2024年108年AI应用带来的投资机会,股市调研,1小时4

2024年108年AI应用带来的投资机会，股市调研，1小时4分钟发言人3 00:01:大家好，我是国金电子首席樊志远。本次分享由电子、通信、计算机、传媒四位首席共享。首先，我想谈谈电子的观点。我们认为，有了人工智能的授权，电子硬件有望变得精彩。预计2023年全球半导体市场规模为5345亿美元，同比下降10.9%。原因主要有两个方面，一是需求低迷，二是产业链去库存价格大幅下降。预计2024年市场规模将达到6244亿美元，同比增长16.8%。发言人3 00:02:19驱动力主要有三个方面。第一个是人工智能的拉动，比如人工智能云。二是需求复苏，下游电子硬件需求会复苏。三是存储芯片微元素的增加和价格的提高。发言人3 00:02:预计2022年至2027年全球半导体市场年均复合增长率将达到5%，快速增长的汽车半导体将达到12.7%，工业半导体将达到8.7%，储存半导体将达到7.2%，其他消费半导体和通信半导体将保持稳定增长。人工智能大模型不断升级，对人工智能芯片的需求旺盛。预计2026年全球数据中心GPU市场规模将达到1872亿美元，202-2026年年均负增长率将超过71%。发言人3 00:03:172022年搭载GPU的AI服务器出货量占所有服务器的近1%。2023年，在ChatGPT等人工智能应用的支持下，根据我们对产业链上下游的研究，2023年AI云服务器数量将达到25万台，同比增长85%。目前，数据中心的GPU主要是英伟达的A100，AMD的MI300正在积极追赶。英伟达AMD产业链重点收益公司、寒武纪、海光信息、华为升腾产业链。发言人3 00:03:56英伟达NV Link和网络架构的升级将推动光模块向高速发展的趋势。英伟达的we link可以实现服务器集群中每个GPU之间的高速通信，大大缩短人工智能训练时间。过去，PCIE带宽有限已成为限制高速的瓶颈。英伟达NV link是GPU和GPU之间的互联网，具有高带宽、高效率、低延迟和无损失。A7版的英伟达可以支持多达18个NV Link的总带宽是PCIE5.0的七倍。第三代NV Switch技术在节点外提供交换机，可连接多个服务器集群和数据中心的GPU。NV每个节点 switch可以提供64代NV link的连接可以加速多个GPU的连接。英伟达的A7 100采用第四代N维林克技术，带宽大幅提升，内部GPU互联光模块需求大幅增加。发言人3 00:05:关注04光模块光芯片的重点利益建议，继续创新易盛、天府通信、园林科技等重点利益。GPU计算能力的增加大大提高了对运行内存的需求。3D堆叠存储操作可以突破存储容量和带宽的瓶颈，是处理大量数据和复杂处理的更好解决方案。发言人3 00:05:HBM是一种新型的高带宽高附加值dram产品。多个dram芯片在缓冲芯片上立体堆叠，具有独特的TS号纵向连接。内部堆叠的DDR层数可达4层、8层和12层，形成大容量高位宽的DDR组合阵列。此外，HBM堆栈不通过外部互联与CPU进行联系、通过中间介质层紧凑快速地连接GPU和SOC。与GDDR5相比，HBM可以大大提高数据处理速度，每瓦的带宽可以提高三倍以上，大大降低功耗，节省芯片面积。以HBM为代表的超高带宽内存技术生成模型也将加速HBM内存的进一步改进和带宽的增加。发言人3 00:06:目前第三代HBM的价格是传统dram的五倍，建议重点关注受益公司。海外主要包括海力士、三星和美光。对于a股，建议重点关注联瑞新材料、雅克科技、通湖微店、金之达。发言人3 00:06:44我们估计DJXA700服务器电路板的用量面积为1.4平方米，单机价值为1.9 5万元。GPU版主的单机价值达到1.5 7万元，占81%。单机价值为3554元，占CP6模板组的18%。发言人3 00:07:从板级分类来看，窄板级单机价值为10140元，占51.9%。PCB版单机价值9380元，占48.1%。建议重点关注受益公司的沪电股份、生益科技、圣魂科技和新技术。发言人3 00:07:我们预测，人工智能手机有望迅速渗透到目前两款手机的SOC芯片制造商高通和联发科已经发布了人工智能手机的SOC芯片。高通8寸3采用台积电4纳米技术，可支持端侧运行。这个100亿级的参数模型，对于70亿参数的大语言模型，每秒可生成20个token。联发科还发布了天竺9300，与vivo率先落地终端侧最高70亿参数的AI大语言模型，并在终端侧共同运行了130亿AI大语言模型，共同打造了人工智能大模型手机vivo叉100。三星还宣布明年将推出AI手机，我们预测2024年主流手机品牌将推出AI手机。发言人3 00:08:22AI推动手机硬件创新升级。硬件升级后，将开发出许多新的应用程序，从而形成良好的手机创新循环。人工智能手机将带来新的需求，包括SOC芯片和存储芯片，包括电池容量的提高和散热电磁屏蔽。建议重点关注收入产业链。发言人3 00:08:我们预测人工智能手机折叠手机有望快速增长。根据IDC数据，2023年第三季度全球手机出货量为3.02亿部，同比下降0.1%，环比增长13.8%。预计2023年第四季度出货量将迎来拐点，这将是近十个季度以来的首次反弹。发言人3 00:09:07折叠手机近年来发展迅速。