文 / 五洲

當前，由ChatGPT引發的大語言模型（LLM）熱潮已經全面滲透進到國內的產業界與投資界，主流人群對該技術的發展前景贊不絕口，相關概念股的股價更是一飛沖天。

但是，幾乎沒有人能說清楚大語言模型到底是下一個安卓，還是會誕生下一個微信。而一旦某家上市公司的業主營務與AIGC（生成式人工智能）搭上邊，其股票便會得到投資者的強烈追捧。

【資料圖】

據節點財經統計，截至目前A股市場ChatGPT概念指數（BK1126）入選后股價漲幅超過20%的分別有34支，漲幅超過50%有17，超過一倍有7支。

即便這一熱度并不及2000年納斯達克千股起漲的滾燙，但也卷起了一股小浪潮，其中A股ChatGPT概念指數過去三個月漲幅超過72%。像昆侖萬維、萬興科技、神州泰岳、湯姆貓等公司直接實現市值翻倍。

正如當初的互聯網革命一樣，我們并不擔心ChatGPT技術無用武之地，我們擔心的是這樣跟風式的投資，是否會放大投資者的風險敞口。

要回答這個問題，我們最好從GPT能做什么？哪些公司會真正收益以及當前機構投資者與散戶投資者不同的投資邏輯出發。

大模型無所不能

當前，對大語言模型的商業化應用，主流說法認為有兩種：

其一，以大模型為主建立類似于安卓操作系統的通用大模型；

其二，基于大模型技術培育垂直領域的AIGC應用，如提供專業寫作的Notion、AI繪畫工具Midjourney、AI編程工具Copilot等。

通用大模型方面，OpenAI于今年3月中旬推出的多模態ChatGPT4.0功能最領先，其相對于ChatGPT3.5在處理復雜長文本、實現圖片與文本的轉換、以及在回答準確率、智能涌現方面有顯著提升。

國內像BAT大廠以及字節跳動、華為、科大訊飛、昆侖萬維等均推出了自己的大模型。不過據智譜AI首席執行官張鵬分析，國內大模型的水平大概在GPT-3甚至比GPT-3還差一些，而ChatGPT是GPT-3.5要比GPT-3領先一個代差，最新的ChatGPT4.0則要比GPT-3領先兩個代差。

也就是說，國內大模型較ChatGPT4落后至少兩個代差。

類似于操作系統，大模型的功能比較泛化，當前功能最先進的ChatGPT4既可以處理文本數據，還對圖片有一定的理解能力。

例如GPT4大約能處理長達25000字的文本，這使得其具備完成一部劇本或者寫一篇短篇小說的能力。此外，OpenAI官方視頻顯示，GPT4還可以通過識別網站草圖，“順手”生成了建成這個網頁的全部代碼。

GPT-4發布之后，微軟在第一時間將其應用到自家的新版必應搜索上，不過其僅僅開放AI文本能力。微軟CEO納德拉表示自微軟率先接入GPT后，他們的搜索已經優于谷歌了。

不過，大模型的泛化能力并不能解決一切問題。當你詢問GPT4微軟的股價是否會漲時，它只是給出一些“大而全”的基礎性知識，這些知識對于專業投資者而言基本是沒有價值的。

遠望資本創始人程浩認為：各行各業都有自己的Know-How。這些最有價值的信息很可能不在互聯網上，而是在企業的私有數據庫里，甚至在一部分專家的腦子里。

要解決特定領域的高價值、關鍵任務就需要垂直模型。例如彭博推出的BloombergGPT，其是一個專門為金融領域設計的大型語言模型，可以幫助金融專業人士更好地理解和分析金融數據。

程浩認為垂直模型的價值將非常大，這會產生非常多的創業機會，因為行業太多了。而且垂直模型企業的開發成本也比較低，因為其會找一個還不錯的pre-train（預訓練）過的大模型，在它基礎上做instruction tuning（指令微調）。

