基于本轮AI行情的两点思考

（以下内容从国泰君安《基于本轮AI行情的两点思考》研报附件原文摘录）
　　This browser does not support music or audio playback. Please play it in Weixin or another browser. 月光下的眼泪 音乐： 俄木木果 - 拥抱春天 本文重点阐述关于本轮AI行情引发的两点思考。主要涉及两个问题： 什么情况下计算机公司股价更容易脱离估值约束，什么情况下必须考虑估值的影响？ AI算力和AI应用的逻辑有怎样的区别，导致在本轮AI行情的后半段，算力表现强于应用？ 1. 不同的行情驱动因素下，计算机板块对估值的敏感度不同 本部分重点回答第一个问题，即：什么情况下计算机公司股价更容易脱离估值约束，什么情况下必须考虑估值的影响？ 一般来说，随着产业生命周期的推进，整体估值水平会有所下降。处于不同生命周期的行业往往对应着不同的核心驱动力和估值水平。整体而言，处于导入期的行业想象空间最大，估值也更高；随着该行业的生命周期向前发展，估值水平呈下降趋势。 由于计算机板块所处的产业位置，相关标的往往同时具有两个属性。 计算机公司往往同时具有两个属性，一个是下游行业属性，另一个是技术属性。有一些细分领域的分类体现的是其下游行业属性，比如医疗信息化、金融信息化、智能驾驶、教育智能化等等；另一些细分领域的划分方式体现的是公司的技术属性，比如人工智能、云计算等等。比如从技术属性的角度，广联达和石基信息都属于云计算行业，但从下游行业属性的角度又分属于地产信息化和酒店信息化行业。 计算机公司同时具有两个属性，在一定程度上是由板块所处的位置决定的。从TMT行业的整体产业结构来看，通信、电子处于硬件端口/基础设施的地位，传媒行业主要涉及面向toC应用，而计算机行业比较特殊，既涉及涵盖基础软件、技术又涉及toB、toG应用。 关键问题是，对于计算机公司来说，从技术属性和下游行业属性两个角度来看，同一个业务可能会处于不同的生命周期。 技术属性：从技术属性来看，计算机行业的需求往往来自突变式的技术变化（区别于渐进式的变化）。比如在AI产业中，大模型的出现是突变式的，而在场景化模型框架下的模型层数增加等是渐进式的。产业方面的需求是由技术突破的“供给”决定的，这些突变式的技术往往处于导入期，有无限想象空间。在这个视角下，相关标的更容易在一定阶段内突破估值体系的束缚。 下游行业属性：从下游行业属性来看，行业信息化进程已经经历了很多年，并不是最近才开启的。IT需求往往来自政策的变化或者下游景气度的变化（当然，下游景气度和其IT需求往往会存在时间、弹性等方面的错配）。在这个视角下，是产业需求决定了供给，计算机行业处于成长期，往往需要结合估值进行分析。 我们用科大讯飞教育业务作为最直观的例子： 从技术属性来看，这一业务属于AI业务，而AI大模型的产业进程刚刚开始，处于导入期，在一定阶段可以突破估值约束； 从下游行业属性来看，这一业务属于教育IT，这个行业已经发展了很多年，属于成长期，投资者除业务逻辑之外也更关注估值水平。 这就是为什么2023年讯飞的估值水平峰值必然会高于2021H1的估值水平峰值，因为前者是炒AI，而后者是炒教育IT。 2. 大模型原生应用诞生前，算力股价表现强于应用 本部分重点回答第二个问题，即：AI算力和AI应用的逻辑有怎样的区别，导致在本轮AI行情的后半段，算力表现强于应用？ 我们讨论的重点不在于主题性标的和产业趋势标的的对比，而在于同属大模型产业趋势下的算力和应用端的逻辑有何差异。 一项技术的出现在股价表现上往往分为两个阶段。经过第一个阶段——主题投资阶段之后，如果该技术被证实，则会逐步过渡到产业趋势投资阶段；如果被证伪，则会回到原点。在主题投资阶段，和主题的相关性以及机构持仓比例往往是比较重要的选股指标，而在主题投资阶段过后，投资者倾向于寻找能够真正体现产业落地的标的。这是显而易见的，不是我们的讨论重点。 问题的关键是，下图中同样作为产业趋势型公司（我们把主题投资阶段过后股价再创新高的标的归为此类），桔黄色系（德赛西威、三七互娱）、绿色系（科大讯飞、金山办公）、灰色系（中际旭创）标的之间存在怎样的差异导致了它们的股价在第二个阶段表现完全不同。 我们认为，主题阶段过后算力板块表现强于应用，源于二者和大模型“训练”和“推理”逻辑的对应关系不同。 训练逻辑必然会被证实，本质上源于产业界对于通用人工智能的终局不存在分歧。 很显然，在每一次AI技术取得阶段性突破时都加大投入并不一定会产生短期收益。比如，2011年，在帮助苹果手机销量在短时间内实现了脉冲式跃升之后，Siri并没有对后续的消费者行为产生什么影响——很直观的感受是，如今已经没有任何一个消费者会因为Siri买苹果手机。（具体原因可参考我们之前的报告《AI 大航海时代的数字罗盘》，这里不再赘述） 但一个耐人寻味的问题是，在ChatGPT发布后仅仅不到一个季度，谷歌就投资了OpenAI的竞争对手Anthropic。要知道，谷歌此前在Siri出现后的第二年就发布了Google Now，这种跟随在上一次并没有取得良好的效果。 我们认为，背后的本质原因在于：AI的战略意义足够重要，而且产业界对于AGI的实现不存在分歧。一方面，无论是Siri还是ChatGPT刚刚出现的时候，各界的第一反应都是对搜索引擎的颠覆，这就意味着对于巨头而言，新产品是一个决定下一代数据端口归属权的“生与死”的业务。