虽然全球手机相对低迷，但折叠手机每年都保持快速增长。预计2023年折叠手机出货量将达到1830万台，同比增长43%。2027年将达到7000万台，占智能手机市场的5% 人工智能手机也将迅速发展。我们预测明年将达到6000多万台，并在未来几年保持快速渗透。2023年12月，英特尔推出了首款用于AIPC的CPU处理器芯片media lake，采用4纳米工艺，处理器面积减少2倍，开启了AIPC的新时代。目前，许多制造商，包括华硕和宏基，都选择了英特尔media lake芯片，推出AIPC。发言人3 00:10:202年全球PC销量呈现明显周期性，2020年在线会议在线办公刺激了PC销量，但自2022年第一季度以来，全球PC销量持续低迷。人工智能有望给PC带来新的增量，预计2024年全球AIPC销量将达到1300万台。从2025年到2026年，AIPC整机出货量将继续保持两位数以上的年增长率，并在2027年成为主流PC类产品。这意味着全球PC产业将在五年内稳步进入人工智能时代。发言人3 00:10:43如何定义AIP产品？我们认为，具有集成软硬件混合智能学习推理能力的计算机可以称为LPC。比如英特尔14代media lake和微软windows 12组合产品具有一定的典型性和端侧人工智能能力。2024年是AIPC的语言年。我们预测，到2027年，全球AIPE出货量将达到1.5亿台，渗透率为70%，93年复合增长率将达到126%。发言人3 00:11:18AI Pin是ChatGPT应用的一种新型消费电器产品，可直接进入大型模型，采用无屏幕设计，产品可实现手机的所有功能，可以通过语音等方式进行交互。我们认为，AIP的出现为消费电子的创新开辟了新的空间，智能眼镜、智能戒指等消费电子产品也将陆续出现。2023年第三季度，全球VR销量为123万台，同比下降12%。全球VR销量连续五个季度下降，但下降幅度有所收窄。预计2023年VR销量为710万台，同比下降28%。发言人3 00:12:2023年第三季度，全球AR销量为11万台，同比增长13%。受益于观影类AR眼镜需求的增长，预计2023年全球AR眼镜销量将达到50万台，同比增长19%。人工智能有望给ARVRMR带来新的增长和创新，苹果的V3 pro的销量也值得期待。人工智能有望在智能眼镜应用中带来更好的销售增长。发言人3 00:12:332023年6月，苹果发布了M2产品vsm pro，本产品采用独特的双芯片设计，M2芯片提供计算性能。21芯片处理12个摄像头、5个传感器和6个麦克风收集的数据，可以减少传感器和显示屏之间的延迟，图像可以在12毫秒内传输到显示屏，快速眨眼速度的8倍。Michael显示屏使用 OLED，为每只眼睛提供比4K电视更多的像素。从保姆的成本来看，光学模块采用两片pancake，Michael OLED屏幕占比最高，达到40%。发言人3 00:13:11光学模块pancake占14%，SOC主控芯片占7%。我们来看看光学模块和显示模块的技术发展方向。VR设备的光学模块经历了从非球面透镜、failure透镜到pancake的技术迭代。bar设备的主流光学方案是bar bus方案、光波导方案是业界比较看好的技术发展方向。发言人3 00:13:如果37显示模块，Michael OLED具有像素密度、高对比度、高快速响应等特点，预计将在虚拟现实领域迅速渗透。2024年索尼PSVR预测 two、meta quest 预计4将使用Michael OLED方案，苹果V3 pro设备供应商、零部件供应商、国内规则欧莱产业链、pancake产业链。立讯精密、杰普特、赛腾股份、高伟电子、灶微机电等重点公司的话。发言人3 00:14:随着芯片库存的减少和需求的恢复，晶圆厂的加工率逐渐提高。我们可以看到，2023年第一季度是12英寸加动力的低点，然后第三季度和第四季度明显反弹。明年第一季度可能会经历一个短暂的淡季，我们预测明年第三季度第四季度的加重率将显著提高。发言人3 00:14:总的来说，我们对人工智能带来的机会持续乐观态度。GPU芯片、光模块、光芯片、电路板和HBM对人工智能云持乐观态度。对AI手机AIPC的端侧应用持乐观态度，以及ARVRMR等相关产业链。重点公司有沪电股份、立讯精密、高伟电子、传音控股、小米集团、联想集团等。发言人3 00:15:06风险提示，AI的应用程序落地不达预期，影响AI云的订单。此外，人工智能在边缘侧端的应用落地低于预期，其他消费电子产品的复苏低于预期。以上是我的分享，谢谢大家。发言人4 00:15:感谢范先生的精彩分享。我是国金通信首席分析师罗璐。接下来，我想和大家分享一些2024年人工智能应用和整个通信板块的机会。这次我们分享的主要投资逻辑有几点。因为我们知道，自2022年底整个GP拆迁发布以来，整个IGC行业实际上已经进入了一个快速或加速发展的时代。支持整个大模型和应用这一块有非常重要的华丽需求。我们认为这种需求在24年内会体现在几个方面。发言人4 00:16:13一方面是对整个人工智能计算能力的需求。它将推动数据中心的新一轮建设周期，包括超级计算边缘计算，推动我们的整个IDC市场。在过去的两年里，这样一种相对低迷的情况，进行了探底的反弹。