生成式AI机遇和颠覆：演变中的万亿美元市场

BloombergTerminal 彭博专业服务 生成式AI机遇和颠覆：演变中的万亿美元市场 目录 02内容提要 03值得关注的催化剂 04AI概览 14市场变革 18细分市场分析 22用途不断扩大 25个人化技术 27资本支出展望 28处理芯片和内存芯片需求 35监管格局 38环境、社会和治理(ESG)展望 41业绩和估值 42公司影响 44术语表 2 45方法 生成式人工智能(AI)和大型语言模型(LLM)的采用将给科技行业的每一个领域都带来影响。彭博行业研究的市场规模互动模型显示，现有供应商和新供应商将重新定义当前的终端市场，到2032年，有望创造1.3万亿美元的收入。 •科技巨头比芯片制造商更受益：英伟达等半导体制造商被视为投资打造生成式AI基础的大赢家，与训练相关的销售预计将成为最大的细分市场，在未来10年达到4,740亿美元的规模。但我们预计微软、亚马逊和谷歌等云巨头未来10年增速会比半导体行业的整体增速更快。 •设备需求受益于推理采用：对经训练的LLM数据和内容进行解释的业务预计将达到1,680亿美元的市场规模。边缘设备制造商，如戴尔（个人电脑）、苹果（智能手机）和特斯拉（联网汽车），可能会成为与生成式AI相关的对话和视觉产品需求的受益者。 •传统大型客户关系管理(CRM)提供商面临风险：我们预计，一些建立在基础LLM之上的新兴软件产品或将给现有的客户关系管理和企业资源规划等领域带来颠覆性变革，这可能会对Salesforce.com、SAP和Adobe等现有企业带来挑战。到2032年，这一市场的规模有望达到2,800亿美元。 内容提要 在科技支出中的占比有望升至10%-12% 随着企业改变经营方式并对产品和服务进行强化，未来10年，生成式AI有望在硬件、软件、服务、广告、游戏等众多领域创造1.3万亿美元收入，占科技领域总支出的10%-12%。使用大规模数据集通过机器学习和神经网络算法训练AI（即LLM）将形成一个巨大的市场，到2032年，其销售规模有望达到4,740亿美元，同时还将推升服务器加速器和数据中心存储单元的需求。企业将利用公有云部署生成式AI，从而令Meta、微软、亚马逊和Alphabet等巨头受益，销售预计将以60%的复合年增长率增至2,470亿美元。彭博行业研究(BI)的专有模型可用于市场增长预测，彭博终端上还提供一款互动工具。 网络安全、药物发现、AI助手（也称copilot）和编程工作流领域的软件销售额有望增加约2,800亿美元。许多软件制造商已经在运用自研AIcopilot对产品进行优化，其他安全、教育等领域的软件制造商料将效仿。AI还可加快游戏和创意类软件的开发，并通过提高定向投放能力，推动数字广告支出增加1,920亿美元。随着企业寻求有助于在削减成本的同时提高收入的产品，可能还将有1,200亿美元的资金流入IT和企业服务行业。 主要研究主题 •AI训练的风口：在硬件领域，随着企业为管理用于“训练”AI的繁重工作负载，而投资和 消费云巨头提供的计算和存储服务，到2032年，基础设施支出规模或将达到4,740亿美元，即设备市场的三倍。 •推理至关重要：苹果等智能手机厂商和特斯拉等汽车行业的原始设备制造商(OEM)有望受益于对基于推理的对话式AI产品以及与生成式AI相关的视觉AI产品的需求。机器经过训练后，即可通过推理，根据现有数据得出新知识或结论。 •软件用途数不胜数：生成式AI或可在各个细分市场找到用武之地，通过全新用户交互方式颠覆现有的应用软件类别，其中专业化助手的潜在市场规模最大，到2032年有望达到890亿美元。工作负载基础设施软件或将带来720亿美元，再次是编程和开发与运营(DevOps)工作流软件，为500亿美元。 业绩和估值 彭博行业研究的AI主题篮子囊括科技板块各领域的公司，是2023年迄今表现最突出的篮子之一，回报率高达47%，远高于网络安全（33%）和云（32%）。