意見領(lǐng)袖 | 李迅雷、張文宇

　　自第一次工業(yè)革命以來，科技逐漸成為全球經(jīng)濟(jì)增長的重要生產(chǎn)要素，每一次重大技術(shù)革命都會(huì)推動(dòng)人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)突飛猛進(jìn)的長周期增長。新技術(shù)是否能引發(fā)新一輪科技革命的標(biāo)準(zhǔn)在于——其能否廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活，并解放、發(fā)展生產(chǎn)力。

　　根據(jù)規(guī)律，科技提升生產(chǎn)力的過程存在所謂的“索洛悖論”，即技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率的提升存在明顯的時(shí)滯。盡管人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)展已久，但其對(duì)生產(chǎn)方式的影響沒有脫離互聯(lián)網(wǎng)的框架。而伴隨算力、自然語言處理等基礎(chǔ)通用技術(shù)的成熟，基于自然語言的ChatGPT快速應(yīng)用、AIGC應(yīng)用場(chǎng)景快速拓展， 給AI技術(shù)加速突破“索洛悖論”提供了可實(shí)現(xiàn)路徑。

　　AI浪潮已至，這輪科技革命注定會(huì)給各行各業(yè)帶來“顛覆性”的變革，未來資本市場(chǎng)“AI+”板塊中也注定會(huì)誕生新的科技龍頭。

　　第三次工業(yè)革命紅利瀕臨耗竭，

　　全球經(jīng)濟(jì)增長亟需注入新動(dòng)能

　　縱觀2000多年全球經(jīng)濟(jì)增長史，在19世紀(jì)以前，全球經(jīng)濟(jì)增長非常緩慢。據(jù)著名經(jīng)濟(jì)史學(xué)家安格斯·麥迪遜測(cè)算，從公元元年至1820年間，全球經(jīng)濟(jì)年均增速只有0.1%，人均收入在這1800多年里只增長了約40%。

　　直到200多年前英國工業(yè)革命的發(fā)生，徹底改變了這一局面，之前主要依賴人力、獸力的生產(chǎn)方式發(fā)生了變化，全球經(jīng)濟(jì)開始加速增長。此后，每一次重大技術(shù)革命都會(huì)推動(dòng)人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)突飛猛進(jìn)的長周期增長，科技已經(jīng)成為世界經(jīng)濟(jì)增長最重要的動(dòng)力。

　　近2000年來全球經(jīng)濟(jì)總量變化

　　來源：Angus Maddison，中泰證券研究所

　　很多人認(rèn)為我們一直處在科技井噴的高峰，是因?yàn)殡S著互聯(lián)網(wǎng)在日常生活中滲透程度的不斷加深，讓我們產(chǎn)生了一種仍處于“技術(shù)大爆炸”時(shí)代的錯(cuò)覺。這種錯(cuò)覺產(chǎn)生主要有兩個(gè)原因：一是中國僅用30年就幾乎全盤吸收了西方300年的技術(shù)成就；二是信息技術(shù)的發(fā)展其實(shí)只是“平層效率的提升”而非“更高維度的突破”，即：雖然電腦內(nèi)存和運(yùn)行效率不斷提升，但運(yùn)行本質(zhì)和工作原理卻仍在原地踏步，真正對(duì)全要素生產(chǎn)率有質(zhì)的提高的技術(shù)并未出現(xiàn)。

　　即使是以“互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的21世紀(jì)的科技紅利，也已瀕臨耗竭。2021年全球互聯(lián)網(wǎng)滲透率達(dá)65.6%，其中中國滲透率達(dá)65.2%，美國滲透率達(dá)90%。世界主要經(jīng)濟(jì)體極高的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)滲透率預(yù)示著新興互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)入一個(gè)獲取“增量”困難，需要依靠“存量”拼殺的紅海時(shí)代，在這種情況下再想獲得新用戶或者提高用戶使用時(shí)間的邊際成本極高。

