来源:天天炫技
本文来自微信公众号:海豚投研(ID:haituntouyan),作者:海豚君,题图来自:视觉中国
(资料图片)
自2023年初ChatGPT横空出世以来,在科技界,人工智能(AI)无疑是最大的热点,各大科技企业扎堆涌入。而资本市场内,无论美股或A股,和AI相关的公司股价也普遍是“鸡犬升天”,年内股价翻倍的比比皆是。
然而无论是以ChatGPT为代表,能理解并输出自然语言的大模型(LLM),还是能画图、写诗、乃至做视频的Generative AI,都仍在落地初期。虽然直觉上,AI应用大概率会给我们的生活和工作带来显著的变化。但实际AI的功能体验如何,从投资的角度,AI又能否给企业带来显著的业绩增长?
为了回答上述问题,本文将以和OpenAI深度绑定,AI应用落地最快的微软为例,尝试演绎判断AI在哪些方向,又能带来多大规模的业绩增长。结论如下:
1. AI功能目前的体验:海豚君认为这轮AI浪潮的核心点是围绕“语言”而非“智能”的。目前推出的AI功能的核心差异是能理解人类自然语言“宽泛”的命令,而非真具备推理、分析、预测此类狭义的“智慧”。
但“宽泛的”语言命令,也导致了结果的“宽泛”。因此,目前人工智能更适用于围绕语言的非精确任务。但在严谨的工作任务上,大概率不会有“亮眼的表现”。总体上,AI功能整体上目前只是“锦上添花”而并非真正的革新。
2. AI业绩的落地,应当是先供给端,后消费端。短期内,面向用户的AI功能大概率无法产生可观的收入。原因包括:
①当前AI的体验并不完善,用户付费意愿不会高;
②搜索、社交、电商等平台服务本就是对用户免费,向商家收费,AI时代大概率也仍会如此;
③目前各主流玩家都在推出AI功能,若没有玩家能提供真正差异化的AI功能,难以凭借同质功能定价或改变现有竞争格局。
3. “卖铲人”才是真正的受益者。虽然中短期内直接向用户变现的空间不大,但出于长期的可能性,和“竞争对手有我也必须有”的需求,企业在AI功能上的投入则很可能长期存在。而除了CPU、服务器等确定性最高的硬件供应商外,云计算供应商同样是能直接受益AI投入周期的。相比微软自身提供的AI功能,辅助训练和部署AI功能的Azure云才是价值所在。
4. AI真正革命前,潜在业绩增量并不惊人。据海豚君的测算,基于AI中期内尚不能真正获得“智能”的假设,我们测算出AI训练给云计算平台能带来的潜在总收入规模约数十亿美元。而维持AI功能的运营给云计算提供商带来的年收入规模约在数百亿美元。
再考虑单个公司能获取的市占率,相比微软年化超2000亿美金的收入,收入增量的比重仍是相当有限的。
因此,在AI真能革新世界或者至少显著改变行业格局前,并不能显著影响巨头公司的业绩,但由于其业绩目前无法证实,但也无法证伪,股价也在美好想象的甜蜜阶段。
以下是详细分析。
一、这次AI浪潮是真革命吗?
