AI基礎(chǔ)概念

1、人工智能（簡(jiǎn)稱(chēng)AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、腦神經(jīng)學(xué)和社會(huì)科學(xué)的前沿綜合性學(xué)科。AI的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具備類(lèi)似人類(lèi)的智能，包括學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃、感知、語(yǔ)言理解和決策等能力。

2、1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議上正式提出了“人工智能”概念，標(biāo)志著AI作為一門(mén)獨(dú)立學(xué)科的誕生。從誕生至今，AI的發(fā)展曾經(jīng)歷過(guò)2次低谷，3次上升浪潮，逐漸從早期的專(zhuān)家系統(tǒng)演進(jìn)到如今的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

3、AI的技術(shù)可以分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能、超強(qiáng)人工智能三類(lèi)。從發(fā)展階段來(lái)看，目前已基本度過(guò)弱人工智能環(huán)節(jié)，正在逐步實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能應(yīng)用，而超強(qiáng)人工智能僅處于理論階段。

4、AI研究的領(lǐng)域主要有四層，最底層是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，第二層是算法，第三層是主要的技術(shù)方向，第四層是人工智能的行業(yè)解決方案。

5、AI研究領(lǐng)域的最底層是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包含數(shù)據(jù)和計(jì)算能力兩部分，數(shù)據(jù)越大，人工智能的能力越強(qiáng)。大模型能力隨數(shù)據(jù)量呈冪律增長(zhǎng)，模型訓(xùn)練需消耗海量算力資源。

6、AI研究領(lǐng)域的第二層是算法。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是算法的一種重要方式，專(zhuān)注于通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種方法，模仿人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來(lái)處理數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)（DL）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)子集，通過(guò)多層結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。

7、機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)，以提高模型的性能。

8、機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)不同范式從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)，主要可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)三類(lèi)。

9、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種重要模型。它的靈感來(lái)源于人腦內(nèi)部的神經(jīng)元，模仿生物神經(jīng)元之間層層傳遞信號(hào)的方式，從而達(dá)到學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的目的。

10、深度學(xué)習(xí)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其“深度”指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用的多個(gè)層次，即在輸入層和輸出層之間增加更多的隱含層，以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取復(fù)雜特征并進(jìn)行決策判斷。目前，深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域已取得了顯著的成果。

11、AI研究的第三層是技術(shù)方向。將機(jī)器學(xué)習(xí)的各類(lèi)模型應(yīng)用到各個(gè)現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域，就產(chǎn)生了不同的技術(shù)，主要包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音工程、推薦系統(tǒng)、機(jī)器人技術(shù)、生物識(shí)別技術(shù)等，為各個(gè)行業(yè)帶來(lái)了深刻的變革和創(chuàng)新。

AI產(chǎn)業(yè)鏈全景

12、人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)鏈可分為上游（基礎(chǔ)層）、中游（技術(shù)層）、下游（應(yīng)用層）三個(gè)核心環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)相互依存，形成完整的生態(tài)系統(tǒng)。

13、上游基礎(chǔ)層主要包括數(shù)據(jù)平臺(tái)和算力支持，數(shù)據(jù)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)搜集、加工直到應(yīng)用的全流程數(shù)據(jù)服務(wù)，算力支持包括AI芯片、數(shù)據(jù)中心、AI服務(wù)器等核心設(shè)備，為數(shù)據(jù)服務(wù)提供硬件支持。

14、數(shù)據(jù)作為人工智能發(fā)展的核心“燃料”，其收集、標(biāo)注、清洗數(shù)據(jù)的全流程處理直接影響AI模型的性能。AI技術(shù)通過(guò)自動(dòng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理、智能標(biāo)注以及多智能體協(xié)作框架大幅提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理效率。

15、AI算力芯片是上游基礎(chǔ)層中最重要的硬件設(shè)施，為AI服務(wù)器提供算力的底層支撐，具備強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并實(shí)現(xiàn)人工智能訓(xùn)練與推理任務(wù)。

