人工智能行業：阿里達摩院通義大模型概述-230323（18頁）.pdf

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1、阿里達摩院通義大模型概述阿里達摩院通義大模型概述證券研究報告證券研究報告 行業簡評報告行業簡評報告發布日期：2023年3月23日本報告由中信建投證券股份有限公司在中華人民共和國（僅為本報告目的，不包括香港、澳門、臺灣）提供。在遵守適用的法律法規情況下，本報告亦可能由中信建投（國際）證券有限公司在香港提供。同時請參閱最后一頁的重要聲明。分析師：于芳博分析師：于芳博SAC編號：S1440522030001分析師：金戈分析師：金戈SAC編號：S1440517110001SFC 中央編號：BPD352分析師：分析師：閻貴成閻貴成SAC編號：S1440518040002SFC 中央編號：BNS315 核

2、心觀點：阿里推出“通義”系列大模型，以統一學習范式和模塊化設計理念統一架構、模態、訓練、應用等方面，使用開源社區“魔搭”進行模型服務共享，推出“飛天智算平臺”提升AI訓練效率。目前阿里“通義”大模型已廣泛用于電商、設計、醫療等領域，助力其降本增效。我們建議關注阿里產業鏈相關公司，特別是阿里通義大模型合作廠商。2022年9月2日，阿里發布“通義”大模型系列，通義打造了AI統一底座，并構建了大小模型協同的層次化人工智能體系，將為AI從感知智能邁向知識驅動的認知智能提供先進基礎設施。通義大模型體系由統一底座層通義大模型體系由統一底座層、通用模型層通用模型層、行業模型層組成行業模型層組成，其中統一底座

3、是由統一學習范式和模塊化設計理念構成；通用模型層主要包括通義通用模型層主要包括通義-M M6 6、通義通義-AliceMindAliceMind和通義和通義-CVCV三大模型體系三大模型體系。2022年1月，阿里發布M6-OFA模型，成為業界首個通用的統一大模型，在架構、模態、任務上實現統一；通義-AliceMind模型體系包含了通用語言模型StructBERT、生成式語言模型PALM、結構化語言模型StructuralLM等八個語言模型，在多個下游語言任務中實現最優結果，達到了中文語言理解水平新高度；通義-視覺大模型底層由兩個基礎模型構成，能夠實現視頻處理、視覺問答、視覺算數等多種算法，在電

4、商、交通、自動駕駛等領域發揮作用。20222022年年1111月月，阿里推出阿里推出AIAI開源社區開源社區“魔搭魔搭”（ModelScopeModelScope），旨在打造下一代開源的模型即服務共享平臺旨在打造下一代開源的模型即服務共享平臺，致力降低致力降低AIAI應用門檻應用門檻，目前，“魔搭”社區首批上架超300個模型，從多維度幫助開發者解決實際在模型使用和開發遇到的難題，推動 AI 應用發展。2023年3月，阿里在“魔搭”上線了“文本到視頻生成擴散模型”，實現視頻生成功能。該模型由文本特征提取、文本特征到視頻隱空間擴散模型、視頻隱空間到視頻視覺空間這3個子網絡組成，整體模型參數約17億

5、，擴散結構采用典型的U-Net網絡架構，通過反向擴散過程，實現視頻生成的功能。大模型算力方面大模型算力方面，阿里云推出全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”，并啟動兩座超大規模智算中心，張北智算中心與烏蘭察布智算中心，為科研、公共服務和企業機構提供強大的智能計算服務，可將計算資源利用率提高3倍以上，AI訓練效率提升11倍，推理效率提升6倍。阿里推出“通義”系列大模型，以統一學習范式和模塊化設計理念統一架構、模態、訓練、應用等方面，使用開源社區“魔搭”進行模型服務共享，推出“飛天智算平臺”提升AI訓練效率。目前阿里目前阿里“通義通義”大模型已廣泛用于電商大模型已廣泛用于電商、設計設計、醫療等領域醫

6、療等領域，助力其降本增效助力其降本增效。我們建我們建議關注阿里產業鏈相關公司議關注阿里產業鏈相關公司，特別是阿里通義大模型合作廠商特別是阿里通義大模型合作廠商。核心觀點 rRrQZVdUdXaYrVfWzW6MbPbRpNqQpNoNlOqQmPfQsQmP8OrQzRMYrRsNMYtPmN通義大模型：既通用多種任務，又容易落地應用圖表：阿里巴巴通義大模型系列發布圖表：阿里巴巴通義大模型系列發布資料來源：阿里達摩院，中信建投多年來，阿里巴巴達摩院一直深耕多模態預訓練，并率先探索通用統一多年來，阿里巴巴達摩院一直深耕多模態預訓練，并率先探索通用統一大模型。大模型。自2021年起，阿里達摩院先后

