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    • AI資本壓倒數(shù)字資本
    • OpenAI年收入破16億美元
    • AI寵兒將倒閉或被火速收購
    • 不基于Transformer的模型爆發(fā)
    • 商業(yè)化初現(xiàn)下游應(yīng)用層開始落地
    • AI應(yīng)用或迎來大爆發(fā)
    • 人工智能產(chǎn)品將超越SaaS模式
    • AI服務(wù)器市場規(guī)模將繼續(xù)增長
    • 手機大模型各家開始發(fā)力
    • 量子計算機可能率先應(yīng)用于人工智能
    • 基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)受到需求驅(qū)動
    • 今年的投資三大方向
    • 結(jié)尾:
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產(chǎn)業(yè)丨今年AI贏利到底從哪里來?

02/03 08:25
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作者 | 方文三

生成式AI有望繼續(xù)在今年成為科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心主線之一,對全球企業(yè)IT支出總量和結(jié)構(gòu)、半導(dǎo)體硬件行業(yè)需求,以及互聯(lián)網(wǎng)公司運營效率產(chǎn)生相應(yīng)影響。

AI資本壓倒數(shù)字資本

關(guān)于數(shù)字資本與AI資本的共融,直至AI資本逐漸主導(dǎo)地位的轉(zhuǎn)變,過去軟件開發(fā)的重任落在人類肩上,如今則由人工智能接手,其優(yōu)勢在于能有效節(jié)省55%的資源投入。

在地域投資分布上,人工智能領(lǐng)域的差異性顯著,美國獨占鰲頭,歐盟緊隨其后,排名第三的是英國,然后是中國及其他國家。

這一現(xiàn)象揭示出,在農(nóng)耕時代,各國均為參與者;進入工業(yè)時代,部分國家成為引領(lǐng)者,余者則努力跟進,只是發(fā)展速度有所差異。

然而在數(shù)字時代,半數(shù)國家已無法立足。展望人工智能時代,只有少數(shù)國家具備足夠的能力和資格參與競爭與發(fā)展。

OpenAI年收入破16億美元

根據(jù)外媒報道,11月及12月,OpenAI收入實現(xiàn)20%的增長,使其年化收入最終達到16億美元。

在最近的融資消息中,OpenAI的估值達到了1000億美元,估值與年收入之比為62倍。

此外,OpenAI內(nèi)部高管預(yù)測,到今年,公司收入將超過50億美元,保持強勁增長勢頭。

另有報道披露,Anthropic在最近一次融資中,月收入達到1700萬美元,其估值與年化收入之比高達75倍,甚至超過了OpenAI。

OpenAI與微軟的成功案例表明,基于大模型的對話式人工智能有望成為一項龐大的業(yè)務(wù)。

AI寵兒將倒閉或被火速收購

近期,關(guān)于法律科技初創(chuàng)公司Harvey及企業(yè)搜索公司Glean等有潛力成為盈利企業(yè)的事例,坊間流傳著[雙城記]的說法。

然而,在籌集資金方面,雖然這些公司表現(xiàn)不俗,但風(fēng)險較高的初創(chuàng)企業(yè)卻面臨困境。

在今年,第二類公司,如模型提供商Stability Al和文案創(chuàng)作初創(chuàng)公司Jasper,或?qū)⒚媾R更多挑戰(zhàn),因為融資愈發(fā)困難,可能導(dǎo)致公司被出售。

此外,主要的模型開發(fā)商如OpenAI、Anthropic、Cohere、A121 Labs或You.com,也有可能成為收購對象。

不基于Transformer的模型爆發(fā)

GPT-4、Claude等大型語言模型均基于統(tǒng)一的Transformer架構(gòu)。

Transformer的核心功能在于預(yù)測句子中下一個單詞的最可能出現(xiàn)概率。

然而,此類模型備受指責(zé)僅為[隨機鸚鵡],而非真正實現(xiàn)推理問題。此外,它們的訓(xùn)練和運行成本亦相當高昂。

近年來,除Transformer外,其他一些替代模型逐漸受到關(guān)注,如全新開源的Mamba模型,其架構(gòu)在計算效率方面優(yōu)于Transformer。

因此,無論是Mamba還是其他模型,人工智能領(lǐng)域均期待著另一種模型的誕生。

商業(yè)化初現(xiàn)下游應(yīng)用層開始落地

根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院等機構(gòu)的預(yù)測,到2025年,我國生成式人工智能應(yīng)用市場規(guī)模將達2070億元,并保持兩位數(shù)的增長速度。

