聚焦AI投资机遇
编者按
随着ChatGPT风靡全球，一场人工智能（AI）革命正在到来，许多行业和领域加速拥抱人工智能。本期资本市场聚焦人工智能应用的现状与不足，以及未来人工智能领域会诞生哪些新的投资机会。
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■中国经济时报记者 刘慧
从人工智能（AI）AlphaGo战胜围棋高手李世石，到OpenAI的聊天机器人ChatGPT风靡全球，有专家称，人类已从信息社会进入智能社会，一场新的AI革命正在到来。
最近，由ChatGPT引发的人工智能热潮也在A股激起了波澜。接受中国经济时报记者采访的专家表示，人工智能板块在基础技术层和实际应用层已诞生出新的投资领域，让各公司之间产生激烈的竞争。随着市场需求的不断增加与多元，未来五年人工智能应用市场规模将保持良好的增长态势，商业变现有望加速。
AIGC领域迎来重大发展
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ChatGPT的火热带来市场对人工智能生成内容（AIGC，AIGeneratedContent）的关注，AI领域市场空间逐步广阔。
复旦大学中国金融法治研究院副院长施东辉对本报记者表示，AIGC与互联网的发明一样重要。对企业而言，AIGC有助于实现降本增效；对用户而言，AIGC降低内容创作门槛，内容供给或呈现爆发式增长。据Gartner测算，当前AIGC占所有生成数据小于1%，预计该数字到2025年或上升至10%，覆盖文字、图像、视频、音频以及虚拟人等领域，或成元宇宙基建内容的组成部分。
中泰证券首席策略分析师徐驰对本报记者表示，对于目前一些中国互联网公司的AI服务，如搜索引擎等，是弱AI或决策式AI的通用型应用，底层技术是深度学习。后来发展起来的图片识别、语音合成、音频视频的识别等，其功能核心是智能识别与简单决策，对结构化数据的理解能力较弱。随着OpenAI的GPT-3出世，AI可识别的数据不再是已标注过的结构化数据，对于人类语义和情感的理解有了重大变革，AI技术的应用开始从决策式AI向生成式AI转变，AIGC领域迎来重大发展。
“围绕AIGC商业化的两大主线人工智能板块诞生出新的投资领域：在基础技术层，关注具备构建大规模预训练模型能力的重点公司；在实际应用层，关注生成式AI在C端具有商业化实际应用场景理解和业务优势的公司。”徐驰说，当前AIGC创业环境的火爆是由大模型的开源化驱动的，大模型API的公布和模型的开源使得资源有限的公司能用上最尖端的生成式AI技术，也让这些公司之间产生激烈竞争，因为各公司可以使用相同的底层模型。即使是该领域相对成熟的公司也不享有重要的技术、产品或数据“护城河”。
徐驰认为，在AIGC赛道上，不论公司规模大小都要不断创新以跟上新模型的发布。从中国市场的实际投资领域看，技术层的投资机会集中于具备强大算力、数据、技术储备的公司。在实际应用端，生成式AI可以生成文本、图像、视频、代码等多种形式的内容，在实际细分领域的应用中绘画、剪辑、写作等均有落地项目，如曾经火爆出圈的AI绘图软件MidJourney。过去市场担忧AIGC在产品应用端和商业变现方面存在不确定性，随着ChatGPT在消费端和商用端的商业化探索，AIGC应用的市场潜力开始显现，应用落地和商业变现有望加速。
在他看来，中国市场过去专注于决策式AI应用的公司，其核心技术从决策式AI到生成式AI的转变将孕育新的投资机会。如图片、文本识别向图片、文本生成转变，此类公司在垂直领域与碎片场景具有商业化实际应用的理解和业务优势，不需要投入过多的资源，就能依靠技术与数据储备训练出一些生成式AI的细分应用。
从板块估值来看，中泰证券研报显示，人工智能板块处于估值修复阶段。“人工智能指数”当前的市盈率达到46.58，处于全部A股市盈率71%分位点处；市盈率中值37.12，处于全部A股市盈率62.6%分位点处；从2023年初至今，相较于沪深300、上证50涨幅较大。
