中国消费互联网高度普及率及不断提升的企业数字化程度将为AIGC产业提供庞大发展潜力，中国市场的可变现的商用场景丰富且规模可观。龙头科技企业例如阿里巴巴、百度和腾讯在几年前便开始部署AI及类ChatGPT技术发展，在不久的将来会优先从企业端变现开始实现技术商业化。由于中国有丰富的电商、教育、线上客服、金融、广告、软件开发、提升工作效率等商用场景，提升工作效率和竞争力的诉求会加速该技术商业化渗透，我们认为长期来看ChatGPT技术将与AI及云技术结合，MaaS或为长期商业化方向之一。其他应用方向还包括机器人、智能驾驶、服务系统、医疗医护服务、高端制造、成为内容工业化的核心引擎等。
　　ChatGPT引领AIGC产业发展。ChatGPT是OpenAI公司推出的文本生成类预训练模型，相比于以往AI对话模型，ChatGPT在跟进问题、上下文语言理解和拒绝不适当请求等多方面展现出显著优势，在上线短时间内吸引广泛关注。ChatGPT及其他AIGC大模型与应用在2022年迎来加速发展，主因在应用落地及技术迭代方面的重要进展。应用落地方面，ChatGPT访问量在23年1月已突破6亿人次，微软2023年1月宣布进一步拓展与OpenAI合作并将其AI模型集成至其主要产品线。在技术迭代方面，ChatGPT及AIGC产业链的发展需要更好的大模型（Transformer/BERT/Ne）及更多优质模型的开源）进行训练、更多的数据（GPT-3等文本大模型已突破千亿参数量）和更低的算力成本。所以在中国市场龙头科技公司拥有更强的技术迭代竞争实力，尤其是在芯片受限的情况下算力的提升需要比较高的投入。
　　AIGC产业化方向众多、前景广阔。我们认为AIGC在需要高效处理大量客户需求、创意性内容行业以及标准化生产行业均有较大的应用空间，在诸如归纳性文字工作、代码开发相关工作、图象生成领域及智能客服等领域均有广阔的产业化前景。我们认为中国领先的人工智能云厂商都有能力（数据、算力、模型）来提供类ChatGPT的服务，但因为各公司业务各有侧重，各厂商在AIGC领域的应用或形成差异化。如百度已宣布其类ChatGPT产品“文心一言”即将于3月推出；腾讯的混元大模型是集计算机视觉，自然语言理解，多模态理解能力于一体。阿里巴巴“鹿班”可短时间内完成大量banner图、海报图和会场图的设计，有效提升工作效率。此外，模型训练成本快速下降也有望为AIGC大规模商用提供支撑。目前我国相较国外在AI算法和技术层面存在差距，但在数据量及应用场景端相对占优，利用好场景及数据端的优势有望助力缩小差距。
　　AIGC产业链已见雏形。AIGC产业链可划分为基础设施层、中间层及应用层。1）基础设施层厂商主要为中间层及应用层厂商提供预训练模型等基础设施，掌握AIGC核心模型和算法能力，具备较高技术门槛，主要通过开放API和提供MaaS解决方案进行变现，典型企业包括OpenAI、谷歌、DeepMind、百度和科大讯飞等；2）中间层厂商基于预训练大模型生成场景化小模型，帮助不同垂直领域实现AIGC的快速部署；3）应用层厂商主要面向C端提供AIGC相关服务，典型企业包括微软、百度、阿里巴巴和腾讯等。
　　

研究报告全文：2023年2月9日招银国际环球市场睿智投资行业研究中国互联网行业优于大市中ChatGPTAIGC在中国市场的发展前景维持中国消费互联网高度普及率及不断提升的企业数字化程度将为AIGC产业提供中国互联网行业庞大发展潜力中国市场的可变现的商用场景丰富且规模可观龙头科技企业例如阿里巴巴百度和腾讯在几年前便开始部署AI及类ChatGPT技术发展贺赛一CFA在不久的将来会优先从企业端变现开始实现技术商业化由于中国有丰富的电85239161739hesaiyicmbicomhk商教育线上客服金融广告软件开发提升工作效率等商用场景提升工作效率和竞争力的诉求会加速该技术商业化渗透我们认为长期来看Chat陶冶franktaocmbicomhkGPT技术将与AI及云技术结合MaaS或为长期商业化方向之一其他应用方向还包括机器人智能驾驶服务系统医疗医护服务高端制造成为内容陆文韬工业化的核心引擎等luwentaocmbicomhkChatGPT引领AIGC产业发展ChatGPT是OpenAI公司推出的文本生成类相关报告1BaiduBIDUUS-Corebusiness预训练模型相比于以往AI对话模型ChatGPT在跟进问题上下文语言理recoveryontrackwithmoreto解和拒绝不适当请求等多方面展现出显著优势在上线短时间内吸引广泛关expectonnewinitiatives8Feb2023注ChatGPT及其他AIGC大模型与应用在2022年迎来加速发展主因在应用落地及技术迭代方面的重要进展应用落地方面ChatGPT访问量在23年2BiliBiliBILIUS-Eyesonmonetizationpotentialandmargin1月已突破6亿人次微软2023年1月宣布进一步拓展与OpenAI合作并将improvementtrajectory7Feb其AI模型集成至其主要产品线在技术迭代方面ChatGPT及AIGC产业链2023的发展需要更好的大模型TransformerBERTNe及更多优质模型的开3BaiduBIDUUS-Factoringinto源进行训练更多的数据GPT-3等文本大模型已突破千亿参数量和更near-termpandemicimpactbutrecoveryisinsight20Jan2023低的算力成本所以在中国市场龙头科技公司拥有更强的技术迭代竞争实4AlibabaBABAUSLooking力尤其是在芯片受限的情况下算力的提升需要比较高的投入beyondshort-termpandemicAIGC产业化方向众多前景广阔我们认为AIGC在需要高效处理大量客户impact12Jan2023需求创意性内容行业以及标准化生产行业均有较大的应用空间在诸如归5NetEasePreparingfornext纳性文字工作代码开发相关工作图象生成领域及智能客服等领域均有广strongproductcycle18Nov2022阔的产业化前景我们认为中国领先的人工智能云厂商都有能力数据算6Tencent700HKReturnto力模型来提供类ChatGPT的服务但因为各公司业务各有侧重各厂商earningsgrowthtrack17Nov在AIGC领域的应用或形成差异化如百度已宣布其类ChatGPT产品文心2022一言即将于3月推出腾讯的混元大模型是集计算机视觉自然语言理解多模态理解能力于一体阿里巴巴鹿班可短时间内完成大量banner图海报图和会场图的设计有效提升工作效率此外模型训练成本快速下降也有望为AIGC大规模商用提供支撑目前我国相较国外在AI算法和技术层面存在差距但在数据量及应用场景端相对占优利用好场景及数据端的优势有望助力缩小差距AIGC产业链已见雏形AIGC产业链可划分为基础设施层中间层及应用层1基础设施层厂商主要为中间层及应用层厂商提供预训练模型等基础设施掌握AIGC核心模型和算法能力具备较高技术门槛主要通过开放API和提供MaaS解决方案进行变现典型企业包括OpenAI谷歌DeepMind百度和科大讯飞等2中间层厂商基于预训练大模型生成场景化小模型帮助不同垂直领域实现AIGC的快速部署3应用层厂商主要面向C端提供AIGC相关服务典型企业包括微软百度阿里巴巴和腾讯等敬请参阅尾页之免责声明1请到彭博搜索代码RESPCMBRGO或httpwwwcmbicomhk下载更多招银国际环球市场研究报告本报告摘要自英文版本如欲进一步了解敬请参阅英文报告2023年2月9日ChatGPT引领AIGC产业发展ChatGPTChatGenerativePre-TrainedTransformer是AI