现代科技的发展如此迅速，离不开什么？

现代科技的进步离不开一系列重要的理论和原则的指导，这些理论为科技的发展提供了坚实的基石，帮助我们更深入地理解其内在机制和规律使用。

·首先信息论作为现代科技发展的重要基石之一，强调了信息的量化传递和处理，它为通信技术、计算机科学和人工智能等领域提供了理论基础，使我们能够更好的理解如何有效的编码、传输和存储信息。信息论的应用不仅提高了通信和数据处理的效率，还推动了整个科技领域的快速发展。

·其次系统论认为科技系统是一个相互关联、相互作用的整体，科技的发展不是孤立的，而是在各个子系统的协同作用下进行的。例如硬件的进步不断推动软件的发展，而软件的创新又反过来促进硬件的升级，这种协同作用使得科技系统能够持续进化，实现更高的性能和更广泛的应用。

·此外控制论关注系统的控制和调节机制，在现代科技中自动控制、智能控制系统等都是基于控制论的原理，通过反馈机制，系统能够对外界变化做出及时的反应和调整，实现更精确高效的运行。控制论的应用不仅提高了系统的稳定性和可靠性，还推动了自动化和智能化技术的发展。

·进化理论也在科技发展中有所体现，科技如同生物进化一样，经历着不断的变异选择和传承，新技术的出现类似于生物变异，市场和社会的需求则进行选择，优秀的技术得以传承和发展，不适应的则被淘汰。这种进化过程使得科技能够不断适应时代的需求，推动社会的进步和发展。

·最后协同论强调了不同要素之间的协同合作对于系统发展的重要性，在科技领域跨学科的研究和合作越来越普遍，不同专业领域的协同创新推动了科技的快速突破，为解决复杂问题提供了更多可能性。

综上所述现代科技的发展是在多种理论的指导下进行的，这些理论不仅帮助我们理解科技发展的规律、趋势和内在机制，还为科技的持续创新和突破提供了有力支持。在未来的发展中我们将继续借助这些理论的指导，推动科技不断进步，为人类社会的发展做出更大的贡献。

中信证券：AI有望继续为2024年科技行业发展核心主线之一 建议关注AI芯片、互联网等相关子板块

智通财经APP获悉，中信证券发布研究报告称，展望2024年，AI仍将继续成为全球科技产业发展的核心主线之一，算法进步、算力需求变化、应用场景落地&拓展有望同步推进，并相应影响全球企业IT支出总量&结构、半导体&硬件行业需求，以及互联网公司运营效率等。持续看好AI产业的短期、中长期投资机遇，并建议关注AI芯片、硬件、软件、互联网等相关子板块。

中信证券观点如下：

Gen AI：有望继续为2024年科技行业发展核心主线之一。

作为Gen AI元年，全球AI产业在2023年取得诸多突破性进展，并体现在：基础模型&垂类模型井喷、AI算力需求爆发、以Copilot为代表的应用初步尝试、欧美政策监管及时跟进等。

展望2024年，AI行业仍有望继续保持快速发展，并成为短期、中期全球科技产业发展的核心主线之一，但产业投资逻辑的构建，亦需要依赖于对中短期系列核心问题的系统分析、回答，包括：

1)算法，头部企业顶尖算法研发进展&推出节奏，多模态、复杂逻辑推理等模型核心能力突破时间表，算法灵活性、单位算力成本等核心指标改善路径、速度等;

2)算力，算法演变、算力负载从训练向推理端迁移、供给端产能释放等，对算力市场需求总量、竞争结构、产品形态等的影响;

3)应用，算法进步到应用落地传导，AI+软件、边缘AI、自动驾驶、机器人、互联网等2024年商业化前景。以上问题亦是本篇年度展望报告着重讨论的内容。

算法：智能水平提升、多模态、推理成本下降等料将是2024年焦点，AI Agent雏形有望在2025年出现。

技术层面，提升模型智能水平、扩展模型适用场景、降低模型推理成本仍是当前学术/产业界重点努力的方向。

1)智能水平提升，基于“压缩即智能”的主流学术理论，市场亦主要通过规模(Scaling law)、算法优化(SFT、RLHF、超级对齐等)等方式实现模型压缩率的提升，并相应推动对数据质量重视度不断提升。

