:Tome、Replit、Midjourney、Runway、Character.AI、AIDungeon等,场景来看主要包括办公、工具向、图像视频、游戏&智能陪聊音频;方向三:垂类场景B端解决方案或企业服务平台-一增收驱动主要来自B端企业用户

5、拓展和企业端付费能力的提升,核心需要关注公司是否通过AI解决了企业用户的痛点问题并实现降本增效、在某个场景的竞争。典型代表:Glean、UnityMuse、Salesforce、C3.A等。行业评级:AI技术不断演进,大模型持续送代,其商业模式也多元化发展,ToB和ToC两端量然落地节奏存在差异,但均表现出多点开花的特性,长期来看有望通过量价提升为下游应用打开增量收入空间,我们看好AIGC板块的投资机会,维持行业“推荐”评级。风险提示:人工智能发展不及预期,AIGC发展不及预期;技术发展不及预期;商业化拓展不及预期;行业竞争加剧风险;中美科技竞争不确定性风险;测算数据仅供参考,请以实际为准。请

6、务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明#page#目录酒国海证券每一轮人机交互的变革都会带来产业级投资机会.AI发展历程:尚处于弱人工智能、ANI阶段,期待算力、数据、算法的突破AIGC何时突破工业红线:关键在于规模效应与飞轮效应的发挥商业模式:大模型商业化初启,小模型在部分领域已实现商业价值闭环大模型可能打破流量竞争格局:流量可能重新集中,大模型有望成为新的流量入口海外典型AIGC概念股行情复盘:算力一大模型一应用国内典型AIGC概念股行情复盘:数据一算力、大模型一应用投资逻辑总结:三阶段论.15算力需求推算表大模型训练部分算力需求推算表大模型推理部分以GPT-4为例拆分收入与成本21应用重

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本文主要内容为AIGC专题报告,从产业趋势、海外与国内AIGC概念股行情演绎逻辑、投资逻辑总结、算力需求推算、以GPT-4为例拆分收入与成本、应用重点关注点、行业评级与风险提示等方面进行了详细分析。 1. 产业趋势:AIGC是产业级趋势,人工智能步入新发展阶段,逐步迈向AGI;AIGC创造人机交互新变革,将迎来更多新机遇;通用大模型是AI产业的水平化分工的关键,有望实现规模效应与飞轮效应,商业模式逐步清晰。 2. 海外与国内AIGC概念股行情演绎逻辑:海外行情率先启动,演绎逻辑为算力(率先启动、涨幅最大)—大模型—应用,国内演绎逻辑为数据—算力、大模型—应用。 3. 投资逻辑总结:分为三阶段,分别为起点百模大战、承压、突破。 4. 算力需求推算:通用大模型训练所需A100芯片数量约为36,660-86,386张,行业/公司级大模型训练所需A100芯片数量约为1,381-8,164张。 5. 以GPT-4为例拆分收入与成本:GPT-4的参数量为1.8万亿,但GPT-4采用的结构是MoE,每个专家的参数大约为1110亿个,每次前向传递中会调用其中两个专家模型,此外约有550亿个共享参数被用于注意力机制,因此每次前向推理(生成一个token),仅用了约2770亿个参数(1110×2+550),对应到0.554TFLOPs。 6. 应用重点关注点:需要重点关注微软应用侧的进展,以及其他垂直应用是否有明显进展。 7. 行业评级与风险提示:维持行业“推荐”评级,但存在人工智能发展不及预期、技术发展不及预期、商业化拓展不及预期、行业竞争加剧风险、中美科技竞争不确定性风险等风险。
为什么AIGC是产业级趋势? 海外AIGC概念股行情演绎逻辑是什么? 投资AIGC板块有哪些风险?
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