ChatGPT&AIGC 重磅上市公司和行业专家访谈合集

ChatGPT第二批纪要合集 ChatGPT的发展前景2 ChatGPT对国内产业的影响9 ChatGPT发展路径和竞争力17 ChatGPT技术壁垒和国产替代19 投资人谈ChatGPT24 ChatGPT算力知多少29 ChatGPT算力需求测算32 ChatGPT开启AI新纪元37 ChatGPT掀起AI产业新周期40 汤姆猫访谈纪要42 微软加速ChatGPT落地44 小冰访谈纪要47 中文在线访谈纪要49 数码视讯访谈纪要50 汉王科技访谈纪要53 科大讯飞值得关注的AI应用方向56 同花顺AI应用方向65 ChatGPT的发展前景2/14 核心观点 1AI行业还是在成长期，目前在A股的投资更多还是主题投资阶段。今年科技一定是会有持续行情 2深层次AI行业里面，大概是四类角色 3AIGC投资可以关注四个层面 4现在AI行业有点像五年前甚至十年前的新能源行业 5未来买数字化，很多时候你可能也要买传统行业的公司，它会是一种双向奔赴 6科技股未来投资方向，最看好还是数字经济方向，分两块 ChatGPT是当下大热的一个话题，国外的相关公司可能领先了小半年，他们的发展情况或者他们各自有什么样的特点、优势，可以大概给我们分享一下吗？ 1这个爆款的应用来自于OPENAI，它最早创始的时候，包括像马斯克等很多美国科技巨头参与在其中，而且它甚至不以盈利为目的，是一个类似于科研类的组织 a后来微软看到它的发展非常好，实际上最近也有再投入。所以它跟微软自身的AI在这方面的布局结合的非常紧密。微软后面会推“全家桶”，就是微软将搜索跟这个相结合，使它变成超级搜索或者超级引擎的落地的场景 b再包括其实微软最擅长的还是Office，就是在办公场景下，比如Word、Excel，其实我们过去用了很多年的工作习惯很有可能会再有一个大的功能上的跃升，就是跟AI相结合。可能我们写作的效率，甚至刚刚谈到的一些题例式的文章，它都能完成基本撰写 c像Office过去也有大量的比如文本校验等功能，但其实还是非常基础的。这次结合了AI，它真的就相当于一个审核或者高级校验的角色，比如对你提供一些数据，逻辑的梳理、验证等等 2这是微软在这一块儿有很明确的跟存量的搜索引擎、办公软件相整合，其实它已经从AI的模型阶段延伸到应用阶段 a但是Google也在推Bard机器人，后面可能也会正式发布。当然Google过去是全球引擎行业的巨头，一直在人工智能方面有非常多的投入，目前它的危机感也比较强 b另外对应国内这一块，像百度、阿里、字节都有类似的部署 3但我自己总结为，在整个深层次AI行业里面，我觉得大概是四类角色 a第一是提供底层的基础算力或者云服务的偏硬件层的基础设施，或者云基础设施的公司。这里面涉及通信或者电子相关的公司会更多一些 b第二大层是提供大模型或者算法的公司。ChatGPT或者OpenAI是一个非常典型的做大模型的公司，国外像OpenAI、Google会做，当然对应国内像百度、科大讯飞、阿里，这些科技巨头在大模型方面应该会有一些布局，陆陆续续大家应该也会看到，这是第二层 c第三层，就是应该会有一些中间层，稍微偏专业或者垂直侧的小模型的公司。 i其实国内现在也有一些公司已经开始做，它可能基于第二层的大模型来开发，但是它用底层开源的大模型在上面再做一个垂直细分领域的优势场景，比如医生或医疗行业，再比如汽车、法律、律师行业等，就是它可能会做一些垂直模型 ii对于第二层和第三层的关系，大模型更像K-12（中小学普世义务教育），是一个基础层的培养，非常重要。如果这12年或者这个部分没有做好，上面很难长出垂直方向很好的模型 iii到第三层，有点像大学和研究生阶段，可能要选专业，选一个目标培养方向。这个阶段不太会大而全，比较难有专业优势 iv国内可能会有很多公司做这一类，但是它也要基于一个大模型，在大模型的这一端，最终不太会有非常多的公司做，可能会是一个相对更大的，因为它对算力算法的要求还是蛮高的 d最后一层量会更大的就是应用层的公司。