AI板块内表现突出的不仅限于英伟达 （232%），硬件股的回报也高达67%，而半导体股也上升了66%。2023年，半导体股的估值增幅最大，其次是超级大盘科技股。 值得关注的催化剂 附加功能费用和法规为增长铺平道路 在企业的IT支出中，对生成式AI的支出已火速转变为非可选支出，我们预计稳定的硬件投资、聊天机器人的采用以及copilot式产品的附加订阅料将推动此类支出大幅增长。得益于对AI领域的大举进军，英伟达等公司的增长预期大幅上调，而微软（Azure消费和copilot）等公司预计也将录得强劲增长。 Copilot、内容生成和定向广告领跑 重要里程碑 •2023年下半年:用于训练工作负载的GPU和加速器芯片供应情况得到改善 •2023年下半年:新版基础LLM的准确性得到提高 •2024年:软件公司推出的copilot附加功能费收入强劲 •2024年:聊天机器人颠覆客户服务领域,帮助企业降低运营成本 •2024年:大型互联网公司推出新内容生成工具,广告定向投放能力得到改善 •2025年:欧盟有望通过《AI法案》制定首个综合性法规 •2023-27年:台积电的生成式AI业务实现50%的复合年增长率 •2027年:在特定加速器要求的带动下,AI网络业务有望扩大五倍 •2030年:生成式AI软件支出从2022年的10亿美元增加到1,850亿美元(占总支出的10%) AI概览 潜在市场规模增长在即 根据彭博行业研究的市场规模互动模型，鉴于生成式AI能够对科技行业的硬件、软件、服务、广告和游戏等细分市场的销售起到提振作用，到2032年，生成式AI有望形成一个规模达1.3万亿美元的市场，复合年增长率达到约42%。随着这项革命性技术给企业经营方式带来改变并优化产品和服务，生成式AI占上述领域信息技术总支出的比例可能会从目前的不到1%扩大到10%-12%。 图1:生成式AI的收入潜力 来源：彭博行业研究预测（基于 IDC、eMarketer、Statista数据） 图2:生成式AI支出 来源：彭博行业研究预测（基于 IDC、eMarketer、Statista数据） 半导体、硬件、云软件、IT服务和广告公司可能会引领这一变化。但我们可能也会看到新的产品和服务，例如现有产品的替代品以及新类别的出现。 训练和推理带来市场机会 AI训练平台（LLM）基于包含数十亿个参数的神经网络，其市场份额可能会比推理（使用事先构建好的模型进行预测或决策）更大，从而推升对数据中心存储单元和服务器加速器的需求。到2032年，训练或将成为该领域最大的新增收入来源，市场规模将接近5,000亿美元，其中包括服务器、存储和服务产品。 而在推理市场，计算机视觉和对话式AI产品可能会成为新兴类别，LLM将被用于特定领域的预测和应用。这些新产品有望推动规模高达1万亿美元的设备市场加速增长，而该市场已经因受益于智能音箱和可穿戴设备而快速增长。 图3:训练vs.推理预测来源：彭博行业研究预测 （基于IDC的硬件和软件数据） 图4:生成式AI市场份额 来源：彭博行业研究预测（基于 IDC、eMarketer、Statista数据） 在硬件领域内部，基础设施支出（用于训练）可能会达到设备支出（用于推理）的三倍，因为要管理繁重的相关工作负载，公司需要在服务器和存储方面投入资金。生成式AI基础设施即服务(IaaS)将是训练LLM的关键，有望为未来10年的销售带来2,470亿美元的增量。计算机视觉AI产品的市场规模有望增长至610亿美元，而对话式AI产品的销售或将达到1,080亿美元。我们预计，到2032年，AI或有望推动硬件市场总规模从去年的不到400亿美元扩大到6,420亿美元。 在软件领域，到2032年，生成式AI产品带动的额外支出可能会达到约2,800亿美元，复合年增长率为69%。网络安全、药物发现、AI助手以及编程工作流料将成为生成式AI支出的最大受益者。为增强用户体验，许多软件企业可能都会推出自研AIcopilot，而专业化助手软件未来10年的销售规模有望达到890亿美元。