领涨是它 两会也关注它 AI未来如何布局？

　　来源：诺安基金

　　最近市场轮番上涨，不仅收复不少失地，也让不少朋友的账户终于回了口血。

　　在这个过程中，许多板块表现的都不错，但是令不少人没想到的是，除了作为提振市场抓手的大金融之外，科技板块也在这轮上涨中持续领涨，特别是AI板块，表现非常亮眼。

　　“百花争春”的时节，为什么AI可以“一枝独秀”呢？在持续走强后，接下来还可以投资吗，又应该如何把握呢？

　　一、AI取得突破性进展

　　其实2023年全球AI产业已取得诸多成绩，AI板块也是大火特火了一把，那为啥最近又火了呢？

　　这就要提到就在2024年2月16日，OpenAI又宣布推出全新生成式人工智能模型Sora。

　　这可不仅仅只是AI多了一种应用功能那么简单，对于人工智能领域来说，这可以算是比较突破性的实质性进展了。

　　为什么这么说呢？

　　第一，Sora展现出AI对于物理世界规律的理解大大超过了人们的预期

　　Sora为什么根据短短的几句话，就能模拟出一段高质量、清晰化的视频呢？

　　这背后需要AI能够做到对文本的高度理解、联想之后，在合理的空间布局之下，生成各种图形单元并且在连续的时空内对它们进行有意义的组合。

　　试想一下，如果没有对时空概念的深入理解，怎样构建出现实中世界的动态画面呢？如果不能理解生活中的各种物理规律，不就有可能会做出猪在天上飞这样的画面吗？如果不能对社会学、人类关系有所理解，又怎样编辑出合理的剧情画面呢？

　　所以能够合成高质量的视频，展现出来的是AI在理解和模拟现实世界上的突破性进步。

　　第二，视频蕴含的海量信息，将大大加速人工智能机器学习

　　一幅图胜过千言万语，而视频传递的信息量又远远超过一幅图。

　　Sora之所以能对物理世界规律进行模拟，一个可能的原因在于大数据驱动下，人工智能模型体现出一种超强的学习能力，通过观察和学习海量视频数据后，洞察了视频中时空子块单元之间所应保持的物理规律。

　　咱就是说，如果AI把所有的电影、电视剧，YouTube上和TikTok的视频都看一遍，对世界的理解将达到一个怎样恐怖的程度。

　　第三，推动AI发展更进一步

　　Sora背后是大模型的思考运算能力，而Sora只是在这种能力之上诞生的一种工具。试想一下，当这个大模型不断地对真实世界加深理解和模拟之后，又会带来怎样的更新和更多的成果和突破。

　　所以长期来看，Sora将远远不只是内容生产工具，其构建的基于三维物理世界来创造数字原生世界的强大引擎，将给一些产业从底层工具层面带来变化，形成深远影响。

　　这样发展下去，我们离通用人工智能（AGI）可能就不远了。

　　二、2024年AI仍是科技产业投资主线之一

　　随着AI取得突破性进展，AI板块的投资也是应声而起，持续走强。接下来还可以投吗？对于咱们基民来说，长线可以布局吗？

　　AI的未来是值得重点关注的。展望2024年，人工智能（AI）行业或有望继续保持快速发展的势头，成为全球科技产业发展的核心主线之一。

　　为什么这么说呢？

　　第一，各行各业都在争先恐后的“+AI”

　　1、企业纷纷增加对AI的投资。

　　随着AI技术的日益成熟和普及，企业将更多地投入资金用于采购和应用AI技术。这将让企业的IT支出规模和结构发生重大变化，从传统的IT基础设施维护和支持转向了AI技术的研发、应用和优化。

　　根据Gartner预测，2024年全球IT支出预计将达到 5.1 万亿美元， 较2023年的4.7万亿美元，同比增长8%。在Gartner的调查中，近四分之三(73%)的CIO表示，他们的企业将在2024年增加对AI的投资。

　　第二，更新各行各业的产品和业态

　　各行业都在尝试更广泛地采用 AI 技术，改造和升级现有产品和业态，如微软、Adobe 等主要企业已经发布AI订阅产品，大量初创公司亦通过 AI 进行商业模式、产品形态、应用场景的持续创新。

　　同时，随着AI技术的应用场景不断拓展，也将更多地惠及千家万户。从智能制造到智慧医疗，从智能交通到智慧城市，AI技术将深入到人们生活的方方面面，为人们带来更便捷、更智能的生活体验。

　　第三，AI将持续提高各行各业运营效率

　　AI技术的应用还将带来企业运营效率的显著改善。通过AI 可以高效完成重复性、繁琐的任务，如自动化数据输入、报表生成、客户服务的基本交互等，企业能够大大降低成本、提高生产效率、优化资源配置，从而实现生产运营效率的持续提升。

　　总的来说，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能或将逐渐从助力千行百业提质增效的辅助手段，升级为支撑经济社会转型升级不可或缺的基础设施和核心能力。

