根据华尔街日报1月6日报道，爆红的聊天机器人ChatGPT背后的研究实验室OpenAI正在谈判以收购要约的形式出售现有股份，交易对该公司的估值达到290亿美元左右，使其在没有什么收入的情况下成为账面上最值钱的美国初创公司之一，成为AI时代资本定价的标杆事件。ChatGPT作为生成式AI，不仅能够免去用户检索过程直接给用户提供答案，还能够凭借强大的语言组织能力为用户带来深度交互体验，某些领域搜索评价甚至超过谷歌，或具备颠覆搜索引擎市场的潜力，打开了AI商业化的空间，建议投资者关注科大讯飞、拓尔思等NLP技术深度布局企业。

风险提示：

核心技术研发不及预期；技术市场化不及预期；行业竞争加剧

详见《计算机周报20230108：ChatGPT：AI时代资本定价标杆性事件》‍

▍计算机周报20230212：ChatGPT有望带来5G消息的业务重构

市场回顾:

本周（2.6-2.10），沪深300指数下跌0.85 %，中小板指数下跌1.00%，创业板指数下跌1.35%，计算机（中信）板块上涨0.32%。板块个股涨幅前五名分别为：汉邦高科、科大国创、三六零、汉王科技、光云科技；跌幅前五名分别为：同为股份、和仁科技、中远海科、财富趋势、久其软件。

行业要闻:

乘联会：预计2月新能源车市会出现开门红，实现同比和环比较大幅度增长。

工信部：多措并举做好新能源汽车关键原材料保供稳价工作，推动加快国内开采进度。

36Kr：中国新能源汽车满意度水平首次超过燃油汽车。

36Kr：华为发布“超融合+”战略及系列新品，孟晚舟将迎来上任华为轮值董事长后的首次当值。

公司动态:

新晨科技：2月6日消息，公司持股5%以上股东蒋琳华通过集中竞价、大宗交易方式累计减持公司股份4,503,500股，占公司总股本的1.5003%，减持后持股20,790,250股，占公司总股本的6.9294%，减持计划已实施完毕。

唐源电气：2月7日消息，公司与汇研智通共同出资1,000万元设立控股子公司成都唐源信测科技有限公司，其中本公司拟出资510万元，持有标的公司51%的股权；汇研智通拟出资490万元，持有标的公司49%的股权。

神州数码：2月9日消息，公司中标2021年至2022年PC服务器集中采购补充采购第二期项目，中标金额为814,574,622.43元。

迪威迅：2月9日消息，公司第一大股东上海飒哟港企业咨询服务合伙企业拟通过公开征集转让的方式协议转让其持有的公司35,356,613 股股份，占公司总股本的 9.81% ，本次股份转让将导致公司第一大股东发生变化。

本周观点:

我们先前已有多篇报告前瞻性持续强调ChatGPT机遇，旗帜鲜明发布预判 AI或是今年预期差最大主线，再次强调 ChatGPT本质是AI通用工程化拐点，因而资本市场的普遍感知与大规模商业化将会迅速落地。建议重点关注ChatGPT方面，从技术到使用，商业化空间逐步打开激发更大潜力：

5G消息有望带来商业模式的变化，即推动商业模式向成功量计费、月结结算等类似SaaS的方式进行转变，打开长期成长空间。ChatGPT最佳、最快落地场景之一：梦网科技、彩讯网络等；

通用技术平台：百度、360、科大讯飞等；

算力：引发科技巨头AI算力提升军备竞赛从而提升资本开支，寒武纪、景嘉微、中国长城、海光信息、浪潮信息、中科曙光等；

场景与数据战略入口：昆仑万维（opera浏览器）、二三四五。

垂直领域NLP技术输出：拓尔思、云从科技、汉王科技等。

底层数据及算法安全：电科网安、吉大正元、中新赛克、浩瀚深度、美亚柏科等。

风险提示:

技术落地不及预期；行业竞争加剧。

详见《计算机周报20230212：ChatGPT有望带来5G消息的业务重构》

▍ChatGPT系列报告：百度、三六零与科大讯飞：谁是ChatGPT“国家队”？

从开源模型GPT-2迈向通用模型的ChatGPT。
自2017年6月，Google发布论文《Attention is all you need》，首次提出Transformer模型，成为GPT发展的基础；2018年-2020年，OpenAI基于Transformer模型发布多篇论文，并陆续提出GPT-1、GPT-2、GPT-3的三类语言模型，并在2022年2月发布论文《Training language models to follow instructions with human feedback》（使用人类反馈指令流来训练语言模型），公布InstructionGPT模型，随后在2022年11月30日，OpenAI推出ChatGPT模型，并提供试用。

仅仅不足6年时间，ChatGPT走完从理论到现实的历程，其核心催化在于算法+数据+算力的共振。

模型的进步是算法+算力的加持下，通过海量参数带来从量变到质变的升华。
GPT模型依托于Transformer解除了顺序关联和依赖性的前提，提出一个建设性的主张：先通过大量的无监督预训练（Unsupervisedpre- training），再通过少量有监督微调（Supervisedfine- tunning），来修正其理解能力。

整个算法模型包含三个步骤：1、人类反馈强化学习（RLHF）；2、收集参照参数并训练奖励模型；3、使用PPO算法进一步对GPT实现的内容进行强化学习加成，从人类偏好学习模型解决了强化学习对奖励机制保持一致的高度依赖。

而复盘技术路径，算法模型在2017年时已被提出，从GPT-1到ChatGPT依然遵循Transformer的框架。而真正带来升华的是在高性能算力加持下，通过优质数据的不断迭代演变而来。

高质量的数据资源是推动GPT进化的重要抓手。
从GPT-1的1.17亿参数到GPT-2的15亿参数，再到GPT-3划时代的1750亿参数，OpenAI依托筛选过的优质数据形成参数量的阶梯式上升，最终带来GPT-3乃至ChatGPT具备理解上下文、连贯性等诸多先进特征。

在提出GPT-3的论文《Language Models are Few-Shot Learners》中，OpenAI在收集近一万亿文字（参数）的数据库后，放弃直接使用海量数据训练模型，而是转向通过三种模式筛选优质数据进行训练，从而从万亿参数归纳出众人所熟知的1750亿参数，其核心原因在于“未经过滤或轻度过滤的爬虫数据往往比筛选后数据集质量更低”。

