人工智能：新一轮生产力革命。1）人工智能（AI）基于机器学习和数据分析的方法，赋予机器人类的能力，从而实现解放人力、降本提效的目的。从C 端用户需求来看，人工智能解决的是与人相关的娱乐、出行、健康等生活场景中的痛点；2）AI 在C 端的应用分为两方面：a）对原有劳动力的替代与生产力效率的提升：如语音识别、智能客服、机器翻译等；b）需求创造：

如基于AI 算法的“千人千面”的信息分发（如抖音、快手、小红书等）、内容生成（AIGC）、人机交互（如ChatGPT 等）、辅助驾驶、安防等。

算法创新及算力进步、数据爆发，催化本轮人工智能奇点将至。1）人工智能的技术演进经历了符号主义、连接主义和行为主义，在行为主义思想中引入了连接主义的理念，最终诞生引导AI 落地的深度学习技术；2）深度学习技术的出现，改变了传统AI 的技术路线，解决了传统机器学习算法无法处理大量数据、准确率遭遇瓶颈的问题，使得AI 从理论上具备了工程化落地的可能；3）基于摩尔定理的算力提升，互联网及数字经济的快速发展带来的数据量井喷，使得AI 最终从设想走向场景落地，在语音识别、图像识别等领域的计算准确度都实现了突破性进展并得到广泛应用。

从算法推荐到内容生成，AIGC 有望引发新一轮内容与平台投资机遇。1）结合AI 技术特点，我们认为AI 能够创造价值的领域必须必备以下三点要素：

有适合的商业化场景：行业内存在需求，AI 能够为行业带来降本提效；存在海量、多维数据；算力及开发成本具备合理的商业化回报可能；2）从传媒互联网的实践来看，基于AI 算法推送的信息分发模型已经为web 2.0 时代主流的信息组织模式，并诞生出以字节跳动、快手、小红书等为代表典型产品和商业案例；3）内容生成（AIGC）时代的大门正在打开：海量的数据资源、快速提升的算力水平和不断降低的单位算力成本开销、基于深度学习的预训练大模型构建的通用大模型显著降低应用开发门槛，数字化的高渗透率赋予充裕场景应用可能；从PGC 到AIGC，内容生产的大爆炸将重塑内容与平台生态、商业模式，新一轮产业机遇渐行渐近。

投资建议：从生产力到商业化应用，基于科技及产业视角聚焦传媒互联网关键环节核心标的。预训练大模型有望走向成熟并成为AIGC 应用的技术底座、降低应用开发门槛与成本，摩尔定理迭代的算力有望不断降低模型训练及运维成本，AIGC 场景化应用有望迎来爆发期并成为产业链核心价值点，建议从数据与场景应用两个角度把握传媒互联网关键产业链环节与核心标的，建议关注：1）数据要素及IP 角度推荐中文在线、视觉中国、浙数文化、人民网等标的；2）场景落地关注汤姆猫、昆仑万维、恺英网络、芒果超媒、三人行、蓝色光标、哔哩哔哩等标的。

风险提示：技术进步低于预期，应用落地低于预期，监管政策风险等。