广东
人工智能步入新发展阶段，逐步迈向强人工智能阶段（AGI），英伟达创始人黄仁勋直接点出“我们正处于AI的‘iPhone时刻’。”
人工智能从理论发展分为四个阶段：规则导向、机器学习、深度学习、自主学习阶段，目前处于深度学习阶段；
从应用成熟度可分为三个阶段：弱人工智能阶段（ANI）、强人工智能阶段（AGI）、超人工智能阶段（ASI），目前处于ANI阶段；
从应用类型可分为四种：感知式AI与分析式AI应用较成熟，决策式AI近年来发展迅速，生成式AI迎来突破。
生成式AI，即AIGC，较传统内容创作模式UGC、PGC可实现更大数量、更高质量、更低单位成本，未来将从辅助创作生成趋向高度自动化自主创造，AIGC将赋能多领域，加速人机共生的建设，迎接更多机遇与挑战。
在技术层面，主要以算力、数据和算法三个层面为核心。
算力层面，近年来大模型流行，模型参数量迅速膨胀，所需计算资源越来越大，算力是AIGC核心生产要素；
而AI芯片全球短缺，美对华芯片制裁升级，我们认为国内短期算力充足，长期仍需要逐步实现AI芯片国产化替代。
数据层面，数据是机器学习的核心，AI发展的瓶颈，数据决定模型质量的上限；
大模型训练需要海量且优质数据，AI对数据训练集的消耗量远大于人类数据生产的速度，专业领域、图像视频等数据获取和标注成本也将越来越高，我们认为加速商业化，实现数据反哺是对提高数据量、降成本的重要解决办法。
算法层面，近年来迎来不少突破，过去NLP领域以RNN及其变体为主，CV领域以CNN及其变体为主，但各有优劣，Transformer架构突破了RNN不能并行计算的限制，较CNN有更好的计算局部特征间的关联等，自2017年开始 在NLP领域应用、变种升级，Transformer在多模态的发展和应用将让AI越来越多的向人类推理方式靠近，以实现AGI。
AIGC包括文本/音频/图像/视频/代码 /3D/数字人/跨膜态生成等，目前文本、音频和图像领域都迎来较大突破，图像生成的突破是Difussion的出现，文本生成的突破则是GPT的出现，AIGC基本采用GAN算法，算法及产品越来越丰富多元，AI因AIGC的蓬勃发展，已开启技术与应用的新篇章。
目前AICG已在影视、传媒、电商、C端娱乐规模应用，游戏领域逐步应用，金融、工业、医疗、法律、设计等专业领域还在持续拓展。
商业模式上，主要是MaaS，包括大模型厂商自用，实现增量或降本增效，云厂商通过“MaaS+IaaS”打包输出，帮助下游实现对翻译、美工、原画师、分析师、设计师等繁琐重复的低端工作替代，不过大模型商业价值闭环未成，商业落地还有待验证。
产业链方面，互联网大厂在产业链以及逐步形成了全面布局，国外主要以微软、谷歌、Meta为主，国内以百度、腾讯、阿里、华为等为主，大厂因其算力、数据和算法积累在大模型领域的发展及应用具备天然优势。
而中小厂商主要发力在部分环节，以下给大家整理了产业链细分玩家，供参考。
其中算力环节详细名单如下：
GPU/AI芯片：寒武纪、海光信息、景嘉微、澜起科技，英伟达产业链配套：胜宏科技、和林微纳
CPU：海光信息、龙芯中科、澜起科技
FPGA：紫光国微、复旦微电、安路科技
芯片 IP：芯原股份、华大九天
服务器：浪潮信息、工业富联、中科曙光
Chiplet 等先进封装相关：通富微电、长电科技、兴森科技、深南电路、生益科技、华正新材
光模块：天孚通信、新易盛、中际旭创
AIoT:乐鑫科技、恒玄科技、炬芯科技
SoC：富瀚微、晶晨股份、瑞芯微、全志科技、恒玄股份
Risk-V：兆易创新、芯原股份、国芯科技、北京君正
存算一体：兆易创新、恒烁股份
存储芯片/模组：兆易创新、佰维存储、江波龙、北京君正、聚辰股份
CPU/GPU 等供电芯片：杰华特、晶丰明源
多模态下游应用：海康威视、大华股份、萤石网络、漫步者等
最后祝大家周末愉快。
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