7、發布多個版本的多模態及語言大模型，在超大模型、低碳訓練技術、平臺化服務、落地應用等方面實現突破，引領了中文大模型的發展。2022年9月2日，阿里發布“通義”大模型系列，核心模型通過“魔搭”社區向全球開發者開源開放。面對大模型通用性與易用性仍欠缺的難題，通義打造了業界首個AI統一底座，并構建了大小模型協同的層次化人工智能體系，將為AI從感知智能邁向知識驅動的認知智能提供先進基礎設施。在技術層面，在技術層面，通義大模型不僅在NLP等單模態場景實現SOTA，在部分多模態任務場景也實現了引領與突破，例如VQA challenge的準確率首超人類表現；在落地層面，在落地層面，通義大模型的資源消耗相對較低

8、，運行速度也進一步加快，以M6大模型為例，相同參數規模下訓練能耗僅是GPT-3的1%；在應用層面在應用層面，目前“通義”大模型已經深入到電商、設計、醫療、目前“通義”大模型已經深入到電商、設計、醫療、法律、金融等行業，服務超過法律、金融等行業，服務超過200200個場景。個場景。阿里通義大模型主要包括M6/AliceMind/視覺資料來源：阿里達摩院，中信建投圖表：阿里巴巴通義大模型架構圖表：阿里巴巴通義大模型架構具體來看，通義-大模型整體分為三個層次，分別為行業模型、通用模型與模型底座。行業模型、通用模型與模型底座。1）模型底座層：統一學習范式與模塊化設計；統一學習范式與模塊化設計；2）通用

9、模型層：NLPNLP模型“通義模型“通義AliceMindAliceMind”；CVCV模型“通義模型“通義-視覺”；多模態模型“通義視覺”；多模態模型“通義-M6M6”。3）行業模型層：深入電商、醫療、娛樂、設計、金融、工業、制造業等行業。通義-M6發展歷程：較早布局，短時間內實現高速發展縱向來看，縱向來看，通義-M6已經從2020年6月的3 億參數基礎模型逐漸發展到2021年10月的10萬億參數全球最大預訓練模型再到2022年1月的業界首個通用統一大模型 M6-OFA。2020年1月，阿里巴巴達摩院啟動中文多模態預訓練模型M6項目，同年6月推出3億參數的基礎模型。2021年1月，模型參數規

10、模到達百億，已經成為世界上最大的中文多模態模型。2021年3月，千億參數模型KDD2021發布，與10B模型相比：訓練損失減少37%，在許多下游任務實現SOTA結果；混合精度提亮90%的效率；僅需32張v100GPU即可完成訓練。2021年5月，具有萬億參數規模的模型正式投入使用，追上了谷歌的發展腳步.2021年10月，M6的參數規模擴展到10萬億，成為當時全球最大的AI預訓練模型。2022年1月，業界首個通用的統一大模型M6-OFA發布。圖表：通義圖表：通義-M6M6發展歷史發展歷史2020.01正式啟動2020.06基礎模型（3億）2021.01發布百億參數多模態預訓練模型2021.03千

11、億參數模型，千億參數模型，與10B模型相比：訓練損失減少37%，在許多下游任務實現SOTA結果；混合精度提亮90%的效率；僅需32卡v100GPU即可完成訓練2021.05萬億參數萬億參數模型模型，綠色低碳訓練/文本到圖生成/商業化一流結果2021.10十萬億參數模型，十萬億參數模型，全球最大預訓練模型。10萬億參數模型僅需512張V100GPU；Pseudo-to-Real機制將訓練速度提高了7倍以上；粒度級控制的CPU Offload模塊2022.01業界首個通用的統一大模型M6-OFA(模態、任務和架構)資料來源：阿里達摩院，中信建投 M6-OFA模型實現架構、模態和任務統一圖表：圖表：

12、M6M6-OFAOFA模型模型-任務完成模式（架構統一）任務完成模式（架構統一）圖表：圖表：M6M6-OFAOFA模型模型-預訓練模式（模態統一）預訓練模式（模態統一）在架構統一方面在架構統一方面，M6-OFA整體采用了經典的Transformer Encoder-Decoder，疊加ResNet Blocks。通過此種架構完成所有任務，讓預訓練和微調采用相同的學習模式，無需增加任何任務特定的模型層。如下圖所示，ResNet Blocks用于提取圖像特征，TransformerEncoder負責多模態特征的交互，Transformer Decoder采用自回歸方式輸出結果。在模態統一方面在模態

13、統一方面，M6-OFA構建了一個涵蓋不同模態的通用詞表，以便模型使用該詞表表示不同任務的輸出結果。其中BPE編碼的自然語言token 用于表示文本類任務或圖文類任務的數據；圖片中連續的橫縱坐標編碼為離散化token，用于表示視覺定位、物體檢測的數據；圖片中的像素點信息編碼為離散化 token，用于表示圖片生成、圖片補全等任務的數據。在在任務統一任務統一方面方面，M6-OFA 將涉及多模態和單模態（即 NLP 和 CV）的所有任務都統一建模成序列到序列（seq2seq）任務。M6-OFA 覆蓋了 5 項多模態任務，分別為視覺定位、定位字幕、圖文匹配、圖像字幕和視覺問答（VQA）；2 項視覺任務，

