擠出泡沫、脫虛向實，AI大模型正在回歸價值投資？

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商品推薦、交通管理、生成文章、代碼編程、電影特效制作……自ChatGPT橫空出世以來，AIGC浪潮席卷全球，上下游產業(yè)鏈也因此大放異彩。

市場行情的高景氣直觀反映在股價上，無論AI公司是否盈利，其股價多呈上升趨勢。一些與AI概念有所關聯(lián)的游戲、傳媒等企業(yè)，股價也在普漲。不過階段性來看，近段時間個股的走勢開始分化，有的繼續(xù)狂歡，有的則出現(xiàn)回調，這是AI大模型回歸價值投資的前兆？還是市場進一步沖高前的短暫平靜？

AI概念股價“分道揚鑣” 大漲與回調并存

人工智能已成為當下投資領域的熱門標的，外界對其未來發(fā)展普遍看好，因此，進入2023年，不少AI公司的股價開始“狂飆”。

美股市場上，5月30日收盤時，C3.ai漲幅超過33.4%，Bullfrog AI控股漲約18.5%。英偉達今年以來累計漲幅超160%，一度突破萬億美元市值大關。而在A股市場，據不完全統(tǒng)計，AI芯片相關概念股今年最高點漲幅超22.3%，“AI+”概念相關板塊漲幅均超50%，因此不少投資機構認為，AI板塊將是今年拉動A股市場上漲的“主力軍”。

股價紛紛上漲之際，利好消息仍在頻出。首先是政策推動，“十四五”規(guī)劃已經將AI列為了前沿科技領域“最高優(yōu)先級”來推動發(fā)展。其次是市場信心，騰訊CEO馬化騰在股東大會上表示：“AI是互聯(lián)網幾百年不遇的機會，類似發(fā)明電的工業(yè)革命一樣的機遇。”

就在一切似乎都向更好的方向發(fā)展之際，A股市場卻出現(xiàn)了態(tài)度分歧。4月20日晚間，寒武紀、萬興科技、上海電影、中科曙光、南方傳媒、電魂網絡等一批涉及AI概念的上市公司集中披露股票交易異常公告。進入5月，AI大模型企業(yè)股價亦出現(xiàn)波動，如科大訊飛盤中大幅跳水，寶蘭德、三六零、高偉達等紛紛跟跌，昆侖萬維、劍橋科技企業(yè)股價跌幅一度超5%。

近兩個月的資本動向或許表明，市場已出現(xiàn)泡沫警惕。正如中歐資本董事長張俊今年4月表示，資本作為AI行業(yè)發(fā)展重要的外界影響因素之一，應該回歸冷靜。

這使人想起AI大模型之前的另一大熱概念元宇宙，曾經受資本追捧的程度與今日的人工智能不分軒輊。臉書創(chuàng)始人扎克伯格甚至將公司更名為“元”，在其領銜下，元宇宙關注度和商業(yè)價值直線飆升。然而，好景不長。“谷歌趨勢”網站顯示，2022年元宇宙的搜索流量下降約80%，微軟成立僅四個月的“工業(yè)元宇宙團隊”于今年2月解散，華特·迪士尼公司撤銷開發(fā)元宇宙戰(zhàn)略的小型部門……

對于元宇宙在短短幾年間“熄火”的原因，有分析師指出，這與其長期陷于概念炒作，消費者需求較為模糊有關。而目前人工智能實際上面臨同樣的情況，市場需求與前沿技術匹配度不高，商業(yè)化探索仍在初始階段，警惕資本泡沫的出現(xiàn)，回歸價值投資視角是相當有必要的。

AI大模型回歸價值投資 長期成長性仍缺乏清晰標的

從價值投資的角度看，公司的基本面和長期成長性是核心。目前，AI大模型賽道未來的高景氣度已經成為共識。不過聚焦到具體公司上可以發(fā)現(xiàn)，長期成長性仍缺乏清晰的投資標的。

這與當前AI大模型細分賽道過多有一定關系。據悉，目前有多模態(tài)通用大模型（如OpenAI開發(fā)的GPT-4）、針對特定行業(yè)或領域的行業(yè)大模型（如谷歌開發(fā)專注醫(yī)療健康的Med-PaLM 2）、針對特定任務或場景的垂直大模型（粵港澳大灣區(qū)數字經濟研究院開發(fā)的圖像分割基礎模型Grounded-SAM）、進一步深度定制的專屬大模型四個類型。

眾多賽道下，企業(yè)紛紛加快布局，僅國內市場，截至目前已有30多款大模型，有業(yè)內人士指出，實際上參與研發(fā)大模型的企業(yè)數量已超過60家。

不過，雖然目前AI大模型公司眾多，但實際上各自的業(yè)務差異較大。有革新軟件生產力工具的，如針對搜索領域的基于360GPT大模型開發(fā)的人工智能產品矩陣“360智腦”；有以引入插件的模式來創(chuàng)造AI生態(tài)的，如阿里云自研大模型“通義千問”，采取了OpenAI為ChatGPT引入插件同樣的邏輯。在游戲領域，許多公司甚至提出“all in AI”，如英偉達推出為游戲提供定制化AI模型服務的Avatar Cloud Engine (ACE) for Games，網易自研AI技術也應用于游戲工業(yè)化全流程，關鍵環(huán)節(jié)的工作效率提升高達90%。不難看出，賽道之中的各個選手，很難在業(yè)務層面形成明確的對標關系，缺乏具體的估值錨。

