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【AIGC】技术革命下AI的场景迭代
浏览次数:【23】  发布日期:2023-9-5 1:17:25    文章分类:财经资讯   
专题:AIGC
 

  自ChatGPT诞生以来,几次迭代均成为市场焦点,也使AI行业被海内外广泛关注,并成为年内的热门投资板块。不过,在AI大模型高速发展的当下,如何有效赋能各行各业,助推产业升级也成为行业人士的关重视点。有业内人士认为,甭管是消费场景还是产业场景,AI大模型都有望突破技术瓶颈,显现更多样化的落地创新。而为助力AI行业有序规范运作,生成式AI监管端也如期落地,这又将如何推动AIGC在国内的发展?对此,北京商报记者专访 中金公司 研究部科技硬件行业首席分析师、董事总经理彭虎,从行业资深研究人士的视角动身,看AI浪潮的演变。

  行业百舸争流

  Q:自OpenAI推出ChatGPT以来,百度、 三六零 、阿里巴巴等厂商均加速布局AI大模型,您如何评价AI高速发展对国内市场的影响?

  A:基于LLM大模型的生成式 人工智能 近来广受关注,国内互联网厂商、各类软硬件公司也纷纷投入相关大模型、应用、硬件解决方案的开发,显现百舸争流之势。生成式 人工智能 技术与应用的快速推进,为国内实业与投资市场造成了一系列影响和发展机遇。

  从实业角度看,LLM大模型催生了MaaS模型即服务这一新兴业态与模式,并催化出国内众多以LLM大模型为主要产品解决方案的创业公司。同时,大模型的开源正在蔚然成风,基于开源的大模型转化出的生成式AI各类应用逐步走向市场,在远程教育、影视动画、办公管理等场景率先落地,并展现出较强的创新性。另一方面,由于LLM大模型所需的算力规模大幅提升,由此造成全球算力基础设施的新一轮大规模投资。与之前的算力基础设施投入相比,本轮算力需求指数级增长和由此造成的能耗迅速攀升,对算力芯片、服务器行业、网络设备行业等提出了更高的设计与生产要求,同时对数据处理过程的隐私和安全也提出了更高的监察管理要求。

  作为LLM大模型的有益补充,我们观察到中小模型的发展也不容忽视。在各类垂直应用场景下,综合考虑投入产出比和场景特点,中小模型或将占有市场的一席之地。 北京商报

  率先落地两大场景

  Q:您认为AI大模型在哪些产业的应用场景更广阔?又将在哪些产业率先落地?

  A:可以从消费场景和产业场景两个不一样的维度看。

  消费场景:1.智能手机:硬件端,AI应用有望带动移动 AI芯片 性能提升,带动手机创新加快;生态端,AI将改变人机交互的形式。2.可穿戴产品:AI使市场重新挖掘TWS、手表中语音助手的入口价值,同时借助内容生成和图像分割模型,AR/VR人机交互效率将得到明显提升。3. 智能家居 :智能音箱的交互水平有望得到全面提升,促使智能音箱成为 智能家居 关键入口之一,通过接入大模型,将提升 智能家居 全面的智能化水平。4.各类应用 机器人 及人型 机器人 :大模型的语义理解能力与各类 机器人 物理实体相结合,实现复杂任务的处理。

  产业场景:1.汽车智能驾驶中,大模型能在云端算法训练环节生成罕见路况用于训练,提升长尾场景决策能力;智能座舱中,语音交互的交互形式以指令问答为主,较为机械。而大模型能够增强车载语音多轮对话、上下文理解能力,有望革新交互体验。2.城市管理中,大模型有望赋能城市底层业务的统一感知、关联分析和态势预测,更好地实现城市决策与治理。3.对于重复度高、知识及服务咨询等场景,大模型也能有较好的应用,包含工业质检、智慧医疗、法律服务、智能教育等。

  我们认为,消费场景和产业场景,AI大模型都有望突破技术瓶颈,显现更多样化的落地创新。 北京商报

  推动应用升级迭代

  Q:在您看来,AIGC在金融领域落地的场景主要有哪些?将对金融领域发展发生哪些影响?

  A:前台业务中,AI已应用于智能营销、智能客服、智能投顾等领域,而AIGC技术弥补了传统AI在自然语言表达能力上的不足,能够较大幅度推动对客服务相关应用的升级迭代; 中后台业务中,金融机构可以基于自身主要业务需要“因地制宜”布局AI应用,有望强化现有AI应用、提升公司经营效率。另外,金融机构或也有望施展专业细分领域优势缔造金融类大模型。

  同时,AIGC也会造成一定挑战,包含 数据安全 、监管审查、用户信任、产品体验等方面。金融机构需要建立健全的合规制度,并确保用户的 数据安全 与隐私保护。另外,目前多数金融机构的AIGC仅作为内部业务的辅助工具,在外部应用、商业化落地进程中还需更周全、更审慎地对待。

  另外,我们认为,金融领域主体众多,如银行、基金、保险、证券等,各类主体的核心业务逻辑不同、面对的顾客群体也有一定不同,进而为各种类型的AIGC应用落地提供场景。

  7月13日,网信办等七部委联合发布《生成式 人工智能 服务管理暂行办法》,国内生成式AI监管端如期落地。我们认为,《办法》落地一方面有望提升行业使用AI技术在内容生成方面的规范化水平,在规章指引下更有益于技术与应用的创新发展;同时,将有效推进产业上下游协同发展,推动行业健康稳定、快速成长。

  头部优质企业充分受益

  Q: 随着需求侧的AIGC等应用创新和供给侧的全球产能逐步出清,您如何看待AI的后续投资机会?

  A:随着移动互联时代迈向 人工智能 时代,展望未来,AIGC应用将多面开花并逐步发生商业闭环,同时产能侧逐步向头部聚集,上下游产业链中的头部优质企业有望更充分受益于AI变革的时代浪潮。

  在下游应用侧,应用创新有望牵引AIGC技术在To B和To C领域实现消费者体验不断升级,并推动商业变现能力不断提升,加速商业闭环的实现。在上游算力基础设施侧,下游应用端有效的商业落地有望带动上游算力基础设施建设需求的可持续增长(例如大模型应用的商用化普及会驱动推理侧芯片的切实需求量提升),而随着供给侧产能逐步走向头部集中,也有望带动有竞争实力的头部供货商实现份额的增长和盈利能力的持续改善。

  传导至投资机会层面,上下游环节中,AI相关业务占比更高、在细分领域产品竞争优势突出、公司治理更优的企业有望充分受益。考量到国家已经开始实施部署“ 东数西算 ”工程,加速构建 数据中心云计算大数据 一体化的新型算力网络体系,算力基础设施领域的相关投资机会或将率先落地。

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