深市AI、大数据产业喜讯频出 资本市场助力大模型技术应用落地

　　近日，在深交所与港交所、广期所联合举办的2023年大湾区交易所科技大会上，深交所总工程师喻华丽指出，深交所近年来积极推进“数智”交易所建设，夯实数字化转型基础，拓展智能化业务应用，积累“数智”创新软实力，努力探索行业“数智赋能”发展路径。

　　中央金融工作会议强调，“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。在业内人士看来，发展数字金融是拥抱新一轮科技革命、开创新的技术—经济范式的必然之选。

　　近年来，资本市场通过“数智”转型探索行业“数智赋能”路径，推动AI、大数据产业快速发展，服务中国式现代化建设。

　　今年前三季度，深市430家数字经济产业上市公司合计实现营业收入1.67万亿元，同比增长1.94%。其中，大数据产业公司合计实现营业收入2828.02亿元，AI算力产业公司合计实现营业收入1831.00亿元。

深市数字产业链频报喜

　　目前，我国大数据、云计算、人工智能企业创新发展，数字产业化体系逐渐完备，并向全球产业链中高端跃进。

　　深市公司抢抓机遇，积极布局人工智能等相关产业链，覆盖芯片制造、云计算、数据服务等终端应用，在各细分领域取得了积极进展。

　　据统计，深市约有70家人工智能相关产业链公司，覆盖芯片制造、云计算、数据服务、自然语言处理、文本数据分析、计算机视觉，及智能安防、交通、金融、物联网等终端应用。这些公司一方面加快技术创新，另一方面积极推动产业落地应用。

　　据最新三季报显示，70家上市公司 1-9月合计实现营业收入超过3200亿元、归母净利润超过280亿元。其中，海康威视（002415.SZ）、中兴通讯（000063.SZ)净利润分别达到88.51亿元、78.41亿元，大华股份（002236.SZ）、紫光国微（002049.SZ）净利润也分别突破25.9亿元、20.31亿元。

　　与此同时，在人工智能浪潮来临之际，深市上市公司还大手笔投入研发，大力推进产业应用落地。数据显示，前述公司前三季度研发费用超过450亿元。其中，中兴通讯研发投入超过190.61亿元、海康威视研发投入81.73亿元。

　　科大讯飞（002230.SZ）在三季报中介绍，公司正积极抢抓通用人工智能的历史新机遇，在通用人工智能认知大模型等方面坚定投入。

　　“尽管上述投入一定程度上影响了当期利润，但公司在核心技术自主可控方面所构建的全新能力，以及在迈向通用人工智能的认知大模型方面取得的最新进展，为公司在数字经济时代长期可持续发展奠定了坚实基础和难得的先发优势。”科大讯飞表示。

　　今年10月24日，科大讯飞发布了讯飞星火认知大模型V3.0，实现全面对标ChatGPT，同时升级大模型代码能力，并与12个行业龙头共同发布相关行业大模型提供生产力工具。当日，科大讯飞还与华为联合发布基于昇腾生态的“飞星一号”大模型算力平台。

　　汉王科技（002362.SZ）也在积极探索“AI+”能力的不断提升。10月中旬，汉王科技结合资金、技术、资源、需求等实际情况，启动研发具有“数据私有化、算力低成本化、深度专业化、知识实时化、生成精准化”五化特质的行业生成式预训练大模型——“汉王天地大模型”阶段性成果发布。

　　今年前三季度研发费用同比增长38.01%的紫光国微，新开发了特种Nand Flash、高性能总线产品、新一代SoPC产品、以及MCU、图像AI智能芯片等逐步推广应用，未来有望进一步助力业务增长。

　　同期，昆仑万维（300418.SZ）的“天工”大模型取得显著进展，在逻辑推理、文本理解、多模态能力等多个能力维度均有突破。据了解，为全面落实公司“All in”AGI与AIGC的战略布局，昆仑万维前三季度研发费用提升至6.2亿元，比去年同期研发费用4.84亿元增长28.18%。

资本市场助力大模型技术应用落地

　　随着人工智能大模型赋能行业应用的蓬勃兴起，21 世纪经济报道记者注意到，近年来，多家深市人工智能相关产业链公司瞄准大模型，并借助资本市场加速推动技术创新，逐渐成为产业的中坚力量。

　　较典型如软通动力（301236.SZ），去年3月首次公开发行募集资金46.30亿元，用于交付中心扩建、行业数字化转型产品及解决方案项目等。

　　近日，软通动力在回复投资者提问时表示，在算力和算法层面，公司与鲲鹏计算、昇腾计算开展全方位合作，发展算力基础设施建设，推出软通训推一体化平台及昇腾一体机，并与昇腾共同启动大模型联合创新，深度适配不同AI应用场景。

　　中科创达（300496.SZ）去年9月非公开发行募集资金31亿元，用于整车操作系统研发、边缘计算站研发等项目。

　　今年 12 月，中科创达在接受调研时表示，公司已经率先发布端侧运行130亿参数模型。充分利用模型压缩、分布式以及张量并行技术，成功在搭载高通8系列芯片平台的边缘设备上实现LLaMA2130亿参数模型的稳定运行，成为业内首家取得此突破的大模型企业。

　　此外，近五年来，深市八成人工智能产业上市公司通过并购重组、与专业机构合作投资等方式进行产业整合；超过八成人工智能产业上市公司实施过股权激励计划，均高于A股整体水平。

　　科大讯飞董秘江涛在作为企业代表出席2023年大湾区交易所科技大会时表示，从做大模型的企业视角来看，影响大模型落地的有三座大山，分别是数据成本、算力成本、落地成本，“应用场景中，因为数字化过程还在进程中，数字基础还是比较薄弱，企业数字化也在进程中，原来的数字资产积累比较薄弱；并且，未来几千亿、上万亿的模型真正运行起来，综合算力成本很高；大模型落地过程中除了应用开发以外，其实还有非常大的隐形成本就是流程改造，现在大模型被迫去适应过去的流程，导致用得很别扭，但流程改造确实有很多隐形成本。”

　　江涛认为：“数据和算力成本如果全社会有很好的规划，能够大幅度降低最终用户端的成本，这是我们的体制优势。如果能做好规划，行业可以公摊成本，而不是每个企业都在建自己的大模型。”