AI技术与融合应用渐次突破
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赛迪顾问数据显示，2022年中国人工智能应用的市场规模达到1100亿元，同比增长16%。人工智能关键技术与融合应用渐次突破，应用场景涵盖智能制造、智能交通、智慧金融、智能医疗、智能教育等。随着人工智能赋能百业的效果日益显著，更多行业和领域正加速拥抱人工智能。
赛迪顾问副总裁宋宇对本报记者表示，人工智能应用的市场空间是巨大的，无论是智能驾驶、工业智能，还是计算机视觉、语音识别，都相当可观。在人工智能典型的应用市场中，计算机视觉、语音语义、机器学习和知识图谱几大板块表现突出。ChatGPT在人工智能领域掀起新热潮，国内外科技巨头企业作出响应，谷歌推出Bard，百度推出“文心一言”。由自然语言处理和知识图谱构成的对话式AI引起市场关注。
人工智能应用中仍存在部分不足。宋宇表示，一是所需数据与现有数据库不匹配，行业应用中的数据存在缺失、杂乱、难读取、具有时间差异的现象，部分文本数据难以生成数字信息，不同设备的数据格式不一致，获取信息不具备时效性或存在获取风险，导致实际应用时数据获取不完全。二是框架、模型、系统不适配，人工智能实际应用中涉及多种模型、框架和系统的融合实用，跨平台的操作系统常存在难适配的问题，多品牌设备存在技术性能不统一、应用端可能存在因开发平台不同带来的兼容性差和效率低等问题。
展望未来，宋宇表示，从整体市场环境看，人工智能领域的未来前景向好。随着市场需求的不断增加与多元，未来五年人工智能应用市场规模保持良好的增长态势。生成式AI、智能辅助驾驶、存算一体芯片和智能机器人将成为人工智能主要关注的应用领域。自动驾驶乘用车渗透率不断增加，2022年行泊一体功能开始在多款车型上实现量产，适用于城市场景应用的智能辅助驾驶普及程度将持续提升。有部分应用于端侧可穿戴设备、泛安防等领域的存算一体芯片实现量产，2023年起存算一体芯片将逐渐在云端实现落地应用。人工智能在工业制造领域表现良好，运用人工智能技术的智能机器人在制造行业的应用逐渐广泛，未来人工智能在制造行业的渗透率将持续提升。
人工智能细分行业比较 AI芯片潜力更大
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■张炜
ChatGPT热炒使得A股市场相关板块被热炒，有的概念股短线股价翻倍。相关专家及市场人士在接受中国经济时报采访时表示，云计算、AI芯片及大数据等行业受到政策支持，未来有较大发展空间，有机会让资本市场投资者分享科技发展的成果。
AI芯片迎来高速发展期
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“有人把数字经济分为三层：核心层+狭义层+广义层，其中，核心层主要是硬件制造、软件和IT咨询、信息服务和通信技术，数据、云计算和芯片就属于核心层。”上海国家会计学院数字金融研究中心主任马长峰在接受本报采访时称，对于这些技术，第一，国家很重视，政策方面长期利好，这对发展数字经济从而转变为创新驱动发展模式至关重要。第二，相关技术应用在某些方面真正达到国际领先，但不可能是全部。第三，在材料、工艺、工业软件等方面的创新水平还有很大空间。第四，必须更加重视源头创新。目前国内更多是在别人基础上改进的改良型创新，缺少从无到有的突破性、颠覆性创新。
ChatGPT问世是一个典型例子。美国OpenAI已取得突破性进展，国内的BAT接着宣布跟进。“这说明我们还在追赶，远远还没到领先。”马长峰说。
巨丰投顾高级投资顾问谢后勤在接受本报采访时表示，随着社会信息化和智能化的不断发展，全球已逐步进入到数字经济时代，云计算作为大数据和人工智能的关键枢纽，对于全球的信息革命都起到至关重要的作用，未来10年都会保持较高的景气度上行趋势，二级市场上亦是如此。
