時報會客廳｜申萬宏源林起賢：AI大模型産業趨勢很确定，但需注意成長股的波動性

自ChatGPT橫空出世以後，大模型讓生成式人工智能賽道成為資本市場最閃耀的其中一顆“明星”。

來源 | 券商中國

記者｜周春媚

去年一整年，生成式人工智能和大語言模型是貫穿一二級市場的一條投資主線。随着大模型技術的不斷疊代和進步，一批備受矚目的AI獨角獸企業誕生，二級市場上相關的概念也不斷湧現。不過，大模型在場景應用和商業落地方面尚處早期階段，前期資本的大量湧入已讓行業泡沫初現。熱點面前，風險因素也需要正視與警惕。 

新春之際，申萬宏源證券資訊化研究部傳媒網際網路行業首席分析師林起賢走進證券時報·時報會客廳，暢談了她對于2024年人工智能大模型的洞見，分享了她的投資心得與思考。林起賢認為，模型的能力還在持續進步，視訊、3D等多模态方向是下一個階段發展的重點。從應用上看，可以重點關注生産力場景、消費級場景和AI硬體為代表的“軟硬一體化”這三大方向。對于投資者而言，人工智能産業的發展趨勢是很确定的，但在二級市場擇股和擇時方面，還需要兼顧成長股在“從0到1”這一階段具有長期确定但短期波動大的投資特點。 

01

生成式AI走向應用，

三類方向值得關注

證券時報記者：

2023年是生成式AI爆發的元年，我們也見證了“百模大戰”的盛況，但現在很多人覺得應該更加關注AI大模型在具體産業方面的落地，您看有什麼樣的産業場景是值得重點關注？

林起賢：我們覺得這個應用方向可以分為三類。第一類是生産力場景；第二類是消費級的場景；第三類是既包含了生産力，也包含了消費級場景，但更多強調跟硬體載體結合，比如以AI硬體為代表的“軟硬一體化”。

我們可以挨個來做分析。整個AI的應用，當我們去考察哪一些方向有潛力，哪一些方向落地快的時候，會有幾個重要的标準。第一是資料的豐富度，即如果有更精确的文本資料，會更容易被AI賦能。

第二是人力成本高的一些行業，更容易産生被AI替代之後提升ROI的效果，是以對AI有更強的需求。但是我們從落地快慢的角度來說，容錯率比較低的行業，相對來講落地會慢一些。生産力場景來說，軟體，其中比較典型的是創意生成、企業服務，是現在我們看到落地最快的。尤其是文字生成、圖檔生成等場景，在海外已經開始商業化了。其中在企業服務的場景裡面，像辦公軟體，它核心也是利用了文本和圖檔的生成功能。從去年四季度開始，我們看到有海外的一些巨頭開始面向客戶去做推廣，在整個2024年我們可能會看到付費滲透率以及客單價逐漸提升的過程。

哪一些是落地比較慢的呢？就是這些通用軟體裡涉及視訊、3D能力的了解和生成的部分，由于目前還沒有非常成熟的商用方案，是以這些方面落地也會慢一些。但是我們看到，相關技術的進步非常快，比如去年年底Pica火爆出圈，讓我們看到了視訊模态的潛力。

從更聚焦細分場景的一些應用來講，現在比較典型的是在一些人力成本比較高，同時又有比較精準的文本資料積累的行業，比如法律、醫療、金融、教育，都是落地比較多比較快的行業。

我們可以舉幾個案例說明一下。比如在法律場景中，法律行業有大量精确的曆史案例和文本資料積累，同時律師的人工成本也比較高。如果有一個AI助手的話，就可以幫律師大幅提高處理案頭工作的效率。在海外，很多資本湧向了這個賽道。再比如，在跨境營銷場景中，由于有大量的跨境溝通文本營銷工作需求，我們可以用AI來提高處理文案素材、客服溝通的效率。電商也是落地比較快的場景，我們看到有非常多公司已經在做模特商拍的應用，實作一鍵換衣等功能。

