12Jun2024海通國際中国互联网China InternetHAITONG“人工智能+”引爆新质生产力革命"Artificial Intelligence +Triggers a New Productivity Revolution观点聚焦Investment Focus(Please seeAPPENDIX 1 for Englishs ummary)纵规人类历史，生产力和生产效率的苹命是人类发展的核心动力评级评级和主要目标。从18世纪的第一次工业革命开始，以蒸汽机为基础OutperformOutpe rform的机械化革命便开始将人类从繁重的体力劳动和低效的畜力生产效拼多多Outperform率中解脱开来，此后历次的工业苹命，都诞生了新的技术来提高生Outperform Dell TechnologiesOutpe rform产力和生产效率，同时也推动着人类社会组织架构的变苹，美团Outperform联想集团网易公司Outperform科大讯飞技术进步驱动的全要素生产率提升是经济增长的关健。根据索洛京东Outperform金山办公增长模型(Solow Growth Mode),经济增长由劳动力、资本和全百度Outperform浪潮信息Outpe rform要素生产率的增速共同决定，全要素生产率的提升决定了经济发展腾讯音乐OutperformOutpe rform放缓时能否出现新的增长点，而科技发展是决定全要素生产率增长Outperform的主要因素。因此在经济进入长期稳定停滞状态时，唯有技术突破Outperform爱奇艺才能提供新的增长飞跃，生成式川正是本次工业苹命的核心突Outperform阅文集团Outperform破Outperform生成式A1将成为新的劳动主体，大幅提高全要素生产率。人工智能系统能通过分析数据来学习、处理知识，理解并使用自然语言，甚至展现出创造性思维，人工智能技术的出现和广泛应用是工业社会发展中又一次科技飞跃，将再次引领社会的生产变苹。为人类提供新的科学研究工具，填补现有范式难以解决的鸿沟。目130前的科学研究严重受到维度灾难"的制约，尤其在海量数据处理和115复杂物理系统中，现有算力条件都因代价过高难以建立高精度的模100型，而以机器学习为代表的川技术为系统性解决此类难题打开了85窗口，有望引领人类跨越新的高峰，70本报告第一章简述川技术的进步性与局限性，并展望向通用式人Jun-23Sep-23Dec-23Mar-24Jun-24工智能(G)发展的路径；第二章提供全景式的N产业链图谱和中美川能力对比；第三章阐述了生成式N的核心技术及发展趋势；第四章聚焦川对行业的影响和赋能，结合互联网、传媒、计Related Reports算机、电子、能源、自动驾驶、人形机器人等行业探讨生成式A(16May2024)带来的投资机会；第五章从测评、监管和安全的角度来探讨可靠川生态的建立；第六章展望A商业化路径和产业竞争格局演变，并提出可能的投资机会，风险人工智能发展不及预期，姚书桥BarneyYao毛云%Yuncong Mao插林Lin Yangbarney.sq.yao@htisec.comyc.mao@htisec.comlin.yang@htisec.comyw.zhao@htisec.com王晴Rachel Wangbin.yang@htisec.comrachel.q.wang@htisec.comjh.li@htisec.comy.bai@htisec.comevan.ck.zheng @htisec.comhy.yang@htisec.com本研究报告由海通国际分销，海通国际是由海通国际研究有限公司，海通证券印度私人有限公司，海通国际株式会社和海通国际证券集团其他各成员单位的证券研究团队所组成的全球品牌，海通国际证券集团各成员分别在其许可的司法管辖区内从事证券活动，关于海通国际的分析师证明，重要拔露声明和免责声明，请参阅附录，(Plea se seeappendix for Englishtranslation ofthedisclaimer）中国互联网1.