NLP（自然语言处理）方面，安信证券表示，由于主要基于自然语言处理，因此在NLP领域沉淀较多的企业，有望率先实现功能的部分复现。
“的推出，对于我国AI技术和产业发展起到了很强的示范效应，预示着目前国际前沿AI技术的快速发展，并且AI的商业化图景也越来越清晰。随着AI技术的快速发展，人工智能技术提供商，特别是NLP头部厂商将率先受益。”方正证券称。
AIGC（人工智能生成内容）方面，东吴证券指出，是AIGC应用的又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展。
“是AIGC技术进展的里程碑，该模型使得利用人工智能进行内容创作的技术成熟度大幅提升，有望成为新的全行业生产力工具，提升内容生产效率与丰富度。”财通证券同时表示。
值得关注的是，的上游行业间，也互有促进。德邦证券报告便指出，AIGC背后同样需要“大算力”的支持。
“发表研究成果显示，AI训练所需要的算力指数呈指数级上涨，自2012年至2018年，大约每隔3个月至4个月翻倍，在此期间训练AI耗费的算力增长了30万倍。”德邦证券表示。
东方证券报告指出，从行业发展趋势看，AIGC渗透率有望在2025年提升至10%，市场规模或在2030年超过万亿。
下游：智能客服、搜索引擎、图像文字代码生成等应用场景广泛
对于的下游应用场景，多家机构均认为是十分广泛的。澎湃新闻记者梳理显示，机构一致看好的应用方向，主要集中在智能客服、搜索引擎、图像、文字、代码生成等三大方面。
智能客服方面，中金公司报告表示，在未来投入商业化领域中，可通过强化的上下文理解能力，优化银行、电商等客服机器人，大大提高服务质量。
“最适合直接落地的项目就是智能客服类的工作。”中信证券报告指出，根据模型现有的完成度，在垂直行业针对性地做人工反馈训练，就可以落地为智能客服产品，在toC场景中率先应用。对比目前的智能客服，支撑的客服，将在灵活性与人性化服务方面有显著的进步。
搜索引擎方面，更是带来了行业是否将迎来“革命性”变化，能否替代传统搜索引擎的大讨论。
中信证券指出，可以直接生成面向问题的高完成度回答，并能够提供回答内容的相关引用链接（目前测试版本尚未开发这一功能）。此外，针对开放式问题，也可以通过匹配网络中的数据生成较为完整的答案，在处理知识类以及创意类的问题时，提供的搜索体验远胜于目前的传统搜索引擎。
“不过，尽管能大幅优化用户的搜索体验，但要取代传统搜索引擎，整体来看还面临三大关键技术瓶颈，因此中短期取代的可能性较低。”中信证券分析称：一是数据的实时性问题，二是数据的真实性仍不足可靠，三是模型在线推理端成本高昂。
归纳性工作上，文字上，东方证券指出，的上线，将推动文本类AI渗透于文本生产、智能批阅等应用领域，相关领域必将迎来极大的发展空间。
“同时，代码开发相关的工作更加规整，也非常适合AI辅助生成。在目前测试中表现出的代码生成能力，虽然欠缺一些底层的稳定性，但相比于更加灵活。在进行针对性的优化后，基于新GPT模型的AI代码辅助工具有望在中短期内落地。”中信证券指出。
此外，中信证券表示，GPT模型在图像生成领域目前效果虽略逊于扩散模型，但扩散模型可以利用生成较佳的，对于AIGC内容和日趋火热的艺术创作，将提供强大的文字形态的动力。
值得一提的是，在的下游应用领域，海外已经有成功的落地案例。2023年1月，美国新闻聚合网站官宣将依托为其用户互动栏目制作和个性化各种小测试。会生成一系列提问，再根据个人的回答产生用户独有的、可分享的文章。
不久前，META向支付了数百万美元，以让为Meta的平台生成内容，并培训平台上的创作者。
模型服务将是盈利模式潜在方向
商业模式方面，中金公司表示，目前还没有明确的盈利商业模式，但MaaS是一个潜在方向。
“MaaS可以将模型训练、维护和部署的过程转移到云服务上。这样的方式不仅提高了效率，还降低了客户对模型开发和维护的依赖，使其能够更加专注于业务上的投入。”中金公司指出。
国金证券研报则指出，这类产品最简单的商业模式包括两种，一是直接收费，如 Pro价格为42美金/月、出售云服务等。
“二是赋能收费，主要指通过API接口提供技术服务。”国金证券表示，根据于2021年3月对外公布的数据，GPT-3向超过300个应用提供SaaS服务，平均每天生成45亿词，据估算，这将为带来每年约740万美元的营收。
如何掘金？
A股对热门题材股的炒作可谓“从不缺席”，爆火出圈的，将带来哪些投资机会？
“目前，市场上出现的概念股大涨，有较强的主题催化成分，具有一定的博弈色彩。但如果在未来的商业化落地上还能再有斩获，或者其它的AI公司也能推出有竞争力的AI产品，那AI板块的行情则有望持续更久。”赵凤飞认为。
上游方面，赵凤飞看好与相关度较高的拥有NLP技术的上市公司，以及专门从事AI算法研究和商业化的公司都是受益的标的。“此外，支撑这些人工智能技术的算力和数据也非常重要，拥有关键数据和能提供算力或算力的底层芯片的公司也是产业链上重要的一环。”
标的方面，算力领域，财通证券建议投资者关注海光信息（）、龙芯中科（）、宝信软件（）等。
AI处理器方面，华西证券建议投资者关注寒武纪（.SH）、商汤（00020.HK）、海光信息（.SH）等。AIGC相关技术储备的应用厂商，受益标的有万兴科技（）、中文在线（）、阅文集团（00772.HK）、昆仑万维（）、视觉中国（）等。
下游商业模式落地需要的算法方面，华西证券建议投资者重点关注科大讯飞（）。同时，其他可关注汉王科技（）、拓尔思（）、海天瑞声（）、虹软科技（）、云从科技（）、格灵深瞳（）等。
财通证券则建议投资者在算法领域中，关注海康威视（）、大华股份（）、科大讯飞、云从科技、奥普特（）等。
不过，赵凤飞提醒投资者，纵观人工智能发展的历史，每当有新的技术突破，并带动一些创新应用场景时，公众对AI的预期往往就会很高。但是，底层技术尤其是算法的进步，具有很大的不确定性和不可控性，人们往往容易对AI技术的兑现节奏过于乐观，这是短期最大的风险。
“另外，很多上市公司对AI的布局尚处于早期阶段，竞争格局还不够清晰，是否有可持续的商业模式也有待检验，这些也都是潜在的风险。”赵凤飞强调。
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