行业风向标丨AI赋能人工智能或重构软件行业

　　当前，全球制造业正经历着以数字化和智能化为核心的新一代工业革命。随着大数据、物联网、云计算、人工智能及元宇宙等技术的不断发展与深入应用，推动了制造企业在产品设计和制造生产方式的重大变革，数字化技术和智能制造日益融入产品研发、设计和制造生产的全过程；同时，随着消费者需求提升以及体验经济时代的到来，制造业已开始从规模化批量生产向定制化服务转变，业务模式已从以产品为导向转为以客户为导向。

　　基于上述发展趋势，制造企业要适应时代潮流，推出体验感超强的产品，满足市场的需求，在产品研发设计时就需要考虑及验证使用者的体验感；在产品制造生产时更需要考虑操作工人的体验感、方便性和舒适性等因素，从而更高效更安全地进行生产；在产品维护时需要考虑维护工人的体验感和舒适安全因素，更好地进行维护作业。

　　回顾近十年的人工智能模型发展，AI技术提供商数量稀少且进入门槛不断提高。2017年起，人工智能研究从小模型转向大语言模型，导致模型体量成倍增加，需要更多GPU算力和配套设施投入，大量的前期资本投入以及过长的回报周期阻碍了许多新进入者。

　　从Bert开始到GPT-3再到谷歌的PALM，人工智能技术的发展潮流始终由OpenAI、谷歌等少数几家巨头主导，其他厂商根据先行者的开源资料以及相关论文进行模仿并创新。但从OpenAI发布GPT-3走向商业化盈利开始，谷歌也迅速效仿，不再公布T5模型及后续版本的细节。头部的AI厂商希望将自身的技术优势构筑为商业化能力的核心壁垒，以延长后来者的追赶时间。

　　目前大语言模型开源社区的主要贡献者包括Meta、NVIDIA以及Huggingface等，通过分享部分模型与大语言模型相关的知识培训逐渐培养起了一批开源开发者。Meta于2023年3月发布了其新一代大语言模型LLaMA并将源代码开源给社区。社区用户及企业可以免费使用公开的模型以及数据源，但受证书限制不能用作商业用途。

　　在见证了ChatGPT的成功后，拥抱AI能力成为了软件服务商的普遍共识。Gartner预计到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。由于底层大语言模型的高门槛，只有部分科技巨头有能力完全自研底层模型。而绝大多数软件服务商需要在成为闭源头部厂商的合作伙伴与使用自有数据在开源项目的基础上开发之间做二选一的抉择。

　　点评：专业软件易用度的提升和开发流程的简化，将推动B端个性化应用的数量快速爆发，软件厂商从销售标准化产品或解决方案的角色真正开始向平台生态厂商转变，加速商业模式转型。

　　这里，通过整合天风、安信、国信等10余家券商最新研报信息，为粉丝朋友带来4家公司简介，仅供参考。

　　年初以来，以ChatGPT为代表的大模型快速迭代，并进入了多模态时代。大模型可以解决保险渠道软件使用过程中的许多痛点，渠道业务结合人工智能有望带来新的商业模式，如AI+客服、AI+销售、AI+理赔核保等等，有望带来渠道业务人工成本的下降、保险配置咨询的智能化，未来想象空间广阔。

　　公司持续加大研发创新投入，进一步加大对机器学习、自然语言处理、智能语音、图形图像识别与处理、数字人等关键技术攻关，我们看好公司在新一轮AI浪潮下的发展前景。在AI 2.0时代，公司的产品升级，将迎来付费意愿和ARPU值的双重提升。

　　面向新一轮数字化、智能化发展浪潮，公司作为国内领先的国产数据基础工具型软件厂商，下游需求处于旺盛期，此次定增投建项目精准把握当前下游核心诉求，为公司长期可持续发展打下坚实基础。

　　在大型算力中心建设业务方面，公司及全资子公司神州新桥与华为展开紧密合作。2021~2022年，公司及全资子公司累计中标智能计算中心项目超40亿。我们认为，AI对算力的需求加大以及算力作为AI国家云重要底座支撑进入快速发展阶段，公司作为华为合作伙伴算力相关业务有望快速增长。

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