===繼續(xù)AI===

周末我們繼續(xù)對AI板塊的邏輯進(jìn)行了詳細(xì)的解讀，

有人說股市是最大的“知識付費平臺”，而我覺得股市反而是最好的“認(rèn)知變現(xiàn)平臺”。

期待著我們認(rèn)知變現(xiàn)的結(jié)果，等好消息！

人工智能，無疑是今年上半年市場的絕對主線。

經(jīng)歷了4,5月的調(diào)整，后續(xù)人工智能板塊大概率還會“王者歸來”。

快速進(jìn)化的AIGC（人工智能技術(shù)生成內(nèi)容），為AI的發(fā)展按下了“加速鍵”，人工智能也被稱為跨時代的革命。

產(chǎn)業(yè)革命 or 概念炒作？

是真正幾十年不遇的產(chǎn)業(yè)革命，還是概念炒作？

我們之前就提到了一個“三因子模型”，來檢驗技術(shù)革命的真?zhèn)危?/strong>

巨頭-爆品-產(chǎn)業(yè)鏈

對于人工智能來說，第一要素，巨頭發(fā)起與參與非常明確，海外的微軟、谷歌等等紛紛入局，國內(nèi)的大廠、巨頭也是紛紛參與。

第二要素，爆品眾所周知，那就是引爆點——chatGPT。

第三要素，產(chǎn)業(yè)鏈也是非常清晰、完備——算法、算力、數(shù)據(jù)、應(yīng)用。

從AIGC產(chǎn)業(yè)鏈來看，主要分為上游算力硬件層、中游數(shù)據(jù)/算法軟件層和下游行業(yè)應(yīng)用層。

1、算力硬件層：依靠高性能AI芯片、服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心為AIGC模型的訓(xùn)練提供算力支持，是承載行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施。

2、數(shù)據(jù)/算法軟件層：主要負(fù)責(zé)AI數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)注及模型的開發(fā)與訓(xùn)練，當(dāng)前各大廠商都在入局自然語言處理、計算機視覺、多模態(tài)模型等領(lǐng)域，ChatGPT便屬于此類。數(shù)據(jù)、算法、大模型等等都?xì)w屬于這一層。

3、應(yīng)用層：目前主要涉及搜索、對話、推薦等場景，未來有望在多個行業(yè)呈現(xiàn)。比如前期大火的AI繪畫，用ChatGPT寫代碼。

作為“跨時代”的革命，在AI板塊調(diào)整時，也正是學(xué)習(xí)研究的好時機。在AIGC產(chǎn)業(yè)鏈中，誰會是最大受益方？

目前來看，數(shù)據(jù)和算力可以考慮重點關(guān)注。

第一，數(shù)據(jù)和算力是大模型開發(fā)的關(guān)鍵要素，是AI時代的“賣水人”。

我們熟知的ChatGPT、科大訊飛大模型，都是“數(shù)據(jù)+大算力”的產(chǎn)物。

大模型通常是在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)出一種特征和規(guī)則，這種訓(xùn)練、學(xué)習(xí)能力就來源于算力。

數(shù)據(jù)是訓(xùn)練大模型參數(shù)的必備，我們可以理解成“燃料”；

算力則是訓(xùn)練大模型的底層動力源泉。

只要是開發(fā)大模型，就離不開數(shù)據(jù)和算力。

由Open AI發(fā)布的大模型ChatGPT生產(chǎn)內(nèi)容的能力超乎預(yù)期，二級市場上也因此掀起了一場跨板塊的狂歡。

從大模型、算力、芯片到應(yīng)用賦能的各行各業(yè)——金融、醫(yī)藥、電商、游戲、傳媒.....只要沾邊都迎來了上漲。

從今年開年到4月中旬，人工智能指數(shù)漲幅超過了40%，此后便陷入了調(diào)整。

經(jīng)歷了第一輪的喧囂之后，或許我們應(yīng)該思考，在第二輪到來之時，或許人工智能的再度上漲，就會回歸理性、去偽存真。

那么在AI產(chǎn)業(yè)鏈中，誰會是最大受益方？

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