研究公司OpenAI推出的文本生成类预训练模型采用Web浏览器上的对话形式交互不仅能满足与人类进行对话的基本功能同时能够回答跟进问题承认错误质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求ChatGPT还可以驾驭各种风格和文体具备代码编辑能力基础脑力工作处理能力等一系列常见文字输出任务相比于传统AI对话模型ChatGPT具备多项优势功能从而实现应用价值和使用体验的显著提升1能够认知自身不足并进一步提出跟进问题以更好解答用户问题2能够理解上下文实现连续对话提高用户交互体验3能够质疑用户提出的不合理问题与前提假设4能够拒绝用户提出的不合理不合法请求与问题图1ChatGPT功能特点资料来源OpenAI招银国际环球市场相较于OpenAI此前研发的GPT1-3ChatGPT核心技术优化在于引入RLHFReinforcementLearningfromHumanFeedback人类反馈强化学习的训练方式从而在训练中增强了人类对模型输出结果的调节促使模型输出结果更具备理解性RLHF训练框架主要分为三步1在初步模型中AI训练师同时作为用户和AI角色协助AI创作期望的回答通过监督学习的方式优化模型的输出结果2训练师根据模型对同一个提问所做出的不同输出结果进行排序并通过该数据训练出奖励模型3根据奖励模型对模型输出的结果进行打分运用强化学习算法PPO不断迭代和优化模型输出敬请参阅尾页之免责声明22023年2月9日图2ChatGPTRHLF训练框架资料来源OpenAI招银国际环球市场ChatGPT等文本生成类预训练模型是AIGC产业AI-GeneratedContent人工智能生产内容最早商业化落地的核心赛道之一除了在文本领域的应用以外AIGC在代码图像视频游戏等多领域均有望落地应用有望进一步升级内容创作方式提升内容创作效率和降低内容创作成本长期来看内容创作质量有望高于相关领域专业人员在中国消费互联网市场无论是社交还是电商领域视频化的趋势和内容比例越来越高所以消费互联网产业将是AIGC在中国市场落地的重要场景之一图3AIGC相关应用领域资料来源红杉资本招银国际环球市场敬请参阅尾页之免责声明32023年2月9日ChatGPTAIGC2023年产业迎来加速发展ChatGPT等AIGC应用在2022年的迅速崛起受到广泛关注主因在应用落地以及技术迭代方面所取得的重要进展在应用落地方面AI研究公司OpenAI于2022年11月推出AI聊天机器人ChatGPT引发全球广泛关注在两周内吸引超过百万用户根据similarweb数据ChatGPT网站访问量在2023年1月已达到62亿人次此外微软于2023年1月23日宣布进一步拓展与OpenAI合作并投资数十亿美元以加速AI技术研发未来微软将在其消费者和企业产品线应用OpenAI所研发的各类AI模型2023年2月8日微软宣布将GPT-4模型集合至Bing及Edge浏览器并开放小范围测试预计在未来几周进行更大范围的发布图4ChatGPT网页应用月访问人次自上线后激增图5BingGPT-4功能集合演示mn7006005004003002001000Nov-22Dec-22Jan-23资料来源similarweb招银国际环球市场资料来源微软招银国际环球市场在技术迭代方面ChatGPT及AIGC整体产业链的发展得益于更好的模型更多的数据更低成本的计算1模型方面DiffusionModel2015年TransformerModel2017年BERT2018年NeRFModel2020年等模型的出现使得AI进入大量参数的预训练模型时代而且自2020年以来许多预训练模型逐渐开源包括GPT-jGPT-NeoXOPTBloom等更多开发者可以参与到预训练模型的使用优化与研发当中2数据方面自2015年到2020年期间用于训练大模型的计算量增加6个数量级OpenAI旗下