武超则：2024年要关注“AI卖铲人”，最看好算力国产化，四季度可能是“应用”爆发期

　　来源：投资作业本

　　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、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。

　　3、去年算力可能最大的机会还是在英伟达，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封装的一些新技术所带来的产业链机会。

　　4、对于应用的想象才刚刚开始，到底什么应用会出来，我也不知道，今年四季度会是个比较重要的节点。类比北美，大概在好的基础模型出来半年后，会是个应用爆发期。

　　5、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。

　　3月7日晚上，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、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。

　　以下是投资作业本课代表整理的精华内容，分享给大家：

　　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。

　　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封装的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。

　　四季度可能是“应用”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 ：（最近的）人工智能技术，相比于之前的人工智能，最根本的区别是机器帮人做选择题的时代，走向生成式、决策式时代。最成功的典范是当年阿尔法狗在围棋上打败李世石。但最近我们所谈的AI更多的是所谓的AIGC，它不仅能帮人做选择题，还可以帮助人类去生成没有出现过的问题（的答案），也就是小时候做的应用题，或者解答题。

　　所以技术上还是迎来了大的变化，这不是一个短期的热点或主题，很多人拿它跟之前的什么元宇宙、移动支付去比较，其实没有什么可比性。

　　本质上人工智能只是一个工具，或者是数字化时代的底层操作系统出现了。以前比如要去编程，做一款游戏，而我可能是个金融从业者，必须要依托我们的IT部门，因为我只能去描述想做什么，但没有IT技术。

　　人工智能时代最大的改变就是可能会迈过这个鸿沟，人人都可以成为一个复合型人才，只要你敢想，用自然语言去描述，可能就会帮你生成一段电影。

　　如果去看大模型公司的一些企业愿景或者说商业模式，根本上它只想提供一个引擎，提供一个基本工具。那接下怎么去用这个工具，到底能做出什么，其实OpenAI也不知道，可能百度也不知道，需要大家去探索。

　　我觉得对于应用的想象才刚刚开始，关键是怎么用这个工具做出更好的化学反应。接下来到底什么应用会出来，说实话我也不知道。如果我知道，可能自己就去创业做那个东西了。

　　可以提供一点思路，我认为可能今年四季度会是个比较重要的节点。类比北美，大概在好的基础模型出来半年后，会是个应用爆发期。

　　第二，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。

　　但我对普通人就一个建议，就是大家一定要用。对普通人来讲，不管你是什么职业，它至少对你工作效率的提升还是有非常大帮助的，这样可以留出一点时间做自己更想做的事。

　　国产算力必须要投，大模型带来的冲击将不亚于互联网

　　国内有不少公司在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。

　　所以我觉得模型大概率会集中，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，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。

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