人工智能行业：一年后再看美国AIGC普涨行情：新质生产力初步验证，AI赋能而非替代

证券研究报告 新质生产力初步验证，AI赋能而非替代 ——一年后再看美国AIGC普涨行情 华西海外团队证券分析师：朱芸SACNO:S1120522040001 2024年3月15日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 我们沿用一年前报告的思路，继续将受AIGC影响的公司分为四类：基础设施类（算法大模型、算力芯片等）、小白调用类（广告营销、数字媒体等）、流程管理类（企业管理软件、应用程序性能监控等）、小模型赋能类（金融信息化、自动驾驶、网络安全等）。 •四类公司股价走势分化明显，流程管理类涨幅超预期 我们此前预测基础设施类在AI全期受益，另外三类小白调用、流程管理、小模型赋能将逐步经历AI赋能，最终来看都有被大模型颠覆的可能，按被颠覆的难度来看，这三类公司预计分别在短、中、长期受益于AI，而全面被颠覆的标志我们认为是AGI的出现。 经历一年的行情演绎之后，2023年初至今，基础设施类公司上涨幅度最大，为131.12%；流程管理类和小白调用类其 次，为93.28%和64.49%；小模型赋能类上涨幅度最低，为41.72%。相比之下，纳斯达克100指数同期涨幅为65.16%。 基础设施类涨幅符合我们预期，主要是算力需求旺盛以及大模型公司业绩持续超预期；流程管理类表现超预期，主要是头部公司迅速引进AI赋能，而当前大模型对多流程系统还难以完全替代；小白调用类与大盘表现基本相当，这类公司在基本面上主要表现为AI赋能和AI完全替代原有业务两方面的博弈；小模型赋能类涨幅低于预期，主要是这类公司AI赋能难度较大，需深入融合，AI对这些行业的赋能速度低于预期，如游戏引擎、金融、自动驾驶领域，仍未看到杀手级大模型应用出现。 总结AI在四类公司中的应用，我们认为以当前AI的水平，其更擅长执行低门槛或单一环节的任务，因此能对小白调用以及流程管理中的部分环节赋能，但业务更复杂的小模型赋能类未实现显著降本增效，后续可期待下一代GPT模型或其他厂商发力，对这些复杂场景实现突破。 •大模型发展方向确定，带动算力需求持续 AI仍将是科技领域最重要的发展方向之一，算力以及大模型本身持续受益，自2023年以来AI基础设施板块涨幅达131.12%。根据半导体产业纵横，英伟达预计2024年AI芯片出货量超过100万颗，相比2023年翻倍；AMDMI300系列加速器市场预期2024年出货约达40万-50万颗。23Q4英伟达数据中心收入是AMD的八倍，主要源于AMD的拳头产品MI300于2024年一季度才开始出货，展望2024年预计AI算力市场将是英伟达与AMD二分天下，根据36氪，MI300相比H100的推理性能优势在20%到25%之间，同时价格有巨大优势，根据新浪财经，预计MI300X公开销售的价格约为1.5万美元，相比之下H100在长期供不应求下定价近4万美元，AMD市场份额有较大提升空间。大模型方面，海外已形成一超多强格局，GPT与Sora模型为OpenAI护航占据领先地位，其他厂商近期已推出多款媲美甚至超越GPT-4性能的模型，今年可期待OpenAI或其他厂商再推出突破性产品。 •多数赛道参与者快速跟进，短期内少有行业被AI颠覆 在我们跟踪的行业中，没有被AI完全颠覆的赛道，大多数行业/公司快速跟进，引入通用大模型或自研行业专业小模型为原有业务实现AI赋能。但我们也能看到以小模型为核心产品的公司，如JasperAI、StableDiffusion、Midjourney，均有用户活跃度下行的趋势，相比之下ChatGPT周浏览量已超过4亿次，超过必应，长期来看这几类公司仍处于被AI颠覆的进程中，AGI的出现预计将彻底替代这些行业。 •跟踪指标上，可期待应用层业绩释放 2023年已有众多公司将AI应用于产品中，预计2024年低门槛或环节单一的场景将看到AI带来较明显的降本增效，如客服、内容审核、AICopilot这些场景，AI能较好替代人工、提升效率，且已看到众多参与者逐步部署。