AI应用投资机遇 20240225 -中信建投

重要提示：通过本订阅号发布的观点和信息仅供中信建投证券股份有限公司投”）客户中符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的机构类专业传媒互联网：Sora有望推动AI应用加速，春节档）：业、加快建设一批智能算力中心，开展AI+专项行动等。会议强调中2）开展AI+专项行动，加快重点行业赋能，构建一批产业多模态优质数据集。通过算力中需要人工智能服务器，其核心零部件GPU芯片海外受相02春节期间全球AI发展要点梳理期、政策监管力度不及预期、数据数量与数据质量不及预期等。报告来源100万个token，与此同时保持着超指令指导ChatGPT记住特定内容，也可以通过询问“你记住了什么”来主动获取已记忆的信时聊天不会被保存在历史记录中，也不会用于模型训练；此外，自定义指令功能允许你向Advanced不仅可以开启更长、更详细的对话，还能更好地理解此前提出问题的上下文。 环比春节前一周，仅增加2.6%、1.2%。蛋仔VS元梦，竞争仍激励：两tokens。这就意味着在处理大量视频、文本和图像的的视频，同时保持视觉品质、理解并执行用户指令Sora结合了扩散模型（DALL-E3）和转化器架构（ChatGPT)，实现模型可以像处理文本一样受节前市场调整影响，计算机（申万）指数点位基本回调至2018年底水平，仍低于2022速发展，建议关注AI手机对芯片、内存、电池2、游戏、互动剧、实物授权：扩大受众，提升授权收入以上海电影为例，两款授权小游戏x《葫芦兄弟》联动正式开启，游戏内上线葫信小游戏生态白皮书》，22年70%的微信小游戏月流水超千万，假设小游戏平均月流水IP授权游族网络用于游戏开发等，游戏流水x授权：据公司公告，京东平台“618”大促期间，与《中国奇谭之小妖怪的夏天》开展多维度发展。整体流量大盘稳定，有个位数增长，且监销、电商、游戏、影视制作，延展性强AI替风险、企业风险识别与治理能力不足风险、用户审美取向发生变化的风险。报告来源科技与蓝亚盒子推出AI游戏引擎LayaAir3.1掌趣科技与蓝亚盒子推出AI游戏引擎资产库与编辑器原生的地形生态、天空环境等系统整合，生成一张可编辑/Game-Ready的游戏故事线功能：在选择场景模板，输入故事主题+一段描述之后，可生成完成度极淡业绩已落地，期待基本面改善：1）游戏：三七、恺英等公司新品储备丰富，后续产品节14游戏:暑期景气度延续，AI/VR催化不断，估值调整充分百度“文心一言”合作生态：涉及内容创作3、提升生产效率的工具企业SaaS服务：但是在海外，在文本/图片/视频应用、游戏、虚拟人等领域，已有案例跨过从“尝试融合技术”到实现“降本增效”的阶段，并最终有望“实现”增收的目的。因此我们可以从这些案例中/营销/ERP2）交互（搜索/对话/虚拟人/教育等3）开发者相关。目前来看，随微软的效率提升，如文档处理、数据分析，营销行业的文案、图片生成；电商行业的客服/投流AI项目，应用场景涵盖市场营销、客户服务、知识管理、数据分析、基础设施、开发者工具等。风险提示：生成式AI技术发展不及预持程度不及预期;用户需求不及预期:技术垄断风险:原始训练数据存在偏见风险；算法偏见）：报告来源证券研究报告名称：《AIGC应用系列月在GitHub发布了这款基于神经网络的插件。通过在扩散模型中添加额外的条件，ControlNet可以让扩散模型更好地创作出符合文本指令的内容。用户可以通过Stable工具，而不能成为替代性创作平台，从而限制了文生图工具的商业化前景。而我们认为生成式AI技术发展不及预期、各领域技术融合生成式AI技术发展不及预期；算力支持程度不及预期:数据质量及数量支持程度不及预期;互动。也可输入“参考名人”，智能体将具备特定名人的有关知识储备。据体验，创建的“托SAM（SegmentAnythingModel）是一个开源的报告来源证券研究报告名称：《AI有望撬动四大方面规范生成式AI健康发展，包括数据及知识产应用与国际合作，也促进技术健康发展、规个人信息的使用需征得主体同意，也应履行个人信息保护私方面的讨论。我们认为，网信办《意见稿》的出台，表达现大幅下跌，主要系日本动画《铃芽之旅》上映，成为票房贡献主力，但其均价仅为33.3综合票房和量价指标基本保持增长趋势。22年由于受到上海、北京等大票仓的疫情封控措片的风险、拍摄进度不及预期导致无法武器上映的风险、内容监管风险、AI相关法律法规完善不及预期、版权归属风险、深度造假风险、艺人道德风险、影响互联回答复杂问题等，应用于游戏、直播、电信、银行等行业。关于Omniverse，我们曾在22术融合进度不及预期的风险、算力支持程度风险、企业风险识别与治理能力不足风险、用户审美取向发生变化的风险。报告来源可以看到以ChatGPT为代表的大模型训练和推理端均需要强大的算力支撑，产业链共振明片->板卡组装->交换机->光模块->液冷相关的应用层出不穷，其通用性能力帮助人类在文字等工作上节省了大量时间。同时在深刻改变各个产业环节，围绕生成式AI，无论是训练还是推理端，算力需求都将有望爆发模型训练侧算力需求=训练所需要的token数量*6*大模型参数量。可以看到从GPT3.5到迈进的时候，需要更多方向上的探索，也将带来更多的训年数据中心AI加速市场中，英伟达份额速提升。目前在AI算力需求的推动下，如浪潮信息营商在云计算业务方面仍