人工智能行业一年后再看美国AIGC普涨行情：新质生产力初步验证，AI赋能而非替代

华西海外团队证券分析师：朱芸SAC NO:S11205220400012024年3月15日新质生产力初步验证，AI赋能而非替代——一年后再看美国AIGC普涨行情请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明证券研究报告我们沿用一年前报告的思路，继续将受AIGC影响的公司分为四类：基础设施类（算法大模型、算力芯片等）、小白调用类（广告营销、数字媒体等）、流程管理类（企业管理软件、应用程序性能监控等）、小模型赋能类（金融信息化、自动驾驶、网络安全等）。•四类公司股价走势分化明显，流程管理类涨幅超预期我们此前预测基础设施类在AI全期受益，另外三类小白调用、流程管理、小模型赋能将逐步经历AI赋能，最终来看都有被大模型颠覆的可能，按被颠覆的难度来看，这三类公司预计分别在短、中、长期受益于AI，而全面被颠覆的标志我们认为是AGI的出现。经历一年的行情演绎之后，2023年初至今，基础设施类公司上涨幅度最大，为131.12%；流程管理类和小白调用类其次，为93.28%和64.49%；小模型赋能类上涨幅度最低，为41.72%。相比之下，纳斯达克100指数同期涨幅为65.16%。基础设施类涨幅符合我们预期，主要是算力需求旺盛以及大模型公司业绩持续超预期；流程管理类表现超预期，主要是头部公司迅速引进AI赋能，而当前大模型对多流程系统还难以完全替代；小白调用类与大盘表现基本相当，这类公司在基本面上主要表现为AI赋能和AI完全替代原有业务两方面的博弈；小模型赋能类涨幅低于预期，主要是这类公司AI赋能难度较大，需深入融合，AI对这些行业的赋能速度低于预期，如游戏引擎、金融、自动驾驶领域，仍未看到杀手级大模型应用出现。总结AI在四类公司中的应用，我们认为以当前AI的水平，其更擅长执行低门槛或单一环节的任务，因此能对小白调用以及流程管理中的部分环节赋能，但业务更复杂的小模型赋能类未实现显著降本增效，后续可期待下一代GPT模型或其他厂商发力，对这些复杂场景实现突破。•大模型发展方向确定，带动算力需求持续AI仍将是科技领域最重要的发展方向之一，算力以及大模型本身持续受益，自2023年以来AI基础设施板块涨幅达131.12%。根据半导体产业纵横，英伟达预计2024年AI芯片出货量超过100万颗，相比2023年翻倍；AMD MI300 系列加速器市场预期2024年出货约达40万-50万颗。23Q4英伟达数据中心收入是AMD的八倍，主要源于AMD的拳头产品MI 300于2024年一季度才开始出货，展望2024年预计AI算力市场将是英伟达与AMD二分天下，根据36氪，MI300相比H100的推理性能优势在20%到25%之间，同时价格有巨大优势，根据新浪财经，预计MI300X公开销售的价格约为1.5万美元，相比之下H100在长期供不应求下定价近4万美元，AMD市场份额有较大提升空间。大模型方面，海外已形成一超多强格局，GPT与Sora模型为OpenAI护航占据领先地位，其他厂商近期已推出多款媲美甚至超越GPT-4性能的模型，今年可期待OpenAI或其他厂商再推出突破性产品。•多数赛道参与者快速跟进，短期内少有行业被AI颠覆在我们跟踪的行业中，没有被AI完全颠覆的赛道，大多数行业/公司快速跟进，引入通用大模型或自研行业专业小模型为原有业务实现AI赋能。但我们也能看到以小模型为核心产品的公司，如Jasper AI、Stable Diffusion、Midjourney，均有用户活跃度下行的趋势，相比之下ChatGPT周浏览量已超过4亿次，超过必应，长期来看这几类公司仍处于被AI颠覆的进程中，AGI的出现预计将彻底替代这些行业。•跟踪指标上，可期待应用层业绩释放2023年已有众多公司将AI应用于产品中，预计2024年低门槛或环节单一的场景将看到AI带来较明显的降本增效，如客服、内容审核、AI Copilot这些场景，AI能较好替代人工、提升效率，且已看到众多参与者逐步部署。以客服行业为例，据共识粉碎机，AI客服定价约为人工客服1/10的ROI，我们假设按AI替代50%人工客服计算，可为公司节省45%的客服成本。另一方面，2024年可期待大模型推理价格进一步降低，去年11月OpenAI推出的GPT-4 Turbo调用价格降至1/3，“加量”、“减价”预计将是2024年大模型领先者的主要发展方向，进一步降低应用层调用成本，大模型B端普及度有望提升。我们预计应用AI的短视频、广告、电商及上游SaaS行业将率先在2024年的业绩上得到体现。风险提示：技术落地商业化不及预期、人工智能在部分领域应用的监管风险、外部环境导致芯片/软件等供应限制、行业竞争加剧3目录01AI革命已经开始，复盘海外AI产业链04流程管理类：中期受益，AI统筹下产品结构改变03小白调用类：短期被AI改变，发生AI颠覆02基础设施类：资源需求随AI增长，在AI发展全期受益05小模型赋能类：长期受益于AI，小模型为革新关键06海外AIGC标的一览07风险提示401AI革命已经开始，复盘海外AI产业链ChatGPT引动AI革命,本轮海外行情中基础设施类和流程管理类表现最好图1：人类对ChatGPT认知资料来源：元创资本，华西证券研究所1.1 AI发展阶段判断：ChatGPT引动AI革命AIGC算法经历了从起步阶段到现在的快速发展阶段的演变，本轮AIGC革命与以往AI技术不同几乎已形成了较为一致的预期，这也是近期市场行情的源动力：•自然语言理解增强：以往AI主要依赖规则和模板生成内容；GPT-3和GPT-4能生成更加流畅、复杂的自然语言。•输出质量提高：AIGC能生成的内容在很多情况下已经可以与人类生成的内容媲美，甚至在某些情况下超过人类。•下游应用拓宽：以往AI主要用于生成简单的文本，AIGC丰富的输出形式带来了更多下游应用的想象空间。•普及性提升：以往AIGC技术主要被大型企业或研究机构使用，自ChatGPT以及相关云服务和API的问世，AIGC技术已经开始进入企业乃至个人，AI市场得到扩展，同时AIGC反馈于下游行业，使其市场空间也同步扩大。表1：领先大模型在语义理解上已经超过人类平均水平资料来源：GLUE Benchmark，Human vs. Muppet: A Conservative Estimate of Human Performance on the GLUE Benchmark，华西证券研究所自然语言大模型最为成熟，下游颠覆已经开始。随着ChatGPT、Bard、文心一言、盘古等大模型逐步开放使用，当前生成式AI在国内外自然语言领域的应用已经相对成熟，排名靠前的大模型在语义理解上已经超越了人类平均水平，并且知识广度惊人，其在各种领域和行业中已经具有广泛的应用潜力。我们认为AI对于下游行业的赋能乃至颠覆已经开始，各类产业将按其与AI的关系开始受到AI影响。模型ScoreCoLASST-2MRPCSTS-BQQPMNLI-mQNLIRTEWNLIMicrosoft Alexander v-teamTuring ULR v691.373.397.5 94.2/92.3 93.5/93.1 76.4/90.992.596.793.697.9JD