在這個信息爆炸、技術迭代的時代，人工智能AI正以前所未有的速度和規(guī)模發(fā)展，它們不僅改變了我們獲取信息、溝通交流的方式，更深刻地影響著各行各業(yè)的運作模式。從醫(yī)療健康到金融服務，從教育學習到生產(chǎn)制造，AI的觸角無處不在，它正成為推動社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。

一、市場規(guī)模

AI 市場呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。據(jù)相關預測，未來十年內(nèi) AI 行業(yè)相關的年度收入可能會突破萬億美元大關。從投資角度來看，2023年生成式AI在所有 AI 相關投資中占比超過四分之一，初創(chuàng)企業(yè)的投資額飆升至 252 億美元，是 2022 年投資額的近 9 倍，更是 2019 年投資額的約 30 倍。

二、產(chǎn)業(yè)格局

AI 產(chǎn)業(yè)鏈主要包括基礎層、技術層和應用層，以下是各層的主要企業(yè)分布：

（一）基礎層

1. 芯片領域：

國外：英偉達是全球領先的 GPU 供應商，其產(chǎn)品為 AI 訓練和推理提供強大算力，在市場上占據(jù)重要地位；英特爾也推出了如 Nervana NNP-I1000 和 NNP-T1000 等 AI 芯片。國內(nèi)：寒武紀是國內(nèi)知名的 AI 芯片企業(yè)，其產(chǎn)品廣泛應用于多種 AI 場景；華為海思的昇騰系列芯片，性能出色，為華為的 AI 業(yè)務及相關合作伙伴提供了有力支持；景嘉微在圖形顯控領域擁有圖形顯控模塊、圖形處理芯片等產(chǎn)品，其圖形顯控模塊是核心產(chǎn)品；海光信息的 AI 芯片海光 8000 系列也具備較強的競爭力。中昊芯英剎那高性能TPU芯片具有能耗低、成本低的優(yōu)勢。

2. 數(shù)據(jù)中心與云計算領域 ：

國外：亞馬遜的 AWS 是全球最大的云服務提供商之一，為 AI 的訓練和部署提供了強大的基礎設施支持；谷歌的云服務也為 AI 開發(fā)者提供了豐富的資源和工具.

國內(nèi)：阿里云是阿里巴巴旗下的云計算品牌，為企業(yè)和開發(fā)者提供了一站式的 AI 解決方案和強大的算力支持；騰訊云則憑借騰訊在社交、游戲等領域的海量數(shù)據(jù)和技術積累，為用戶提供了高性能的云計算和 AI 服務；百度云為百度的 AI 業(yè)務及眾多企業(yè)客戶提供了穩(wěn)定可靠的云計算基礎設施和數(shù)據(jù)處理能力.

3. 傳感器領域：

國外：博世是全球領先的傳感器制造商，其生產(chǎn)的各類傳感器廣泛應用于汽車、工業(yè)、消費電子等多個領域，為 AI 系統(tǒng)提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。

國內(nèi)：京東方科技是國內(nèi)傳感器行業(yè)的龍頭企業(yè)之一，其在顯示面板領域的技術優(yōu)勢使其在圖像傳感器等方面也有出色的表現(xiàn)。

（二）技術層

1. 機器學習與深度學習框架領域：

國外：谷歌的 TensorFlow 是目前應用最廣泛的開源機器學習框架之一，為 AI 開發(fā)者提供了豐富的工具和資源；Facebook 的 PyTorch 也因其簡潔易用和高效的特點，受到了學術界和工業(yè)界的廣泛關注.

