1-2月国内经济数据验证了经济基本面趋势性修复，地产链复苏超预期的同时消费复苏呈现结构性亮点，央行超预期降准有利于提振市场信心。尽管短期由于各种外部因素造成调整，但我们认为3月A股将会先抑后扬，随着后续风险的释放，A股将会回到上行周期。在新产业趋势挖掘增长前景明确的中小成长标的的主要思路不会发生变化，行业层面仍关注AI+/数字经济/自主可控等带来的信息科技相关细分领域的投资机会，以及医疗保健业绩边际改善带来的投资机会。
【观策·论市】GPT4及降准对A股影响如何？1）1-2月国内经济数据验证了经济基本面趋势性修复。本周在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，国内超预期降准有望进一步引导流动性从金融体系传导至实体经济，推动今年经济温和复苏。本次降准确认当前货币政策基调并未显著变化，有助于缓解短期流动性担忧提振市场风险偏好。在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，此次降准有利于提振市场信心，预计本次降准所释放的流动性有望助力融资逐渐企稳回升，支撑A股企稳上行。2）相比前一代产品，OpenAI新发布GPT-4在众多关键性能上有了显著提升。GPT-4能够处理复杂长文本，准确性明显提高。大语言模型近年来高质量发展得益于上游算力的指数级提升、算法的重大突破与庞大且高质量的数据，信息科技的重大进展有望推高市场投资科技科创类行业的热情。
【复盘·内观】本周A股市场两极分化，振幅较大。主要原因在于：1）硅谷银行之后，瑞信也陷入危机，流动性危险危机事件继续降低市场偏好；2）office接入大语言模型，百度发布文心一言，人工智能进入新时代；3）近期A股交易多为偏主题行情，市场博弈和交易行为对波动影响较大。
【中观·景气】2月公用充电桩数量累计同比维持较高增速，1-2月份房屋新开工、竣工、销售等同比均有所改善。2月公用充电桩数量累计值同比维持较高增速，增幅略有收窄；太阳能电池累计产量同比增幅收窄。2月金属切削机床累计产量同比跌幅收窄，工业机器人累计产量同比跌幅扩大。1-2月份房屋新开工面积累计同比降幅收窄，房屋竣工面积累计同比降幅由负转正；商品房销售额、商品房销售面积累计同比降幅收窄；房地产开发投资完成额、房地产开发资金来源累计值同比降幅收窄。1-2月我国发电量累计同比增幅较前值收窄，细分项目中风电、核电发电同比增幅扩大，太阳能发电量同比增幅收窄。
【资金·众寡】北上融资净流入，ETF净申购。北上资金本周净流入147.8亿元；融资资金前四个交易日合计净流入37.7亿元；新成立偏股类公募基金88.5亿份，较前期上升16.2亿份；ETF净申购，对应净流入134.0亿元。行业偏好上，北上资金净买入规模较高的为电力设备、医药生物、传媒等；融资资金净买入电子、通信、建筑装饰等；医药ETF申购较多，信息技术ETF赎回较多。重要股东净减持规模扩大，计划减持规模提升。
【主题·风向】本周产业观察——国内外大语言模型应用频出，AIGC行业市场规模有望超过千亿美元。本周微软发布Microsoft 365 Copilot，将大语言模型接入Office软件，号称“最强生产力工具”；百度也于本周发布对标ChatGPT产品文心一言，赋能金融、医疗、教育等各行业；大语言模型爆火的背后是人工智能生成的兴起，2025年有望达到千亿级市场空间。
【数据·估值】本周全部A股估值水平较上周上行，PE（TTM）为14.1，较上周上行0.1，处于历史估值水平的32.4%分位数。板块估值多数下跌，其中，社会服务、电力设备、汽车板块下跌较多，计算机、通信、传媒板块上涨较多。
我们在年度策略报告中描述未来两年是上行周期，今年将会呈现“N”型上行趋势，我们2月底发布的三月报告《疾风劲草，先抑后扬》中提到从中期的角度来看，当前A股继续保持上行趋势。虽然，我们当前市场受到美联储加息预期将进一步升温，美债收益率和美元指数强势，外资流出有一定压力。同时，中美关系的波动也可能对市场情绪造成不小的影响。但是1-2月国内经济数据验证了经济基本面趋势性修复，地产链复苏超预期的同时消费复苏呈现结构性亮点。本周在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，国内超预期降准有望进一步引导流动性从金融体系传导至实体经济，推动今年经济温和复苏。本次降准确认了当前货币政策基调并未显著变化，有助于缓解短期流动性担忧，提振市场风险偏好。在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，此次降准有利于提振市场信心，预计本次降准所释放的流动性有望助力融资逐渐企稳回升，支撑A股企稳上行。