那么板块整体上是一个低估值的修复机会。发言人4 00:16:36在这个过程中，我们认为几个细分领域会非常值得我们关注。一个是服务器和交换机，这是整个数据中心或计算能力基础设施中非常重要的核心环节。二是我们所知道的液冷散热。因为展望2024年，这一块的渗透率还是很低的。众所周知，2022年全球服务器液冷三楼的比例为5%。发言人4 00:17:05二三年的话大概是10%。24年将从10%到15%到20%，甚至更高的比例进行加速渗透。第三，我们可以看到，在2024年，英伟达还将发布其新一代结构，包括整个光通信市场，并将从过去的800G1.6T升级，这也将带来一些新的发展机遇。发言人4 00:17:具体来说，我们先来看看整个计算结构。从全球的角度来看，我们认为我们把它分为三个系统。一个系统来自我们以华为为首的这样一个系统。主要是什么？人工智能算力是整个大模型时代本地化的基础，尤其是在中美科技博弈的背景下。与此同时，全球数据中心也有一个大趋势，这也是从叉86到arm的一个行业。从长远来看，我们认为，从2023年到未来五年，昆鹏和升腾基本上有望占据整个中国通用和智能算力市场的一半。发言人4 00:18:第二个是我们看到英伟达在2023年的表现非常出色，我们知道英伟达代表了什么？GPU是数据中心策略的核心。我们可以看到，英伟达是通过构建CPU和GPU的协调，加上其扩大的软件生态，加上其整个人工智能集群高速通信网络的架构。我认为这些优势将继续引领全球数据中心的计算能力市场。因此，以英伟达为首的产业链仍然是我们值得关注的焦点。发言人4 00:18:第三个是从2024年开始，我们将逐步从大量模型转变为应用和着陆。应用侧实际上更接近边缘，边缘侧计算。和中信最大的区别是什么？通信只是需要的，所以包括高通在内的一些公司通信很强，基于其强大的无线通信产品的能力和生态。我们认为，通过通信与计算能力的融合，它可以使更多的场景，包括汽车机器人、设备网络和边缘计算，以及像智能边缘计算这样的公司进行转型。发言人4 00:19:具体来说，我们先来看看这一块的应用。如果我们知道中国智能计算能力的整体规模，它是为数不多的能够看到未来五年能够保持快速增长的公司之一。在接下来的五年里，我们认为它的K格可以超过50%。到26年，智能算力的整体规模将超过z flops这样的级别。包括整个21年的中国通用专利，到26年，复合增长率基本在近20%左右。发言人4 00:19:在这种情况下，我们可以看到，它将带来整个服务器市场的结构性增长。这种结构性在2023年表现得非常淋漓尽致。我们知道，包括移动互联网在内的全球经济实际上在两三年内仍处于相对薄弱的需求状态。因此，我们可以看到，在22年的全球服务器市场结构方面，全球服务器约1200亿美元，服务器约180亿美元。在两三年的时间里，我们看到全球服务器的实际需求非常弱。但是人工智能服务器的增长，我们可以看到它是爆炸性的增长。在这样的增长和势头下，我们可以看到，在过去的两三年里，人工智能服务器的出货量将接近120万台。当然，在这方面，我们知道英伟达仍然占据主导地位。基本上，全球GPU市场利率约为60%至70%。发言人4 00:20:在这种背景下，我们可以看到，国产化的计算能力实际上迎来了一个加速发展的非常好的新机遇。一方面是什么？一方面，我们看到华为新一代升腾910的最新计算能力基本上与英伟达的A100达到了相似的水平。无论是在一些开源模型中，比如meta的lama two，或者从国内全家我的这些模型的测试结果来看，基本上A英伟达A百已经达到了近一水平。包括整个升腾的计算架构，接近市场主流人工智能的培训框架，可以进行模型的无障碍牵引。这是我们在两三年内看到的，整个升腾实现了100%的超速 这样增长的200%。那么，我们认为24年的这种增长趋势还是可以持续的。因此，如果整个鹏鹏和升腾，它将建立一个本地化的计算能力生态系统，以鹏鹏的CPU为核心，提供整个服务器存储、操作系统、数据库和行业应用等软件的生态系统。在这样的过程中，我们认为有几个重要的机会值得关注。就生态划分而言，我们认为最重要的机会来自服务器的整机。发言人4 00:21:57因为我们知道整个中国服务器市场大约是400美元，未来五年将成长为这样一个市场大约600亿美元，在这个市场上，昆鹏和腾预计将占据一半，大约是300亿美元这样的水平。如果是300亿美元，按照这个行业的规律，一般来说，龙头公司可以占50%，第二个和第三个公司可以占其他公司的30%，剩下的公司可以占其他公司的20%。发言人4 00:22:也就是说，在接下来的五年里，我们将看到华为的整个坤鹏和升腾系统的服务器制造商。负责人的制造商将获得约1000亿美元的收入，第二代和第三代将获得约600亿美元的收入。在这种情况下，我们希望在整机领域看到一家市值近100亿元的上市公司，所以这个机会必须是我们24年甚至未来几年继续关注的机会。二是这些核心部件的供应商，包括我们整个服务器的核心部件，包括其他部件。第三个层次是我们看到一些应用合作伙伴，走生态运营合作伙伴，这些是一些非常重要的投资机会，这是我们谈论服务器，随着计算能力的增长，有一个非常明显的趋势是什么？就是来自液冷加散热这一块。众所周知，22年来，全球服务器整体液冷散热的渗透率约为5%。