武超则：AI有点像5-10年前的新能源，四层面布局AIGC（图）

近日，中信建投证券研究所所长兼TMT行业首席分析师武超则，在一次线上活动中对ChatGPT的发展情况及发展前景进行分析和展望。

深层AI四类角色

问：ChatGPT是当下大热的一个话题，国外的相关公司可能领先了小半年，他们的发展情况或者他们各自有什么样的特点、优势，可以大概给我们分享一下吗？

武超则：这个爆款的应用来自于OpenAI，它最早创始的时候，包括像马斯克等很多美国科技巨头参与在其中，而且它甚至不以盈利为目的，其实是一个类似于科研类的组织。

后来微软看到它的发展非常好，实际上最近也有再投入。所以它跟微软自身的AI在这方面的布局结合地非常紧密。微软后面会推“全家桶”，就是微软将搜索跟这个相结合，使它变成超级搜索或者超级引擎的落地的场景。

再包括其实微软最擅长的还是Office，就是在办公场景下，比如Word、Excel，其实我们过去用了很多年的工作习惯很有可能会再有一个大的功能上的跃升，就是跟AI相结合。可能我们写作的效率，甚至刚刚谈到的一些题例式的文章，它都能完成基本撰写。

像Office过去也有大量的比如文本校验等功能，但其实还是非常基础的。这次结合了AI，它真的就相当于一个审核或者高级校验的角色，比如对你提供一些数据，逻辑的梳理、验证等等。

这是微软在这一块儿有很明确的跟存量的搜索引擎、办公软件相整合，其实它已经从AI的模型阶段延伸到应用阶段。

但是Google也在推Bard机器人，后面可能也会正式发布。当然Google过去是全球引擎行业的巨头，一直在人工智能方面有非常多的投入，目前它的危机感也比较强。

另外对应国内这一块，像百度、阿里、字节都有类似的部署。

但我自己总结为，在整个深层次AI行业里面，我觉得大概是四类角色。

第一是提供底层的基础算力或者云服务的偏硬件层的基础设施，或者云基础设施的公司。这里面涉及通信或者电子相关的公司会更多一些。

第二大层是提供大模型或者算法的公司。ChatGPT或者Open AI是一个非常典型的做大模型的公司，国外像OpenAI、Google会做，当然对应国内像百度、科大讯飞、阿里，这些科技巨头在大模型方面应该会有一些布局，陆陆续续大家应该也会看到，这是第二层。

第三层，就是应该会有一些中间层，稍微偏专业或者垂直侧的小模型的公司。

其实国内现在也有一些公司已经开始做，它可能基于第二层的大模型来开发，但是它用底层开源的大模型在上面再做一个垂直细分领域的优势场景，比如医生或医疗行业，再比如汽车、法律、律师行业等，就是它可能会做一些垂直模型。

对于第二层和第三层的关系，大模型更像K-12（中小学普世义务教育），是一个基础层的培养，非常重要。如果这12年或者这个部分没有做好，上面很难长出垂直方向很好的模型。

到第三层，有点像大学和研究生阶段，可能要选专业，选一个目标培养方向。这个阶段不太会大而全，比较难有专业优势。

国内可能会有很多公司做这一类，但是它也要基于一个大模型，在大模型的这一端，最终不太会有非常多的公司做，可能会是一个相对更大的，因为它对算力算法的要求还是蛮高的。

最后一层量会更大的就是应用层的公司。有点像毕业了，你要工作了，你有了很好的知识，真的从一个K-12教育走向大学教育，甚至研究生教育，最后我要到实践中创造生产力或者创造价值，那可能走向各行各业的AI的应用。

这类公司在国内现在也开始有一些比如游戏行业、搜索引擎，甚至将来的人形机器人等等，会有很多场景。

AI有点像五年前甚至十年前的新能源 

问：OpenAI能否成为一个现象级的公司，类似特斯拉，以及由此带来的AI能够成为类似新能源行业，它的这个行情将会非常大？。

武超则：坦白讲如果现在一定要去判断这两家公司的空间有多大，现在确实还有点早。因为OpenAI这家公司最早设立的时候可能不是以盈利商业机构为目的，它更多的还是在创新上面做探索。

从这点来看，可能特斯拉创立的开始也是一样，它也要在这种颠覆式创新上有它的独到之处，或者它设计的初衷就是改变人类现有的对科技的线性的理解。可能会有第一性原理，就是可能会有一个全新的颠覆式创新，这点是相通的。