在消費級應用裡面，比較典型的是教育和娛樂。對于教育，海外已經有像多鄰國這樣的案例，主要運用到語言學習的場景裡面。過去，很多線上教育公司沒有解決的一個難點是教師成本邊際不為零，是以會産生大量的投入，規模做大了仍然沒有能夠盈利。但是如果有了AI教師，尤其是在語言學習的場景裡面，相當于每一個人都有一個練口語的老師，邊際成本比較低。是以在語言學習的教育場景種，海外已經有很成熟的案例出現了。

娛樂場景中比較典型的一個應用案例是情感陪伴。不管是國内過去的Glow還是現在海外的Character.AI，本質都是利用AI接近于通用人工智能的能力，給每一個人提供一個虛拟的伴侶，能滿足情感陪伴的需求。甚至我們看到，像Character.AI這樣的一些産品在海外，核心使用者一天使用的時長能夠達到2小時，黏性非常高。

另外一個比較典型的案例是遊戲。對遊戲的應用可以從兩個方面來看，第一種是提升人機互動的體驗，比如我們可以把戀愛養成這個功能放在遊戲的一個場景裡面去做互動，做成一個智能的NPC，就會産生跟以往相比不一樣的互動體驗。第二種是我們可以利用它降低内容的生産門檻，做成一個UGC大型遊戲平台。以前大家也很期待在遊戲領域像短視訊、圖檔、文字一樣形成一個比較大的UGC的内容社群，過去但是一直難以實作，原因就是對一個普通使用者來講，建立一個遊戲需要借助很多工具。如果未來AI的3D能力有質的飛躍，那每一個玩家都能夠通過建立遊戲内容來獲得投資回報。從這個角度來講，遊戲的商業模式就會有很大的變化了。

除了生産力場景和消費級應用，AI的第三類應用方向是跟硬體的結合，比如AI PC、AI Pin、智能駕駛、人形機器人等場景，核心是軟硬一體化。

在過去，網際網路創新更多建立在PC和手機普及的基礎之上。但AI的這輪創新跟網際網路創新相比，最大的不同是從軟體開始，是受到大模型能力疊代驅動的創新。我們看到在2023年下半年以來，AI硬體成為了一個熱門的話題，軟硬一體化也逐漸成為一個趨勢。 

02‍

産業趨勢很确定，

但成長股有波動

證券時報記者：

雖然AI的概念很火，也有很多的機會，但是作為一個新技術，很多公司還沒有找到很好的商業模式和盈利路徑，您覺得對投資者來說，投資AI有哪些風險需要警惕？

林起賢：風險主要有幾個方面。第一是生成式AI的技術演進速度非常快，落地也很快，但是過往的社會規則是建立在AI出現及繁榮之前的，是以AI的快速應用普及會對我們現有的倫理、資料安全、版權保護提出很多挑戰。

比如說版權問題，目前國内的監管也要求人工智能公司必須要保證自己模型訓練的資料來源符合知識産權保護要求。在海外，我們也看到了非常多關于版權訴訟的案例。對于大模型公司來說，在開發人工智能的過程當中，如何滿足知識産權保護的要求，非常重要。

第二是從大模型自身的發展角度來看。大模型現在的能力還在持續進步，尤其是像視訊、3D的了解與生成，肯定是下一個階段的重點。在疊代的過程當中，一旦有公司沒有跟上的話，競争格局就會發生變化。而且對于模型訓練來說，實體清單也會構成一定的制約，資金的投入也會是一個很重要的瓶頸。

第三是從應用的角度來說。現在很多應用主要是建立在大模型現有能力的基礎之上的，但對于很多應用來說，當模型能力疊代的時候，如果沒有及時根據模型的能力去調整自己的産品設計，就有被颠覆的風險。還有一些應用公司，産品做得比較簡單，很容易被大模型向下相容。在海外的一級市場，過往有很多這樣的案例。是以對投資人來講，投資AI，尤其是在二級市場上投資AI，有非常強的“從0到1”的投資階段特征。在這個階段充滿了不确定性，尤其是在擇股上面，會有一定的不确定性。雖然從産業趨勢來講，AI大模型是很确定的，但是我們還需要兼顧“從0到1”的成長股在這一階段投資模式的特點。

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