大盘3月24日全天走势分化，中字头杀跌拖累沪指终结3连阳，上证指数跌0.64%报3265.65点，深证成指涨0.25%报11634.22点，创业板指涨0.38%报2370.38点。量能方面，两市继续成交放量，A股全天成交1.08万亿元，2月2日以来首次连续两日破万亿。
北向资金全天小幅净卖出2.34亿元，终结连续8日净买入；其中沪股通净卖出17.01亿元，深股通净买入14.66亿元；本周北向资金累计加仓近110亿元。近期市场受到海外风险事件扰动影响，股指处于阶段性震荡格局，但从北向资金流向看，资金更多的向复苏预期较强的国内市场挺进。
来源：Wind
盘面上，游戏版号发放常态化叠加AIGC热点驱动，3月24日游戏板块领涨；人工智能维持热度，受OpenAI将推出ChatGPT插件的消息提振，ChatGPT概念股表现活跃，科技继续占优。虹吸效应叠加炒作情绪降温，中字头板块大幅走低。
近期受版号发放常态化叠加AIGC热点驱动，游戏板块连续7天走高。3月24日游戏沪深港ETF（517500）更是暴涨8.92%，游戏ETF（516010）涨6.35%，今年以来涨幅都超过51%。
AIGC这把火不仅仅烧到了游戏行业，影视ETF（516620）也受此带动，近10日涨跌幅达到了11.82%。
来源：Wind
消息面上，3月23日有关部门发布2023年3月份国产网络游戏审批信息，共86款游戏获批，包括受到市场关注的腾讯《末刀》、网易《零号任务》等；此前3月20日，相关媒体公布了2023年首批进口网络游戏审批信息，共发放进口版号27款，其中4款端游、1款游戏机（Switch）、23款移动游戏。今年共有3批国产版号发布，依次为88、87、86款，过审数量保持稳定，版号发放趋于常态化，对游戏板块构成持续利好。
此外，行业龙头腾讯在3月22日披露2022年年度财务报告，显示四季度游戏业务国际市场收入同比增长5%（环比增长19%）至139亿元，排除汇率影响及2021年第四季度与Supercell相关的调整后，环比增幅为11%，显示出本土游戏出海的高景气。
此外腾讯高层还对外表示了对国内游戏业务持有的乐观态度，称今年初腾讯游戏业务的发展状态良好、发展轨迹健康；对大火的AIGC概念，腾讯方面表示人工智能对腾讯来说是增长的加速器，腾讯关注社交、通讯、游戏等业务，人工智能会对这些业务有加持，但是不会取代。一定程度上向市场传递了积极信号。
基本面上看，当前游戏板块受到“消费复苏+本土游戏出海+AIGC驱动降本创新”多重利好。一方面，随着经济和消费市场复苏、大厂重磅作品获得版号并推动上线，游戏市场供需有望产生共振、迎来反弹，游戏公司2023年业绩释放或可期。此外游戏出海文化使命增强，随着政策鼓励推动、头部厂商布局、新兴市场崛起，未来或有一定空间。
另一方面，游戏行业或是AIGC技术的率先应用场景，从降本、创新两个角度驱动游戏行业发展。降本角度，前段时间火遍全网的AI生成天台情侣图像再次刷新大众对AIGC技术的认知，未来AIGC应用有望进一步简化剧情设计、背景音效、角色配音、场景搭建等工作量，从而帮助缩短研发周期、降低研发成本。创新角度，AIGC技术创新驱动下，未来有望加速诸如虚拟现实、感知交互、动作捕捉等底层技术创新突破，推动元宇宙、数字孪生、云游戏等新业态拓展应用，“游戏+”若能与医疗、教育等其他领域结合，未来空间广阔。
图：借助Midjourney实现游戏2D场景建模
来源：CSDN、国金证券
以ChatGPT的问世为导火索，微软推出的Microsoft Office 365 Copilot作为助燃剂，生成式AI的下游落地应用包括但不限于：办公软件辅助、图片设计创作、视频制作剪辑和游戏行业应用，作为该产业在市场上“首爆”的产业链环节，全球AI产业迎来了“iPhone”时刻。
随着版号发放的逐步常态化以及AIGC技术加持，游戏行业未来景气度持续向好，2023业绩有望迎来进一步修复。可以持续关注游戏沪深港ETF（517500）、游戏ETF（516010），但需要警惕近期积累了一定涨幅后，可能会有估值回调风险，感兴趣的投资者可以逢低布局。
人工智能相关板块3月24日再度走高，软件ETF（515230）涨3.82%，计算机ETF（512720）涨1.74%。
来源：wind
消息面上，当地时间3月23日周四，OpenAI宣布，已经开始为ChatGPT引入插件。巧合的是，此前一天英伟达CEO黄仁勋在开发者大会上表示“AI的iPhone时刻已经来临”， OpenAI的发布仿佛是对此的进一步印证。
生成式AI产业蓬勃发展，模型能力、落地场景和内容版权三个环节是值得重点关注的部分。
首先是在市场上反应最早的落地场景，虽然居于产业链下游，但是与技术结合的速度快，结合程度高。从目前海外生成式 AI 应用的跟踪情况来看，生成式 AI 已实现在搜索引擎、数字营销、办公软件、创作软件等场景的业务落地，未来伴随更多专业 Know-how 的输入，生成式 AI 有望拓展更多垂直领域（医疗、工业、能源）场景。目前来看，游戏和影响板块与技术结合紧密且商业化应用落地迅速。
其次便是模型能力，底层大模型的理解、生成、预测能力是生成式 AI 应用效果的重要基础，实现底层大模型的能力升级对于优化生成式 AI 的应用效果具有较大意义。想要实现相关大模型的运算，底层的硬件提供算力支持，相关的软件和计算机提供模型训练是必不可少的，随着产业链下游密集应用的不断落地，对于上游的算力、硬件和软件需求有望产生爆发式增长。可以关注相关的计算机ETF（512720）、软件ETF（515230）等。
图：生成式AI三大关键要素
来源：Adobe官网、Google官网、华泰研究
（来源:界面AI）
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