包括英伟达这样的系统，渗透率可能会相对较低。我们可以看到，这个市场已经持续了两三年，全球服务器的液冷水平基本在10%左右。发言人4 00:23:在3224年，我们认为会有一个加速，这一块的底层驱动力是什么？它来自什么？也就是说，我们看到这种计算能力正在实现超摩尔定律的增长。整个IDC机位的功率密度由计算能力高的芯片驱动。再加上我们的一些政策，比如我们对这个东西的计算，或者一些超大的数据中心，它的POE有一些限制。因此，在液冷中心，液冷技术实际上是中国加速引进的一种情况。发言人4 00:24:我们知道这个数据中心有几个非常重要的应用市场，一个是互联网，另一个是运营商。事实上，整个电信运营商二三年的液冷技术白皮书已经明确提出。对于这种液冷，24年10%规模试点，25年50%规模应用。你可以看到运营商白皮书中对液冷的需求，其实是跨越式的，对吧？24年是10%的规模试点，25年是50%的规模应用。所以我们也看到了整个市场，我们认为对未来的预期是加速增长。发言人4 00:24:众所周知，36液冷包括冷板液冷和静默液冷。事实上，它们有自己的优势，这也是我们看到行业共存的两条技术路线。考虑到一些技术程度，包括可靠性、技术通用性、结构颠覆性和一些价格因素。目前，冷板液冷也占据了一些主流地位。发言人4 00:24:58我们知道，冷板液冷却有一个特点，你可以看到这个PPT非常清楚，它的整体链接实际上相对分散。在这样一个分散的过程中，如果上市公司或这些产业链公司能够进行整个行业的平台布局，其受益灵活性相对较高。在这种情况下，我们可以看到它是蓝海状态下的一个小范围竞争。对于积累技术和运营经验的行业服务提供商来说，这是一个技术红利时期。但在未来，如果是2到3年后，整个技术进入平权时代后，我们将成为这样一个相对竞争激烈的情况，由产能驱动。发言人4 00:27:另一个19是我们从这个交换机交换机中看到的全球市场。事实上，在过去的两年里，这是一个逐步上升的过程。22年来，全球以太网交换机市场收入365亿美元，约1亿美元，同比增长近19%。如果整个数据中心交换机的速度继续从低速向高速向400G和800G演变，我们在22年内看到了什么？高速交换机的收入增长非常快，基本上是同比增长100%以上。我们认为800g交换机在24年仍然是一个引进期，但在5年内将逐渐成为市场的主流。那么整个交换机还有一个非常重要的趋势，那就是一个白盒的趋势，也给相应交换机的ODM厂商带来了一定的投资机会。所以总的来说，我们认为从计算能力的角度来看，在计算能力市场上，最大的市场是服务器，尤其是华为鹏鹏和升腾器等一些制造商。发言人4 00:28:目前，我们可以看到，一些实力明显先进的制造商包括高科技开发和收购的华坤振宇，包括微上市的超级变化，包括软通动力为同一台计算机、中国数字和中兴等一些公司，也进入了人工智能服务器等一些领域，包括工业互联网和开关信息。如果一冷三，头部公司包括英维柯、曙光数创，包括飞龙达科技创新源等公司。我们认为他们可以关注他们。除了传统的锐捷网络、紫光股份等交换机。我们可以看到，菲林克斯曾经为华为制造工业园区的交换机，未来也有可能在数据中心交换机等领域进行扩展。发言人4 00:29:09光模块，我们看到或一些主要制造商继续引领市场，特别是在全球数据中心市场，包括继续创新金义镇，做商业关系人才通信，我们认为值得继续关注，细分一些领域和目标。在风险提示方面，我们认为它包含了整个数据中心，包括5.5G在内的商业进展可能低于预期。第二，也就是说，互联网公司的资本支出，其增长可能会放缓，包括公共云业务发展可能不达到预期，包括整个企业云进展将不是预期，包括物联网连接增长不是预期，这可能会对整个数据产业的发展产生一些不利影响。包括一些行业竞争加剧、毛利润下降、一些升级的风险，如中美贸易摩擦，这些都是我们需要在24年内考虑的一些风险因素。以上是我们对这个通信行业24年整个计算能力板块的一些主要看法。谢谢你的时间。发言人5 00:30:感谢罗先生的演讲，我是国际计算机主任孟灿。接下来，我将向您汇报人工智能应用在计算机行业的投资机会。我们的整个演讲分为四个内容。一方面，这是我们回顾过去一年全球人工智能应用的情况。第二部分是从美国的投资分析，投资机构看到AI应用在一级市场的创新，以及中国的一些相应案例。第三部分是投资建议，第四部分是风险提示。发言人5 00:30:55首先，我们来谈谈过去一年全球AI应用的复盘。让我们看看一方面，它是一个通用的人工智能应用程序。先发优势仍然明显。同时，垂直应用程序也可能有一定的破局机会。从通用AI应用的角度来看，我们可以看到过去头部应用的访问量变化不大。在我统计的2575款应用中，截至11月底，月访问量上亿的应用是8款，与10月持平。近半年来，全球访问量排名前十的应用变化不大，主要是龙头互联网公司和垂直应用领导者，包括著名的ChatGPT new bing等等。发言人5 00:31:34超过100万访问的应用模式相对稳定。其中，月访问量超过100万的应用为47款，月访问量超过100万的应用为314款，环比增长为个位数。在314款超百万月访问件的应用中，其实只有26款环比10月增速明显。所以整体格局还是比较稳定的。