其實，在行業(yè)長期處于上行期且格局尚未確定的背景下，以目前業(yè)務對應的估值衡量其投資價值存在一定的偏差，因此更需關注業(yè)務邊界拓展或新業(yè)務放量而產生的經營拐點，弱化其短期估值。

而經營拐點的出現(xiàn)，往往意味著公司商業(yè)模式的變化。換言之，一項新興技術要保持長期生命力，離不開商業(yè)化的廣泛落地，因此，從應用場景落地的角度來評判當前發(fā)展AI大模型企業(yè)的價值，不失為一個好辦法。網易CEO丁磊也表示，未來在AI大模型競賽中，真正的勝者是能選擇好應用場景的企業(yè)。網易的首要任務是探索AI大模型在不同產品場景下的應用，并研發(fā)出更符合用戶體驗的優(yōu)質產品。

這或許不僅是網易需要做的，也是整個行業(yè)未來的發(fā)展方向。

逐鹿萬億市場 應用場景鋪設邏輯浮現(xiàn)

AI大模型無疑是一個規(guī)模龐大的市場，根據IDC的報告顯示，全球AI市場規(guī)模將在2025年增長至2218.7億美元（約1.5萬億元），而中國作為全球人工智能重要市場，隨著AI應用的不斷落地，預計2019-2025年中國人工智能核心產品規(guī)模將以26.8%的CAGR增長，帶動相關產業(yè)以27.8%的CAGR增長。創(chuàng)新工場董事長、首席執(zhí)行官李開復在2023中關村論壇“人工智能大模型發(fā)展”分論壇上就表示，AI大模型蘊含幾十萬億美元商機。

不過想要逐鹿這片萬億市場，首先需要解決當前AI大模型廣泛應用困難的問題，不少業(yè)內專家認為，AI大模型落地是一個知易行難的過程。缺乏標準化數據、高昂的算力成本，都制約著AI大模型實現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)?；?，如GPT-3訓練的算力成本就超過了400萬美元。而目前AI的技術前沿性與商業(yè)化落地之間仍未融合也意味著，誰家的AI能率先完成泛化應用，誰就能贏得這場賽跑。從目前市場的情況來看，應用場景鋪設邏輯逐漸浮現(xiàn)，一批有潛力的企業(yè)將加速釋放價值。

當前，AI的應用場景鋪設，主要是從四方面來進行，一是通過人工智能優(yōu)化產品與服務，如美圖公司以AI為技術支撐，針對用戶真實變美需求推出美顏相機發(fā)型管家。二是提升用戶體驗，如淘寶推出的AI BUY，幫助消費者提高購物效率。三是降低運營成本，如順豐的AI ARGUS，提升了自動化作業(yè)能力，助力企業(yè)降本增效。四是創(chuàng)新商業(yè)模式，如維智科技推出的決策平臺WAYZBANK提高了銀行等金融場景生態(tài)的決策效率。

場景鋪設的邏輯，實際上與AI大模型的本質不謀而合。李開復認為，AI大模型最容易賦能的是那些已有海量的數據，而且數據被結構化整合的行業(yè)，如游戲、金融，而在制造、零售、健康、醫(yī)療等領域，數據匯總和落地基礎搭建并非一蹴而就，仍需要一定時間。

其中，游戲素來被業(yè)內稱為“AI訓練場”，從AI大模型在游戲行業(yè)的應用，或許能窺見其將來賦能其他行業(yè)的路徑。

一方面，當前AI大模型對于文字和圖像的處理能力已經成熟，根據開發(fā)者所提供的關鍵詞，AI大模型能快速生成大量素材，提升效率，優(yōu)化開發(fā)成本。如網易2023年第一季度財報中凈收入250億元、凈利潤76億元的數據超出市場預期，就與其推出的數十款AI提效工具有關。另一方面，不少游戲公司在游戲中應用AI大模型生成對話技術，為玩家提供更好的互動感和游戲體驗。如游戲《九畿：岐風之旅》中的智能萌寵“玖玖”就是利用AI大模型設計的生成式對話智能精靈，能與玩家進行自然、個性、有趣的對話互動，提升了游戲的趣味性。

而AI大模型能賦能游戲發(fā)展，與其開發(fā)流程易標準化、數據累積和場景學習難度較小、容易規(guī)模化復用有關。基于此，為了實現(xiàn)AI大模型在更多行業(yè)的規(guī)模化復用，就需降低應用門檻以及邊際成本，開發(fā)預訓練大模型可以說是必要舉措。

在這一方面，當前許多企業(yè)已經開始相關布局，如網易承擔浙江省級尖兵項目“超大規(guī)模預訓練模型云平臺”建設，華為近日發(fā)布業(yè)界首個千億參數中文語言預訓練模型云盤古NLP大模型，Meta開源了SAM模型，向視覺基礎模型縱深邁進。

可以預見，隨著數據量和計算能力的增長，AI大模型的準確性和泛化能力會進一步增強，將不斷塑造新業(yè)態(tài)、新場景，創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值，屬于AI行業(yè)的“iphone時刻”有望真正到來。但行業(yè)的長期發(fā)展需要擠出資產泡沫，近期AI概念股價出現(xiàn)部分回調或許意味著，資本正在從短期炒作轉向長期價值，這對AI大模型的發(fā)展而言，無疑是一個好消息。

作者：好藍不靈

來源：港股研究社

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