14、分別為檢測和圖像填補；1 項文本任務，即文本填補。資料來源：阿里達摩院，中信建投 通義-Alicemind語言大模型體系圖表：通義圖表：通義-AliceMindAliceMind語言大模型體系語言大模型體系通義通義-AliceMind的領先之處的領先之處：1）覆蓋全面：覆蓋全面：覆蓋多語言、多模態、結構化等多個預訓練語言模型；2）技術領先：技術領先：多個模型在世界榜單中排名靠前；3）開放普惠：開放普惠：將圍繞 Pre-training+Fine-tuning（“預訓練+精調”）語言模型持續進行生態性的技術開源。2021年3月，阿里發布通義-AliceMind，為阿里達摩院開源的深度語言模型體系

15、，該體系包含了通用語言模型StructBERT、生成式語言模型PALM、結構化語言模型StructuralLM、超大中文理解與生成模型PLUG、多模態StructVBERT、多語言VECO、對話SPACE1.0/2.0/3.0和表格STAR 1.0/2.0，過程中形成了從文本 PLUG 到多模態 mPLUG 再到模塊化統一模型演化趨勢。資料來源：阿里達摩院，中信建投 Alicemind語言大模型表現優異圖表：圖表：通義通義-視覺大模型在視覺大模型在CLUECLUE榜單中排首位榜單中排首位排行模型研究機構測評時間Soore1.1認證AFQMC TNEWS1.1 IFLYTEKOCNLIL5OKW

16、SC1.1CSLCMRC2018 CHID1.1 C3 1.11HUMANCLUE19-12-0186.678 已認證817180.390.3988492.487.1962 2通義通義-AliceMindAliceMind達摩院達摩院NLPNLP2222-0808-313185.738 85.738 待認證待認證83.483.471.6171.6165.6965.6983.2783.2794.0994.0994.994.986.886.899.208 99.208 92.677 92.677 3WenJinMeituan NLP22-06-2484.900 待認證83.4869.5564.38

17、85.692.3193.2386.2598.898 90.400 4HunYuan_nlp騰訊TEG22-05-1184.730 待認證83.3764.0166.5885.2392.2793.8787.998.512 90.831 5ShenNonG云小微AI21-12-0184.351 待認證82.5765.5664.4285.9794.2191.2386.597.932 90.769 6ShenZhouQQ瀏覽器實驗室21-09-1983.873 待認證80.5565.3867.6586.3789.0890.9787.8597.923 89.108 7OBERTOPPO小布助手22-06-

18、0181.383 待認證77,8865.8163.9283.3791.0387.2784.0594.685 84.431 8CL-BERTCL-BERT22-04-0681.288 待認證82.4464.0164.8182.7788.5891.4781.9598.512 77.046 9Mengzi瀾舟科技創新工場21-09-1481.092 待認證81,7965.1665.0882.5786.4889.8783.9595.109 79.815 10PAI-EasyNLP BERTwjn199622-07-1280.570 待認證77.0561.1661.1982.887.1494.2377.

19、2597.726 86.585 2022年11月25日，權威榜單CLUE公布了最新成績，阿里所發布的通義阿里所發布的通義-AliceMindAliceMind語言大模型以語言大模型以86.68586.685的總分成績創造了新紀錄的總分成績創造了新紀錄，這是該榜單誕生近三年以來，AI首次超越人類成績(86.678)。作為業界最權威的中文自然語言理解榜單之一，CLUE從文本分類、閱讀理解、自然語言推理等9項任務中全面考核AI模型的語言理解能力。過去三年，該榜單吸引了眾多國內頂尖NLP團隊的參與，盡管榜首位置多次易主，但參評AI模型一直未能超越人類成績。此次參評的阿里通義-AliceMind大模型在

20、4項任務中的表現超過人類水平，同時實現了總榜平均分的首次超越，意味著AI模型的中文語言理解水平達到了新的高度。目前，相關技術已應用于醫療、電商、法律等領域，在跨境電商領域，阿里達摩院的機器翻譯系統能提供214種語言的互譯服務，每天為國內200萬中小商家翻譯上億文字，助力國貨走向全世界。資料來源：阿里達摩院，中信建投 通義-視覺大模型圖表：通義圖表：通義-視覺大模型視覺大模型資料來源：阿里達摩院，中信建投通義-視覺大模型自下往上分為了底層統一算法架構、中層通用算法和上層產業應用。在底層通義算法架構方面，在底層通義算法架構方面，通義-視覺大模型基于兩個基礎模型，覆蓋語言、文本等多種要素的編碼與生成