论文中所用的三种筛选数据模式如下：

1、根据与一系列高质量参考语料库的相似度比较，从而过滤出的爬虫数据；

2、通过对数据集内部和跨数据集的文档上执行重复数据的删除；

3、将已知的高质量参考语料库添加到训练组合中，以增强数据集的多样性。

根据OpenAI的设计，在筛选出的优质数据下，最终训练出的GPT-3成本极其高昂。即使在团队明确发现失误的前提下，依然无法承担二次训练的代价，其本质原因在于优质数据的来源是OpenAI通过大量前期的工作筛选而成。

通过梳理，筛选后的数据主要分为：1）过滤后的爬虫数据、2）WebText2的数据集、3）一号图书馆数据、4）二号图书馆数据、5）英文版的维基百科等五种。而将五类数据映射至国内，我们发现在互联网高歌猛进的建设中，我国天然具备五类数据的优质土壤。

以百度、360和科大讯飞为代表的通用模型中国队，同时具备模型+算力+数据的天然属性
在模型上，无论是GPT-3、亦或是ChatGPT，其底层的技术仍未跳出2017年Transformer模型的框架。

1、三六零：根据2月7日，公司在互动平台上的回答，公司的搜索引擎团队及人工智能研究院从2020年开始一直在包括类ChatGPT、文本生成图像等技术在内的AIGC技术上有持续性的研发及算力投入，目前公司的类ChatGPT技术的各项指标已实现强于GPT-2的水平，并在中文语境下实际效果强于ChatGPT2；

2、百度公众号宣布将在3月上线类ChatGPT应用“文心一言”；

3、在NLP所在的认知智能领域，科大讯飞主导承建了认知智能全国重点实验室（科技部首批20家标杆全国重点实验室之一），多年来始终保持关键核心技术处于世界前沿水平，并在去年获得Commonsense QA2.0、OpenBookQA等12项认知智能领域权威评测的第一；

4、浪潮信息发布的源1.0，作为人工智能巨量模型，单体模型参数量达到2457亿，超越美国OpenAI组织研发的GPT-3模型，成为全球最大规模的中文语料AI巨量模型。

结合OpenAI以非盈利的模式下，仅仅在一年多便从GPT-2升级到GPT-3，我们判断百度、三六零以及科大讯飞为代表中国队，在模型上的差距有望在一定时间内实现追平。

在算力上，OpenAI的算力依托于微软为其推出的超级计算机，根据微软表示，最新与OpenAI和合作研发的这款超级计算机居于世界Top5之列。而根据2022年6月1日新华网的报道，2022年上半年的全球超级计算机500强榜单中，中国共有173台超算上榜，上榜总数蝉联第一。

同时，百度智能云落地新一代高性能AI计算集群，成为领先的AI原生云算力底座。研究人员可基于全新发布的实例组建上千节点规模的超高性能计算集群，成倍缩短超大AI模型的训练时间。经过百度内部NLP研究团队的验证，在这个网络环境下的超大规模集群上提交千亿模型训练作业时，同等机器规模下整体训练效率是普通GPU集群的3.87倍。

我们认为，即使国内厂商在单颗芯片的算力上无法达到欧美水准，但通过组建多个算力集群叠加多员工迭代的加持上，将进一步抹平算力上的差距。以三六零为例，截至2022年半年报，公司货币资金超200亿，2021年研发投入超30亿，具备充足资金储备面对算力竞赛的格局。

三大巨头具备国内海量优质数据的优势。
通过对GPT-3的五类数据分类，以百度、360和科大讯飞为代表的国内厂商，天然具备优质数据的储存。

如百度和三六零同时具备类似CommonCrawl（filtered）的数据，对标Reddit的百度知道和360问答，以及对标维基百科的百度百科和360百科。两者更是国内搜索引擎第一与第二的龙头厂商，根据2月7日三六零在互动平台的回答，目前360搜索是中国搜索引擎的Top2，市场份额为35%。海量数据存于自身，天然具备数据清洗和数据迭代的核心功能。

而科大讯飞AI训练模型依托自身在医疗领域和教育领域的领军地位，通过教育领域的成绩单和题库，以及医疗领域大量的处方单和病例等专业数据支撑自身专业AI布局，形成专用领域数据闭环的功能。

投资建议：
百度和360作为国内前二的两大搜索引擎，具备海量通用数据之外，着重布局国家与科技巨头算力军备竞赛环节，均构建算法+数据+算力三大核心能力，或将成为国内通用算法的领军企业。

科大讯飞通过在NLP方面长期的技术优势构建讯飞开放平台，提供超过500项AI产品及方案，并链接500万＋合作伙伴共建人工智能生态；结合自身在教育、医疗、翻译、金融和司法等专业领域的数据积累，有望形成通用+专项模型的共振。

在ChatGPT带来业务逻辑质变重估的趋势下，充分看好三者在通用模型的核心竞争力，维持“推荐”评级：三六零、科大讯飞。由于2022年疫情反复带来订单交付延期和费用率上升等原因，对应调整相关公司盈利预测，三六零：预计2022- 2024年归母净利润为-24.49/ 5.01/ 11.70亿元，23-24年对应PE为104X/ 45X；科大讯飞：预计2022-2024年归母净利润为5.57/ 17.32/ 27.59亿元，23-24年对应PE为64X/ 40X。建议重点关注：百度集团-SW。

风险提示：
技术落地不及预期，竞争格局加剧。

详见《ChatGPT系列报告：百度、三六零与科大讯飞：谁是ChatGPT“国家队”？ 20230213》

▍计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告：算力“军备竞赛”

ChatGPT是由微软投资的AI实验室OpenAI开发出的一款智能聊天机器人模型，它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。

每一代GPT模型的参数量都快速增长，2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿，而2020年5月的GPT-3，参数量达到了1750亿。ChatGPT能够实现当前如此强大的交互，离不开背后庞大的算力支撑，随着AI等新技术的发展，对高可靠、高性能、高安全算力需求更加突出。

AI服务器：人工智能发展核心算力底座。

1）数据海量增加等趋势下，带来了对算力需求的快速提升。根据IDC测算，国内智能算力规模正在高速增长，2 2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，中国通用算力规模年复合增长率为18.5%。2）根据IDC数据，2021年全球人工智能服务器市场规模达156.3亿美元，预计2026年全球人工智能服务器市场规模将达到347.1亿美元，五年复合增长率为17.3%。根据IDC数据，2021年中国人工智能服务器市场规模达到59.2亿美元，与2020年相比增长68.2%，其中，浪潮信息、新华三、宁畅、安擎、华为等诸多中国厂商发挥重要作用。