OPEN-AI推出GPT模型并快速迭代，使得AI应用开始普遍爆发，C端应用触手可及，后续基于大模型的AI+应用和硬件有望持续推出，使得AI+产生了媲美移动互利网+的大型产业趋势，推动资本市场对于信息科技板块热度有望保持，也从今年开始的行情即2023~2025有可能出现类似与2013~2015年的信息产业蓬勃发展的态势。也为A股带来了相关科创类板块的趋势性投资机会。行业层面仍关注AI+/数字经济/自主可控等带来的信息科技相关细分领域的投资机会，以及医疗保健业绩边际改善带来的投资机会。科创属性较强的TMT+医疗保健是今年值得持续关注的方向。在经济温和复苏和换届年的背景下， 把握新产业趋势和政策主题带来的估值弹性是今年主旋律之一。继3月15日央行超额续作4810亿元MLF后，3月17日，央行宣布将于2023年3月27日降低金融机构存款准备金率0.25个百分点（不含已执行5%存款准备金率的金融机构）。本次下调后，金融机构加权平均存款准备金率约为7.6%。本次降准未提前在国常会公布，幅度虽然仅为25bp但降准时点超出市场普遍预期。从历史来看，历次降准公告后，市场主要宽基指数上涨概率更高，显示降准对市场短期情绪具有较明显的提振作用。历次央行发布降准公告前，市场多以下跌为主，降准公告向市场传积极信号，降准落地有利于维护流动性合理充裕，改善市场预期。从历史统计来看，在降准公告后1个交易日，A股上涨概率更大，主要指数平均上涨概率处于50%-54%区间。第一，降准确认货币政策基调并未明显变化。2月社融总量和结构均超市场预期改善，信贷延续1月开门红。其中基建项目施工高峰对中长期融资需求有支撑，且二手房成交在3月上旬延续了改善趋势，这些都表明国内经济处于改善通道中。此次降准落地显示，在当前国内经济回稳基础尚需稳固的环境下，货币政策仍保持着必要的支持力度，货币政策基调并未显著变化，支持经济复苏态度坚定。第二，缓解流动性紧张，提振风险偏好。此次降准的一个重要背景是2月以来资金面持续偏紧，银行间流动性紧张. 由于今年一季度信贷投放量较大，新增社融实现开门红的同时也导致银商业银行体系资金有所收紧，资金利率快速上行，也导致短端利率债和同业存单到期收益率明显回升。此次全面降准25bp预计释放中长期资金约5000亿元，及时补充了流动性，有助于缓解短期流动性紧张的局面，进而提振市场风险偏好。第三，降准支持信用扩张，宽信用效果将影响A股中长期走势。降准的另一个目标是“更好地支持重点领域和薄弱环节，不搞大水漫灌，兼顾内外平衡，着力推动经济高质量发展”。1-2月国内经济数据验证了经济基本面趋势性修复，地产链复苏超预期的同时消费复苏呈现结构性亮点。本周在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，国内降准有望进一步引导流动性从金融体系传导至实体经济，推动今年经济温和复苏。因此，综合而言，此次降准确认了当前货币政策基调并未显著变化，有助于缓解短期流动性担忧，提振市场风险偏好。在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，此次降准有利于提振市场信心，预计本次降准所释放的流动性有望助力融资逐渐企稳回升，支撑A股企稳上行。3月14日，OpenAI发布新一代大语言模型GPT-4，相比前一代产品，GPT-4在众多关键性能上有了显著提升。GPT-4能够处理复杂长文本，准确性明显提高，具体表现为：1）更强的逻辑推理能力：GPT-4在多种学术基准、多语言测试、数理能力和逻辑推理能力方面的表现显著优于GPT-3.5，在学术专业测试中表现更优。当任务达一定复杂程度时，GPT-4的表现较GPT-3.5更可靠、更有创意，且能够处理更细微的指令。2）文字输入限制提升：GPT-4文字输入限制提升至2.5万字，对长文本的处理能力大幅提高；3）“幻觉”与错误大幅度减少：GPT-4与早期GPT都会对事实产生“幻觉”并出现推理错误的局限性，但与GPT-3.5相比，GPT-4“幻觉”已显著减少，准确性提高19%。GPT-4具备多模态信息处理能力：GPT-4具备“视觉能力”，可以让用户指定任意视觉或语言任务，在图像输入方面具备其在纯文本输入和序列分析上类似功能。具体来说，GPT-4可以生成文本输出（自然语言、代码等），给定的输入包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图等。在示例中，GPT-4能够完成从图表中读取信息并执行计算、解出用法语和图像结合编写的物理题目、“看图说话”描述照片中不同寻常之处、对图片形式的论文内容进行总结等任务。数据训练干预力度加强，GPT-4模型安全性明显改进：OpenAI致力于提升GPT模型安全性，聘请了超过50位人工智能安全领域的专家对GPT-4进行数据培训和安全测试。相较GPT-3.5，GPT-4对于禁止性请求（如为犯罪行为提供建议）的错误响应已降低82%，而对于医疗建议和自残等敏感信息请求的错误反馈降低了29%。