身處這個正被AI深刻改變的時代，中國企業AI數字化變革如何破局？作為數字中國的觀察者和記錄者，第一財經2023年發起“數字中國行”調研項目，調研人工智能、云計算、大數據、物聯網等數字技術生態對各行各業帶來的產業運營方式的轉變以及產業數字化帶來的投資價值提升，并將采訪、觀察、調研結果一并記錄成冊，形成《2023數字中國年度報告》（點擊查看全文），于2023年12月13日正式對外發布。
以下為報告第二章《數字經濟十大趨勢》節選：
2023年無疑屬于以OpenAI為代表的人工智能（AI）。
ChatGPT橫空出世，成為AI新時代來臨的報曉鳥，預示人工智能作為數字時代2.0核心驅動力，將引領今后10年的數字革命。
走過信息化，新的智能化時代正在開啟。全面推進數字中國建設背景下，新一輪科技革命與中國經濟轉型升級將在此歷史性交匯，中國力量正在全球AI 浪潮中迎頭趕上。
趨勢一：全球生成式 AI 進入發展新階段
AI模型大致可分為決策式/分析式（Analytical）AI和生成式（Generative）AI兩類。生成式AI在2022年年底問世，2023年是這一新技術工具發展的第一階段，一波新穎的應用程序應運而生，特別是在AI繪畫、AI音樂等領域的應用頗為奪人眼球。
接下來生成式AI將進入新的發展階段，在這一階段會誕生更多人工智能初創公司，尋求使用基礎模型打造更多解決方案，與此同時AI商用將加速落地，如谷歌的協作辦公軟件Google Workspace的Duet AI功能開始向企業用戶收費，微軟推出了全新的AI Copilot平臺，AI 帶來的收入增長也將逐漸反映到公司財報中。
此外，全球最大對沖基金橋水基金創始人瑞·達利歐日前表示，AI很快將在我們所有人的生活中成為“重大顛覆力量”，“一切改變都將以非常快的速度發生”。
趨勢二：國產大模型與應用加速迭代
ChatGPT點燃應用熱情之后，國產大模型“如雨后春筍般爆發”，包括通用大模型和行業垂直模型。接下來的時間里，國產大模型還將陸續面世并快速迭代，整個應用生態也將日趨繁榮。
在近年的互聯網發展中，中國公司在應用端展示了很強的創新能力，但在AI時代，“更需要突破的是大模型本身”，因為它是一個非常重要的生產力工具。觀察人士稱，在人類幾千年的發展歷史中，但凡有生產力工具的突破，它都將帶來影響一個時代的底層技術變革，“這需要掌握在我們自己手里”。
大模型的創新需要有實力的公司，預計國內頭部互聯網公司會繼續研發大模型，盡快達到ChatGPT最新代的水平；同時國內公司會利用大模型尋找更適合中國互聯網移動端場景的解決方案，包括搜索引擎、電商、虛擬人、游戲等，行業垂直應用也將快速發展。
趨勢三：國產AI芯片競爭力逐步提升
大模型背后不只是流量入口，更深層次的是操作系統及整套運行能力，包括超級計算能力。
我國已是世界第二算力大國，但國內AI算力的發展，特別是適用于大模型訓練的算力，與全球算力發展趨勢相比仍存在較大差距。
原因之一是我國AI芯片短缺問題日益突出。AI芯片是構筑AI算力的重要基石，近年來，我國AI算力芯片市場主要由美國公司英偉達主導，其市場份額超80%，隨著美國對高性能芯片出口限制措施不斷加強，英偉達主流芯片缺貨嚴重，國產AI芯片亟須肩負起填補市場空缺的重要使命。
目前，百度、阿里巴巴、騰訊和華為等互聯網巨頭公司都在加快AI芯片的自研步伐，一些初創公司也從芯片的底層架構設計入手，試圖通過“彎道超車”抓住AI芯片國產化機遇。隨著更多支持政策出臺，國產高性能AI芯片競爭力有望進入穩步提升階段。
趨勢四：中國光模塊產業優勢進一步穩固
除了AI芯片，光模塊也是算力產業中的一個重要硬件設備。
光模塊是智算中心內部互連和數據中心相互連接的核心部件。2023年以來，生成式人工智能（AIGC）應用的加速落地催化超算數據中心和智算數據中心的建設，基于AI服務器對于大帶寬、低功耗、低時延的數據連接需求，全球云廠商持續加大對800G等高速率光模塊的采購量。
未來，AI大模型將向兩個方向演進：1）更大規模的模型；2）多模態模型，前者向更高數量級的參數和更大樣本集演進以獲得更準確的結果，后者復雜度上升，兩者都將提升算力要求。更高的算力、更大帶寬的存儲，必然需要升級網絡。這意味著高速光模塊產品將迎來更加旺盛的市場需求。
憑借強大的工程師紅利，中國光模塊廠商近年來在與海外廠商競爭中不斷占據上風，目前已成為我國競爭優勢最突出的AI 產業鏈環節，未來在全球光模塊產業鏈中的話語權將繼續提升。
趨勢五：我國數據要素大市場構建加速
數據是AI三要素之一，AI發展驅動數據要素市場需求爆發。隨著大模型時代到來，通用人工智能（AGI）產業將迎來爆發期，需要更大規模、更高質量、更多樣化的數據集提升模型效果和泛化能力。
與此同時，我國正在全方位戰略布局數據要素市場建設，加速構建統一數據要素大市場。2022年12月發布的“數據21 條”為數據基礎制度體系奠定基石，隨著相關政策陸續出臺，我國數據要素市場正迎來飛速發展。