另一方面，各IT巨头对于AGI的分歧更多存在于实现时间的早晚或是技术路径层面，但对于AGI的终局本身并不存在本质分歧。这两点就决定了AI的技术迭代非常像“狼来了”的故事，IT巨头即使已经失望了10次，在“产业趋势”第11次出现的时候也必须义无反顾投入，因为没有人输得起。 所以，每一次AI的技术突破必将导致IT巨头之间的“军备竞赛”。换言之，大模型训练端的逻辑必然会被证实，即使大模型原生应用的出现低于预期，也只会影响推理端的逻辑。 在AI大模型原生应用爆发之前，AI投资逻辑主要集中在训练端，这是算力端股价表现强于应用端股价表现的重要原因。算力对应大模型的“训练+推理”逻辑，而应用主要对应大模型的“推理”逻辑，前者是至少会被“部分证实”的，而后者是尚未被证实的。 随着大模型训练阶段的逻辑逐步被演绎，单纯从AI逻辑上来看，算力和应用逐步被拉回到“同一起跑线”。未来随着原生应用的诞生，AI大模型落地阶段有望产生更大的投资机会，核心逻辑将围绕着推理环节展开。 合规声明：本文节选自已经入库的正式研究报告，如需PDF原文请后台留言。 - end - 欢迎加入产业交流群！ 欢迎所有对计算机产业研究和投资感兴趣的盆友（包括云计算、网络安全、医疗IT、金融科技、人工智能、自动驾驶等）后台留言加入我们的产业交流群。我们的目标是建立系统的计算机产业研究框架，提高整个A股的IT行业研究水平，减少韭菜数量，普度众生。 AI相关报告 1. ChatGPT研究框架（80页PPT） 2. 产业调研：一线专家眼中的ChatGPT 3. 产业调研：医疗认知智能技术进展 4. 海外ChatGPT公司有哪些已经落地的商业模式（深度） 5. GPT-4 即将发布，带来什么产业边际变化？ 6. 百度文心一言发布会详细记录 7. 产业调研：百度文心一言与GPT-4的差距有多大？ 8. 居然是微软打开了金山办公的市值空间 9. 英伟达GTC大会万字记录 10. 海外AI大模型梳理：技术革命的本源 11. 国内AI大模型梳理：三英战吕布 12. 产业调研：大模型，人工智能的暴力美学 13. 寻找AI技术潜在应用场景的方法论是什么？ 14. 华为：盘古大模型全貌 15. 产业调研：商汤大模型为何惊艳？ 16. 产业调研：阿里通义大模型详解 17. 人工智能大模型研究框架（120页PPT） 18. 科大讯飞星火大模型详解 19. 具身智能：人工智能的下一个浪潮（深度） 20. AI硬件产业链环节价值量拆解（深度） 21. AI服务器：烈火烹油（深度） 22. 英伟达是怎样炼成的（深度） 23. 中国人工智能产业政策详细梳理 24. 中国AI芯片企业的追击（深度） 25.AI算力研究框架（100页PPT） 26.AI+办公：海内外进展（深度） 27.AI技术在金融行业如何落地（国内实践篇） 28.AI与自动驾驶会产生什么化学反应？ 29.AI加持，设计与工业软件化腐朽为神奇 30.人工智能：安全大于天（深度） 31.产业调研：华为昇腾算力最新进展 32.AI应用研究框架（120页PPT） 33.浪潮信息：AI算力龙头(深度) 34.产业调研：大模型时代AI应用如何落地？ 35.产业调研：AI芯片行业真实现状 36.科大讯飞星火大模型2.0有何进展？ 37.人工智能研究框架（70页PPT） 38.一个AI爆款应用的诞生 法律声明 本公众订阅号(计算机文艺复兴)为国泰君安证券研究所计算机研究团队依法设立并运营的微信公众订阅号。本团队负责人李沐华具备证券投资咨询（分析师）执业资格，资格证书编号为S0880519080009。本订阅号不是国泰君安证券研究报告发布平台。本订阅号所载内容均来自于国泰君安证券研究所已正式发布的研究报告，如需了解详细的证券研究信息，请具体参见国泰君安证券研究所发布的完整报告。本订阅号推送的信息仅限完整报告发布当日有效，发布日后推送的信息受限于相关因素的更新而不再准确或者失效的，本订阅号不承担更新推送信息或另行通知义务，后续更新信息以国泰君安证券研究所正式发布的研究报告为准。本订阅号所载内容仅面向国泰君安证券研究服务签约客户。因本资料暂时无法设置访问限制，根据《证券期货投资者适当性管理办法》的要求，若您并非国泰君安证券研究服务签约客户，为控制投资风险，还请取消关注，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。如有不便，敬请谅解。市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本订阅号中信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在决定投资前，如有需要，投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。国泰君安证券及本订阅号运营团队不对任何人因使用本订阅号所载任何内容所引致的任何损失负任何责任。本订阅号所载内容版权仅为国泰君安证券所有。任何机构和个人未经书面许可不得以任何形式翻版、复制、转载、刊登、发表、篡改或者引用，如因侵权行为给国泰君安证券研究所造成任何直接或间接的损失，国泰君安证券研究所保留追究一切法律责任的权利。

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