IDC預(yù)測,2026年,我國AI大模型市場規(guī)模將攀升至211億美元。

以O(shè)pen AI為例,當前大型模型平臺公司的商業(yè)化模式已初具規(guī)模,GPTs應(yīng)用商店的繁榮前景可期待。

具體而言,OpenAI位于產(chǎn)業(yè)鏈中游,負責(zé)模型開發(fā)與定制,包括利用數(shù)據(jù)要素進行模型訓(xùn)練和垂直細分領(lǐng)域的二次開發(fā),以滿足下游內(nèi)容生產(chǎn)與分發(fā)平臺的個性化需求。

AI應(yīng)用或迎來大爆發(fā)

GPT商店及GPT技術(shù)將確立明確的商業(yè)模式,對整個人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠影響。

GPT Store的生態(tài)系統(tǒng)使得每個人都可以成為開發(fā)者,創(chuàng)造屬于自己的AI。

目前,通過自然語言對話創(chuàng)建自定義GPT的方式顯著降低了編程難度,有望催生出類似于APP時代的創(chuàng)業(yè)熱潮。

然而,在實際操作中,我們發(fā)現(xiàn)如果沒有獨特價值的獨家數(shù)據(jù),就難以推出能吸引用戶使用甚至付費的產(chǎn)品。

在此背景下,部分優(yōu)質(zhì)內(nèi)容公司可能會選擇自行入場,利用自身獨家數(shù)據(jù)進行商業(yè)變現(xiàn);

另一些公司則可能選擇以數(shù)據(jù)授權(quán)或售賣等方式,扮演[賣鏟子的人]的角色。

總之,GPT技術(shù)的崛起加劇了對優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的渴望,擁有專業(yè)數(shù)據(jù)的公司和平臺有望迎來投資良機。

人工智能產(chǎn)品將超越SaaS模式

隨著人工智能市場和工具的迅猛發(fā)展,傳統(tǒng)的定價策略正面臨新一輪評估。

人工智能市場和工具的普及為各類定價策略和創(chuàng)新的商業(yè)模式奠定了基礎(chǔ)。

開發(fā)者和他們的人工智能服務(wù)或代理可以在市場上嘗試收入分成(如應(yīng)用商店)或使用費(如Spotify)模式。

另一種新興模式為基于性能的定價,即根據(jù)人工智能工具所交付的成果或效果收費。

在人工智能影響可量化衡量的領(lǐng)域,如營銷分析、金融預(yù)測或創(chuàng)意產(chǎn)業(yè),此類模式尤為具有吸引力。

此外,隨著人工智能廣泛滲透至各行各業(yè),跨行業(yè)合作可能催生捆綁服務(wù)。

這些捆綁服務(wù)將人工智能工具與傳統(tǒng)軟件服務(wù)相結(jié)合,提供一站式解決方案,滿足更廣泛的業(yè)務(wù)需求。

微軟將Office與AI相結(jié)合,推出的Microsoft365 Copilot產(chǎn)品,年營收已達到50億美元,遠超OpenAI全年的收入13億美元。

AI服務(wù)器市場規(guī)模將繼續(xù)增長

服務(wù)器市場預(yù)計在今年持續(xù)擴大,特別是AI服務(wù)器領(lǐng)域,鑒于AI模型計算需求的持續(xù)上升。

液冷技術(shù)將于今年廣泛應(yīng)用于服務(wù)器行業(yè),旨在解決高功耗和散熱難題,從而提升服務(wù)器的穩(wěn)定性和運行效率。

據(jù)預(yù)測,至今年,液冷技術(shù)將在服務(wù)器領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。

根據(jù)賽迪顧問的數(shù)據(jù),今年液冷市場的規(guī)模有望達到千億元級別。到2025年,市場規(guī)模將進一步擴大至1300億元。

手機大模型各家開始發(fā)力

今年伊始,各大手機制造商紛紛展示了自己的大規(guī)模模型,競爭日趨激烈。

這場70億參數(shù)大模型的角逐,無疑將人工智能推向了今年手機行業(yè)發(fā)展的前沿。

回顧去年下半年,小米、OPPO、vivo等手機廠商已著手組建團隊,在新系統(tǒng)中融入大模型能力。

在這場競賽中,各家手機制造商都在努力塑造自家大模型的特色。

然而,盡管手機廠商在大模型領(lǐng)域取得了顯著成果,但人工智能終端的盈利模式仍有待探索。

現(xiàn)階段,手機廠商主要通過銷售具備獨特端側(cè)人工智能功能的高端機型,優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、提升平均銷售價格,并激發(fā)消費者換機需求。