有点像毕业了，你要工作了，你有了很好的知识，真的从一个K-12教育走向大学教育，甚至研究生教育，最后我要到实践中创造生产力或者创造价值，那可能走向各行各业的AI的应用。 i这类公司在国内现在也开始有一些比如游戏行业、搜索引擎，甚至将来的人形机器人等等，会有很多场景 iiAI有点像五年前甚至十年前的新能源 OpenAI能否成为一个现象级的公司，类似特斯拉，以及由此带来的AI能够成为类似新能源行业，它的这个行情将会非常大？ 1坦白讲如果现在一定要去判断这两家公司的空间有多大，现在确实还有点早。因为OPENAI这家公司最早设立的时候可能不是以盈利商业机构为目的，它更多的还是在创新上面做探索 a从这点来看，可能特斯拉创立的开始也是一样，它也要在这种颠覆式创新上有它的独到之处，或者它设计的初衷就是改变人类现有的对科技的线性的理解。可能会有第一性原理，就是可能会有一个全新的颠覆式创新，这点是相通的。 b但是如果从行业的阶段上来比，现在AI行业跟新能源的成熟度肯定是完全不同的，有点像五年前甚至十年前的新能源行业 c当然中间新能源行业也经历过从最早的技术萌芽到产业的成长，像Gartner曲线中讲到的任何一种技术至少都会经历五个阶段，从技术的萌芽到快速成长，然后到泡沫期，就是资本或者整个创业者会非常疯狂的涌入这个领域，很多技术都会经历这样的阶段，然后到泡沫的破裂 2泡沫破裂之后就进入去伪存真，就是真正做这件事情的人可能会留下来。但有时候最终到这个阶段可能有一些就扛不住、会被淘汰，那才会进入最后一个周期，就是真正的成熟期。在成熟期，才会有更多的收入、利润、业绩的体现，基本上都会经历这样五个阶段 a如果套用这样的模型，毫无疑问特斯拉、新能源行业在今天其实已经走到了相对比较成熟的阶段，所以它已经在各种财务指标上或者分析师模型里通过销量或者成本模型，能够计算或者预测它的利润，然后给予它一个估值去定价 b但如果回到这个模型，AI现在处在什么阶段，或者AI不同的决策式、生成式可能处在不同的阶段，但整体来讲，AI行业还是在成长期。当然，有些部分甚至可能在泡沫期，就是大家很热的涌到这个领域 c按照正常的模型，它后面还有三大阶段要走，所以从发展阶段上来讲，跟新能源行业还是不能相提并论，对应的估值模型肯定也是完全不一样的 3映射到投资上来看，我个人觉得目前在A股的投资更多还是主题投资阶段，但主题投资相对于价值投资并没有更优 a其实在科技行业，很多新技术一开始都是主题投资的阶段，因为这个阶段会有对未来比较大的想象空间，同时行业的竞争格局没有那么固化，这时可选的标的或者很多公司都会有一种朦胧美，就是我们认为它可能都有做成的可能 b像电动车行业现在也处在这个阶段，就是你现在还没有分化。但比如消费电子其实已经有龙头出来了，那我们就要更多关注它的收入、利润。但其实很多产业现在确实还处在一个板块式的行情中，AI今年应该还是处在这样的阶段。 c所以对应到投资机会上或者从OpenAI自身来讲，影响估值的更多的可能不是它的收入、利润 当前我们应该看什么指标？因为对于成长性公司的股指，可能您在TMT领域还是非常驾轻就熟的，但是对于一些比如偏重于成熟型公司投资的投资人来说，可能还不是太了解？ 1其实在主题阶段，其实最近这个行情之所以能一直持续，跟海外巨头持续在这个部分有很多动作有很大关系 a比如微软会再投100亿美金进去，但实际上除了微软之外，Google马上也会动起来，它也要发它的模型，然后也没有商业化计划，同时别的产业链上下游的巨头其实也都在动。国内也一样，像百度三月份也会推出“文心一言” b这可能对行情都会有一个持续的催化，就是从主题上来讲它需要持续有新的东西，但是短期可能在PE和PS上不一定有很明确的指向，但是它也有可能会在比如用户量上有进一步的跃升 c包括OpenAI自身在这个阶段还没有推专门的付费版本，我个人觉得可能未来会有两种收费模式。