AI概念股价“分道扬镳” ，大涨与回调并存
市场行情的高景气直观反映在股价上，无论AI公司是否盈利，其股价多呈上升趋势。一些与AI概念有所关联的游戏、传媒等企业，股价也在普涨。不过阶段性来看，近段时间个股的走势开始分化，有的继续狂欢，有的则出现回调，这是AI大模型回归价值投资的前兆?还是市场进一步冲高前的短暂平静?
01AI概念股价“分道扬镳” ，大涨与回调并存
人工智能已成为当下投资领域的热门标的，外界对其未来发展普遍看好，因此，进入2023年，不少AI公司的股价开始“狂飙”。
股价纷纷上涨之际，利好消息仍在频出。
首先是政策推动，“十四五”规划已经将AI列为了前沿科技领域“最高优先级”来推动发展。其次是市场信心，腾讯CEO马化腾在股东大会上表示:“AI是互联网几百年不遇的机会，类似发明电的工业革命一样的机遇。”
就在一切似乎都向更好的方向发展之际，A股市场却出现了态度分歧。
近两个月的资本动向或许表明，市场已出现泡沫警惕。正如中欧资本董事长张俊今年4月表示，资本作为AI行业发展重要的外界影响因素之一，应该回归冷静。
这使人想起AI大模型之前的另一大热概念元宇宙，曾经受资本追捧的程度与今日的人工智能不分轩轾。脸书创始人扎克伯格甚至将公司更名为“元”，在其领衔下，元宇宙关注度和商业价值直线飙升。然而，好景不长。“谷歌趋势”网站显示，2022年元宇宙的搜索流量下降约80%，微软成立仅四个月的“工业元宇宙团队”于今年2月解散，华特·迪士尼公司撤销开发元宇宙战略的小型部门……
对于元宇宙在短短几年间“熄火”的原因，有分析师指出，这与其长期陷于概念炒作，消费者需求较为模糊有关。而目前人工智能实际上面临同样的情况，市场需求与前沿技术匹配度不高，商业化探索仍在初始阶段，警惕资本泡沫的出现，回归价值投资视角是相当有必要的。
02AI大模型回归价值投资 长期成长性仍缺乏清晰标的
从价值投资的角度看，公司的基本面和长期成长性是核心。目前，AI大模型赛道未来的高景气度已经成为共识。不过聚焦到具体公司上可以发现，长期成长性仍缺乏清晰的投资标的。
这与当前AI大模型细分赛道过多有一定关系。
据悉，目前有多模态通用大模型（如OpenAI开发的GPT-4）、针对特定行业或领域的行业大模型(如谷歌开发专注医疗健康的Med-PaLM2)、针对特定任务或场景的垂直大模型(粤港澳大湾区数字经济研究院开发的图像分割基础模型Grounded-SAM)、进一步深度定制的专属大模型四个类型。
众多赛道下，企业纷纷加快布局，仅国内市场，截至目前已有30多款大模型，有业内人士指出，实际上参与研发大模型的企业数量已超过60家。
不过，虽然目前AI大模型公司众多，但实际上各自的业务差异较大。有革新软件生产力工具的，如针对搜索领域的基于360GPT大模型开发的人工智能产品矩阵“360智脑”;有以引入插件的模式来创造AI生态的，如阿里云自研大模型“通义千问”，采取了OpenAI为ChatGPT引入插件同样的逻辑。
在游戏领域，许多公司甚至提出“all in AI”，如英伟达推出为游戏提供定制化AI模型服务的Avatar Cloud Engine （ACE） for Games，网易自研AI技术也应用于游戏工业化全流程，关键环节的工作效率提升高达90%。不难看出，赛道之中的各个选手，很难在业务层面形成明确的对标关系，缺乏具体的估值锚。
其实，在行业长期处于上行期且格局尚未确定的背景下，以目前业务对应的估值衡量其投资价值存在一定的偏差，因此更需关注业务边界拓展或新业务放量而产生的经营拐点，弱化其短期估值。