但是如果从行业的阶段上来比，现在AI行业跟新能源的成熟度肯定是完全不同的，有点像五年前甚至十年前的新能源行业。

当然中间新能源行业也经历过从最早的技术萌芽到产业的成长，像Gartner曲线中讲到的任何一种技术至少都会经历五个阶段，从技术的萌芽到快速成长，然后到泡沫期，就是资本或者整个创业者会非常疯狂的涌入这个领域，很多技术都会经历这样的阶段，然后到泡沫的破裂。

泡沫破裂之后就进入去伪存真，就是真正做这件事情的人可能会留下来。但有时候最终到这个阶段可能有一些就扛不住、会被淘汰，那才会进入最后一个周期，就是真正的成熟期。在成熟期，才会有更多的收入、利润、业绩的体现，基本上都会经历这样五个阶段。

如果套用这样的模型，毫无疑问特斯拉、新能源行业在今天其实已经走到了相对比较成熟的阶段，所以它已经在各种财务指标上或者分析师模型里通过销量或者成本模型，能够计算或者预测它的利润，然后给予它一个估值去定价。

但如果回到这个模型，AI现在处在什么阶段，或者AI不同的决策式、生成式可能处在不同的阶段，但整体来讲，AI行业还是在成长期。当然，有些部分甚至可能在泡沫期，就是大家很热的涌到这个领域。

按照正常的模型，它后面还有三大阶段要走，所以从发展阶段上来讲，跟新能源行业还是不能相提并论，对应的估值模型肯定也是完全不一样的。

映射到投资上来看，我个人觉得目前在A股的投资更多还是主题投资阶段，但主题投资相对于价值投资并没有更优。

其实在科技行业，很多新技术一开始都是主题投资的阶段，因为这个阶段会有对未来比较大的想象空间，同时行业的竞争格局没有那么固化，这时可选的标的或者很多公司都会有一种朦胧美，就是我们认为它可能都有做成的可能。

像电动车行业现在也处在这个阶段，就是你现在还没有分化。但比如消费电子其实已经有龙头出来了，那我们就要更多关注它的收入、利润。但其实很多产业现在确实还处在一个板块式的行情中，AI今年应该还是处在这样的阶段。

所以对应到投资机会上或者从OpenAI自身来讲，影响估值的更多的可能不是它的收入、利润。

Chatgpt对行情持续催化，短期对PE、PS没有明确指向

问：当前我们应该看什么指标？因为对于成长性公司的股指，可能您在TMT领域还是非常驾轻就熟的，但是对于一些比如偏重于成熟型公司投资的投资人来说，可能还不是太了解。

武超则：其实在主题阶段，其实最近这个行情之所以能一直持续，跟海外巨头持续在这个部分有很多动作有很大关系。

比如微软会再投100亿美金进去，但实际上除了微软之外，Google马上也会动起来，它也要发它的模型，然后也没有商业化计划，同时别的产业链上下游的巨头其实也都在动。国内也一样，像百度三月份也会推出 “文心一言”。

这可能对行情都会有一个持续的催化，就是从主题上来讲它需要持续有新的东西，但是短期可能在PE和PS上不一定有很明确的指向，但是它也有可能会在比如用户量上有进一步的跃升。

包括OpenAI自身在这个阶段还没有推专门的付费版本，我个人觉得可能未来会有两种收费模式。一种是对于中小企业来讲，更多的是用云端调用它的接口；另一种是对于大型企业，它可以本地化部署，这样我也可以直接付费或直接收费。所以整体来讲，从爆款的应用到用户的暴增到收入阶段，还是能看到的。

最怕的是对于一个初创型的行业，大家一定要看利润，反过来对于一个很成熟的行业，大家又觉得可以看商业模式或者数据，实际上还是要用适宜它的方法去给它估值，其实还要有多样化的审美，这也是注册制以后可能A股要面临的，在科技投资方面非常重要。

AIGC投资四层面，底层算力公司确定性很高

问：AIGC可想象的空间很大，但如果从投资角度来看我们可以提前布局，将来可以关注哪些投资方向？

武超则：可能有这几个层面，倒着来看还是可以从刚刚提到的四个层面来理解。它是一个“倒金字塔”的结构，就是越往应用层越分散，应用层面应该是百花齐放的，它可以容纳很多小公司，这个行业集中度不会太高，这是第一大类。