另外，我们可以看到，其实行业龙头企业结合人工智能有很好的潜力。在现有的格局下，一些领先的破局者表现出一定的增长潜力。比如PPT这个制作龙头，推出了这个AI功能，然后一个月访问量超过1000万。然后就像这个mask的XAI等等，这样的公司推出后，这个访问量的增长速度也很快。因此，百万访问量只有包括皮卡在内的少数垂直应用在这一级别的初创公司实现了快速增长。发言人5 00:32:我们认为，技术不是当前竞争的焦点，因为目前需要使用的功能主要是工具类。因此，借助其历史积累的呃用户流量的优势，现有的领导者可以在短期内获得相对较高的访问量。GPDS的访问量也进一步验证了这一结论。ChatGPT本身开发了11月日均访问量前20的GPTS。发言人5 00:33:此外，我们可以看到，整体应用越普遍，领先效应就越强。应用模式越垂直，就越分散，打破后来的模式，然后聚散的机会就越大。例如，在更常见的聊天机器人和搜索引擎的应用类别中，世界上第一个和第十个月的房间数量相差超过4000倍，领先圈也非常明显。然而，在垂直图片和视频的生成中，包括图片和视频编辑领域，世界上第一个阅读量并不是特别高，也没有与第十个朋友和商人的访问量拉开几倍到十倍的差距。因此，整个模式仍然相对分散。我们看到的另一个规律是，整个人工智能应用程序主要是工具应用程序。那么这个用户的整体使用时间还是比较短的。根据我们统计的2575款国内外人工智能应用，11月份每月有314款访问量超过100万的应用，占整个样本的12.2%。发言人5 00:34:其实大部分都是基于图片、文字、视频、声音的生成，以及编辑等浅层工具的功能。更深层次的水利应用主要集中在编程、办公、金融、起伏教育等领域。在上市公司中，包括微软在内的海外google、adobe CS force unit等，这些访问量相对较高。例如，在中国，百度、讯飞、万兴、阿里巴巴、国东旺、维美图等相关公司的访问量相对较高，其余基本上是未上市一级市场的初创公司。发言人5 00:34:我们看到的应用程序具有高访问量和访问时间，其中大部分仍然是个性化的。对话，包括角色生成、故事生成和办公，如电子邮件设计等应用。据统计，2575款应用中有102款应用月访问总时间超过10分钟，应用数环比增长近16%，占总应用的40%。1月份，一些月访问量超过100万的应用中，有27款月访问时间超过10分钟，比10月份下降了4分。发言人5 00:35:我们认为的第三个规律是，整个A应用有望率先在智能硬件领域落地。因此，我们建议投资者关注智能硬件领域的创新。我们回顾了上一轮计算机视觉应用的发展。我们看到，由于CV应用依赖于前端硬件的数据采集，CV应用的着陆节奏与前端智能LD设备的渗透率密切相关。随着智能手机、机器摄像头和电动汽车的发展，CV应用的着陆也遵循着手机学生、移动金融到安全、智能驾驶舱和自动驾驶的着陆节奏。整个智能硬件的渗透率仍然领先于算法的着陆应用程序4到5年。发言人5 00:35:56我们认为，这一轮CI应用的生成也将率先受益于一些已经普及的硬件，结合智能化。包括IPC、软一体化方案，如EIP智能驾驶舱交互，可以通过独占阵列的硬件构建应用壁垒。因此，除了普及智能硬件外，还需要密切关注新型智能硬件的创新和落地，包括VIP机器人。发言人5 00:36:目前，像高通这样的平台已经发布了骁龙，支持深圳ZI模型的终端运行超过130亿参数。它还发布了第一个为深圳ZI应用创建的第三代骁龙8平台，可以在终端运行100亿参数的模型，如小米、虹膜等，并配备了第三代骁龙8移动平台。我们看到的另一个趋势和机会是整个大模型、多模态和大模型，还是一个持续演变的趋势。因此，安化龙头具有领先优势，因为它有多维感知的长期积累。在这方面，我们可以看到，在过去的两三年里，无论是海滩上的梧桐大模型，大华的星汉大模型，还是女性的梧桐大模型。目前，我们已经开始在一些类似于文化旅游的场景中进行一些探索和实施，然后是能源，包括城市管理，并取得了一些初步的良好效果。预计明年可能会有一些批量案例落地复制，所以我们对此也有积极的期待。发言人5 00:37:第二部分，我们想从美国领先风险投资机构的投资布局，看看人工智能应用在一级市场前端的创新，以及一些可能与中国相对应的创新案例。首先，我们可以看到，YC也是美国领先的风险投资机构。事实上，它的投资趋势值得关注和跟踪。然后我们梳理了这些与人工智能相关的一级市场的投资案例。我们可以看到，一个领域仍然是LD应用项目最多的领域，比如企业服务软件开发。同时，它在场景上更加多样化。例如，医疗服务金融项目仍在增加。结合大模型技术的发展和国内应用的现状，我们认为IGC的后续实施应该主要集中在两个主要方向。一是通用场景中的大模型由自动化工具转移到人工智能 在与人的这种合作中，agent方向发展，承担更多的工作内容。此外，大型模型应用将进一步接近垂直产品的核心，预计将在金融、医疗、娱乐、教育等领域取得更多进展。发言人5 00:38:首先，让我们看看AI应用程序向A的简单方向发展，以更适合业务核心。一方面是整个企业服务领域，还是初创企业应用最多的方向。在YC的最新投资项目中，实际上有34个与企业服务相关的项目，其中包括营销办公协调、财务合格安全等具有代表性的方向。