当前位置:首页 > 投融资 > 产业 > 产业看点 > 正文

AICG热在哪里?附产业链梳理

来源:量子熊猫 发布时间: 2023-03-27 15:39:55 编辑:夕歌

导读:人工智能步入新发展阶段,逐步迈向强人工智能阶段(AGI),英伟达创始人黄仁勋直接点出“我们正处于AI的‘iPhone时刻’。”

人工智能步入新发展阶段,逐步迈向强人工智能阶段(AGI),英伟达创始人黄仁勋直接点出“我们正处于AI的‘iPhone时刻’。”

人工智能从理论发展分为四个阶段:规则导向、机器学习、深度学习、自主学习阶段,目前处于深度学习阶段;

从应用成熟度可分为三个阶段:弱人工智能阶段(ANI)、强人工智能阶段(AGI)、超人工智能阶段(ASI),目前处于ANI阶段;

从应用类型可分为四种:感知式AI与分析式AI应用较成熟,决策式AI近年来发展迅速,生成式AI迎来突破。

生成式AI,即AIGC,较传统内容创作模式UGC、PGC可实现更大数量、更高质量、更低单位成本,未来将从辅助创作生成趋向高度自动化自主创造,AIGC将赋能多领域,加速人机共生的建设,迎接更多机遇与挑战。

在技术层面,主要以算力、数据和算法三个层面为核心。

算力层面,近年来大模型流行,模型参数量迅速膨胀,所需计算资源越来越大,算力是AIGC核心生产要素;

而AI芯片全球短缺,美对华芯片制裁升级,我们认为国内短期算力充足,长期仍需要逐步实现AI芯片国产化替代。

数据层面,数据是机器学习的核心,AI发展的瓶颈,数据决定模型质量的上限;

大模型训练需要海量且优质数据,AI对数据训练集的消耗量远大于人类数据生产的速度,专业领域、图像视频等数据获取和标注成本也将越来越高,我们认为加速商业化,实现数据反哺是对提高数据量、降成本的重要解决办法。

算法层面,近年来迎来不少突破,过去NLP领域以RNN及其变体为主,CV领域以CNN及其变体为主,但各有优劣,Transformer架构突破了RNN不能并行计算的限制,较CNN有更好的计算局部特征间的关联等,自2017年开始在NLP领域应用、变种升级,Transformer在多模态的发展和应用将让AI越来越多的向人类推理方式靠近,以实现AGI。

AIGC包括文本/音频/图像/视频/代码/3D/数字人/跨膜态生成等,目前文本、音频和图像领域都迎来较大突破,图像生成的突破是Difussion的出现,文本生成的突破则是GPT的出现,AIGC基本采用GAN算法,算法及产品越来越丰富多元,AI因AIGC的蓬勃发展,已开启技术与应用的新篇章。

目前AICG已在影视、传媒、电商、C端娱乐规模应用,游戏领域逐步应用,金融、工业、医疗、法律、设计等专业领域还在持续拓展。

商业模式上,主要是MaaS,包括大模型厂商自用,实现增量或降本增效,云厂商通过“MaaS+IaaS”打包输出,帮助下游实现对翻译、美工、原画师、分析师、设计师等繁琐重复的低端工作替代,不过大模型商业价值闭环未成,商业落地还有待验证。

产业链方面,互联网大厂在产业链以及逐步形成了全面布局,国外主要以微软、谷歌、Meta为主,国内以百度、腾讯、阿里、华为等为主,大厂因其算力、数据和算法积累在大模型领域的发展及应用具备天然优势。

而中小厂商主要发力在部分环节,以下给大家整理了产业链细分玩家,供参考。


其中算力环节详细名单如下:

GPU/AI芯片:寒武纪、海光信息、景嘉微、澜起科技,

英伟达产业链配套:

胜宏科技、和林微纳

CPU:海光信息、龙芯中科、澜起科技

FPGA:紫光国微、复旦微电、安路科技

芯片 IP:芯原股份、华大九天

服务器:浪潮信息、工业富联、中科曙光

Chiplet 等先进封装相关:通富微电、长电科技、兴森科技、深南电路、生益科技、华正新材

光模块:天孚通信、新易盛、中际旭创

AIoT:乐鑫科技、恒玄科技、炬芯科技

SoC:富瀚微、晶晨股份、瑞芯微、全志科技、恒玄股份

Risk-V:兆易创新、芯原股份、国芯科技、北京君正

存算一体:

兆易创新、恒烁股份

存储芯片/模组:兆易创新、佰维存储、江波龙、北京君正、聚辰股份

CPU/GPU 等供电芯片:杰华特、晶丰明源

多模态下游应用:海康威视、大华股份、萤石网络、漫步者等