查看原文
其他

白金分析师武超则最新谈AI:科技投资要留一份清醒留一份醉,看中长期产业趋势,有三件事情是非常确定……

关鹤九 聪明投资者 2023-05-03

点击上方音频,立即收听本文↑↑↑

近日,中信建投证券研究所所长,TMT行业首席分析师武超则在策略会上就当前投资热门的AI赛道,结合过去研究的复盘与未来行业的展望做了题为《AI全面加速数字化时代来临》的演讲。

 
武超则表示,现在AI行业所处的阶段比较像移动互联网2012-2013年的发展阶段,硬件初成气候,应用跃跃欲试。

 
但当下如果只是简单的看业绩很难找出未来确定性较强的公司所以买一筐相关公司可能会是比较好的策略。

 
同时她强调这并不是鼓励大家做主题投资而是要在不同的阶段选择不同的策略且匹配自己对估值的“审美”

 
毕竟从中长期产业趋势来看,AI行业有三件事情是非常确定的,尤其是数字化和智能化时代的全面来临,AI全面加速数字化应用落地。

 
基于这些长期确定的事武超则从政策技术变化以及产业链等方面详解了AI行业未来的发展趋势

 
她指出,展望接下来人工智能的投资主线,大模型、算力基础设施应用三方面值得重点关注。

 
其中大模型目前在AI产业链中居于核心地位,未来会是产业链中最有价值的部分。

 
我们将要点整理出来,分享给大家。

AI是数字化时代的“操作系统”,更大的时代主线是数字化和智能化

 
1,AI是数字化时代的“操作系统”,是一个超级工具,它会大幅加速数字化应用的落地,就像移动互联网时代的IOS和安卓,但不要忘记更大的时代主线是数字化和智能化。

 
2,我们既要看到AI对数字化的加速,更要看到数字化时代将会对生产、生活方式的下一次重塑,这才是(成长)空间更大的领域。

 
3,我们简单的可以把整个现代ICT产业发展分为大的三个阶段,

 
第一个阶段,1980-2009年,这个阶段本质上是以人的连接获取人口的福利。

 
第二个阶段,2000-2018年,是以应用的连接去获取移动互联网福利的20年。

 
第三个阶段,2018年之后,是以物的连接来获取连接福利。


 
4,如果把现在AI行业所处的阶段去对比移动互联网发展阶段,现在比较像2012-2013年,硬件初成气候,应用跃跃欲试。

 
5,现在简单的看业绩,在应用领域和技术起步阶段是很难的,大概率会错过最后跑出来的那个公司,(这个时候)反而买一筐相关公司可能会是比较好的策略。

 
6,在不同的阶段要把投资的理念和估值的审美匹配起来,什么阶段买一筐或者买赛道,什么阶段买一个,这是非常重要的。

 
三件长期确定的事情

 
7,第一件事,数字化和智能化时代的全面来临,AI全面加速数字化应用落地。

 
8,从技术创新的周期视角来看,2018年是数字化和智能化新的开始,因为这一年我们看到了新一轮硬件终端的智能化趋势开始。

 
比如汽车、穿戴设备、智能家居等等物联网终端,都从2018年开始,逐步从诺基亚时代走向了苹果时代,今年全球已经有接近1000亿的Iot智能终端实时在线。

 
9,2018年是全球5G商用元年,以中国为例,现在已经建设了238W的5G基站,传输速率比4G快了10倍,更重要的是可靠性大幅提升、时延降低到了毫秒级,是人类历史上第一张真正意义的物联网。

 
10,过去几年我们没有看到数字化时代现象级的应用诞生,今天AIGC和大模型之所以重要,就是因为它可能会是全面加速数字化应用落地的一个超级工具。

 
11,从产业革命或者技术创新的视角来看,要把AI和这几年很热的Iot、5G、云计算、大数据结合起来看,AI背后的时代背景应该是数字化和智能化,从技术累计的量变到质变,这是一个全新的节点。

 
12,今天AI的很多能力涌现,不是从去年才开始发展,而是从2017、2018年开始新一轮数据、算力以及算法的大爆发,这个趋势是中美或者全球共振的,非常确定。

 
13,把数字化跟上一轮的网络化同样作为工具来看,它未来一定是会影响各行各业,而不仅仅是AI自身,如果只是影响这些to C端过去比较成熟的行业,它可能不足以成为时代主线。

 
所以,更应该关注AI加速带来的整个数字化时代。

 
14,第二件比较确定的事情,这一轮科技创新是在中美科技竞争的背景下展开的,所以很多创新不能只从应用或者商业模式创新做起,需要从底层操作系统、大模型甚至是芯片和CPU、GPU做起。

 
15,上一轮移动互联网牛市里,中国投资者最大投资机遇之一是苹果产业链,以及后来的特斯拉产业链等等等,简单说就是买全球最牛科技公司的相关供应链,这也是之前中国TMT产业相关公司的长板。