浪潮信息已连续5年保持中国AI服务器市场份额超过50%，龙头地位稳固。市场份额方面，根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021全年浪潮信息AI服务器中国市场占有率达52.4%。自2017年以来，浪潮信息已连续5年保持中国AI服务器市场份额超过50%。

AI芯片：AI算力“明珠”，国产厂商持续发力核心领域。

随着大数据的发展和计算能力的提升，根据寒武纪招股书，2022年中国人工智能芯片市场规模预计达368亿元，预计2024年市场规模将达到785亿元，复合增速有望达到46%。根据IDC数据，2021年中国人工智能芯片市场中，GPU的市场占有率近90%，ASIC，FPGA，NPU等非GPU芯片市场占有率超过10%。景嘉微、寒武纪等国内GPU、AI芯片龙头正持续发力，产品、市场等方面不断进取。

投资建议：

ChatGPT引领AI发展大潮，背后需要算力的快速提升，因此算力行业的发展已经是大势所趋，AI服务器、AI芯片等领域迎来重要的发展机遇。建议重点关注国内AI服务器龙头浪潮信息，同时建议关注AI芯片龙头寒武纪、景嘉微，AI服务器龙头中科曙光、中国长城。

风险提示

ChatGPT技术落地不及预期；行业竞争加剧；底层算力市场格局具有不确定性。

详见《计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告：算力“军备竞赛” 20230213》

▍计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告：为人形机器人注入“灵魂”

ChatGPT凭实力“出圈”

ChatGPT是一款对话式AI聊天机器人，由微软旗下的人工智能研究实验室OpenAI于2022年11月30日发布。它能写论文、编代码、写小说，甚至知道绕开人类提问中预设的价值判断、道德倾向等陷阱。ChatGPT一经推出，就在人工智能生成内容（AIGC）领域引起轰动，被评价聪明得“像人类”。

“人形机器人”与“AI”的关系已密不可分。

人形机器人离不开机器视觉与神经网络，前者通过目标追踪、图像描述、场景理解等生成数据，后者模仿人脑对生成的数据进行算法处理，从而令人形机器人完成各自任务，而无论是机器视觉或神经网络都与AI息息相关。AI已成为人形机器人的核心。

ChatGPT助力AI快速实现技术平台化和应用场景化。

ChatGPT与以往的AI工具拥有诸多“共性”，但又具备独特的“个性”。1）ChatGPT的“自然语言处理”采用了一种用于处理序列数据的模型，使其交互能力和学习能力得到加强。这意味着它与人类互动越多，“成长”越快，随着时间推移对用户提出的同一问题能做出不同或更靠谱的解答。2）ChatGPT使用大量语料库作为训练，它能更好地理解人类语言，避免“人工智障”的诟病。约有40名全职AI训练师在多年时间内给ChatGPT“投喂”了3000亿个单词的语料。3）一般的对话型AI具备特定用途（例如某一组织的对内对外服务），而ChatGPT则试图完成“几乎任何语种“的任务。

ChatGPT或带来人形机器人下一拐点。

人形机器人是一个多任务、通用型机器人平台，未来它在工业生产、社会服务等领域将有非常多的应用场景。ChatGPT基于OpenAI公司开发的一个GPT-3.5架构的大型语言模型，通过强化学习训练人工智能聊天机器人程序，能够广泛应用于业界和客户服务，基于Transformer架构的强大算力的语言模型，具有深度学习特质，葆有出色的语言理解和文本对话生成能力，ChatGPT的语言理解和生成水平的便捷性或带来人形机器人下一拐点。

投资建议：

ChatGPT作为人类科技发展里程碑式的技术，大规模的提升了人工智能相关创作的成熟度、丰富度与完整度。虽然当前ChatGPT仍是一个较为新颖概念，且在使用中仍有相对的局限性，但凭借OpenAI强大的算力和算法分析，ChatGPT已在toB、toC的商业探索中加速普及。

在未来，随着人形机器人与ChatGPT商业模式的进一步确定，其有望在医疗、养老、教育等应用生态中快速从“功能”进化为“智能”，并促进更多的付费商业模式落地，因此带来ChatGPT产业的景气度周期，重点关注科大讯飞、汉王科技、三花智控、绿地谐波等机器人核心标的。

风险提示：

行业竞争加剧；营销模式无法顺应市场变化。

详见《计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告：为人形机器人注入“灵魂” 20230213》

▍计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告：重构办公软件价值天花板

金山办公：融合ChatGPT后价值的空前重估。

金山的定位将发生质变。软件产品与业务融合，WPS等产品不仅仅是软件产品，而成为了价值工具、生产力工具。ChatGPT在内容生产领域具备天然的结合点，无论是在Word、Excel、PPT，还是在会议系统或者团队协作上，ChatGPT可以显著提升用户的工作效率，数量级的提升生产力水平。融合ChatGPT后的WPS等系列产品，价值定位将发生质变，从软件产品向价值工具、生产力工具转变，开启一个新时代。

金山的价值将显著重估，具体表现在业绩与估值两个层面。1）业务层面：基于“收入 = 用户数 x 付费率 x ARPU值 ”框架，我们来分析金山的价值重估，融合ChatGPT后的WPS等系列产品，价值定位将发生质变，从软件产品向价值工具、生产力工具转变，开启一个新时代，有望激活广阔市场：用户数：便捷化的使用有望显著降低用户使用产品的门槛，比如excel，不需要再写公式，这有望显著扩大用户总群体；付费率：ChatGPT有望显著提升工作效率，带来倍数级的生产力提升，各用户带来效率上质的飞跃，从而驱动更多用户参与付费；ARPU值：作为额外的价值点显著提升ARPU值。2）估值层面：ChatGPT有望突破公司业务天花板，加速公司在各类市场的拓展速度，从而带来业绩加速释放，甚至于商业模式的进一步升级，从而驱动公司估值体系空前重塑。

OA、ChatGPT有望带来范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革。

ChatGPT有望带来OA软件的范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革。传统OA录入、跟踪和输出的交互模式下，员工流程费心费时费力，企业在精细管理、广域协同、高效运转、简化运行之间的往往有不可调和的矛盾。因此，从OA行业发展历程来看，技术进步无一例外的对OA行业带来了显著的变化与机遇。在ChatGPT模式下，OA这种如此高频使用的产品，如此复杂使用机理下，有望成为最优先、最深度被重构的产品之一。随着ChatGPT不断普及渗透，OA行业有望迎来一轮重大升级与重构，进入智能新纪元。龙头公司泛微、致远已在相关领域前瞻深度布局，有望充分受益。

