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AI調整之后,市場(chǎng)邏輯變了嗎?|訊息

近期,AI概念集體陷入調整,TMT板塊從高位震蕩回落,市場(chǎng)關(guān)于A(yíng)I的疑問(wèn)也漸多,這是否意味AI熱潮已經(jīng)結束?AI調整后市場(chǎng)的邏輯發(fā)生變化了嗎?


(資料圖片)

5月8日,國盛證券分析師宋嘉吉和黃瀚在題為《AI調整之后的思考》的研報中指出,AI調整之后,市場(chǎng)的邏輯并未改變。

分析師認為當OpenAI的生態(tài)逐步完善后,“算力即權力”將成為AGI世界的主旋律。緊跟AI本身發(fā)展的趨勢、尋找邊際變化仍是核心。

緊跟AI趨勢

分析師指出,年初AIGC浪潮之初,市場(chǎng)的邏輯鏈條是:ChatGPT興起——OpenAI算力需求增加——英偉達及海外大廠(chǎng)先行——國內跟進(jìn),A100頻頻漲價(jià)、一卡難求——有兩條思路:

1)以光模塊+PCB+服務(wù)器為主的海外供應鏈;

2)以寒武紀+景嘉微+海光為代表的的國產(chǎn)替代鏈。

當下,這些邏輯變了嗎?——沒(méi)有!

分析師指出,ChatGPT之后,一方面看到多模態(tài)的興起,另一方面,各種開(kāi)源、小模型頻頻亮相,本周末OpenAI又發(fā)布了開(kāi)源的“文本生成3D”模型Shap-E,并公布了該模型的權重、推理代碼和樣本,只有這樣才能降低門(mén)檻、加速AGI應用的落地:

市場(chǎng)一直有疑問(wèn),開(kāi)源模型、垂類(lèi)模型對算力的需求減少,是不是構成利空?

用大家熟知的交通網(wǎng)絡(luò )舉例,光有國家干線(xiàn)是不夠的,還需要城市、鄉村的多級交通網(wǎng)絡(luò )才能實(shí)現點(diǎn)對點(diǎn)的連通,后者的發(fā)展會(huì )加速干線(xiàn)的擴容,形成正向循環(huán)。

因此,對于A(yíng)GI而言,開(kāi)源模型、垂類(lèi)模型是發(fā)展的必然,是算力正循環(huán)的開(kāi)始。

根據Similarweb的統計,OpenAI的瀏覽量排名從2022年底的1879名上升到2023年1月的51名,再到3月位列第18名,月均訪(fǎng)問(wèn)量從2023年1月的6.67億次提升到3月的16億次,而這還是在限制用戶(hù)注冊的情況,在一個(gè)多季度的時(shí)間內實(shí)現的。

分析師認為,當OpenAI的生態(tài)逐步完善后,“算力即權力”將成為AGI世界的主旋律。A股的算力邏輯均來(lái)自對生成式AI快速發(fā)展的映射,因此,緊跟AI本身發(fā)展的趨勢、尋找邊際變化仍是我們研究的核心。

還有哪些AI新方向?

分析師指出,對于TMT的新主題,市場(chǎng)總會(huì )經(jīng)歷“好奇——興奮——審美疲勞——失落”心理輪回,如果是一般的主題,或許一個(gè)輪回就結束了,但對于大級別的科技創(chuàng )新往往會(huì )周而復始:

站在首輪的調整階段,投資者或將放大短期波動(dòng)而忽略“戰略級”創(chuàng )新之下的長(cháng)期愿景,讓市場(chǎng)重拾信心需要新的“戰術(shù)級”催化。

一方面,各類(lèi)開(kāi)源模型、垂直模型的出現將會(huì )帶來(lái)“量變到質(zhì)變”的催化,讓各行各業(yè)會(huì )用、能用AGI實(shí)現各種功能,雖然對二級市場(chǎng)而言,這種催化不顯著(zhù),但確是產(chǎn)業(yè)界實(shí)實(shí)在在能感知到的。

另一方面,“游戲”是AGI重要的試驗場(chǎng),未來(lái)更將是融入學(xué)習、社交、創(chuàng )作、分享的元宇宙。分析師解釋稱(chēng):

登陸這一賽博空間,可能是一天工作、生活、學(xué)習的開(kāi)始,如同《西部世界》一般。

代入上帝視角后,用戶(hù)可以穿越于不同的賽博空間中,從內容參與的角度看,我們每天的時(shí)間或許會(huì )變成24*N,而元宇宙將成為無(wú)盡的游戲。

在這里,我們可以看到游戲引擎、數字人、向量數據庫、邊緣算力等一系列的創(chuàng )新,部分投資者會(huì )認為這些概念離落地較遠,但在A(yíng)GI的驅動(dòng)下,各類(lèi)新技術(shù)的嘗試周期將縮短,根據DCF模型,對于t的容忍度提升,本身也有利于這些新概念、新產(chǎn)品的折現。

同時(shí),研報指出,AGI落地過(guò)程中機會(huì )不容小覷。在面向B端用戶(hù)時(shí),不僅是調用OpenAI的API接口,還需考慮數據隱私、算力部署、響應速度、使用成本等諸多問(wèn)題,這是真正將AGI從玩具變成工具的過(guò)程,需要更多工程實(shí)現上的縫合與創(chuàng )新,或許是下一階段的機會(huì )所在。

本文主要觀(guān)點(diǎn)來(lái)自國盛證券分析師宋嘉吉 (S0680519010002)和黃瀚(S0680519050002)發(fā)布的報告《AI 調整之后的思考》,有刪節

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