发言人5 00:39:事实上，2008年中国并不缺乏使用人工智能来降低成本和提高营销效率的案例，包括2003年6月新智能软件发布的智能营销机器人，表面上是保险销售培训场景，支持用户定制营销对象和场景，对用户销售进行如此一对一的实践培训。利用市场营销智能机器人进行培训，以1万人的业务培训为例，可节省99%的培训能力投入，整个培训时间也下降了75%，仍有明显的效果。此外，在整个办公协调领域，实际上也有相对丰富的着陆，它在后台提供业务支持、业务审批流程等领域，以提高工作效率。在最新的VC项目中，有五个人工智能和协作项目，包括一些办公系统、运营支持和数据分析。发言人5 00:40:就像中国一样，即使是企业服务的公司也在协同流程领域进行了人工智能的探索。例如，像资源互联这样的人工智能在2003年9月正式发布 code的大模型框架推出了一站式人工智能协同管理和应用服务平台，并联合方寸智能发布了第一个公共领域的大模型。结合大模型知识图谱能力的资源互联。他推出了一系列智能应用程序，包括工作智能、流程智能、智能领域应用程序、低代码构建智能和企业级工作站。发言人5 00:40:36此外，代码生成等产品也可以在一定程度上取代初级程序员。例如，在YC的最新项目中，软件开发领域有30个项目，其中10个侧重于大型模型的微调部署，20个侧重于代码生成和测试。在中国，如讯飞和微星科技也推出了代码生成产品，如华为和百度的大型模型。事实上，它们也具有相对成熟的代码生成能力。其中，讯飞的智能编程助手已升级2 2.0版，内部代码人员表示，该产品将于2003年7月开始使用。在设计代码和测试的这个阶段，分别增加了50%、37%、14% 4.整体效率提高了20%。发言人5 00:41:事实上，通过这个平台，项目开发时间可以大大缩短。目前，京东鱼、软通动力等100多家机构客户已经实现了对接应用。此外，在锤炼场景中，我们可以看到，其总体趋势是进一步贴近业务核心，提高效率和质量。发言人5 00:41:与金融科技领域一样，国内外领先的金融机构也在积极开发大模型。例如，去年3月，彭博社在金融领域发布了第一个大语言模型，然后摩根斯坦利与欧佩A合作，并使用基本的14来分析组合策略。百度、华为、蚂蚁恒生等国内企业也在这一金融领域发布了这一垂直模式。就像宇鑫科技一样，它也是基于过去20年银行业务的愤怒，也开发了一个开发助手，包括金融数据安全分类助手、人工智能信贷助手、人工智能营销助手、大型应用开发平台等，人工智能信任助手使用大语言模型来帮助了解公共信贷客户，提供客户数据收集、图形识别、财务报告数据提取、智能验证、风险分析、招标报告生成等功能。发言人5 00:42:36在医疗领域，深层人工智能技术也有广泛的应用场景，包括辅助诊断、新药研发、医疗保险等场景。发言人5 00:42:36在医疗领域，深层次人工智能技术的应用场景也比较广泛，包括辅助诊断、新药研发、医疗保险等场景。谷歌等一些垂直医疗模型已经在海外推出，包括斯坦福大学。在中国，医疗相关企业也积极布局，以华为百度为代表的大型模式专注于新药研发领域，为您创业。以会康为代表的医疗it企业，主要面向医院场景，协助改善医疗流程，提高医生的工作效率和准确性。发言人5 00:43:12所以总的来说，我们认为整个通用模型，因为领先效应明显，所以我们仍然对应a股上市公司的大模型，用户数据排名第一，除了工具垂直应用，我们预计将生成CI应用领域。因此包括炒股软件，如同花顺办公软件、金山、万星福星薪资软件等。预计增程AI应用将率先落地于基础良好的智能硬件的结合。因此，建议关注这一块的话，比如创达和虹软。此外，引进海康、大华影视等多模式大模型的发展，最后是风险提示。一方面，底层大模型迭代发展低于预期，计算能力不足，国际关系风险低于预期，整个行业金融风险加剧。以上是我们计算机行业的观点分享。非常感谢。发言人6 00:44:非常感谢孟灿先生的分享。我是国金证券研究所传媒互联网行业首席分析师陆毅。接下来，我将向大家汇报媒体互联网集团对2024年人工智能投资的展望。人工智能应用百花齐放，互联网流量格局有望重塑。发言人6 00:44:本次报告主要有两个核心观点。首先，我们认为，随着人工智能能力工具化的进步，人工智能应用将在2024年大规模下降。我们可以发现，无论是我们最近的纹身图片、纹身视频等领域，无论是算法还是工具，它们都在不断成熟。而且经过持续迭代，现在产生的效果比上半年强很多。发言人6 00:45:与此同时，我们也看到大型模型公司正在进一步向外界开放他们的大型模型能力。以OpenAI的GPTS为例，我们认为它的开放进一步降低了一些开发者开发AI应用的门槛。因此，我们预计大量的人工智能应用将这些工具与研发相结合，并将在2024年大规模实施。特别是在垂直场景中，有些功能相对不那么复杂，功能相对单一。所以我们认为2024年着陆速度可能会更快。发言人6 00:45:我们想报告的第二点是，从长远来看，互联网的流量模式并没有因为人工智能的发展而被重塑。然后随着人工智能和plugg的添加 我们预计in的模式在未来会更受欢迎，这将重新分配互联网的价值链。它背后的主要原因是我们人类思考和执行任务的思维模式可能会发生变化。我们将把一个任务从过去分解成不同的事件，从不同应用程序处理的思维模式转变为人工智能助手或人工智能助手，将整个任务交给我们 agent让他帮我们完成这样的思维模式。