大语言模型近年来高质量发展得益于上游算力的指数级提升、算法的重大突破与庞大且高质量的数据，建议关注AI算力、算法和数据标注相关投资机会。强大的算力是训练大语言模型的基础。由于大语言模型高度复杂的建模方式和巨大的数据量，其对于计算资源的需求极高，GPT-3.5使用微软自建的AI计算系统，由1万颗英伟达V100 GPU组成，据OpenAI公布数据，训练GPT-3.5模型需要的算力高达3640 PF-days，即每秒计算一千万亿次需运行3640天。存储容量、内存带宽与网络带宽对于大模型训练也十分重要。大语言模型需要大量的存储容量来存储模型的参数和中间结果，以便在推理期间快速响应查询，若存储容量不足可能对模型性能产生影响。在推理过程中，内存带宽是一个关键因素，模型必须能够快速检索存储在内存中的参数、中间结果、嵌入式向量等，这便对内存的读写速度提出了极高的要求。而训练数据的获取与分布式训练时节点间的连接则需要强大的网络带宽做支持。大语言模型对于算力的需求来自于训练和推理两个阶段。在训练阶段，开发人员需要搭建模型并随机初始化参数，然后开始训练网络，这一阶段通常需要处理大量数据，并进行反复迭代，直到输出结果符合预期。推理指的是在模型建立完毕后，根据输入的信息做出答复的过程，用户与OpenAI的每次对话便是一次推理运算。据IDC测算，2021年中国人工智能算力57.6%用于推理，42.4%用于训练，并且未来推理的算力需求有逐步上升的趋势。AI芯片是算力的硬件基石。AI芯片也被称为计算卡或AI加速器，主要指针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。按照技术架构，AI芯片可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片；按照其在网络中的位置，AI芯片可分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片；按照其在实践中的目标，AI芯片可分为训练芯片和推理芯片。随着人工智能下游需求的爆发，AI芯片迎来快速发展，据亿欧智库预测，2025年我国AI芯片市场规模将达1780亿元，较2022年增长近100%。人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback），是大语音模型对话能力显著增强的推手。以ChatGPT为例，其RLHF训练分为三步，首先训练监督模型，开发者从问题数据集中随机抽取问题，并由人类标注员给出高质量答案，再使用标注好的数据对GPT-3.5进行微调。第二步训练奖励模型，在数据集中抽取随机问题，使用第一阶段模型进行多次回答，人类标注者对这些结果给出排名顺序。第三步，使用近端策略优化算法对模型进行优化。这一阶段利用第二阶段训练好的奖励模型，靠奖励打分来更新预训练模型参数。在数据集中随机抽取问题，使用PPO模型生成回答，并用上一阶段训练好的RM模型给出质量分数。把回报分数依次传递，由此产生策略梯度，通过强化学习的方式以更新PPO模型参数。随后不断重复第二与第三阶段，通过迭代训练出高质量ChatGPT模型。庞大的训练数据是大语言模型高质量回答的基础。OpenAI没有披露ChatGPT具体的训练数据量与参数规模，我们采用前一版本GPT-3近似替代。GPT-3与前一代产品GPT-2架构相同，但训练数据与参数量显著提升，GPT-2的预训练数据量为40GB、参数量仅有15亿个，而GPT-3的参数训练量达到45TB、参数量更是高达1750亿个，约有4900亿个tokens。从回答质量上看，ChatGPT回答内容比GPT-2更贴切、准确，并且符合人类语言习惯。ChatGPT的训练数据来源十分丰富。ChatGPT所用数据主要来自于维基百科、书籍、期刊、Reddit链接、Common Crawl和其他数据集。从token数量看，Common Crawl占比最高，达60%，网页占比22%，书籍占比16%；从数据量大小看，来自于Common Crawl的数据占比更高，达到75%。大数据时代数据标注不可或缺。数据标注是开发机器学习模型时预处理阶段的重要步骤，它需要识别图像、文本、视频等原始数据并添加一个或多个标签为机器学习模型指定上下文，帮助其做出准确的预测。数据标注在模型训练时十分重要，精确的数据标注使机器学习算法的训练质量得到更好的保障，让模型能够训练并产生预期的输出，并且可为测试和迭代后续模型提供“参考标准”，避免产生“rubbish in, rubbish out”的尴尬局面。此外，数据标注还可以改进模型中数据变量的可用性。例如将分类变量重新划分为二进制变量，使其更适合模型使用。中国数据标注行业迅速发展。