受现有学习工具改进和新工具开发需求驱动，教育软件的支出料将大幅增长。我们预计生成式AI会对游戏和创意软件的开发起到加速作用，降低准入门槛，为行业变革创造机会。 在互联网领域，生成式AI能够优化广告的定向投放，推动新形式的诞生，从而提高用户参与度，推升广告浏览量向销售的转化。与其他开发基础LLM的公司相比，Meta和Alphabet这样的巨头对开放互联网语料库的依赖程度较低，因为它们拥有丰富的第一方数据可供利用，而且有强劲的资本支出实力，有助于进行模型训练，以优化广告定向和提高效率。到2032年，这样的提升有望为数字广告行业带来1,920亿美元增量收入。 在IT和企业服务领域，我们预计，随着企业寻求能够在驱动收入增长的同时降低不必要成本的新产品，生成式AI产品和工具的销售有望带来约1,200亿美元增量收入。 图5:生成式AI市场概览来源：彭博行业研究 云业务有望超越服务器开发 尽管短期来看，服务器和存储可能是生成式AI服务最突出的细分市场，但众多企业无疑将利用公有云的部署形式。我们认为巨型企业将自行开发基础LLM，以便在其自有云基础设施中达到最佳运行效果。Meta、微软、Alphabet、英伟达、亚马逊和其他同类供应商或将充当推动训练LLM发展的主力。这些公司能够获得用于建立训练基础设施所需的资金，同时保持较高的服务器利用率，从而将利润率维持在健康水平。 假以时日，生成式AI作为服务的市场规模料将远高于服务器和存储，随着独立服务器和存储的增速逐渐下降，到2032年，生成式AI的增速有望达到60%。与规模较小的基础设施软件同业相比，这一趋势对于云巨头的扩张更有利，反映出软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和IaaS在规模达5,000亿美元的公有云市场中占比的演变。 所附图表中的预测值为保守估计。虽然企业需求向云的过渡极可能在未来几年加速，但我们并未将这一因素纳入假设。 图6:公有云总支出预测 （10亿美元） 来源：彭博行业研究预测 （基于IDC的硬件和软件数据） 图7:IaaS和PaaS的收入预测 （10亿美元） 来源：彭博行业研究预测 （基于IDC的硬件和软件数据） 服务器需求料可在短期内维持健康状态 尽管最终会转向云部署，但对生成式AI的爆炸性需求——正如ChatGPT热潮所表现出来的——料会推动基础设施硬件市场大幅增长，尤其是为其提供必要算力的服务器。根据IDC的数据，2025年，全球AI服务器市场或将较2021年增加一倍，至318亿美元，年均增速有望达到19.5%左右，超越服务器市场的整体增速（10.7%）。从明年起，AI料将给全球服务器收入带来20%以上的贡献，而2021年为15%。尽管2023年面临多重经济压力，但得益于ChatGPT引发的生成式AI领域的军备竞赛，AI服务器支出有望保持强劲。 图8:IaaS和PaaS的收入预测 （10亿美元） 来源：彭博行业研究预测 （基于IDC的硬件和软件数据） 服务器需求的绝大部分或将流向为微软、谷歌等主要云服务提供商构建定制模型的原始设计制造商(ODM)，这些云服务提供商为AI应用程序提供重要的支持和开发。在计算和存储能力方面，它们的公有云基础设施也提供必要的AI开发扩展能力。微软是OpenAI（ChatGPT的所有者）的主要投资人；而微软Azure是ChatGPT的独家云平台。中国台湾主要ODM服务器厂商纬颖表示，2022年AI相关设备占其服务器出货量的20%。目前，该公司预计来自云服务提供商的服务器订单中将有近50%与AI有关。 图9:ODM直接出货服务器市场来源：IDC AI服务器的复杂设计或有助于提振相关供应商的利润。普通服务器主要采用英特尔和AMD的x86中央处理器(CPU)，但AI服务器采用所谓的异构计算架构，即将CPU、图形处理器(GPU)和基于高级精简指令集计算机(RISC)架构的芯片（基于ARM