　　全球主要國家互聯(lián)網(wǎng)滲透率接近飽和

　　來源：WeAreSocial，前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，中泰證券研究所

　　同時(shí)，隨著科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)變革循環(huán)演進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為傳統(tǒng)行業(yè)。互聯(lián)網(wǎng)不僅實(shí)現(xiàn)了從桌面互聯(lián)網(wǎng)向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的過渡，也實(shí)現(xiàn)了從信息互聯(lián)網(wǎng)、消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋，應(yīng)用場(chǎng)景已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，難以再找到比較多的拓展點(diǎn)。

　　勞動(dòng)生產(chǎn)率提升迎來重要機(jī)遇，

　　人工智能或帶來新一輪科技革命

　　科技革命爆發(fā)的標(biāo)志就是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活，從而解放、發(fā)展生產(chǎn)力，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。近年來全球范圍內(nèi)出現(xiàn)的技術(shù)突破并未能從本質(zhì)上解放、發(fā)展生產(chǎn)力，尤其對(duì)于能夠引領(lǐng)全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大型經(jīng)濟(jì)體而言，其發(fā)揮的作用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

　　去年11月底推出的新晉AI屆頂流ChatGPT則再次引發(fā)了人們對(duì)于新一輪科技革命的遐想。ChatGPT推出僅2個(gè)月，用戶數(shù)已經(jīng)突破了一個(gè)億，當(dāng)時(shí)的電話和手機(jī)分別用時(shí)75年和16年才在全球積累1億用戶，即使是上一個(gè)最快破億的程序TikTok也要用時(shí)9個(gè)月。

　　主要科技產(chǎn)品及平臺(tái)達(dá)到全球1億用戶所需時(shí)間

　　來源：勾股大數(shù)據(jù)，中泰證券研究所

　　ChatGPT擁有超大模型和全網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了生成式AI的現(xiàn)象級(jí)突破。它不同于前兩年爆火的元宇宙，ChatGPT的應(yīng)用場(chǎng)景要比元宇宙廣得多，反映了解放大腦的“智能型”生產(chǎn)工具已經(jīng)出現(xiàn)。這就像20年前的互聯(lián)網(wǎng)和10年前的智能手機(jī)一樣，很有可能引發(fā)新一輪技術(shù)和行業(yè)換代。

　　媒體上對(duì)于“科技革命”一詞的使用十分泛濫，實(shí)際上，但凡不能顯著帶來全要素生產(chǎn)率提升的其實(shí)只是“偽革命”。回顧歷史，工業(yè)革命是技術(shù)創(chuàng)新集聚產(chǎn)生的時(shí)期，三次工業(yè)革命都無一例外地促進(jìn)了勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升，并決定了未來一個(gè)國家甚至世界經(jīng)濟(jì)的可增長性和繁榮程度：

　　1760年到1840年發(fā)生的第一次工業(yè)革命，以蒸汽機(jī)的發(fā)明和廣泛應(yīng)用為標(biāo)志，生產(chǎn)工具發(fā)生了由手工形態(tài)向機(jī)器形態(tài)的質(zhì)變，人類社會(huì)開始走向機(jī)械化時(shí)代，1770-1840年間英國工人的平均勞動(dòng)生產(chǎn)率提高了20倍。

　　19世紀(jì)末到20世紀(jì)初的第二次工業(yè)革命，以內(nèi)燃機(jī)和電氣機(jī)械的出現(xiàn)為標(biāo)志，使規(guī)模化大生產(chǎn)成為主導(dǎo)性生產(chǎn)方式，大大降低了工業(yè)生產(chǎn)成本并提高了生產(chǎn)效率，19世紀(jì)末的30年中，世界工業(yè)總產(chǎn)值增加了2倍多。

　　20世紀(jì)60年代開始，伴隨著半導(dǎo)體技術(shù)、大型計(jì)算機(jī)、個(gè)人計(jì)算機(jī)以及互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)與廣泛應(yīng)用，自動(dòng)化機(jī)器設(shè)備不僅取代了相當(dāng)比例的體力勞動(dòng)，還替代了一定程度的腦力勞動(dòng)，社會(huì)生產(chǎn)力和人類文明達(dá)到了前所未有的新高度，人類由此進(jìn)入信息化時(shí)代。

