AI+時代已至，機會大浪磅礴，風險深不可測。
面對疾變的時代，如何投資這日新月異的科技行業？
景順長城「科技軍團」對於AI產業的解題思路是：深入、及時、全面的產業鏈研究。
當市場效率迅速提升，唯有以優勢人才、優勢研究資源量為依托，迅速突破認知和覆蓋，才有可能在風險可控的前提下，盡可能跟上科技創新的節奏，把握住投資機會，實作超額收益。
AI是席卷各行各業的技術革命，景順長城內部組織了相當投研力量對此展開研究，形成了一份AI+洞察報告。這其實不是景順長城第一次釋出這樣的科技洞察報告，2022、2023年，景順長城科技軍團先後釋出了對新能源和半導體產業的科技洞察報告，都是立足基本面並結合產業鏈研究的邏輯。
此次，景順長城的幾位科技方向的知名基金經理：楊銳文、張雪薇、農冰立、曾英捷、孟棋、張仲維、董晗齊齊亮相，從AI的模型層、套用層、算力層各個角度闡述了這個新興產業的源起、爆發、發展的脈絡和未來機會。
AI產業為何在去年開始爆發？
AI產業的主要細分行業是哪些，它們的發展狀況又是如何？
日益加速的AI產業會給世界帶來什麽，又會對怎樣的產業影響最甚？
中國的AI產業在世界處於怎樣的水平，在哪些細分環節具有更大空間？
AI產業鏈上的投資機會究竟在哪裏？
這些關鍵問題都可以在這份報告找到答案。
01
中國科技必將崛起
楊銳文是業內知名的科技方向基金經理，他既有大局觀、也有深挖個股機會的能力。他酷愛調研，也善於綜合各方素材形成創見。作為景順長城系列科技洞察報告的「牽頭者」之一，再合適不過。
楊銳文認為，未來十年是中國科技攀登高峰的關鍵時刻，中國科技創新的發展行程將影響中華民族偉大復興的步伐。
他深信：「中國科技產業必將崛起，未來最大的機會將會來自科技產業」。
他還進一步認為， AI產業在迅速發展，AI的套用場景在不斷拓展。但是，由於人工智慧現有的泛化能力還是非常有限的，因此，場景的落地能力至關重要。
在GPT 沖擊波席卷幾乎所有大型的互聯網公司的當下，各類互聯網公司無論主動還是被動都不得不卷入這一輪AI 的大潮中，新一輪的算力軍備競賽毫無疑問已經開始了。
楊銳文同時釋出了，景順長城科技團隊對AI產業的十大預測：
1. AI將帶來一場席卷各行各業的技術革命
2. 大模型正在向多模態和AI Agent方向前進演化
3. 海外模型將走向寡頭格局，國記憶體在約一年代差
4. AI將明顯提升腦力勞動效率，推動生產力革命
5. AI將重塑互動體驗，有望孵化出新一代超級平台
6. AI套用將百花齊放，驅動新一輪硬體創新周期的到來
7. AI賦能感知與決策，加速智慧駕駛奇異點到來
8. AI重塑機器人大腦，產業鏈迎來新機遇
9. 算力需求將從訓練轉向推理，從雲端轉向邊端
10. 海外算力禁售推動國產芯片和先進封裝迎歷史性機遇
02
AI為何現在爆發？
景順長城基金經理張雪薇在科技領域積累較深，是次報告也釋出了她對AI產業的總體展望和研究觀點。
張雪薇認為，AI就是能夠讓機器變得和人一樣聰明的技術、方法和工程。這個學科從1950年就已經誕生，但是直到22年末 Chat GPT釋出後，才真正開始進入普羅大眾的視野。
AI為什麽會在現在爆發呢？
張雪薇認為，這是因為此輪技術革命後，人工智慧不再如過去那樣讓機器只學會一種專長，比如下圍棋；而是讓機器突然擁有了廣泛的能力圈，變成了通用人工智慧。
當AI開始變成一個通才，介入了人們生產、生活的方方面面，讓每個人都覺得有用，才會呈現出了井噴式的增長
