溯源GPT 发展：2018 年开启自然语言处理模型新一轮发展热潮 复盘2017-2022 年出现的自然语言处理模型，我们认为，2017 年出现的 Transformer 模型为GPT 的出现奠定了基础。2018 年由OpenAI 提出的 GPT-1 开启了新一轮自然语言模型发展的热潮。2018 年，出现的主要自然 语言模型包括GPT-1、ELMo、ULMFiT 和BERT 等。其中，GPT-1 模型的 单向训练特点，使得其特别适合文本生成类型的任务。ELMo 为双向训练模 型，更善于解决NLP 中的一词多义问题。ULMFiT 是一种适用于NLP 中的 迁移学习模型，更适合文本分类任务。除OpenAI 外，Facebook、微软和 谷歌等也在同步推进AI 的相关研究。

半导体上游营收增速逐步放缓。台积电1 月营收同比增长16%，同比增速继续放 缓，环比增长4%，未受到假期工作天数减少的影响。台积电此前预期，上半年美 元营收将较去年同期减少个位数百分比，随着供应链库存大幅降低，需求可望于下 半年稳健回升，2023 年美元营收将微幅成长。

XR 是消费电子行业正在快速增长的重要创新方向，光学显示系统、交互传感系统 是核心的产品升级方向，且升级持续性强。XR 具备巨大的成长潜力、行业发展进 入良性循环，出货量有望高速增长。主要升级方向中，光学显示以及传感系统是核 心升级方向。从价值量看，Quest Pro 中屏幕/摄像头/光学合计BOM 成本占比约 40%、HoloLens 中合计占比57%。从创新方向上，显示和光学沿着沉浸感/成像质 量/体积及重量/成本四个维度前进，不同显示和光学的搭配带来更多的整机方案； 多维交互的增加对摄像头需求大增，Quest Pro 摄像头数量高达16 颗，并且品类 众多。从升级持续性上看，目前的XR 设备的显示效果依然不够理想，Quest Pro 的PPD 仅为22，相比60 PPD 的视网膜级别差距巨大，此外亮度等其它指标升级 空间也较大。我们认为，光学/显示/传感等方向是XR 长期追求的持续创新升级方 向。

安全发展评价体系是以安全评分作为横 坐标，发展评分作为纵坐标构建的四象限评价系统。 安全评分由控制力和生存环境两个维度 构成，控制力包含对经营对外依赖度、 技术对外依赖度和资本对外依赖度的评 价，生存环境包含对融资环境、用工环 境和基础设施环境的评价。 发展评分主要测量产业的创新能力，包含对要素禀赋、创新潜力、成果转化能力、创新环境、生产效率、财务成果的评价。

从2023 年1 月发布的《2022 年PICO 应用商店年度VR 应用榜单》来看， 海外公司在娱乐应用研发方面领先，国内公司大多从音乐类、运动健身 类、休闲类、社交类的轻度VR 应用为切入点。我们认为，轻度内容开放成 本较低且玩家易上手，长期关注国内厂商在重度内容方面的突破。零部件 方面，CES 展会上展出了Ant Reality 的新型混合波动光学方案，针对现有 Birdbath、衍射光波导以及pancake 小视角、大体积、高成本、ARVR 难以 一键切换等痛点给出了创造性解决方案，或为之后头显光学模组设备设计 提供新灵感，整机方面CES 展会升级不明显。

1 月申万计算机指数上涨12.80%，跑赢大盘7.41 个百分点，跑赢 创业板2.82 个百分点，在31 个申万一级行业中排名第2，景气度 提升明显。12 月计算机行业个股329 只上涨、12 只下跌，96%个 股上涨。行业相关概念悉数上涨，其中炒股软件以34.25%涨幅最 高，其次为人工智能15.09%、金融科技14.91%。2 月6 日申万计 算机行业估值为48.88 倍，在逐渐接近中长期均值的上限水平。

ChatGPT，有望重新定义搜索”入口”。我们认为ChatGPT是实现“模糊搜索”到“精准推送”的跨时代巅峰之作，复盘Chrome与IE浏览器 之争，Chrome获胜关键因素在于1、界面便捷，2、多进程架构，3、运行效率高，4、生态建设，而ChatGPT(AIGC)有望成为下一代搜索引擎 的催化剂，原因是其符合以上特征，此外可以帮助用户实现程序生成、文本生成以及代码编写，提高用户使用效率，因此AIGC有望加速下一 代搜索引擎的到来。

行业要闻及简评：1）根据Cinno消息，2022年中国市场折叠屏手机销量达283万部，同比大幅增长144.4%，各季度国内折叠手机销量均高于去年同期。2）全球经济持续疲软，促使北美四大云端服务供应商下修2023年服务器采购量，且数字可能持续下调，下修幅度由多至少依序为Meta、Microsoft、Google、AWS，TrendForce集邦咨询估计四家业内服务器采购量由原先预估的同比增长6.9%降至4.4%。3）节后硅片价格继续回调，M10主流成交价格为4.8元/片，G12主流成交价格为6.2元/片。

AIGC是什么：与传统 AI 应用最大的区别在于其可以“创作”全新的内容。AIGC 指的是人工智能系统生成的内容，通常是文字、图像、音频或视频。这类内容可以 通过自然语言处理，机器学习和计算机视觉等技术生成。AIGC 的主要目的是帮助 人们快速生成大量内容，从而节省时间和资源。具体而言，AIGC 系统通常采用神 经网络技术，包括语言模型和图像生成模型等。语言模型通过学习大量文本数据， 了解人类语言的语法和词汇，并使用这些知识生成文本内容。图像生成模型则通 过学习大量图像数据，了解图像的结构和特征，并使用这些知识生成新的图像。