AI产业基础脉络：大模型、算力、应用，螺旋式促进
　　 AI三元素（大模型、算力、应用）呈螺旋式促进关系。AI三元素不停“模型更新-算力芯片迭代，单位tokens成本降低-应用增加”循环往复，当三者中有一个要素喷发，就是强刺激期；三者同时没有更新，就会进入停滞期，等待下次爆发。
　　大模型的迭代会刺激新应用的爆发；
　　算力芯片迭代进步促进大模型涌现智慧，缩短训练周期，成本降低也有利于应用数量的增长；
　　应用的爆发反向刺激底层技术的加速迭代，需求更多算力支撑。
　　大模型之星：OpenAI是2023年领先的大模型厂商
　　 OpenAI是2023年领先的大模型厂商。OpenAI目前包含两大类产品：1）B端客户调用GPT大模型API；2）C端个人直接使用ChatGPT。
　　 OpenAI5月份进行战略调整：未来2-3年以B端企业调用服务为主。我们认为OpenAI下一代大模型将谨慎增加参数量，预计采用MOE+Transformer架构，走多模态混合路线。
　　未来产业方向：多模态大模型+赋能机器人
　　多模态大模型是未来发展趋势。多模态模型是指将不同类型的数据（例如图像、文字、视频、语音等）结合起来进行分析处理的模型，其通过不同数据类型的相互关联和结合，可以大幅提高模型的准确性和鲁棒性，应用场景进一步拓展。
　　看好大模型赋能机器人。23年3月，谷歌发布多模态具身视觉语言模型（VLM）——PaLM-E，其可用于机器人领域；23年7月，谷歌发布新一代视觉-语言-动作（VLA）模型——Robotics Transformer 2（RT-2），专用于机器人领域，看好大模型赋能机器人趋势。
　　风险提示
　　第一，宏观经济波动。若宏观经济波动，产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响，宏观经济波动还可能对IT投资产生负面影响，从而导致整体行业增长不及预期。
　　第二，下游需求不及预期。若下游数字化需求不及预期，相关的数字化投入增长或慢于预期，致使行业增长不及预期。
　　第三，AI伦理风险: AI可能会生产违反道德、常规、法律等内容。
　　第四，核心技术水平升级不及预期的风险: AIGC相关产业技术壁垒较高，核心技术难以突破，影响整体进度。