16、數(shù)據(jù)中心是一個(gè)物理設(shè)施，用于集中存儲(chǔ)、管理和處理大量的數(shù)據(jù)，它包含了服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、供電系統(tǒng)等硬件基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)中心是數(shù)據(jù)平臺(tái)的物理基礎(chǔ)，為數(shù)據(jù)平臺(tái)提供硬件支持和運(yùn)行環(huán)境，主要通過(guò)多維度分布的數(shù)據(jù)中心提供算力支持，標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架數(shù)量則直接反映了數(shù)據(jù)中心可部署 IT 設(shè)備的物理空間容量。

17、AI服務(wù)器專(zhuān)為人工智能訓(xùn)練和推理應(yīng)用而設(shè)計(jì)。大模型興起和生成式AI應(yīng)用顯著提升了對(duì)高性能計(jì)算資源的需求，AI 服務(wù)器是支撐這些復(fù)雜人工智能應(yīng)用的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

18、中游技術(shù)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的挖掘、學(xué)習(xí)與智能處理，以軟件為主，包括算法模型、AI軟件框架以及通用技術(shù)三大部分，是連接基礎(chǔ)層與應(yīng)用層的橋梁。這一層級(jí)依托于海量數(shù)據(jù)的挖掘處理與機(jī)器學(xué)習(xí)建模，來(lái)進(jìn)行各種應(yīng)用技術(shù)的開(kāi)發(fā)，從而解決實(shí)踐中的具體類(lèi)別問(wèn)題。

19、算法與數(shù)據(jù)、算力一起，是推動(dòng)本輪人工智能大發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。算法的優(yōu)劣直接決定了人工智能應(yīng)用水平的高低。

20、AI軟件框架是AI算法模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和驗(yàn)證的一套標(biāo)準(zhǔn)接口、特性庫(kù)和工具包，集成了算法的封裝、數(shù)據(jù)的調(diào)用以及計(jì)算資源的使用，同時(shí)面向開(kāi)發(fā)者提供了開(kāi)發(fā)界面和高效的執(zhí)行平臺(tái)，是現(xiàn)階段AI算法開(kāi)發(fā)的必備工具。

21、通用技術(shù)是技術(shù)層的核心，人工智能應(yīng)用到各行各業(yè)，離不開(kāi)人工智能的通用技術(shù)。AI通用技術(shù)主要包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音工程、推薦系統(tǒng)、機(jī)器人技術(shù)、生物識(shí)別技術(shù)等，為各個(gè)行業(yè)帶來(lái)了深刻的變革和創(chuàng)新。

22、下游應(yīng)用層是人工智能技術(shù)在各不同場(chǎng)景下的商業(yè)化應(yīng)用，包括醫(yī)療、金融、零售、工業(yè)等行業(yè)類(lèi)應(yīng)用，以及智能駕駛、智能穿戴、智能機(jī)器人等終端應(yīng)用。

23、AI可應(yīng)用于醫(yī)療全流程，包括健康管理、診前診中診后服務(wù)、影像分析、藥物研發(fā)和手術(shù)機(jī)器人等。

24、金融行業(yè)是AI滲透率領(lǐng)先行業(yè)，AI+金融應(yīng)用目前已覆蓋產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶(hù)服務(wù)等環(huán)節(jié)，形成覆蓋全生命周期的解決方案。同時(shí)，當(dāng)前中國(guó)金融AI部署仍處于早期，受AI推動(dòng)市場(chǎng)有望快速提升。

25、AI 技術(shù)通過(guò)自動(dòng)生成內(nèi)容、優(yōu)化流程并提升用戶(hù)體驗(yàn)，在零售行業(yè)的各個(gè)關(guān)鍵場(chǎng)景發(fā)揮重要作用。