根據國家工業信息安全發展研究中心數據，2023年我國數據要素市場規模預計將突破千億元，“十四五”期間市場規模復合增速預計超過25%。隨著數據資產入表、數據確權、數據流通交易等政策逐步完善，占比相對較小的數據交易、數據服務等市場有望更快增長。
趨勢六：數據安全產業需求逐漸釋放
數據作為新一代生產要素，已成為與國家生產力直接掛鉤的戰略資源。確保數據處于持續安全的狀態，保護數據的機密性、完整性以及可用性，是數據價值不斷被挖掘與利用的基礎。
我國大力推進數據要素市場發展，數據安全作為數據要素產業鏈核心環節，有望充分受益。據工信部等十六部門在2023 年1 月下發的《促進數據安全產業發展的指導意見》，到2025年我國數據安全產業規模要超過1500億元，年復合增長率超過30%。
機構預計，信創 網絡可視化 密碼的防護體系有望成為新時代大安全防護組合。其中，信創是計算機行業的“軍工”，行業、政府信創推進有望持續加速；網絡可視化在帶來數據標準化和可讀化的同時，為數據要素流通及AI算力可視化夯實“地基”，隨著AI 智算中心加速建設，智算可視化需求趨升，滲透率從0到1逐漸開啟；此外，密碼行業將迎來從小眾走向標配的拐點。
趨勢七：人工智能與傳統產業加速融合
數字化浪潮席卷各行各業，人工智能帶來生產關系的更深刻變革。
根據美國信息技術研究分析公司Gartner發布的《2022年人工智能技術成熟度曲線》報告，預計AIGC將在2-5年內進入生產成熟期，發展潛力與應用空間巨大。2025年，30%的大型組織出站消息將由AIGC生成；50%的藥物發現與研發將使用AIGC；2027年，30%的制造商將使用AIGC提高產品研發效率。這意味著傳媒、醫藥等領域的AI 變革正不斷走向深入。
工業領域，我國已建成全球規模最大、技術領先的網絡基礎設施，“5G＋工業互聯網”加速融合，而AI賦能制造業數字化轉型，以機器視覺、數字孿生工廠、工業機器人等為代表的智能工廠建設將加速，并以較快的速度探索前沿應用。
趨勢八：特斯拉引領自動駕駛奇點到來
特斯拉自動駕駛產品目前分為自動輔助駕駛（AP）、增強輔助駕駛（EAP）和完全自動駕駛（FSD）3個類別，FSD是最高階產品，可實現包含高速領航、城市道路領航和泊車三域智駕功能。FSD Beta 版在北美地區滲透率測算已達25%左右，隨著正式版推出，特斯拉或引領自動駕駛奇點到來。
據悉特斯拉正推動FSD在中國市場落地。作為產業先導和市場風向標，FSD入華后有望加速中國電動汽車的智能化進程。一方面，FSD或可顯著加強中國消費者對汽車智能化的認知，培養消費者對智能駕駛的日常需求和使用習慣；另一方面，將推動國內主機廠提升輔助駕駛及高階智能駕駛功能權重，加速更高級別的自動駕駛功能落地。
趨勢九：人形機器人產業化浪潮將開啟
具身智能是大模型的終極應用場景，人形機器人則被認為是具身智能的最佳載體之一。
AI助力下海外人形機器人研發不斷迭代更新，特斯拉最初于2021年AI DAY發布了人形機器人的概念機，并在兩年不到的時間內實現了快速迭代，其人形機器人Optimus在最新視頻中展示出極佳性能。基于特斯拉在車端形成的軟硬件能力可直接快速復用到機器人領域，其人形機器人產業化落地將提速。
龍頭引領下國內人形機器人產業也在快速發展，目前國內領先廠商在自由度、重量方面已與特斯拉處于同等水平，甚至部分廠商可做到自由度更多、重量更輕。隨著資本大舉進入及軟硬件技術、平臺漸趨成熟，人形機器人產業化浪潮將開啟，并有望成為為數不多的大空間、低滲透率、高速發展的黃金賽道之一。
趨勢十：MR有望成為下一代通用計算平臺
混合現實（MR）本質上是重構時空。蘋果2023年年中發布首款MR頭顯Vision Pro，因價格高昂且“沒有顯示日常使用的必要性”，反響不及預期，但它帶來的新一代空間計算概念逐漸深入人心。
當下我們正處于下一代計算平臺構建成型的起點。MR設備屏幕大、展示三維內容、便攜靈活，性能上優于現有手機、電腦、電視等設備，具備計算平臺進化所需條件，有望成為下一代通用計算平臺。
與此同時，MR與AI軟硬結合是大勢所趨。美國互聯網科技公司Meta在9月底發布MR頭顯Quest 3全新產品及與雷朋聯名的智能眼鏡，同時發布AI圖像生成模型EMU以及基于LIama 2的AI聊天機器人Meta AI，推動MR AI優化用戶使用。頭部企業引領下，MR產業鏈生態將持續豐富升級，成為通往元宇宙時代的關鍵入口仍然值得期待。
總體而言，AI技術日新月異，將在數字時代扮演關鍵角色。AI將是新一輪產業變革的制高點，也將逐漸滲透到我們生活的方方面面。理解物理世界這一深刻變革，直面其帶來的無限可能性包括挑戰，靜待AI將為我們帶來的嶄新未來。
出品人｜楊宇東
總策劃｜姚劍
主編｜錢焜
執行主編｜王媛麗 黃宇
統籌｜朱國泉 周瑾
報告編撰｜馮麗君 王媛麗 李泓霖 俞晟麒 周毅 王瑩 周芳 金葉子 魏曉（實習） 王贊鐸（實習）
視覺設計｜符樂樂 季蓓（特約）
校對｜申江波 苑利芬 鄧詩瑜 趙維一 王婕妤
數據支持｜中創數經
研究支持｜天風證券
報告出品｜第一財經
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