2023，谁在从AI中赚钱？

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来源：钱皓频道

AI正在将世界分成两半。 

以ChatGPT等人工智能应用的面世，突破性地改变了诸多行业与劳动方式。曾经被认为难以替代的创造性脑力劳动，正在迎来分解和重构，“灵感”揭去了神秘的面纱。在游戏和音乐、设计等领域，AI已经开始占据一席之地，据媒体报道，正在大量部署AI的公司中，有的预计一年可节省20万成本。 

AI也为一二级市场带来了巨大的财富效应。从算力和芯片的供应商，到大模型的开发商，乃至应用层的相关概念股，都经历了营收暴涨或估值飞跃。高盛科技投资组合经理布鲁克·戴表示：“我投资科技行业已经30多年了，人工智能是我见过的最令人兴奋的发展之一。 

这样的两面性，正是AI作为产业风口的特色：他既可能疯狂烧钱，又提高效率；既让传统产业面临挑战，又在缔造新财富神话；既能抛下人不打招呼，又可将企业送上风口。 

对我们来讲，该如何抓住AI风口呢？在考虑对策之前，我们首先要思考一个问题，为什么AI会突然爆发？ 

AI极简史

AI就像高速公路旁的里程石，“当你在地平线上看到它时，它很快就到你眼前了。”

大模型的起源可以追溯到20世纪80年代，在之后的几十年里，随着计算机的性能发展，神经网络模型的深度和训练数据的规模缓慢增加。到2006年深度信念网络模型提出，为深度学习模型开辟了思路。2017年，Google 团队研发出了Transformer 架构，深度学习参数规模达到了上亿，真正意义上的大模型才得以诞生，而此时，距离GPT-3的诞生已经只有不到5年时间。

从总体而言，AI产业的发展特质是“缓慢积累，突然爆发”。与新能源、互联网等需要漫长的基础设施建设与产品普及不同，AI因为有芯片和云服务等基础设施部署方便、边际成本低等优势，所以其发展核心是技术进步，只要技术参数达到阈值之后，那么其应用规模就会快速扩张。

而且，ChatGPT远非人工智能的全部内容。在国外，Meta（Facebook）和谷歌紧紧跟随微软步伐；在国内，从百度“文心一言”，到阿里的“通义千问”，从腾讯“混元”，再到华为“盘古”。自今年3月以来，已有超过20家企业入局大模型赛道，其中既有对标GPT的通用大模型，也有聚焦垂直行业，在开源大模型基础之上训练的垂类大模型。

而除了涉及算法研究和模型构建的“技术层”产业，人工智能产业链还有基础层和应用层两个部分。基础层顾名思义，就是主要提供硬件设备和软件服务的基础设施，其中主要涉及AI芯片、云计算等领域；而应用层主要涵盖了包括金融、汽车、医疗等需要人工智能技术的的应用场景，参与者是专注各种具体场景的公司。 

由此可见，AI已经跨过专注通用大模型发展的初期阶段，走向基础层追求低成本高算力、技术层从通用迈向垂类、应用层在不同产业实现落地价值的新阶段，产生更为巨大的产业机会。 

然而，正因为机会太过巨大，幽静的水深下，潜藏着无法捉摸的机遇。

我们投资AI，是在投资什么？

与众多风口一样，AI投资的背后，有困难更有障碍。

如前文所述，AI的核心驱动力并非普及，而是技术。因此，一旦技术水平进步不如预期，或者无法支撑起实际的应用场景，AI产业的发展，就会变成一副“看上去很美”的幻景。 

广发证券认为，国内资本市场很难影响和决定未来AI产业投资的走势，其主要受两个外界因素影响，一方面国内大模型平台的产业化实践突破，另一方面是是海外生成式AI商业化的技术变现，尤其是行业应用的商业化规模落地如果不能达到预期，那么整个AI产业的投资逻辑都会被动摇。 

而这两点的本质，都是AI内容的精度和成本，必须在具体场景达到能够商业化的水平。 

另一方面，因为AI发展不动则已、动则爆发的特性，所以对投资人的前瞻性提出了更高的需求。显然，如何从无数的AI投资建议中去伪存真，不同的投资人会有不同的看法。而无法形成投资共识，意味着在资本市场AI领域将会“节奏不断”。 

华安证券就指出，市场拔估值行情希望率先反映可能涌现的“超预期”，但不同投资者对业绩兑现的时滞容忍度不同，因此步调不一致之下，行业今年经历较大涨幅后可能存在调整。