一方面，进入大数据时代后，人们各种行为的电子化、网络化带来海量数据，但产生的数据只有1%能被收集和保存，并且收集的数据中90%是非结构化的数据；另一方面，人工智能的兴起带来模型训练所用结构化数据的巨大需求，数据标注的重要性逐渐凸显。据iResearch数据，2019年我国数据标注市场规模为30.9亿元，预计2025年市场规模突破100亿元，年复合增长率达到14.6%。OPEN-AI推出GPT模型并快速迭代，使得AI应用开始普遍爆发，C端应用触手可及，后续基于大模型的AI+应用和硬件有望持续推出，使得AI+产生了媲美移动互利网+的大型产业趋势，推动资本市场对于信息科技板块热度有望保持，也从今年开始的行情即2023~2025有可能出现类似与2013~2015年的信息产业蓬勃发展的态势。也为A股带来了相关科创类板块的趋势性投资机会。相比前一代产品，OpenAI新发布GPT-4在众多关键性能上有了显著提升。GPT-4能够处理复杂长文本，准确性明显提高。大语言模型近年来高质量发展得益于上游算力的指数级提升、算法的重大突破与庞大且高质量的数据，建议关注AI算力、算法和数据标注相关投资机会。1）AI算力，强大的算力是训练大语言模型的基础。由于大语言模型高度复杂的建模方式和巨大的数据量，其对于计算资源的需求极高，AI芯片是算力的硬件基石；2）算法，人类反馈强化学习，是大语音模型对话能力显著增强的推手。3）庞大的训练数据是大语言模型高质量回答的基础。大数据时代数据标注不可或缺。数据标注是开发机器学习模型时预处理阶段的重要步骤，数据标注在模型训练时十分重要，精确的数据标注使机器学习算法的训练质量得到更好的保障。1-2月国内经济数据验证了经济基本面趋势性修复，地产链复苏超预期的同时消费复苏呈现结构性亮点。本周在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，国内超预期降准有望进一步引导流动性从金融体系传导至实体经济，推动今年经济温和复苏。本次降准确认了当前货币政策基调并未显著变化，有助于缓解短期流动性担忧，提振市场风险偏好。在外围包括硅谷银行、瑞士信贷银行等风险事件爆发后，此次降准有利于提振市场信心，预计本次降准所释放的流动性有望助力融资逐渐企稳回升，支撑A股企稳上行。总体来看，今年中国经济将会保持复苏的态势，全球新产业趋势方兴未艾，3月A股将会先抑后扬，随着后续风险的释放，将会回到上行周期。2023年整体来看，在新产业趋势挖掘增长前景明确的中小成长标的的主要思路不会发生变化，行业层面仍关注AI+/数字经济/自主可控等带来的信息科技相关细分领域的投资机会，以及医疗保健业绩边际改善带来的投资机会。本周A股主要指数两极分化，主要指数中创业板指、大盘成长指数跌幅均超过2%，科技龙头、大盘价值、科创50涨幅在2%以上，本周日均成交8821亿元，较上周相比大体持平。南向资金本周净流入港股135亿港币，北向资金本周净流入A股148亿人民币。风格方面，医药生物、周期跌幅较大，TMT、金融相对抗跌。本周A股市场两极分化，振幅较大，主要原因在于：1）硅谷银行之后，瑞信也陷入危机，流动性危机事件继续降低市场偏好；2）office接入大语言模型，百度发布文心一言，人工智能进入新时代；3）近期A股交易多为偏主题行情，市场博弈和交易行为对波动影响较大。从行业上看，本周申万一级行业涨跌不一，传媒、建筑装饰、计算机和通信涨幅居前，电力设备，银行跌幅居前。从涨跌原因看，本周涨幅居前的行业主要原因，传媒（AI爆发，应用端收益），建筑（经济复苏预期，一带一路），计算机（AI爆发，信创自主可控），跌幅较大的行业原因，电力设备（欧洲新能源政策引来担忧），银行（国外银行流动性风险）。中观·景气——2月公用充电桩数量累计同比维持较高增速，1-2月份房屋新开工、竣工、销售等同比均有所改善
2月公用充电桩数量累计值同比维持高速增长，增幅略有下降。数据显示，2月公用充电桩总数累计值为186.95万个，累计同比增长54.11%，连续11个月增幅维持在50%以上，2月增幅较前值收窄2.02个百分点。
2月太阳能电池累计产量同比增幅收窄。2月太阳能电池累计产量为6297万千瓦，累计同比增长40.80%%， 增幅较前值收窄7个百分点。
2月金属切削机床累计产量同比跌幅收窄。2月金属切削机床累计产量为8万台，同比下行11.8%，跌幅较前值收窄1.3个百分点。
2月工业机器人累计产量同比跌幅扩大。2月工业机器人累计产量为62036台/套，同比下行19.2%，跌幅较前值扩大14.4个百分点。
