過去四個(gè)月，AI發(fā)生了什么變化

文|天風(fēng)證券副總裁、研究所所長 趙曉光

當(dāng)前，AI大模型引領(lǐng)的數(shù)據(jù)革命是最主流的產(chǎn)業(yè)趨勢，有望帶來下一輪的科技革命和資本市場的機(jī)會。未來五年或?qū)⑹穷愃浦悄苁謾C(jī)的黃金五年，也將對行業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響。

這輪數(shù)據(jù)革命有三個(gè)主要特征：一是數(shù)據(jù)即算法。誰掌握的數(shù)據(jù)多，誰有最全面、最精準(zhǔn)、最及時(shí)的數(shù)據(jù)，誰就掌握了算法。二是從單機(jī)運(yùn)算變成云。以云為核心，有超級計(jì)算能力，這個(gè)正如同2010年科大訊飛為什么在半年內(nèi)語音識別率大幅上升，2017年前后?？低曇曨l識別率大幅上升。三是從正向的算法和程序的規(guī)劃變成逆向的數(shù)據(jù)和算法循環(huán)疊加的指數(shù)級增強(qiáng)模型。

(相關(guān)資料圖)

過去4個(gè)月，AI大模型發(fā)生了什么變化？ChatGPT發(fā)布后，AI大模型每個(gè)月的速度在發(fā)生迭代和變化，主要是三大方面，即成為科技創(chuàng)新的發(fā)動機(jī)，同時(shí)觸發(fā)新技術(shù)進(jìn)入正反饋閉環(huán)循環(huán)，但也面臨數(shù)據(jù)瓶頸。

AI成為科技創(chuàng)新的發(fā)動機(jī)

過去我們有三個(gè)行業(yè)有偉大前景但一直停滯不前，分別是機(jī)器人、無人駕駛和元宇宙。這三個(gè)行業(yè)10年前就是大家寄予希望的未來產(chǎn)業(yè)，但搞了10年并沒有顯著的變化和進(jìn)步。AI大模型顯著加快了這三個(gè)行業(yè)的變化。

以機(jī)器人領(lǐng)域?yàn)槔?，用AI做機(jī)器人控制器的開發(fā)，適配簡單，成本很低，插件快捷，大幅加快機(jī)器人研發(fā)速度。

以元宇宙為例，元宇宙的核心在于由內(nèi)容打造的場景，場景必須非常真實(shí)，所以很難做。原來100分鐘的視頻可能需要100人的團(tuán)隊(duì)工作半年才能做出來，而有了大模型，可能10分鐘就能夠做出來。AI大模型背景下，大家要高度重視蘋果的VisionPro帶來的元宇宙拐點(diǎn)。

以智能駕駛為例，馬斯克為什么敢說到年底智能駕駛技術(shù)成熟，背后也是大模型的支持。

除了這三大行業(yè)，還有一個(gè)非常重要的邏輯，AI會大幅加快科學(xué)技術(shù)到產(chǎn)業(yè)化的轉(zhuǎn)化速度，降低轉(zhuǎn)化成本，即通過AI賦能仿真技術(shù)。

一個(gè)頭部的半導(dǎo)體材料研究院院長表示，AI大模型會帶來仿真能力指數(shù)級的增強(qiáng)，從而大幅縮短研發(fā)周期。過去研發(fā)一個(gè)半導(dǎo)體材料要三年的周期，需要買設(shè)備，設(shè)備定制周期是6到12個(gè)月，買來之后還需要調(diào)試，然后再反復(fù)做試驗(yàn)和調(diào)整。而現(xiàn)在通過500片GPU，兩個(gè)月就可以做出來，并且工藝非常好。如果再發(fā)展迭代下去，未來研發(fā)周期可能縮短到10天。

由此可以預(yù)見，未來化工材料、軍工材料、電子材料、食品材料以及醫(yī)藥材料的研發(fā)，特別是中藥的研發(fā)速度都將大幅度加快。

這一輪AI大模型發(fā)展起來以后，可能從根本上改變了最重要的科研技術(shù)轉(zhuǎn)化周期，特別是改變我們的研發(fā)體系，在這個(gè)環(huán)節(jié)中有一個(gè)很重要的領(lǐng)域就是仿真領(lǐng)域，未來中國應(yīng)對全球的競爭，科研體系是非常重要的。而科研體系的最核心，除了機(jī)制體制和重視外，AI大模型是根技術(shù)和根原因。

我們跟蹤一家英偉達(dá)授權(quán)的專注高?？蒲惺袌龅腁I服務(wù)器公司，發(fā)現(xiàn)來自高校領(lǐng)域大規(guī)模地需要AI大模型來進(jìn)行研究和研發(fā)，來自科研領(lǐng)域的AI需求指數(shù)級增長。

如果以更宏大的視角，AI和Web3.0結(jié)合，從本質(zhì)上可以改變企業(yè)組織形式、商業(yè)體系。以企業(yè)為核心，會變成以產(chǎn)品為核心的分工體系。這是一個(gè)很深遠(yuǎn)的問題。

