中金

　　自2012年深度学习元年以来，AI技术进入学术和商业界发展的新阶段。2017年，大模型路线以“通用智能”为核心思路，逐渐在学术界与产业界达成共识。进入2022年下半年，AIGC及ChatGPT的关注度大幅提升，这标志着弱人工智能向强人工智能的飞跃。尽管海外及国内的商业落地尚处于初期阶段，但这一新的产业趋势值得关注。特别是OpenAI的技术进展及投资方向、海外AI独角兽的业务进展以及国内龙头AI公司的跨模态布局，都是重要的风向标。

技术篇：大模型技术红利驱动ChatGPT和AIGC持续升温

　　ChatGPT和AIGC的持续升温，本质上是依托大模型的技术红利。从2012年的深度学习元年至今，各界产生了海量的数字化需求，大模型技术路线成为降低边际成本的核心。2017年，大模型（Transformer）路线逐渐成为学术界与国内外巨头的发展共识。ChatGPT由GPT-3.5大模型加入基于人类反馈的强化学习训练而成，实现了弱人工智能向通用智能的飞跃。

商业篇：跨模态应用打开场景空间，落地仍在探索期

　　以OpenAI的投资方向为风向标，AIGC领域的跨模态应用如AI作画等是未来发展趋势。全球范围内，AIGC独角兽已初步具备B端为主的变现能力，海外落地节奏显著快于国内。ChatGPT推出后，海外已有早期合作案例，例如为BuzzFeed提供个性化测试、为Amazon解决客户和工程师技术难题等。未来，文本到图片/视频的跨模态生成、垂直领域AI写作、智能笔记、AI语言学习平台等可能是潜在的应用方向。

展望未来：行业格局底层集中，垂类多点开花

　　我们认为，未来AI行业的格局将趋向底层集中，泛化通用大模型能力的厂商有望呈现多强格局；而在关键垂类领域，仍可能存在场景和数据优势，精细调优后的垂类模型仍有差异化竞争潜力。展望未来的商业模式，以海外Hugging Face为代表的Model-as-a-Service（MaaS）是潜在方向，具备大模型基础的龙头有望成为AI开源基础设施提供商和社区生态建设者。

风险提示

　　技术进展不及预期、行业竞争加剧以及商业化落地节奏不及预期等风险需要关注。

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