AI产业链的“戴维斯双击时刻”

个过程。 到这几十亿的体量，几十亿美金的一个体量。这一类都是，初创企业他们的原生的I的一些收入。然后大企业这一边就是我们说的那个头部的几家。那头部几家的话，他们原生收入可能没有那么多。但他们其实在AI云上面赚了很多钱，给他们提供AI的算力这块，他们收益是很多的。包括他们的这个账本增效，还有对传统业务的一些赋能。因为这里的话其实比如说比如说你对传统业务像广告，一个是内容创造，另外一个就是精准投放这一块，它都可以颠覆掉原有的一些算法技术，这块的话没法其实看到的比较不错的另外的一个表现。发言人1 04:38谷歌这边的话，现在可能AI加搜索，颠覆掉原有的搜索，它是属于自我革命的对吧？A大家搜索颠覆掉原有的这个搜索，也是看到不错的这个情况对吧？而且他的我觉得像AI加这种电商，有可能是未来的一个再也能看到了一个新的变革，所以的话他会一点点，他会一点点把我们传统的APP的一些应用替换成AI的这个方式。发言人1 05:07我就我就可以可以可以先就讲一下，比如AI加电商什么就有可能是一个什么形态。我们现在比如购物，你可能像小红书，像什么得物，对吧？你可能需要做很多研究，然后才能锁定到你想要的东西，以及一个最低的价格去获取这个商品。在未来的话，这应该是一个一件事了，就是你跟他说你要什么，要拍一个照片或者给他发个图片。然后他会帮你去首先帮你理解你的用途，就你到底想要什么东西。第二的话就帮你最快的速度定位到一个可能一个直销的一个厂家，对吧？这样的话还省去了这个中间商赚差价，对吧？可以全面颠覆掉现有的这个电商的一个体系，我们就觉得这个是可能AI首先会去替代掉的一些东西，就是原有的一些我们的互联网的一些应用方向，他们会被AI化会被AI化。这里当然也会出现A键，有大量的就是会有agent来辅助AI化的一个具体的一个实现落地，这个过程中就是我们觉得是商业化的第一环就是模型公司的收入大规模的爆发，以及传统的一些互联网的应用被被压化。北化或者agent这块。发言人1 06:12对，那么这一块其实你已经能感受到它的潜力。因为模型公司现在如果能赚到，比如说一两百亿级别的这个美金，因为它只是现在一两百亿美金的这个收入。其实你知道模型公司他们的定位有点像移动互联网时候我们的运营商的一个定位，当然这个比喻可能不是特别恰当，但是它类似它是一个受理量费的一个厂商。就是现在AI的这个代币，就这个token，就是跟移动互联网的流量是类似的。然后你基于这个代币去收钱是吧，基于这个代币去收钱，那这样他基于代币他都能收到这个级别的收入。那你可以想象一下，如果当时移动互联网我收流量费和我后面产生的大量的ARP，就是后面产生大量的互联网应用ARPU，这个是一个什么级别的差距？它可能是一个一和100甚至1和1000的1个差距，所以的话我们觉得未来的潜力还是非常大的，包括欧曼你像他自己的PPT是吧？欧曼他们自己融资的时候给市场画饼，就是说到30年要干到1700亿美金的这种收入，所以这个东西我们觉得初步的商业化其实已经跑出来了，初步商业化已经跑出来了。发言人1 07:14那么这个东西对我们算力这个产业链有什么影响呢？其实就是它会转换我们的这个算力需求的一个来源，就过去你二三年、24年，其实我们投算力。算力其实大部分还是支持训练对整个商业的一个算力板块的一个商业模式。它是有点像是搞基建的。所以我后来也理解为什么有些基金经理会觉得它是周期股。因为你搞训练的话，它就是类似于我模型这个迭代对吧？模型参数规模扩大，然后我只要能够继续扩大，我只要能够继续迭代，我就需要投更多的算力，因为我要支持他的整个的一个过程，所以它有点 像是研发，不断的去烧钱，然后去提升这个模型的一个性能。这个过程大家是对板块是有很大的一个持续性质疑的，对板块有实际限制。因为那个时候你会觉得，我现在训练，那我可能以后就不训练。那我现在投这个算力以后不就就它就会减少，它不会继续的去一个很高的速度去年增，对不对？发言人1 08:08但是我们已经进入到了这个算力的第二个阶段了。