然而,從長期角度看,如何發(fā)掘一種適應(yīng)本土市場的人工智能盈利模式,仍是手機廠商需要面對的重要課題。

量子計算機可能率先應(yīng)用于人工智能

首先,在人工智能領(lǐng)域,多數(shù)算法屬于并行計算范疇。

以AlphaGo為例,其在圍棋對局中需同時考慮對手在不同位置落子后的應(yīng)對策略,進而找出最有可能贏得棋局的下法。這要求計算機提高并行計算效率。

量子計算機擅長并行計算,因為它能同時存儲和計算[0]和[1]兩種狀態(tài),無需像傳統(tǒng)電子計算機那樣消耗額外資源,如串聯(lián)多個計算單元或同時在時間上并列執(zhí)行計算任務(wù)。

計算任務(wù)越復(fù)雜,量子計算機的優(yōu)勢越明顯。

其次,運行ChatGPT所需的硬件條件也與當前體積龐大的量子計算機相契合,二者均需安裝在高度集成的計算中心,并由專業(yè)化的技術(shù)團隊進行管理支撐。

基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)受到需求驅(qū)動

至去年下半年,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相關(guān)行業(yè)已有多家企業(yè)實現(xiàn)盈利。

展望未來,今年和2025年,基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)受到需求驅(qū)動,相應(yīng)的子行業(yè)及其優(yōu)秀公司收入和盈利能力將持續(xù)釋放。

自今年起,整個硬件領(lǐng)域?qū)⒉饺胄乱惠唲?chuàng)新周期。

消費電子為例,今年至2026年將呈現(xiàn)新一輪創(chuàng)新窗口,結(jié)合當前該領(lǐng)域主流公司較低估值,未來兩、三年實為值得關(guān)注與投資的產(chǎn)業(yè)。

若這些公司還能培育出人形機器人相關(guān)業(yè)務(wù),則有望拓展第二增長曲線,實現(xiàn)安全邊際與成長空間的兼具。

此外,智能駕駛領(lǐng)域在今年、2025年將實現(xiàn)從個位數(shù)向10%滲透率的增長,我國企業(yè)在該產(chǎn)業(yè)具有顯著優(yōu)勢。

今年的投資三大方向

首要關(guān)注的是大模型訓(xùn)練及推理所需的國產(chǎn)算力領(lǐng)域,涵蓋國產(chǎn)人工智能芯片、交換機、光模塊、服務(wù)器等細分市場。

其次,重視具備技術(shù)競爭力和產(chǎn)品落地能力的國產(chǎn)大模型企業(yè)。

最后,著眼于擁有人工智能技術(shù)應(yīng)用場景的操作系統(tǒng)、辦公協(xié)作、個人電腦、智能手機、可穿戴設(shè)備、游戲影視、教育培訓(xùn)等下游應(yīng)用類企業(yè)。

這些企業(yè)將在未來獲得潛在收入空間和盈利彈性,投資價值亦相對較高。

預(yù)計今年市場宏觀環(huán)境將明顯改善,海外步入降息周期,國內(nèi)經(jīng)濟逐步回升。

從產(chǎn)業(yè)周期角度看,人工智能技術(shù)革命方興未艾,國內(nèi)半導(dǎo)體技術(shù)突破將推動國產(chǎn)智能終端復(fù)興。

中國企業(yè)經(jīng)營周期在歷經(jīng)三年下行后,將步入上升階段。

結(jié)尾:

預(yù)計到今年,AI行業(yè)將在更智能的模型、多模態(tài)和推理成本下降等方面取得主要技術(shù)突破;

同時,底層算力需求結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品形態(tài)和市場格局等方面也可能隨之調(diào)整,短期內(nèi)增加不確定性。

作為AI產(chǎn)業(yè)商業(yè)化閉環(huán)的最后一環(huán),應(yīng)用場景如AI個人電腦/手機、AI+軟件、自動駕駛與機器人、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域有望在今年實現(xiàn)主要落地。

部分資料參考:

新智元《AI元年英偉達暴漲239%+今年AI大事件預(yù)測》,AI商業(yè)評論:《暢游今年人工智能趨勢、預(yù)測和可能性》,中信證券研究院:《全球AI人工智能今年投資展望》,搜狐財經(jīng):《今年人工智能行業(yè)邁向價值成長階段》,芯果:《今年,或是AI營收年?》,巨豐金融研究院:《丁奇:今年AI行業(yè)投資指南》,秦朔朋友圈:《今年AI商業(yè)落地的十個方向》,瞭望:《前瞻今人工智能四大趨勢》

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