　　四次工業(yè)革命分別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、電氣化、數(shù)字化和智能化

　　來源：中泰證券研究所

　　不同于其他技術(shù)突破，此輪以ChatGPT為代表的人工智能的發(fā)展，極有可能實(shí)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)力、資本等生產(chǎn)要素的智能替代和功能倍增，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。蒸汽機(jī)之所以推動(dòng)了第一次科技革命，是因?yàn)槠湓谔嵘藙趧?dòng)生產(chǎn)力的同時(shí)，將大量勞動(dòng)力從低級(jí)的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)中解放出來。電力則加速了勞動(dòng)力從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，并刺激了第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。信息科技時(shí)代，大量勞動(dòng)力涌入第三產(chǎn)業(yè)，形成了如今全球第三產(chǎn)業(yè)GDP占比55%的格局。

　　未來，隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，會(huì)有越來越多固定、繁瑣和標(biāo)準(zhǔn)化的工作被人工智能取代，這既能緩解人口老齡化時(shí)代勞動(dòng)力短缺的問題，也能幫助勞動(dòng)者專注于更具優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)造性的工作，從而大幅提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。同時(shí)，數(shù)據(jù)將成為經(jīng)濟(jì)增長的主導(dǎo)性生產(chǎn)要素和新一代人工智能的基礎(chǔ)，通過從海量數(shù)據(jù)中深度挖掘信息并將其轉(zhuǎn)化為知識(shí)資本，能夠有效實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的功能倍增，由此帶來生產(chǎn)率更為顯著的效能提升。

　　目前AI在部分領(lǐng)域表現(xiàn)已經(jīng)達(dá)到人類標(biāo)準(zhǔn)

　　來源：Our World in Data，中泰證券研究所

　　例如，高盛的一份關(guān)于AI 報(bào)告認(rèn)為：在AIGC的加持下，工作流程被大幅簡化，生產(chǎn)力將得到提振，在生成式AI發(fā)展的十年內(nèi)，預(yù)計(jì)每年可以將生產(chǎn)力提高超1.5%。我們有理由相信，未來人工智能將掀起新一輪科技革命，在帶來生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重構(gòu)的同時(shí)，提升當(dāng)今社會(huì)生產(chǎn)率。人工智能技術(shù)更加成熟之后，其對(duì)于全社會(huì)乃至全球勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升注定形成重要支撐力量。

　　AI全產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟，

　　人工智能有望加速突破“索洛悖論”

　　人工智能并不是橫空出世的新技術(shù)了，但當(dāng)前來看其對(duì)于全要素生產(chǎn)率的提升效果還不明顯。這其中一個(gè)重要的原因在于：人工智能的先進(jìn)技術(shù)真正在整體經(jīng)濟(jì)中的擴(kuò)散、傳導(dǎo)與推廣存在“時(shí)滯”。回溯上一波人工智能的追捧，大概還是在2017年AlphaGo圍棋大戰(zhàn)之后，這一熱度沒有保持下來，主要就是因?yàn)闆]有大規(guī)模的應(yīng)用落地，沒能直接推動(dòng)生產(chǎn)率的進(jìn)步。

　　然而，這并不代表人工智能不能引發(fā)下一輪科技革命。實(shí)際上，即使是第三次工業(yè)革命期間，信息技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率的提升也存在明顯的時(shí)滯，即所謂的“索洛悖論”。當(dāng)時(shí)，美國勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長率從1948-1973年平均3%下降到1984-1990年的大約1.5%，直到上世紀(jì)90年代以后，信息技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率提升的作用才明顯體現(xiàn)出來。