1-2月份房屋新开工面积累计同比降幅收窄，房屋竣工面积累计同比降幅由负转正；商品房销售额、商品房销售面积累计同比降幅收窄；房地产开发投资完成额、房地产开发资金来源累计值同比降幅收窄。1-2月份房屋新开工面积累计值为1.36亿平方米，累计同比下行9.40%，较去年1-12月份降幅收窄30个百分点，三个月滚动同比降幅收窄至-43.34%（前值-43.81%）。1-2月份房屋竣工面积累计值为1.32亿平方米，累计同比上行8.00%，较前值降幅收窄23个百分点，由负转正，三个月滚动同比降幅收窄至-7.91%（前值-10.03%）。。
1-2月份商品房销售额累计值为1.54万亿元，累计同比下行0.10%，降幅收窄26.60个百分点，三个月滚动同比降幅收窄至-24.19%（前值-28.02%）；1-2月份商品房销售面积累计值为1.51亿平方米，累计同比下行3.60%，降幅收窄20.70个百分点，三个月滚动同比降幅收窄至-27.17%（前值-29.91%）；1-2月份房地产开发投资完成额累计值为1.37万亿元，累计同比下行5.70%，降幅较前值收窄4.30个百分点，三个月滚动同比降幅收窄至-13.82%（前值-16.26%）。
1-2月份房地产开发占固定资产投资完成额的比重为25.51%，1-2月份房地产开发资金来源合计累计值为2.13万亿元，累计同比下行15.20%，降幅较前值收窄10.70个百分点，三个月滚动同比降幅收窄至-27.47%（前值-30.14%）。
1-2月我国发电量累计同比增幅较前值收窄，细分项目中风电、核电发电同比增幅扩大，火电、水电发电同比降幅由正转负，太阳能发电量同比增幅收窄。1-2月份，我国累计发电量13497.34亿千瓦时，累计同比上行0.71%，增幅较前值收窄1.49个百分点；其中火电累计产量9756.62亿千瓦时，同比下行2.26%，增幅由正转负；水电累计产量1366.67亿千瓦时，累计同比下行3.37%，增幅由正转负；风电累计产量1336.84亿千瓦时，累计同比上行30.15%，增幅较前值扩大17.85个百分点；太阳能产量累计369.59亿千瓦时，同比上行9.31%，增幅较前值收窄4.99个百分点；核电产量累计667.54亿千瓦时，同比上行4.30%，增幅较前值扩大1.80个百分点。
从全周资金流动的情况来看，本周北上资金呈现净流入态势，融资资金净流入，新成立偏股类公募基金上升，ETF净申购。具体来看，北上资金本周净流入147.8亿元；融资资金前四个交易日合计净流入37.7亿元；新成立偏股类公募基金88.5亿份，较前期上升16.2亿份；ETF净申购，对应净流入134.0亿元。
从ETF净申购来看，ETF净申购，宽指ETF以净申购为主，其中创业板(含创业板50)ETF申购较多；行业ETF以净申购为主，其中医药ETF申购较多，信息技术ETF赎回较多。具体来看，股票型ETF总体净申购105.6亿份。其中，沪深300、创业板ETF、中证500ETF、上证50ETF和双创50ETF分别净赎回0.9亿份、净申购49.2亿份、净申购3.3亿份、净申购4.7亿份、净申购12.7亿份。行业方面，信息技术ETF净赎回18.1亿份；消费ETF净申购0.8亿份；医药ETF净申购29.3亿份；券商ETF净申购0.4亿份；金融地产ETF净赎回2.3亿份；军工ETF净申购3.1亿份；原材料ETF净申购0.4亿份；新能源&智能汽车ETF净申购14.8亿份。
本周新成立偏股类公募基金规模较前期回升，新成立偏股类基金88.5亿份。
本周（3月13日-3月17日）北向资金净流入147.8亿元，从前期净流出转为净流入。行业偏好上，北上资金净买入规模较高的为电力设备、医药生物、传媒等，分别净买入39.1亿元、26.3亿元、25.4亿元；集中卖出银行、非银金融、家用电器等，净卖出规模达-25.7亿元、-14.3亿元、-10.6亿元。
个股方面，北上资金净买入规模较高的为长江电力、TCL中环、法拉电子等；净卖出规模较高的包括中国平安、宁德时代、贵州茅台等。
两融方面，融资资金前四个交易日净流入37.7亿元。从行业偏好来看，本周融资资金集中买入电子，净买入额达25.9亿元，其他净买入规模最高的行业主要包括通信、建筑装饰、国防军工等；净卖出的主要是电力设备、有色金属、银行等。从个股来看，融资净买入较高个股包括中国移动、中芯国际、中国联通等，净卖出较多的主要包括民生银行、牧原股份、科大讯飞等。
从资金需求来看，重要股东净减持规模扩大，计划减持规模提升。本周重要股东二级市场增持8.6亿元，减持90.2亿元，净减持81.6亿元，净减持规模扩大。其中，净增持规模较高的行业为石油石化、基础化工和汽车；净减持规模较高的行业包括计算机、电子、社会服务等。本周公告的计划减持规模为175.9亿元，较前期提升。
主题·风向——大语言模型应用频出，AIGC市场规模有望超过千亿美元
本周市场普跌，Wind全A指数周度下跌0.58%，创业板指下跌3.24%，沪深300下跌0.21%。本周涨幅居前的主要为营销传播、大基建央企、互联网传媒。