在从“投资人”的角度看待本次AI浪潮会产生哪些投资机会,对相关公司的业绩有何影响之前。海豚君认为,先从一个“使用者”的角度,来看待目前AI实际能起到何种程度的效果,能让我们更好地理解这轮AI浪潮会走多久和多远。
微软凭借和OpenAI的深度绑定,在业内最先推出了多种包含了AI功能的产品和服务,全面涵盖了旗下搜索、办公、和企业管理等多项业务。我们就从简要介绍这些新功能/产品入手,展开本文的讨论。
1. New Bing 搜索
由于问答是语言大模型最天然的应用形式,搜索引擎Bing在微软各产品中最先接入了AI模型(被称为New Bing)。由下图可见,相比传统的搜索模型,AI+搜索的核心优势在于:
① 大模型能理解自然语言,并非单纯地关键字匹配,更精准地理解用户需求;
② AI会主动筛选总结答案,并能输出文字、表格、图片多种形式,一定程度上提高效率;
③ 接入搜索引擎后,弥补了大模型不能获取实时信息的缺点。
另外,除了在New Bing网页上,微软在Edge的侧边栏也内嵌了AI插件,用户能随时调出AI+搜索等功能,无需先打开搜索网页,当用户使用AI+搜索的频次提升时,会有所削弱搜索网站的入口地位。
不过类似硬币的一体两面,AI+搜索当前的缺陷也非常明显:
① AI+搜索返回结果的准确度和可信性依旧不高,即使联网后捏造信息的情况依旧普遍;
② AI会“主观”对答案进行总结和筛选,也导致了答案未必客观或完整。
结合海豚君自身使用体验,AI+搜索(大语言模型)目前在准确度要求不高的情况下有更多的使用场景(但绝对频次也不会很高),而在工作等要求严谨的情景下,由于AI较大的不确定性,对传统人工搜索替代率比较低。
2. Office Copilot
除了搜索引擎外,办公软件同样是引入AI功能的主流方向,微软也推出了Office Copilot功能,将GPT-4.0的嵌入了Word、Excel、PowerPoint等各类办公软件,利用AI进一步提升办公自动化的能力。根据微软的演示,Copilot的主要功能包括:
1)Word:AI写作和润色。根据用户的提示词,自动生成文本、进行改写、总结摘要、美化排版等;
2)Excel:基于自然语言命令,自动数据处理和分析。能根据用户命令,自动化处理数据,并输出表格、图表或文字结论等结果。在一定程度上减少用户繁复处理数据、绘图绘表、和编制函数的时间和门槛。
3)PowerPoint:自动生成或优化演示文稿。可根据提供的Word等已有文稿,按要求自动生成PPT初稿。或者对已有PPT文稿进行页数增减、格式优化、生成备注或制作动画等。
4)Teams:总结要点、执行建议。Teams是Office pack中的团队协同办公软件,加入AI功能后,可自动总结团体成员的发言要点(包括语言转文字)。并能生成会议纪要,智能生成“待解决问题列表”和任务模板等。
5)Business Chat:除了在Office产品内嵌入AI功能外,微软也新发布了一款据称能成为用户的“私人助手”的软件——Business Chat。类似于Office Copilot,Business Chat也能够进行要点总结,草拟工作流程,自动生成邮件答复、工作模板等功能。不同之处则是,Business Chat能跨软件灵活调用和汇总横跨文档、演示文稿、电子邮件、联系人等各类应用程序的信息,提供全局性的辅助,有可能成为企业办公的新入口。
3. 万物皆可Copilot
而在上述C端用户会经常使用的功能外,微软在旗下的多款B端应用内也引入了Copilot功能,举例来看例如:
1)面向程序开发者的Github Copilot,能根据自然语言的指令编写简单的程序或对已有程序进行测试、优化;
2)面向企业流程的Dynamics Copilot,利用AI功能在销售、客服(CRM)和运维、供应链(ERP)等管理软件中,自动完成数据录入、流程操作、邮件编写、设计方案等功能。
实际除了上述举例外,微软在生产力板块内(P&BP)的其他软件内也普遍都应用了AI,海豚君就不一一描述。概括来看,现阶段AI在生产力软件中的作用,主要集中在两方面:一是减少用户在简单重复工作上的耗费,二是提供文案、方案、代码上初步的建议。
4. “语言”而非“智能”革命,AI暂只是锦上添花
而上述Copilot的AI功能相比原有的PPT模板、Excel自动填充、推荐图表等功能,最显著的优势在于,嵌入AI后能直接理解自然语言给出的指令,并有了一定的文本创作能力。但优势、劣势一体两面,由于输入的命令是“宽泛且概括”的自然语言,输出的答案自然也较难精确且统一。
虽然Office Copilot仍处在小范围测试阶段,海豚君未能实际体验。但可以推测,在办公场景下AI功能目前仍只是现有功能的“锦上添花”,尚没有显著提升工作效率、或者胜任合格的助手这样质变的能力。
或者更“武断”地说,目前所谓的AI革命,实际是语言的革命,实际的革新点是从只能理解机器语言,到能理解人类的自然语言,而非机器具备了推理、分析、预测这种狭义的“智能”。
二、AI的赚钱机会在哪?
