2024 STRATEGY
編者按：在互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起的時候，圈內(nèi)流傳著一條法則：“所有”的行業(yè)都值得重做一遍。如今，ChatGPT火爆全球，大家開始思考，X+AI等于什么？本輪AI技術(shù)突破有什么特點，企業(yè)間的競爭力差異體現(xiàn)在哪里，產(chǎn)業(yè)鏈價值在哪個環(huán)節(jié)？以下是朱雀基金TMT組在本年度策略會上的分享，整理成文，與投資者共饗。
這一輪以AI為代表的科技創(chuàng)新，是從“0到1”的突破。
首先是理論范式的創(chuàng)新，從原來基于規(guī)則的專家式系統(tǒng)，到現(xiàn)在的自我深度學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的AI，更多是基于規(guī)則的專家式系統(tǒng)，也就是相關(guān)領(lǐng)域的人類專家把規(guī)則和知識圖譜寫進軟件系統(tǒng)，用寫好的邏輯規(guī)則來教導(dǎo)計算機如何思考和執(zhí)行。
而這一次的人工智能，是類似于人腦的深度學(xué)習(xí)，不再預(yù)設(shè)規(guī)則，而是讓系統(tǒng)使用輸入的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練系統(tǒng)自己去識別數(shù)據(jù)和期望結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)性。
另一個創(chuàng)新是來自于人類與機器之間交互方式的創(chuàng)新：Chatgpt回答問題不是通過搜索答案，而是根據(jù)前后每個單詞按概率去做的自動補齊，是一個詞一個詞蹦出來的，所以就有了更多的創(chuàng)造力。第二，人類也不用去學(xué)習(xí)指令集，而是直接通過自然語言就可以與機器去做直接溝通，大大降低了使用的門檻。第三，在模型里增加了視頻、語音之后，AI也從被動的文本告知外，大大增加了其主動感知真實世界的能力。
相比于互聯(lián)網(wǎng)的平臺效應(yīng)，AI有兩個較顯著的特點，一是規(guī)模效應(yīng)，二是涌現(xiàn)能力。
規(guī)模效應(yīng)指的是AI模型的性能會隨著模型規(guī)模增長而增長，包括參數(shù)量和數(shù)據(jù)量。涌現(xiàn)能力，指的是當(dāng)模型足夠大、數(shù)據(jù)足夠多的時候，模型自己就會涌現(xiàn)出全新的能力。就像當(dāng)年學(xué)生時代的題海戰(zhàn)術(shù)，不斷刷題，刷著刷著就頓悟了。
總之，大模型讓市場看到了全球生產(chǎn)力提升的可能。人工智能極有可能會是一個比PC、移動終端以及互聯(lián)網(wǎng)更大的市場。人工智能大概率是下一個通用技術(shù)，刺激經(jīng)濟生產(chǎn)甚至促進社會組織變革。
AI的規(guī)模效應(yīng)與涌現(xiàn)能力
數(shù)據(jù)來源：斯坦福大學(xué)，朱雀基金整理。統(tǒng)計時間短，不代表未來發(fā)展趨勢，觀點具有時效性，僅供分析參考，不構(gòu)成對產(chǎn)品業(yè)績的保證，也不構(gòu)成任何投資建議或承諾。
AI創(chuàng)新進一步推動了人類與機器之間的交互方式的創(chuàng)新，在感知、決策和執(zhí)行三個環(huán)節(jié)都是有全新的提升。
具體到研究上，我們把人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為四個環(huán)節(jié)，分別為算法、算力、數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景。模型和應(yīng)用產(chǎn)品會構(gòu)成用戶的使用場景，在用戶使用應(yīng)用的過程中又會積累起大量的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)會進一步使得模型得到迭代，形成“應(yīng)用-數(shù)據(jù)-模型”的飛輪效應(yīng)。在這個過程中，底層都離不開算力的支持。
圖表來源：朱雀基金整理
AI是一個資本密集、人才密集、數(shù)據(jù)密集的產(chǎn)業(yè)；如何形成“應(yīng)用-數(shù)據(jù)-模型”的飛輪效應(yīng)，是AI企業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一。
基礎(chǔ)設(shè)施算力需求大概率
受益于云廠商的資本開支增加
從中期維度看，目前重點聚焦三個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。第一是算力，算力是AI的基礎(chǔ)設(shè)施，需求受益于云廠商的資本開支增加。
從海外云廠商看，本輪AI科技浪潮中，較為領(lǐng)先的是微軟，微軟資本支出已經(jīng)連續(xù)三個季度維持高增長，而且每個季度的增速也是在環(huán)比提升，23年Q3中的資本開支同比增長接近60%。谷歌的資本開支也已經(jīng)出現(xiàn)拐點信號，23年三季度資本開支同比增長11%。
微軟資本開支與同比增速