26、AI 技術(shù)正日益深入應(yīng)用于工業(yè)制造、石油化工、礦山冶金、電力能源等多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景智能化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

27、AI在醫(yī)藥研發(fā)中的應(yīng)用正深刻改變傳統(tǒng)模式，傳統(tǒng)新藥研發(fā)具有周期長(zhǎng)、成本高、風(fēng)險(xiǎn)高等痛點(diǎn)，而AI技術(shù)應(yīng)用能夠縮短研發(fā)周期、節(jié)省試錯(cuò)成本、提高研發(fā)成功率。

28、智能駕駛指汽車(chē)通過(guò)各種傳感器收集路況信息，AI算力對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析處理，讓汽車(chē)做出駕駛決策的技術(shù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是讓汽車(chē)能夠“看路況、做決策、控方向”。2019年以來(lái)，全球智能汽車(chē)滲透率逐年提升，預(yù)計(jì)到2030年可達(dá)到99%以上。

29、智能穿戴指能夠直接穿戴于人體上的高科技裝備，不僅能夠與用戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)，還能提供信息、數(shù)據(jù)和娛樂(lè)服務(wù)，與智能手機(jī)、電腦等設(shè)備無(wú)縫連接，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制、健康監(jiān)測(cè)、導(dǎo)航等多種功能。

30、智能機(jī)器人是指利用人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)和制造的，能夠執(zhí)行特定任務(wù)或一系列任務(wù)的自動(dòng)化設(shè)備，它們能夠通過(guò)感知環(huán)境、分析數(shù)據(jù)來(lái)做出決策，并根據(jù)決策執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。

AI行業(yè)發(fā)展展望

31、當(dāng)前，全球市場(chǎng)對(duì)人工智能的需求熱度不減，根據(jù)專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)2025年總規(guī)模為7575.8億美元，到2034年將達(dá)到約36804.7億美元，2025-2034預(yù)估復(fù)合年均增長(zhǎng)率為 19.20%。

32、在大模型規(guī)模方面，隨著人工智能應(yīng)用的逐漸火熱，我國(guó)持續(xù)攻堅(jiān)發(fā)力，截至2024年一季度，我國(guó)大模型數(shù)量規(guī)模已占全球總量的36%。

33、從企業(yè)發(fā)展看，截至去年二季度，全球人工智能企業(yè)數(shù)量超3萬(wàn)家，中國(guó)位居第二，全球占比為15%。

34、從AI應(yīng)用的用戶(hù)活躍度來(lái)看，海外市場(chǎng)月活躍用戶(hù)（MAU）達(dá)6.66億，2024年度增長(zhǎng)率24.54%，市場(chǎng)穩(wěn)步擴(kuò)張。中國(guó)市場(chǎng)MAU達(dá)1.35億，2024年度增長(zhǎng)率161.15%，呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)，市場(chǎng)潛力正在加速釋放。

35、從當(dāng)前AI大模型能力邊際來(lái)看，對(duì)于需要與人互動(dòng)、重復(fù)性較高的業(yè)務(wù)類(lèi)行業(yè)效率提升能力較強(qiáng)。而從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，隨著AI大模型技術(shù)能力的突破，AI大模型應(yīng)用場(chǎng)景預(yù)計(jì)將多元化增長(zhǎng)，且會(huì)逐漸從當(dāng)前的業(yè)務(wù)類(lèi)場(chǎng)景向決策管理場(chǎng)景深入。

中國(guó)AI發(fā)展背景

36、中國(guó)政府將人工智能視為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，納入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃。各地政府也紛紛出臺(tái)具體政策，為人工智能發(fā)展提供全方位支持。

37、中國(guó)擁有龐大的人口基數(shù)，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，各行業(yè)對(duì)AI技術(shù)的需求不斷增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間廣闊。

38、AI作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，正在重塑全球產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)格局。而AI技術(shù)在中國(guó)的應(yīng)用場(chǎng)景也非常廣泛，涵蓋了從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)到傳統(tǒng)制造業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域。

