编者按：本文基于芮数报告平台近期上线的「大模型与AIGC」行业 8 篇研报整理提炼，归纳市场共识与分歧，供研究与投资决策参考。

核心观点

AI技术革新引领新一轮科技革命

当前全球经济增长面临瓶颈，第三次工业革命红利濒临耗竭，AI技术的发展被认为是注入经济新动能的关键。大模型技术的进步，尤其是ChatGPT等AI模型的推出，预示着AI可能开启新一轮科技革命，对生产要素的智能替代和功能倍增具有重要意义。

大模型技术的发展有助于解决要素生产率提升的“时滞”问题，通过算法、算力和数据基础设施的完善，以及互补式创新和配套投资的加大，有望加速突破“索洛悖论”，推动社会生产效率的提升。

自动驾驶技术的发展正在加速，L3+自动驾驶功能的商业化试点得到政策支持，预计2024-2027年新能源汽车减免车辆购置税规模可达5200亿元。理想汽车等企业自研的大模型技术在智能汽车领域的应用，预示着自动驾驶技术将迎来奇点。

大模型在自动驾驶算法中的应用，如BEV+Transformer算法架构的推出，显著提升了感知性能和多传感器信息融合能力，推动自动驾驶技术向“平民化”迈进。

金融行业对大模型技术的探索和应用日益增多，AI大模型已成为新质生产力的重要组成部分，能够大幅提高生产效率和优化资源配置。

金融机构在落地大模型时面临数据质量、推理准确性及响应速度等挑战，同时需关注数据治理、模型治理和合规应用。未来，金融行业的大模型应用场景将从内部辅助运营向外部客户服务扩展，提升AI对金融机构的价值。

中国在AI大模型研发方面持续加码，包括大型科技公司、科研院校和初创科技团队在内的至少19家企业及科研院所涉足人工智能大模型训练。

虽然国内大模型研发应用领域热潮高涨，但与国际先进水平如GPT-4相比，仍存在一定差距。大型科技公司在算力层、平台层、模型层、应用层进行全面布局，而科研院校和初创科技公司则主要聚焦于算法研发和细分领域应用。

AI技术通过大模型的发展，特别是对生产要素的智能替代和功能倍增，有助于解决要素生产率提升的难题，从而推动新一轮科技革命。

自动驾驶技术正加速发展，预计未来将从内部辅助运营扩展到外部客户服务，提升AI在自动驾驶领域的价值。

金融行业在应用大模型时需关注数据质量、推理准确性及响应速度，并重视数据治理、模型治理和合规应用等挑战。

中国AI大模型研发领域虽有显著进展，但在参数量和应用深度方面与国际先进水平如GPT-4存在差距。