GPT-3参数量达到1750亿显著高于GPT-1的117亿参数量部分预训练模型在手写语音和图像识别阅读理解和语言理解等方面超过人类基准水平3更低成本的计算在模型不断优化GPU性能提升和服务器成本优化等因素支撑下整体计算成本有所降低敬请参阅尾页之免责声明42023年2月9日图6自2020年以来多个大规模预训练模型开源资料来源Stateofai招银国际环球市场图7ChatGPTGPT123参数量对比图8文本生成预训练模型参数量对比亿亿2000600017501800500016001400400012003000100080020006004001000200121500GooglePaLMGoogleBERTDeepMindOpenAIMetaOPTNov-22Dec-22Jan-23GopherGPT3资料来源OpenAI招银国际环球市场资料来源腾讯研究院招银国际环球市场AIGC产业链可划分为基础设施层中间层应用层1基础设施层该层级厂商主要为中间层及应用层厂商提供预训练模型等基础设施掌握AIGC的核心模型和算法能力具备较高的技术门槛典型代表企业包括OpenAIStabilityai谷歌DeepMind百度和科大讯飞等2中间层该层级厂商基于预训练的大模型生成场景化定制化的小模型帮助不同行业和垂直领域实现AIGC的快速部署3应用层面向C端提供AIGC相关服务典型企业包括微软Meta百度腾讯阿里巴巴等敬请参阅尾页之免责声明52023年2月9日图9AIGC产业链结构资料来源腾讯研究院招银国际环球市场AIGC商业化前景思考AIGC产业化方向众多前景广阔MaaS或为长期商业化方向之一我们认为中国领先的人工智能云厂商都有能力数据算力模型来提供类ChatGPT的服务但因为各公司业务各有侧重各厂商在AIGC领域的应用或形成差异化但长期视角下MaaSModel-as-a-service可能是潜在的长期商业化方向之一模型训练维护和部署有望逐步转移至云端这样的方式有助于帮助客户降低对模型开发和维护的依赖从而更专注在主业的投入提升运营效率而MaaS业务或将为云业务营收带来较为显著的增量我们认为各大云厂商会持续加强对AIGC及类ChatGPT领域的投入以支撑云业务的长期发展但短期而言因ChatGPT仍存在数据时效性低可靠性不足及推理短成本较大的问题大规模的商业化或仍需要较长时间我们认为AIGC在需要高效处理大量客服需求创意性内容行业以及标准化生产行业均有较大的应用空间在诸如归纳性文字工作代码开发相关工作图象生成领域及智能客服等领域均有广阔的产业化前景此外机器人自动驾驶医疗服务高端制造等产业均高度依赖模型训练图像识别等AI计算能力在这些领域AIGC也有较大的应用前景具体到OpenAIChatGPT产品目前在美国的变现模式大致分两种1提供API数据接口执行自然语言处理任务并按字符数收费2ChatGPTPlus提供服务器忙碌时段优先响应等特权按20美元人月收取订阅服务费于美国时间2023年2月1日发布而中国有较为丰富的变现场景互联网公司推出ChatGPT类产品后的B端变现起量速度或有望领先于C端敬请参阅尾页之免责声明62023年2月9日图10API数据接口字符数收费标准图片模型图11数据接口字符数收费标准语言模型资料来源OpenAIcom招银国际全球市场资料来源OpenAIcom招银国际环球市场巨大的算力市场带来长期的变现机会AI模型背后有高昂的算力成本尽管AI模型往往会选择开源但数据集和训练成果是团队的内部资产这意味着每个AI产品均需要支付自己的训练成本且在高算力芯片进口受到限制的情况下国产芯片有望获得增量市场训练成本快速下降或为大规模商用提供支撑据OpenAI官网GPT模型参数数量随着迭代不断提升从GPT-1的117亿大幅提升至GPT-2GPT-3的15亿1750亿据估算2020年完成一次GPT-3训练需花费460万美元但这一成本有望以每年70的