1、 七部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》主要内容有哪些？
7月13日，国家网信办联合国家发改委、教育部、科技部、工信部、公安部、广电总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，将于 2023年8月15日起施行。《办法》的出台旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。《办法》的正式落地为行业提供了明确的监管依据，为我国生成式AI产业发展形成政策支撑。其主要内容包括：
1） 对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。
2） 鼓励生成式人工智能算法、框架、芯片及配套软件平台等基础技术的自主创新，平等互利开展国际交流与合作，参与生成式人工智能相关国际规则制定。
3） 推动公共数据分类分级有序开放，扩展高质量的公共训练数据资源。鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。
4） 提供者对使用者的输入信息和使用记录应当依法履行保护义务，不得收集非必要个人信息，不得非法留存能够识别使用者身份的输入信息和使用记录，不得非法向他人提供使用者的输入信息和使用记录。
5） 提供者对使用者的输入信息和使用记录应当依法履行保护义务，不得收集非必要个人信息，不得非法留存能够识别使用者身份的输入信息和使用记录，不得非法向他人提供使用者的输入信息和使用记录。
6） 网信、发展改革、教育、科技、工业和信息化、公安、广播电视、新闻出版等部门，依据各自职责依法加强对生成式人工智能服务的管理。
7） 国家有关主管部门针对生成式人工智能技术特点及其在有关行业和领域的服务应用，完善与创新发展相适应的科学监管方式，制定相应的分类分级监管规则或者指引。
2、什么是生成式人工智能，主要应用领域有哪些？
生成式人工智能是人工智能的一个子集，涉及创建可以生成新信息或复制历史数据模式的算法。它使用深度学习和神经网络等方法来模拟人类的创作过程并产生独特的结果。生成式AI基于海量训练数据和大规模预训练模型，自动生成创建文本、音频、图像、视频以及跨模态信息。
主要应用领域包括：
1) 文本生成
文本生成应用主要在四个领域：内容续写、文本风格迁移、摘要/标题生成及整段文本生成，与其相关的个性化文本生成及实时文本交互前景广阔。总体来看，基于NLP技术的文本生成是生成式AI中发展较早的应用，全球知名科技企业先后推出文本生成类应用工具，如Microsoft、Xmind等相关产品在文案写作、数据分析、演示文稿、思维导图等方面均有相关应用案例。
2) 图像生成
图像生成的技术场景划分为图像属性编辑、图像局部生成及更改、端到端的图像生成。目前，图像编辑工具的使用已较为广泛，相关产品较为丰富；创意图像生成大多以NFT等形式呈现，功能性图像大多以营销类海报/界面、LOGO、图、用户头像为主。
3) 音频生成
音频生成在日常生活中已较为常见，其应用领域可进一步区分为语音合成和音乐创作，语音合成包括文本生成特定语音（TTS）和语音克隆领域。TTS领域的技术成熟度较高，但在情感表现上仍有欠缺；语音克隆对电影、动画等行业意义重大值得关注；音乐创作可进一步细分为作词、作曲、编曲、录制、混音等多个方向，创作过程主要依托Transformer模型。
4） 视频生成
视频生成有望成为未来跨模态生成领域的中高潜力场景。视频生成主要对应三个领域：视频属性编辑、视频自动剪辑、视频部分生成。视频属性编辑已广泛应用于视频创作领域，大幅提升视频剪辑效率；视频自动剪辑主要在技术尝试阶段；视频部分生成的原理本质与图像生成类似，强调将视频切割成帧，再对每一帧的图像进行处理，现阶段的技术在于提升修改精准度与修改实时性两方面。
5） 数字人
数字人指存在于非物理世界(如图片、视频、直播、VR)中，并具有多重人类特征的综合。数字人代表着从文本/音频等低密度模态向图像/视频/实时交互等信息密度更高模态的转化，未来视频乃至元宇宙领域都将是数字人的重要应用场景。在生成式AI领域，数字人生成可划分为数字人视频生成和数字人实时互动，数字人视频生成是目前应用最广泛的领域之一，而数字人实时互动多应用于可视化的智能客服，更强调实时交互功能。
3、生成式AI相关产业生态如何？
生成式AI产业链主要分为基础设施层（AI芯片、AI计算集群、AI云服务）、算法模型层（生成式AI大模型）、场景应用层（文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人）。
在基础设施层，AI芯片为生成式AI训练提供算力支撑，尤其是大规模预训练模型的参数量呈指数上升，所需算力是以往AI训练的10-100倍。目前AI领域由国外公司主导，NVIDIA芯片更是广泛应用于绝大部分生成式AI训练。但人工智能训练的计算相对单一，对芯片设计复杂度要求相对不高，国内互联网巨头及部分初创公司在布局AI芯片领域，并已经取得一定成果。在NVDIA芯片产能有限及美国制裁背景下，国产AI芯片产业将迎来发展机遇。AI云服务为生成式AI模型开发提供平台支撑，通过AI云服务的模块式开发方式，降低开发者的开发成本与周期。
在算法模型层，2017年，Google发布具有标志性意义的Transformer模型，通过引入注意力机制，可实现更大规模的并行计算，明显减少模型的训练时间，使得大规模AI模型得以应用。其后，OpenAI的GPT模型等多个大模型均基于Transformer架构。AI大模型的训练需要高成本和技术投入，具有较高的技术和资金门槛。国内科技巨头均在布局模型开发，部分模型性能上已经达到国际一流水平。
图1：生成式AI产业图谱
资料来源：中国互联网协会
4、我国生成式AI的发展前景如何？