　　同樣的道理，人工智能對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升發(fā)揮作用也需要一段時(shí)間，這或許要在三個(gè)條件逐漸滿足后我們才能看到明顯的作用：一是要具備算法、算力、數(shù)據(jù)等相應(yīng)的新型基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)人工智能技術(shù)的全面商業(yè)化應(yīng)用；二是要加強(qiáng)互補(bǔ)式創(chuàng)新，利用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)能力激發(fā)互補(bǔ)式創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的良性互動(dòng)；三是要加大配套投資，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)模式、組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程的再造。

　　本次以ChatGPT為代表的AIGC引發(fā)的新一輪人工智能熱潮讓我們看到了以上條件逐漸被滿足的可能：一方面，近年來世界范圍內(nèi)算力、算法水平不斷提高，作為AI時(shí)代的基礎(chǔ)，各國高度關(guān)注數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化發(fā)展，努力挖掘、培育、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，從東數(shù)西算、全國一體化政務(wù)大數(shù)據(jù)體系建設(shè)，到“數(shù)據(jù)二十條”和《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》相繼頒布，我國也一直在積極引導(dǎo)數(shù)據(jù)要素的發(fā)展。并且隨著AIGC的不斷迭代，我們可以看到人工智能在養(yǎng)老、教育、醫(yī)療、內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用的希望。

　　生成式AI的應(yīng)用格局

　　來源：36Kr，中泰證券研究所

　　另一方面，2006年以來，深度學(xué)習(xí)的實(shí)用化進(jìn)程為實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的良性互動(dòng)創(chuàng)造了條件。相比AlphaGo而言，ChatGPT的出現(xiàn)意味著人類不僅可以在封閉問題上采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辦法進(jìn)行處理，還能夠通過不斷地優(yōu)化、預(yù)訓(xùn)練、對(duì)抗訓(xùn)練、強(qiáng)化訓(xùn)練這一套流程對(duì)開放性問題進(jìn)行處理。近期的研究論文表明，GPT-4已經(jīng)具有一些自我反思和糾錯(cuò)能力的萌芽，這使得它在和人類交互中，可以建立起數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)和智能的增長飛輪，從而在產(chǎn)業(yè)化的過程中實(shí)現(xiàn)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性互動(dòng)。

　　此外，由于人工智能投資和業(yè)務(wù)影響之間存在明顯的關(guān)聯(lián)性，人工智能投資將給企業(yè)帶來明顯的效益，伴隨AIGC技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，大量公司將紛紛布局人工智能，企業(yè)生產(chǎn)模式、組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程會(huì)發(fā)生巨大改變。從去年底AIGC概念走紅以來，已經(jīng)有包括微軟、谷歌、百度、阿里、華為等企業(yè)布局人工智能領(lǐng)域，未來AI技術(shù)將顛覆各行各業(yè)，比如人工智能可能會(huì)被包裝成“解決方案”以此強(qiáng)化SaaS公司現(xiàn)有護(hù)城河，辦公工具將成為AIGC最廣泛的應(yīng)用等，都將在很大程度上改變企業(yè)的商業(yè)模式和管理方式。

　　1970年代技術(shù)革新下的日本經(jīng)驗(yàn)：

　　中國制造業(yè)或明顯受益“AI+”賦能

　　1955-1970年期間，日本經(jīng)過“引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新”的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略幾乎掌握了工業(yè)發(fā)達(dá)國家過去半個(gè)世紀(jì)當(dāng)中發(fā)明與應(yīng)用的全部先進(jìn)技術(shù)，基本上消除了比歐美落后二三十年的差距，效仿歐美建立了一套重化型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，國民生產(chǎn)總值上升到世界第3位。

　　在日本與歐美等國家技術(shù)水平逐漸接近的情況下，之前日本的“引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新”發(fā)展模式顯得不合時(shí)宜。同時(shí)，重化型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雖然支撐了日本經(jīng)濟(jì)“一枝獨(dú)秀”的高速發(fā)展，但這一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)所固有的局限性和問題日漸凸顯，也倒逼日本壟斷資本進(jìn)行產(chǎn)業(yè)調(diào)整。

