買方科技軍團眼中的AI
涉及AI領域的賣方研報多達上千份，但以買方視角全面深度解讀的報告卻并不常見。
龍年伊始，OpenAI再次扔出“王炸”——正式發布了首款文生視頻模型“Sora”。
48個對外展示的視頻，不僅畫面逼真、光影考究，而且在物理效果、運動連續性、人物一貫性等方面表現出接近真實世界的高超水平，將同期的其他文生視頻應用遠遠甩在了身后。
Sora在全球范圍內掀起的驚濤巨浪，引發了人們對人工智能領域一日千里的驚嘆，“以前需要花費一年的進展，后來變成了幾個月就能實現，如今又變成了幾天、幾小時”。
人工智能技術正以前所未有的速度大踏步前進，圍繞人工智能的話題更是熱議不斷。從關注度來看，僅涉及這一領域的賣方研報便多達上千份，但以買方視角全面深度解讀的報告卻并不常見。
2月27日，景順長城科技團隊發布《重塑與創造——2024AI洞察報告》（下稱《報告》），這是繼新能源汽車報告、半導體報告之后，該團隊第三次發布科技洞察報告。
01 AI+產業的十大預測
《報告》開篇，景順長城科技團隊對于AI+產業做出了十大預測，包括AI將帶來一場席卷各行各業的技術革命；大模型正在向多模態和AI Agent方向進化；海外模型將走向寡頭格局，國內存在約一年代差；AI將明顯提升腦力勞動效率，推動生產力革命……
《報告》同時指出，AI的發展經歷多個階段，從狹窄專用到通用人工智能的轉變。
而AI本次爆發的核心原因在于其可以跨領域學習和與人類交互，深入到生產和生活的方方面面。這場AI革命將引領技術領域的變革，降低腦力勞動成本，帶來新的市場機會和財富變革。
從發展階段看，當前AI處于第二階段，未來有多種突破可預期。因此，需要關注產業長期的發展與應用潛力，而非過度強調短期效應。
對于如何分析AI產業？《報告》也給出了思路，可以從模型層、算力層和應用層三個層次進行分析。模型層相當于AI的大腦，算力層是其糧草和營養補給，應用層則是執行機構。
《報告》的第二至第五部分，則分別從模型層、應用層（軟件端）、應用層（硬件端）、算力層展開詳述。
對于模型層，《報告》指出，大模型是AI的核心，長期發展的終局是人工通用智能（AGI），具備高度自主性和創造能力；短期內，下一代大模型將向多模態與AI Agent進化。海外大模型競爭走向淘汰賽模式，模型每年升級一代，競爭門檻不斷提升，走向寡頭格局。中國大模型目前與海外有1年代差，但有望持續追趕海外發展。
如果說，模型層更多是講技術本身，那么應用層便是技術轉化為商業價值的載體，而這也正是更接近普通消費者和投資者的部分。對此，《報告》的第三和第四部分，分別從軟件和硬件端來分析AI的應用場景。
《報告》的第三部分指出，當前AI應用可分為生產力和泛娛樂兩個場景，其中，生產力場景下，AI提供效率價值；泛娛樂場景下，AI提供體驗價值。
關于商業化落地，《報告》認為在容錯率較高的場景，AI應用將先行實現商業化。大模型的能力半徑是影響應用落地的關鍵因素，目前圖像生成模型與大語言模型相對成熟，在相關領域實現了工作流的自動化。
泛娛樂領域是另一個重要的AI應用場景，其中，游戲是最適合與AI結合的場景，AI可以改變游戲內容和形態，創造出具有無限可能性的游戲體驗。AI的應用還可能導致產業鏈格局變革，游戲廠商的話語權可能下降，而平臺地位可能得到突顯，可能出現泛娛樂領域的超級平臺。
《報告》的第四部分提到，AI在軟件端應用落地將帶來顛覆性變化，同時也促使硬件端創新。下一代AI終端將百花齊放，從手機和電腦拓展至可穿戴設備，從自動駕駛的汽車延展至機器人。AI終端將普及，驅動新的智能終端產生。
如果說軟件和硬件端的應用落地，是AI為人類帶來的累累碩果，那么針對算力層的基礎設施建設，則是AI這顆大樹深扎在土壤中的根系，為產業發展輸送源源不斷的“養分”。
《報告》的第五部分便著重對AI應用的基礎設施——算力，展開詳盡分析。
《報告》指出，隨著AI應用的落地，在全球范圍內算力投資增長迅速，AI算力成為主要的增量投資方向。預計到2024年，全球AI服務器市場規模將近千億美元，占服務器市場的較大份額。根據測算，算力芯片市場規模將在未來十年內增長十倍，到2032年市場規模將達到2274.8億美元。
國內算力需求增長迅速，但在供給層面尚不完備，國產替代具有巨大機遇。國內推理芯片廠商在技術水平和市場競爭力上具備優勢，有望在未來競爭中獲得更高的市場份額。同時，制造環節也面臨著機遇和挑戰，對制造和封裝環節提出更高的要求。
02 買方洞察
透過這份《報告》，讀者可以感受到景順長城對于科技板塊的重視程度。
為更好的呈現《報告》內容，景順長城科技團隊其中8位成員楊銳文、張雪薇、貢學博、農冰立、孟棋、曾英捷、張仲維、董晗近期逐一出面，對報告內容進行講解。