遺憾的是，國內的ChatGPT概念股多數執著于通用大模型的開發，這在程浩看來機會并不大。

畢竟OpenAI能開發出GPT4是因為其背后站著微軟這個金主，據國盛證券測算，以ChatGPT在1月的獨立訪客平均數1300萬計算，其對應芯片需求為3萬多片英偉達A100 GPU，初始投入成本約為8億美元，每日電費在5萬美元左右。

所以對于絕大多數GPT概念股而言，其利用AIGC的的關鍵是開發基于自身業務的垂直模型。

誰會是真正的受益者？

如果將GPT喻為一場掘金之旅，這里面的關鍵角色大致可以分成“淘金者”與“賣鏟者”兩類。

淘金者就是開發通用大模型以及垂直模型的企業，賣鏟者則是提供算力資源、場景數據等服務淘金者的企業。

首先，受益確定性最高的一定是賣鏟者，這就像當初美國的西部淘金熱一樣，不論蜂擁而至的淘金者最后是否能淘到金，他們都先要支付給賣鏟者鈔票。

而在大模型這場掘金熱中，賣鏟者就是提供算力資源的云服務商以及背后的芯片商。

當前使用云計算來訓練大模型已經成了科技企業的共識，這是因為其相對于企業自建數據中心運行服務器，成本更低卻不影響計算性能。以GPT3為例，采用微軟 Azure云計算服務后，GPT-3 模型的訓練成本下降了80%以上。

根據Gartner統計，2021年亞馬遜、微軟、阿里云為全球IaaS 前三廠商，占據 69.54%市場份額，國內廠商阿里云、華為云、騰訊三家合計占全球17%的市場份額。

目前，這些云服務商的客戶主要來自互聯網、政企及傳統工業領域，未來，大模型訓練會加入其中。

此前，阿里云推出的“飛天智算”為各類科研和智能企業機構提供強大的智能計算服務，可將計算資源利用率提高3倍以上，AI訓練效率提升11倍，推理效率提升6倍。商湯科技集軟硬件一體的邊緣計算設備——SenseCore AI大裝置也已支持超過10個大模型訓練項目。

但不論是云服務還是邊緣計算其背后均離不開服務器的支撐。

依據AI技術棧框架，支撐服務器算力的主要是最底層的芯片，對于大模型領域這類芯片主要是GPU（圖形處理器）。據中商情報局統計，2021年中國AI芯片市場中，GPU占比達到約 92%。

據東吳證券梳理，當前寒武紀、景嘉微、海光信息布局有相關AI GPU及CPU芯片，不過性能與國外巨頭略有差距，能否大規模用于GPT訓練還需要觀察。

其次，淘金者方面，那些真正具備條件能力的科技巨頭以及具備垂直場景業務的概念股最終勝出的概率會高一些。

對于通用大模型的開發，考慮到其極高的人力、財力、訓練語料資源，程浩認為BAT、字節跳動、華為等大廠相對于創業公司更容易開發出性能成熟的通用大模型。

以百度為例，最近李彥宏提到，文心一言內測一個月就完成四次技術升級，大模型推理成本降到原來的1/10，推理性能提升近10倍，當別人還在思考如何訓練的時候，文心一言已經在推理上沖出了很遠。

在垂直模型領域，GPT目前已經應用到包括搜索、辦公、電商、游戲、教育、金融等多個領域。

其中最典型的是微軟，嵌入GPT4后，微軟的搜索應用必應日活突破1億，必應手機應用的日安裝量也增長了4倍；微軟辦公軟件 Office 365 也自上線AI助手Copilot以來獲得超萬家機構的訂閱，一季度Office 365收入同比增長14%，高于前兩個季度的11%。

發生在微軟身上的變化投射到國內公司就是百度、360以及金山辦公等企業的機會，這些均是實實在在的賦能。GPT對辦公軟件的賦能直接體現在付費用戶數量上，而對搜索的賦能短期內或許看不到利潤，但市場份額卻在暗流涌動。