3月17日，外交部发言人华春莹宣布：应俄罗斯联邦总统普京邀请，国家主席习近平将于3月20日至22日对俄罗斯进行国事访问。俄罗斯各界对此充满期待，认为习近平主席此访对俄中关系发展具有重要意义。俄方期待与中方进一步弘扬传统友好，深化政治互信，拓展务实合作，加强交流互鉴，更好造福两国人民。
（2）数字经济——工信部表示加快5G、工业互联网等新型信息基础设施建设和应用，壮大数字经济核心产业
3月14日，工业和信息化部党组书记、部长金壮龙主持召开党组会议和干部大会。金壮龙要求，要健全产业科技创新体系，强化企业创新主体地位，推进创新链产业链资金链人才链深度融合，促进科技成果高效转化。加快实施“十四五”规划重大工程项目，发挥重点地区作用，稳住重点行业发展，巩固工业经济回升向好势头。提升产业链供应链韧性和安全水平，稳步实施关键核心技术攻关工程，加快推进产业基础再造工程和重大装备攻关工程，加强产业链关键环节产能储备和备份。推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，大力发展战略性新兴产业，加快传统产业和中小企业数字化转型，深化质量品牌建设，积极推行绿色制造、智能制造，扎实推进重点领域节能降碳。切实落实“两个毫不动摇”，持续优化中小企业发展环境，促进大中小企业融通创新，激发涌现更多专精特新企业。加快5G、工业互联网等新型信息基础设施建设和应用，壮大数字经济核心产业，推动集成电路、工业软件产业高质量发展，积极培育新业态新模式。
（3）数字经济——《数字宁夏“1244+N”行动计划实施方案》发布
3月14日，《数字宁夏“1244+N”行动计划实施方案》发布。其中提出，围绕数字宁夏建设，推动实施“1244+N”行动计划，健全完善组织、规划、政策保障体系，加快全国一体化算力网络国家枢纽宁夏节点和国家（中卫）新型互联网交换中心建设，大力实施数字产业化、产业数字化、数字化政务、数字化社会“四化”工程，培育引进一批生产和运用数字的企业，2023年数字信息产业产值达到850亿元，数字经济占GDP比重达到36%左右（力争到2027年达到40%以上），加快推动我区经济社会高质量发展
（4）人工智能——OpenAI发布多模态预训练大模型GPT-4
3月14日，Open-AI公布多模态大型语言模型的最新版本——GPT-4，增加了识别和理解图像的能力，同时文本处理能力提升至2.5万字。该版本比以前的版本“更大”，这意味着其已经在更多的数据上进行了训练，并且在模型文件中有更多的权重，这使得它的运行成本更高。OpenAI表示，新模型将产生更少的错误答案，更少地偏离谈话轨道，更少地谈论禁忌话题，甚至在许多标准化测试中比人类表现得更好。例如，GPT-4在模拟律师考试的成绩在考生中排名前10%左右，在SAT阅读考试中排名前7%左右，在SAT数学考试中排名前11%左右。同时，微软也确认Bing Chat聊天机器人已升级使用OpenAI的GPT-4技术。此前，微软还宣布，已可以在基于Azure智能云平台上的OpenAI服务中使用ChatGPT。微软中国相关负责人表示，微软会侧重于企业级OpenAI模型在各个行业场景的落地。“在全球范围内，微软Azure OpenAI商用服务的用户增长量是非常大的，零售、汽车、金融、互联网、游戏等领域的企业，均在探索ChatGPT的服务如何在企业场景里产生价值。”
（5）高端制造——国资委加大力度布局前瞻性战略性新兴产业，在集成电路、工业母机等领域加快补短板
3月15日，国务院国资委党委在人民论坛发表署名文章《国企改革三年行动的经验总结与未来展望》：国资国企将全面贯彻党的二十大精神和中央经济工作会议部署，以提高企业核心竞争力和增强核心功能为重点，深入实施新一轮国企改革深化提升行动，坚定不移推动国有资本和国有企业做强做优做大，在建设现代化产业体系、构建新发展格局中发挥更大作用。其中，围绕增强产业引领力深化改革，更好推动现代化产业体系建设。更大力度布局前瞻性战略性新兴产业。加大新一代信息技术、人工智能、新能源、新材料、生物技术、绿色环保等产业投资力度，在集成电路、工业母机等领域加快补短板强弱项，促进支撑国家算力的相关产业发展，推动传统产业数字化智能化绿色化转型升级。
（6）人工智能——微软官宣将把聊天机器人技术植入Office办公软件
3月16日，科技巨头微软在其官网宣布，公司正在将其人工智能（AI）技术植入到办公软件中，该功能名为“Microsoft 365 Copilot”。根据官网上公布的演示视频，Copilot可以在微软的多个商业应用程序中使用，包括Word、PowerPoint、Excel等。据官网介绍，研究人员改进了大语言模型（LLM）的能力，使其能更好地理解和回应用户输入的文本，这也是Copilot将成为全新工作方式的主要原因，它比“将ChatGPT嵌入Microsoft 365”表现得更强大。