第二层就是在“小模型”这一层，或者比喻为上大学和研究生的阶段训练。这个部分应该会有很多大公司做，但很多有数据、有场景优势的公司也可以做。

比如我在图片行业或者音乐行业有大量的版权、原始数据，那它可能也会有，因为这个板块相关公司的核心壁垒第一个肯定要有基础的算法优势，但更重要的是它要有数据，就是要有很多原创数据。那就去挖掘哪些是有场景、有数据的公司，这部分也有投资机会。

第三层就是“大模型”，前面也有提到，这里就不再展开。

第四层，就是提供底层算力、云基础和相关支撑的公司。

2022年年初，国务院发了一个有关数字经济十四五规划。“十四五”规划中在对数字经济定义时提到“数据要素是核心生产力”，这就有点像“未来的石油”，我可以通过石油加工出很多如尼龙、化工行业的东西，未来数据也一样。

所以从这点来讲，提供底层算力的公司可能不会是涉及面很多的公司，因为它是一个门槛相对比较高的行业，现在像做云计算、做通信、做技术支持服务还是一些大公司或国资类的公司比较多，但是它的确定性会很高。

底层有关的这种“云”，不管是IDC服务、网络服务、提供ICT设备，甚至是CPU和GPU（芯片）都会受益。它可能没有前面提到的那些应用、做模型的公司那么直接，但反过来讲，它的确定性会很高。

工业数字化投资确定性很高，未来传统行业公司也要买

问：在数字经济发展中，新型的基础设施建设、硬件设备、软件开发、应用场景可能都有爆发点，哪些领域有望率先突破？

武超则：未来十年，数字经济最根本的是把数据作为生产的一个要素，把AI作为生产工具，这跟过去十年不同，过去十年是网络和信息化。

如果这样，我认为首先在应用端或者未来最重要的抓手应该是谁能把数据用好，谁能用AI的工具创造新的生产模式或新的应用场景，这是数字经济的最根本。

当然，数字化的前提是云化。云化就是如果它都没有上云，数据都是离线的，或者生产数据、管理数据可能没有全部在线或在云上，这很难称之为数字化企业，所以从这点来讲，云计算肯定还是确定性很大的。

所以这两年云背后包括存储、服务器，实际上是对算力的支撑。

另外在数字化投资里，各地有各种东西出来可能和过去十年还会有很大不一样。

过去十年，互联网时代更多的是To C的场景比较成功，C就是“Consumer”，就是更多改变我们的生活，比如社交、电商还是对生活质量的提升，让我们的生活更加便利。

但未来十年在数字化里面，本质上还是To B的场景，B就是生产，实际上会对它有更大的跃升，比如数字化在智能制造，在制造业里面对降本增效的效果。现在对企业来讲，数字化可能不是一个选择题，而是一个必修题，就是如果你不做，可能未来你的商业模式就要被干掉。

在过去一段时间，汽车行业就是非常典型的，电动车来了以后，汽车供应链都重组了。汽车供应链以前都讲TIER1供应商，但它不是一个垂直化的、定制的生产模式，这就是一个很传统的制造业生产模式的改变。

汽车可能不是最后一个在能源行业的数字化行业，我们当时研究数字化场景时发现一个很有趣的现象，就是越集中度高、越传统的行业反而越容易数字化，而供给侧改革过的行业会更容易数字化，为什么？

因为它的行业结构相对巨头林立，产业分工很清晰。比如煤炭、钢铁、有色拥抱数字化的态度非常积极，行业竞争格局已经很清晰。

想再提效率或者有增长，那就要有新的工具和技术手段。反而对于一些比较分散或者集中度没那么高的行业，比如医药行业好像就没有那么快，因为它的中间环节还很多。

这是汽车能源，当然中国还有一块非常大的机会就是工业，就是去年二十大报告提到的新型工业化。

新型工业化的背后，工业数字化就是很大一块，在投资上的确定性都很高。所以我去年提出一个观点，以前投数字化或者投科技就是投TMT行业本身，大家去买那些做IT、做CT、做芯片的公司。但未来买数字化，很多时候你可能也要买传统行业的公司，它会是一种双向奔赴。

TO B和传统行业融合更具优势，汽车、工业、能源是比较好的场景

问：那会不会像我们之前理解的互联网+，就是在传统行业的颠覆上，互联网这个应用各个行业都开始了，也颠覆了传统行业，会类似吗？

武超则：会类似，但是我不会用一个词叫“颠覆”。

原来在To C的领域确实是颠覆，就是零售行业做大会对传统的线下零售有很大影响。但是这次To B或者跟很多传统行业的融合，TMT，就是单纯做技术的公司，还是挺难颠覆的。