一种是对于中小企业来讲，更多的是用云端调用它的接口；另一种是对于大型企业，它可以本地化部署，这样我也可以直接付费或直接收费。所以整体来讲，从爆款的应用到用户的暴增到收入阶段，还是能看到的 2最怕的是对于一个初创型的行业，大家一定要看利润，反过来对于一个很成熟的行业，大家又觉得可以看商业模式或者数据，实际上还是要用适宜它的方法去给它估值，其实还要有多样化的审美，这也是注册制以后可能A股要面临的，在科技投资方面非常重要 AIGC可想象的空间很大，但如果从投资角度来看我们可以提前布局，将来可以关注哪些投资方向？ 1可能有这几个层面，倒着来看还是可以从刚刚提到的四个层面来理解。它是一个“倒金字塔”的结构，就是越往应用层越分散，应用层面应该是百花齐放的，它可以容纳很多小公司，这个行业集中度不会太高，这是第一大类 2第二层就是在“小模型”这一层，或者比喻为上大学和研究生的阶段训练。这个部分应该会有很多大公司做，但很多有数据、有场景优势的公司也可以做 a比如我在图片行业或者音乐行业有大量的版权、原始数据，那它可能也会有，因为这个板块相关公司的核心壁垒第一个肯定要有基础的算法优势，但更重要的是它要有数据，就是要有很多原创数据 b那就去挖掘哪些是有场景、有数据的公司，这部分也有投资机会 3第三层就是“大模型”，前面也有提到，这里就不再展开 4第四层，就是提供底层算力、云基础和相关支撑的公司 52022年年初，国务院发了一个有关数字经济十四五规划。“十四五”规划中在对数字经济定义时提到“数据要素是核心生产力”，这就有点像“未来的石油”，我可以通过石油加工出很多如尼龙、化工行业的东西，未来数据也一样 a所以从这点来讲，提供底层算力的公司可能不会是涉及面很多的公司，因为它是一个门槛相对比较高的行业，现在像做云计算、做通信、做技术支持服务还是一些大公司或国资类的公司比较多，但是它的确定性会很高 b底层有关的这种“云”，不管是IDC服务、网络服务、提供ICT设备，甚至是CPU和GPU（芯片）都会受益。它可能没有前面提到的那些应用、做模型的公司那么直接，但反过来讲，它的确定性会很高。工业数字化投资确定性很高，未来传统行业公司也要买 在数字经济发展中，新型的基础设施建设、硬件设备、软件开发、应用场景可能都有爆发点，哪些领域有望率先突破？ 1未来十年，数字经济最根本的是把数据作为生产的一个要素，把AI作为生产工具，这跟过去十年不同，过去十年是网络和信息化 a如果这样，我认为首先在应用端或者未来最重要的抓手应该是谁能把数据用好，谁能用AI的工具创造新的生产模式或新的应用场景，这是数字经济的最根本 b当然，数字化的前提是云化。云化就是如果它都没有上云，数据都是离线的，或者生产数据、管理数据可能没有全部在线或在云上，这很难称之为数字化企业，所以从这点来讲，云计算肯定还是确定性很大的。所以这两年云背后包括存储、服务器，实际上是对算力的支撑 2另外在数字化投资里，各地有各种东西出来可能和过去十年还会有很大不一样。过去十年，互联网时代更多的是TOC的场景比较成功，C是“CONSUMER”，就是更多改变我们的生活，比如社交、电商还是对生活质量的提升，让我们的生活更加便利 3但未来十年在数字化里面，本质上还是TOB的场景，B就是生产，实际上会对它有更大的跃升，比如数字化在智能制造，在制造业里面对降本增效的效果。现在对企业来讲，数字化可能不是一个选择题，而是一个必修题，就是如果你不做，可能未来你的商业模式就要被干掉 4在过去一段时间，汽车行业就是非常典型的，电动车来了以后，汽车供应链都重组了。汽车供应链以前都讲TIER1供应商，但它不是一个垂直化的、定制的生产模式，这就是一个很传统的制造业生产模式的改变 a汽车可能不是最后一个在能源行业的数字化行业，我们当时研究数字化场景时发现一个很有趣的现象，就是越集中度高、越传统的行业反而越容易数字化，而供给侧改革过的行业会更容易数字化，为什么？ b因为它的行业结构相对巨头林立，产业分工很清晰。比如煤炭、钢铁、有色拥抱数字化的态度非常积极