投资建议：

我们认为，无论是在协作办公领域，还是在内容生产领域，ChatGPT在办公软件具备天然的结合点，ChatGPT有望显著提升用户的工作效率，数量级的提升生产力水平，驱动相关公司价值定位将发生质变。重点推荐金山办公、致远互联，建议关注泛微网络。

风险提示：

ChatGPT技术成熟节奏低于预期，产品融合节奏低预期，行业竞争加剧。

详见《计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告：重构办公软件价值天花板 20230214》

▍ChatCPT系列报告：ChatGPT在金融应用前景

金融领域：最多元化的业务场景，最领先的数字化转型先锋。

我们选择金融行业作为寻找ChatGPT落地场景的最佳领域，主要基于两点原因：1、金融行业在纵向上涵盖多种工作需求，同时又覆盖了从金融到各行各业的多元化应用场景；2、金融行业作为数字化转型的先锋，在新兴技术领域的投入和应用场景的探索较为领先，例如RPA技术广泛应用于金融领域。

ChatGPT落地之一：同花顺i问财。

2009年，同花顺开始布局人工智能领域，成立新部门“i问财”，定位为金融垂直搜索引擎，专门为股民提供专业的股票信息搜索服务。2012年，问答功能上线，可以直接给用户想要的答案；并从金融垂直领域拓展出更多领域。i问财投研平台提供了多维度的股票、基金、债券数据，投资者输入自然语言问句就能搜索想要的数据和信息。i问财作为同花顺AI研发投入的重要成果，与ChatGPT结合有望大幅提升搜索效率，进而延伸出值得想象的商业落地。

ChatGPT落地之二：与RPA的完美结合。

RPA全称为机器人流程自动化(Robotic Process Automation)，主要的功能是通过机器人按照自先设计的流程将工作信息与业务交互执行。ChatGPT可以很好的弥补RPA面对复杂环境的能力，并将RPA的覆盖范围显著延伸，其中典型的场景如聊天机器人集成，并通过两者的结合显著增加了聊天机器人的交互体验与功能延展。目前金证股份子公司金智维是国内领先的RPA公司，已签约客户数达500余家，其中金融机构客户超300家，银行业客户已达80余家，金融行业保持领先。

投资建议：

ChatGPT作为极具颠覆性的人工智能技术，寻找其能够落地的应用场景是最关键的环节。而金融行业作为数字化转型的先导者，同时覆盖了多元化的场景，一直在寻求通过IT手段实现流效率的提升、我们梳理了ChatGPT在具体金融场景中的应用，其中同花顺的智能机器人i问财、在RPA领域领先的金证股份子公司金智维等，均有望受益与ChatGPT带来的质变。建议重点关注同花顺、金证股份，同时建议关注在智能客服领域有领先布局的博彦科技、京北方等。

风险提示：

ChatGPT技术研发和迭代不及预期；行业监管政策变化；行业竞争加剧。

详见《ChatCPT系列报告：ChatGPT在金融应用前景 20230214》

▍通信行业点评：AI浪潮下，再看IDC供需格局

ChatGPT如火如荼，开启大算力时代。

我们认为ChatGPT体现了当前AI训练速度、训练精度的提升，背后的根本逻辑在于庞大训练数据集的支撑，而对于硬件层面来说，计算与传输是保证ChatGPT平稳运行的核心。根据贝壳财经咨询，北京时间2月9日，由于训练量超负荷，ChatGPT官网无法登录，页面显示“超负荷”，侧面印证了当前的网络资源/计算能力无法保证未来大量涌入的算力需求。ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days，从摩尔定律角度看，以ChatGPT为代表的AI发展速度呈指数级上涨，约每隔3～4个月翻倍（摩尔定律翻倍周期约18个月）。

纵使开启收费模式，算力需求仍将高企。

北京时间2月2日，ChatGPT推出收费版，每月约20美元（免费版仍面向客户可用）。我们认为收费版一定程度上是OpenAI为限制流量/缓解算力做出的“权宜之计”。在ChatGPT训练集需带完善的情况下，迅速推向市场，扩大用户面试ChatGPT提升模型精度的“第一要务”，收费版的ChatGPT Plus比起原先的免费版，更像是OpenAI构建获利商业模式的一次探索。从数据中心的角度出发，为支持ChatGPT 3640PF-days算力，需要投资约7~8个标准数据中心（按500P算力为例），我们以国家先进计算产业创新（宜昌）中心项目投资额为参考，则ChatGPT带动数据中心投资额约240亿元。考虑到国内GPU及AI性能仍需跟进，若实现同等算力需更高IDC投资额。

全球供给紧平衡，数据中心配套产业同样值得关注。

根据DataCenterHawk统计，2022年北美一级市场数据中心空置率平均为4.4%，达到有史以来的最低点。弗吉尼亚州北部市场数据中心的空置率接近1%。首次跌破5%。而根据信通院统计，当前全球数据中心规模增长相对稳定，各数据中心厂商或通过增加机架密度满足算力需求。根据中国信通院，随着数据中心功率密度提升，数据中心平均机架功率亦有所上行。2020年全球5-9kW/rack机架占比最大；功率超10Kw/rack机架占比达30%。我们认为随着高密度数据中心的建设节奏加快，传统风冷已无法满足高性价比、低PUE需求，因此改进数据中心制冷等基础设施技术，提高制冷效率，减少制冷系统的能耗水平，成为未来发展方向。

投资建议：

ChatGPT带动AI算力增长，我们认为数据中心作为底层硬件核心环节，承担算力部署、运维的关键作用，建议关注第三方头部IDC运营厂商奥飞数据、数据港、宝信软件、光环新网、润泽科技；同时我们认为随着未来高密度数据中心兴起，叠加ESG要求，IDC储能温控环境有望核心受益，建议关注科华数据、英维克、朗进科技。

风险提示：

行业竞争风险，客户集中度高，资本开支压力。

详见《通信行业点评：AI浪潮下，再看IDC供需格局 20230214》

▍通信行业点评：北京AI产业将如何拉动IDC板块？

北京：支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型。

2023年2月13日，北京市经济和信息化局在北京人工智能产业创新发展大会上，正式发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》（以下简称白皮书），提到北京市将加快建设国家人工智能创新应用，积极探索人工智能产业发展；并支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。加强人工智能算力基础设施布局。加速人工智能基础数据供给。

