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中信证券:再谈人工智能 AI投资的短期与长期

2023年以来,ChatGPT引发产业界和资本市场对人工智能(AI,Artificial Intelligence)的新一轮高度关注。ChatGPT为代表的生成式人工智能(AIGC,AI generated content)打开市场的想象力,其令人惊叹的自传播性,快速完成概念普及和投资者教育。人们重新审视和评估数字化、智能化在千行百业中将带来的机遇和潜力。本报告系统性总结、反思过去一年乃至更长时间周期内,AI的演进及市场预期变化,梳理人工智能的投资框架全景图,全面梳理A股、港股、美股市场上的人工智能相关公司,供投资者参考。

市场回顾:全球投资者对人工智能期待甚多,资本市场投资机遇主要围绕算力领域,英伟达及其产业链公司领涨。

今年以来截至9月28日,从市场类别看,美股纳斯达克(+27.9%)和费城半导体(+36.8%)指数领涨全球。中国人工智能和科技相关指数表现平淡。A股市场,中信半导体指数(-5.3%)下跌,中信电子指数(1.3%)、中信计算机指数(+8.4%)小幅上涨。港股恒生科技指数(-10.8%),表现略强于恒生指数(-13.8%)。个股方面,英伟达(+201.1%)、脸书(+143.7%)、特斯拉(+127.9%)领涨美股,英伟达产业链公司中继旭创(+309.9%)、工业富联(+116.9%)领涨A股,理想汽车(+64.6%)表现显著优于其他港股科网公司。当前时点,投资者依旧关注:1)英伟达及其产业链公司的股价是否已经Price In太多市场预期,是否还有上行动力;2)人工智能投资机会未来是否将进一步向算力领域外延伸,云计算、大模型、AI应用领域投资能否酝酿下一波投资机遇。

▍技术逻辑:这一次有何不同?

OpenAI主导的生成式人工智能AICG路径,建立在超大规模数据学习基础上,基于模型训练和RLHF人类反馈强化学习,可用于文本、图片、视频、代码等多模态信息生成和交互。OpenAI于2022年11月30日发布ChatGPT,引发全球市场关注。2023年3月14日,GPT-4发布,进一步提升文字输入限制至2.5万字,准确率提升、试图水平提升。9月,ChatGPT更新支持基于图像进行分析和对话。其他竞争对手快速跟进,Meta推出包含RLHF的开源大模型LLAMA2,开放商业应用许可,市场反响较好。外媒The information报道,谷歌大模型Gemini亦有望近期推出。在中国市场上,腾讯混元大模型、百度文心大模型、阿里通义大模型、快手快意大模型等互联网背景大模型,创业公司MiniMax等、清华系等高校背景大模型的市场关注度较高。此外,市场期待字节跳动大模型的推出。

▍AI应用潜力:值得期待的SaaS+AI。

微软Copilot AI助手整合GPT技术,有助提升用户效率,且有助公司挖掘用户价值。微软Copilot最早基于Windows11,后支持Office365,面向企业用户定价为每用户30美元/月。我们认为,微软Copilot是最值得关注的AI应用,如果其订阅数据保持持续稳定增长,意味着SaaS+AI商业模式被用户接受,具有显著的示范效应。Adobe和Salesforce也推出基于AI的服务。以Adobe为例,Firefly通过独立网址被访问期间,在今年3月21日到6月8日这2个多月时间内帮助用户生成超过2亿张图片,被整合进入Photoshop应用后,在5月23日到6月8日的2周多时间内帮助用户生成超过1.5亿张图片。软件SaaS应用的流量基础优势显现,叠加AI应用提升用户体验,可以进一步显著提升用户粘性。如果微软Copilot能够证明“加量可加价”逻辑的成立,意味着软件SaaS公司的市场空间TAM将被进一步打开。未来一旦进入美元降息周期,叠加SaaS行业TAM扩大,美股SaaS板块或将迎来一波重估机遇。中国软件公司亦有望有对标机会。

▍短期VS长期:AIGC打开投资者想象空间,市场预期先行,产业化应用大规模落地仍需时间。

PC和移动互联网等科技大潮的经验表明,人们倾向于高估新技术会带来的短期变化,低估技术浪潮的长期潜力。根据IDC数据,PC的峰值年销量约3.5亿台,互联网产业最高市值约千亿美元量级;智能手机的峰值销量约14亿部,移动互联网产业市值以万亿美元计。人工智能AI带来传统千行百业数字化和智能化,长期看有望打开万亿美元潜在市场空间和更大规模的市值空间,甚至孕育下一代科技硬件。苹果Vision Pro首次提出“空间计算”概念,未来AI+AR可望带来更多科技进步可能。但同时我们也认识到,算力和算法虽快速进步,但传统行业的数据治理仍面临挑战。数据清洗、数据标注、数据结构化、数据规模化既需要时间,更需要传统产业决策者的认知提升。算法方面,仍需要开发者针对不同的垂直场景的数据进一步微调模型,处理“幻觉”带来的挑战。我们坚信,AI在中长期将彻底再造千行百业,带来长期投资机遇,但市场预期提升过快,AI产业化的大规模落地仍需时间。

▍风险因素:

AI核心技术发展不及预期风险;科技领域政策监管持续收紧风险;私有数据相关的政策监管风险;全球宏观经济复苏不及预期风险;宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险;AI潜在伦理、道德、用户隐私风险;企业数据泄露、信息安全风险;行业竞争持续加剧风险等。

▍投资逻辑:算力先行,大模型值得关注,静待AI应用大规模落地。

大模型训练需要规模庞大的GPU算力。在美国市场上,OpenAI、Meta、谷歌、Stable Diffusion、Midjourney等公司仍在快速训练和迭代算法。在中国市场上,根据我们各公司公告进行的不完全统计,有超过30家公司声称推出大模型或垂直场景下的中模型。模型企业的持续涌现,加剧算力现阶段供需紧张状态。英伟达GPU凭借CUDA生态,仍然具有较强的市场竞争力。谷歌TPU、特斯拉Dojo等自研AI芯片在垂直领域亦值得关注。我们判断,伴随AI应用逐渐向纵深方向演进,投资机会将从GPU产业链进一步扩展至云计算、数据中心IDC、液冷等产业链。预计智能云占比较高的云计算公司将受益。模型领域,科网巨头争夺通用大模型制高点,预计中小型科技公司和创业公司将向产业化方向演进,具有产业数字化场景的传统产业巨头或以收购大模型为基础,加速拓展自身AI应用。我们建议持续关注核心算力公司,预计未来投资重心逐渐向云计算和软件SaaS领域迁移。

原标题:《科技|再谈人工智能:AI投资的短期与长期》

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张珊珊
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