站在當下，景順長城認為，AI的發展將是一場席卷各行各業的技術革命。比肩1698年蒸汽機發明，和上個世紀開始的由電腦引起的資訊革命。
按照基礎大模型的能力劃分，現在處在人工智慧的第二個階段，後面還有多模態、AI Agent到混合現實，再到具身智慧等種種的突破可以期待。
景順長城認為，從投資的角度看，AI這樣席卷各行各業的重大革命會帶來長期、巨大的機會。在這個領域不應該過度關註短期，而忽視了產業長期的進展和套用潛力。
景順長城判斷在2024年，國內模型層將成為大宗品，需要和套用場景相結合才能創造差異化。而套用層，AI將重塑生產效率和互動體驗。
03
大模型的終局是人工通用智慧
景順長城研究員貢學博，進一步分析大模型的前進演化方向與產業格局。
她認為，模型前進演化的終局是AGI，也就是人工通用智慧。未來人工智慧不僅能和人類一樣思考、學習、執行復雜任務，在能力上也將超越人類的總和。
而今天的大模型，在數學能力、復雜推理能力上，仍然存在著短板。模型的 「幻覺」問題也制約了當下的套用落地
景順長城進一步認為，從全球的AI發展趨勢來看，下一代大模型將沿著多模態與AI Agent兩大方向升級。
多模態大模型可以跟隨人類的提示，利於眼動追蹤、手勢追蹤，分析環境中的特定物體，人機互動形態迎來新的變革。
除此之外，多模態大模型還可以套用於自動駕駛、工業檢測、電商娛樂等更豐富的場景，大幅提升模型的滲透率
貢學博還預期隨著大模型的持續前進演化，海外大模型的競爭格局走向馬拉松式的淘汰賽，模型層每年升級一代，競爭門檻持續提升，參與玩家持續減少，最終的格局是寡頭格局。
景順長城認為，下一代的AI套用將高度整合各類功能，為使用者帶來自動化的體驗。隨著自主AI芯片的落地與推廣，算力成本將逐步下降，基礎模型的使用成本也將降低。國內模型層格局相對海外更加分散，套用層將獲得更高的產業價值分配。
04
AI會顛覆遊戲產業
景順長城基金經理農冰立，深入講述了景順長城在AI套用方面的研究。
他認為，大模型更多是講技術本身，而套用才是技術轉化為商業價值的載體。
AI套用的商業價值可以在生產力和泛娛樂兩個場景體現：首先是生產力場景，比如AI輔助生成文件和圖表、輔助開發人員寫程式碼、輔助設計人員生成和修改圖片視訊等。
另一個是泛娛樂場景，它可以大幅提升普通使用者和虛擬世界的互動體驗。比如有了AI，使用者可以用自然語言和比如遊戲裏的NPC、或是主打情感陪伴的聊天機器人進行自由的交流。
投資要回答的第一個問題是大模型在何種生產力場景中最具有商業化的潛力？
景順長城認為可以從兩個維度衡量：一是AI帶來多大的效率提升，也可以體現為AI套用的自動化程度。
二是對於模型缺陷的容忍程度，因為現在在大模型仍然存在「幻覺」問題，不能實作100%準確、可解釋的輸出，因此率先實作商業化落地的場景必須容錯率相對較高。按照這個標準，景順長城覺得創意設計、程式碼開發、智慧客服、文件助理等都是相對更有潛力的套用場景。
相對來說，在法律、醫療等等容錯率較低的領域，大模型的商業化需要更垂直化的微調和場景落地，商業化的時間點會更靠後，但如果未來大模型叠代智慧程度進一步提升，這些領域的空間會比前者更大。
農冰立還認為，AI與遊戲結合的方式主要包括兩種，一是改變遊戲內容，二是改變徹底遊戲形態。