首先登場的是遠見型科技成長投資人楊銳文。
除了帶來團隊對于AI+產業做出的十大預測外，楊銳文還道出了景順長城做系列科技洞察報告的初衷——希望讓科技投資和科技投資的研究更容易被普通老百姓所理解。
之后登場的張雪薇，從投資的角度，詮釋了AI所帶來的歷史機遇，“回想上一波的技術革命，在互聯網浪潮開啟時，行業龍頭也都經歷過一年數倍的上漲，很多人都覺得沒有機會了，但之后的十余年內又漲了數十倍……”
貢學博則重點分析了大模型的進化方向與產業格局。在談及大模型的其中一個進化方向——多模態時，他舉例道：“想象一下我們戴著具備AI能力的AR墨鏡在海邊用餐，只需要看一眼餐桌和菜單，模型就可以計算賬單金額，幫我們自動結賬……”
模型層的內容后，農冰立主要闡述了AI軟件的應用。
當談及游戲是最適合與AI結合的場景時，農冰立表示，盡管游戲往往是最先和科技結合的領域，但AI與游戲的這種結合方式，并不會改變行業格局，而會強者恒強。因為游戲內容創新質量對大模型能力的依賴度較高，而自研垂類模型精準度等能力又遠高于開源模型，預計擁有大量資金和數據的大廠會在模型方面具有更強優勢。
農冰立之后，張雪薇、曾英捷、孟棋則分別對AI+消費電子、汽車、機器人，談了自己的看法。
張雪薇表示，當前最有可能成為AI終端的設備是手機和PC，因為他們是我們日常生產、生活中使用的最高頻的設備，天生具備搭載AI的場景。而且他們本來就具備一定的算力，增加算力也是順理成章的……
同樣給出明確判斷的還有曾英捷。在他看來，智能汽車產業發展的奇點即將到來，并有望復制三年前電動化的發展浪潮。
在談及對于機器人領域的看法時，孟棋認為，除了功能的升級，成本的下降是機器人能夠大規模落地的一個重要維度，具體的降本路徑不僅僅是依靠規模效應，更有賴于中國供應鏈的參與。
應用層之后，張仲維、董晗二人分別分享了海內外算力投資的機遇和邏輯。
張仲維通過類比4G/5G建設，提出了“算力投資是應用爆發的必要條件和先行指標”的看法。站在當前時點，他認為算力投資正由訓練向推理開始延伸，并更看好長期推理側的需求爆發。
董晗則從算力國產替代的視角，分享了其中的機會與挑戰。在復雜的地緣政治背景下，未來國產芯片迎來史無前例的替代機遇，供應鏈國產替代有望全面加速。
03 科技軍團
相比于2021年“科技五人團”的首次亮相，如今景順長城科技團隊在人才梯隊的厚度和板凳深度方面更為扎實。
畢業于臺灣政治大學的張仲維，從業14年來始終專注科技成長板塊。特別是其成長于中國臺灣半導體行業繁榮變化之時的經歷，讓他深感科技變革產生的巨大影響力。（張仲維擁有8.3年投資經驗，來源：景順長城）
從中國臺灣市場轉戰A股的跨市場投研經驗，也讓他擁有了一張與其他科技成長賽道基金經理不同的名片。
成名于“先進制造”賽道的孟棋，是景順長城科技軍團的新成員。擁有15年證券、基金從業經歷的他，見證了行業的起起落落，并形成了一套獨有的成長投資之道。（孟棋擁有4.1年投資經驗，來源：景順長城）
孟棋把他偏好的企業稱為“能夠從干涸的河床里爬出來的鱷魚”，這類企業為了成長壯大能夠持續頑強不懈地拼搏，是能夠給生產力帶來突破的企業。
同為景順長城科技軍團新成員的農冰立，也有著頗為特別的成長經歷。
他是少數先從買方研究起步，之后又轉型到賣方產業研究，最后再回歸到買方投資的基金經理。這樣的經歷，幫助他鍛煉了從更為全面的視角去理解產業趨勢和上市公司的能力。
除了上面提到的三位，景順長城科技軍團近年來在人才培養和梯隊建設的努力，也在此次發布會上得以呈現，一些新生代基金經理近年來快速成長。
筆者依稀記得在2022年初新能源研究報告直播中，張雪薇還是以一名研究員的身份出鏡講解汽車智能化投資機會。到2023年初半導體研究報告直播時，她已成長為一名新生代基金經理。
現如今，當她再次出現在鏡頭前時，不僅能形象地比擬AI產業鏈，還在AI賦能的消費電子領域有著獨到的個人見解。
類似的成長故事，也發生在曾英捷身上。
同樣在2022年初新能源研究報告直播中，他曾以新能源汽車研究員身份，分享了團隊對于汽車電動化的一些思考和研究。時隔一年后，曾英捷則作為新能源產業主題基金經理，分享了團隊在汽車智能化方面的最新研究成果。從電動化到智能化的技術變化，展現了汽車行業的演變過程，也見證了曾英捷從研究員到基金經理的成長歷程。
AI的快速升級，在給我們帶來美好想象的同時，似乎也給投資者們帶來了一定的迷茫和焦慮感。想要在日新月異的AI投資領域把握好大的方向并占得先機，需要持續的研究資源投入。AI究竟會如何發展，又會帶來什么樣的投資機遇？我們拭目以待。
原文標題 : 買方科技軍團眼中的AI
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