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电子行业专题:存储行业景气度持续上行,深度受益生成式AI产业浪潮

存储芯片是半导体的重要品类,2024-2025 年市场规模有望快速增长。据 WSTS 数据,2023 年全球半导体市场规模约为 5269 亿美元,其中存储器芯片市场规模约为 923 亿美元,占比约 18%。据 2024 年 6 月份 WSTS 预测数据,2024-2025 年全球半导体市场规模为 6112 亿、6874 亿美元,其中存储芯片市场规模 1632 亿、2043 亿美元,占比约 27%、30%,增速远高于其他半导体品类。 存储产业经历“美—>日—>韩”的变迁,未来十年是中国存储的黄金十年。全球存储产业经历了两轮大的产业变迁,目前三星、海力士、美光等扮演重要角色;2016 年,随着合肥长鑫、长江存储相继成立,中国大陆参与全球大宗 DRAM、NAND FLASH 产业角逐。我们认为,DRAM 和 NAND FLASH 作为半导体领域的两个重要大宗品,在众多 IC 品类中属于“单一大料号”,对资本开支要求高,且制造属性相对较强。随着国内企业近几年的技术持续攻关,国家大基金等产业资本的重点扶持,且我国在手机、PC、新能源汽车等终端领域构建的全球优势,待国产存储芯片的产品力达到临界点后,渗透率有望加速提升。

电子行业2024年半年度投资展望:拥抱新质生产力,掘金“AI+”新蓝筹

2024 年上半年,电子行业指数(中信)相对于沪深 300 指数和创业板指表现较弱。2024 年第一季度电子板块中基金持仓占电子板块流通市值为 5.00%,相较于 2023Q1 的 3.84%持仓水平,有明显的提升。2024Q1 基金持仓电子行业总市值为3755.01 万亿,占比基金总持仓市值为 12.39%,仅次于食品饮料(15.12%)。政策暖风频吹,拥抱新质生产力。自 2023 年习近平总书记首次提出“新质生产力”以来,政策支持新质生产力发展。科技创新能够催生新产业、新模式、新动能,是发展新质生产力的核心要素。我们认为,当前顶层设计支持新质生产力的发展,科技创新持续为新质生产力注入新动能,应当积极拥抱新质生产力,掘金“AI+”新蓝筹。看好 AI 终端、光刻胶以及 EDA工具等领域,以下三大板块投资机会:

大模型基准测试体系研究报告(2024年)

大模型基准测试:驱动AI技术进步的基石与未来展望 近年来,大模型作为人工智能领域的璀璨明星,以其强大的计算能力和广泛的学习范围,极大地推动了人工智能技术的飞跃,预示着通用人工智能时代的曙光初现。在此背景下,如何科学、精准地评估大模型的能力,成为学术界、产业界、研究机构及用户群体共同关注的焦点。构建一套全面、客观、可量化的基准测试体系,不仅是对当前技术成就的检验,更是对未来研究方向的指引,对产品研发的驱动,对行业应用的支撑,以及对监管治理的辅助,同时也是增进公众对AI技术理解的重要途径。

中国AI新篇章:政策推动与产业创新全景分析

重塑未来生产力版图:人工智能深度赋能,驱动高质量发展新篇章 人工智能,作为新时代科技革命与产业变革的基石与战略引擎,正以前所未有的力量重塑着新质生产力的边界。它不仅加速了与实体经济的深度融合,还全面赋能新型工业化进程,深刻改变着工业生产的面貌与经济发展的格局,为制造强国、网络强国、数字中国的建设铺设了坚实的基石。 在国务院总理李强主持召开的常务会议上,强调了从全局视角推动数字经济高质量发展的重要性,号召促进数字技术与实体经济的深度融合,加速数字产业化与产业数字化的进程,全方位赋能经济社会发展,展现了国家层面对人工智能赋能未来的坚定决心与前瞻布局。