“如果说云计算是链接数字和人工智能的枢纽，那么，数据就是数字经济下的核心基础了。数据中心作为数据枢纽和应用载体，是数字经济的基石，人工智能、大数据、云计算、元宇宙、物联网等都需要数据中心提供算力及存储。”谢后勤说。
复旦大学证券研究所副所长王尧基在接受本报采访时表示，从发展态势来看，我国云计算行业已进入新的发展阶段，市场格局、客户结构等出现明显变化，虽然保持较快增长，但市场增长总体趋于平缓，正逐渐由原来的高速增长期步入稳步发展期。由于大数据正在成为重组全社会要素资源、重塑经济结构及改变竞争格局的重要力量，我国大数据行业正处于快速增长过程中。随着云计算、消费电子、无人驾驶、智能手机等下游产业的升级加快，我国AI芯片产业正在迎来高速发展期。
王尧基认为，我国云计算行业已发展到比较成熟的“下半场”，AI芯片行业还在高速发展的初级阶段，大数据行业增长态势介于云计算与AI芯片行业之间。而在AI芯片行业，预计未来景嘉微、寒武纪等龙头企业增长最快。
ChatGPT热带动市场需求
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“数据是AI大模型的‘燃料’，是AI技术实践的基石。”某券商分析师在接受本报采访时说，庞大的数据量是ChatGPT取得出色效果的原因之一。
根据国际数据公司（IDC）数据，中国人工智能市场规模预计2025年有望达到184.3亿美元，年复合增长率达24.4%。AI产业对训练数据服务的需求持续产生、规模继续扩大。人工智能技术要求算法模型根据潜在的应用场景变化而持续更新，因此，算法模型所使用的训练数据亦需要定期更新。具体而言，约三分之一的算法模型每月至少更新一次，约四分之一的算法模型每日至少更新一次，算法模型持续更新的特点将进一步拓展各领域训练数据的需求空间。
作为科创板公司，海天瑞声通过设计数据集结构、组织数据采集、对取得的原料数据进行加工，最终形成可供AI算法模型训练使用的专业数据集，阿里巴巴、腾讯、百度、科大讯飞、海康威视、微软等均为其客户。在本轮ChatGPT概念行情中飙涨，海天瑞声1月30日至2月15日累计大涨逾250%。
此次，ChatGPT热有望进一步带动AI服务器的采购需求。国内的相关AI服务器厂商主要有浪潮信息、中科曙光等。
随着人工智能市场需求潜力逐步释放，通用型人工智能芯片未来将成为该市场的主流产品。根据市场调研公司Tractica的研究报告，人工智能芯片的市场规模将由2018年的51亿美元增长到2025年的726亿美元，年均复合增长率将达到46.14%。
我国AI芯片需求将持续上涨。国信证券研报指出，AI芯片的出现让大规模的数据效率大大提升，极大促进了人工智能行业的发展。GPU、NPU、FPGA和各种各样的AIPU专用芯片，面向复杂的并行计算场景。目前，寒武纪、商汤、海光信息、浪潮信息、中科曙光、景嘉微、立昂技术、中国长城等国内厂商均具备算力基础。
王尧基提醒，ChatGPT热带来了A股市场相关概念股炒作，但其中存在良莠不分的现象。有的公司人工智能业务的“含金量”不高，有的公司大股东与高管更是趁机在股价高点减持。AI领域对专业知识要求较高，迭代较快，普通投资者往往缺乏专业知识，更要保持理性，不要盲目跟风。
哪些智能化场景落地会成为投资热门
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■中国经济时报记者 郭锦辉
在ChatGPT浪潮下，大模型正在让人工智能技术从五年前的“能听会看”，走到今天的“能思考、会创作”，未来有望实现“会推理、能决策”的重大进步。随着时间的推移，智能化场景的落地正呈现出更加深入、更加广泛的趋势。
加速布局