21、；在中層通用算法方面，在中層通用算法方面，通用-視覺大模型能夠實現視頻處理、視覺問答、視覺算數等多種算法；在上層產業應用方面，在上層產業應用方面，目前通義-視覺大模型可以在電商行業實現圖像搜索和萬物識別等場景應用，并在文生圖以及交通和自動駕駛領域發揮作用。通義大模型-開源社區：魔搭面對AI模型開發門檻較高、簡單AI模型難以覆蓋各行業等痛點，阿里達摩院提出了新概念“模型即服務”，其背后邏輯是把 AI 模型當作生產的重要元素，從模型預訓練到二次調優，最后到模型部署，圍繞模型的生命周期來提供相應的服務。為實現該理念為實現該理念，需從以下兩點出發需從以下兩點出發：1）提供模型倉庫，收集模型，提供優質數

22、據，還可以針對業務場景調優。模型使用和算力需結合在一起，并提供快速體驗模型，讓廣大開發者無需寫代碼就能快速體驗模型的效果。2）提供抽象接口或 API接口，以便開發者針對模型進行二次開發。當面對具體應用場景時，提供少樣本或者零樣本的方式便于開發者對模型做二次優化，真正讓模型應用到不同的場景中。圖表：圖表：通義大模型通義大模型-開源社區：魔搭開源社區：魔搭圖表：魔塔特點圖表：魔塔特點2022年11月，阿里巴巴達摩院與中國計算機學會開源發展委員會共同推出人工智能模型開源社人工智能模型開源社區“魔搭”（區“魔搭”（Model ScopeModel Scope），），首批合作方還包括瀾舟科技、智譜AI、

23、深勢科技、中國科學技術大學等多家科研機構，旨在打造下一代開源的模型即服務共享平臺，致力降低 AI 應用門檻。目前，“魔搭”社區首批上架超“魔搭”社區首批上架超 300 300 個模型個模型，其中中文模型超過 100 個，覆蓋了視覺、語音、自然語言處理、多模態等 AI 主要領域，開發者可在社區進行“找到目標模型-進入模型卡-了解該模型細節-查看演示代碼-進行模型調優”等操作。社區提供了豐富的數據集，從多維度幫助開發者解決實際在模型使用和開發遇到的難題，推動 AI 應用發展。資料來源：阿里達摩院，中信建投 通義模型底座：全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”圖表：阿里云計算智算中心與飛天智算平臺建設

24、圖表：阿里云計算智算中心與飛天智算平臺建設2022年，阿里云推出全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”，并啟動兩座超大規模智算中心阿里云推出全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”，并啟動兩座超大規模智算中心，為科研、公共服務和企業機構提供強大的智能計算服務，可將計算資源利用率提高3倍以上，AI訓練效率提升11倍，推理效率提升6倍。張北智算中心建設規模為12 FLOPS（每秒1200億億次浮點運算）AI算力。在云端，張北智算中心支撐AI預訓練大模型、AI Earth、數字人等前沿AI應用，將成為全球最大的智算中心。烏蘭察布智算中心建設規模為3 FLOPS（每秒300億億次浮點運算）AI算力，位于“東

25、數西算”內蒙古樞紐節點，采用自然風冷、AI調溫等綠色技術，實現綠色低碳。資料來源：阿里云，中信建投 合作伙伴-電商平臺方案商代碼簡稱業務客戶688365.SH光云科技公司是業內領先的電商電商SaaSSaaS企業企業，核心業務是基于電子商務平臺為電商商家提供SaaS產品，在此基礎上提供配套硬件、運營服務及CRM短信等增值產品及服務。公司在淘寶、天貓、1688、速賣通、京東、拼多多、餓了么、蘇寧、蘑菇街、Lazada等各大電商平臺上提供SaaS產品及增值服務。300785.SZ值得買公司是一家集導購、媒體、工具、社區屬性為一體的消費領域門戶型網站服消費領域門戶型網站服務平臺務平臺，主營業務是運營內

26、容類導購平臺“什么值得買”網站及相應的移動客戶端，為電商、品牌商等提供信息推廣服務，并以此為延伸提供海淘代購平臺服務和互聯網效果營銷平臺服務。公司的合作伙伴主要包括阿里巴巴、京東、亞馬遜全球、蘇寧易購、國美在線、沃爾瑪、eBay等國內外電商或零售商，Linkshare、Affiliate Window和Commission Junction等聯盟平臺，以及耐克、Visa、戴森、DELL、雅詩蘭黛、華為、等國內外品牌商。301001.SZ凱淳股份公司的主營業務是為國內外知名品牌提供全渠道（支持目前線上全部主流渠道）、全觸點的電子商務服務以及客戶關系管理服務電子商務服務以及客戶關系管理服務。公司合