AI大模型觸發(fā)新技術(shù)進(jìn)入正反饋閉環(huán)循環(huán)

任何一個(gè)行業(yè)，包括過去的互聯(lián)網(wǎng)，一旦進(jìn)入一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)代就滿足一個(gè)正反饋，數(shù)據(jù)來源越多、用的人越多，數(shù)據(jù)來源就更多，它就自我正反饋增強(qiáng)和生長。

過去很多技術(shù)的困局在于，企業(yè)投錢進(jìn)行研發(fā)和采購新技術(shù)、用戶購買新技術(shù)和服務(wù)，但買了后效果不行，沒有人用，很快進(jìn)入死胡同。無論是機(jī)器人、無人駕駛還是元宇宙都是如此。科技產(chǎn)業(yè)的規(guī)律就是非線性和拐點(diǎn)。

而這一輪的AI大模型形成了閉環(huán)，效果越好、用戶越用、數(shù)據(jù)越多，企業(yè)越受益，然后再繼續(xù)買設(shè)備投入研發(fā)，進(jìn)入了正反饋的循環(huán)。

根據(jù)天風(fēng)證券研究團(tuán)隊(duì)兩期中國100家CIO的調(diào)研問卷，過去中國的IT支出主要是系統(tǒng)集成和ERP，但這些解決不了問題，沒有形成閉環(huán)的反饋。但是，這輪AI大模型發(fā)展之后確實(shí)是有用的，所以就需要反復(fù)地投入。它已經(jīng)形成了非常好的正反饋，從根本上突破了過去的困局，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的正反饋，正反饋是所有商業(yè)模式中最重要的。

數(shù)據(jù)在哪里，哪里就有機(jī)會

無論是OpenAI的數(shù)據(jù)還是從各種文獻(xiàn)材料看，現(xiàn)在AI大模型很快會面臨一個(gè)問題，就是沒有了數(shù)據(jù)。沒有數(shù)據(jù)就沒有辦法有新的技術(shù)創(chuàng)新，我們就要解決問題，數(shù)據(jù)在哪里，哪里就有機(jī)會。

數(shù)據(jù)將主要來自三個(gè)領(lǐng)域。第一個(gè)領(lǐng)域，無論是高通還是手機(jī)巨頭們都瞄準(zhǔn)的智能手機(jī)端。因?yàn)橹悄苁謾C(jī)是人們24小時(shí)的陪伴，如果AI成為我們生活和工作中不可缺少的部分，一定是通過智能手機(jī)，手機(jī)是科技巨頭們目前最重要的戰(zhàn)場，也是最快速可以切入的戰(zhàn)場。

而在手機(jī)端不能全靠云計(jì)算，一定需要混合計(jì)算、邊緣計(jì)算，有了邊緣計(jì)算以后帶來整個(gè)算力的要求是4倍的增長，就是從6T到30T。這也將推動主芯片相關(guān)的通信芯片、存儲芯片、相關(guān)的模組以及散熱器件的發(fā)展，而且散熱器件可能是未來很重要的方向，會通過一些材料技術(shù)的突破來解決散熱的問題。

根據(jù)二八法則，任何一個(gè)技術(shù)的80%會做簡單的事情，不能上來就做最復(fù)雜的東西。而在手機(jī)端恰恰不需要那么復(fù)雜，AI會在衣食住行吃喝玩樂教育健康社交各個(gè)環(huán)節(jié)，更好地、更精準(zhǔn)地、更高效率地服務(wù)人類。

整體來看，智能手機(jī)從5月份開始到未來依然是一個(gè)被嚴(yán)重低估的行業(yè)，行業(yè)“內(nèi)卷”結(jié)束了，沒有人再擴(kuò)產(chǎn)了，沒有人做資本開支了，沒有庫存，沒有擴(kuò)張，業(yè)績、估值均處于歷史相對底部。

第二個(gè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)來自場景，而元宇宙通過打造場景讓我們挖掘出新的數(shù)據(jù)金礦出來。

第三個(gè)領(lǐng)域，在toB端怎么解決數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)是非常重要的。物聯(lián)網(wǎng)涉及行業(yè)的深度信息化。最近先知先覺的企業(yè)已經(jīng)開始建設(shè)toB端的相關(guān)業(yè)務(wù)。英偉達(dá)等龍頭企業(yè)在積極拓展產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，跑產(chǎn)業(yè)圈數(shù)據(jù)，未來toB的行業(yè)深度信息化，是GPT的金礦和未來。

AI大模型所帶來的革命是未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展最根本的生產(chǎn)力，更是最根本的生產(chǎn)關(guān)系。如果放大到幾十年的周期看，我們現(xiàn)在處在前一個(gè)科技革命的結(jié)束和新一輪科技革命的開始，這個(gè)周期很難指望花一兩年就全部演繹完，需要10年的周期或者更長的周期來實(shí)現(xiàn)。

（本文刊發(fā)于《中國經(jīng)濟(jì)周刊》2023年第14期）

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