数据要素: 数据赋能持续推进,有望在不同场景中发挥出千姿百态的乘数效应。在数据入表和资本化的进程种,数商角色的重要性提升。重点关注智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域的数据流通、供给、应用等。政策上需要关注数据要素定价和价格形成机制。
AI 算力:算力国产化,云厂商面临挑战和机遇。 1)预计到 2025 年,我国算力规模超过 300 EFLOPS,智能算力占比达到 35%,东西部算力平衡协调发展。 2) 需求侧大爆发,供给侧迎来挑战。 大模型的训练需要成千上万张 GPU 才能运行, 叠加应用的爆发,算力的需求井喷式爆发,但是受制于美国对我国 AI 芯片的制裁,国产算力迎来重大挑战。 3)国产 AI 芯片崛起,生态发展重中之重。以华为昇腾为代表的国产芯片有望填补国内 AI 芯片的空缺。相关产业链投资机会值得关注。
AI 应用: 应用百花齐放,商业化落地成关键。 OpenAI 推“GPTs”的服务,允许用户根据特定需求创建“属于自己的 ChatGPT 版本”,迈出 ChatGPT 商业化的标志。 GPTs 和 GPT Store 的推出体现了人工智能大模型与各类应用交互融合的便捷性。 与 2013 年的移动互联网发展类似,本轮 AI 科技革命是技术这一供给要素所驱动带来的生产力变革,建议关注金融、医疗、智慧城市等方面的应用爆发。
© 版权声明
免费分享是一种美德,知识的价值在于传播;
本站发布的图文只为交流分享,源自网络的图片与文字内容,其版权归原作者及网站所有。
THE END
暂无评论内容