AI+的数字经济是否属于产业切换？

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新能源车销量增速下行，供给端产能过剩问题凸显。（1）新能源车方面，2022 年在 购置税减半等一系列稳增长、促消费政策刺激下，新能源车销量达 688.7 万辆，同 比增长 93.4%，市占率达 25.6%，相较 2021 年提高 12.1%，2022 年新能源乘用车渗 透率达到 27.6%，一定程度上透支了 2023 年的汽车消费需求，预计 2023 年新能源车销量将为 900 万辆，同比增速下滑至 35%。（2）上游来看，碳酸锂、硅料产能释 放，价格已从 2022 年高位下跌 60%以上，有效缓解中下游成本压力的同时也将整 个新能源行业的发展方向从原材料短缺导向的数量型发展转向追求性价比的高质 量发展，盈利空间下降；（3）中游来看，新能源车方面，到 2025 年，新能车所需要 的动力电池产能将达到 1200GWh，但动力电池目前的产能规划已超 5000GWh；新 能源发电方面，2023Q1 国内硅片产能预计将达到 740GW 左右，对于上游硅料和下 游的电池片、组件来说都明显产能过剩，行业竞争格局恶化。

国家部委+基础制度+产业政策催化推动 AI+数字经济发展。（1）国家层面设立相关 部委。两会后国务院机构调整，新设立国家数据局，表明数字中国作为新时代国家 信息化发展的新战略，从战略落地进入到具体部门贯彻落实阶段；同时重新组建科 学技术部，主要为科学技术部划出部分职能专注科技发展工作，强化科技创新；随 后成立人工智能规划推进办公室，启动实施新一代人工智能重大科技项目，在数字 孪生、数字制造、智慧医疗等方面都做了相应部署。（2）2022 年 12 月 19 日，国务 院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出对于数据交易 中涉及到的产权、交易、流通、收益分配等问题的意见；从制度层面规范数据相关 行业发展。2023 年 4 月 11 日，国家互联网信息办公室发布《生成式人工智能服务 管理办法（征求意见稿）》，旨在规范人工智能发展方向，实现从制度上推进人工智 能的良性发展。（3）2023 年 2 月发布的《数字中国建设整体布局规划》明确表明数 字中国建设的重要性，数字经济和实体经济深度融合将是不可逆的时代潮流。截至 目前，我国中央及各地政府已相继发布多部数字经济相关政策，“数字政府”、“促进 中小企业数字化转型”、“数字乡村”、“数据安全”等关键词成为政策侧重点。

本轮数字经济的发展基础为高质量要素、算力基建和大模型。（1）高质量数据要素 稀缺：随着 AI 技术应用场景铺开，数据要素作为大模型训练的基础，重要性进一步 凸显。就国内数据市场而言，据国家发改委官方披露，我国政府数据资源占全国数 据资源的比重超过 3/4，但开放规模不足美国的 10%，个人和企业可以利用的规模 更是不及美国的 7%，数据要素的缺少将延缓 AI 相关应用的落地。（2）算力基础设 施有待完善：一方面，大模型发展对训练算力要求极高，在考虑互联损失的情况下， ChatGPT 需要 1 万张英伟达 A100 芯片作为算力基础。国内目前大模型在算力层面 上与国外差距过大，AI 行业龙头主要使用英伟达的 GPU 芯片进行开发训练，国内 高性能 GPU 的研发能力有限，制约了算法的发展和大模型训练精度的提升；另一方 面，作为算力的主要承载，数据中心的配套建设需求也有所增加。（3）AI 大模型取 得突破，但距离落地仍处早期。2018 年 6 月 11 日，OpenAI 发布 GPT-1 模型，历经 5 年迭代发展，大型多模态模型 GPT-4 在 2023 年 3 月 15 日正式发布，不仅能够阅 读文字，还能识别图像，并生成文本结果。目前国内百度、科大讯飞分别推出文心 大模型和讯飞星火大模型，腾讯、华为、阿里等加速布局，虽然有内部业务的落地 场景，但整体尚未有成熟的商业化模式，大模型落地处于早期阶段。

对比智能手机发展，大模型的落地有望在 1 年周期内落地。总体来看，当前 AI+数 字经济作为核心产业赛道发展已经满足了两个条件，即当前新能源赛道已经进入下 行期同时政策上对于 AI+数字经济持续推动，目前仅在发展要素上仍相对欠缺。对 比智能手机的发展：（1）2007 年 1 月发布 iPhone，且于 6 月正式发售；2008 年 HTC 发布首款 Google 安卓智能手机 HTC Dream，开始逐步进入智能手机时代。（2）2010 年 4 月发布 iPhone4，2011 年 10 月发布 iPhone4s，加快推动智能手机发展。（3）国 内方面，2010 年 4 月 6 日小米成立，2011 年 7 月小米宣布进军市场，2012 年 3 月 小米手机销量破 100 万台；2011 年 5 月金立成立智能手机研发院，11 月启动智能战 略暨召开智能手机全系列产品上市发布会；2011 年 6 月，OPPO 推出首款智能手机 OPPO X903(Find)等等。对比 AI+产业的发展：（1）2018 年 6 月 11 日，OpenAI 发 布 GPT-1 模型；（2）2022 年 11 月发布 GPT3.5，随后 2023 年 3 月 15 日发布大型多 模态模型 GPT-4 形成爆款；（3）百度、科大讯飞分别推出文心大模型和讯飞星火大 模型，腾讯、华为、阿里等亦加速布局。因此，若考虑国内巨头入场、研发周期，从海外爆款的出现到国内实现爆发式增长，时间周期上大概为 1-2 年即可实现；类 比当前龙头企业开始加速布局大模型，有望在 1 年左右的周期实现落地。

元宇宙无法成为产业级别行情的原因在于技术难度和生态匮乏导致落地较为困难。 对比元宇宙的主题行情的差异：首先，从业绩表现上看，元宇宙在 2021Q1-2021Q4 业绩高速增长，但 2022 年开始业绩增速持续下行，因此元宇宙业绩偏弱下行拖累了 市场表现，导致行情无法持续。其次，从产业化条件来看：（1）技术基础差异以及 元宇宙技术门槛更高：一方面，以 AI 为主的数字经济等的技术已经存在一定积累， 包括语音识别、图像识别等已经普遍商业化；另一方面，元宇宙具有更高的技术硬 门槛（云渲染、VR 防晕、实时互动等），相比之下，规模越来越大的 AI 模型和海 量数据能够使 AI 技术加速发展，具备广泛落地的基础。（2）应用场景和生态相对匮 乏：截至目前为止，仅谷歌、Meta 和微软等互联网巨头发布相关产品，且 Oculus Quest 2 发布后并未有大量厂商跟进；元宇宙目前的内容端相对单一主要仍在游戏、 娱乐领域，而生态上的门槛亦相对较高，因此短期内广泛商业化落地较为困难；反 观以 AI 为首的数字技术潜在应用场景丰富，包括出行、社交、办公等。（3）政策支 持力度差异：一方面，数据要素相关政策高频出台，主要为数据要素的产权、流通 和交易制度的推进等，以及大力发展基础设施建设，包括以“东数西算”为主的算 力基建；另一方面，国家顶层设计，设立国家数据局，AI 推进办等；反观元宇宙， 目前仅部分省份发布相关产业发展规划。