在这种思维模式下，我们实际上让渡了我们选择应用程序的一部分，或者我们选择了平台，甚至我们的消费选择，我们将让渡这些选择的一部分权利给人工智能这样的入口，或者我们的人工智能助手。因此，在这一趋势下，未来APP的一部分可能会集成到AI中 Agent或AI流量入口。一些应用程序无法集成，应用程序可能会发展成为一个新的流量入口。因此，我们认为，从长远来看，人工智能的发展将重塑当前互联网的流量格局。发言人6 00:47:就具体投资建议而言，正如我们前面提到的，随着人工智能能力工具化程度的不断提高，人工智能应用在研发中的门槛将继续下降。因此，我们认为，在2024年垂直应用爆发之年，我们应该更加关注独特的培训数据或强大的商业场景。在商业化达到商业化程度后，这些人工智能应用可以迅速实现现商业化。有了这些商业场景的公司，我们建议关注用户基础强的上市公司汤姆猫，同时在商业场景中积累了深度。本报告将从四个方面展开。首先，我们将阐述人工智能能力的工具进展，以及为什么它将促进2024年人工智能应用的大规模实施。同时，我们还将介绍我们建议投资者关注的相应目标。第二，我们将介绍为什么人工智能开发将重塑互联网流量模式。三是投资建议，四是风险提示。发言人6 00:48:接下来，我们将向投资者报告本报告的第一部分，人工智能能力的工具化，或在24年内促进人工智能应用的批量实施。首先，让我们来解释一下媒体行业的一个主要的底层逻辑。也就是说，当生产工具的门槛降低时，一个行业的内容供应往往会被称为应用供应，这将大大爆发。发言人6 00:49:12我们可以回顾虚拟人产业的发展和改进。事实上，虚拟人类产业的改善始于2020年至2021年。这个时候，以前的行业都比较小。为什么我们在2021年突然看到它，在2223年迎来了强劲的增长？其实背后的主要原因是我们看到了海外的虚幻引擎，它发布了一个matter human的工具。其实这个工具大大降低了开发者制作虚拟人的门槛。事实上，虚幻引擎的生态开发者在很短的时间内开发了超过100万个meta human。发言人6 00:50:05同时，就国内媒体行业而言，我们大多数媒体公司主要依靠外部工具进行创作。事实上，他们对底层工具的研发能力并没有海外那么强。因此，我们认为人工智能对人工智能应用程序的开发也是如此。我们需要这些海外人工智能 人工智能能力工具，包括人工智能能力工具的进展，已经达到了一定的111水平，使人工智能应用的研发门槛达到了国内开发者可以触及的阶段，从而迎来了人工智能应用的爆发。这就是为什么我们看到上半年，其实很多AI应用公司都说他做AI应用，但是他没有及时落地。因为事实上，我们都高估了我们媒体公司对底层技术的一些研发能力。同时，我们也低估了人工智能语音应用开发对公司研发能力的要求，因此上半年集体有可能在上半年下半年，部分公司的人工智能开发进度低于预期。但随着人工智能能力工具化的进展，我们预计到2024年，我们预计人工智能应用，也许人工智能应用研发的难度已经下降到更可接受的范围，所以我们预计2024年人工智能应用可能会有更大的爆发。发言人6 00:51:51我们还举了一些具体的案例，向投资者解释了人工智能能力工具化的进展。我们可以看到左边的SD XL turbo，其实是stability。 开源模型生成的人工智能算法。与今年上半年和下半年相比，我们可以发现他在Q4上发布的算法在生成图片的质量和速度上都有了很大的提高。以速度为例，也许进入了一个可以在几秒钟内生成图片的时代。所以速度可能比以前的算法快五倍，甚至更高。事实上，这些能力可以用于一些现有的人工智能应用。现有的人工智能应用如果你想在里面，比如你想做一个纹身功能，那么你可以直接使用它的算法，实际上可以做，所以你开发了很多应用程序，你最初头痛一些功能，现在这些功能，它的研发门槛大大降低，也包括一些视频，我们可以看到一些视频算法。我们也看到了这个视频的制作，无论是稳定性还是质量，其实都比上半年人工智能制作的视频好很多。发言人6 00:53:19GPTS的发布进一步代表了人工智能能力的工具化，也代表了大型公司将人工智能能力输出给其他开发者的过程。然后，GTPS的发布直接使许多人工智能应用程序的开发成为不需要任何代码的基础，可以直接使用方言来制作人工智能应用程序。它也直接引爆了全国人民的人工智能是一种创造性的热情。事实上，我们认为这也代表了人工智能应用程序的开发门槛，这可能会降低到一个你不需要专业开发人员就能做到的地方。事实上，在我们看到GPTI上线后，一些开发人员在很短的时间内通过GPTS轻松重新呈现了一些成熟的AI应用程序。发言人6 00:54:人工智能应用爆发时，我们还建议投资者关注两家公司。第一个是值得买的。事实上，值得买的人工智能主要有两个方面。第一个是在值得购买的平台上从创作层面进行的内在。二是人工智能技术对公司垂直模型的培训，以及未来人工智能导购助手的培训。然后从内容生成的第一个角度来看，我们可以发现公司实际上已经深入研究了机器生成的内容很长一段时间。因此，在公司整体值得购买平台内容发布的来源中，这台机器今年生成的内容的比例也在不断提高。发言人6 00:55:02就内容生成而言，事实上，公司人工智能主要有助于在两个方面值得购买。