　　隨著第三次科技革命在20世紀(jì)80年代向著電子技術(shù)、新材料技術(shù)以及生命科學(xué)技術(shù)深入發(fā)展，日本摒棄了拿來主義的科技發(fā)展模式，提出了“科學(xué)技術(shù)創(chuàng)造立國”的發(fā)展戰(zhàn)略，以信息技術(shù)、新材料技術(shù)為代表的電子工業(yè)迅速發(fā)展，帶領(lǐng)日本在“三期疊加”的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下保持了較高的經(jīng)濟(jì)增速。

　　20世紀(jì)60/70年代日本經(jīng)濟(jì)增長的各因素貢獻(xiàn)度

　　來源：《繁榮與停滯：日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展和轉(zhuǎn)型》，中泰證券研究所

　　相比60年代，70年代日本資本對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的絕對(duì)和相對(duì)貢獻(xiàn)均大幅下降，但是經(jīng)濟(jì)增長的一半以上貢獻(xiàn)都要?dú)w功于技術(shù)進(jìn)步。這一期間，受益于持續(xù)的技術(shù)和設(shè)備改造，日本的勞動(dòng)生產(chǎn)率也快速上升：《現(xiàn)代日本經(jīng)濟(jì)》數(shù)據(jù)顯示，1973-1980年日本勞動(dòng)生產(chǎn)率平均增長6.8%，而同期美國和聯(lián)邦德國分別僅增長1.7%和4.8%。

　　2008年金融危機(jī)后，中國也同樣面臨了增長速度換檔期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期和前期刺激政策消化期“三期疊加”的經(jīng)濟(jì)問題。借鑒日本經(jīng)驗(yàn)，為了保持經(jīng)濟(jì)中高速增長，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)邁向中高端，我國就必須抓緊新一輪科技革命的發(fā)展機(jī)遇，在第四次科技革命浪潮中實(shí)現(xiàn)高水平自立自強(qiáng)。

　　但與70年代日本不同的是，當(dāng)今中國所面臨的地緣環(huán)境更為嚴(yán)峻。自中國2001年加入WTO以來，中國經(jīng)濟(jì)總量實(shí)現(xiàn)了對(duì)美國的快速追趕：1991年，美國GDP占世界比重達(dá)25.9%，日本占15.1%，彼時(shí)中國GDP僅為全球GDP的1.6%。到2021年，中國的GDP占比已經(jīng)達(dá)到了18.5%，而美國和日本的GDP占比分別回落至23.9%和5.1%。此外，中國也在科技、國防、教育等各方面對(duì)美國霸主地位提出挑戰(zhàn)。

　　全球主要經(jīng)濟(jì)體占全球經(jīng)濟(jì)比重（%）

　　來源：Wind，中泰證券研究所

　　以史為鑒，世界科技發(fā)展往往體現(xiàn)明顯的周期性，每次科學(xué)技術(shù)劃時(shí)代發(fā)展的背后，都是大國間對(duì)抗博弈的激烈競爭，其根本原因在于不計(jì)費(fèi)用的軍事需要的迫切性大于民用需要的緊迫性：戰(zhàn)爭壓力下，國家將加大財(cái)力、物力投入力度以支持科技研發(fā)，并將先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于軍事領(lǐng)域。而這些先進(jìn)技術(shù)在大國激烈對(duì)抗后又會(huì)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的各行各業(yè)，實(shí)現(xiàn)科技革命的產(chǎn)業(yè)化。

　　相比而言，中美之間在意識(shí)形態(tài)、軍事實(shí)力上，跟當(dāng)年的日本還是有很大差別的，因此美國對(duì)中國的競爭、打壓，要比當(dāng)年打壓日本的手段更多、力度更大。如果中國僅在現(xiàn)有技術(shù)框架中與美國競爭，只會(huì)被不斷“卡脖子”，只有充分把握住這一次科技革命的浪潮，才有望從全球競爭中勝出。