速度下降至2030年人工智能有望将知识工作者的生产力提升4倍以上在百分百采用的情况下人工智能可以增加全球劳动生产率约200万亿美元我们认为训练成本的下降将有助于为大规模的商用提供支撑AIGC主要产业链公司布局OpenAI全球领先的AIGC基础设施提供方OpenAI是AI研究公司旨在为AI应用与研究提供预训练模型和算法等基础设施公司研发多款AIGC产品包括AI对话模型ChatGPT代码生成模型Codex图像生成模型DALLE2等基于其自研预训练模型模型OpenAI面向企业和开发者提供API调用服务按照API所生成的图片字数进行收费根据路透社报道OpenAI接受微软投资后估值达290亿美元对应22年PS接近1000x公司核心产品包括1ChatGPT人工智能对话模型能够回答用户提出的问题及跟进问题承认自身的错误质疑不正确的假设以及拒绝不合理的要求自22年11月面向公众开放半个月内用户数超过100万2DALLE2人工智能图像生成模型能够根据用户自然语言生成图像和画作3Codex人工智能代码生成模型能够将自然语言转化为代码主要为微软GitHubCopilot提供AI服务支持敬请参阅尾页之免责声明72023年2月9日图12OpenAI主要AIGC应用资料来源OpenAI招银国际环球市场微软深度绑定OpenAI布局AIGC微软与OpenAI合作布局AIGC微软于2019年投资OpenAI10亿美元并达成合作随后在2023年1月23日宣布进一步拓展与OpenAI合作并投资数十亿美元以加速AI技术研发未来微软将在其消费者和企业产品线应用OpenAI所研发的各类AI模型具体合作方向包括1微软将增加对开发和部署专用超级计算系统的投资以加速OpenAI开创性的独立AI研究微软还将继续构建Azure领先的AI基础设施以帮助客户在全球范围内构建和部署其AI应用程序2微软将在消费者和企业产品中部署OpenAI的模型并引入基于OpenAI技术的新数字体验3作为OpenAI的独家云服务提供商Azure将为OpenAI的所有研究产品和API服务提供支持2023年2月8日微软宣布将下一代OpenAI大型语言模型集合至Bing及Edge浏览器并开放小范围测试预计在未来几周进行更大范围的发布整合完成以后微软Bing及Edge浏览器将为用户提供更好的搜索体验更完整的搜索答案全新的互动式对话体验以及内容创作功能等图13BingGPT互动对话功能图14EdgeGPTEdge工具栏文本内容创作资料来源微软招银国际环球市场资料来源微软招银国际环球市场敬请参阅尾页之免责声明82023年2月9日谷歌前瞻布局预训练模型持续加大AIGC应用投入谷歌是最早布局预训练模型的科技企业之一谷歌研究院2017提出的Transformers模型是大型语言模型的核心基础模型之一后续被应用到GPT和BERT等各类预训练语言模型中自2018年以来谷歌推出了多个不同领域的预训练模型包括语言理解与生成预训练模型BERT和PaLM图像生成预训练模型Imagen和Parti等2023年2月谷歌宣布开放对话AI服务Bard的小范围测试该产品基于其对话应用语言模型LaMDA图15谷歌预训练模型布局预训练模型应用参数量领域BERT语言理解与生成4810亿NLPLaMDA对话系统-NLPPaLM语言理解与生成5400亿NLPImagen语言理解与图像生成110亿多模态Parti语言理解与图像生成200亿多模态资料来源微软招银国际环球市场百度深度布局AIGC搭建文心大模型体系百度持续在AI产业链保持高强度投入公司搭建的文心大模型体系是业界规模最大的产业大模型体系之一覆盖NLP大模型CV大模型跨模态大模型生物计算大模型等多领域的大模型服务同时基于底层大模型百度提供包括大模型套件大模型APIAI内容生成平台等AIGC工具与产品应用百度在2月7日宣布其类ChatGPT产品文心一言即将推出该产品的推出有望进一步推动文心