27、作的電商平臺包括天貓、淘寶、京東、唯品會、小紅書、網易考拉等主流渠道，服務的品牌所在行業分布廣泛，包括日化、奢侈品、美妝、廚房家居、汽車等。301110.SZ青木股份公司面向國內外知名品牌提供一站式綜合一站式綜合電商銷售服務電商銷售服務，主要包括電商代運營、渠道分銷和電商渠道零售三種業務模式。公司現為中國電商服務行業頂級的服務商之一，尤其在大服飾行業內優勢明顯，屢次獲得天貓、京東等電商平臺的服務商殊榮，是首家同時擁有天貓六星資質、天貓國際紫星資質的服務商。003010.SZ若羽臣公司作為全球品牌電子商務綜合服務商電子商務綜合服務商，通過品牌和產品形象重塑以及精細化運營，為母嬰、個護、美妝等來自

28、全球的消費品品牌客戶提供互聯網整合營銷、店鋪運營、客戶服務、倉儲配送等全方位電子商務綜合服務。阿里媽媽評選的“阿里媽媽金服獎-2016年度品牌營銷獎”、天貓評選的2017年下半年“五星級服務商”、“天貓母嬰2017最佳服務商”。在電商平臺方案解決領域在電商平臺方案解決領域，伴隨生成式AI技術不斷向縱深發展，阿里將提供大模型作為技術基礎底座，合作伙伴通過引入大模型，開發更多SaaS應用，為客戶提供增值服務，如使用AI技術生成海報代替模特、插畫師等；同時也可以通過創造新需求，在CRM營銷管理方向開展相關工作。資料來源：各公司官網，中信建投 合作伙伴-天貓精靈合作伙伴代碼簡稱業務客戶002681.S

29、Z奮達科技公司主要產品包括電聲產品、健康電器、智能可穿戴產品、無線模塊、移動智能終端金屬外觀件等五大系列。2015年2月，公司通過收購歐朋達成功將業務拓展至移動電子消費品產業鏈上游，后公司收購蘋果公司金屬結構件供應商深圳市富誠達科技有限公司股權，將產品線由智能手機精密金屬外觀件拓展至移動智能終端(智能手機、平板電腦、智能穿戴等)的關鍵精密金屬結構件產品，產品線覆蓋外觀件、中框、支架、接口、連接片等。公司產品銷售主要以ODM為主，自主品牌主要以代理及跨境電商進行銷售，公司為阿里生產天貓精靈智能音箱公司為阿里生產天貓精靈智能音箱。688049.SH炬芯科技公司的主要產品為藍牙音頻SoC芯片系列、便

30、攜式音視頻SoC芯片系列、智能語音交互SoC芯片系列等，廣泛應用于藍牙音箱、藍牙耳機、藍牙語音遙控器、藍牙收發一體器、智能教育、智能辦公、智能家居等領域。公司的藍牙音箱SoC芯片系列持續滲透國內外終端品牌,進入華為、哈曼、SONY、OPPO、羅技、安克創新、沃爾瑪、小米、天天貓精靈貓精靈、漫步者、不見不散、唱吧、現代、綠聯、Vizio、RODE、LG、猛犸、科大訊飛等終端品牌002351.SZ漫步者公司是一家集產品創意、工業設計、研發、規?；a、自主營銷于一體的專業化音頻企業。公司通過多年的積累，已經形成了一套能夠把ID概念設計的藝術化造型與聲學系統有機結合、功放電路與揚聲器合理調校匹配、性

31、價比較高的產品最優化技術方案。在天貓618發布天貓精靈合作定制品。688332.SH中科藍訊公司是專注于研發、設計與銷售無線音頻SoC芯片的高科技公司。公司主營業務為無線音頻SoC芯片的研發、設計與銷售，主要產品包括TWS藍牙耳機芯片、非TWS藍牙耳機芯片、藍牙音箱芯片等，產品可廣泛運用于TWS藍牙耳機、頸掛式耳機、頭戴式耳機、商務單邊藍牙耳機、藍牙音箱、車載藍牙音響、電視音響等無線音頻終端。目前公司產品已進入TCL、傳音、魅藍、NOKIA、飛利浦、聯想、鐵三角、創維、紐曼、山水、惠威、摩托羅拉、喜馬拉雅、倍思、boAt、科大訊飛（002230）、夏新、網易、唱吧、QCY、天天貓精靈貓精靈、魔

32、聲Monster、Sudio等終端品牌供應體系。300458.SZ全志科技公司目前的主營業務為系智能應用處理器SoC、高性能模擬器件和無線互聯芯片的研發與設計。主要產品為智能應用處理器SoC、高性能模擬器件和無線互聯芯片，產品廣泛適用于智能硬件、平板電腦、智能家電、車聯網、機器人、虛擬現實、網絡機頂盒以及電源模擬器件、無線通信模組、智能物聯網等多個產品領域。全志科技的智能終端應用處理器芯片中，“R系列”產品主要應用于智能音箱、智能白電，包括天貓精靈、小米、小度等智能包括天貓精靈、小米、小度等智能音箱音箱、美的智能空調、海爾智能空調等。000676.SZ智度股份公司主要業務包括互聯網媒體、數字營

