智通財經APP獲悉，華泰證券發佈研報稱，回顧2023年，計算機產業正在經歷幾個重要的產業變革，其中AI和數據要素是過去一年反覆被提及的話題。從產業週期來看，AI產業和數據要素產業都處於發展階段的早期，技術正在逐步成熟並向產品轉化，但從產品到商品還需要時間繼續演化。該行認爲，2024年或將是兩大主線商業化落地的一年，是從產業預期到產業兌現的節點，有望逐步從理想走入現實。具體來看，AI產業主要關注模型、算力、應用三大核心環節的演化，數據要素需要聚焦商業化落地進展。
華泰證券主要觀點如下：
AI模型：尋找下一代大模型
Transformer的出現開啓了大模型演化之路。從LLM近年的發展情況來看，路線主要分爲三種：1）編碼器路線；2）編解碼器路線；3）解碼器路線。得益於ChatGPT的成功，大量廠商陸續跟進Transformer路線。覆盤ChatGPT演化過程，主要包括四大階段，當前GPT-4正朝着多模態方向演進。展望未來，我們認爲大模型或將向更大參數的方向演化，逐步向具備多模態能力的通用智能邁進。此外，國產大模型陸續問世，國內AI產業化落地節奏有望加快。
AI算力：關注國產算力&端側算力
我們認爲，大模型迭代的背後，離不開大算力的支持。從目前AI模型的部署情況來看，主要有兩類場景：1）雲端；2）終端。兩種場景對於算力需求的差異，帶來算力芯片發展路徑的差異。2023年10月17日，美國商務部發布新一輪半導體限制法案，國內算力緊缺問題凸顯。我們認爲，在算力需求日益增長、海外先進產品不斷迭代的背景下，算力國產化是長期來看唯一可選路徑。此外，隨着大模型端側部署持續推進，終端算力產品化落地有望帶來產業機遇。
AI應用：聚焦AI原生應用，關注商業兌現節奏
推演來看，隨着大模型能力不斷迭代、算力芯片供給逐步爬坡，我們認爲未來AI產業的核心矛盾將從模型/算力嚮應用端轉化。出現爆款應用並順利完成商業閉環，將成爲AI產業可持續發展的基礎，也是模型、算力能夠再繼續迭代的充分非必要條件。從我們目前的跟蹤情況來看，海外AI應用主要朝三個方向推進：1）功能逐步豐富，從獨立工具到垂直know-how賦能；2）客戶羣體擴大，從C端到B端；3）雲端應用商業化逐步兌現。
數據要素：2024年商業化落地有望加速
數據從原始數據到成爲生產要素需要經歷數據資源化、數據資產化、數據要素化三大過程。在政策推動下，產業過去經歷了從“互聯網+”、“數字經濟”到“數據要素”的演變。據中國政府網，2023年11月26日國家數據局局長劉烈宏在全球數商大會上表示，國家數據局將圍繞發揮數據要素乘數作用，與相關部門一道研究實施“數據要素×”行動。我們認爲，隨着“數據要素×”行動逐步展開，有望發揮乘數作用，商業化落地進程有望加快。
風險提示：
宏觀經濟波動、下游需求不及預期。