 
16,今天,除了供应链依然会有机会外,去思考谁会是中国的英伟达、谁会是中国的Open AI,从长期来看可能会给我们带来更大的投资回报。

 
17,长期看全球供应链要从效率优先逐步走向安全优先,当然这个安全是广义的, 包括自主可控、供应链稳定、数据及信息安全等等。

 
18,第三件长期确定的事情,每一轮科技创新都是由大的确定性和小的不确定性构成的。确定的是行业技术和演进趋势,不确定的是谁最终能跑出来在行业初期非常难判断。

 
19,科技行业的投资要留一份清醒留一份醉,太清醒了会错过科技大浪潮的板块性机会,太醉了又可能会被泡沫反噬。

 
20,在科技板块的投资中很有必要分清楚什么阶段是在赚主题的钱,什么阶段是在赚价值的钱,不然可能会非常痛苦。因为科技行业最大的魅力就是有偶然性和赢家通吃的特征。

 
21,要在技术和行业不同生命周期对应的阶段,找到那个特征映射最明显的公司。

 
22,科技投资最怕的是在一个已经非常成熟的行业里面去讲故事、讲PS、讲用户数,在一个很初期、还处在研发密集或者技术创新的阶段谈PE、讲利润。

 
这一轮AI和数字化的机遇主要在中美两个国家

 
23,数字经济或者说智能化是我们国家确定的、长期要做的一件事情,AI作为数字化的底层操作系统,我们一定是要大力去投、去做的。

 
24,在技术变化方面,这一轮AI和数字化的机遇主要中美两个国家,别的国家几乎已经出局了,尽管过去一段时间我们在AI大模型领域和美国有差距,但中国未来在数字化领域依然机会很大。

 
25,回顾一下过去十年发生的事情,在3G那一轮创新周期里很多竞争还是全球多元的,一个原因是那一轮全球3G商用的节点是比我们要早的。

 
中国在3G、 4G移动互联网时代是一个典型的追赶者,后来我们不仅追上了,甚至在移动社交、电商、短视频等应用创新领域实现了超越。

 
站在今天看2018-2022这4年的硬件和信息基础设施创新和建设中,很多国家已经掉队了,不管5G网络的建设,还是云算力的投资,中美占了全球一半以上的资本开支。

 
想明白这件事,就明白了第三次科技浪潮的机会主要是在中美之间。

 
26,对于AI来讲,虽然在过去几年有很多各种各样的发展路径,但这次Open AI的成功,是给中国所有互联网企业带来了一剂强心针,照着这个路径去做生成式AI,是能够做出来的。

 
AI以及TMT领域的投资机遇

 
27,简单把整个产业链分为大模型、中间层、算力和应用来看,大模型可能还是核心中的核心。



28,大模型就像一场马拉松,可能刚开场了5%-10%,现在Open AI跑在前边,但也许谷歌会赶上来,也有可能华为或阿里会弯道超车,所以虽然大模型的门槛极高,但还是有越来越多的巨头和创业公司涌入到这个领域。

 
主要有两个原因:一是这个领域有偶然性,不是一个简单的强因果关系,大家现在的差距还没有那么大;

 
二是如果将来不做大模型,很多小模型或者小场景的生意会被大模型干掉,而大模型一旦成功,会是万亿市值规模的巨大空间。

 
29,今天的大模型就像几年前的电动车,它一定会有最后的赢家,但这个赢家是卷出来的,而且竞争非常激烈的。因为这里有传统的巨头、有二次创业的新贵,更有门口的野蛮人,最后谁能胜出不确定性极大。

 
30,做大模型有几个主要因素,比如说算法、训练模型的机制、算力、场景等其中场景是非常重要的,因为AI跟别的创新不太一样,它不是静态的,需要像人一样不断的学习和进化。

 
31,流向大模型的每一滴水其实最后都会流向算力,在所谓大模型创业的泡沫阶段,给上游产能需求的爆增是非常确定的。

 
所以这个阶段,算力是一个非常好的投资领域,这个算力广义的,上游芯片、半导体甚至设备都会有机会。

 
32,Open AI现在的瓶颈到底在哪,其实就在GPU上,除了GPU之外,算力是一个系统,所以在整个链路上,其实是一个全行业有关的算力服务系统。

 
33,在算力部分主要是考虑卖水人卡脖子领域

 
CPU和GPU领域现在国内有很多不错的设计公司,现在主要的差距不完全在设计能力上,更多还是在应用生态和先进制程上,这两个制约因素又会影响产业化进度。所以这些瓶颈又会传导到半导体设备和材料上,海外也是一样的。

 
34,算力相关还有整个数据通信产业链,未来支撑AI训练和推理计算,只有芯片是不够的,机房里还要有配套的IDC、ICT设备和云服务商。

 
35,不管是运营商还是这些云计算厂商,整体趋势是从终端走向云端,在数通产业链中,光模块、交换路由、服务器、信息安全是相对比较看好的,尤其是服务海外云厂商和互联网巨头相关供应链公司,业绩可能会率先被验证。

 
36,应用可能会一个朦胧美的阶段,不管是谁的大模型成功,有场景和用户的应用都可以去接入,在这个阶段会给整个应用行业的估值带来很大的想象力。

 
37,但应用要分海外和国内,海外建议大家去认真研究已经产生的5万多家创业公司里有哪些已经跑出来的,比如在文字、生图、视频和社交领域,已经出现了一些10亿美金估值以上的公司,要按照这些链路去对标观察。

 
国内应用领域因为还没有系统性的接入像样的大模型,还在一个主题的阶段。

 
38,在应用部分,数字化最大空间的领域最终应该是从to C走向to B

 
39,AI目前在解决这些问题,比如代码、图片、视频、游戏,这是海外的一些创新。

 
但长期它一定会延伸到更多to B的场景,比如汽车、工业(制造业)、军工及航天航空卫星、能源、生物制药等领域。

 
—— / Cong Ming Tou Zi Zhe / ——


排版:慧羊羊责编:艾暄
  



 - 小彩蛋 - 


达利欧给年轻人的

三个理财建议

聪投组建了媒体转载群,如有转载需要,请添加小编微信【fanxiaocom】,入群前请【备注新媒体名和姓名】


商务合作,请联系聪明牛牛(微信congmingtzz1/手机 13262200706 )具体商议。

喜欢文章,顺手“三连”   

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存