AI“城市之光”，北京正打造全栈人工智能产业链。

根据《白皮书》统计，截至2022年10月，北京拥有人工智能核心企业1048家，占全国人工智能企业总量的29%，位列全国第一。以北京昇腾人工智能计算中心为例，一期算力规模达100P。2月13日首批签约北京昇腾人工智能计算中心的企业和科研单位达47家，预计算力使用规模超过248P。未来，北京昇腾人工智能计算中心还将持续扩容，短期算力规模将达到500P，远期达到1000P。以500P标准数据中心算力为基准，仅昇腾人工智能计算中心就有望拉动投资额近60亿元。

在京企业打造万亿参数训练模型，算力需求高企。

根据OpenAI 团队发表于2020年的论文《Language Models are Few-Shot Learners》，训练13亿参数的GPT-3XL需要全部算力约为27.5PFlop/s-day；训练1746亿参数的GPT-3模型需要的算力约为3640PFlop/s-day。北京诞生的智源“悟道2.0”，成为全球最大智能模型，参数规模达到1.75万亿；百度“文心”大模型参数规模达到2600亿，即为支持百度“文心”训练模型，需要投资约8以上个标准数据中心（按500P算力为例），我们以国家先进计算产业创新（宜昌）中心项目投资额为参考，则在京企业带动数据中心投资额至少240亿元。

互联网巨头布局有望ChatGPT产品，扩大核心城市IDC算力缺口。

根据艾瑞咨询统计，IDC下游客户中，云+互联网厂商占比约62%。当前国内ChatGPT布局仍集中在互联网厂商中，且主要集中于北京、上海、深圳等核心城市。我们预计算力需求将进一步加大。从IDC公司扩建计划看，奥飞数据、光环新网、数据港等纷纷在北京、上海扩建机房，侧面印证大城市算力缺口仍客观存在。

投资建议：

ChatGPT带动AI算力增长，我们认为数据中心作为底层硬件核心环节，承担算力部署、运维的关键作用，建议关注第三方头部IDC运营厂商奥飞数据、数据港、宝信软件、光环新网、润泽科技；同时我们认为随着未来高密度数据中心兴起，叠加ESG要求，IDC储能温控环境有望核心受益，建议关注科华数据、英维克、朗进科技。

详见《通信行业点评：北京AI产业将如何拉动IDC板块？ 20230214》

▍三六零（601360.SH）公司点评：ChatGPT新龙头

搜索引擎厂商独特的大数据源是构建类ChatGPT应用的核心抓手。

搜索引擎一方面爬虫所有网页，拥有海量知识库；另一方面用户每天进行搜索的行为构成了ChatGPT迭代训练的大数据源。ChatGPT技术核心竞争力为模型、算力、大数据源，搜索引擎厂商在大数据源方面拥有绝对优势，三六零与谷歌、微软、百度同时具备搜索入口和ChatGPT技术储备的属性，具有先发优势。

公司搜索引擎全国市占率第二，类ChatGPT应用已经作为内部生产力工具使用。

三六零2022年搜索引擎中国市占率第二（35%），同时三六零在数据资源端有丰富的多模态大数据积累和相关语料，尤其是中文语料，公司的人工智能研究院从2020年开始一直在包括类ChatGPT技术在内的AIGC技术上有持续性投入，当前公司类ChatGPT产品技术指标超过ChatGPT2，在中文环境下使用效果超过ChatGPT2，在公司内部已经作为生产力工具使用，公司也计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品。

公司已将ChatGPT作为核心战略。

公司创始人周鸿祎在2023年2月9日“星空下的对话”节目中公开表示：ChatGPT可能代表着“人工智能历史上一场真正革命的开始”，同时公司长期做搜索引擎，拥有大量算力、NLP 处理模型等要素，还拥有财力支撑，将大力推进ChatGPT技术。

具体来看，截至2022年三季报公司拥有货币资金219亿元，能够保证公司在ChatGPT大量算力、研发等开支；同时公司相较于国外同行落后的主要是预训练大模型和有效的多模态数据清洗与融合技术，在继续深入自行研发的同时，不排除寻找强有力的合作伙伴，以开放的心态搭建多方共享平台、补足短板，快速缩小差距。

投资建议：

公司作为国内第二搜索引擎厂商，在ChatGPT技术研发拥有独特先发优势，同时2023年起疫后经济复苏有望推动传统业务触底反弹，预计2022-2024年公司收入95、122、144亿元，归母净利润-24.49/5.01/11.70亿元，23-24年对应PE为145X/62X，维持“推荐”评级。

风险提示

ChatGPT技术研发不及预期；下游需求恢复不及预期。

详见《三六零（601360.SH）公司点评：ChatGPT新龙头 20230214》

▍通信行业点评：AI浪潮下，算力基础设施与应用侧有哪些机会？

以ChatGPT为代表的模型训练有望激发算力需求。

OpenAI基于GPT-3.5架构推出的AI机器人对话聊天机器人ChatGPT一经推出便引发了全球范围的关注，同时国内外各大厂商纷纷宣布GPT模型开发计划，如谷歌推出Bard、百度筹划“文心一言”等。

我们认为，以GPT模型为代表的AI模型训练（包括模型预训练、日常运营、模型调优等场景），或将激发对算力资源的海量需求。

AI服务器核心受益。

根据IDC数据，2021年全球AI服务器市场规模达156.3亿美元，同比增长39.1%，预计2026年全球AI服务器市场规模将达347.1亿美元，5年CAGR达17.3%。我们认为，ChatGPT引领的AI浪潮将进一步激发AI服务器采购需求，市场规模增长或远超此前预期。

CPO或成AI高算力时代最优解。

CPO（光电共封装技术）将光模块（光引擎）和交换芯片共同封装在一起，相比于传统的OBO（板上光学）方式，缩短了光模块和交换芯片间的距离，提高了电信号在两者之间的传输速率，在提升集成度的同时可显著降低功耗。

在2022OCP峰会上，Nvida提出“AI计算需要的网络带宽将面临32倍的提升，继续使用光模块会带来翻倍的成本和20-25%额外的功耗，而CPO方案有望带来50%的功耗下降”；另据LightCounting预测，CPO端口的销售额将由2023年的5万逐步增长到2027年的450万，CPO或成AI高算力时代最优解。