而经营拐点的出现，往往意味着公司商业模式的变化。换言之，一项新兴技术要保持长期生命力，离不开商业化的广泛落地，因此，从应用场景落地的角度来评判当前发展AI大模型企业的价值，不失为一个好办法。
这或许不仅是网易需要做的，也是整个行业未来的发展方向。
03逐鹿万亿市场，应用场景铺设逻辑浮现
AI大模型无疑是一个规模庞大的市场，根据IDC的报告显示，全球AI市场规模将在2025年增长至2218.7亿美元（约1.5万亿元），而中国作为全球人工智能重要市场，随着AI应用的不断落地，预计2019-2025年中国人工智能核心产品规模将以26.8%的CAGR增长，带动相关产业以27.8%的CAGR增长。
不过想要逐鹿这片万亿市场，首先需要解决当前AI大模型广泛应用困难的问题，不少业内专家认为，AI大模型落地是一个知易行难的过程。
缺乏标准化数据、高昂的算力成本，都制约着AI大模型实现商业化和规模化，如GPT-3训练的算力成本就超过了400万美元。而目前AI的技术前沿性与商业化落地之间仍未融合也意味着，谁家的AI能率先完成泛化应用，谁就能赢得这场赛跑。从目前市场的情况来看，应用场景铺设逻辑逐渐浮现，一批有潜力的企业将加速释放价值。
当前，AI的应用场景铺设，主要是从四方面来进行:
一是通过人工智能优化产品与服务，如美图公司以AI为技术支撑，针对用户真实变美需求推出美颜相机发型管家。
二是提升用户体验，如淘宝推出的AI BUY，帮助消费者提高购物效率。
三是降低运营成本，如顺丰的AI ARGUS，提升了自动化作业能力，助力企业降本增效。
四是创新商业模式，如维智科技推出的决策平台WAYZBANK提高了银行等金融场景生态的决策效率。
场景铺设的逻辑，实际上与AI大模型的本质不谋而合。李开复认为，AI大模型最容易赋能的是那些已有海量的数据，而且数据被结构化整合的行业，如游戏、金融，而在制造、零售、健康、医疗等领域，数据汇总和落地基础搭建并非一蹴而就，仍需要一定时间。
其中，游戏素来被业内称为“AI训练场”，从AI大模型在游戏行业的应用，或许能窥见其将来赋能其他行业的路径。
一方面，当前AI大模型对于文字和图像的处理能力已经成熟，根据开发者所提供的关键词，AI大模型能快速生成大量素材，提升效率，优化开发成本。如网易2023年第一季度财报中净收入250亿元、净利润76亿元的数据超出市场预期，就与其推出的数十款AI提效工具有关。
另一方面，不少游戏公司在游戏中应用AI大模型生成对话技术，为玩家提供更好的互动感和游戏体验。如游戏《九畿:岐风之旅》中的智能萌宠“玖玖”就是利用AI大模型设计的生成式对话智能精灵，能与玩家进行自然、个性、有趣的对话互动，提升了游戏的趣味性。
而AI大模型能赋能游戏发展，与其开发流程易标准化、数据累积和场景学习难度较小、容易规模化复用有关。基于此，为了实现AI大模型在更多行业的规模化复用，就需降低应用门槛以及边际成本，开发预训练大模型可以说是必要举措。
在这一方面，当前许多企业已经开始相关布局，如网易承担浙江省级尖兵项目“超大规模预训练模型云平台”建设，华为近日发布业界首个千亿参数中文语言预训练模型云盘古NLP大模型，Meta开源了SAM模型，向视觉基础模型纵深迈进。
可以预见，随着数据量和计算能力的增长，AI大模型的准确性和泛化能力会进一步增强，将不断塑造新业态、新场景，创造巨大的商业价值，属于AI行业的“iphone时刻”有望真正到来。但行业的长期发展需要挤出资产泡沫，近期AI概念股价出现部分回调或许意味着，资本正在从短期炒作转向长期价值，这对AI大模型的发展而言，无疑是一个好消息。
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