AI应用加速落地 算力及终端打开增量空间

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  开栏语

  2024年证券市场下半场怎么投?投资者如何把握中期投资方向?近期,券商纷纷举行策略会,聚焦培育和发展新质生产力,低空经济、产业出海、人工智能等成为关键词;红利策略、港股躁动、并购重组等成为关注点。即日起,本报将结合各机构深度研报和首席分析师***访,推出系列报道,以期为投资者提供有价值的市场解析。

AI应用加速落地 算力及终端打开增量空间
(图片来源网络,侵删)

  ◎记者 孙越

  AI发展从技术突破进入到落地应用的新阶段。近期,OpenAI发布的GPT-4o以及谷歌发布的Project Astra,引发新一轮讨论。随着AI技术的日益成熟和应用的不断深化,投资者应重新审视和调整投资策略。

  AI变革有何新趋势、投资逻辑如何演变?近日,券商密集举办中期策略会并发布AI产业深度研报,围绕AI技术革新的前沿、如何捕捉投资机会等话题进行探讨。

  AI应用商业化加速

  近期,国内外大模型再迎催化共振,AI大模型逐渐由单方面的性能角逐,转向性能与实用性并重。海外方面,OpenAI和谷歌分别发布了最新AI助手GPT-4o和Project Astra,支持输入输出文本、音频和图像,得益于原生多模态架构赋能,响应时延大幅降低,人机交互体验提升明显。国内方面,众多大模型进行了迭代与更新,在整体能力、部署方式、推理成本等方面均有明显进展与优化。

  在机构人士看来,随着AI应用在便利性和易用性上实现突破,人工智能对C端的影响力有望增强,看好相关垂直类应用的发展前景。

  开源证券传媒首席分析师方光照认为,OpenAI推出GPT-4o及近期海内外厂商频频发布大模型迭代升级成果,竞争焦点或集中在多模态能力、Agent能力和API调用成本优化等,这些均为大模型应用落地并商业化的关键因素,或助力***、音乐、教育、营销、搜索、办公等各个领域的AI应用“更加好用、性价比更高”,从而打开AI应用商业化空间。

  “原生多模态大模型是头部厂商的下一个竞争高地。”华泰证券科技与电子行业首席分析师黄乐平分析称,过去训练多模态大模型时,往往分别训练不同模态的大模型并加以拼接,而原生多模态大模型则将多种模态集成到一个大模型,效果更佳。

  黄乐平认为,在以大模型为代表创新周期中,AI应用模式主要有“AI+”(以AI技术赋能行业的科技企业)和“+AI”(***用AI技术的企业)形式。本轮AI应用中,***用“AI+”还是“+AI”取胜须根据场景进行具体讨论,这取决于AI在业务流程中是否具有“护城河”,以及AI在业务价值链中的占比。搜索、电商和营销是目前“+AI”较有代表性的场景。

  算力基石地位持续验证

  大模型的商业化落地催生了更大的推理算力和通信能力需求。机构认为,蓬勃的算力需求有望持续带动算网基础设施建设,建议关注光模块、液冷温控、光芯片、边缘算力等领域的投资机会。

  “算力是AIGC发展的基石,也是目前AIGC训练和推广的一大瓶颈。”国盛证券计算机首席分析师刘高畅(金麒麟分析师)表示,在训练端,GPT3.5同级别模型需要数千张H100、GPT4或对应数万张A100、GPT5或对应数万张H100,模型训练对大规模算力集群的需求呈现刚性;在推理端,仅考虑文字问答场景,大约需要数万张H100,对应算力投入数十亿美元;而多模态或有更多提升。

  刘高畅认为,目前应用较为广泛的文字交互仅为ChatGPT乃至AIGC应用形式的开端,语音、图片、***等多模态的输入输出,或将为内容创作领域带来革命性变化。更广的数据形态、更多的应用场景、更好的用户体验,亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求,算力或迎来高速扩张时代。

  开源证券通信行业首席分析师蒋颖表示,AI发展不断推动光通信发展,光模块作为光通信核心组件有望充分受益于产业发展。具体而言,训练所需算力有望持续增长,加速光模块代际更迭,1.6T时代提速到来,同时LPO、CPO、薄膜铌酸锂、相干等新技术多线并进,光通信长期投资价值显著。此外,AI驱动主流计算芯片和单机柜功耗不断增长,逐步突破风冷散热极限,国内运营商积极推动液冷试点,液冷有望迎来高速发展。

  “在冷板式、浸没式、喷淋式三种技术路线中,我们认为冷板式液冷在当前最具性价比、成熟度最高,有望成为未来主流路线。我们预计,到2028年冷板、浸没式液冷数据中心市场空间分别可达641亿元、256亿元。”山西证券通信行业研究员说。

  新一轮终端升级有望开启

  随着AI带来交互体验改变和智能化程度提升,各类终端厂商大力布局AI产品。机构认为,AI终端有望迎来全面升级,并带来销量盈利能力的双重提升。

  东吴证券电子行业分析师马天翼(金麒麟分析师)表示,相较传统手机产业链, AI手机产业链的主要看点在于算力大幅提升后带来的零组件机遇,其中以SoC芯片、存储为核心,辅以散热等***材料迭代。联发科和Counterpoint发布的数据显示,生成式AI手机存量规模将从2023年的百万部级别增长至2027年的12.3亿部,渗透率从不到1%增长至43%。

  “AI对个人电脑行业的影响是深远持久的。” 马天翼认为,OEM、处理器制造商、操作系统供应商等将在2024年密集推出具备AI功能的新机型。这些举措将提振换机需求,其中商用领域尤为明显。

  此外,耳机、音响等智能硬件结合AI可以创造增量需求,例如,人机交互、算法推荐使耳机从音频传输器扩展为用户的私人秘书,同时AI也给耳机的核心竞争力音质方面带来提升;AI音响能够实现便捷交互及家居助手功能。

  马天翼表示,大模型的高速发展加速了AI应用的研发与落地,而终端硬件作为AI运行的算力底座,是AI进一步发展的土壤。终端搭载的AI功能带来良好体验,会***新的换机需求,形成正向循环。在手机、PC等产品进入存量时期后,AI的出现有望开启新一轮创新周期,并加速现有的换机周期。

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