國內(nèi)：百度的飛槳是國內(nèi)領先的深度學習平臺，為開發(fā)者提供了從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到部署的全流程解決方案，廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺等多個領域。

2. 計算機視覺領域：

國外：英偉達不僅在芯片領域表現(xiàn)出色，其在計算機視覺領域也有深入的研究和應用，為計算機視覺算法的訓練和優(yōu)化提供了強大的支持；英特爾也在計算機視覺技術的研發(fā)和應用方面投入了大量資源，其相關產(chǎn)品和解決方案在安防、交通等領域得到了廣泛應用。

國內(nèi)：商湯科技是計算機視覺領域的領軍企業(yè)之一，其技術廣泛應用于安防、金融、交通、零售等多個領域；曠視科技的人臉識別技術和智能安防解決方案在市場上具有較高的知名度；依圖科技在醫(yī)學影像分析、安防監(jiān)控等領域也有出色的表現(xiàn)，其研發(fā)的“蜻蜓眼”人像大平臺為公共安全提供了有力保障；云從科技在銀行人臉識別、安防等領域有著廣泛的應用，是中國銀行業(yè)人臉識別的第一大供應商.

3. 自然語言處理領域：

國外：OpenAI 的 GPT 系列語言模型是目前自然語言處理領域的重要成果之一，推動了自然語言處理技術的快速發(fā)展；谷歌的 BERT 模型也在語言理解和文本生成等方面取得了顯著的成績.

國內(nèi)：科大訊飛在語音識別、語音合成和自然語言處理等領域具有領先的技術優(yōu)勢，其產(chǎn)品和解決方案廣泛應用于教育、醫(yī)療、智能客服等多個行業(yè)；百度在自然語言處理領域也有深厚的技術積累，其文心一言等語言模型受到了市場的廣泛關注；搜狗在輸入法、搜索等領域的自然語言處理技術也有一定的競爭力。

（三）應用層

1. 醫(yī)療領域：

國外：IBM Watson for Health 是 IBM 推出的醫(yī)療 AI 解決方案，通過對海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析和挖掘，為醫(yī)生提供診斷建議和治療方案；谷歌的 DeepMind 也在醫(yī)學影像分析、疾病預測等方面開展了大量的研究和應用。

國內(nèi)：醫(yī)渡科技在醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析和 AI 輔助決策等方面具有一定的優(yōu)勢，其產(chǎn)品和服務為醫(yī)療機構提供了數(shù)據(jù)支持和智能解決方案；鷹瞳科技專注于眼科疾病的 AI 診斷，其研發(fā)的視網(wǎng)膜影像分析技術可以快速、準確地檢測出多種眼科疾?。粷欉_醫(yī)療在智能醫(yī)療設備和醫(yī)療數(shù)字化服務方面有一定的市場份額，通過與 AI 技術的結合，為醫(yī)療機構提供更加高效、精準的醫(yī)療服務。

2. 金融領域：

國外：PayPal 等金融科技公司利用 AI 技術進行風險評估、反欺詐等，提高了金融交易的安全性和效率。

國內(nèi)：螞蟻金服憑借其在支付、金融服務等領域的海量數(shù)據(jù)和技術優(yōu)勢，將 AI 技術廣泛應用于信用評估、風險控制、智能客服等多個環(huán)節(jié)；騰訊金融科技也在 AI 智能投顧、風險預警等方面開展了深入的探索和應用，為用戶提供更加個性化、智能化的金融服務；平安科技作為平安集團的科技子公司，在金融 AI 領域也有諸多創(chuàng)新和應用，如智能理賠、智能營銷等。

3. 交通領域：

國外：特斯拉在自動駕駛技術方面處于領先地位，其車輛搭載的 Autopilot 系統(tǒng)通過 AI 技術實現(xiàn)了自動泊車、自適應巡航、車道保持等功能；谷歌的 Waymo 自動駕駛項目也取得了重要進展，其自動駕駛汽車已經(jīng)在多個城市進行了路測，并開始商業(yè)化運營。

國內(nèi)：百度的 Apollo 自動駕駛平臺是全球領先的開放式自動駕駛平臺之一，吸引了眾多汽車制造商和科技企業(yè)的合作，共同推動自動駕駛技術的發(fā)展和應用；小馬智行也是國內(nèi)自動駕駛領域的重要企業(yè)之一，其研發(fā)的自動駕駛技術在測試中表現(xiàn)出色，有望在未來實現(xiàn)商業(yè)化落地；滴滴出行則在智能交通調(diào)度和出行服務優(yōu)化方面應用了 AI 技術，通過對海量出行數(shù)據(jù)的分析和預測，提高了車輛的運營效率和用戶的出行體驗.