OpenAI赋能微软产品，Teams或成核心应用场景。

2023年2月2日，微软宣布旗下所有产品将全线整合ChatGPT，包括且不限于Bing搜索引擎、包含Word、PPT、Excel的Office全家桶、Azure云服务、Teams通讯工具等。

目前微软已推出基于OpenAI GPT-3.5模型的Teams Premium，可提供自动生成会议笔记、任务和重点内容，实时提供AI翻译等功能。

投资建议：

AI服务器：重点推荐紫光股份（新华三）、中兴通讯，建议关注烽火通信；CPO交换机：重点推荐紫光股份（新华三），建议关注锐捷网络、烽火通信；交换机代工：重点推荐菲菱科思、共进股份、星网锐捷，建议关注智微智能；AI应用：重点推荐亿联网络（微软Teams），建议关注会畅通讯。

风险提示：

AI下游需求不及预期，宏观经济波动。

详见《通信行业点评：AI浪潮下，算力基础设施与应用侧有哪些机会？ 20230216》

▍通信行业点评：为什么CPO将引领下一代光通信的发展方向？

以ChatGPT为代表的AI大算力场景，未来有望提升上游光通信领域相关产品的需求量并加速以CPO为代表的新技术路线演进。

近期，OpenAI基于GPT-3.5架构的ChatGPT一经推出就成为了关注的焦点，为了实现其强大的功能，其总算力消耗高达近3640PF-days，这样更高的算力需求自然需要底层算力基础设施提供更有力的支撑。

我们认为，不仅上游光通信产品（光芯片/光器件/光模块等）的需求量有望得到拉动，更重要的是有望加速以CPO为代表的新技术路径演进。

CPO具备性能优势，有望成为大算力应用场景下的重要技术路径。

共封装光学CPO（co-packaged optics），指的是将光引擎和交换芯片共同封装在一起的光电共封装。较之传统方案中（实现光电转换功能的）可插拔光模块插在交换机前面板的形式，CPO方案显著缩短了交换芯片和（实现光电转换功能的）光引擎之间的距离，使得损耗减少，高速电信号能够高质量地在两者之间传输，同时提升了集成度并能够降低功耗，整体优势显著。

当前大算力应用场景的快速发展将加速推动光模块从800G进一步向1.6T演进，在1.6T速率下，传统可插拔光模块的集成度、功耗等问题将更为凸显，而具备性能优势的CPO方案有望作为重要技术路径迎来加速发展。根据咨询机构Lightcounting的预测，全球CPO端口的销售量将从2023年的5万增长到2027年的450万，四年时间提升达90倍。

与CPO相关的光通信产品有望迎来重要发展机遇

我们认为硅光、光引擎、光器件、光芯片等环节都与CPO技术路径密切相关。其中，硅光技术、光引擎都将助力提升CPO方案的集成度，而与CPO配套的相关光器件也将迎来需求的增长，同时制备传统光芯片或适用于硅光方案的大功率直流光芯片的光芯片厂商也有望受益于未来CPO的放量。

投资建议：

以ChatGPT为代表的AI大算力应用场景加速发展有望提升上游光通信领域相关产品的需求量并加速新技术演进，CPO因其多方面的性能优势有望成为未来重要的技术发展方向。

CPO及硅光领域，建议重点关注中际旭创、新易盛、光迅科技、博创科技、建议关注德科立，CPO相关的光引擎和光器件领域，建议重点关注天孚通信，CPO相关的光芯片领域，建议关注实力突出的光芯片厂商源杰科技、仕佳光子。

风险提示：

ChatGPT等大算力场景的发展不及预期，CPO等新技术发展不及预期。

详见《通信行业点评：为什么CPO将引领下一代光通信的发展方向？ 20230217》

▍通信行业点评：北美云厂商加大IDC投入，算力端需求凸显

亚马逊新增350亿美元投资IDC，获地方政府有力助推。

2023年初，亚马逊的云计算部门AWS表示，计划在2040年前投资350亿美元在美国弗吉尼亚州各地建造数据中心园区，多个地点正在建设考虑之中。

此前，AWS从2011年-2020年已在位于弗吉尼亚州北部的数据中心投资了350亿美元。该州制定的“巨型数据中心激励计划”正在等待州议会的批准。亚马逊将有资格参与这项新计划，包括将一些税收豁免最高延长15年；且将有资格获得1.4亿美元的拨款，用于场地和基础设施的改善、劳动力发展和其他项目相关的费用。

全球供给紧平衡，IDC建设万兴未艾。

根据DataCenterHawk统计，2022年北美一级市场数据中心空置率平均为4.4%，达到有史以来的最低点。弗吉尼亚州北部市场数据中心的空置率接近1%，首次跌破5%。而根据信通院统计，当前全球数据中心规模增长相对稳定，各数据中心厂商或通过增加机架密度满足算力需求。

全球头部云厂商在2022年进入扩张周期，加速数据中心布局。根据 Dell'Oro Group预测，2022年全球数据中心资本支出将同比增长 17%，其中超大规模云服务提供商的数据中心支出将同比增长30%。

ChatGPT热度不减，大算力预计推高数据中心需求量。

ChatGPT的成功推出，得益于AI训练速度、训练精度的提升，背后的根本逻辑在于庞大训练数据集的支撑，而对于硬件层面来说，计算与传输是保证ChatGPT平稳运行的核心。

受新基建、数字化转型等国家政策促进及企业降本增效需求驱动，2021年我国数据中心行业收入接近1500亿元，近三年CAGR为30.7%，2022年数据中心行业收入预计达1901亿元。预计ChatGPT将推动AI通用范式的多元探索，大模型训练频次将大幅提升，进一步加大算力需求，推高未来数据中心行业收入增速。

投资建议：

ChatGPT带动AI算力增长，我们认为数据中心作为底层硬件核心环节，承担算力部署、运维的关键作用，建议关注第三方头部IDC运营厂商奥飞数据、数据港、宝信软件、光环新网、润泽科技。

同时我们认为随着未来高密度数据中心兴起，叠加ESG要求，IDC储能温控环境有望核心受益，建议关注科华数据、英维克、朗进科技。

风险提示：

行业竞争风险，客户集中度高，资本开支压力。

详见《通信行业点评：北美云厂商加大IDC投入，算力端需求凸显 20230217》

▍计算机行业点评：网络可视化：运营商数据要素与ChatGPT双重受益的方向

ChatGPT与数据要素从不同方向出发，殊途同归指向优质数据的核心价值。

1）ChatGPT：OpenAI在训练GPT-3的模型时，收集近一万亿文字（参数）的数据库后，归纳出众人所熟知的1750亿参数，其原因在于“未经过滤或轻度过滤的爬虫数据往往比筛选后数据集质量更低”，优质数据的核心价值已然体现；