在內容方面，未來AI npc可即時生成預先未編排的內容，從而實作千人千面的遊戲體驗。AI與遊戲的這種結合方式，不會改變行業格局，會推動強者恒強。
AI遊戲結合的第二種方式就是改變遊戲形態。傳統情況下，遊戲制作門檻較高，程式碼、美工、測試等環節都只有遊戲廠商的專業人員才能完成；制作成本也往往較高，好的遊戲甚至需要2年以上時間、上億資金投入。而未來，玩家人人可做策劃，並透過AI加持下的UGC來完成程式碼、美工、測試等任務，從而實作玩家都可以制作自己的遊戲，實作「遊戲去廠商化」。
農冰立認為，該創新或會對產業鏈產生顛覆式影響，即產業鏈上遊戲廠商的話語權將會大幅降低，而平台的地位將會凸顯。
景順長城認為，未來不僅是遊戲，其他形式的泛娛樂場景也可能會產生各自領域的超級平台。AI賦能的內容創作工具同樣是降低了圖片、漫畫、視訊和虛擬人等的制作門檻，那麽對應地，未來或許有可能出現新的漫畫、電影或者虛擬人領域的「抖音平台」。
05
未來每個人都會有一個AI終端
張雪薇再次解讀了AI對套用軟體的影響，她預計AI創新將推動硬體的創新，就如同微信、手遊的出現促進了4G手機的換機一樣，AI新套用對頻寬、計算速度提出了新的要求，也相應會帶來硬體方面的創新。
首先，最直觀的變化是未來可能每個人都會有一個AI終端。出現AI終端的核心原因是，每進行一次推理，雲端的伺服器就要進行10^14的運算，帶來非常高的算力消耗和投資。這樣會導致好套用沒辦法大規模普及。
所以為了讓AI可以像互聯網搜尋那樣，把邊際的推理成本打到0，大廠都在考慮將部份的推理功能下放到終端，透過壓縮AI模型，把它嵌入到終端裝置上，這樣使用者只需要支付免洗的裝置成本，就可以永久免費使用一些日常的推理功能，這樣邊際的推理成本就可以像互聯網一樣降為0 了。
套用也可以大規模的普及。同時，在端側部署AI還能保護景順長城的私密安全，確保私密數據不會上傳到雲端去。而且以後沒有網路的地方，使用者也可以使用推理的功能，優勢非常明顯。
當前，最有可能成為AI終端的裝置是手機和PC，因為他們是我們日常生產、生活中使用的最高頻的裝置，天生具備搭載AI的場景。而且他們本來就具備一定的算力，增加算力也是順理成章的。
目前從產業的準備上，所有主流的芯片廠商如英特爾、高通、聯發科等，都已經紛紛開始布局終端的AI高算力芯片，而手機品牌大廠、PC大廠也都會在2024年推出諸多具備AI能力的產品，因此，2024年將成為AI終端落地的元年。
新的內容和套用是否會推進新的智慧終端的誕生呢？
景順長城認為，會的。2024年初，蘋果釋出了Vision Pro，這是一款混合現實產品，因為AI模型解決了人機互動的問題，可以讓機器具備語音理解、手勢理解和視覺追蹤的能力，這樣互動體驗就更加自然。而虛擬世界的資訊將直接透過頭盔和眼鏡投影在人們的眼前。
也有很多投資者會擔心MR會像VR那樣成為一個失敗的創新，也不理解為為什麽VR產業過去歷經了5年的鋪墊，還是沒有火起來？
景順長城認為最核心的原因在於內容的供給太少，未來隨著多模態大模型的發展，和3D數位建模的成熟，更多理想化的虛擬世界都可以低成本生產。
此外，蘋果釋出MR之後，景順長城認為安卓有望跟隨，因為大廠是不會缺席對下一代智慧硬體的卡位的。
MR的滲透和放量也將會帶來消費電子相關零部件廠商的新一輪投資機遇。其中，SoC主機板的價值量最大，螢幕次之；光學的設計和變化最為復雜，不斷叠代的過程中價值量可能會保持穩定；而手柄未來可能會因為AI互動的成熟而消；，電池的輕薄和續航是裝置普及的重要瓶頸之一，也是長期投資值得關註的部份。