4. 教育領域 ：

國外：Coursera 等在線教育平臺利用 AI 技術為學生提供個性化的學習路徑和內(nèi)容推薦，提高了學習效果和效率。

國內(nèi)：科大訊飛在教育領域的應用較為廣泛，其 AI 教育產(chǎn)品包括智能語音助手、智能批改、個性化學習系統(tǒng)等，為學生和教師提供了更加便捷、高效的教學和學習工具；好未來等教育培訓機構也在積極探索 AI 技術在教育教學中的應用，通過 AI 輔助教學、智能測評等方式，提升教育質(zhì)量和服務水平。

三、市場表現(xiàn)

毫無疑問，基礎層是整個AI行業(yè)的重中之重，其中芯片領域更是核心中的核心。以下是國內(nèi)國外AI芯片龍頭市場表現(xiàn)對比圖：

1.英偉達

2.寒武紀-U

通過對比國內(nèi)國外AI芯片龍頭市場表現(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，自2023年以來，AI芯片龍頭的漲幅均已高達10倍，漲幅可觀。

四、是否仍有漏網(wǎng)之魚可供發(fā)掘

隨著AI浪潮的不斷前行，二級市場也在朝著基礎層到技術層再到應用層不斷挖掘。但是技術層和應用層企業(yè)繁多，且仍處于早期階段，未來走向未可知。既然如此為何不繼續(xù)挖掘基礎層，通過挖掘國產(chǎn)AI基礎層產(chǎn)業(yè)鏈可以發(fā)現(xiàn)以下企業(yè)：寒武紀U、華為海思、海光信息、景嘉微、中昊芯英。

寒武紀U、海光信息、景嘉微均為上市公司，二級市場已充分定價，華為海思半導體為華為全資子公司，無實際參考意義，剩下一個未上市的中昊芯英，A股上市公司科德教育持股6.59%。

那么中昊芯英究竟價值幾何呢，根據(jù)上述A股市盈率（寒武紀虧損、海光信息150倍PE，景嘉微660倍pe）來看，取中位數(shù)405倍PE，參照市值至少應為328億?？频陆逃苯映止蓛r值應為328*0.0659=21.6億元，科德教育自身市值僅40余億，市盈率32倍，顯然二級市場并未將中昊芯英的價值考慮在內(nèi)，存在一定的價值發(fā)掘空間。

五、風險因素

1. 技術瓶頸待突破：盡管 AI 技術取得了很大進步，但仍存在一些技術瓶頸。例如，大模型的訓練和推理需要巨大的計算資源和能源消耗，如何提高模型的效率和降低能耗是亟待解決的問題；此外，AI 模型的可解釋性、安全性等方面也存在不足，需要進一步加強研究和改進。

2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護問題：數(shù)據(jù)是 AI 的基礎，但數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)標注困難等問題影響了 AI 模型的性能和效果。同時，隨著數(shù)據(jù)的廣泛收集和使用，數(shù)據(jù)隱私和安全問題日益突出，如何在保護用戶隱私的前提下充分利用數(shù)據(jù)進行 AI 訓練和應用，是一個需要平衡的難題。

3. 算法偏見與倫理問題：AI 算法可能存在偏見，導致不公平的決策結果，如在招聘、貸款審批、司法等領域的應用中可能會對某些群體造成不利影響。此外，AI 的發(fā)展也引發(fā)了一系列倫理問題，如 AI 是否會取代人類工作、是否會影響人類的創(chuàng)造力等，需要社會各界共同探討和解決。

六、操作建議

基于行業(yè)估值飛速上漲，建議參照同板塊其余AI芯片股，如有估值補漲。建議貼中長均線買入（20日，60日），出現(xiàn)大陽放倍量考慮賣出。