新质生产力初步验证，AI赋能而非替代：一年后再看美国AIGC普涨『附报告下载』 - 热点洞察

本次为大家解读的报告是《新质生产力初步验证，AI赋能而非替代：一年后再看美国AIGC普涨行情》，报告共52页，更多重要内容、核心观点，请参考报告原文，文末有完整版获取方式。

报告核心内容解读

本报告旨在对一年前关于AI赋能不同类型公司的预测进行验证，深入分析AIGC行情的普涨现象。报告根据受AIGC影响程度的不同，将公司分为四大类别，并详细探讨了各类公司股价走势的分化情况。同时，报告亦关注了大模型的发展动向以及算力需求的持续增长，并预测了多数行业对AI的快速跟进以及应用层业绩的释放趋势。

1. 公司分类与股价走势深入剖析

报告将受AIGC影响的公司划分为基础设施类、小白调用类、流程管理类和小模型赋能类。其中，基础设施类公司涨幅显著，符合预期，这主要得益于算力需求的旺盛以及大模型公司业绩的超预期表现。流程管理类公司表现同样超出预期，头部公司迅速引进AI技术实现赋能，但大模型在多流程系统中的完全替代仍面临挑战。小白调用类公司表现与大盘相当，显示出AI赋能与替代原有业务的竞争态势。而小模型赋能类公司涨幅低于预期，AI赋能难度较大，需进一步深入融合行业特性。

2. 大模型发展动态与算力需求趋势

AI作为科技领域的核心发展方向，大模型和算力持续受益。英伟达和AMD等公司在AI算力市场占据重要地位，其中MI300系列加速器相较于H100在性能上展现出优势，且价格更为亲民。GPT与Sora模型在海外市场中表现领先，其他厂商亦纷纷推出高性能模型，期待未来能出现更多突破性产品。

3. 行业快速跟进与AI颠覆性影响

面对AI技术的迅猛发展，多数行业和公司积极跟进，通过引入通用大模型或自研小模型实现AI赋能。然而，以小模型为核心产品的公司面临用户活跃度下行的压力，长期内可能遭受AI技术的颠覆。AGI等新技术的出现预计将对这些行业产生深刻影响，甚至可能实现彻底替代。

4. 应用层业绩释放的预期与展望

2023年，众多公司已将AI技术应用于产品中，预计至2024年，低门槛或环节单一场景将实现明显的降本增效。AI客服等场景能够有效替代人工、提升效率，并已吸引众多参与者部署。随着大模型推理价格的进一步降低，应用层的普及度有望得到显著提升。预计短视频、广告、电商及上游SaaS行业等率先应用AI技术的领域，将在2024年的业绩上得到明显体现。