1.1AI：Chatgpt引发的新一轮科技浪潮
　　大模型的优势：当模型的参数量和训练量达到一定规模，大模型的某些性能会突破出现拐点
　　各家科技巨头都在积极入局大模型
　　1.2 AI：产业链核心环节梳理
　　AI产业链：AI相关的芯片→AI服务器→大模型→垂直行业的模型。
　　1）算力端：AI服务器上下游产业链
　　2）应用端1：使用AI服务器训练大模型
　　3）应用端2：接入大模型，同时喂特定行业的数据，从而生成垂直行业的模型
　　应用场景：AI的应用场景不仅仅是chatgpt等C端应用，未来AI的应用会赋能到千行百业，所以AI的竞争是综合国力的竞争。
　　落地节奏：基于可靠性原则，AI在C端应用的落地节奏会快于B端应用。
　　1.3政策端：AI行业迎来政策落地
　　深圳：2023年5月，深圳市印发《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》，该《行动方案》从强化智能算力集群供给、增强关键核心技术与产品创新能力、提升产业集聚水平、打造全域全时场景应用、强化数据和人才要素供给、保障措施等6个方面，提出18项具体举措。
　　北京：2023年5月，北京市引发《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》，该实施方案提出要聚焦新一代人工智能的基础理论框架，倡导有组织科研，布局多个前沿方向，构建原创理论体系；支持大模型等关键核心技术的研发，鼓励开源开放；面向云端分布式训练、边缘端应用场景以及创新型架构，全面推动国产人工智能芯片实现突破。
　　上海：2023年5月，上海市印发《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》，该方案提出充分发挥人工智能创新发展专项等引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设，支持高校、科研机构、国有企业通过政府采购、租用等方式使用民间投资的数据储存和算力资源。
　　风险提示
　　AI相关应用的落地节奏不及预期
　　英伟达芯片断供
　　国内先进制程代工发展受阻等