大模型应用的普及与落地图16百度文心大模型全景图资料来源百度招银国际环球市场阿里巴巴AIGC赋能产业阿里巴巴智能设计实验室于2017年自主研发了鹿班该产品基于图像智能生成技术可以改变传统的设计模式使其在短时间内完成大量banner图海报图和会场图的设计提高工作效率用户只需任意输入想达成的风格尺寸鹿班就能代替人工完成素材分析抠图配色等耗时耗力的设计项目实时生成多套符合要求的设计解决方案根据用户输敬请参阅尾页之免责声明92023年2月9日入的需求机器从无到有经过规划行动多轮大规模计算生成符合用户需求和专业标准的视觉图像在2017年双11中Luban每秒可以生成8000张海报图17阿里巴巴鹿班智能商品主图生成资料来源阿里巴巴招银国际环球市场腾讯AIGC加速落地ToC场景腾讯在2022年4月首次对外披露混元AI大模型研发进展该模型集CVNLP多模态理解能力于一体先后在MSR-VTTMSVD等五大权威数据集榜单中排名第一2022年12月腾讯混元AI大模型推出国内首个低成本可落地的NLP万亿大模型并再次在自然语言理解任务榜单CLUE中排名第一2022年5月腾讯QQ影像中心便在QQ小世界推出国内第一款基于AIGC的AI恋爱专属画520活动QQ影像中心将输入模型的提示词分为两图片主体内容描述和风格描述能够稳定生成画面精致风格突出的结果此外腾讯旗下人工智能实验室腾讯优图实验室长期聚焦AI相关能力研发2022年推出了腾讯云神图人像变换基于腾讯优图领先的人脸识别算法提供人脸年龄变化人脸性别转换人像动漫化等能力敬请参阅尾页之免责声明102023年2月9日图18腾讯QQ小世界AIGC生成效果资料来源腾讯招银国际环球市场AIGC相关企业估值图19AIGC相关企业估值收市价市值PExPSx公司代码LC百万美元FY22EFY23EFY24EFY22EFY23EFY24E微软MSFTUS266719854862812862451009485谷歌GOOGUS10001287975196175148554944NvidiaNVDAUS2221546243511681513205203185MetaMETAUS1834480990172144142403532百度BIDUUS152352641183161142292624阿里巴巴BABAUS10512782821372017211917腾讯700HK3822466379273226192575146商汤科技20HK2711443NANANA15010878科大讯飞002230CH46316027821493369503931拓尔思300229CH195209647636128312810686海天瑞声688787CH18961208NA1299620328219143市值加权平均266266221858072资料来源彭博招银国际环球市场注截至2月8日收盘敬请参阅尾页之免责声明112023年2月9日免责声明及披露分析员声明负责撰写本报告的全部或部分内容之分析员就本报告所提及的证券及其发行人做出以下声明1发表于本报告的观点准确地反映有关于他们个人对所提及的证券及其发行人的观点2他们的薪酬在过往现在和将来与发表在报告上的观点并无直接或间接关系此外分析员确认无论是他们本人还是他们的关联人士按香港证券及期货事务监察委员会操作守则的相关定义1并没有在发表研究报告30日前处置或买卖该等证券2不会在发表报告3个工作日内处置或买卖本报告中提及的该等证券3没有在有关香港上市公司内任职高级人员4并没有持有有关证券的任何权益招银国际环球市场或其他关联机构曾在过去12个月内与报告内所提及发行人有投资银行业务的关系招银国际环球市场投资评级买入股价于未来12个月的潜在涨幅超过15持有股价于未来12个月的潜在变幅在-10至15之间卖出股价于未来12个月的潜在跌幅超过10未评级招银国际证券并未给予投资评级招银国际环球市场行业投资评级优于