2）数据要素：“数据二十条”等政策出台对于搭建数据要素、发挥其作用以及挖掘数据价值具备重大意义。而网络可视化产品是基于DPI技术的流量监管体，在对网络数据进行监测、管理，天然具备数据的“地基”和数据“掘金铲”的双重属性。

ChatGPT所需的高质量数据与网络可视化的数据全生态介入形成共振。

从GPT-1的1.17亿参数到GPT-2的15亿参数，再到GPT-3划时代的1750亿参数，OpenAI依托筛选过的优质数据形成参数量的阶梯式上升，最终带来GPT-3乃至ChatGPT具备理解上下文、连贯性等诸多先进特征，因此高质量的数据资源是推动GPT进化的重要抓手。

聚焦网络可视化的产业公司形成了先对ChatGPT的布局形成数据收集（可视化），再对数据集进行分析治理（大数据平台），最后通过数据创造价值（AIGC）的商业闭环，该项技术有望进一步挖掘数据要素的海量价值。

网络可视化是运营商优质数据的“掘金铲”。

数据要素的地位提升带来挖掘B端企业数据价值的新空间，网络可视化产业具备天然优势。“数据二十条”等政策出台对于搭建数据要素、发挥其作用以及挖掘数据价值具备重大意义，催化网络可视化产业从以安全为主的市场方向，迈向企业级的B端市场。

而运营商庞大的优质数据资产挖掘有众多商业出口，网络可视化产业在运营商的业务体系长久落地，已经具备数据底座建设能力，并充分了解运营商数据的核心价值所在，而多数相关上市公司具有针对流量解析的商业落地方案。

运营商国资云有利于数据统一，有望加速推进数据要素落地。

政务云作为的核心基础设施，有望于今年迎来建设高峰。据GPLP，2023年运营商云竞争优势明显，继续冲击高增长，2022年前三季运营商云计算收入同比增速达127.6%，运营商云计算服务快速增长，主要原因在于三大运营商拥有国内丰富的网络基础设施资源和数据中心，几乎囊括了绝大部分国内移动端用户。

在央企加速数字化转型的情况下，同为央企的运营商更具有竞争优势。以天翼云为首的云服务国家队，充分推进数据的统一，有望加速数据要素化落地，网络可视化作为长久以往的数据梳理及监测的功能，在数据统一的趋势下，持续通过整合各方数据+海量数据的汇集、筛选、整合等方面构建自身运营商数据“掘金铲”的核心身份。

投资建议

在数据流转架构覆盖数据运维的全生态下，网络可视化同时具备“地基”和“必要工具”的双重属性，已成为数据要素时代下的刚需。而在ChatGPT和数据价值挖掘来临之际，以流量数据解析为核心的网络可视化大有可为；叠加以天翼云为首的云服务国家队，在承担主要建设方的职责外，具备数据梳理及监测功能的网络可视化有望进一步构建自身竞争壁垒。建议重点关注：浩瀚深度、中新赛克、美亚柏科、太极股份、恒为科技、迪普科技等。

风险提示

行业竞争加剧；5G落地不及预期。

详见《计算机行业点评：网络可视化：运营商数据要素与ChatGPT双重受益的方向 20230219》

▍计算机行业点评：ChatGPT系列报告：算力侧IDC迎来重要机遇

事件：

2月20日举行的上海“算网融合，智领未来”算力网络论坛上，依托上海超算中心建设并运营的上海市人工智能公共算力服务平台正式揭牌投用，上海市经信委副主任汤文侃为平台揭牌。汤文侃表示，随着国家“东数西算”的重点战略布局，算力产业已成为数字产业化的核心构成和产业数字化的赋能关键。

点评：

人工智能浪潮下，大规模算力投资竞赛开启。

早在2月13日，北京市经济和信息化局在北京人工智能产业创新发展大会上，正式发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，提到北京市将加快建设国家人工智能创新应用，积极探索人工智能产业发展；并支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。加强人工智能算力基础设施布局。加速人工智能基础数据供给。

ChatGPT有望显著拉动算力需求。

根据OpenAI 团队发表于2020年的论文《Language Models are Few-Shot Learners》，训练13亿参数的GPT-3XL需要全部算力约为27.5PFlop/s-day；训练1746亿参数的GPT-3模型需要的算力约为3640PFlop/s-day。

北京诞生的智源“悟道2.0”，成为全球最大智能模型，参数规模达到1.75万亿；百度“文心”大模型参数规模达到2600亿，即为支持百度“文心”训练模型，需要投资约8个以上标准数据中心（按500P算力为例），我们以国家先进计算产业创新（宜昌）中心项目投资额为参考，则在京企业带动数据中心投资额至少240亿元。

大算力预计推高数据中心需求量。

ChatGPT的成功推出，得益于AI训练速度、训练精度的提升，需要庞大训练数据集的支撑，而对于硬件层面来说，计算与传输是保证ChatGPT平稳运行的核心。

投资建议：

ChatGPT带动AI算力军备竞赛，大规模投资有望开启。我们认为数据中心作为底层硬件核心环节，承担算力部署、运维的关键作用，有望在AI时代有望迎来一轮大发展，建议重点关注服务器及头部IDC厂商：浪潮信息、润泽科技、宝信软件、数据港、光环新网（通信组覆盖）。

风险提示：

技术落地节奏低于预期，行业竞争风险。

详见《计算机行业点评：ChatGPT系列报告：算力侧IDC迎来重要机遇 20230220》

▍电子行业周报20230222：ChatGPT开启行业变革，Chiplet引领破局之路

市场回顾:

本周（2.13-2.17）电子板块涨跌幅为-3.3%，相对沪深300指数涨跌幅-1.6pct。年初至今电子板块9.0%，相对沪深300指数涨跌幅+4.8pct。本周电子行业子板块涨跌幅分别为面板0.87%，安防-1.42%，消费电子设备-2.59%，半导体设备-2.64%，PCB-2.68%，显示零组-2.68%，消费电子组件-3.07%，其他电子零组件Ⅲ-3.24%，被动元件-3.34%，LED-3.55%，半导体材料-4.52%，集成电路-4.53%，分立器件-6.42%。