2)场景扩展，融入图片的多模态模型将是2024年市场发展的重点。

3)推理成本降低，更多依赖于量化、蒸馏等高效率的压缩技术，参考OpenAI实践，该行预计2024年，主流模型的使用成本将压缩1-2个数量级。

4)智能体(AI Agent)，模型智能水平提升、多模态的突破、叠加推理成本不断下移等，AI Agent雏形极有可能在2025年出现。

市场格局层面，预计少数头部公司将聚焦于AGI，大量中长尾公司将聚焦于工程化创新，同时相较于开源模型，预计闭源模型将持续保持1-2年的领先，但开源模型能吸收闭源模型的理念技术进行升级。

算力：2024年料将充满变数，关注供需结构、ASIC、HBM、以太网等。

模型训练、供给端瓶颈等使得英伟达等少数企业在2023年显著受益。进入2024年，预计算力市场将面临如下变化：

1)需求总量，多模态模型料将推动算力需求呈现指数级增长，但大量算法研发企业向工程创新层面的转移将相应降低算力需求。

2)需求结构，遵从产业发展规律，AI算力负载将逐步从训练向推理端迁移，芯片门槛料将显著降低(市场格局趋向分散，利好ASIC等)、AI组网结构亦将重视和现有业务网络的兼容性(利好以太网)。

3)供给，台积电CoWoS产能有望在2024Q2-Q3之间大幅增加，参考半导体行业的历史经验，每次供需结构再平衡将使得短期市场预期面临重置风险。

4)其他，该行判断2024年云厂商等头部企业整体数据中心支出预算相对充裕，相较于2023年的投入热情，应用场景落地进度，以及由此带来的ROI，将是2024年最终实际支出的主要决定因素。

应用：关注边缘AI、软件、自动驾驶、机器人等。

作为AI产业化闭环链条的最终一环，受制于算法本身能力约束等，AI应用场景落地在2023年并未取得明显进展。伴随多模态、模型蒸馏等技术的不断进步，以及主要企业在2023年的不断尝试、产品开发积累等，理应对2024年的应用场景有更多预期，主要包括：

1)边缘AI，考虑到边缘侧的突出优点(低调用成本、低延时、用户隐私、个性化等)，以及硬件系统有限的改造复杂度(计算芯片、存储容量等)，AI PC、AI手机有望成为2024年硬件市场亮点，并将相应拉动终端换机浪潮，相对更为看好AI PC，苹果公司进展亦值得重点关注。

2)AI+软件，考虑到产品成熟度提升，以及企业自身IT堆栈改造进度，预计AI+软件货币化有望在2024年初开启，并在2024H2加速，Copilot为短期主要产品形态，微软、Salesforce、Adobe等仍将是行业风向标，除应用软件龙头外，预计基础软件(数据管理、系统监控等)、信息安全等子板块亦将明显受益。

3)前沿技术，若多模态模型在2024年实现突破，并相应带来复杂环境理解能力的本质性改善，自动驾驶、机器人等前沿技术方向有望进入发展快车道。

4)互联网，算法能力不断提升将为互联网巨头在搜索、电商、社交等产品层面持续打开想象空间，比如货币化能力改善、用户活跃度提升等，并最终体现为财务层面的收入增长、盈利能力改善等。

风险因素：

AI算法迭代速度放缓、多模态等核心技术难以实现实质性突破风险；AI不恰当使用带来的用户隐私、潜在道德&伦理风险，以及由此引致的强力政策监管风险；地缘政治冲突导致AI技术、算力基础设施等难以在全球自由流动风险；短期AI货币化不及预期导致市场投入热情下降、AI产业发展陷入阶段性低迷风险；AI算法创新过度依赖于少数企业、核心技术人员风险等。

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