因为在一生产场景，相比于一个消费场景，首先它是非标准化的，就是每个场景长得都不一样，所以你很难出现一个巨头，在互联网时代赢家通吃。

但是To B不会，比如在制造业和医疗行业可能完全不同，它的know-how（场景）完全不同，这个时候如果传统行业的公司能够用好AI，用好新的数字化工具，它可能会更有优势。

数字化可能会成为一个基本工具，所以这点很多传统行业现在还处在估值比较低的位置，比如能源行业、工业中也有很多非常优秀的巨头已经开始全面拥抱数字化。

过去一年疫情中大家对数字化还是保持非常开放的心态，过去它觉得你要颠覆我，甚至是一种排斥，现在因为整个经济增速放缓过程中，大家觉得这可能会是一个非常重要的工具让自己重生，所以企业主愿意在这上面进行投入，它会对整个行业的推动起到很重要的作用。

问：那会不会在集中度比较高的如国企领域，或者在偏垄断、竞争不激烈的行业率先发生？

武超则：如果按行业分，To C先不说，在To B的场景因为有很大，更大的如分服务业的数字化，农业、工业等，稍微小一点工业里面又分很多种，但整个研究下来，首先中国的产业数字化水平比全球低。

其实就是在To C互联网里很发达，在消费部分发达，但是在生产的部分相比于美国、德国、日本，他们的渗透可能都在60%以上，我们可能只有百分之三十几，这个本来就是要低一些，所以空间会比较大。

第二个单就在产业数字化的场景里面，就是To B的行业里面，我刚刚举了三个比较看好的方向——汽车、工业、能源，它的行业集中度相对比较高，对产业链分工比较清晰，巨头或者龙头对行业的技术和模式创新引领就达成共识，这是比较好的场景。

当然，比如金融行业也在发生类似的事情，也会延伸包括一些现代服务业等。

今年科技一定有持续行情

问：在AI发达的时代，我们如何分享科技股的盛宴。近期在券商的策略会当中，大家集中看好科技股，科技股也已经有了不小的涨幅，未来您怎么看？

武超则：上次你们办论坛的时候，我其实还是坚定的看好，我当时有三点理由，第一个是本身技术变迁到了一个新周期的开始。TMT的每一轮行情最重要的因素可能不是估值，因为它足够便宜，当然这肯定是其中一个很重要的因素，但不是唯一的因素。

最底层的因素应该是到底有没有质的技术创新，就是现象级的应用，或者有没有爆款的东西出来。其实2015年那一波科技行情，移动互联网的爆款应用出来很多，包括后来像抖音、快手这样爆款的现象级的应用。

现在又有现象级的应用出来，而且它到上亿用户的速度可能是历史上最快的，只用两个月时间，这是一个很重要的标志，就是它需要有全新的、让人感觉很兴奋的东西出来，而这种东西可能是一个颠覆式的创新，当然过去几年科技有很多场景有点低预期，那就没有达到想象。

但是这次AI在这个方向其实是有超预期的表现，这是一个很重要的驱动科技股的因素。当然，如果基于这个模型，后续还有没有爆款应用出来，是有可能的。

第二个影响科技股行情最根本的因素是流动性，我去年提到美联储加息的趋势停止，其实这也很重要。因为总体来讲，确实在整个估值体系里面，科技股历来是估值比较贵的，但是它贵背后有一个“G”（Growth），就是有增长在里面。

所以我更习惯于去看PEG，而不是简单地看动态PE更有价值。就是相比于15倍估值，但是只有15%增长的东西，我更愿意选择一个50倍估值，但是有百分之百增长的东西。这是典型的科技研究员的审美，一定是要有增长、有变化、有未来潜在的非线性的拐点。

像当年亚马逊大概有十年只有收入的增长，但AWS没有利润的增长，但它一旦开始盈利以后，你会发现收入可能每年增长50%，但利润增长百分之百，然后毛利率或者利润率有一个边际成本迅速下降，软件、互联网行业其实都有这样的特点。

所以这是第二个审美的重点，就是它今年有一个流动性的优势，同时最新的流动性的溢价会更直接的体现在科技股上，当然在去年那样反向的时候就会更痛苦。

最后一点，从今年整个A股来看，确实在科技股的投资板块上，估值还是有一些吸引力。因为从2018年的四季度应该是一个低点，但经过后来2019、2020年有一轮反弹，但总体来讲跟2018年以前还是有差距的。

