重申数字中国建设重要地位，规划具备统领性与全局性。《规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。面对国际环境日趋复杂、世界经济陷入低迷、经济全球化遭遇逆流等诸多挑战，坚持创新驱动、实现科技自立自强、推动高质量发展是“十四五”期间的重要目标，也是应对以上挑战的破局关键。《规划》同时指出，要将数字中国建设的各项任务落到实处，通过加强组织领导、健全体制机制、保障资金投入、强化人才支撑、营造良好氛围等稳步推进数字中国建设工作。《规划》从国家发展战略、经济驱动引擎层面强调数字中国建设的重要地位，对数字中国相关工作制定了全局安排，具有统领性作用。

复盘AIGC算法迭代：竞争中发展，模型开源及商业化推动应用破圈。2017年推出的Transformer架构的并行训练优势奠定了大模型训练的基础，以GPT为代表的预训练模型，通过使用无标注数据预训练及微调，缓解了标注数据不足的问题，并不断提升参数量级及模型通用性，ChatGPT在此基础上加入了利用人类反馈强化学习的训练方法。扩散模型取代GAN成为图像生成领域的主流模型，CLIP模型推动跨模态生成技术的发展。GPT3的商业化及CLIP及Stable Diffusion模型的开源推动文本生成、文生图产品化的浪潮。谷歌、Meta持续探索文字生成视频领域模型。

GPT4 有可能是一个多模态模型，可用于图像等领域。根据The Seattle Times 新闻报道，GPT4 可能是一个很像ChatGPT 的系统，只生成文本；或者它也可以把图像和文字结合起来。一些风投机构和微软员工已经看到了它的运行情况，但是OpenAI 还没有确定新系统是否会发布涉及图像的功能。此外，根据财富杂志报道，OpenAI 也确实在开发一款通过文字能生成视频的AI 模型。

2022 年我国数字经济规模预计达到50 万亿元左右，占GDP 比重将超过 41%，预计2025 年数字经济规模将超60 万亿元。电信运营商是我国数字 经济建设的核心力量，其本身也将收益与数字化浪潮。 证监会于2022 年底和2023 年开年的两次会议中均提要探索建立、完善具 有中国特色的估值体系；上交所在对未来工作安排中提及“服务推动央企 估值回归合理水平”。我们认为：运营商作为通信产业的央企，将大概率 受益于中国特色估值体系，估值有望提升。

ChatGPT 引发高算力需求，关注云基础设施/光模块/IDC/运营商投资机遇 2023 年2 月以来，Open AI 开发的AI 应用ChatGPT 使得AIGC 关注度显 著提升。我们认为AIGC 等技术的应用背后离不开庞大的算力支撑，将会推 动算力基础设施升级换代，据Lambda，GPT-3 的完整训练成本将达到每次 466 万美元。在AIGC 加速商业化的过程中，通信多板块有望获益：1）AIGC 对于算力的消耗呈指数型增长，将推动光模块/服务器/交换机等云基础设施 板块技术升级，CPO/硅光/液冷等新技术应用提速；2）运营商/IDC 作为算 力基础设施的提供方，配置价值凸显。建议关注：紫光股份、中兴通讯、中 际旭创、数据港、光环新网、中国移动(A 股)、中国电信(A 股)、亿联网络。

数据是生产新型要素，对经济发展有较大促进作用。2022年下半年以来，顶层设计及政策频出、区块链等新技术普及、政府数据对外开放、数据交易所步入规范化建设等，均成为催化市场快速发展重要推动力。往后来看，数据确权定价是行业发展突破关键点。数据要素产业中，供应商、服务商和交易所是三大重要环节。运营商是数据供应商、数据服务商重要参与者之一。一线城市数据交易所积极布局，以上海数据交易所为例，通过“数商”模式的多层次全流程服务为数据交易提供协助。

信创是国产操作系统新的起点：我们认为信创目标完成后，国产操作系统行业还有广阔发展前景，体现在三个维度。1）从信创走向最终的全球消费市场。信创的最终目的是能够培养出属于具备国际商业竞争力的信息技术公司。根据我们测算，以2025 年为基准，中国非信创操作系统市场规模381 亿元，比信创市场规模更大。2）从PC 和服务器走向工控、物联网、车载等市场。2021 年12 月，搭载麒麟OS 的DCS 系统已在华能瑞金电厂落地。3）从一次售卖走向多元服务收费。全球来看，成熟的操作系统企业，除了一次性售卖操作系统软件外，还可以通过应用商店抽成、开放接口、服务器运维、广告费等方式收取可持续费用。

2022年12月9日，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（或称《暂行规定》）。《暂行规定》指出，数据资源根据内部使用或对外交易两种用途，分别计入无形资产或存货，数据资产价值均以成本进行初始计量。我们认为，数据资产入表有望为促进释放数据要素价值和市场潜力提供较强内生动力。我们认为，数据资产入表对银行IT的驱动主要有三：1）受到《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》中数据采购、开发成本即资产的逻辑影响，银行在大数据平台、数据中台等环节的投入有望加速。2）数据交易的直接收益驱动对外输出的数据资产挖掘。3）除了数据治理推动IT建设投入外，数据资产授信有望构成银行IT系统建设新增量。

预训练模型引发AIGC 质变，多模态技术实现多样性。ChatGPT 的持续升温使人们关注到了AIGC 的突破性进展，其中预训练模型和多模态技术功不可没。预训练模型，又称为大模型、基础模型（foundation model），即基于大量数据（通常使用大规模自我监督学习）训练的、拥有巨量参数的模型，可以适用广泛的下游任务。多模态技术推动了AIGC 的内容多样性，让AIGC 具有了更通用的能力，多模态即图像、声音、语言等融合的机器学习。在多模态技术的支持下，目前预训练模型已经从早期单一的NLP 或CV 模型，发展到现在语言文字、图形图像、音视频等多模态、跨模态模型。在此基础上，大型预训练模型的发展重点开始向横跨文本、图像、语音、视频的全模态通用模型发展。通过计算策略、数据调用策略、深度学习框架等方法提升模型效果成为目前研究的进展关键，其中的代表包括：开启了跨模态预训练模型的Open AI DALL·E 及CLI、NVDIA GauGAN2、微软及北大NÜWA女娲、NVIDIA POE GAN、DeepMind 的Gato 等。

2023 年2 月8 日，微软宣布推出new Bing，开启ChatGPT+搜索模式，谷歌、百度、Opera 等纷纷跟进。该模式相对于传统搜索，主要优势在于通过整合文章、抓取网络信息，为用户提供具备实时性的答案而非简单罗列结果，极大提升效率。此外，各大厂均表示将AI 技术集成到搜索引擎只是第一步，未来将会有更多的AI 功能集成到浏览器中。目前AI 生成仍然存在捏造信息等风险，但大厂已持续优化。据路透社，微软计划允许在new Bing 的生成结果中插入付费链接，商业亦值得期待。建议关注：昆仑万维、风语筑、蓝色光标等；产业链公司还包括：值得买、微软、谷歌、百度、三六零等。