接著，GPT還催熟了聊天機器人的大范圍應用，這也是一部分公司提升用戶體驗與節約成本的關鍵。

去年7月份，社交應用公司snapchat面向Snapchat+訂閱用戶推出基于ChatGPT的聊天機器人My AI，其類似于用戶的個人助手，為用戶提供朋友生日禮物，周末旅行計劃，以及晚餐食譜等建議。

截至去年四季度，My AI的訂閱用戶超過200萬，Snapchat創始人斯皮格爾的目標是讓7.5億Snapchat月活全部訂閱My AI。

在節點財經看來，My AI類似于特斯拉的FSD（完全自動駕駛）是一種邊際成本很低的附加業務，會直接增厚企業的利潤率。

聊天機器人應用投射到國內公司就是湯姆貓（核心應用是會說話的湯姆貓系列游戲），以及電商平臺的智能客服與在線教育平臺的個性化AI老師等。

除了上述領域外，本身以文本、圖片、語音等素材經營為主的公司也會因AIGC受益匪淺。邏輯很簡單，這些公司本身具備豐富的訓練語料場景，在大模型技術的加持下更容易生成可商用的素材，這將在提升客戶體驗與降低企業內容成本兩方面賦能企業。

如國產版Adobe萬興科技，該公司已經發布了相關AIGC文生圖、圖生圖，以及數字人短視頻制作等AI工具，為客戶提供了豐富的AIGC內容與方案。此外，同類投資邏輯的還有A股的海天瑞聲、奧飛娛樂、藍色光標以及港股的美圖公司、知乎等。

不過，我們認為，淘金者的勝率并不及賣鏟者，這是因為其用垂直模型訓練進展有區別，最終生成的素材質量也有差異，而根據行業二八原理，只有優秀者才能拿走多數利潤。

投資邏輯并不適用于散戶

當前ChatGPT的炒作熱度仍在延續，上述這些A、H翻倍的股票多數天數依然翻紅。

按照傳統基于基本面的價值投資，對未知的利好賦予過高的溢價必然會壓縮潛在的投資回報率。

節點財經認為，當股價嚴重脫離基本面時，投資ChatGPT概念股就變成了一種接盤游戲，而一旦公司的基本面出現惡化，高位接盤的投資者可能會損失慘重。

我們從美股及A股都發現了這樣的例子。

美股方面，新聞資訊平臺BuzzFeed（BZFD）過去四個月股價就經歷了過山車行情。1月末其因GPT概念最高暴漲4倍至4.25美元，但隨著公司年度虧損的擴大，公司股價跌至0.6美元，面臨退市危機。

A股方面，云從科技出現了與BuzzFeed一樣先強后弱的走勢，公司股價從26元最高漲至約62元接著又掉到29元，拐點的出現同樣是因為糟糕的業績。

而在A、H兩市的ChatGPT概念股中，不少公司的基本盤并不穩固，股價因此很容易出現上述兩家公司的大幅回撤現象。這也正是當天繼續追投ChatGPT概念股的主要風險。

不過不同于散戶精挑細選式的選股方法，資金寬裕的機構投資者用一籃子的持倉來對沖風險。

嘉越投資合伙人、基金經理吳悅風就稱：AI投資類似用一級投資范式在二級市場里尋找標的。并不符合大部分個人投資者。

他解釋稱在一個行業大的技術變革來臨的時候，是看不到利潤的。最終誰贏誰輸是不確定性的，但最后贏的那個可能會非常強，強到獲得一個市值幾倍、幾十倍、上百倍甚至上千倍的增長，這就形成了一個非常典型的低勝率、高賠率投資。

但也可能會是起初雞犬升天，最后一地雞毛。短期內70%-80%的公司都要倒下，剩下的10%-20%公司可能像2013-2015年騰訊一樣，穿越牛熊，成為非常厲害的頭部公司。

這就意味著個人投資者參與ChatGPT概念之前，要想清楚標的公司的機會與風險都是什么，盡量選擇基本面良好的概念股以及通過分散持倉來對沖風險。

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