核心观点与关键数据
- 生成式人工智能（AIGC）引领资本市场上涨：以 ChatGPT 为代表的 AIGC 打开资本市场想象力，推动全球投资人对其高度预期，带动美股科技股领涨。2023 年美股纳斯达克指数上涨 37%，费城半导体指数上涨 49%，而中国相关指数表现相对平淡。
- GPT 模型持续升级迭代：OpenAI 的 GPT 模型从 GPT-2 到 GPT-3 再到 GPT-4 持续升级，参数量大幅提升，性能显著增强。GPT-4 支持图像和文本输入输出，识图能力强大。OpenAI 从开源走向闭源，通过 API 接口加速商业化，2023 年收入或超 13 亿美元，估值达近 900 亿美元。
- 算力需求快速提升：生成式人工智能训练对算力要求持续提升，英伟达凭借其芯片性能和 CUDA 软件生态占据市场优势。2023 年第二季度英伟达收入达 135 亿美元，同比增长 101%。英伟达 GPU 产能紧张状态或持续至 2024 年，但面临谷歌、亚马逊等科技巨头自研芯片的挑战。美国政府对华禁令将影响英伟达在华销售。
应用层机遇与挑战
- AI 原生应用和下一代科技硬件：长期看，生成式人工智能重构千行百业，应用层蕴藏规模庞大、收益丰厚的投资机会。AI 原生应用可能是人工智能中长期最重要的机遇，微软 Copilot、Adobe Firefly 等已展现潜力。
- 数据治理和模型精进是前提：中期看，数据治理和模型精进是确保人工智能应用大规模产业化落地的前提。MaaS（Model as a Service）+ API 调用模式或成为潜力方向。
- 垂直领域挑战：人工智能整体进展显著，但在垂直领域的数据和算法方面仍面对诸多挑战。传统行业的数据治理仍处于早期，算法方面需要开发者针对不同场景微调模型，处理“幻觉”问题。
研究结论
- 短期投资机会：在爆款应用和商业模式不确定的情况下，算力是当前相对确定的投资机会。
- 长期投资机遇：生成式人工智能将孕育长期可持续的投资机遇，AI 原生应用和下一代科技硬件有望带来更多科技创新和投资机会。
- 中美产业差距：中美人工智能产业客观差距仍存，中国亦面对算力硬件的瓶颈，但人工智能将重构千行百业，带来长期投资机遇。