首先，在内容制作方面，什么值得购买？通过使用站内现有的内容数据，微调大型模型，推出人工智能自动建议，可以自动提炼商品的核心购买点，帮助客户做出更准确、更高效的购买决策。人工智能内容还可以补充现有的编辑，包括一些现有的用户。一些流量相对较小的商品创建了一些内容，因为原来的内容可能没有内容创建者来帮助他们写相关的内容。发言人6 00:55:同时，人工智能的第二个方面也可以帮助公司管理其互联网平台社区。因此，使用AI进行社区治理和内容质量控制是值得购买的。社区的环境氛围可以通过一系列措施得到净化，社区互动体验也可以得到优化。发言人6 00:56:11人工智能帮助值得购买的第二个方面是什么值得购买。基于过去的大消费内容模型，我们积极开发这个私人购物助手。希望将来引入这种对话机器人助手的方式，为用户提供更好的互动和购物体验。事实上，这种采用对话机器人的购物体验，我们也认为它可以提高用户单次购买的商品的价值。因为在这个对话过程中，对话机器人可能会挖掘用户以前没有意识到的购物需求。同时，我们认为值得购买的内容发布量从2016年到2020年超过5500万，无论是在这个平台上发布商品内容的积累。它还包括这些数千万用户在平台上消费的数据。事实上，我们认为这些数据为公司培训其消费垂直模型提供了一个非常高质量的培训材料库。它还使公司在内容制作和人工智能助手方面获得了独特的竞争优势。发言人6 00:57:汤姆猫是我们推荐投资者关注的第二家公司。汤姆猫有一个非常成熟的IP，它也有一个非常成熟的商业场景。公司系列休闲椅移动应用全球累计下载量也超过200亿，月活量最高超过4.7亿。因此，如果公司将来通过人工智能和IP的结合激活IP，我们也预计他也将有一个非常成熟的商业场景，可以快速向数亿用户传播。发言人6 00:58:042023年上半年，公司开始了从会说话的汤姆猫到会聊天的汤姆猫的迭代升级。汤姆猫人工智能交互产品的原型也完成了封闭测试，并验证了相关技术的可能性。我们预计AI的AI产品上线后，在商业化表现上会有很强的爆发力。同时，我们认为汤姆猫在人工智能应用战略方面的实施也非常坚定。2023年7月，公司还披露了向特定对象发行a股公开计划等相关公告。公司，您，筹集不超过23亿元的资金，主要投资于汤姆猫加速IP系列人工智能终端交互产品、垂直模型领域等。发言人6 00:58:接下来，我们将来到本报告的第二部分，互联网流量格局可能会因人工智能的发展而被重塑。我们认为，从长远来看，人工智能和plugin的模式将重新分配互联网的价值，进一步巩固流量实现的生态系统。在A大模型时代之前，我们人类思考事物的方式主要是把一个任务分成不同的事情。然后我们可以通过APP帮助我们完成一切。以我们出去吃饭为例。我们可以邀请一个朋友。同时，我们也可以通过公众评论选择一家餐厅，我们可以乘出租车通过滴滴完成这件事。发言人6 00:59:但在大模型时代，我们可能不会这样做。我们可能会告诉我们AI加的流量入口，或者告诉我们今天要和谁出去吃饭。他会帮助我们连接不同的应用程序。也许他会直接写一封邀请函，选择餐厅预订，然后帮助我们在滴滴打车。所以在这个过程中，我们实际上让渡了我们选择APP的权利，或者AI添加的Agent。在这个过程中，他获得了更多的价值。发言人6 01:00:31在这个过程中，这个AI加流量入口本质上会提取目前集中在APP上的价值。而集中在他的AI流量入口，集中在他自己身上。因此，这将使互联网价值链重新分配。发言人6 01:00:49为什么说变现流量变现生态系统固化了？因为人工智能生态入口往往是一个接一个的，它往往只会优先实现自己的生态企业。因此，我们认为，在未来，每个人工智能入口都形成了一个生态系统。它会使流量变现，流量变现的各方都会变得更加固化。在这里，投资者可能更关心哪些应用程序将成为未来这些人工智能的入口，以获得更多的价值。在这里，我们还向投资者报告了我们自己的推断或猜测。发言人6 01:01:我们认为人工智能相关工具主要面向C端，无论是chat。 BT或其他chat BT或其他LM大语言模型。它主要是为了提高信息聚合和信息搜索的效率。我们认为，因此，我们认为许多基于搜索效率的应用程序在未来更有可能集成。在我们的红框中，如果有一些应用程序不基于搜索效率，我们认为集成的可能性会更低。同时，如果他连接了大量的人，但同时他不基于搜索，或者他连接的人数很少，他不基于搜索，那么我们认为这些应用程序在未来很有可能成为一个流量合作伙伴，因为它的本质不能优化人工智能，所以这些应用程序可能会长期保持自己的独立性。因此，我们认为这些应用程序将成为未来的流量入口，并且更有可能获得其他应用程序的价值。发言人6 01:02:接下来，我们将向投资者汇报我们的投资建议。让我们总结一下我们前面提到的观点。随着人工智能能力工具化程度的提高，预计未来人工智能研发的门槛将越来越低。因此，我们建议投资者关注用户沉淀数据积累、人工智能应用成熟商业场景成熟的公司，包括值得购买和汤姆猫。最后，我们还向投资者报告了本内容的风险提示。我们报告的风险提示包括内容上限和性能低于预期、宏观经济运行低于预期、人工智能技术迭代和应用低于预期、政策监管风险等。以上是我们的报告，谢谢。股市调研