就是实际上高的时候看2018年之前，像今天很热的计算机行业在火的时候，实际上也有50倍以上的估值中枢的阶段，但是其实我们就觉得50倍可能很贵。

相比于2013、2014年非常疯狂的阶段，还处于中位数，估值还有一定空间，没有拥挤到已经泡沫化了，那可能确实后面会比较难。

所以基于以上三点，今年科技一定是会有持续行情。

问：从这三点来看，或者结合一些历史数据，您觉得科技股的牛市一般会持续多久？

武超则：其实还是取决于前面几个因素，要不断有新东西出来。比如移动互联网，就是3G那一波，大概从2012年游戏作为第一个爆款应用出来到2015年大概有三、四年的时间。

再看2018年的半导体，其实就是以信创、自主可控为代表，也有差不多三年时间。当然可能结构会不一样，我以前经常讲“硬三年，软三年，商业模式再三年”的周期性，过去几年其实更多的还是在硬件上。

未来科技股投资方向，最看好数字经济

问：长期逻辑不看新鲜概念或主题，怎么把握未来5到10年科技股的投资方向呢？

武超则：简单总结，我最看好的还是数字经济方向。数字化其实是一个周期比较长、确定性很高的东西。

具象一点，可能有几个板块，数字经济就是两大块。

第一大块是数字产业化。就是TMT行业本身会有一些基础设施部分（新基建），这个部分确定性比较高的像云计算，现在它又是一个需求跃升或者拉动的过程刚刚开始，对应到不管是做云自身的公司，还是做云基础设施的，像配套设备或者是里面的芯片、ICT设备的公司，它会受益。

第二个在基础设施部分我比较看好的还是大安全的主线。

现在在科技的自主可控，以及信创，包括网络安全，它是一个不仅仅因为全球竞争的问题，其实也有应用从To C走向To B，它自然会对安全的要求很高。

所以在相关的比如网络安全、底层设备的投入上，它对安全的要求就会更高，从这点上信创板块应该还有确定的机会。

最后就是在产业数字化方面，在应用端下一个爆款的应用会在哪里，这也是大家所关注的。但整体来讲，可能To B的机会会大一些。

这三类未来都会产生投资机会，但不一定会是那种千亿市值的特别大的公司，To B的应用可能会容纳一些专精特性，小而美的公司也会很多，因为它往应用端去走。

但是在数字产业化，就是提供云基础设施这一方面会有一些大公司。现在已经有一些大公司了，无非是这些大公司能不能从千亿市值涨成更大市值，成长空间到底有多大。

5G从新基建走向新应用，投资从终端走向云端

问：5G的建设目前是不是到了中后期，它的投资逻辑是否发生变化，未来怎么看？

武超则：关于5G我之前总结了两句话，第一句话是从新基建走向新应用。这个观点很明确，就是基建的投资肯定是告一段落。

下一步我们要思考怎么用好这么好的基础设施，就是这么好的高速公路修通了，我怎么保留大量的车来走。

硬件和软件没有孰优孰劣之分，它是一个螺旋式创新，所以今年5G的应用就很重要。到底有没有一些好的应用，比如自动驾驶、工业互联网、VR、AR，这是5G潜在的一些比较大的场景。

所以从新基建走向新应用，在5G的投资上今年应用的机会应该更多。

第二个，在投资上要注意从终端走向云端，这个可能听起来比较绕，但也很好理解。

过去产业链的价值是承载在终端上的，比如我们买一个手机、电脑很贵，而且我们会关注它的内存、CPU指标。但现在我们买手机有可能关注它的屏幕大不大、摄像头多不多，原因是什么呢？

算力或者计算的功能是在云端的，承载在云上面的，就是英伟达做的这个工作。因为网速足够快，我的内容没有存在本地，实际上我没有必要存本地。以前大家丢了手机很慌张，现在丢了马上想找回账号密码，其实硬件本身变成一个显示器，所以很好理解。

其实你所有产业链的价值量或者算力是在云端的，所以在5G投资上也要注意。以前我们投5G可能大家会关注手机产业链，但现在你可能要关注应用，云端有没有投资机会。再比如汽车，去年对于智能车或者电动车，我们关注硬件本身的投资机会，但接下来的重点应该在自动驾驶和智能座舱。