核心观点
- AI发展阶段判断：AIGC技术经历了起步阶段到快速发展阶段，ChatGPT的出现标志着AI革命的开始，自然语言理解增强、输出质量提高、下游应用拓宽、普及性提升，AI赋能和颠覆已经开始。
- AI对产业链颠覆程度不同：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）。其中，基础设施类最为稳定，小白调用类短期受益，流程管理类中期受益，小模型赋能类长期受益。
- 四类公司股价走势分化明显：2023年初至今，基础设施类公司上涨幅度最大（131.12%），流程管理类其次（93.28%），小白调用类（64.49%）和小模型赋能类（41.72%）涨幅较低。基础设施类符合预期，流程管理类表现超预期，小白调用类与大盘表现基本相当，小模型赋能类低于预期。
- 大模型发展方向确定，带动算力需求持续：AI基础设施板块持续受益，2023年算力市场584亿美元。英伟达和AMD在AI算力市场二分天下，预计2024年AI芯片出货量将超过100万颗。海外大模型已形成一超多强格局，GPT和Sora模型占据领先地位，其他厂商也推出多款媲美甚至超越GPT-4性能的模型。
- 多数赛道参与者快速跟进，短期内少有行业被AI颠覆：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。但以小模型为核心产品的公司，如Jasper AI、Stable Diffusion、Midjourney，均有用户活跃度下行的趋势。
- 跟踪指标上，可期待应用层业绩释放：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、AI Copilot等。大模型推理价格将进一步降低，大模型B端普及度有望提升。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。
关键数据
- 2023年初至今，基础设施类公司上涨幅度为131.12%；流程管理类和小白调用类其次，分别为93.28%和64.49%；小模型赋能类上涨幅度最低，为41.72%。
- 2023年AI服务器训练需求占比达41.5%，预计2025年将降低至39.2%。
- GPT-3模型参数量为1750亿个，训练成本通常约为6N FLOPS。
- GPT-4参数量最高达15000亿个，算力需求最高可达31251 PFlop/s-day。
- AI芯片2023年潜在市场合计584亿美元。
- 英伟达2024财年数据中心收入475亿美元，AMD 23全年数据中心收入65亿美元。
- MI300X公开销售的价格约为1.5万美元，H100在长期供不应求下定价近4万美元。
- 文心一言4.0中文水平已超GPT-4。
- 科大讯飞星火大模型V3.5在逻辑推理、文本生成、数学答题及小样本学习能力上均实现了大幅提升。
- 微软已将AI助手Copilot全面嵌入旗下软件，包括Office 365、Windows Copilot等。
研究结论
- AI赋能趋势较为确定，未来企业将依赖于定制化的AI算法和内部数据来构建专属于自己的小模型。
- AI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。
- 下一代GPT模型或其他厂商发力，可能会对这些复杂场景实现突破。
- AI在四类公司中的应用，短期内以低门槛或环节单一的场景为主，长期来看小模型赋能类会充分享受AI带来的效率提高和生产力解放。
