把握市场动向,在时代风口中不迷路。第二期“风口调研”如约而至,小财继续邀请公司研究大咖聊聊今年热度不减的“AI”话题。财通基金研究团队认为,海外大模型发展迅速,配套应用愈发丰富,而国内大模型也已进入百家争鸣的阶段,前景光明。AI本质上作为降本增效的生产力工具,或将通过与不同行业的结合,不断变革生产效率和商业模式。当前形势下,可关注AI技术带来的行业竞争格局变革的机会,以及那些难以被AI颠覆的资源性领域。
回顾GPT模型演进的5个重要阶段,从2018年5月发布的GPT初代版本,到2023年3月的GPT-4,仅5年时间GPT模型的性能就产生了质的飞跃。在能力快速提升的背后,可以看到,GPT模型在两方面实现了明显的突破:一方面是训练方法的持续迭代,即从GPT-1的半监督式学习,到GPT-2舍弃了微调阶段,再到GPT-3的In-context学习和海量数据,以及引入基于人工反馈的强化学习之后,最终进化为ChatGPT和GPT-4;另一方面,是研发和算力的高投入,通过“大力出奇迹”的方式,支撑了模型参数和训练数据的快速膨胀。
从全球范围来看,目前大模型的应用已经不局限于NLP(自然语言处理)领域,多家海外大厂近年来都已经在大模型上展开布局,多模态、开源模型等持续涌现,围绕大模型的各类应用层出不穷,迭代速度远超移动互联网时代。
目前,国内大模型进入了百家争鸣阶段,互联网大厂、各垂直行业头部公司、科研机构等纷纷投入到大模型的研发中。整体上看,国内大模型的能力相较于GPT-4还存在一定差距,在人才、算力、工程化手段上还存在提升空间。
我们认为,在大模型发展可行方向已被探明的背景下,一方面,应该坚定相信在经过不断地迭代调优后,国内厂商最终能够产出可用的、具备巨大商业化价值的大模型产品;另一方面,在发展过程中,国内大模型厂商可能会在技术路线和商业模式上,出现较为激烈的竞争,最终形成少数几家厂商的大模型占据绝大部分市场份额的局面。对此,我们将持续关注国内大模型的迭代进展和基于大模型的应用生态的丰富。
我们认为,本轮基于大模型的AI技术对各行各业的赋能,或将类似“互联网+”和“移动互联网+”,形成存量市场的改造和增量市场的创造。“互联网+”是上一轮移动互联网时代基础设施的变革,而“AI+”则有望成为新一轮技术创新的底层基础设施,与不同行业结合,变革不同行业的生产效率、商业模式,带来下游应用层的迅速爆发。
参考上一轮移动互联网应用落地的场景和节奏,我们认为,“AI+”可能落地的场景同样多元,C端应用在营销、游戏、虚拟人、IP等领域已有雏形,但目前大部分仍处于探索阶段,产业仍处于商业化的较早期。随着技术的升级迭代,“AI+”未来将有望进一步打开与用户交互方式、商业模式相关的想象空间。
我们认为,AI在应用端的投资方向包括以下两类:
第一,技术平权下带来的行业竞争格局变革的机会:以互联网行业为例,随着移动互联网用户红利和用户时长红利的消退,国内互联网应用的竞争格局开始固化,而AI的技术变革向中小企业提供了一个或可改变现有竞争格局的机会。随着国内厂商大模型的陆续发布,叠加大量开源模型的出现,大型企业赖以生存的流量和技术壁垒有望实现突破。因此,我们认为在现有竞争格局下发展有天花板、同时有决心依靠AI技术改变现有竞争格局的公司,可能具备弯道超车的机会,有望迎来估值和业绩的双重重估。
第二,难以被AI颠覆的资源性领域:我们认为,AI作为生产力工具,本质的作用是赋能各行各业,实现降本增效,而具备独到资源的公司可以利用AI工具进一步强化自身优势。因此,我们看好在用户、IP、场景上具备深厚壁垒、同时AI可全面赋能的细分行业。例如,未来AI具备的多模态内容生产能力,可以大幅提升IP在影视动画等领域的内容生产速度,而IP本身的积淀需要大量的时间,在短时间内无法被AI所取代。因此,生成式AI的快速发展,对手握大量IP资源的开发者而言是一场生产力工具的革命,相关公司有望直接受益。
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