当前，人工智能发展如火如荼，其应用也渗透至不同领域，协同运营管理就是其中之一。致远互联相关负责人告诉中国经济时报记者：“我们携手百度AI联合推出智能工作助手，最近新一代协同运营平台COP加入百度‘文心一言’生态圈。‘协同+AI’打造数智运营服务，将是对话式语言模型技术在国内协同管理领域的首次‘着陆’。”
人工智能应用的加速落地推动了我国人工智能服务器的高增长。目前，浪潮、新华三、宁畅、安擎等诸多厂商正推动人工智能基础设施产品的优化更新，探索赋能技术升级。
浪潮科学研究院院长李锐对本报记者表示，数实融合的核心是AI，智算中心普惠是关键，而智算中心的建设，最核心的内容就是算力和算法，也就是算力基建化、算法基建化。机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术将不断催生新算法、新模型、新范式，为产业发展提供更多的可能性。同时，随着边缘产业的兴盛，“万物互联”的智能世界加速到来。促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级。
人工智能支出已成为支持企业数字化转型支出的主力之一。IDC与浪潮联合发布的《2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，全球范围内的企业，在包括软件、硬件和服务在内的人工智能市场的技术投资从2019年的612亿美元增长至2021年的924亿美元，到2025年有望突破2000亿美元。
投资潜力
京晋电子中心是服务于清华大学电子系科技成果转化的创新平台，该中心负责人杜劭君对本报记者表示，有投资潜力的人工智能细分领域应具备三个特征：具有规模性应用场景及需求的行业、原始创新技术驱动、具有人才聚集基础。
“智能驾驶、人脸识别、机器视觉、指纹识别、手势控制这几个领域已经是日常生活中经常使用到或已经看得见的人工智能应用领域，具有比较成规模的应用性场景。我国的科技创新具有体制优势，如果通过原始创新实现从0到1，这类技术驱动的产品、项目、企业就具有了阶段性的比较优势，也是各类资本争相投资的对象。”杜劭君说。
国务院发展研究中心信息中心副研究员胡豫陇对本报记者表示，目前人工智能技术经历了由爆发到冷静的过程，逐步演进出一些符合经济社会发展需求的技术趋势，包括向着“超大模型+海量数据”相结合的方向演进、更加注重数据标注和数据质量提升、多领域融合发展等。
在胡豫陇看来，数据是驱动人工智能应用成熟的根本要素，具备海量数据和明确行业需求的领域将率先发展成熟。如金融领域的量化交易，客户交易行为预测；医疗领域的影像诊断，智能诊疗；电子商务领域的销售预测，仓储管理；交通领域的智能驾驶，城市交通疏导等。
“ChatGPT的火爆源于人工智能技术在过去几年里取得巨大进步。”浙江大学电气工程学院副教授孟濬对本报记者表示，人工智能技术的发展有几个特点：机器学习技术和大数据分析技术正成为人工智能发展的核心；深度学习和神经网络等人工智能技术被广泛运用；人工智能应用领域正在从硬件图像、自然语言处理、电子商务等领域扩大到更多领域；与传统计算机科学相比，人工智能更多地强调学习，以实现更好的性能。
在孟濬看来，我国人工智能行业投资空间巨大，具有很大的潜力，尤其是智能家居、自动驾驶、医疗健康、金融服务、无人机、精准化农业等细分领域，将有望率先发展起来。
“从全球对比来看，我国目前是人工智能领域最具投资潜力的国家。”胡豫陇说。他认为，从应用现实来看，目前已有的各类算法技术在各国间差距不大，而真正拉开投资潜力差距的要素是场景和数据。我国拥有全球最大的消费和生产市场，相应的智能应用场景和数据丰富，这为人工智能发展提供了充分的探索、发展和成长空间。
胡豫陇呼吁，由于目前人才不足、投入不足、产业对人工智能技术认可不足等外部环境问题制约着我国人工智能投资的发展，我国需要进一步完善政策引导和市场环境，提升我国人工智能领域的投资价值。
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