33、銷和新零售、自有品牌、區塊鏈、互聯網金融等?；ヂ摼W媒體業務圍繞搜索這一PC端互聯網流量重要入口，以及廣告展示、搜索等形式的移動端媒體矩陣流量入口開展，為谷歌、FACEBOOK等全球知名企業提供精準流量變現服務。20212021年獲得小度智能屏及天貓精靈的核心代理身份，年獲得小度智能屏及天貓精靈的核心代理身份，在AI智能語音互動上幫助客戶提高品牌曝光度，實現品效合一；2021年成為創維、海信、康佳、歡網、小米等OTT廠商的合作伙伴，為品牌提供智能大屏的整合營銷服務。智能音箱是人機交互一種重要的渠道智能音箱是人機交互一種重要的渠道，Chatgpt的出現將提升智能音箱的交互水平，同時智能音箱也是未來

34、智能家居重要入口同時智能音箱也是未來智能家居重要入口。資料來源：各公司官網，中信建投 合作伙伴-數字傳媒游戲代碼簡稱業務客戶000681.SZ視覺中國公司以“視覺內容視覺內容”為核心，整合全球優質版權內容資源，基于大數據、人工智能技術，通過互聯網版權交易平臺提供億級的高質量、專業性的圖片、視頻及音樂素材，為內容生態中的生產、使用者提供全方位的版權交易和增值服務。公司與騰訊、百度、阿里、華為、國家旅游局、2022北京冬奧會組委會等在內容生態建設、人工智能、大數據等領域建立了戰略合作伙伴關系。002174.SZ游族網絡公司以“大數據”、“全球化”、“精品化”為戰略方向，立足全球化游戲研發與全球化游

35、戲研發與發行發行，知名IP管理，大數據與智能化，泛娛樂產業投資四大業務板塊全面發展。通過與Google、Facebook、阿里巴巴的戰略合作，不斷深化大數據優勢。300556.SZ絲路視覺公司作為全國性的專業數字視覺綜合服務供應商專業數字視覺綜合服務供應商，專注于CG應用領域，主要利用計算機圖形圖像技術進行視覺設計和創作，將CG技術與藝術相結合，為建筑、展館、廣告、動漫、影視等行業的客戶提供涵蓋CG靜態/動態/視覺場景業務的數字視覺綜合服務。絲路視覺聯合阿里巴巴共同打造“平行世界”。300242.SZ佳云科技公司互聯網營銷業務包括整合營銷和互聯網廣告營銷整合營銷和互聯網廣告營銷兩大類?？蛻艉w

36、百度、阿里、騰訊等企業，涉及游戲、電商、網服、直播、新聞、視頻、醫療健康等眾多領域。000676.SZ智度股份公司基于互聯網搜索、大數據、AI、IOT、區塊鏈等技術，開發與提供優質的互聯互聯網產品與服務網產品與服務，主要業務包括互聯網媒體、數字營銷和新零售、自有品牌、區塊鏈、互聯網金融等。公司為谷歌、FACEBOOK、雅虎、沃爾瑪、亞馬遜等全球知名企業提供精準流量變現服務，同時擁有騰訊、百度、搜狗、阿里、愛奇藝等眾多媒體渠道代理牌照。603466.SH風語筑公司致力于數字新媒體技術研發及數字內容生產數字新媒體技術研發及數字內容生產、分發與管理。依托強大的創意、設計和內容制作能力，結合CG特效、

37、人機交互、裸眼3D、全息影像、5G云XR、AI人工智能、大數據可視化等技術，產品及系統廣泛應用于數字展示、文化旅游、廣電MCN、新零售體驗及數字藝術消費等眾多領域。風語筑與螞蟻集團旗下的鯨探數字藏品平臺進行簽約合作，雙方將憑借各自在數字科技應用領域的沉淀以及在元宇宙領域的先發優勢，結合數字藏品的設計、建模、展示與交互，在虛擬展館及VR/AR交互等領域開展業務布局、研發投入和實踐落地。002878.SZ元隆雅圖公司是國內卓越的創新型整合營銷服務機構。公司是國內卓越的創新型整合營銷服務機構。公司以設計研發、采購管理與市場終端服務體系作為三大地基工程，以營銷策劃、物料銷售為主營業務，帶動整合營銷傳播

38、、體驗營銷設計和市場終端執行等全方位專業服務。公司客戶以華為、雀巢、歐萊雅、阿里巴巴、伊利、寶潔、百威等世界500強公司及國內大型企業為主。300182.SZ捷成股份在新媒體版權運營板塊，公司通過旗下子公司華視網聚開展版權運營及數字發行業務，面向互聯網、廣電、運營商等新媒體渠道進行數字化分銷，全面覆蓋互聯網視頻、數字電視、OTT、IPTV、移動終端等全媒體終端，構建了基于“版權資源結構化構建了基于“版權資源結構化控制”的上中下游全產業融合式服務的數字版權產業生態?？刂啤钡纳现邢掠稳a業融合式服務的數字版權產業生態。百度，騰訊，阿里，京東，字節為公司重要的合作伙伴，在新媒體版權、虛擬技術等領域展