就是因为训练的话，其实在过去两年就是持续去做的事情。从今年开始的话，你会发现我们token的这种暴增，其实带来的都是AI的这个推理的需求AI推理需求。所以背后的话就是反复的各种的各样的应用。包括应用的开发？发言人1 08:26包括聊天机器人，包括企业的自身的一个AI化，就它这个传统应用的一些AI化去大量的去调用我们的token。调用了token之后，他他他需要有算力的支持，就你每调用一次他都需要算力支持。这就是我们说的AIAI的这个推理的算力需求。发言人1 08:42最典型的就是之前那个外资行去测算巴克莱的，就那个巴克莱他们去测算谷歌的这个呃TPU的消耗？因为他们token增长很快，他比如说他四月份到480T的那个投肯量，它算到整个一季度可能有600多T的token的消耗。那基于这个大概算到了用最新一代的GPU大概需要27万张卡去支持。但是那个只是一季度，因为二季度它可能一个月就能干到500个T，所以他后面算下来，二季度估计你翻个三倍，翻个三倍的话就变成80万张卡那就相当于你就算我一个季度我要新增大概有五十多万张卡。去支持我的这个token的增长，对吧？所以其实它爆发起来之后，它的速度是很惊人的速度很惊人。当然它可能这个爆发的主体是这个asic而不是过去的这个GPU而不是过去的GPU。发言人1 09:30因为为什么是asic呢？因为我们到了AI推理阶段之后，我是要考虑商业化的，我是要考虑商业收益的。就是我的商业利润等于什么呢？等于我现在我比如说一定要用这个token对吧？或者说去消耗这个token，产生了这个ARPU，就是产生我这个应用层的ARPG。当然如果你是个模型公司的话，那你就是收到跟费也是类似的。发言人1 09:51那么你的这是你的这个收入端，那你的成本端的话，就是你的算力成本。就是你你去处理他那个token对吧？调用这个token，然后所需要的那个算力，单位的flops需要多少的美金成本，对吧？那这个这里的话就是你你压的越低，它压的越低，它它可以实现更高的利润，那它的利润就会越高，所以的话这个过程它其实是它的breaking in even是双向奔赴的。发言人1 10:18我们一方面收入在越来越多的提升，然后我的成本其实是在压降的。因为我的asic的性价比是越来越高的，尤其asic性价比是超过GPU的，吧？因为现在如果你去把主流的asic跟GPU拉出来，我们可以说单位flops算单位flops那个算力的美金成本，asic只有GPU的2分之1到3分之1，asic就几个2分之1到3分。之所以这个过程我们一定会去对更多的asic，然后来推动整个AI推理的AI推理的这加速。所以这个是我们想讲的第一个大逻辑，就是所谓的AI商业变现，它已经在发生，而且它的过去半年的速度是非常快的。如果你单看收入端的话，我觉得应该是一个过去半年应该是翻倍到翻两倍的一个增长。 发言人1 11:02那再往未来半年去看，目前看这个趋势持续的，但是后面大家可能也要去跟踪，对吧？包括就像GPT5，它到底有多惊艳？它能拉动多少token，然后包括后面这些应用的agent化AI化，它到底推的顺不顺，这些我觉得是需要去跟踪的，所以的话这是第一个我们觉得是大的一个变化，它形成我们戴维斯双击里面的PE的提升的部分。发言人1 11:28第二个部分就是我们讲到讲到asic，因为刚刚其实已经讲了asic是占比提升的对吧？大量的推理会用大量的asic，asic性价比高，它又会投入更大的量。这个过程中的话，对板块会形成一个弹性的拉动，而且是超额的弹性拉动，这个是什么意思？就是现在我们asic拉动的光模块PCB的这个价值量是远远超过GPU的是远远超过GPU的。发言人1 11:55这里面我们是做了细致测算的，因为我们有一个比较系统的一个测算，我直接讲结论就是我们可能单位flows的单位flops的这个算力投入，asic拉动的这个光模块或者PCB的价值量，有可能是GPU的大概3倍到4倍。但这个3倍到4倍是个静态的，什么意思？