在大模型时代，AI领域具备更多投资机遇，吸引了众多公募人士关注。

今年2月以来，人工智能板块再度火爆，背后离不开ChatGPT等大模型的助推。大模型也成为了2023世界人工智能大会的重点话题，引发各行各业广泛关注。

腾讯研究院联合其他机构共同发布的《人机共生——大模型时代的AI十大趋势报告》指出，涌现和融合是大模型时代重要的AI趋势，大模型推动AI进入AGI（通用人工智能）阶段。

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众多公募基金经理在接受《国际金融报》记者采访时表示，大模型助推了AI领域的产业发展，与AI相关的众多行业在未来也将更加具备投资机遇。

AI火爆引发公募关注

人工智能的突然爆发在诺安科技组、诺安益鑫基金经理陈衍鹏看来有几点原因：一是GPT技术迭代到了一个临界点，AI产业到了一个临界点；二是ChatGPT为代表的应用火爆全球，成为有史以来使用量最快破亿的应用，之后聊天、绘图、文本编辑等领域都有爆款应用，应用端迅速推广之后AI服务器供不应求，再之后便是全球科技巨头都开始介入这一轮科技竞争。

陈衍鹏一直在关注本届世界人工智能大会，他向《国际金融报》记者表示，今年大会的关注度比往年要高，全球科技产业共振，参展企业很多，有国内众多的大模型公司，还有AI芯片公司和众多AI应用类公司。

“今年2月份ChatGPT火爆后，大语言模型成为市场焦点，NLP、多模态技术给美工设计、文本创作、工业设计、机器人训练等带来翻天覆地的变化。”陈衍鹏认为。

回顾本届世界人工智能大会，银河基金基金经理卢轶乔表示，相比于前两届，本届的确为观众们带来了许多惊喜。“尤其是在AI技术受到关注的当下，这次展会是非常值得一看的”。

谈及大会上普遍被讨论的AIGC（人工智能生成内容），卢轶乔认为，“2022年是AIGC元年”，相比此前主要生成形式仅限于文字，2022年开始，AIGC具备更丰富模态且支持跨模态产出的模型开始出现，AIGC逐步涵盖文本、音频、图像、视频等多个生成模态。目前，国内外已有多个大模型平台正在AIGC的赛道上争相追逐。

卢轶乔表示，正是这些大模型的快速发展，让不少个人用户在今年使用AIGC技术撰写文章、一键作图、解答问题等。另外也有不少数字人诞生，被运用于直播带货、在线客服、短视频创作等场景。

不过，盈米基金高级技术总监吴珂皓认为，AIGC在财富管理行业，由于行业的特殊性，目前这种替代还不太可能，特别是在前台领域。但是在中后台的部分领域，是可以部分替代的。

“大模型在财富管理行业可以设置一些必要的‘考试’来评定AI模型的水平，但是最终必须还是要由人来操作和管理。这种情况会跟自动驾驶类似，自动驾驶到未来也会跟AI大模型在财富管理行业一样，面临一个伦理问题。比如一旦出现了交通事故，或者客户出现资产损失，这个相应的责任由谁来承担。”吴珂皓表示。

催生相关行业投资机会

随着大模型的出现和推进，催生了与AI相关的众多投资机会。

“对于传媒行业的投资而言，本次世界人工智能大会无疑是让我们亲眼看到了AI+传媒应用落地的新进程。随着技术的持续快速提升，AI在传媒行业的应用或许未来可期。”卢轶乔表示。

诺安基金研究部总经理邓心怡认为，这次人工智能的科技变革是全球技术创新的新周期起点，从产业发展的角度来看，该领域的投资机会可能比2010-2015年移动互联网从元年到应用爆发的重要性更大、兑现速度更快，对全球生产力提升和生产关系的重塑都有巨大的推动力，在此过程中自然会孕育出下一批影响未来10年的伟大企业。

如果从产业链的角度划分，邓心怡表示，AI的投资机会可以简单分为三部分：“一是算力：以芯片、光模块、服务器为代表的硬件基础算力；二是模型：以OPEN AI的GPT4为代表的大模型，以及金融、医疗、教育等专业领域的垂类模型；三是应用：以微软New Bing为代表的依托于大模型能力，对接客户需求的应用。”

不过，站在当下，邓心怡认为，目前业界只看到了大模型作为人工智能革命中基础设施的能力跃升，远未看到大模型的能力边界，也还没有完成对大模型能力的“可解释性”的研究。她表示，“真正应用AI的产品，即使是在海外也还没有完成产品的打磨，更没走到对传统业态和生产方式的革新。从这个角度来看，AI领域将随着产业的发展在未来十年持续涌现丰富的投资机会。”

基于通用人工智能技术的推进，贝莱德先进制造一年持有混合基金基金经理邹江渝告诉记者，未来将有可能赋能各行各业，在早期阶段可能会比较快有变化的领域包括：辅助办公、创意设计、个人助理、辅助教育、机器人等领域，“这也会是我们在投资研究时着力侧重的领域”。

当前阶段投资的“大模型”无疑是一把“双刃剑”，邹江渝表示，投资机遇在于大模型会是未来人工智能领域应用百花齐放的底座，一旦得到广泛认可和应用接入，大模型公司的商业变现能力会很强，用户黏性也会比较高。而风险在于该领域大概率会是一个赢家通吃（winner takes all）的局面，最后只留下绝大多数用户认可的、做得最好的大模型，所以目前在一个群雄逐鹿的阶段，需要不断评估和调整，努力找到那个最后的赢家。

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