06
AI套用智慧車時代即將來到
景順長城基金經理曾英捷認為，重點闡述了 AI賦能汽車，影響智慧汽車的發展的可能性。
他提出以下觀點：
第一， AI透過賦能感知和決策，將加速智慧汽車技術升級；
第二， 智慧汽車產業發展的奇異點即將到來，景順長城期待行業的爆發時刻；
第三， 在智慧汽車發展浪潮中，展望全球，中國汽車企業是最具備競爭力的；
第四，在汽車智慧化的大Beta下，具備全球競爭力的中國汽車產業鏈將醞釀巨大的投資機會。
站在當下，景順長城認為智慧汽車產業發展的奇異點即將到來，智慧車產業有望復制三年前電動化的發展浪潮。
之所以做出這樣的判斷，基於以下幾個分析
1、 有關智慧駕駛的法律法規逐步完善。近期有一個檔值得大家重視。
2、 智慧駕駛技術逐步升級，可以逐步滿足消費的日常需求。
3、 具備L2+及以上的智慧駕駛功能的車型的日益增加，消費者願意為智慧化溢價而付費。，
基於以上的分析，景順長城判斷智慧化汽車的需求即將來到爆發時刻，這個奇異點類似三年前的電動化的奇異點。
在汽車智慧化產業趨勢背景下，具備全球的競爭力的中國汽車產業鏈，也必將醞釀出巨大的投資機會，景順長城最看好的是整車環節，其次是智慧化相關零部件。
在整車環節，首先整車的競爭格局可能由於智慧化而發生改變，變就意味著機會。其次，整車廠把控智慧化數據以及叠代節奏，是核心競爭力，最後，智慧化的加持下，整車廠商業模式從智駕主力賣車擴充套件到探索軟體收費模式，商業模式可能發生變化。所以，整車環節是智慧化浪潮下應當著重布局的賽道。
而智慧化相關零部件，將充分受益智慧化的Beta，享受行業滲透率快速提升所帶來的時代紅利，這裏比較受益的新增部件，比如線控制軔、線控轉向、域控制器、雷射雷達等等。景順長城相信，在智慧化浪潮裏，不論是整車還是零部件，都將充滿著投資機會。
07
AI是機器人前進演化的裏程碑
景順長城基金經理孟棋認為，AI大模型的進步，使得機器人開始真正擁有大腦，變的更像人類。
智慧機器人的落地節奏可以從套用場景和成本兩個維度展開。
套用場景方面將從2B到2C逐步展開。智慧機器人最初可能用於工廠， 然後是商業環境和公共場合也比如餐飲服務，比如安檢、巡檢。最後，他們更大的作用或許在於消費者端多樣化的護理與陪伴需求。
所以，景順長城認為隨著AI能力的不斷提升，機器人的能力也將持續前進演化，可套用場景依次展開，機器人需求量級也將成倍提升。
值得強調的是，機器人未來的形態將是多樣化的，人形機器人只是其中一種形態而已；根據需求和功能的不同，機器人家族也將如生物的多層次一樣，形成人形、機器狗、機器貓、機器蜻蜓等各種形態。
而除了功能的升級，成本的下降，則是機器人能夠大規模落地的另一個重要維度。
從勞動力替代的角度看，隨著未來人力成本的提升，機器人成本的下降，當機器人能夠在1-2年報酬周期內打平，很可能會到放量爆發的節點。而具體的降本路徑不僅僅是依靠規模效應，更有賴於中國供應鏈的參與。
同時，國產廠商透過參與機器人供應鏈，將實作自身制造能力的延展與升級。以減速器為例，我們已然擁有優秀的諧波、行星減速機生產廠商，已經在工業機器人領域實作國產替代和較高的市場份額；如果他們依靠完整的工藝經驗和快速響應的能力，吸引海內外人形機器人廠商合作，開發適合人形機器人的新品類，不僅把握住產品升級放量的機會，在未來也有可能進一步帶動上遊相關國產機床裝置和材料的整體升級。