39、中國(guó)企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的研發(fā)投入不斷增加，根據(jù)專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)測(cè)算，相關(guān)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的IT支出將持續(xù)提升。

40、隨著AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,社會(huì)上對(duì)AI相關(guān)崗位的需求也逐步提升。AI產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)標(biāo)注/AI訓(xùn)練師等崗位需求同比增長(zhǎng)迅速,帶來(lái)了新興的就業(yè)機(jī)會(huì)。

41、國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)鏈全面，涵蓋硬件到應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)，在數(shù)據(jù)和模型開(kāi)發(fā)方面全球領(lǐng)先，在硬件上仍需進(jìn)一步突破依賴(lài)。未來(lái)隨著政府支持和技術(shù)進(jìn)步，國(guó)內(nèi)廠商有望進(jìn)一步縮小與美國(guó)的差距，成為全球AI生態(tài)系統(tǒng)的核心玩家。

42、在當(dāng)前國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)中，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)正在由平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)向應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變反映了企業(yè)和平臺(tái)不再僅僅專(zhuān)注于模型的參數(shù)和處理能力，而是更加注重如何將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的商業(yè)價(jià)值和用戶(hù)價(jià)值。

投資AI的工具

43、投資者想要對(duì)AI題材進(jìn)行投資，通常可以考慮關(guān)注人工智能主題的優(yōu)質(zhì)股票或基金（ETF、ETF聯(lián)接、主動(dòng)管理型）。

44、市場(chǎng)上的人工智能指數(shù)較為豐富，根據(jù)上文所述AI產(chǎn)業(yè)鏈，可以分為綜合型AI指數(shù)、算力指數(shù)、芯片指數(shù)、軟件指數(shù)四大類(lèi)。

45、CS人工智（930713）全稱(chēng)中證人工智能主題指數(shù)，選取50只業(yè)務(wù)涉及為人工智能提供基礎(chǔ)資源、技術(shù)以及應(yīng)用支持的上市公司證券作為指數(shù)樣本，涵蓋AI芯片、云基礎(chǔ)設(shè)施、軟件開(kāi)發(fā)及應(yīng)用等全產(chǎn)業(yè)鏈。

46、云計(jì)算（930851）全稱(chēng)中證云計(jì)算與大數(shù)據(jù)主題指數(shù)，選取50只業(yè)務(wù)涉及提供云計(jì)算服務(wù)、大數(shù)據(jù)服務(wù)以及上述服務(wù)相關(guān)硬件設(shè)備的上市公司作為樣本股，涵蓋云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)、通用計(jì)算機(jī)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)接配等細(xì)分領(lǐng)域。

47、芯片產(chǎn)業(yè)（H30007）全稱(chēng)中證芯片產(chǎn)業(yè)指數(shù)，從滬深A(yù)股中選取業(yè)務(wù)涉及芯片設(shè)計(jì)、制造、封裝與測(cè)試等領(lǐng)域，以及為芯片提供半導(dǎo)體材料、晶圓生產(chǎn)設(shè)備、封裝測(cè)試設(shè)備等上市公司股票作為樣本股，涵蓋集成電路制造、半導(dǎo)體設(shè)備、數(shù)字芯片設(shè)計(jì)等細(xì)分領(lǐng)域。

48、中證軟件（930601）全稱(chēng)中證軟件服務(wù)指數(shù)，選取30只業(yè)務(wù)涉及軟件開(kāi)發(fā)、軟件服務(wù)等領(lǐng)域的上市公司證券作為指數(shù)樣本，涵蓋新興計(jì)算機(jī)軟件、云軟件服務(wù)、行業(yè)應(yīng)用軟件等細(xì)分領(lǐng)域。