以客服行业为例，据共识粉碎机，AI客服定价约为人工客服1/10的ROI，我们假设按AI替代50%人工客服计算，可为公司节省45%的客服成本。另一方面，2024年可期待大模型推理价格进一步降低，去年11月OpenAI推出的GPT-4Turbo调用价格降至1/3，“加量”、“减价”预计将是2024年大模型领先者的主要发展方向，进一步降低应用层调用成本，大模型B端普及度有望提升。我们预计应用AI的短视频、广告、电商及上游SaaS行业将率先在2024年的业绩上得到体现。 风险提示： 技术落地商业化不及预期、人工智能在部分领域应用的监管风险、外部环境导致芯片/软件等供应限制、行业竞争加剧 目录 01AI革命已经开始，复盘海外AI产业链 02基础设施类：资源需求随AI增长，在AI发展全期受益 03小白调用类：短期被AI改变，发生AI颠覆 04流程管理类：中期受益，AI统筹下产品结构改变 05小模型赋能类：长期受益于AI，小模型为革新关键 06海外AIGC标的一览 07风险提示 3 01AI革命已经开始，复盘海外AI产业链 ChatGPT引动AI革命,本轮海外行情中基础设施类和流程管理类表现最好 4 1.1AI发展阶段判断：ChatGPT引动AI革命 AIGC算法经历了从起步阶段到现在的快速发展阶段的演变，本轮AIGC革命与以往AI技术不同几乎已形成了较为一致的预期，这也是近期市场行情的源动力： •自然语言理解增强：以往AI主要依赖规则和模板生成内容；GPT-3和GPT-4能生成更加流畅、复杂的自然语言。 •输出质量提高：AIGC能生成的内容在很多情况下已经可以与人类生成的内容媲美，甚至在某些情况下超过人类。 •下游应用拓宽：以往AI主要用于生成简单的文本，AIGC丰富的输出形式带来了更多下游应用的想象空间。 •普及性提升：以往AIGC技术主要被大型企业或研究机构使用，自ChatGPT以及相关云服务和API的问世，AIGC技术已经开 始进入企业乃至个人，AI市场得到扩展，同时AIGC反馈于下游行业，使其市场空间也同步扩大。 图1：人类对ChatGPT认知 资料来源：元创资本，华西证券研究所 1.1AI发展阶段判断：小白调用类已经成熟，颠覆正在进行时 自然语言大模型最为成熟，下游颠覆已经开始。随着ChatGPT、Bard、文心一言、盘古等大模型逐步开放使用，当前生成式AI在国内外自然语言领域的应用已经相对成熟，排名靠前的大模型在语义理解上已经超越了人类平均水平，并且知识广度惊人，其在各种领域和行业中已经具有广泛的应用潜力。 我们认为AI对于下游行业的赋能乃至颠覆已经开始，各类产业将按其与AI的关系开始受到AI影响。 表1：领先大模型在语义理解上已经超过人类平均水平 模型ScoreCoLASST-2MRPCSTS-BQQPMNLI-mQNLIRTEWNLI AlexanderULRv691.3 73.3 97.5 94.2/92.3 93.5/93.1 76.4/90.9 92.5 96.7 93.6 97.9 JDExploreVegav191.3 73.8 97.9 94.5/92.6 93.5/93.1 76.7/91.1 92.1 96.7 92.4 97.9 MicrosoftTuringAlexanderNLRv591.2 72.6 97.6 93.8/91.7 93.7/93.3 76.4/91.1 92.6 97.9 94.1 95.9 DIRLTeamDeBERTa+91.1 74.7 97.6 93.3/91.1 93.4/93.1 76.5/91.0 92.1 96.7 93.2 96.6 百度ERNIEERNIE91.1Team 75.5 97.8 93.9/91.8 93.0/92.6 75.2/90.9 92.3 97.3 92.6 95.9 