　　美國對(duì)華科技競爭的基本邏輯與工具

　　來源：《“內(nèi)外兼修”：拜登政府對(duì)華科技競爭》，中泰證券研究所

　　如今，以智能化為特征的第四次工業(yè)革命輪廓日漸清晰，在世界百年未有之大變局與新一輪工業(yè)革命的歷史性拐點(diǎn)，無論是國家、地方還是企業(yè)都會(huì)不遺余力布局投入，這也意味著未來人工智能在我國將有歷史性的發(fā)展機(jī)遇。

　　奇點(diǎn)將至：

　　關(guān)注新一輪科技革命下的投資機(jī)會(huì)

　　回顧歷次科技革命的發(fā)生必將會(huì)帶來大量融資。究其本質(zhì)，只有資金支持才能增加核心企業(yè)的研發(fā)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步擴(kuò)大技術(shù)成熟及應(yīng)用。在新一輪科技革命背景下，新興科技企業(yè)將產(chǎn)生大量融資需求。AI發(fā)展新格局或開啟新一波投資黃金期。特別是，全面注冊(cè)制落地之后，更要關(guān)注AI領(lǐng)域相關(guān)金融科技公司、科創(chuàng)公司的投資機(jī)會(huì)。

　　2020-22年前100篇引用最高的人工智能論文來源排名

　　來源：Zeta-Alpha，中泰證券研究所

　　就短期而言，當(dāng)前AI板塊市場(chǎng)集中度較高，主題投資行情下一些下游應(yīng)用受益的公司估值過高，投資者需要規(guī)避其中過熱風(fēng)險(xiǎn)；但中長期來說，若人工智能比較帶來一輪科技革命，其注定將孕育全球科技的新龍頭，對(duì)于AI領(lǐng)域核心研發(fā)優(yōu)勢(shì)的龍頭公司應(yīng)持有理性、客觀的長期投資理念。

　　算力作為制約AI發(fā)展的關(guān)鍵要素，目前AI行業(yè)龍頭主要使用英偉達(dá)的GPU芯片進(jìn)行開發(fā)訓(xùn)練，國內(nèi)高性能GPU的研發(fā)能力有限，具備高國產(chǎn)替代緊迫性。當(dāng)前芯片制程已經(jīng)提升至5nm，繼續(xù)提升制程的性價(jià)比逐漸降低，在這種情況下，“先進(jìn)封裝”或成為我國算力領(lǐng)域“彎道超車”的關(guān)鍵技術(shù)。

　　AI算法包括基礎(chǔ)算法和應(yīng)用算法兩類，目前幾乎所有基礎(chǔ)算法都由斯坦福、哈佛、OpenAI等美國機(jī)構(gòu)提供，而應(yīng)用算法幾乎完全開源，美國對(duì)開源社區(qū)有絕對(duì)控制權(quán)。也就是說當(dāng)前我國AI算法對(duì)國外依賴度很大，建議關(guān)注有核心算法突破及AI算法商業(yè)落地的廠商。

　　同時(shí)，海量數(shù)據(jù)能為人工智能創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境和數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)。隨著數(shù)據(jù)這一國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源地位的確立，數(shù)據(jù)要素推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將進(jìn)入落地階段，未來以國家主導(dǎo)的數(shù)據(jù)交易體系逐漸完善，數(shù)據(jù)要素相關(guān)的收集、確權(quán)、存儲(chǔ)、處理、定價(jià)以及流轉(zhuǎn)六環(huán)節(jié)將有大量公司受益，并有望形成板塊效應(yīng)。

　　此外，AI下游應(yīng)用方面，伴隨AI+的應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)大，應(yīng)用場(chǎng)景的需求市場(chǎng)不斷拓寬，商業(yè)模式良好的軟件龍頭亦或明顯受益。

　　風(fēng)險(xiǎn)提示：AI技術(shù)商業(yè)化落地不及預(yù)期；技術(shù)迭代不及預(yù)期；相關(guān)政策推進(jìn)不及預(yù)期等。

　　(本文作者介紹：中泰證券首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家。)