一、AI行情分化來源之一：當下人工智能到底處於什麼階段？智者見智

要回答這個問題我們需要先簡單梳理一下人工智能發展階段的幾個不同劃分：

1、AI從理論發展劃分四個階段：規則導向、機器學習、深度學習、自主學習階段，目前處於深度學習階段；

2、AI從應用成熟度劃分的三個階段：弱人工智能階段（ANI）、強人工智能階段（AGI）、超人工智能階段（ASI），目前處於ANI階段；

3、AI應用類型劃分的五種：感知式AI、應用較成熟的分析式AI，近年來發展迅速的決策式AI，目前迎來突破的生成式AI，未來更強的認知式AI。其中生成式AI，即AIGC，較傳統內容創作模式UGC、PGC可實現更大數量、更高質量、更低單位成本，未來將從輔助創作生成趨向高度自動化自主創造。

二、AI分化之二：AIGC的商業化難題無法阻擋AGI的產業化加速

先談下目前AIGC商業化進展及難題：

（1）AIGC賦能千行百業，應用落地百花齊放。近日，智東西全面梳理了市面可見的類ChatGPT應用，發現在辦公軟件、社交文娛、營銷廣吿、家庭助理四大方向的15條賽道，AI大模型技術正出現落地的萌芽。其中不僅有國民級的Office工具、釘釘等協同辦公平台接入大模型，還有來自辦公、電商、家居、社交文娛互聯網平台推出AIGC功能，甚至以智能汽車、AR眼鏡為代表的實體終端也上了大模型，帶來新奇體驗。從知名投資團隊啟明創投的一張統計圖可以看到，生成式AI創業覆蓋的86%是應用領域，具體涉及聊天機器人、智能助手、AI服務、生產力工具、下一代交互等多個方面，追溯下一層具體場景更是門類眾多。

（2）AIGC降本增效遭遇算力瓶頸與需求阻力。市場上一階段的AI行情已經將AI在各行業的降本增效邏輯甚至全球應用的映射都充分反饋，TMT的估值填坑與市夢率想象度得以完成，從而進入了營收數據和業績驗證的過程。但很明顯，目前全球尤其是國內的算力供給瓶頸都優先集中的大模型層面，而應用層的算力成本並不支持諸如C端的價格敏感性消費，同時在具體的應用行業裏面基於人力資源優化成本變小以及接受新應用技術的摩擦成本較大。

（3）其他障礙， 包括各方競備、產業保護競爭、數據安全、隱私需要、AI風險等問題。

回擊AIGC商業化質疑的最好方法是更強AGI技術產業突破。

當現在二級市場還在糾結和消化之前對於AIGC應用的市夢率時，眾多產業大佬卻在着手AGI的星辰大海，包括“算力霸主”英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛表示，人工智能的下一個浪潮將是具身智能，比爾蓋茨提出的AI個人數字助理，馬斯克繼續加碼的人形機器人、蘋果6月的MR。

這些產業大佬佈局背後的思路包括多模態應用、從生成式AI往認知式AI過渡，從2C商業消費往2B工業生產進化等加速向AGI通用人工智能的過渡、介入和引領。

所以5月份以來二級市場AI對應的投資機會也在集中AIGC商業化補足和AGI產業化佈局兩個方向，具體包括算力產業鏈（芯片、光模塊、存儲等）、智能硬件端（機器人、AIoT、MR等）、而諸如量子技術（算力）、核聚變能源（電力）等更前沿尖端技術也在硅谷和美股中火熱開幹！

三、更多精彩歡迎鎖定明天下午4點直播

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直播主題

AI時代新起點 尋找新投資方向

主講嘉賓

張良衞 東吳證券研究所聯席所長/董事總經理/TMT組組長/傳媒互聯網&海外首席分析師

直播看點

1、AI推動產業變革，新的投資範式

2、AI+遊戲、電商、教育等邏輯

直播時間

2023年5月29日（週一） 16:00

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