通过上文对已推出的AI功能的介绍,海豚君的结论是,从“使用者”的角度,AI在生产力方面尚不能带来显著的效率提升和增量价值。但作为“投资人”的身份,实际应用尚在落地初期,并不意味着AI相关产业没有真实的投资机会。
因此,我们下一个需要探讨的问题即AI到底有望为相关企业(本文主要以微软为例)带来哪些增长收入?来源哪里?规模多少?
对上述问题,海豚君的判断是:现阶段大多数AI应用尚无法大范围或定价较高地向使用者收费。但海豚君也相信AI具备革新数字产业乃至全社会的潜力,行业龙头和细分赛道的创业公司对AI功能的研发和投入大概率会持续相当长的时间。而这跨越数年的投入过程,意味着卖生产AI工具的企业,例如GPU制造商、云计算提供商等,才是现阶段最受益的公司。
一句话概括,AI浪潮释放业绩的节奏也会是先供给端后用户端,先上游后下游。
1. AI要重塑C端格局,绝非一日之功
我们先来分析AI应用直接面向使用者收费并从中盈利,或者说改变C端产品竞争格局的可能性并不高。
首先,从一个产品最根本的使用价值来看,我们的结论是目前大多数AI应用,相比原有的手动操作大概率没有显著的体验改善。个人用户在最初“尝鲜”过后,很少会为并不成熟的产品或功能付费。
其次,大多数情况下,无论是搜索网站、购物平台、或社交、娱乐平台,都并非C端用户直接付费,而都是卖家企业或广告主间接付费的模式。即便后续功能成熟后,面向个人用户的AI功能,很大一部分仍可能是免费提供的。
并且服务提供商间的相互竞争,同样意味着AI未必能显著改变目前的市场格局,无论海外的FAMG,还是国内的BAT,都陆续推出了自家的AI或者语言大模型。且仍以搜索引擎为例,虽然Bing凭借ChatGPT的先发优势,最早发布了AI助手,但Google和百度后续也很迅速地跟进了自家的AI功能。
实际上,对于海豚君“汇总主要股指涨幅”的指令,Google旗下的Bard和百度的文心一言比Bing有更好的格式,和更全面的答案,大有后来追上之势(但遗憾的是三个AI助手的答案都不正确)。
由于AI功能目前本就不完善,而各互联网巨头也没有在AI功能体验上拉开显著差距,自然也不可能靠AI显著改变当前搜索、电商、或是娱乐平台的竞争格局。
且根据统计数据来看,虽然Bing的市占率在接入GPT-4后从趋势上有所增长,但由下图清晰可见,截至2023年5月Bing的总市占率仍是不足5%的“nobody”,在极低的基数下,即便Bing的市占有所提升,实际对整个行业而言仍是无足轻重的。
若悲观一些地演绎,在竞争充分、供给过剩的行业内,中短期内AI功能会成为“所有人有等于所有人没有”的“累赘”。难以带来额外的收入或流量,但运行AI功能的额外费用却无法避免。
2. “卖铲人”才是目前AI浪潮的最大赢家
然而“彼之砒霜可能是我之蜜糖”, C端平台为了维护AI功能所必需的支出,也就意味着“卖铲人”可观的收入。因此逻辑上,上游的GPU、服务器、乃至内存等各类硬件,是本次AI浪潮中最先也最确定会收益的,中美股市中的相关股票标的涨幅也已反映了上述逻辑。
但除了硬件,云计算服务商也同样是研发和维护AI功能不可或缺的上游。微软或许暂时不能从New Bing或Office Copilot等功能中获得可观的盈利,支持AI功能实现的Azure等云服务才是真正的价值所在。
1)微软掘金也卖铲
据OpeanAI CEO的叙述,各代GPT模型的研发和运行大部分都是基于Azure云平台实现的。实际上在早先举行的微软Build大会上,微软就公布了数款辅助部署或开发AI功能的云服务产品,包括:
① Azure OpenAI Service允许用户直接使用已部署的OpenAI接口,并结合用户自有数据调教出专用的AI助手;
② Azure AI Studio帮助开发者创建、训练、部署自己的AI大模型。
微软在自己掘金AI时,同样也做着“卖铲人”的角色。
那么下一个问题,靠“卖铲”给其他AI开发者、或服务提供商有望给微软带来多少体量的新增收入?我们也分AI的训练成本和后续维护AI的运营成本来看。
2)AI训练市场规模不超过数十亿美元?
