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人工智能：新一轮生产力革命。1）人工智能（AI）基于机器学习和数据分析的方法，赋予机器人类的能力，从而实现解放人力、降本提效的目的。从C 端用户需求来看，人工智能解决的是与人相关的娱乐、出行、健康等生活场景中的痛点；2）AI 在 C 端的应用分为两方面：a）对原有劳动力的替代与生产力效率的提升：如语音识别、智能客服、机器翻译等；b）需求创造：如基于 AI 算法的“千人千面”的信息分发（如抖音、快手、小红书等）、内容生成（AIGC）、人机交互（如 ChatGPT 等）、辅助驾驶、安防等。算法创新及

◆ 数据、算法、算力共振推动AIGC发展，模型开源及商业化带来的产品化浪潮及通用人工智能领域的初探推动AIGC破圈。AIGC传媒相关应用有望超千亿。✓ 复盘AIGC算法迭代：竞争中发展，模型开源及商业化推动应用破圈。2017年推出的Transformer架构的并行训练优势奠定了大模型训练的基础，以GPT为代表的预训练模型，通过使用无标注数据预训练及微调，缓解了标注数据不足的问题，并不断提升参数量级及模型通用性，ChatGPT在此基础上加入了利用人类反馈强化学习的训练方法。扩散模型取代GAN成为图

数字中国建设提速，通信板块全面受益。近日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》。《规划》明确，数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。我们认为，数字中国建设受益政策将实现提速，十四五期间全社会数字化、网络化、智能化将达到新高度。通信板块内，通信运营商、数字基础设施与行业信息化

ChatGPT 料将显著加速全球 AI 产业化进程，并推动大模型成为中短期主流技术路线，相应会带来底层算力消耗的持续、显著增长。依托产品性能、芯片组合、网络技术、软件全栈等层面综合优势，英伟达有望在 AI 训练、推理（云端）环节持续保持主导性地位。基于简化模型，我们静态估算 ChatGPT 及相关生成式 AI 在中短期对英伟达潜在业绩贡献为：训练端 12.3 亿美元、云端推理 104.5 亿美元。考虑到短期量化测算准确性相对有限，启发性思考、方向性判断可能更为重要，我们暂不计入 ChatGPT

专注生物识别技术，多领域应用落地。公司成立于 2007 年，成立至今专注于生物识别技术，在智慧出入口管理、智慧身份核验、智慧办公三大应用场景进行产品化、商业化落地。在各应用场景中，公司均布局有智能终端产品和应用软件与平台。从收入构成来看，智慧出入口管理领域多年来占据公司收入 7 成左右份额，其中以门禁产品为主，在 2021 年占总营收的 44.3%。技术与应用场景驱动生物识别市场稳步增长。生物识别技术种类繁多，包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、静脉识别、声纹识别等。各种单一生物识别技术特征各异，

焦点：ChatGPT带火AIGC，Open AI引领技术和生态。2022年11月，由OpenAI开发的聊天机器人ChatGPT推出并席卷了整个行业，其引入人类反馈的强化学习和监督学习训练方法，具备优秀的聊天对话、文案创作、代码编写等功能，且得到了微软的倾力支持，成为史上用户增长最快的消费应用。聚焦国内，百度在大模型领域积累深厚，总体水平处于行业前端，其创新性引入大规模知识图谱，模型性能得到大幅提升，公司近期宣布其“文心一言”产品将于2023年3月完成内测并面向公众开放，下游关注度极高，目前已经得

类似 ChatGPT 的生成式 AI 在搜索领域实现替代仍然面临诸多挑战，生成式 AI 技术需要先达到一定程度的 “规模优势(包括预训练数据集规模,用户反馈量)”之后才有机会威胁到搜索引擎的生存地位。这种“规模优势”既意味着模型可以解决问题的领域在数量上足够庞大，又意味着同一个领域中模型可交付出的解决路径数量最够庞大。这种“规模效应”的达成有 2 个制约因素：1）用户习惯的颠覆。基于当前技术迭代路径的“搜索引擎（包括 Google，Baidu，和 Bing等）”已经教育了市场将近 25 年以上的

ChatGPT：AIGC 现象级应用，商业化落地打开成长空间ChatGPT 上线后热度持续提升，已超过 TikTok 成为活跃用户增长最快的产品。英伟达 CEO 黄仁勋表示“ChatGPT 相当于 AI 界的 iPhone 问世”。目前 ChatGPT已开启商业化探索，面向 B 端开放接口对外输出服务（如与微软 Bing 的结合）；面向 C 端推出收费的 Plus 版本，月度费用为 20 美元/月。根据 OpenAI 预测，2023年将实现 2 亿美元收入，2024 年将超过 10 亿美元，未来

ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向，从技术本源上加速 AIGC发展。我们认为，ChatGPT 对 AIGC 发展的意义在于：一方面，GPT 作为 NLP 生成领域模型的突破，将迅速解决 AI 文本生成、AI 代码生成等领域的痛点；另一方面，AI 文本生成、AI 代码生成作为 AI 音视频、游戏等其他领域的技术基础，其突破发展也将加速 AIGC 在音视频、游戏等场景中的渗透（比如生成 AI 绘画提示词，或生成调用计算引擎等）。全球巨头争相追赶，与 ChatGPT 水平尚存一定差距。

ChatGPT：OpenAI史诗级“AI”新品，开启新一轮的科技革命1）史诗级“AI”新品。ChatGPT自发布以来，仅2个月用户量迅速增长至亿级，是AI产业的史诗级“颠覆性创新”产品，我们预计其用户量潜在空间10亿级，假设人均订阅价格20美元/月，其对应的商业价值量将极其广阔。同时，ChatGPT母公司OpenAI估值亦迎来翻倍式增长，根据华尔街日报，其最新估值达290亿美元，预计2023年收入2亿美元。2）开启新一轮科技革命。ChatGPT的成功得益于NLP、Transformer、GPT、

ChatGPT 驱动AI浪潮趋势渐起，芯片等AI硬件构成核心底座 作为AI领域的最新成果，ChatGPT发展空间巨大。目前微软、谷歌等科技巨头坚定入局，展现出AI应用广阔的发展前景，AI行业有望开启新发展浪潮云端算力硬件将成为AI新浪潮的关键基础设施 GPU、CPU、FPGA、AI芯片、Chiplet、光模块、服务器等细分板块下游应用广泛，产品边际持续拓展。云、边、端需求拉动市场规模高速增长。AI新浪潮未来将提升海量IoT设备的边缘算力需求 NPU：在SoC与MCU

今年麦肯锡全球人工智能调查的结果显示，自五年前我们开始跟踪它以来，该技术的使用范围有所扩大，但下面有一个微妙的画面。1自2017年以来，采用率增加了一倍多，尽管在过去几年中，使用人工智能的组织比例在50%至60%之间稳定下来。一组从人工智能中获得最高财务回报的公司继续领先于竞争对手。结果显示，这些领导者在人工智能方面进行了更大的投资，参与了越来越先进的实践，这些实践可以实现规模化和更快的人工智能发展，并且在紧张的人工智能人才市场中显示出更好的表现。在人才方面，我们第一次密切关注人工智能的招聘和技