數(shù)據(jù)來源：微軟公司財報，朱雀基金整理。統(tǒng)計時間短，不代表未來發(fā)展趨勢，觀點具有時效性，僅供分析參考，不構(gòu)成對產(chǎn)品業(yè)績的保證，也不構(gòu)成任何投資建議或承諾。
同時，從國內(nèi)云廠商的資本支出看，在第二季度重新恢復(fù)到接近20%的增長。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)云廠商的資本開支方向大多是服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，以用于提升AI算力的儲備。
國內(nèi)云支出恢復(fù)增長
數(shù)據(jù)來源：公司財報，朱雀基金整理。統(tǒng)計時間短，不代表未來發(fā)展趨勢，觀點具有時效性，僅供分析參考，不構(gòu)成對產(chǎn)品業(yè)績的保證，也不構(gòu)成任何投資建議或承諾。
所以，在需求端大概率有確定性增長，同時隨著海外GPU出口的限制升級，持續(xù)關(guān)注國產(chǎn)GPU的性能提升以及國產(chǎn)化情況。
產(chǎn)業(yè)鏈價值逐步向應(yīng)用環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移
第二個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，是應(yīng)用環(huán)節(jié)。隨著算法的開源和算力基礎(chǔ)設(shè)施的完善，產(chǎn)業(yè)鏈價值會從算力和算法端逐步轉(zhuǎn)移到應(yīng)用環(huán)節(jié)。
我們重點關(guān)注軟件和互聯(lián)網(wǎng)時代的細(xì)分領(lǐng)域龍頭。因為這些企業(yè)的場景卡位是非常清晰的，競爭格局也很清晰，擁有極強的用戶黏性。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)提供了很好的價值基礎(chǔ)，部分企業(yè)通過增加AI功能，會帶來付費率和ARPU值的提升。較為典型的是以微軟的office，傳統(tǒng)產(chǎn)品每年約30美金的訂閱費，現(xiàn)在增加了AI功能之后，定價接近翻倍。
未來會補充和進一步挖掘的，會有兩個方面：一方面是“新的原生AI應(yīng)用”，目前海外生態(tài)相對更成熟一些，國內(nèi)產(chǎn)品仍處于迭代水平。
從海外AI融資的項目數(shù)看，PE/VC比較偏好AI軟件、機器人等領(lǐng)域。從海外產(chǎn)業(yè)應(yīng)用生態(tài)看，在文本生成、代碼生成、圖像生成等領(lǐng)域比較成熟，初步有產(chǎn)品形態(tài)和付費的商業(yè)模式。在視頻生成和3D內(nèi)容生廠商，也有很多創(chuàng)業(yè)嘗試。回歸國內(nèi)，預(yù)計近期也會有相對成熟的產(chǎn)品推出。
數(shù)據(jù)來源：Crunchbase數(shù)據(jù)庫，朱雀基金整理.統(tǒng)計時間短，不代表未來發(fā)展趨勢，觀點具有時效性，僅供分析參考，不構(gòu)成對產(chǎn)品業(yè)績的保證，也不構(gòu)成任何投資建議或承諾。
另一方面，NewTechNewWay為代表的新硬件載體。重點關(guān)注類似于智能車、機器人等這些新硬件載體的迭代。
產(chǎn)業(yè)智能化X+AI
第三個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，重點挖掘“產(chǎn)業(yè)智能化”的領(lǐng)域。因為實體企業(yè)在經(jīng)歷了信息化和互聯(lián)網(wǎng)化之后，通過AI來提升這些企業(yè)在各自細(xì)分領(lǐng)域的競爭力。
第一，對于文旅行業(yè)，交互式對話的出現(xiàn)，能夠幫助消費者實現(xiàn)旅程的推薦和規(guī)劃，旅行產(chǎn)品的一鍵預(yù)定，對那些有全國布局能力的旅游目的地企業(yè)來說，是個很好的引流和提高客單價的工具。
第二，對于影視、游戲等IP內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)，因為有文生圖、圖生視頻等多模態(tài)AI算法的迭代，有利于解決IP改編周期長、成本高的產(chǎn)能瓶頸，提升IP爆款的概率。
第三，對于工業(yè)軟件行業(yè)來說，以CAE仿真軟件，能夠賦能制造業(yè)的原始創(chuàng)新和正向研發(fā)。比如飛機、汽車在新品研發(fā)的時候，在設(shè)計外形的過程中，需要做要做大量的流體和材料的實驗，現(xiàn)在可以先在CAE仿真軟件中跑一遍，也大大縮短了新品研發(fā)的時間，提高了成功概率。
總而言之，我們重點關(guān)注的人工智能或者產(chǎn)業(yè)智能化的企業(yè)都有一個特征：傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的競爭力非常強，且有一定的成長性。同時在AI領(lǐng)域各方面，這些企業(yè)又都是細(xì)分領(lǐng)域的冠軍，兼具場景+數(shù)據(jù)+算力+算法的能力，隨著AI的逐步落地，可以提供基本面進一步向上的可能性。
數(shù)據(jù)來源：斯坦福大學(xué)、公司財報、Crunchbase數(shù)據(jù)庫
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