招商证券：聚焦国内外有“落地”的AIGC产业链环节 优选竞争格局突出标的

智通财经APP获悉，招商证券(600999)发布研究报告称，全球AIGC产业蓬勃发展，当前算力和部分应用环节已进入实质落地阶段，该行建议聚焦国内外有“落地”的AIGC产业链环节，优选竞争格局突出的标的。应用侧重点推荐金山办公(688111.SH)、科大讯飞(002230)(002230.SZ)等，算力侧重点推荐中科曙光(603019)(603019.SH)、浪潮信息(000977)(000977.SZ)等，数据服务重点关注星环科技(688031.SH);同时AIGC的发展也伴随着数据安全等风险问题，监管必与发展同行，监管服务重点关注美亚柏科(300188)(300188.SZ)。

招商证券主要观点如下：

大模型的竞争要素是什么?

从思考AIGC带来的技术变革意义，以及为什么是OpenAI引领此次变革出发，对比当前国内外通用大模型，总结了几个主要的竞争要素：模型规模、训练效率、使用便利性、商业模式等，目前GPT-4多方面领先;国内的大模型目前在使用效果上和GPT-4仍有差距，算力资源是额外需要考虑的一个竞争要素，当然，专业的AI人才是必备的基础条件。

算力基础设施是AIGC的“卖铲人”。

该行把AIGC产业分为上游的算力及数据服务，中游的MaaS，及下游的应用。在AIGC系列报告(二)中，该行详细测算了大模型训练及推理需要多少算力，英伟达在全球AI算力环节竞争格局最为突出。数据是大模型的“饲料”，数据工程不只是模型finetune和对齐需要的高质量标注数据集，也包括增强模型“记忆”能力，提高计算效率等相关的技术创新。

MaaS垂直场景化赋能百业。

通用大模型是高技术、高资本壁垒的，该行预计未来大概率会头部集中，但垂直行业的场景化开发需求可能派生出丰富多样的垂直小/专模型。大模型的轻量化赋能IOT端也是一个重要的趋势，如具身智能将跨界变革带来众多行业机遇。

应用是被赋能还是被颠覆?

GPT的生态化意味着重新定义人机交互界面/应用入口的重新洗牌，什么样的应用能不被颠覆而是有AIGC+的商业前景?该行概括为两类：一是提升生产工作效率的通用工具，应用场景对生成结果准确度要求不高，AIGC对内容供给速度有实质性的提升，可将人从基础/重复性工作中解放;二是可能改变行业格局的场景应用，该行也概括为“有场景的C端，有数据的B端”，即要求个性化生成和高频时效交互的C端场景，和行业差异化、专业化要求高的垂直B端，通过垂直长尾数据来建立竞争壁垒。

风险提示：AI应用研发进度不及预期;AI芯片供应链风险以及自研不及预期风险;AI相关上市公司短期涨幅过大风险。