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中信建投2024年展望| 人工智能：AI下半场落地应用，赋能各行各业
2023年，整个社交网络将爆发，人工智能产业将进入以大模型为代表的快速发展阶段。 国外大型模型起步较早，引领了人工智能行业的发展趋势。 国内大型模型产业紧跟国际前列。 目前国内有代表性的大模型在中文问答方面的表现已经相当，并且具备了初步的商业化能力。 能力。 从技术前沿来看，人工智能整体将沿着更高效、更智能、更细分的路径发展。 重要的技术趋势包括混合专家模型技术、AI Agent和机器人领域。 人工智能在垂直领域的落地应用将是2024年的主线，我们看好人工智能在教育、自动驾驶、端侧设备、工业场景等领域的落地。 随着人工智能进入大参数大模型时代，对算力需求的不断增长，为AI芯片和服务器市场迎来了巨大机遇。 算力领域，看好国产算力芯片及服务器相关产业链。 同时我们重点关注大模型技术基地的国产化，比如EDA等细分领域。
2023年，整个社交网络爆发，人工智能产业进入以大模型为代表的快速发展阶段。 大参数、大智能的出现，是本轮人工智能革命的典型特征。 国内外互联网和人工智能企业积极投身大模型研究领域，加快在生成大模型领域的布局，积极投入，成果频出。 国外大模式起步较早，形成一超多强的局面，以+微软为首，与Meta等巨头并存，引领了人工智能行业的发展趋势。 国内大型模型行业整体还处于跟进状态。 目前国内代表性的大模型在中文问答方面的表现相当，并且具备初步的商业变现能力。
人工智能技术整体将沿着更高效、更智能、更细分的路径发展。 我们认为围绕这三点的核心技术趋势包括以下三个方面：
1）更高效：混合专家模型技术（MoE）。 任务/训练数据通过门控网络分布在不同的专家模型之间，让每个模型专注于自己最擅长的任务，这大大提高了模型的能力和训练效率。
2）更智能：AI Agent。 AI Agent可以接收周围环境的信息，制定计划和决策，并采取行动。 2023年11月7日会议上推出的GPT和API是迈向AI Agent的重要一步。 它们将拓宽大型模型的应用边界，是迈向AGI的重要方向。
3）更垂直：机器人领域。 近年来，谷歌、Meta、特斯拉引领了人工智能在机器人领域的应用。 机器人控制算法正在从传统的线性控制器、规则定义等转向强化学习、强化学习+大语言模型、端到端大模型等不同细分的AI技术路线，极大地加速了机器人控制的发展。机器人产业。
人工智能在垂直领域的落地应用将是2024年的主线，我们看好人工智能在教育、自动驾驶、端侧设备、工业场景等领域的落地。
教育行业因其个性化学习需求强烈、数据丰富度高、支付意愿强，成为人工智能落地的优质领域。 随着生成式人工智能技术的爆发，AI+教育进入了新的发展阶段。 数据显示，教育领域生成式人工智能的市场规模将从2022年的2.15亿美元增长到2030年的27.4亿美元，复合年增长率为37.5%。 我们认为AI+教育将首先在软件、教育信息化、智能硬件三个场景落地。 重点关注学习机和海外教育信息化两大需求。
算法架构优化，高端辅助驾驶渗透率有望提升。 特斯拉最新的端到端自动驾驶模型FSD v12完全由神经网络训练，无需任何手动编写的规则代码。 端到端架构是一种新的自动驾驶算法架构。 通过优化自动驾驶算法架构，相应车辆的自动驾驶性能有望实现大幅提升，这将在一定程度上提高高端自动驾驶的渗透率。 技术支撑带动渗透率持续提升，全自动驾驶时代逐渐临近。 与此同时，国内企业将逐步开始全球化。
云AI向端侧AI迈进是大势所趋。 端侧AI的核心在于手机和PC。 AI手机和AI电脑将开启新时代。 从今年2月举行的世界移动大会上，高通展示了手机离线运行的大模型，到5月微软开发者大会上，高通展示了PC运行AI的大模型，以及近期英特尔、联想等发布的AI PC加速计划、首款AI PC的发布等，可见国内外厂商持续聚焦AI Phone和AI PC，设备端AI将进入新时代。
智能制造是大势所趋，也是工业大国向工业强国转变的必由之路。 建议关注以下三个细分赛道： 1）工业机器视觉：SAM模型和GPT-4V已应用于工业质量检测、工业自动化等领域，效率和精度显着提升。 AI有望带动机器视觉渗透率进一步提升。 同时，消费电子等下游行业的复苏，以及锂电池等视觉投资比例的增加，将带来更多的行业需求。 2）工业机器人：AGV等移动机器人正在快速进入工业场景，取代传统的人工搬运和巡检。 智能焊接机器人通过工件自动识别、找焊缝、路径规划、运动控制等方式开始应用于钢结构等下游行业，填补了钢结构等行业快速增长带来的大量焊工缺口。 3）工业软件：由于技术壁垒较高，过去被海外巨头垄断。 我们乐观地认为，在AI+云化的技术趋势下，随着国产化率、正版化率逐步提升，将会涌现更多的产业机会。
随着人工智能进入大参数大模型时代，对算力需求的不断增长，为AI芯片和服务器市场迎来了巨大机遇。 美国商务部和安全管理局于2023年10月17日颁布新一轮芯片出口限制，等先进芯片受到出口管制。 国内AI芯片厂商正在逐步缩小与、AMD的差距。 出口管制下的国内生产 芯片自主可控势在必行。 国内厂商虽然在硬件产品性能、产业链生态结构等方面落后于前者，但正在逐步完善产品布局和生态建设，不断缩小与行业领先厂商的差距。 随着算力需求不断增加，AI服务器的繁荣也将持续。
北美经济衰退预期逐渐加剧，宏观环境存在较大不确定性。 国际环境变化影响供应链及海外拓展； 芯片短缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货量低于预期； 信息化和数字化需求和资本支出低于预期； 市场竞争加剧，导致毛利率快速下降； 主要原材料价格上涨，导致毛利率低于预期； 汇率波动影响出口企业的汇兑收入和毛利率； 大模型算法更新迭代不如预期有效，可能会影响大模型的演进和扩展，进而影响其商业化； 汽车和工业智能化的进展并不如预期。
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