中信建投展望2024年人工智能行业称，AI在垂直领域的落地和应用将是2024年的主线，看好AI在教育、自动驾驶、端侧设备、工业场景的落地。随着人工智能进入巨量参数的大模型时代，算力需求的日益增长使得AI芯片和服务器市场迎来了巨大机遇，算力领域我们看好国产算力芯片和服务器相关产业链。同时重点看好大模型技术基座的国产化，例如EDA等细分板块。
全文如下中信建投2024年展望 | 人工智能：AI下半场，应用落地，赋能百业
2023年，ChatGPT爆火整个社交网络，人工智能行业进入到以大模型为代表的快速发展阶段。国外大模型起步相对较早，引领人工智能行业发展趋势，国内大模型行紧跟国际前沿，目前国内具备代表性的大模型在中文问答表现上已经与ChatGPT不相上下，具备了初步商业化变现的能力。从技术前沿来看，AI整体将沿着更高效、更智能、更细分的路径发展，重要的技术趋势包括混合专家模型技术、AI Agent、机器人领域。AI在垂直领域的落地和应用将是2024年的主线，我们看好AI在教育、自动驾驶、端侧设备、工业场景的落地。随着人工智能进入巨量参数的大模型时代，算力需求的日益增长使得AI芯片和服务器市场迎来了巨大机遇，算力领域我们看好国产算力芯片和服务器相关产业链。同时我们重点看好大模型技术基座的国产化，例如EDA等细分板块。
2023年，ChatGPT爆火整个社交网络，人工智能行业进入到以大模型为代表的快速发展阶段，巨量参数和智能涌现是这一轮人工智能变革的典型特征。国内外互联网和人工智能企业均积极投身大模型研究领域，在生成式大模型领域加速布局，积极投入且成果频频。国外大模型起步相对较早，形成以OpenAI+微软为首，Google、Meta等巨头并存的一超多强局面，引领人工智能行业发展趋势。国内大模型行整体依旧处于跟跑状态，目前国内具备代表性的大模型在中文问答表现上已经与ChatGPT不相上下，具备了初步商业化变现的能力。
AI 技术整体看将沿着：更高效、更智能、更细分的路径发展。我们认为围绕着这三点的核心技术趋势有以下三方面：
1)更高效：混合专家模型技术(MoE)。通过门控网络实现任务/训练数据在不同专家模型间的分配，让每个模型专注处理其最擅长的任务，大幅提升了模型的能力和训练效率。
2）更智能：AI Agent(智能体)。AI Agent能接收周围环境信息，做出规划和决策，并采取行动。2023年11月7日的OpenAI大会推出的GPTs和Assistants API是迈向AI Agent的重要一步，将拓宽大模型的应用边界，是通往 AGI 的重要方向。
3）更垂直：机器人领域。近年来，谷歌、Meta、特斯拉引领了AI在机器人领域的应用。机器人控制算法由传统的线性控制器、规则定义等，正在转向由强化学习、强化学习+大语言模型、端到端大模型等不同细分的AI技术路线迈进，大幅加速了机器人行业的发展。
AI在垂直领域的落地和应用将是2024年的主线，我们看好AI在教育、自动驾驶、端侧设备、工业场景的落地。
教育行业因为其个性化学习诉求强、数据丰富度高、付费意愿强，成为人工智能的优质落地领域。随着生成式人工智能技术的爆发，AI+教育迈向全新的发展阶段。根据Market Research数据，生成式人工智能在教育领域的市场规模将从2022年的2.15亿美元上升至2030年的27.4亿美元，CAGR为37.5%。我们认为AI+教育将率先在三个场景中落地：软件、教育信息化、智能硬件。围绕学习机、海外教育信息化两点需求。
算法架构优化，高阶辅助驾驶渗透率预期提升。特斯拉自动驾驶最新端到端模型FSD v12完全是由神经网络训练而成，没有任何一行人工写的规则代码。端到端架构为自动驾驶新型算法架构，通过优化自动驾驶算法架构，相应汽车自动驾驶性能预计将实现较大幅度增长，从而一定程度带动高阶自动驾驶渗透率提升。技术加持带动渗透率不断提升，全自动驾驶时代渐行渐近，同时国内企业也将逐步开启全球化。
云端AI走向端侧AI是趋势，端侧AI核心在于手机和PC，AI Phone和AI PC将开启新时代。从今年2月份举行的世界移动通信大会，高通展示了其手机端离线运行大模型，到5月份微软开发者大会高通展示其PC运行AI大模型，再到近期英特尔、联想等发布AI PC加速计划、发布首款AI PC等，可以看出，国内外厂商持续发力AI Phone和AI PC，端侧AI将走入新的时代。
智能制造是大势所趋，是工业大国向工业强国转型的必经之路。建议关注以下三块细分子赛道：1）工业机器视觉：SAM模型和GPT-4V已经在工业质检、工业自动化等领域应用，效率和精确度均有明显提升，AI有望带动机器视觉渗透率进一步提升。同时下游行业如消费电子复苏回暖，锂电等视觉投资占比提升都会带来更多的行业需求。2）工业机器人：AGV等移动机器人正在快速进入工业场景，替代传统的人工搬运、巡检。智能焊接机器人通过自动识别工件、寻缝、路径规划、运动控制，已经在钢构等下游行业开始应用，填补钢构等行业快速增长所带来的大量焊工缺口。3）工业软件：因为其技术壁垒高，过去均被海外巨头所垄断。我们看好在AI+云化的技术趋势下，伴随国产化率和正版化率的逐步提升，涌现出更多的产业机会。
随着人工智能进入巨量参数的大模型时代，算力需求的日益增长使得AI芯片和服务器市场迎来了巨大机遇。美国商务部和安全局在2023年10月17日颁布了新一轮的芯片出口限制，英伟达等先进芯片均受到出口管制，国内AI芯片厂商正逐步缩小与英伟达、AMD的差距，出口管制下国产芯片自主可控势在必行。国内厂商虽然在硬件产品性能和产业链生态架构方面与前者有所差距，但正在逐步完善产品布局和生态构建，不断缩小与行业龙头厂商的差距。随着算力需求的持续提升，AI服务器景气度也将持续。
北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；大模型算法更新迭代效果不及预期，可能会影响大模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等；汽车与工业智能化进展不及预期等。