最後，國內的機器人整機廠商也充滿機會，透過不斷探索新的套用、新的形態，也有機會享受於機器人家族不斷壯大的紅利。
08
AI算力芯片有望十年增十倍
景順長城基金經理張仲維。圍繞算力投資展開話題。
他認為，算力投資是套用爆發的必要條件和先行指標。站在當前時點，算力投資正由訓練向推理開始延伸，並更看好長期推理側的需求爆發。
張仲維認為，全球算力投資規模在千億美金以上，AI是未來主要的增量。
以算力投資中價值量最大的伺服器為參考，2022年全球出貨量達到1500萬台左右，對應產值規模超過1000億美金。現階段，AI伺服器占比不到20%，但受益於下遊客戶旺盛的投資需求，其絕對規模及份額都將呈現快速提升。
預計到2024年，全球AI伺服器的市場規模也將會增長到接近千億美金，占到整體市場的半壁江山。
全球科技龍頭也對未來AI的需求拉動給以積極展望，業內預計AI相關業務營收未來5年將以50%復合增速實快速成長。預計配套使用的HBM芯片2030年出貨量將達到1億顆，7年成長200x。
旺盛的算力投資需求，也拉動了對應產業鏈的經營成長和投資機會。
目前來看，驅動AI算力投資，以大模型的訓練需求為主，並跟隨模型參數的不斷擴容，帶來增量的算力需求。根據景順長城測算，23年全球模型訓練需求在接近200萬張等效A100卡。
基於此，景順長城預計算力芯片：未來十年市場規模增長有望超過十倍。
同時，雲側/端側存力升級成為必然趨勢。
09
先進封裝環節是中國的追趕潛能
緊隨著張仲維的分析，景順長城基金經理董晗把研究視角從全球拉回到國內，看這一輪轟轟烈烈的AI浪潮之下，國產供應鏈未來的成長機遇。
他認為，國內算力需求已經達到全球第二，並實作更快速增長。
其中，晶圓制造的先進制程產能，成為兵家必爭之地。
因為，制造環節方面 與算力芯片相配套的，是以先進制程為代表的晶圓制造能力。
傳統意義的莫耳定律這些年已經越來越難實作，提升制程微縮尺寸同時帶來成本下降在28nm的制程結點就已經停滯。但是行動終端對能耗的追求，AI模型對速度的追求使得半導體制程這些年還在不斷進步。
其次，先進封裝環節，國內具備更好的追趕潛能。
董晗認為，半導體產業延續莫耳定律除了在二維的平面制程微縮更多的開始向三維的垂直面做文章，也就是以cowos為代表的2.5D以及未來的3D封裝。
相較於傳統消費級芯片，算力芯片面積更大，儲存堆疊更多，速度要求快，大量數據要從儲存芯片到處理器芯片間流動。自然也對互連速度要求更高，而先進封裝可以更好的滿足這些大規模芯片的效能和成本需求，也是現階段最主要產能瓶頸，今年大家喊缺輝達的AI芯片其實缺的不是台積電的晶圓產能而是cowos封裝產能。
先進封裝的技術升級，推動前道和後道工藝相互滲透融合，更復雜的制造流程也帶來了更高的價值增量。對比消費級芯片產品，算力芯片的封測成本通常有十倍以上的提升，在芯片整體成本構成中比重也有增加。
如果說，2018年是國內半導體企業的成長拐點，外部沖擊下開始了真正自主之路。那麽，2023年開啟了國產算力生態發展的新起點。
景順長城期待並相信著，各個產業鏈環節將會不斷湧現出優秀的國產廠商，並在客戶支持下實作快速的技術叠代，未來的機遇遠遠大於挑戰。
風險提示：觀點僅供參考，會因市場因素變化而變化，不構成投資建議或承諾。基金有風險，投資須謹慎。