　　从这个角度来看，AI算是当之无愧是未来投资的核心主线之一。

　　第四、政策大力支持

　　目前，多国政府都将人工智能列为战略性新兴产业，通过制定发展规划、提供资金支持、优化产业环境等方式，推动AI算力的研发和应用。

　　我国更是从国家层面在推动“AI+”行动，不断强化顶层设计和整体规划。

　　科技部发布的《新一代人工智能发展规划》是中国AI发展的顶层设计。该规划明确了到2030年的发展目标，提出了构建开放协同的AI创新体系、培育高端智能经济、建设智能社会等重点任务。这一规划体现了科技部对AI技术作为国家战略资源的定位，以及通过AI技术推动经济转型升级的决心。

　　近期，全国工商联围绕推进量子计算发展、推动网络安全产业发展、推动人工智能大模型产业应用、推动公共数据应用发挥数据价值等提出提案。

　　就在昨日的两会提案中，AI发展也成为“最热”话题，被多位委员代表争相提出。

　　可见AI领域在政策端得到了高度的重视和大力的支持，把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，深入推进产业焕新，加快布局和发展智能产业。

　　三、那接下来应该如何布局呢？

　　立足资本市场的视角，市场对AI行业中长期的产业投资机遇并没有太多分歧。不过中短期来看，市场关注内容更多在于产业技术发展方向、产业化节奏、产业链价值分配等层面。

　　接下来，如下方向可能继续成为资本市场关注的焦点。

　　1、算法领域：多模态、推理成本下降等可能是未来发展核心主线

　　我们知道，AI的背后是“大模型”，不过这些大型模型往往需要大量的计算资源和存储空间，这在很大程度上限制了它们的广泛应用。为了解决这个问题，研究人员开始探索如何对大型AI模型进行压缩，让它变得更小巧、灵活。在不降低模型性能的前提下，显著减小模型的大小和计算需求。

　　随着“压缩即智能”的观点在业内接受度不断提高，围绕压缩率的探索有望成为2024年的主线。

　　除了压缩率的提升外，扩展模型的适用场景也成为当下重要共识。多模态模型或也将成为是2024年的重点方向，下一代多模态将会快速拓展目前大语言模型有限的应用场景，显著提高语言模型的泛化能力，并有望在成本方面展现出对传统专有模型的优势。

　　2、算力领域：重点关注多模态推动以及国产替代

　　一方面，随着2024 年AI取得突破性进展，或有望带动算力需求继续大幅增长。

　　1）与处理纯文字相比，处理同等信息量的图片内容的语言模型需要的算力是其8-12倍，以当前的算力支持大量用户同时运行多模态语言模型仍是一个挑战。

　　2）算力瓶颈是中小型厂商参与多模态的主要限制。对于很多中小型厂商而言，多模态模型开发的队列难以进入，主要原因依然是算力。多模态的部署和应用都受到算力瓶颈的限制，由于多模态模型涉及多种数据类型，且结构的复杂性高，对算力的需求亦随之增大。

　　因此，随着多模态AI的发展，算力芯片、服务器、液冷环节等方面或有望直接受益，AI时代网络架构与连接技术产生变革，同时终端AI也有望落地带动相关投资机会。

　　另一方面，国产替代也是算力方面非常值得关注的。

　　1）发展动力方面，目前国内AI厂商面临算力芯片供应链的不确定性，因此国产芯片具备替代机遇。根据2023年11月上旬Semianalysis、Toms Hardware、VideoCardz等共同发布的规格信息，英伟达等厂商的中国特供版芯片H20等性能或受到政策限制，同时由于成本和研发费用限制了其降价空间，其性价比也存在上限，从而为国产算力芯片提供了进一步的替代动力。

　　2）先进封装成为芯片制程升级外另一升级焦点，国内先进封装行业发展较成熟，市场需求及国产替代空间巨大，技术涵盖及性能表现是核心逻辑。

　　3）国资委扎实推动AI赋能产业焕新，主要聚焦智算中心建设与AI+专项行动。

　　2024年2月19日，国务院国资委召开“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，会上主要部署聚焦发展基础底座，部署两大核心任务：

　　一是加快建设一批智能算力中心；

　　二是开展AI+专项行动，强化需求牵引，加快重点行业赋能。构建一批产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。

　　随着国央企深入推进产业焕新，加快布局与发展AI产业基础底座，有望接棒国内算力基础设施建设，国内各垂直行业的应用场景构建都将会有亮眼进展。

　　3、应用领域：2024年有望在软件、边缘AI等层面看到实质性突破，同时自动驾驶、机器人等前沿方向有望伴随多模态模型的突破而进入发展快车道

　　作为AI产业化闭环链条的最终一环，受制于算法本身能力约束等，AI应用场景落地在2023年其实还没有取得很明显进展。

　　不过伴随着多模态、模型蒸馏等技术的不断进步，以及主要企业在2023年的不断尝试、产品开发积累等，是可以对2024年的应用场景有更多预期的。方向上主要包括边缘AI、软件、前沿技术以及互联网等。

　　4、普通投资者怎么投

　　不过，虽然明确了中长期来看AI会是核心主线之一，但是AI涉及范围广，赋能产业多，且专业化程度比较高，就算明确了在算法、算力、应用领域可以关注哪些方向，对于未来的投资也需要非常多的专业知识、长期的追踪和前瞻性预判，筛选行业、公司对于咱们普通投资者来说还是有难度的，那么应该如何参与其中呢？

(责任编辑：叶景)

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