就是说当前当前我们看到的这些架构，基于他们算出来的这个就是单位flows这个拉动量是这样的一个幅度。你未来的话，因为第一你的卡的单位flows会变化，第二的话我的配比可能也会发生变化。所以这个是一个静态的数字，但它也有参考意义，对吧？因为它是反映这个现状的。发言人1 12:32另外一个就是我们如果是从美金出发，就是我单位美金的这个算力卡投入，拉动的这个光模块或者PCB的价值量，或者同连接的价值量，就是basic是GPU的大概接近九倍。对，我们有一套测算算下来应该现在是接近九倍的一个数字。为什么比刚才那个flops拉动更快？是因为我们本身每一张asic卡，每张asic卡它单位flops的美金成本就只有GPU的2分之13分之一，所以你这样一啪啪啪一乘你就乘出来它就是酒杯，对不对？所以它它是这样一种弹性，这个什么概念？就是你后面S就会不停的上，那只要他上，他就会带来超额的增速带来超额的增速。发言人1 13:13所以之前的话我们印象很深刻。因为在这一轮的AI其实最开始是5月1号是一个拐点。因为那个时候是海外营商出了一季报，发现超预期对吧？后面的话5月8号其实就五月上旬，怎么说？五月上旬其实就可能大家从产业链就开始跟踪到26年的这个需求还是不错的，确实也是不错的。发言人1 13:34什么个别客户的800亿增长非常多，当时大家是不信的，资本市场是不幸的。因为虽然说股价上可能当时是有反应的，但是其实不持续。后来又去炒那个创新药跟那个新消费去了。为什么不信？因为当时大家觉得，我好像看到现在云商的这个开支力度已经不低了。发言人1 13:50未来的话可能展望26年27年，大家得开麦森，就是10%、20%的增长是可以实现的那在网上大家都不敢拍，所以大家觉得它的力度已经不小了。包括大家去跟踪这个covers，就台积电covers，发现covers增长也没有特别多，可能也就是中性上的预期在30%附近的一个cos增速。大家无法想象说，为什么你光膜快或者你有什么PCB？这个行业增速会达到百分之四十五十，就26年了对吧？那现在我们就能解释为什 么，因为asic占比提升了，而S拉动的弹性是有超额的，它是有明显的超额弹性拉动的，所以的话就是导致我们后面大家才理解这个事情，才有了后续的一些行情。所以这个位置上我们就是做了一些比较定量的测算，实际上如果你到30年，如果说我们的ic占比持续的提升，这里的话也可以是可以导入两个口径。发言人1 14:44第一个口径是比如说我们是以flows维度去看，就是以是算力规模的维度去看，算力规格的维度去看我的flows。如果是达到50%，就意味着asic是超过GPU，对吧？这个其实博通的CEO之前已经讲过很多次了，在ICPU超过GPUfx这种情况下，就是假设我们的flows是以每年30%的速度增长，就年增的这个年新增的这个算力卡，它的一个标志规模是以30%速度扩张。这个假设大概是什么概念？发言人1 15:11就现在我26年整个算力卡的flops是相当于是25年的1.7倍，就是差不多70%的增长。对，然后我们假设往后看，比如26年到30年就是30K这种情况下的话，我其实算出来整个行业的增速就可以达到30%，就光模块板块增速就能达到30%。可能到30年你可能看到一个接近600亿美金的观光市场。但这里面我已经都考虑过那个价格年降了，我们按10%的年降去算过。同时的话我们没有拍摄CPOIO包括正交版这些东西对光模块PCP的一个市场规模影响。发言人1 15:48这个其实可以另外算，因为你的新技术路径的渗透率这个问题其实非常不确定的非常不确定的。尤其是CPUIO这些CPU的话，现在你基于今年下半年1000台机器去测试，你实际上明年上半年你这个测试结果它就是一个零和一的博弈，行就是行就是一对吧？不行就是零，这东西不行，你就要改方案了。这个东西你其实你这个商你很难用一个模型去去讲，我应该应该有多少渗透率，就这么讲这个东西。对，所以我们算下来就这样的一个增速，真的，这是基于flows。另外一个就是基于我