39、開了不同程度的合作。在數字傳媒游戲領域在數字傳媒游戲領域，伴隨AI技術不斷向縱深發展，未來阿里與眾多數字傳媒游戲商的合作方向主要為：探索如何在未來阿里與眾多數字傳媒游戲商的合作方向主要為：探索如何在AIAI技術加持下技術加持下，加加速速AIGCAIGC等新型動畫制作方案的催化等新型動畫制作方案的催化。資料來源：各公司官網，中信建投 合作伙伴-IT硬件集成代碼簡稱業務客戶000034.SZ神州數碼公司一直是國內外產品技術以及服務的提供商在中國首選的合作伙伴，與300余家國際頂尖供應商展開精誠合作，市場份額穩居第一，并建成覆蓋全國860個城市、30000余家渠道伙伴的中國最大的IT營銷網絡，在為廣

40、大的消費者用戶提供豐富的電子產品提供豐富的電子產品的同時，神州數碼集團已累計為超過100萬家中國企業提供信息化所需的產品、解決方案和服務。面向未來，公司將繼續通過專業化與多元化的IT產品和服務，釋放信息技術的力量，把信息技術價值轉化為客戶價值，推動中國信息化建設進程。神州數碼開啟全面云戰略轉型，展開基于云資源、云管理服務、數字化方案的布局，阿里云就是神州數碼重要的合作伙伴之一。從最初阿里云的“鉆石級合作伙伴”到首批“全國總經銷商”，再到“MSP核心合作伙伴”、“戰略合作伙伴”，神州數碼與阿里云的多維度合作持續深入，攜手服務行業客戶的能力也在不斷增強。301085.SZ亞康股份公司是一家面向互聯

41、網數據中心，以以IT設備銷售設備銷售、運維為核心運維為核心的IT服務商，主營業務是為大中型互聯網公司和云廠商提供IT設備銷售及運維服務。公司致力于通過“C+4S(顧問Consultant、銷售Sale、運維Service、備件Sparepart、反饋Survey)”的模式，為客戶IT設備提供涵蓋測試選型、運營維護、售后維保的全生命周期專業服務。憑借長期的技術、實踐積累，公司形成了為數據中心產業鏈上下游客戶同時服務的能力，形成了完善的服務體系。在產業鏈上游，公司與華為、戴爾、浪潮、中科曙光、新華三等主流品牌廠商及富士康、英業達等ODM廠商保持著長期穩定的合作；在產業鏈下游，公司為阿里巴巴、騰訊、

42、百度、金山云、滴滴、網易、新浪、搜狐、五八同城、攜程在內的大中型互聯網公司和云廠商提供專業IT產品、服務。在在ITIT硬件集成領域硬件集成領域，模型預訓練對于硬件要求較高，同時隨著底層應用增多，對于硬件需求進一步增強，這將在一定程度上推動相關IT硬件商業績增長。資料來源：各公司官網，中信建投 風險提示AI技術發展不及預期：技術發展不及預期：AI屬于先進科學，若后續AI算法更新迭代效果不及預期，則會影響AI演進及拓展，進而會影響其商業化落地等；算法歧視與人權道德風險：算法歧視與人權道德風險：AI模型在進行預訓練過程中，使用了大量數據，其中會涉及相關隱私問題；算力基礎設施支持不及預期：算力基礎設施

43、支持不及預期：美國制裁中國高科技企業，對中國形成芯片、算力的封鎖，大語言模型訓練過程中需要大量算力資源，需要關注中美關系帶來的中國算力的壓力；政策監管力度不及預期：政策監管力度不及預期：AI帶來新的網絡生態商業，尚屬于前期成長階段，政策監管難度加大，相關法律法規尚不完善，政策監管力度可能不及預期；數據數量與數據質量不及預期：數據數量與數據質量不及預期：AI模型需要大量的高質量數據進行訓練，若數據數量和質量存在短板，則會影響AI模型效果效果；倫理沖突風險：倫理沖突風險：人工智能將邁向通用型人工智能，人工智能進一步智能化將產生人工智能欺騙、人工智能上癮、人與人工智能之間的關系等一些列倫理問題。感謝

44、辛俠平對本報告的貢獻。分析師介紹分析師介紹閻貴成：閻貴成：中信建投證券通信&計算機行業首席分析師，北京大學學士、碩士，專注于云計算、物聯網、信息安全、信創與5G等領域研究。近8年中國移動工作經驗，6年多證券研究經驗。系2019-2021年新財富、水晶球通信行業最佳分析師第一名，2017-2018年新財富、水晶球通信行業最佳分析師第一名團隊核心成員。金戈：金戈：中信建投證券研究發展部計算機行業聯席首席分析師，帝國理工學院工科碩士，擅長云計算、金融科技、人工智能等領域。于芳博于芳博：中信建投計算機行業分析師，北京大學空間物理學學士、碩士，2019年7月加入中信建投，主要覆蓋方向智能汽車、CPU/G

