2023 年、AI で儲かるのは誰でしょうか?

画像クレジット: Unbounded AI ツールによって生成

出典: Qian Haoチャンネル

AI が世界を二分しつつあります。

ChatGPT などの人工知能アプリケーションの出現により、画期的な進歩により多くの業界や労働方法が変わりました。かつてかけがえのないものと思われていた創造的な精神作業が分解と再構築を迎え、「インスピレーション」が謎のベールを脱ぎました。ゲーム、音楽、デザインの分野ではすでに AI の導入が進んでおり、メディア報道によると、AI を大量に導入している一部の企業では年間 20 万元のコスト削減が見込まれています。

AI はまた、初次市場と二次市場に多大な資産効果をもたらしました。コンピューティング能力やチップのサプライヤーから大規模モデルの開発者、さらにはアプリケーション層の関連コンセプト株に至るまで、すべての企業が収益の急増や評価額の飛躍を経験しています。ゴールドマン・サックスのテクノロジー・ポートフォリオ・マネージャー、ブルック・デイ氏は、「私は30年以上テクノロジーに投資してきたが、人工知能は私がこれまで見てきた中で最もエキサイティングな発展の一つだ」と語った。

このような二重性はまさに産業の出口としての AI の特徴です: AI はお金を狂ったように燃やして効率を向上させることができます; 従来の産業に挑戦するだけでなく、新たな富の神話を生み出します; それを風に送ります。

私たちにとって、AIの出口をつかむにはどうすればよいでしょうか？対策を考える前に、なぜ突然AIが台頭するのかという疑問を考えなければなりません。

AI の簡単な歴史

AI は高速道路の一里塚のようなもので、「地平線上に見えたら、すぐにそこに到達します。」

大規模モデルの起源は 1980 年代にまで遡り、その後数十年間、コンピューターのパフォーマンスの発展に伴い、ニューラル ネットワーク モデルの深さとトレーニング データのサイズがゆっくりと増加しました。 2006 年までに、ディープ ビリーフ ネットワーク モデルが提案され、ディープ ラーニング モデルのアイデアが開かれました。 2017 年に Google チームが Transformer アーキテクチャを開発し、深層学習パラメータの規模が数億に達し、実際の大規模モデルが誕生しましたが、GPT-3 の誕生からまだ 5 年も経っていません。

一般的にAI業界の発展の特徴は「ゆっくり蓄積、突然爆発」です。 AIは新エネルギーやインターネットのように長期間のインフラ構築や製品の普及と異なり、チップやクラウドサービスなどのインフラの導入が容易で限界費用が低いという利点があり、技術進歩が開発の核となります。技術パラメータが閾値に達する限り、その応用規模は急速に拡大します。

**また、ChatGPT は人工知能のコンテンツ全体からは程遠いです。 **海外では、Meta (Facebook) と Google が Microsoft のペースに追随しており、中国では、Baidu の「Wen Xin Yi Yan」から Ali の「Tong Yi Qian Wen」まで、Tencent の「Hun Yuan」から Huawei の「盤古」。今年3月以来、GPTに対してベンチマークを行う汎用大規模モデルや、垂直産業に焦点を当て、オープンベースで訓練された垂直大規模モデルなど、20社以上が大規模モデルトラックに参入している。 -大規模モデルのソース。

アルゴリズムの研究とモデル構築を含む「テクニカル レイヤー」産業に加えて、人工知能産業チェーンには、基本レイヤーとアプリケーション レイヤーの 2 つの部分もあります。名前が示すように、ベース層は主に AI チップ、クラウド コンピューティングなどの分野に関連するハードウェア デバイスとソフトウェア サービスを提供するインフラストラクチャであり、アプリケーション層は主に金融、自動車、金融などの人工知能技術を必要とするアプリケーション シナリオをカバーします。後者は、さまざまな具体的なシナリオに焦点を当てている会社です。

AIは汎用的な大型モデルの開発を中心とした初期段階を過ぎ、基礎層は低コストと高い計算能力を追求し、技術層は汎用モデルから技術層へと移行する新たな段階に移行していることがわかります。 -目的を垂直に拡張し、アプリケーション層はさまざまな業界での価値を実現し、巨大な産業機会を実現します。

**しかし、チャンスが非常に大きいからこそ、静かな水面下にはとらえどころのないチャンスが隠されています。 **

**AI に投資するとき、何に投資するのでしょうか? **

**多くのメディアと同様に、AI 投資の背後には困難やさらなる障害があります。 **

前述したように、AI の中心的な推進力は普及ではなくテクノロジーです。したがって、技術レベルが期待よりも進んでいなかったり、実際の応用シナリオをサポートできなかったりすると、AI産業の発展は「見た目が美しい」幻想になってしまいます。