49、一些指數(shù)雖然名稱(chēng)中沒(méi)有“人工智能、芯片”等字樣，但是在指數(shù)成分行業(yè)中AI相關(guān)行業(yè)占比較重，受到AI發(fā)展的影響較大，比如中證傳媒指數(shù)、通信設(shè)備指數(shù)、消費(fèi)電子指數(shù)、半導(dǎo)體材料設(shè)備指數(shù)、科技龍頭指數(shù)等，投資者也可以進(jìn)行關(guān)注。

投資AI可能面臨的挑戰(zhàn)及潛在解決方案

50、在投資AI的過(guò)程，也要注意行業(yè)可能面臨的調(diào)整。AI行業(yè)的發(fā)展受到政策的嚴(yán)格監(jiān)管，各國(guó)政府都在制定相關(guān)政策和法規(guī)。

51、在AI遭受非法運(yùn)用、錯(cuò)誤使用或出現(xiàn)用戶(hù)隱私泄露等情況下，使用AI的企業(yè)可能會(huì)因此承擔(dān)法律責(zé)任，還可能面臨經(jīng)濟(jì)損失和聲譽(yù)受損。

52、當(dāng)前AI發(fā)展仍面臨技術(shù)瓶頸。首先，AI模型的可解釋性不足，許多深度學(xué)習(xí)模型被視為“黑箱”。同時(shí)，AI模型的性能高度依賴(lài)高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的獲取、標(biāo)注和清洗成本高昂。此外，大型AI模型的訓(xùn)練需要消耗大量能源，對(duì)環(huán)境造成負(fù)擔(dān)。

53、AI技術(shù)發(fā)展迅速，技術(shù)迭代速度快，投資者可能面臨所投資技術(shù)或企業(yè)因無(wú)法跟上技術(shù)發(fā)展步伐而被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。

54、隨著網(wǎng)絡(luò)上的AI合成數(shù)據(jù)逐漸增多，AI可能面臨“模型崩潰”的危險(xiǎn)——即在迭代訓(xùn)練中，因過(guò)度依賴(lài)AI自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（而非真實(shí)數(shù)據(jù)）導(dǎo)致錯(cuò)誤累積，最終使輸出質(zhì)量下降、失真或重復(fù)的現(xiàn)象，類(lèi)似于信息退化循環(huán)。

55、AI行業(yè)吸引了大量投資者和企業(yè)進(jìn)入，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈。在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)可能面臨市場(chǎng)份額被擠壓、產(chǎn)品價(jià)格下降等風(fēng)險(xiǎn)，從而影響投資回報(bào)。

56、盡管AI技術(shù)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用前景，但部分技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用還需要時(shí)間，商業(yè)化進(jìn)程的不確定性可能影響企業(yè)盈利能力。

57、對(duì)于AI的政策與安全風(fēng)險(xiǎn)，公司和投資者應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注政策的變化，關(guān)心AI安全風(fēng)險(xiǎn)的解決方案。當(dāng)前的AI安全檢測(cè)平臺(tái)，可通過(guò)智能對(duì)抗技術(shù)，生成海量測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)AI模型進(jìn)行交互誘導(dǎo)，從而找到大模型存在的弱點(diǎn)和安全問(wèn)題。

58、對(duì)于AI發(fā)展的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，世界組織也在針對(duì)AI模型的開(kāi)發(fā)，呼吁各平臺(tái)和組織設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)具有可解釋性的模型，在使用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型時(shí)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和多樣性。并且通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，增加數(shù)據(jù)的豐富度，減少模型崩潰風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也減少了因數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致技術(shù)落后的問(wèn)題。

59、投資AI行業(yè)時(shí)，為了規(guī)避估值泡沫和商業(yè)化進(jìn)程不確定的風(fēng)險(xiǎn)，需要研究市場(chǎng)的供需關(guān)系，追蹤技術(shù)未來(lái)發(fā)展方向，了解AI落地情況，在關(guān)注政策和市場(chǎng)變化的同時(shí)，合理規(guī)劃資產(chǎn)配置。