3月16日，被称为中国版ChatGPT的百度文心一言在百度北京总部大楼正式发布，百度同时在上海张江人工智能岛百度飞桨中心设立发布会分会场。百度创始人李彦宏亲自出席发布会并进行文心一言产品介绍，他在开场白中表示：百度文心一言“十月怀胎“，终于”一朝分娩”。据了解，百度已经连续多日进行持续到凌晨的压力测试，为了支持文心一言，亚洲目前最大的单体智算中心山西阳泉百度智算中心，已经将算力提升到每秒可以完成400亿亿次浮点运算，将与百度在江苏盐城等地的其他几座智算中心一起，为“文心一言”提供算力支持。
（8）量子计算——中国科研团队成功研制出“量子芯片冰箱”，已投入使用
3月16日，中国首个量子芯片高真空存储箱研制成功，并已投入使用，科研人员形象地称其为“量子芯片冰箱”。据安徽省量子计算工程研究中心副主任贾志龙介绍，这个量子芯片高真空存储箱有三个保存腔体，每个腔体都可以单独操作。此外，它还配备了智能监控系统，能够实时监控真空度，为芯片保存过程提供稳定的高真空环境；研发人员还开发了人机交互功能界面，使得设备可以全自动化操作。贾志龙指出，量子芯片中的超导材料对环境非常敏感，在制作和存储过程中如果环境不合格，就会和空气中的氧气、水分子发生化学反应，吸附各种杂质。这样一来，量子芯片关键部件如约瑟夫森结、超导电容等就会老化，导致量子比特频率一致性变差，量子芯片相干时间缩短，最终影响量子芯片的性能。就像食物在空气中暴露后会氧化变质一样，如果没有妥善保存量子芯片，它也会因为“不新鲜”而失效。
（9）数字经济——“东数西算”工程进入全面建设阶段
3月17日，央视从国家发展改革委获悉，截至目前，“东数西算”工程的8个国家算力枢纽节点建设已全部开工，“东数西算”工程从系统布局进入全面建设阶段。在甘肃，庆阳国家数据中心集群开工建设，建成后将重点服务京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域的算力需求，打造面向全国的算力保障基地。在已经开工的8个国家算力枢纽中，今年新开工的数据中心项目近70个，其中，西部新增数据中心的建设规模超过60万机架，同比翻了一番。至此，国家算力网络体系架构初步形成。“东数西算”工程自启动至今，全国新增投资超过4000亿元，整个“十四五”期间，将累计带动各方面投资超过3万亿元。
（10）碳中和——两部门联合发布《关于进一步加强节能标准更新升级和应用实施的通知》
3月17日，国家发改委、市场监管总局联合发布《关于进一步加强节能标准更新升级和应用实施的通知》。其中提出，加快制定修订一批重点领域节能标准。组织实施“十四五”百项节能降碳标准提升行动。在工业领域，加快修订石化、化工、钢铁、有色金属、建材、机械等行业强制性能耗限额标准，提升电机、风机、泵、压缩机、电焊机、工业锅炉等重点用能产品设备强制性能效标准，努力实现标准指标国际先进。在能源领域，加快煤炭清洁高效利用、新能源和可再生能源利用、石油天然气储运、管道运输、输配电关键设备相关节能技术标准研制。在城乡建设领域，制定修订建筑节能、绿色建筑、绿色建造、农村居住建筑节能等标准，完善建筑与市政基础设施节能相关产品标准。在交通运输领域，完善交通基础设施和运输装备节能降碳设计、建设、运营、监控、评价等标准。
本周产业观察——国内外大语言模型应用频出，AIGC行业市场规模有望超过千亿美元
1、微软推出融合GPT-4的全新Office，开启AI办公时代
大语言模型接入Office，号称“最强生产力工具”。3月16日微软推出Microsoft 365 Copilot，其将大语言模型与Microsoft Graph中的数据及Microsoft 365中的应用相结合，只需输入简单的语句命令，便能轻松实现众多功能，让使用者从繁琐的工作中解放。在此之前，Copilot已经集成在GitHub上，使用过GitHub Copilot的开发人员中，88%的开发人员表示该工具能提高工作效率，77%的开发人员表示该工具帮助他们加快搜索信息的速度，74%的开发人员表示他们可以将精力集中在更令人满意的工作上。
接入大语言模型将大幅提升Office使用者工作效率。在Word中，Copilot可以创建初稿、向现有文档添加内容、汇总文本以及重写部分或整个文档以使其更简洁，甚至只需一句简单的命令，Copilot就能自动改变行文风格；在Excel中，Copilot可根据所输入自然语言的需求插入公式、进行相关性分析并且创建可视化效果；在PPT中，使用者可以输入自然语言要求Copilot将冗长的文本自动生成PPT并调整布局；在Outlook中，Copilot可以自动将邮件分类、提取关键信息、起草邮件，将大幅节省使用者工作时间。
3月16日，百度正式发布新一代大语言模型文心一言。在发布会上，文心一言展示了在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。从展示结果看，文心一言具有较好的对人类意图的理解能力，并且其回答的准确性与流畅性都处于行业领先水平。