45、PU/FPGA/ASIC、EDA和工業軟件等方向。評級說明評級說明投資評級標準評級說明報告中投資建議涉及的評級標準為報告發布日后6個月內的相對市場表現，也即報告發布日后的6個月內公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。A股市場以滬深300指數作為基準；新三板市場以三板成指為基準；香港市場以恒生指數作為基準；美國市場以標普 500指數為基準。股票評級買入相對漲幅15以上增持相對漲幅5%15中性相對漲幅-5%5之間減持相對跌幅5%15賣出相對跌幅15以上行業評級強于大市相對漲幅10%以上中性相對漲幅-10-10%之間弱于大市相對跌幅10%以上 分析師聲明分析師聲明本報

46、告署名分析師在此聲明：（i）以勤勉的職業態度、專業審慎的研究方法，使用合法合規的信息，獨立、客觀地出具本報告,結論不受任何第三方的授意或影響。（ii）本人不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。法律主體說明法律主體說明本報告由中信建投證券股份有限公司及/或其附屬機構（以下合稱“中信建投”）制作，由中信建投證券股份有限公司在中華人民共和國（僅為本報告目的，不包括香港、澳門、臺灣）提供。中信建投證券股份有限公司具有中國證監會許可的投資咨詢業務資格，本報告署名分析師所持中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格證書編號已披露在報告首頁。在遵守適用的法律法規情

47、況下，本報告亦可能由中信建投（國際）證券有限公司在香港提供。本報告作者所持香港證監會牌照的中央編號已披露在報告首頁。一般性聲明一般性聲明本報告由中信建投制作。發送本報告不構成任何合同或承諾的基礎，不因接收者收到本報告而視其為中信建投客戶。本報告的信息均來源于中信建投認為可靠的公開資料，但中信建投對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告所載觀點、評估和預測僅反映本報告出具日該分析師的判斷，該等觀點、評估和預測可能在不發出通知的情況下有所變更，亦有可能因使用不同假設和標準或者采用不同分析方法而與中信建投其他部門、人員口頭或書面表達的意見不同或相反。本報告所引證券或其他金融工具的過往業績不代表

48、其未來表現。報告中所含任何具有預測性質的內容皆基于相應的假設條件，而任何假設條件都可能隨時發生變化并影響實際投資收益。中信建投不承諾、不保證本報告所含具有預測性質的內容必然得以實現。本報告內容的全部或部分均不構成投資建議。本報告所包含的觀點、建議并未考慮報告接收人在財務狀況、投資目的、風險偏好等方面的具體情況，報告接收者應當獨立評估本報告所含信息，基于自身投資目標、需求、市場機會、風險及其他因素自主做出決策并自行承擔投資風險。中信建投建議所有投資者應就任何潛在投資向其稅務、會計或法律顧問咨詢。不論報告接收者是否根據本報告做出投資決策，中信建投都不對該等投資決策提供任何形式的擔保，亦不以任何形式

49、分享投資收益或者分擔投資損失。中信建投不對使用本報告所產生的任何直接或間接損失承擔責任。在法律法規及監管規定允許的范圍內，中信建投可能持有并交易本報告中所提公司的股份或其他財產權益，也可能在過去12個月、目前或者將來為本報告中所提公司提供或者爭取為其提供投資銀行、做市交易、財務顧問或其他金融服務。本報告內容真實、準確、完整地反映了署名分析師的觀點，分析師的薪酬無論過去、現在或未來都不會直接或間接與其所撰寫報告中的具體觀點相聯系，分析師亦不會因撰寫本報告而獲取不當利益。本報告為中信建投所有。未經中信建投事先書面許可，任何機構和/或個人不得以任何形式轉發、翻版、復制、發布或引用本報告全部或部分內容

50、，亦不得從未經中信建投書面授權的任何機構、個人或其運營的媒體平臺接收、翻版、復制或引用本報告全部或部分內容。版權所有，違者必究。中信建投證券研究發展部中信建投證券研究發展部中信建投（國際）中信建投（國際）北京東城區朝內大街2號凱恒中心B座12層電話：(8610)8513-0588聯系人：李祉瑤郵箱：上海浦東新區浦東南路528號南塔2106室電話：(8621)6882-1612聯系人：翁起帆郵箱：深圳福田區益田路6003號榮超商務中心B座22層電話：（86755）8252-1369聯系人：曹瑩郵箱：香港中環交易廣場2期18樓電話：（852）3465-5600聯系人：劉泓麟郵箱：charleneliucsci.hk18