人形机器人行业专题报告:产业化渐行渐近,未来前景广阔

人形机器人:人工智能与物理世界的桥梁,引领科技革命新篇章 人形机器人,作为人工智能与物理世界深度融合的典范,正站在科技发展的前沿,预示着一个新时代的到来。人工智能大模型的诞生,标志着AI技术迈入第三个发展阶段,开启了长达数年的发展黄金期,成为推动全球科技革命和产业变革的核心引擎。在这一背景下,人形机器人凭借其独特的感知、思考与决策能力,不再是遥不可及的梦想,而是即将深刻改变我们生活的现实。 集成尖端科技,颠覆性产品呼之欲出 人形机器人融合了人工智能、高端制造、新材料等最前沿的技术成果,其潜力被普遍视为继计算机、智能手机、新能源汽车之后的又一颠覆性产品。它不仅代表了技术的集大成者,更是未来智能社会的重要基础设施。当前,人形机器人正处于实验室技术向产业化应用的关键跨越期,产业规模迅速扩张,生态系统日益活跃,预示着一个全新的产业生态即将形成。

2024AI体验营销行业研究报告:AI营销,从新一代营销理论创新开始

ChatGPT的全球风靡使生成式AI成为热议的焦点,生成式AI可以像人一样思考,拥有创造力,它在文本、图像和视频理解方面的进步为营销领域带来了新机遇。而营销领域积累了丰富的专业经验,大量的经验以数据形式被存储和可量化,且个性化的服务体验存在很大的价值收益,为生成式AI技术在营销行业的落地提供了条件。当前,营销行业正经历一场由数字化和智能化引领的深刻变革,这场变革不仅颠覆了传统营销模式,也在重新定义行业的未来。

迈向巅峰之路:中国成长型AI企业研究报告

过去 60 年,人工智能经历了几次从爆发到低谷再重新焕发生机的过程,进入 21 世纪以来,随着数据的爆发式增长,计算能力的大幅度提升和深度学习的发展和成熟,人工智能迎来了第三次发展浪潮,人工智能技术走向了全面应用,在全球范围内掀起了一场新的产业革命。而 2020 年突如其来的疫情,对人类的生命健康,以及全球的经济发展构成了巨大挑战,却也无意中加速了产业智能化的进程。 在中国,人工智能已经上升为国家战略,连续多年写入政府工作报告中,得益于社会经济的持续增长、政策和资本的大力驱动、创新力量的持续沉淀,AI 产业正在蓬勃发展,并孕育了数千家人工智能相关企业。而成长型 AI 企业数量占比达到九成,是人工智能技术发展,应用创新和产业融合的重要推动力量。非独家兽 AI 企业大多成立于我们正在经历的第三次人工智能浪潮期间,普遍有着优秀核心团队,技术上有一定积累,对所赋能的行业有深刻理解,体量虽小,但可以灵活的打造满足细分市场需求的智能化解决方案,从农业畜牧业,到游戏娱乐,从时尚产业到工业生产,几乎所有的行业领域都活跃着一批优秀的成长型 AI 企业,它们是产业生态中的重要一极,所以研究成长型 AI 企业对理解人工智能产业的发展现状和发展趋势有着重要意义。

人工智能行业专题研究:AI Agent,通往AGI的核心基础

LLM引领AI Agent迈入新纪元,加速AI应用商业化进程 AI Agent,这一能够敏锐感知环境、精准决策并迅速执行动作的智能实体,其发展历程波澜壮阔,从依赖逻辑规则与符号封装知识,到快速响应环境变化,再到基于强化学习的飞跃,每一步都见证了技术的深刻变革。如今,随着大语言模型(LLM)的迅猛崛起,AI Agent在感知、记忆、规划与行动等核心模块上的能力实现了质的飞跃,标志着其正式迈入了一个由LLM驱动的新阶段。这一结合不仅预示着AI Agent在智能化与自主性上的巨大潜力,更有望通过与终端设备的深度融合,加速AI应用的商业化步伐。