人工智能将带来第四次工业苹命纵观人类历史，生产力和生产效率的草命是人类发展的核心动力和主要目标。从18世纪的第一次工业革命开始，以蒸汽机为基础的机械化革命将人类从繁重的体力劳动和低效的高力生产效率中解脱开来，珍妮纺织机、蒸汽轮机、火车等机械设备都给人类的生活带来天翻地覆的变化。而以电气能源为基础的批量生产苹命，将生产效率不断提升，电气化代替机械化成为推动生产效率的新的火车头，生产カ(1870s-1940s)轻工行业汽车、飞机半导体的先进制程行业历次工业苹命都涌现了一批核心产品，推动了特定行业的高速发展和人类社会的组织变苹：12Jun20242中国互联网第一次工业革命（1760s1840s)是以蒸汽机为基础的机械化苹命。“珍妮纺纱机”、改良蒸汽机、火车等发明的出现引起了手工劳动向动力机器生产转变的重大飞跃，随着蒸汽动力的广泛应用、纺织业机械化和铁路网络的扩张显著提高劳动生产率，轻工行业加速发展，人类社会开始从农业社会向工业社会发生转变，资本主义经济体系逐渐第二次工业苹命(1870s-1940s)是以电气能源为基础的批量生产苹命。以电灯的发明为标志，以内燃机、电话、电报、汽车等一系列核心发明为代表，人类从蒸汽时代迈进电气时代。基础科学与工业经济的突破推动了大规模生产和制造业的兴起，继而带来工业生产的效率和规模大幅提升，促进了全球化贸易的兴起，使得部分国家如美国、德国等取得世界领导地位，同时也导致激烈的资源争夺和战争；第三次工业苹命（20世纪中叶至21世纪初)是以电脑和网络为基础的知识信息草命，计算机技术、生物技术、原子能技术的应用发展加速开启了信息时代。随着知识经济的兴起与全球信息共享的加速，半导体、计算机和互联网行业蓬勃发展；航天技术也得到重大发展，这时期苏联和美国首次发射了人造地球卫星：第四次工业革命(21世纪初至今)是以大数据、人工智能、物联网等信息技术为基础的超连接草命。21世纪正在进行的第四次工业苹命指以人工智能、物联网、区块链、新能源、新材料、虚拟现实等等一系列创新技术引领的范式变苹，推动着数字化转型和工作方式和生活方式的变革，相比前三次工业革命，它的发展速度更快、影响范围更广、程度更深。1.1历史上的工业苹命全球GDP历史增长美元，万亿160140201年中120发108060180018201840186018801900192019401960198020002020随着人类生产力的不断增长和生产效率的大幅提高，全球GDP已从18世纪的7510亿美元增长到2022年的139.4万亿美元，在这一过程中，以1920年-1940年，1960年.1980年，19902008年的增速最为显著，分别为CAGR2.8%、4.5%、33%,对应同一时期的电力、核能、互联网等技术的诞生和大规模投入到生产当中，技术的变苹是顺瘦性和难以抵抗的。每一次工业苹命都是以前一代的技术被替代、组织架构变更、产业劳动者被淘汰为结果。如第一次工业革命的工业化以圈地运动为前提，失去土地的农民投入工商业成为工业生产的劳动力来源，随之而来的是工人阶级的壮大，同时传统的家庭手工业也因无法与工厂生产的效率竞争而被逐渐淘汰第二次工业苹命中电力和内燃机的普及取代了蒸汽机的工作，新技术催生了技术人员如电力工程师、化学工程师等岗位的涌现，同时大规模机械化生产促进企业迅速增长，新生的中产阶级不断扩大，带来新一波的社会结构和经济摸式转型，12Jun20243中国互联网1.2科技的发展和生产率的提升生产率(productivity)是原材料变成产品的过程中每单位授入的产出。