先看训练成本,海豚君在先前Google的文章中已提及,OpenAI当初训练GPT-3模型(1750亿参数)的单次成本超过了4百万美元。但据测算,基于如今更强的芯片算力,再训练一次GPT-3量级模型的成本已下降到140万美元左右。不过更高级,参数更多的模型,如PaLM(5400亿参数)的训练成本仍在千万美元以上。而参数超万亿的GPT-4训练成本据媒体报道已超过1亿美元。
虽然后续巨头公司为了争夺AI领域的领先地位,可能会进一步推高模型的规模和训练成本,但大概率也仅限于FAMG和BAT等少数巨头,且巨头们都自有算力资源,能对外贡献的收入可能不多。因此,对微软等云服务商而言,AI相关的增量收入应当主要来自直接使用或调整现有模型的中小企业。
作为估算,海豚君假设中小企业平均训练模型的单次成本在数百万美元,中期内训练中小模型的潜在需求量可能在数百到小几千次这个量级。可以估算对云服务商,来自AI模型训练的潜在总收入规模应当为数十亿美元。这种体量对年入百亿的云计算巨头而言,价值并不大。
3)AI运营有年化千亿美金的市场规模?
相比训练成本,AI功能的运营维护市场规模更大。根据海豚君先前的测算,调用ChatGPT给出30~50字的回答的单次成本约1~2美分之间,考虑到后续算力提升,成本下降的空间,我们假设中期内AI单次回复成本为1美分。
我们认为AI功能使用的用户范围极广(几乎适配所有人),潜在的用户渗透率很高。为了估算,我们基于中期内AI功能全面铺开(但也尚未实现强智能,真能改变世界)的假设,推测全球会有小数十亿人是AI功能的活跃用户,日均使用AI小几次,可以算出一年的AI运营成本在数百亿到小千亿美元之间。但其中大部分访问会是巨头体内,云计算服务商潜在来自3P客户的年AI运营收入规模应当在小数百亿美元的规模。
而对于微软而言,数百亿的潜在市场规模再粗略乘以1/3的市占率,但相比于智能云板块目前年化近千亿美金的收入规模,也算不上显著的增量。
3. 其他潜在的盈利空间?
当然除了最关键的云计算收入外,例如Office 365 Copilot功能后续完善后,也有望进一步提升Office产品的客单价(由于用户渗透率基本见顶,量增的空间就不大了),但即便在Office AI能达到100%的渗透率和提价20%的假设下,潜在的收入增量也不超过百亿。
总的来看,虽然AI目前的表现并算不上智能,我们仍乐观基于AI能完全铺开的假设,测算出的营收增量空间,相比微软2000亿以上的年收入也不过是10%左右的增量。可见在AI真能革新世界或者至少显著改变行业格局前,并不能显著影响巨头公司的业绩,其股价的波动仍是主要受情绪驱动的。
本文来自微信公众号:海豚投研(ID:haituntouyan),作者:海豚君
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