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中邮证券:计算机行业:通用人工智能迎政策利好,产业发展步入新纪元
admin2023-05-17 07:31
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简介顶层政策逐步完善,勾勒数字经济发展蓝图从年初起,北京市数字经济相关法律法规相继颁布施行,都提出要加快培育数据要素市场、推动数字经济发展。2023年1月1日,《北
顶层政策逐步完善,勾勒数字经济发展蓝图
从年初起,北京市数字经济相关法律法规相继颁布施行,都提出要加快培育数据要素市场、推动数字经济发展。2023年1月1日,《北京市数字经济促进条例》正式施行,针对数字经济发展的“三要素”,即数字基础设施、数据资源和信息技术,条例规定了信息网络基础设施、算力基础设施、新技术基础设施等的建设要求,规定了数据汇聚、利用、开放、交易等规则。2023年1月31日,北京市人民政府印发了《2023年市政府工作报告重点任务清单》,针对数字经济、科技创新、文化、生态、政府建设等十二个方向,提出了300项重点任务,其中明确了“着力建设全球数字经济标杆城市,落实北京数字经济促进条例,推动北京数据特区建设,开展数据基础制度先行示范,提升数据要素治理能力”。2023年2月,北京市经济和信息化局发布《关于推进北京“数据特区”建设工作的函》,提出“推进数据制度创新,挖掘数据资产价值,促进数据要素市场化流通和应用,建设数据要素产业集聚区,打造国际数据要素配置枢纽高地”。
2023年5月,《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施(2023-2025年)》公开征集意见,体现了政府对通用人工智能发展的高度重视,其和相关政策将共同为推动北京高质量发展、加快建设全球数字经济标杆城市提供政策支持和法治保障。
通用AI迎政策利好,把握算力、应用、监管等环节机遇
为抢抓大模型发展机遇,重视通用人工智能发展,充分发挥政府引导作用和创新平台催化作用,整合创新资源,加强要素配置,营造创新生态,重视风险防范,推动北京市通用人工智能领域实现创新引领,北京市科委、中关村管委会制定了《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施(2023-2025年)(征求意见稿)》,从算力、数据、技术平台、应用场景、监管五个维度提出了落实措施。
(1)算力:加强算力资源统筹供给能力,组织商业算力定向满足本市紧迫需求,高效推动新增算力基础设施建设,建设统一的多云算力调度平台;
(2)数据:提升高质量数据要素供给能力,归集高质量基础训练数据集,打造“国家数据基础制度先行先试示范区”,谋划国家级数据训练基地,搭建数据集精细化标注众包服务平台;
(3)技术平台:系统布局大模型技术体系,持续探索通用人工智能路径,开展大模型创新算法及关键技术研究,加强大模型训练数据采集及治理工具研发,开放大模型评测基准及工具,推动大模型基础软硬件体系研发,探索具身智能、通用智能体和类脑智能等通用人工智能新路径;
(4)应用场景:推动通用人工智能技术创新场景应用,推动在政务服务领域率先试点应用,探索在医疗、科学、自动驾驶领域示范应用,推动在金融、城市治理领域示范应用;
(5)监管:探索营造包容审慎的监管环境,持续推动监管政策和监管流程创新,建立常态化服务和指导机制,加强网络服务安全防护和个人数据保护,持续提升人工智能产业伦理治理自律自治能力;我们认为,相关政策为北京加快建设具有全球影响力的人工智能创新中心提供有力支撑,通用人工智能产业发展有望步入新纪元。
投资建议
算力资源是数字经济发展的重要底座,我们认为,“服务器-IDC-云服务”整体板块都会享受AI拉动的算力提升行业β。建议关注:
(1)浪潮信息:AI服务器龙头,受益于AI算力需求增长。
(2)首都在线:海外巨头增长恢复中,建设新一代GPU算力平台。与燧原科技达成深度合作,共同对大模型MaaS展开联合攻关。
(3)铜牛信息:北京市国资委旗下算力平台唯一标的,将承担北京数据资产登记/国资云/AI算力平台建设,弹性或将非常大。
国家政策支持通用人工智能技术在创新场景的试点应用,在细分领域具有卡位优势的企业竞争力显著。建议关注:
(1)科大讯飞:中国人工智能“国家队”,星火大模型在国内通用认知大模型中能力领先,已在教育、办公、车载、数字员工等行业落地产品级应用,有望带来产业变革。
(2)声迅股份:算法、数据、模型、产品兼具的智能安防领军者,受益于多模态大模型推动智慧安防渗透率提升,公司“AI+安防”解决方案有望广泛落地。
(3)中科创达:全球领先的智能操作系统提供商,与亚马逊云科技在大模型领域深度战略合作,近期将正式发布魔方Rubik大模型,该大模型已与公司Kanzi、VUI、智能座舱等业务场景融合。
在AIGC带来的多模态内容大时代中,AI和大数据识别技术凸显重要性,技术和内容安全赛道景气度将大幅提升。建议关注:
(1)博汇科技:多模态视听内容安全监管领导者,在广电传媒领域卡位优势明显。伴随AIGC和信创双重产业政策扶持,业绩或将实现大幅转正。
风险提示
产业政策推进不及预期;人工智能技术迭代不及预期等






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