人工智能应用的市场潜力显现 商业变现有望加速

从人工智能(AI)AlphaGo战胜围棋高手李世石,到OpenAI的聊天机器人ChatGPT风靡全球,有专家称,人类已从信息社会进入智能社会,一场新的AI革命正在到来。

从人工智能(AI)AlphaGo战胜围棋高手李世石,到OpenAI的聊天机器人ChatGPT风靡全球,有专家称,人类已从信息社会进入智能社会,一场新的AI革命正在到来。

最近,由ChatGPT引发的人工智能热潮也在A股激起了波澜。接受中国经济时报记者采访的专家表示,人工智能板块在基础技术层和实际应用层已诞生出新的投资领域,让各公司之间产生激烈的竞争。随着市场需求的不断增加与多元,未来五年人工智能应用市场规模将保持良好的增长态势,商业变现有望加速。

AIGC领域迎来重大发展

ChatGPT的火热带来市场对人工智能生成内容(AIGC,AI Generated Content)的关注,AI领域市场空间逐步广阔。

复旦大学中国金融法治研究院副院长施东辉对本报记者表示,AIGC与互联网的发明一样重要。对企业而言,AIGC有助于实现降本增效;对用户而言,AIGC降低内容创作门槛,内容供给或呈现爆发式增长。据Gartner测算,当前AIGC占所有生成数据小于1%,预计该数字到2025年或上升至10%,覆盖文字、图像、视频、音频以及虚拟人等领域,或成元宇宙基建内容的组成部分。

中泰证券首席策略分析师徐驰对本报记者表示,对于目前一些中国互联网公司的AI服务,如搜索引擎等,是弱AI或决策式AI的通用型应用,底层技术是深度学习。后来发展起来的图片识别、语音合成、音频视频的识别等,其功能核心是智能识别与简单决策,对结构化数据的理解能力较弱。随着OpenAI的GPT-3出世,AI可识别的数据不再是已标注过的结构化数据,对于人类语义和情感的理解有了重大变革,AI技术的应用开始从决策式AI向生成式AI转变,AIGC领域迎来重大发展。

“围绕AIGC商业化的两大主线人工智能板块诞生出新的投资领域:在基础技术层,关注具备构建大规模预训练模型能力的重点公司;在实际应用层,关注生成式AI在C端具有商业化实际应用场景理解和业务优势的公司。”徐驰说,当前AIGC创业环境的火爆是由大模型的开源化驱动的,大模型API的公布和模型的开源使得资源有限的公司能用上最尖端的生成式AI技术,也让这些公司之间产生激烈竞争,因为各公司可以使用相同的底层模型。即使是该领域相对成熟的公司也不享有重要的技术、产品或数据“护城河”。

徐驰认为,在AIGC赛道上,不论公司规模大小都要不断创新以跟上新模型的发布。从中国市场的实际投资领域看,技术层的投资机会集中于具备强大算力、数据、技术储备的公司。在实际应用端,生成式AI可以生成文本、图像、视频、代码等多种形式的内容,在实际细分领域的应用中绘画、剪辑、写作等均有落地项目,如曾经火爆出圈的AI绘图软件MidJourney。过去市场担忧AIGC在产品应用端和商业变现方面存在不确定性,随着ChatGPT在消费端和商用端的商业化探索,AIGC应用的市场潜力开始显现,应用落地和商业变现有望加速。

在他看来,中国市场过去专注于决策式AI应用的公司,其核心技术从决策式AI到生成式AI的转变将孕育新的投资机会。如图片、文本识别向图片、文本生成转变,此类公司在垂直领域与碎片场景具有商业化实际应用的理解和业务优势,不需要投入过多的资源,就能依靠技术与数据储备训练出一些生成式AI的细分应用。

从板块估值来看,中泰证券研报显示,人工智能板块处于估值修复阶段。“人工智能指数”当前的市盈率达到46.58,处于全部A股市盈率71%分位点处;市盈率中值37.12,处于全部A股市盈率62.6%分位点处;从2023年初至今,相较于沪深300、上证50涨幅较大。

AI技术与融合应用渐次突破

赛迪顾问数据显示,2022年中国人工智能应用的市场规模达到1100亿元,同比增长16%。人工智能关键技术与融合应用渐次突破,应用场景涵盖智能制造、智能交通、智慧金融、智能医疗、智能教育等。随着人工智能赋能百业的效果日益显著,更多行业和领域正加速拥抱人工智能。

赛迪顾问副总裁宋宇对本报记者表示,人工智能应用的市场空间是巨大的,无论是智能驾驶、工业智能,还是计算机视觉、语音识别,都相当可观。在人工智能典型的应用市场中,计算机视觉、语音语义、机器学习和知识图谱几大板块表现突出。ChatGPT在人工智能领域掀起新热潮,国内外科技巨头企业作出响应,谷歌推出Bard,百度推出“文心一言”。由自然语言处理和知识图谱构成的对话式AI引起市场关注。

人工智能应用中仍存在部分不足。宋宇表示,一是所需数据与现有数据库不匹配,行业应用中的数据存在缺失、杂乱、难读取、具有时间差异的现象,部分文本数据难以生成数字信息,不同设备的数据格式不一致,获取信息不具备时效性或存在获取风险,导致实际应用时数据获取不完全。二是框架、模型、系统不适配,人工智能实际应用中涉及多种模型、框架和系统的融合实用,跨平台的操作系统常存在难适配的问题,多品牌设备存在技术性能不统一、应用端可能存在因开发平台不同带来的兼容性差和效率低等问题。

展望未来,宋宇表示,从整体市场环境看,人工智能领域的未来前景向好。随着市场需求的不断增加与多元,未来五年人工智能应用市场规模保持良好的增长态势。生成式AI、智能辅助驾驶、存算一体芯片和智能机器人将成为人工智能主要关注的应用领域。自动驾驶乘用车渗透率不断增加,2022年行泊一体功能开始在多款车型上实现量产,适用于城市场景应用的智能辅助驾驶普及程度将持续提升。有部分应用于端侧可穿戴设备、泛安防等领域的存算一体芯片实现量产,2023年起存算一体芯片将逐渐在云端实现落地应用。人工智能在工业制造领域表现良好,运用人工智能技术的智能机器人在制造行业的应用逐渐广泛,未来人工智能在制造行业的渗透率将持续提升。

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