文心一言功能强大，赋能AI生成。文心一言是基于ERNIE及PLATO模型基础上研发的新一代大语言模型，其关键技术包括大语言模型的通用技术：监督微调、基于人类反馈的强化学习、提示；以及百度自身创新技术：知识增强、检索增强和对话增强，这三项技术也是文心一言未来成长的基础。文心大模型能减少AI生成90%的数据标注量、降低90%的计算资源消耗、缩短85%的开发周期，将显著降低人工智能生成所需成本。
百度文心大模型已有完备生态，实现众多AI场景全覆盖。百度文心大模型包括自然语言处理模型、图像处理模型、跨模态大模型、生物计算大模型与行业大模型，能解决多种人工智能问题。并且在上游工具平台与下游产品社区方面，百度也早有布局，不仅为创作者提供零门槛AI开发平台与API接口，还创建了分享与交流社区，完备的生态有助于增加用户粘性。在应用领域，文心大平台也广泛赋能保险、医疗、金融等各领域企业，为客户提供高效便捷的解决方法，深度绑定中国人寿、国美、度小满金融等头部企业。
3、 爆款大语言模型频出的背后是整个AIGC行业的兴起
各款大语言模型的爆火并非偶然，背后是整个AIGC行业的兴起。AIGC即人工智能生成内容，是继专业生成内容（Professional Generated Content）和用户生成内容（User Generated Content）之后一种全新的内容生成方式。AIGC集二者之所长，既保证了作品的专业程度与质量，又拥有媲美甚至超越用户生成内容的产量与多样性，有望引领新的内容生成生态。
历经多代发展，AIGC生态逐渐完善。结合人工智能的发展历程，AIGC演进大致分为四个阶段。1950-1990为AIGC发展的萌芽阶段，受制于所在时代的科技水平限制，AICG仅应用在实验室中。1957年，Lejaren Hiller和Leonard Isaacson通过将计算机程序中控制变量换成音符完成了世界上第一支由计算机创作的音乐；80年代中期，IBM基于隐马尔科夫链创造了语音控制打字机，能处理2000个单词。1990-2010年是AIGC沉淀积累阶段。2006年，深度学习算法取得巨大突破，同年图形处理器与张量处理器等算力设备性能不断提升，人工智能发展取得显著进步。但由于所需计算量达不到满足，AIGC仍无法较好完成创作。2010至2021年，AIGC快速发展。2014年生成式对抗网络的提出使得AIGC驶入快车道，深度学习、强化学习等一系列算法的提出为AIGC蓬勃发展奠定了基础，自此生成内容百花齐放。2022年后，随着ChatGPT在应用市场崭露头角，AIGC进入破圈爆发的新时代。
蓬勃发展，AIGC行业市场空间广阔。从需求侧看，传统内容生成手段受限于人们的想象力和制造能力，逐渐无法满足消费者对多元化和高质量内容产品的需求；从供给侧看，Meta、微软、谷歌、OpenAI等头部企业持续不断布局数字化转型，探索人工智能生成，产出大量优质产品。在供需双方的推动下，AIGC在各行各业蓬勃发展，市场潜力逐渐显现。据咨询机构Acumen Research and Consulting预测，2030年全球AIGC市场规模有望达到1100亿美元。
本周全部A股估值水平较上周上行。截至3月17日收盘，全部A股PE（TTM）上行0.1至14.1，处于2010年以来估值水平的32.4%分位数。创业板本周下行，PE（TTM）下行1.0至35.4，处于2010年以来估值水平的12.7%分位数。代表大盘股的沪深300指数PE（TTM）上行0.2至11.2，处于2010年以来估值水平的33.0%分位数。代表中小盘股的中证500指数PE（TTM）下行0.1至17.9，处于2010年以来估值水平的11.8%分位数。
在行业估值方面，本周板块估值多数下跌，其中，社会服务、电力设备、汽车板块下跌较多，计算机、通信、传媒板块上涨较多。社会服务板块下跌2.5至61.5，处于近十年来74.2%历史分位；电力设备板块估值下跌1.8至24.1，处于近十年来4.8%历史分位；汽车板块估值下跌1.2至26.4，处于近十年来76.9%历史分位；计算机板块估值上涨2.3至53.7，处于近十年来73.2%历史分位；通信板块估值上涨1.8至20.6，处于近十年来11.5%历史分位；传媒板块估值上涨1.6至24.8，处于近十年来34.1%。截至3月17日收盘，一级行业估值排名前五的行业分别是社会服务、国防军工、计算机、美容护理、农林牧渔。
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发表于 2023-3-19 21:21
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