AIGC，即生成式AI，是一种人工智能技术，利用机器学习模型和深度学习技术，通过研究历史数据的模式来生成新内容，可以是文本、图像、音频或视频。

大模型是基于预训练技术框架，从属于AIGC的底层模型，是指具有数十亿甚至上百亿参数的深度神经网络模型，属于生成式AI范畴。其原理是基于海量无标注数据进行预训练，提升模型的知识水平，后续再利用下游特定任务上的小规模有标注数据对大模型进行领域知识微调或使用提示词工程，即可高水平地完成多个应用场景的任务。

大模型包含大语言模型（LLM，Large Language Models）、计算机视觉（CV，Computer Vision）大模型和多模态（结合LLM和CV）大模型等。其中，LLM是一种用于自然语言处理场景的大模型，以生成文本内容为主，代表应用是ChatGPT。

图1：AIGC/大模型圈层概念

信息来源：张俊林《由ChatGPT反思大语言模型的技术精要》，沙利文

AIGC产业链可分为上游基础层、中游模型层&中间层及下游应用层。其中，模型层又可分为基础大模型（通用）和行业大模型（垂类）。

从市场空间分配看，近年半数以上的AI相关支出仍集中在基础层（硬件），伴随大模型应用逐步成熟，模型层、中间层及应用层（软件与服务）价值量占比逐年增加。

图2：AIGC产业链详解

数据来源：艾媒咨询，IDC，内部整理

行业对AI应用的需求主要取决于AI在达成与人类工作者相近工作质量下所能带来的成本优化幅度。

AIGC的高度的信息收集与总结能力与知识服务型人才的核心素质重叠较高，人效优化潜力最大，因此互联网与高科技领域、金融服务、专业服务等知识密集型行业有望率先实现AI应用落地。相反，农业、建筑业等体力密集型行业的生产制造成本占比高、以人工的程式化作业为主，与生成式模型的优势相关性相对较低，预计前期AI对该类行业影响不大。

图3：AGIC技术应用体系视图

底层算法与模型是贯穿人工智能技术发展的核心，而贯穿多次迭代的主线是研发出真正的通用人工智能（AGI），即用一个模型解决大多数的问题，通过这一方式才能真正做到降低人工智能的成本并取代人类。

技术栈角度，上一波AI发展潮源自2015年人工智能芯片硬件成熟度提升，带动CNN、RNN等深度学习模型加速在门槛较高的2B垂直领域应用；而2017年起以Transformer为代表的大模型架构受到重视，直到2023年初催生C端爆款应用ChatGPT并正式推动AI第四次发展浪潮。

图4：AI技术发展主要阶段

信息来源：《Attention is all you need》，毕马威，内部整理

图5：量子计算各地区产业规模

信息来源：量子位，Gartner，Bloomberg Intelligence，IDC，内部测算

与早期的CNN、RNN等神经网络架构相比，大模型创新性地采用Transformer架构，引入无监督学习方式和自注意力机制。

无监督学习使模型不需要额外的标记数据而可利用数据本身的信息来构造伪标签进行训练，解决了传统模型在有监督学习下依赖数据标签、训练成本高等问题。

自注意力机制使模型可以通过权重调整动态地选择输入信息的重要性和长度，进而可处理长序列数据并实现良好的并行性，提升训练效率，并激发出模型语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等“涌现能力”，大幅提升大模型通用性。

图5：AI技术路线对比分析

信息来源：华为《预训练大模型白皮书》

基础层：数据中心收入端来源于算力租赁及算力优化服务；上游设备及零部件如芯片、服务器等，商业模式按当前行业/标品模式销售。

模型层：1）私有化部署模式。大模型厂商向AI应用商收取年度授权费、或公有API调用模式。大模型厂商按客户内容生成量收费，收费金额与大模型训练成本直接挂钩。

应用层：以AI模块订阅收费、广告变现为主要商业模式。比如ChatGPT Plus 付费订阅服务(20美元/月)，落地聊天机器人的商业模式，继续保留免费版服务持续获取新用户；而微软将ChatGPT 功能整合到Bing，后续Bing有望通过广告变现，重构搜索引擎广告生态。

基础层：中美具有一定差距，国内AI芯片面临总量不足、技术落后以及中美政治经济博弈问题，头部厂商存在国产化结构性机会。

模型层：中美两国大模型的数量占全球大模型数量的近90%。国内领先基础大模型已做到GPT3.5水平，算力、人才是军备竞赛关键要素。

应用层：美国AI应用由于起步更早，其落地进度相比国内较快。国内软件业B端付费意愿偏低，因此企业服务和垂直行业类应用发展进度不及C端工具类，但受制于行业周期回落，预计商业模式逐步成熟的同时付费意愿将持续打开。

基础设施配套投入先于模型、应用等软件，且相对受下游格局变化、技术路线变化影响偏小，“卖铲人”环节稳定受益。

基础模型因其通用性特征，终局上可能会形成明显的二八效应，头部通吃绝大部分市场份额。全球大厂进展、算力资源、终端持续付费意愿是该环节基本面关键考量因素。

信安赛道伴随IT支出规模增长，法规完善也同样势在必行，预计衍生更多伴生性机会。

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