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通用大模型市场当前虽入局者众多，但终局将高度集中，未来将由 5-6 家厂商主导；应用层厂商及甲方企业应着眼终局，从大算力、巨量数据集、端到端 AI 工程化能力以及应用生态伙伴等维度综合考虑，慎重选择合作伙伴。中大型企业虽倾向于大模型的私有化部署，但由于中美博弈下 GPU 算力资源紧张且短期无法有效解决、C 端应用受多重制约，使得国内行业大模型与通用大模型发展并驾齐驱。未来，行业大模型市场整体百花齐放，但垂直领域仍将头部集中。AIGC 应用层面，能源、金融、传媒、营销、数字办公等行业走在前列，甲方

全面对标英伟达，华为开启国产自主可控新征程。我们认为英伟达作为全球AI算力芯片龙头坐拥三大法宝，分别是高性能芯片、其中IC设计是重点，CUDA架构、助力AI加速计算生态，Nvlink、NVSwitch助力芯片快速互联互通与InfiniBand配合组网技术实现高效互联互通；而华为作为国产计算之光全面对标英伟达，在算力方面，昇腾910芯片单卡算力已经可以与英伟达A100相媲美；统一达芬奇架构助力AI计算引擎；HCCS互联技术，实现卡间高速互联。

生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。AIGC既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合。2022年11月30日，美国人工智能公司OpenAI正式推出ChatGPT，一款基于大语言文本的智能对话模型。根据Lucintel发布的最新报告，未来全球人工智能市场在医疗保健、安全、零售、汽车、制造和金融技术领域增长迅速，预计到2025

Tesla Dojo的革新，启发我们进一步思考算力和网络的关系。硬件架构服从于算法设计，硬件需求的判断也不能与软件和应用层面脱钩。算力网络主线新一阶段的重要机会，应核心关注海外爆款应用或模型侧重大更新（Tesla是代表样本） ，以及国内新一轮的模型与应用开发。我们判断，随着国内科技大厂的网络演进至400G以上、运营商400G全光网推进建设、本土模型训练组网等加速，国内市场的高速网络需求将显著提升。算力网络与流量环节、AI服务器计算环节、华为产业链以及特斯拉与智能车产业链相关标的应重点关注。[Ne

Overnight, generative artificial intelligence (AI) has become a global sensation. Predictions of its potential impact on society, employment, politics, culture, and business fill the media and the internet. Business leaders are intrigued by the possi

截止 2023 年 7 月 24 日，我们依据对全球生成式人工智能监管动向的梳理，绘制了监管地图：1. 红色区域表明该地区目前已经或即将建立成熟且较为严格的监管制度，主要包括欧盟、加拿大和中国；2. 橙色区域表明该地区目前对生成式人工智能产品存在一定的限制和监管要求，例如美国；3. 黄色区域表明该地区目前还没有相关制度，但是监管机构未来有计划对生成式人工智能制定规则，例如英国、澳大利亚和印度；4. 绿色区域表明该地区目前没有相关制度，且监管机构也倾向于在未来不采取强制性的监管措施，例如新加坡、日

OpenAI是由美国一群科技领袖，包括山姆·阿尔特曼（SamAltman）、彼得·泰尔（PeterThiel）、里德·霍夫曼（ReidHoffman）及埃隆·马斯克（ElonMusk）等人在2015年12月联合创立的人工智能研究机构。成立次年OpenAI即发布第一个开源AI平台，2020年6月推出OpenAlAPI，正式开启商业化运营。公司在AI领域进程迅猛，于2022年11月发布了ChatGPT产品，作为一款生成式AI，能够协助高效处理文本工作、写代码、编剧等，引发全球对AIGC的积极关注。[

报告通过对AIGC的典型代表GPT-4的研究，以场景化的形式对GPT-4 如何赋能通信行业进行了全方位的分析，并针对通信行业如何构建行业GPT进行了初步探讨和实践。报告内容翔实，关注此领域者值得深入研读！2022 年被认为是人工智能生成内容（AIGC）元年。作为 AIGC 在自然语言领域的代表，ChatGPT 在 2022 年年底一经推出，就掀起了一场可能涉及所有人和所有行业的“大火”，2023 年 3 月 GPT-4 的发布则进一步推动了“态势升级”。由 ChatGPT/GPT-4 引发的全球

2023年无疑是AIGC元年，ChatGPT引发的各类大模型竞赛中，行业内绕不开的一个话题便是算力从何而来。算力目前已经在AIGC产业内形成新共识——算力成为AIGC发展的关键基石。随着英伟达今年一系列不断推陈出新的产品动作，可以看到国际上最先进的算力厂商如今已迈向由超级芯片组成的算力集群阶段。此外，算力厂商也无疑成为AIGC产业下的率先受益方。然而，随着大模型参数的不断增长，OpenAI近期表明算力成为其发展的挑战之一。在AIGC产业繁荣的当下，可以预见的是未来对算力的需求会越来越大。那么，在

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。从机器学习到智能创造，从PGC,UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。本报告将向所有关注未来科技的相关机构、从业者、创业者、投资人传递亿欧对AIGC的市场潜力场景的洞察和优秀企业案例。

海外 AI 应用商业化落地加速。距离 ChatGPT 的面世即将满一年，大模型带来的技术革命也催化了大量的 AI 应用涌现，现在这些应用也逐步进入了商业化落地的阶段。海外的 AI 应用由于起步较早，已经有大量的 AI 应用的商业化走在前列。微软、谷歌等科技大厂具备技术底座优势，布局全栈 AI 产业链，正在加速应用端推广。B 端企业服务厂商持续深化 AI 在原有产品基础的赋能，不断提升客户体验；C端产品则重点关注多模态、智能体、情感陪伴等方向。

我们身处在智能时代的 21 世纪，日常生活中无处不见 AI 的应用，人工智能与传媒业的融合发展也成为内容生产行业的发展趋势。AIGC 作为当前新型的内容生产方式，被广泛应用于传媒、电商、影视等行业，帮助提高内容的生产效率和多样性。本书收纳来自张亦驰（怀潜）、丁小虎（脑斧）两位阿里资深工程师和阿里云AnalyticDB、函数计算 FC、阿里云大数据 AI 技术三个技术团队的五篇优秀技术文章，内容涵盖基于大模型的 AIGC 应用及技术要点和 AIGC 实际应用案例。通过本书，不仅可以深度体验 AIG