阿里StructBERAliceMindT+91.0&DIRLCLEVER 75.3 97.7 93.9/91.9 93.5/93.1 75.6/90.8 91.7 97.4 92.5 95.2 人类平均表现87.1 66.4 97.8 80.8/86.3 92.7/92.6 80.4/59.5 92.0/92.8 91.2 93.6 95.9 Microsoft v-team Turing d-team v-team CLEVER 资料来源：GLUEBenchmark，Humanvs.Muppet:AConservativeEstimateofHumanPerformanceontheGLUEBenchmark，华西证券研究所 1.2AI对产业链颠覆程度不同，现有基础设施类和小模型赋能类最为稳定 我们梳理了各类将受到AIGC影响的公司，并按功能类型将其分为四类：基础设施类、小白调用类、流程管理类、小模 型赋能类。 •基础设施类（算法大模型、算力芯片等）：该类公司为AI提供基础资源，不会被AI颠覆，AI的发展将提升对这类公司的需求。 •小白调用类（教育信息化、广告营销、数字媒体等）：这部分的各类基础工具软件将经历深刻颠覆，人类只需自然语言 交互，无需再运用各类小白调用类，该类软件作用将进一步弱化。 •流程管理类（企业管理软件、应用程序性能监控等）：这类软件价值在于将人类的工作结构化、流程化，以提升管理效率，在AI影响下产品结构将大幅改变，AI将更多作为核心调度的统领角色。 •小模型赋能类（金融信息化、自动驾驶、网络安全等）：底层设施、计算引擎的专用价值较突出，AI代替人使用这部分软件而不是直接替代软件。 我们认为基础设施类、小白调用类、流程管理类、小模型赋能类这四类公司将会按照其产品结构改变的可能性大小，对应其在AI发展浪潮中的受益周期。现有产品结构越容易被AI改变的公司，其将在越短期受到AI影响。 图2：四类公司受益周期示意 小模型赋能类 流程管理类 小白调用类 长期受影响 中期受影响 短期受影响 全期受影响 基础设施类 资料来源：华西证券研究所 基础设施类：为AI服务，最为稳固。其提供的是AI所需的基础资源，如核心的算法、为其服务的算力硬件，以及电力和网络资源等。基础设施类的产品结构不太可能发生改变，同时由于算法壁垒高、硬件资源具有基础性的特点，它们也难以被其他公司颠覆。 小白调用类：AI打破行业壁垒，短期受益于效率和准确性提升。这类企业的产品结构可能面临较高的改变风险，因为AI的发展可能使一些传统的工具，如绘图、媒体、营销，变得过时或无效，同时，由于技术进步速度快、竞争激烈，AI打破了这些行业原有的壁垒，这类企业面临着被巨头企业或创业公司颠覆的较高风险。 流程管理类：中期受益，AI协助流程优化和自动化。这类企业的产品结构可能也面临较高的改变风险，因为AI的应用可能会改变传统的工作流程和管理方法。此外，由于这个领域的竞争也比较激烈，这类企业面临着被巨头企业或创业公司颠覆的中等风险。 小模型赋能类：AI服务于软件长期受益，逐步转变为AI使用软件。AI可以提高这类SaaS软件的使用效率，使其能够更好地服务于用户。这类企业的产品结构改变风险相对较低，因为即使在AI的影响下，人们依然需要使用游戏引擎、网络防火墙等软件来完成各种任务。同时，由于这类企业通常有较强的技术和市场基础，它们面临被巨头企业或创业公司颠覆的风险也相对较低。 产品结构改变风险被巨头颠覆风险被创业公司颠覆风险 表2：不同类公司被AI颠覆风险 基础设施类无无无小白调用类 高高高 中-高 低-中中 低低低 流程管理类小模型赋能类 资料来源：共识粉碎机，华西证券研究所 1.3海外股价复盘：整体趋势一致，基础设施类涨幅断层领先 我们将海外与AI相关的重点标的（合计74家）按照前述分类方法分为四类，并按市值加权的方法计算了四类公司自ChatGPT发布后的股价涨跌走势图。可以看出，伴随ChatGPT及生成式AI衍生应用的火爆，这四类公司股价均在2022年1