大市行业股价于未来12个月预期表现跑赢大市指标同步大市行业股价于未来12个月预期表现与大市指标相若落后大市行业股价于未来12个月预期表现跑输大市指标招银国际环球市场有限公司地址香港中环花园道3号冠君大厦45楼电话85239000888传真85239000800招银国际环球市场有限公司招银国际环球市场为招银国际金融有限公司之全资附属公司招银国际金融有限公司为招商银行之全资附属公司重要披露本报告内所提及的任何投资都可能涉及相当大的风险报告所载数据可能不适合所有投资者招银国际环球市场不提供任何针对个人的投资建议本报告没有把任何人的投资目标财务状况和特殊需求考虑进去而过去的表现亦不代表未来的表现实际情况可能和报告中所载的大不相同本报告中所提及的投资价值或回报存在不确定性及难以保证并可能会受目标资产表现以及其他市场因素影响招银国际环球市场建议投资者应该独立评估投资和策略并鼓励投资者咨询专业财务顾问以便作出投资决定本报告包含的任何信息由招银国际环球市场编写仅为本公司及其关联机构的特定客户和其他专业人士提供的参考数据报告中的信息或所表达的意见皆不可作为或被视为证券出售要约或证券买卖的邀请亦不构成任何投资法律会计或税务方面的最终操作建议本公司及其雇员不就报告中的内容对最终操作建议作出任何担保我们不对因依赖本报告所载资料采取任何行动而引致之任何直接或间接的错误疏忽违约不谨慎或各类损失或损害承担任何的法律责任任何使用本报告信息所作的投资决定完全由投资者自己承担风险本报告基于我们认为可靠且已经公开的信息我们力求但不担保这些信息的准确性有效性和完整性本报告中的资料意见预测均反映报告初次公开发布时的判断可能会随时调整且不承诺作出任何相关变更的通知本公司可发布其它与本报告所载资料及或结论不一致的报告这些报告均反映报告编写时不同的假设观点及分析方法客户应该小心注意本报告中所提及的前瞻性预测和实际情况可能有显着区别唯我们已合理谨慎地确保预测所用的假设基础是公平合理招银国际环球市场可能采取与报告中建议及或观点不一致的立场或投资决定本公司或其附属关联机构可能持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并不时自行及或代表其客户进行交易或持有该等证券的权益还可能与这些公司具有其他投资银行相关业务联系因此投资者应注意本报告可能存在的客观性及利益冲突的情况本公司将不会承担任何责任本报告版权仅为本公司所有任何机构或个人于未经本公司书面授权的情况下不得以任何形式翻版复制转售转发及或向特定读者以外的人士传阅否则有可能触犯相关证券法规如需索取更多有关证券的信息请与我们联络对于接收此份报告的英国投资者本报告仅提供给符合I不时修订之英国2000年金融服务及市场法令2005年金融推广令金融服务令第195条之人士及II属金融服务令第492a至d条高净值公司或非公司社团等之机构人士未经招银国际环球市场书面授权不得提供给其他任何人对于接收此份报告的美国投资者招银国际环球市场不是在美国的注册经纪交易商因此招银国际环球市场不受美国就有关研究报告准备和研究分析员独立性的规则的约束负责撰写本报告的全部或部分内容之分析员未在美国金融业监管局FINRA注册或获得研究分析师的资格分析员不受旨在确保分析师不受可能影响研究报告可靠性的潜在利益冲突的相关FINRA规则的限制本报告仅提供给美国1934年证券交易法经修订规则15a-6定义的主要机构投资者不得提供给其他任何个人接收本报告之行为即表明同意接受协议不得将本报告分发或提供给任何其他人接收本报告的美国收件人如想根据本报告中提供的信息进行任何买卖证券交易都应仅通过美国注册的经纪交易商来进行交易对于在新加坡的收件人本报告由CMBISingaporePteLimitedCMBISG公司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