随着 ChatGPT 的出现，人工智能热潮席卷全球。生成式人工智能有望催生并引领新一轮科技革命和产业变革，推动“人工智能+”行动成为培育和发展优质生产力的重要引擎。
目前，大型人工智能模型的应用进程如何？作为基础设施的 AI 硬件端有何发展趋势？海通证券计算机行业分析师杨林认为，“2024 年有望成为国产大模型全面商业化落地的元年。”国产大模型性能全面提升，先进的能力将逐渐转化为落地应用，推动大模型在办公、教育、医疗、工业制造等垂直行业的广泛应用。大模型面向企业（AI to B）和个人消费者（AI to C）的需求有望全面爆发。
杨林指出，从应用场景来看，智能化场景在各行业的落地呈深入、广泛趋势。人工智能持续优化用户体验，如智能客服、智能推荐、精准营销已在各行业发挥作用。人工智能也在公共卫生安全体系建设中扮演着重要角色，在病毒演变预测、疫苗药物研发、辅助诊断等领域获得广泛应用。从长远来看，企业通过布局数字化营销内容（如数字人），创造差异化的营销体验，提升品牌形象。越来越多的科学家利用人工智能技术，从数据中构建模型，重点围绕新药创制、基因研究、新材料研发等领域加速前沿科学的探索。
商业化落地是大模型发展的一环。杨林预计，2024 年生成式人工智能技术将在知识产权开发、互动陪伴、游戏、营销、电商、教育等方向获得广泛应用。随着人工智能产品逐步落地，2024 年将检验人工智能技术的应用效率，以及多模态演化后的技术能否在更复杂的视频、游戏等领域有所建树。一旦实现人工智能赋能，将带来巨大的收入和利润增长弹性。
一方面，人工智能赋能各行各业，潜力巨大。人工智能应用的推进需底层技术持续支持。算力是训练大模型的基础，目前需求呈指数级增长，人工智能算力对数据传输和通信的要求更高。从人工智能算力产业链来看：GPU 方面，随着英伟达带动，人工智能芯片的计算能力持续提升，芯片互联速度和内存容量快速增长；交换机方面，服务器与交换机以及交换机之间的接口速率从 100G、400G 升级至 800G、1.6T；光器件方面，作为光电转换核心器件的光模块速率提升的还衍生出 LPO、CPO、硅光、薄膜铌酸锂等新方向，带动光电芯片的新需求。
从电子产业链来看，人工智能带动的下游需求有望推动产业链回暖：
- 存储作为半导体核心受益板块，大模型迭代利好动态随机存取内存的需求。随着人工智能模型复杂性的提升，将刺激存储器用量的增长，并带动服务器动态随机存取内存、固态硬盘以及高带宽内存的需求提升。
- 人工智能端侧数字芯片不可或缺。到 2024 年，边缘人工智能芯片的出货量将增至 15 亿颗，年增长率至少为 20%，远高于全球半导体的整体增长率（约 9%）。
- 人工智能个人电脑、人工智能物联网可见度增强。
随着生成式人工智能（AI）模型的蓬勃发展，将专用 AI 加速硬件集成到个人电脑（PC）的需求变得尤为迫切。领先的制造商正积极布局 AI PC。预计到 2024 年，出货的 PC 中，AI PC 的占比将接近 20%。
在多模态技术的加持下，智能眼镜的需求有望得到大幅提升。以微型 LED+光波导的光显方案为代表的 AR 眼镜，有望成为 AI 大模型的理想载体。
