首页 > 资讯 >

天天微头条丨AI热潮如火如荼 持续周期或跨年

2023-06-01 20:17:31 金证研

数字经济热度从2022年10月份开启,大概可以分为三个子板块——一是信创,主要指国产信息技术应用创新;二是从去年12月开始发酵的数据要素,伴随重要政策“数据20条”发布;三是人工智能AI,催化剂从2022年10月份开始,大家发现GPT很好用,一下子点燃了普通大众对AI的热情。


(资料图片仅供参考)

之前,AI离我们的生活很远,但现在变成了to C的产品,而GPT4.0功能更强,还具备了一定规模,处理能力参数更大,向纵深演绎。

那么,大家都很关心的问题来了——如何分析AI行业的投资价值,或者说这波行情的级别有多大?

人工智能今年来看是一个比较大的行情,持续周期可能跨年,即今年明年连续两年可能都有机会。

首先,国内 AI相比国外还是落后较多,国内大模型没有国外做得好,今年更多反映是国外对国内的映射为主,国内的落地生根需要到明年才会看到。

其次,这轮AI的本质是提升了人类社会的劳动生产效率,有利于提升生产力,对人类社会的影响深远。

用一个比较好的框架跟大家分享,大概分到4层去看。最底层是人工智能相关应用的芯片,然后芯片上层是模型,模型的上层是插件或应用,再往上走的话是实际储备的落地场景。

第一层是芯片,标的是相关公司。因为数据一般是先做训练后做推理,训练的话就是拿服务器 GPU芯片去做训练,推理的话也有相应的芯片,国内有很多公司可以做推理芯片,但去年还是美国一家独大,这是国内的目前现状。所以未来的话我觉得国内的芯片需要努力,这也是我们投资半导体的重要逻辑。

再往上一个是模型。目前最好的肯定是Open AI,微软模型非常先进,披露的技术细节非常少,比如GPT3.5有1750亿个参数,然后GPT4参数达到了3.5万亿,参数很大,模型跑光训练一次就要用1000台服务器,大概跑接近快一个月时间,快的话也需要半个月时间。

模型现在有两条演进路径,一是具备多模态的能力,不仅是文字输入,还可以做图像、视频、音频的处理。第二,对语义的理解,基于人类反馈的强化学习(RLHF) 。未来咱们国内能不能达到跟Open AI一样的效果?我觉得会。现在技术差距大概在两年左右。

第三层是做插件、做应用的公司,这个环节特别有意思,我们预测,未来,轻量级的应用都会以插件的形式存在于大模型的生态体系,很多小的软件会消失消亡。

第四层的话,很好理解,是AI与各行各业的结合,叫AI+。各行各业都会引入AI做一些提质增效的事情,比如代码编写,OA里的流程修改,节省公司运营成本。例如,对游戏开发公司来说,能够降低游戏开发的成本,游戏人物和美工道具的设计都不需要再去花时间去做。AI+的应用能帮助咱们企业做应用实施的企业转到第一桶金。

总体来看, AI能帮助提升劳动生产率,但也会造成一定的社会冲击,有很多职业或会消失。

从这种意义上看的话,未来我们需要什么样的技能呢?“我觉得以后人需要的功能就是这种Prompt(AI提示词)的功能,就是对AI去更好地调动和使用。比如用国外软件Midjourney去作画。

AI未来会怎么样去发展?AI可以写代码来改善、优化自己,在这种情况之下, AI可能会呈现非线性发展的情况,加速进入各行各业。

最后来到投资层面,第一阶段,今年更多是映射,暂时脱离基本面的估值而提升行情。

第二,看落地层面有哪些公司能够增值,有些业务层面落地或订单怎么落地,无论是芯片模型、插件还是应用方面没有落地,那么在筛选中没有落地的企业可能就要Pass掉。

例如,在今年的顶层设计出台后,后续要看数据要素如何兑现。那么在此阶段,数据要素跟信创表现就会比AI弱一些。目前看,我们认为是“一体两翼”的格局, AI是主体,两翼一侧是数据要素,一侧是信创,既是AI的一部分,也是对AI的一个很好的补充。

我们把AI分了4个层次和4个阶段——从底层的芯片算力,上层的模型,上层的接口,再到最上层的应用。第一阶段的芯片算力,第二阶段市场模型更多是靠一些评测的结果;第三是做应用做插件的公司,看这些巨头有哪些密切合作伙伴,去找相应的标的;最后就找大应用和落地的场景。目前处于刚刚进入第二个阶段的尾声,刚刚进入第三个阶段的早期。

现在AI还在进化之中,是快速发展的事物,属于实体经济变化非常快、资本市场在跟随的阶段,我们的投资框架也不能一成不变,需要时时刻刻去更新。

AI板块呈现出基本面之外的演绎,而许多公司还没有开展相关业务,所以资本市场跑快了会往后往回撤一点,回撤时候的点位就是一个特别好的上车时间点,当人工智能躁动的热潮消退之后,看到实业有新的进步的时候,就是入场的好时机。

免责声明:

本机构撰写的报告,系基于我们认为可靠的或已公开的信息撰写,我们不保证文中数据、资料、观点或陈述不会发生任何变更。在任何情况下,本机构撰写的报告中的数据、资料、观点或所表述的意见,仅供信息分享和参考,并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下,我们不对任何人因使用本机构撰写的报告中的任何数据、资料、观点、内容所引致的任何损失负任何责任,阅读者自行承担风险。本机构撰写的报告,主要以电子版形式分发,也会辅以印刷品形式分发,版权均归金证研所有。未经我们同意,不得对报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改,不得用于营利或用于未经允许的其它用途。

关键词

相关推荐