GF証券は、国内資本市場がAI産業投資の将来動向に影響を与え、決定することは難しく、主に2つの外部要因によって影響を受けると考えている。一方、海外の生成型AIビジネスは、グローバル化技術の実現、特に産業用途の実用化が期待に応えられない場合、AI業界全体の投資ロジックを揺るがすことになる。

これら 2 つのポイントの本質は、AI コンテンツの精度とコストであり、特定のシナリオで商用化できるレベルに達する必要があります。

一方で、AI開発は動きを止めてブレイクアウトする特性があるため、投資家にはより高い将来性が求められます。明らかに、多数の AI 投資アドバイスから虚偽を区別する方法については、投資家によって異なる意見があるでしょう。投資のコンセンサス形成に失敗するということは、資本市場においてAI分野に「継続的なリズム」が存在することを意味する。

華安証券は、市場評価市場が「予想を上回る」可能性を最初に反映することを望んでいるが、投資家によって業績実現のタイムラグに対する許容度が異なると指摘した。

**現段階での投資機関のコンセンサスは、今年および今後しばらくの間、AI が投資の主流となり、人々の日常生活が AI 変革の主な対象となるということです。 **もちろん、このような傾向認識の下では、異なる資本市場には異なる投資優先順位があります。

発行市場では、2021年の投資ピークが過ぎたばかりのため、投資機関の姿勢は比較的慎重で、一部の投資家からは「AIトラックは以前から高い評価に達しているが、ビジネスモデルは明確ではない」との声も聞かれた。なので、しばらくは寒くなりますね。」

したがって、大規模モデルの爆発的な増加とコースの加熱にもかかわらず、機関は依然として、計算能力チップ、独立した制御性を備えた低レベルの大規模モデル、および大規模モデルなどの「確実性」を求める傾向があります。 「インフラストラクチャ」と「シナリオの適用」の両方が、各機関が注力する方向です。データによると、2023年以降、国内でAI投資イベントは254件開催され、投資・融資額は1006億元に達した。その中でも、コンピュータービジョンと画像、インテリジェントロボット、インテリジェント運転、その他の下位分野は非常に人気があります。

流通市場では、国内資本市場にもAI分野に携わる企業が多数存在します。たとえば、中国証券人工知能テーマ指数によって上海市場と深セン市場から選ばれた50社の指数サンプル企業は、家電製品や自動車などを含む人工知能産業チェーンの基本層、技術層、応用層をカバーしています。人工知能拡張アプリケーションのシナリオが含まれます。これらの企業のほとんどはコンピュータとエレクトロニクスの 2 つの主要産業に集中しており、合計の比重は 90% を占めています。流通市場のほとんどの投資家は依然としてコンピューターおよびエレクトロニクス産業が AI 開発の原動力であると考えていることがわかります。

AI関連企業の多くはコンピュータやエレクトロニクス分野の企業ですが、エレクトロニクスやコンピュータ分野以外の企業もAIに関連しており、将来性のある企業にどう賭けるかが流通市場での最大の関心事であることは明らかです。

**最も安定した投資戦略は賭けをしないことです。 **

**AI の将来には、黄金の家は何軒あるでしょうか? **

Baidu の元 CEO、Lu Qi 氏は、2022 年から 2023 年にかけて、新しいパラダイムが新たな変曲点を迎え、「モデル」知識が遍在し、OpenAI に代表される技術革新により、アクション、モデル、情報が三位一体になると考えています。一般知性への変革。 「大規模モデルのこの変曲点は、サービス経済に携わるすべての人々とブルーカラー労働者に影響を及ぼします。なぜなら、大規模モデルはモデルだからです。独自の洞察を持っていない限り、現在従事しているサービスには大規模なモデルが存在します。」

**流通市場では、特定のトラックのみで特定の企業に賭けるよりも、セクターインデックスファンドの方が細分化されたトラックで成長配当を獲得できる可能性が高くなります。 **

産業や社会に目に見える効率向上をもたらし、現在も急速に普及と差別化を進めているテクノロジーとして、AI は止められないマクロトレンドとなっており、その緊張感は具体的な開発過程にあります。賢明な投資家はトレンドを把握するのは得意ですが、企業の特定の製品やサービスの実装を把握するのが苦手なことがよくあります。したがって、個別企業の株式を購入するよりも、産業成長の機会を享受できるだけでなく、セクター内の銘柄選択の圧力を回避できる「トレンド投資」の方が良い選択です。

Wind データもこの点を証明しています。2012 年 6 月 29 日から 2023 年 2 月 3 日までの 10 年間で、中国証券人工知能テーマ指数の年率収益率は 10% を超え、年率変動率は 32% でした。シャープレシオは0.46に達しました。現在、中国証券人工知能テーマ指数に連動するETF商品も3つ市場に出ています。