人工智能行业2024年中期投资策略报告:全球产业趋势投资看算力,国内看B端应用,端侧AI打开更多可能性

算力是大模型持续进化的核心驱动力。在算力领域的投资布局,可划分为三大战略方向:首要聚焦于因技术进步而新增的需求增长,如铜连接技术的革新与液冷散热系统的应用;其次,紧跟市场份额动态变化,投资存储解决方案、PCB(印制电路板)技术优化及高效电源管理等;最后,密切关注英伟达等领军企业的业绩增长是否超预期,其表现往往能作为整个算力产业链估值波动的风向标。 AI技术向终端设备的渗透是大势所趋。苹果凭借Apple Intelligence打造的原生AI操作系统与应用,展现出领先优势;微软亦在加速推进PC端AI助手的普及。在此背景下,终端设备的更新换代潮以及伴随而来的DRAM升级、隐私计算技术的加强、声学性能提升、电池续航优化、散热技术创新,乃至Arm架构PC的兴起,均成为值得关注的投资热点。

电子行业2024年中期策略报告:科技硬件迎来估值重塑,端侧AI带动消费新周期

A股科技硬件板块正面临价值重估的契机。这一领域内的公司,尽管以往更多地与消费领域相关联,但随着库存水平逐渐调整至健康状态,预计将在2024年第三季度或迎来行业性的复苏浪潮,为其整体估值体系注入新的活力与上升空间。 尤为值得关注的是,苹果公司在其全球开发者大会(WWDC)上明确了终端侧AI(人工智能)的发展方向,这一战略举措不仅加速了科技行业内AI技术的终端应用进程,还极大地激发了市场对于智能设备及相关技术的消费需求。这股由AI端侧化趋势带动的消费热潮,有望为A股科技硬件公司带来新的增长点,进一步推动其估值水平的重构与提升。因此,A股科技硬件板块正处于一个估值重塑的关键时期,未来前景值得期待。

2024全球AI芯片行业

全球人工智能(AI)市场正处于一个迅猛扩张的阶段,其规模增长展现出惊人的爆发力。根据两家备受尊崇的市场研究机构所做出的预测,人工智能领域的复合年增长率(CAGR)预计将达到21.56%,这一数字不仅彰显了AI市场每年超过20%的高速增长潜力,也预示着该行业持续繁荣的广阔前景。 随着AI技术的日益成熟与广泛应用,AIGC(人工智能生成内容)等领域的突破性进展更为这一增长愿景增添了坚实的支撑。AIGC技术的逐步成熟与普及,正以前所未有的方式推动AI市场的边界拓展,为市场的高速增长注入了新的活力与可能性。这一趋势不仅预示着AI技术将更加深入地融入各行各业,也预示着AI市场将迎来更加多元化的应用场景和更加广阔的发展空间。

2024年中国AI基础数据服务研究报告

近年来,公众广泛见证了GPT、BERT等顶尖大语言模型在自然语言处理领域的非凡成就,它们在理解与生成语言方面的能力令人瞩目。而相较于仅针对单一数据形态的大模型,多模态大模型的出现则开辟了人机交互的新纪元,以其更加自然、全面且精准的认知能力,在多变环境中展现出非凡的稳健性,极大地拓宽了AI应用的边界,成为众多开发者竞相探索的技术高地。 在此背景下,多模态技术自然成为了各大模型研发企业的战略焦点。同时,随着长文本处理技术的飞跃,大模型在解析复杂文档、执行多主题多步骤推理任务时展现出前所未有的优势。此外,通过知识蒸馏、模型优化(如剪枝)及混合精度训练等先进技术,大模型实现了高效瘦身,不仅大幅降低了运行所需的计算资源,还显著提升了推理速度,确保即便在资源受限的设备上也能流畅运行,既加快了用户响应,又增强了数据隐私保护。
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