ChatGPT引领AI技术变革，带动服务器需求增量。

ChatGPT是基于OpenAI GPT技术的聊天机器人，其拥有3000亿单词的语料基础，预训练出拥有1750亿个参数的模型，海量的参数与强大的智能交互能力离不开背后算力和服务器的支撑。

据我们测算，若未来ChatGPT达到10亿日活，每人平均10000字左右问题，则需新增服务器投入46.30万台。服务器的需求起量为上游的存储/PCB/模拟市场带来新增量。我们预计，单台服务器带来的PCB价值量约为4000元，而AI服务器放量亦将带来DDR5和HBM存储用量的快速提升。

算力芯片采购受阻，Chiplet或成国产破局之路。

AI技术蓬勃发展的当下，数据中心对高算力芯片的需求急速增长，当前用于AI模型训练与推理的主流高算力芯片主要有英伟达的V100/A100/H100等。但受限于美国2022年10月7日颁布的出口管制新规，等效8 Int 600 TOPS算力的芯片对华出口均受限制。

高算力芯片获取受限，自主制造又面临国内先进制程产能稀缺问题，Chiplet或将成为国产芯片的破局之路。Chiplet技术即将不同功能的小芯粒互联，封装成一个系统芯片，有助于提高良率、降低成本，在相同制程获得更强的性能表现，在AMD CPU/GPU产品，以及苹果M1 Ultra SOC芯片中均获得量产应用。

2022年12月，中国工信部亦发布Chiplet技术标准，Chiplet技术有望成为国内半导体重点发展方向，带来全产业链的成长机遇。

封测端，国内封测厂长电、通富、华天、晶方科技、甬矽电子已有成熟的先进封装技术储备，有望受益于Chiplet带来的先进封装需求；设备端，Chiplet技术使得芯片数量增加带来CP测试需求大幅增长；材料端，Chiplet技术发展增大芯片封装面积，提升ABF载板用量，同时亦带来先进封装芯片黏接材料、包封保护材料等需求增量。

投资建议:

我们看好ChatGPT带来的AI应用加速发展，Chiplet则有望成为国产算力芯片的破局之路。建议关注服务器模拟、存储、PCB，以及Chiplet相关的封测、设备、材料赛道投资机遇。

风险提示:

疫情反复影响生产经营；下游需求不及预期；研发进展不及预期。

详见《电子行业周报20230222：ChatGPT开启行业变革，Chiplet引领破局之路》

▍计算机行业点评：类ChatGPT应用安全监管或将成为瞩目新重点

微软Azure OpenAI全面上市，云计算安全监管迎来新的挑战。

据上海仪电集团（云赛智联母公司），Azure Stack 拥有从物理层面到不同的 SaaS 服务层面的多种安全机制，在 Azure Stack 混合云环境中，客户不能够访问虚拟机管理程序层，PaaS/SaaS 服务提供商同样不能访问，Azure Stack 本身提供了用户身份认证、权限的租户隔离和虚拟化资源共享业务安全问题的解决方案，但是对于用户应用数据的安全问题则有赖于用户自己解决，这其中包括如下三个方面：1) 客户虚拟机和应用集群的统一、自动化管理，比如大数据集群管控；2) 客户数据的自动备份、保护机制，比如数据脱敏，数据防泄漏等；3) 客户虚拟机和客户网络的安全防护，比如更符合客户习惯的身份认证与访问控制，恶意软件防护，防火墙等。微软Azure OpenAI服务拥有前所未有的AI能力，参考ChatGPT被用于黑客行为，其AI能力同样被用于违法犯罪的风险。

AI监管大势所趋，国内外已经开始立法筹备。

据Reebuf、新华社，2022年12月6日，欧盟理事会通过了关于《人工智能法案》的共同立场，提议成员国必须任命或建立至少一个监督机构，负责确保 "必要的程序得到遵循"，预计该法案将被广泛应用于从自动驾驶汽车、聊天机器人到自动化工厂等各个领域；国内政府和运营商都在加强相关管控趋势，其中《新一代人工智能伦理规范》建议将伦理道德融入人工智能全生命周期，中国移动和启明星辰联手发布《企业跨境数据流动安全合规白皮书（2023）》提出以“管理体系、技术体系与运营体系协同发展”为核心的企业跨境数据流动安全合规指导方案，并预测了企业跨境数据流动的发展方向。

云赛智联拥有两家微软AEMSP，公司拥有多项云计算安全监管技术储备。

微软 AEMSP 是对合作伙伴 Azure 云服务能力的最高级别认证，获得专属的 Azure 专家 MSP 徽章。要成为微软 AEMSP，有着非常严格的评审流程及要求，需要技术能力能满足接受预先审核评估与现场审核。审核过程中，会从合作伙伴公司体系、Azure 能力、架构实施能力、托管运维能力、SLA体系及持续改进等六个领域进行多维度、全方位审核，综合评审基于 Azure 云的服务能力，总计高达67个审核项，达到要求才能授予认证资质。

当前国内微软AEMSP仅有四家，分别是云赛智联旗下南洋万邦和信诺时代、神州数码以及贝斯平，其中云赛智联官网披露公司具备在IaaS层面专业级安全系统服务，访问控制、入侵监测与防护、紧急响应服务等，在PaaS层面结合数据中心提供云存储、云灾备、云主机和云安全等服务。

投资建议：

我们认为国内云计算和AI等前沿技术监管有望进一步加强，建议重点关注通过微软AEMSP认证，公有云运维及安全龙头云赛智联；构建数据监测与梳理核心能力的网络可视化相关厂商浩瀚深度、中新赛克、恒为科技、迪普科技等；对标Palantir的电子取证及数据溯源龙头美亚柏科。

风险提示：

技术落地不及预期；行业竞争加剧。

详见《计算机行业点评：类ChatGPT应用安全监管或将成为瞩目新重点 20230223》

重要提示与免责声明

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民生研究｜ChatGPT专题

▍计算机周报20230108：ChatGPT：AI时代资本定价标杆性事件

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▍ChatGPT系列报告：百度、三六零与科大讯飞：谁是ChatGPT“国家队”？

▍计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告：算力“军备竞赛”

ChatGPT是由微软投资的AI实验室OpenAI开发出的一款智能聊天机器人模型，它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。

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ChatGPT凭实力“出圈”

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