以单一要素投入量测定生产率，可将生产率分类为劳动生产率、原材料生产率、能源生产率等；考虑全部资源投入所计算的生产率，即多种生产率的总和，称为全要素生产率(T阳年人大众EAGE空工业社会的科技发展让生产率从多要素维度得到提升，进而提升下印。例如，从劳动力的维度，如果以人为单位，一个成年人的最高功率约为50瓦，而蒸汽机的功率可达300kW,蒸汽轮机的功率可超过1,000MW,机械的力为人力的指数级，广泛的机械使用大幅降低了人力消耗；能源转换效率的维度，1954年晶硅太阳能光伏电池的开发让光电转换效率从1%提高至6%，至今已接近30%大关，接近其理论转换效率极限；再例如信息生产和传递效率维度，信息从初始依靠纸张和人力的数日传递，到使用有线通讯如传真、无线通讯如移动电话、数字通讯如互联网，显著缩减了信息传递的时间和损耗，k1k2技术进步驱动的TP提升是经济增长的关使，根据索洛增长模型(Solow GrowthModel),经济增长速度（以人均产出衡量）由劳动力、资本和全要素生产率(FP的增速共同决定。据索洛模型测算，劳动力和资本投入驱动下的有效人均资本波动将在长期达到稳态，即这两项要素驱动的经济增长最终会减缓并达到均衡状态；在此状态12Jun20244中国互联网下，仅有甲的增速能提供有效人均资本稳态水平的增长，简言之，甲的提升与否决定了在经济发展放缓时能否出现新的增长，点。而如前所述，科技发展是决定印增长的主要因素，因此在上一次技术变苹带来的动能消退、劳动力与资本难以驱动经济的情况下，新的技术突破将是新一轮增长的关键，1.3人工智能是什么，它将改变什么？人工智能(Artificial Intelligence,简称Al)是用人制造的机毒呈现人类智能的科技，人工智能系统能通过分析数据来学习、处理知识，理解并使用自然语言，甚至展现出创造性思维。人工智能技术的出现和广泛应用是工业社会发展中又一次科技飞跃，将为经济提供新的增长动能，再次引领社会的生产变革，够执行雪要人类智能任务的机器和程序，以按照指令执行为主，依托于大型机，数据储存单位仅千字节：1980至2010年，机器学习的概念出现，强调在没有明确编程的情况下机器通过数据和算法自动改进其性能和学习的能力，硬件迭代为小型机，数据存储能力扩张至兆字节；2010至2020年，A的定义在机器学习的基础上延伸至深度学习，即基于深度神经网络，模拟人脑处理信息的方式，从错误反馈中学习处理复杂的数据模式如图像、声音、文本，深度学习涉及大量的并行计算，存储数据量可达十亿字节的GPU成为其首选硬件：2020年至今，A!形式迭代至大语言模型（山山M),即预训练的大规模机器学习模型，专门用于处理和生成自然语言。这些模型由多层深度神经网络构成，基于支持大量的矩阵运算和并行处理的GU集群开发训练，能够通过“自己学"的方式理解并执行多种自然语言任务，生成连贯文本，具有广泛的应用潜力，发展后的A有望成为新的劳动主体，ARTIFICIAL INTELLIGENCEMACHINE LEARNINGDEEP LEARNINGLLM按专家方式做按专家方法学从错误反馈学“自己学大型机PC/小型机GPUGPU集群KBytesMBytesGBytesTBytes1980年代以前1980-20102010-20202020-历史上只有人类是唯一的劳动主体，生成式A的诞生会带来和人类现有组织形态的本质性冲突。N最擅长的领域是依规行事，其冲突对象将是人类现处工业社会的两大成就，1)以业务流程化和组织科层化为核心的工业企业；2)专业人士。专业人士的价值取决于业务流程环节边界的定义，及工业社会对操作流程的标准化规则，其专业知识更多由社会雪求决定，此特征与川的强势领域重合，A将在专业领域与人类劳动产生强烈的对抗，另一方面，川不擅长处理不断变化的未知事物与创造性，意味着N和人类具有完全互补的关系，川在人类的优势领域也将无法应用，12Jun2024