「毅」分享 | 武超则：应用的想象才刚开始，等到真正的个人AI助理出现，C端场景可能会迎来“爆发期”

核心观点：

1、相比于之前的人工智能，现在人工智能最根本的区别是，从机器帮人做选择题的时代，走向生成式、决策式时代。

2、关注AI时代“卖铲子的人”，看好算力国产化方向，包括华为的昇腾产业链，先进制程和先进封装新技术带来的产业链机会。

3、对于应用的想象才刚刚开始，等到真正的个人助理出现，C端场景可能会迎来“爆发期”。

4、用大模型改变原有工作模式、提升工作效率，将带来不亚于互联网对传统商业模式的冲击。近日，中信建投证券研究所所长兼国际业务部负责人武超则在一场直播中就数字经济、AI的发展做出上述分享。

武超则，中信建投证券研究所所长、新财富白金分析师，长期专注于移动互联网、物联网、云计算等通信服务领域的研究，对TMT行业有着独到而敏锐的挖掘力和判断力，曾八次蝉联新财富最佳分析师通信行业第一名，七次蝉联水晶球最佳分析师通信行业第一名。武超则强调人工智能技术在数字化时代的应用前景，提到新质生产力更关注如何提升整个社会的全要素生产率。2024年数字经济方向中，她最重视算力国产化，并指出大模型大概率会集中和同质化，要重视大模型的应用，以及普通人应该积极参与AI的发展。以下作为分享：

01

新质生产力更关注用新技术赋能传统经济增长

主持人：武总在之前的直播中经常提到，新质生产力正在提升效率并可能替代传统商业模式。您如何看待新质生产力在数字经济中的地位及其可能产生的影响？

武超则 ：我理解，新质生产力的核心在于提升社会全要素生产率。尽管我们对数字经济和科技已有较多认识，但新质生产力的提出，其根本区别在于更关注数字经济和人工智能等新技术如何赋能传统经济增长，甚至是对传统的生活生产各方面产生影响。与移动互联网时代相比，新技术如互联网和智能手机主要提升了生活质量，例如社交、电商和O2O服务。但未来，国家更关注如何利用新的科技生产力提升传统产业的生产效率，这将是一个根本的不同。

02

未来最看好算力国产化

主持人：2024年在整个数字经济领域，我们最先能看到哪些改变？武超则：最淳朴的逻辑就是要更好地去关注“卖铲子的人”。比如去年，大家都热衷于制作大模型或者训练模型，上游算力就产生了一种通胀式的需求，大家都去买GPU，买服务器。比如当年互联网或游戏行业非常火爆的时候，给游戏公司服务的移动广告行业，它的收入就非常好。未来数字化时代，最根本的就是所有的数据都要被存下来，要流转，然后要产生新的生产力。所以我还是比较看好算力部分。因为不管未来到底哪个方向成功，比如现在5G和数字化时代，也许是机器人成功，也许是视频行业成功，我觉得有不确定性。但不管谁成功，能确定的是整个云端的基础设施，包括服务器、AI相关的GPU算力，会有一个数量级提升的需求，所以算力是个非常确定的方向。去年算力可能最大的机会还是在英伟达，包括北美的云厂商供应链上。但今年我更看好的还是在算力国产化方向，比如华为的昇腾产业链、其他国产GPU，以及在先进制程上，比如3D封装、HBM等一些新技术所带来的产业链机会。再包括比如半导体的设备和材料，也是确定要有一个扩产的过程。所以如果只讲一个方向，我觉得是算力的国产化。

03

真正的个人助理出现，C端场景可能会迎来“爆发期”

主持人：目前AI处于一个发展的初期，那您认为AI应用端在哪些领域会最快的普及和出现规模性业务？武超则 ：我将人工智能的应用分为四个发展阶段。第一阶段是“会语言”，这个目前已经基本实现了。现在AI不仅能听懂人话，也能像人一样说话，同时它的语言理解、生成、逻辑推理水平，已经能够达到人类的平均水平以上了。第二阶段是“会工具”，也就是让大模型学会使用工具。目前，OpenAI等大模型正是处于这一阶段。OpenAI允许ChatGPT访问互联网并使用1000多个第三方插件，帮助ChatGPT访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。千余种插件涉及工具、旅游、生活、游戏、学习等场景。在这一阶段，AI或将成为人类的个人助理。比如以前你要出差，就需要自己预定车票、接送、酒店等服务，这些步骤需要在不同的APP上分别完成。而以后你只需要用自然语言向AI描述你的具体需求，它就会自行将复杂的任务进行统筹、分解，然后在不同APP上按步骤实现。目前，我觉得对于应用的想象才刚刚开始，等到真正的个人助理出现，C端场景可能会迎来“爆发期”。第三阶段是“会规划、会决策”，让大模型拥有更强大的逻辑推理能力，实现规划决策的落地。未来，在面对一个重要任务时，AI可能会发现比人类原有解决方案更好的方案。AI有可能为人类提出更多更好的最优解，甚至成为人类的指挥者，帮助人类去完成复杂的任务。这一阶段，人形机器人有可能会迎来爆发。第四阶段则是“有情感、有意识”，这可能在更远的将来会实现。总而言之，整体来看现在国产的大模型基本在第一、第二阶段，而海外的大模型基本上在第二、第三阶段。如果简单去对标海外，游戏、教育、视频、办公是比较密集出现一些有意思的应用的领域。但不限于这些，后来的新材料、药物研发都出现了一些让人非常惊艳的效果。所以我觉得可能结果要交给时间。

04

国产算力必须要投，大模型带来的冲击将不亚于互联网

主持人：国内有不少公司在做AIGC相关的业务。您觉得今年这类业务国内会有较大提升吗？武超则 ：其实AIGC就三块，一是做模型的公司。国内现在做模型的公司肯定还是太多了，现在看还有130多家，但海外就个位数，如果把它想成OS操作系统，其实在移动互联网时代全球只有2家，当然大模型可能也不会那么少到个位数，因为现在基于AI应用的场景更多也更复杂，目前的大模型可能会有擅长语言的、擅长图片的、擅长视频的……做模型和应用的边界也不一定会像移动互联网时代的产业链分工那么清晰，但如果有一天到真正的AGI时代格局又会有所不同。所以我觉得模型大概率会更集中，然后会同质化。因为现在有些open开源的模型做的也很好，所以模型可能会是个竞争很激烈，但赔率也很高的商业模式。第二是国内比较看好的算力，前面谈过了，它是个必须要投的基础设施，确定性是比较高的，尤其是国产的算力这一块。第三就是刚刚讲的应用，AIGC本质还是用这个东西做出什么来。在应用上，可能“教育”是个比较有意思的方向。其实现在一些英语、儿童教育、包括医疗教育，专业职业类的教育上，其实已经比普通人做的更好，还有包括心理培训细分方向，是我比较看好的。另外直观上来看，对标海外，可能在一些广告、营销，游戏行业的降本会比较快，这也是个比较明显的方向。总而言之，模型可能是少数人去做的事情，是个门槛很高的事情。对当下我们来讲，重要的是怎么去用这些模型，结合你原有擅长的领域，不管是做制造、医疗还是做什么，提升原有的工作模式，提升工作效率。我觉得这不亚于互联网对各个商业模式的冲击和重塑，未来这会是一个非常大的市场。