自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，全球爆发生成式AI热潮，全球多家科技企业加大在生成式AI领域的研发投入力度，不断在技术、产品及应用等方面推出重要成果，包括生成式AI模型、产品和相关底层基础设施及服务等，持续推动人工智能的创新与商业化落地进程，带动产业链快速发展。
（1）生成式AI大模型应用方面
OpenAI的ChatGPT和Google的Bard都展示了生成式AI理解和生成类似人类写作的能力。它们有多种用途，包括聊天机器人、内容创建、语言翻译和创意写作。这些模型的基本思想和方法更广泛地促进生成人工智能及其改善人机交互和艺术表达的潜力。
此外，中国玩家也在奋力追赶，过去半年，国产大模型万众瞩目。3月16日，百度推出搭载文心大模型的文心一言，对标ChatGPT。百度称文心一言是“新一代知识增强大语言模型”，拥有人类反馈的强化学习、知识增强、检索增强和对话增强等能力。百度之后，一大批巨头企业跟进发布大模型。4月8日，华为更新盘古大模型。4月10日，商汤科技推出商量SenseChat。4月11日，阿里巴巴推出通义千问。7月7日，华为在开发者大会2023（Cloud）上发布盘古大模型3.0。但与此前诸多公司的大模型发布会不同，华为没有在现场展示大模型写诗、作画的能力。盘古3.0完全面向行业，意在重塑各行各业，让每个行业、每个企业、每个人都拥有自己的专家助手。7月8日，中国移动正式发布“九天”行业大模型，而此前中国电信和中国联通已分别推出TeleChat大语言模型和“鸿湖”图文大模型，三大运营商站在同一新赛道，加入AI大模型的追逐，AI大模型在训练及推理过程中也需要海量数据及算力支撑，而通信运营商发力数字经济，大力发展云计算业务，颇受关注。
（2）生成式AI基础设施方面
国内也在加快生成式AI基础建设，《办法》也提及，鼓励生成式人工智能算法、框架、芯片及配套软件平台等基础技术的自主创新。推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。推动公共数据分类分级有序开放，扩展高质量的公共训练数据资源。鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。此外，近期国家和地方部门也给予相关的政策支持与指导：
5月，北京市启动通用人工智能产业创新伙伴计划。目前伙伴计划中，有10余家算力伙伴计划提供不少于4000P低成本优质算力，供北京市人工智能中小企业开展大模型训练和推理。10个数据伙伴开放18个、近500T高质量数据集供大模型企业训练使用。
6月20日，国家网信办发布了首批共41项境内深度合成服务算法备案信息，包括百度文心一格产品的“百度文生图内容生成算法”、科大讯飞的“讯飞星火认知大模型算法”、阿里巴巴达摩院“达摩院开放域自然对话合成算法”等。
7月17日，在2023中国算力大会新闻发布会上，工信部信息通信发展司司长谢存介绍，加强技术创新，培育良好生态。一方面，围绕算力发展需要，增强自主创新能力，推进计算架构、计算方式和算法创新，加强CPU、GPU和服务器等重点产品研发，加速新技术、新产品落地应用；另一方面，围绕算力相关软硬件生态体系建设，加强硬件、基础软件、应用软件等适配协同，提升产业基础高级化水平，推动产业链上下游多方形成合力共建良好发展生态。
5、生成式AI技术的发展会对科创板带来怎样的契机？
当前，以生成式AI为代表的人工智能快速发展，主要驱动因素来自于数据资源、计算能力、算法（模型）、应用场景四个关键性因素。硬件性能的提升为人工智能提供了足够的计算能力作为基础，创新的算法模型有效提高了人工智能学习效率，海量的数据资源提供了充足的知识信息来源，而新涌现的各类应用场景促进技术商业化落地和实践基础。
对于位于生成式AI产业链不同位置的科创企业，应用层面细分领域过多，且部分公司处于同质化、低水平的激烈竞争阶段，大部分领域尚未出现明显的头部企业。在基础设施层面，芯片、云计算等是AI发展的关键环节，也是较为确定性的领域。算力升级推动硬件需求量价齐升，高速化服务器、交换机和路由器等硬件需求有望大幅提升，有利于国内该类型的科创企业的发展。此外，芯片作为AI领域的“最底层硬件”，在生成式AI产品大规模应用中扮演着至关重要的角色，英伟达如今在AI用途的芯片领域占据主导地位。此外，今年开启的全球AI浪潮更是带动了CPU、FPGA、存储芯片、定制化高性能芯片以及模拟芯片等一众芯片产品，虽然面临国外的技术封锁，国内科创企业也不断在细分领域实现技术突破。在如今优势产业前景欣欣向荣的当下，科创板作为孕育这些板块的土壤，也有望乘上优势产业的浪潮，迎来估值修复的契机。
图2：科创50市盈率PE（TTM）
资料来源：iFinD
科创50作为科创板的精选龙头组合，具备较好的投资价值，当前估值经过震荡消化后性价比进一步凸显。
$工银科创板50ETF联接A(OTCFUND|011614)$
$工银科创板50ETF联接C(OTCFUND|011615)$
$工银科技龙头ETF发起式联接A(OTCFUND|012882)$
风险提示：本材料由工银瑞信基金管理有限公司提供，为客户服务资料，并非基金宣传推介资料，不构成投资建议或承诺。投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅依据该等信息做出决策。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金有风险，投资人应认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件, 在全面了解基金的风险收益特征、费率结构、各销售渠道收费标准等情况，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等以及听取销售机构适当性意见的基础上，审慎选择适合自身风险承受能力的投资品种进行投资。基金有风险，投资须谨慎。
本文作者可以追加内容哦 !
