会议纪要丨当前时点如何看AI？反弹买什么？

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1. AI 板块落点与资产配置

全球 AI 领域迎来了新年开门红，这主要得益于海外情况的发展，包括 OpenAI 发布了 SA 模型，以及谷歌推出的 Bard 等技术进步。海外 AI 的迭代速度极快，对我们形成了重要影响。从今天的市场表现来看， AI 领域的兴起领跑了 TMT 板块涨势。通过综合分析，包括通信行业对算力的洞察，传媒对医疗行业的理解，计算机在大型模型和 B 端应用的实践，以及在电子领域与 AI 结合的观察，我们可以得出一些结论。就传媒领域而言，我会简要地概述 AI 行情的整体情况，并探讨在 AI 市场反弹期应如何布局资产。

全球 AI 领域的确有着显著的表现，特别是 OpenAI 推出的 ChatGPT 模型和其它诸多变革性产 品对市场的影响不容小觑。在过往的 2023 年 4 月， OpenAI 自 GPT-4 发布后， AI 内容的迭代主要局限在文本和图片上。我们始终认为， AI 在视频领域的发展相对较难，这主要是因为 技术上需要巨大的突破，模型参数的提升需要成几何倍数的增长，而视频素材语料库比文字 和图片素材要有限得多。尽管有这些挑战， AI 在视频领域的发展仍然多元且活跃。在纹身视频领域，我们之前多次提及的产品原生具备感知温度功能的 GPT 产品高效的生产力工具，如 Journey 和 StableDiffusion ，展示出色。 Runway 在 2023 年 8 月之前能够一次性生成的视频长度只有 4 秒。在经历半年的迭代后，它现在可以生成长达 18 秒的视频。

至于 11 月份，先是出现了引人注目的“ Pika ”视频领域新星，它不仅提高了视频完成度， 也显著降低了生产成本。之前以秒计费的模式，大约 0.05 美分每秒，转变为 Pika 在小范围测试后的月付制度。从 12 月开始， Pika 采取类似大部分 AI 内容提供商的月付模式，即用户可以选择免费选项或按月付费 10 至 60 美金不等。这一变化有助于降低整体成本。自 11 月以来，整个 AI 领域，特别是传媒板块，经历了一轮显著的补涨。

总体而言， AI 领域在海外有较强的映射效应，新产品的推出导致期待值提升。技术突破和合理定价策略带动了 AI 领域的成本降低，而股市上的补涨反映了这些变化。

2. AI 视频突破助力商业化

在 AI 领域的最新发展中，尤其是在视频生成技术方面， GBT （生成预训练变换器）有了显著 的突破，这是因为它在视频时长和理解能力上的显著进展。例如，以往的 AI 工具，如 Pika 、 Runway 以及 Meta 推出的，生成视频的最大长度通常不超过 18 秒。而现在的算法可以一次性生成长达 60 秒的视频，从而突破了短视频或者电商视频生成的市场限制。生成的视频不 仅在角色一致性、长镜头的稳定性上做到了高度连贯，而且画面质量非常清晰。这对于视频生成时间而言，无疑是一个量级的飞跃。

对整体商业化应用而言，这标志着一个关键性的转折点。现在的技术可以实现多角度镜头的 无缝切换，这和之前仅能生成单一视角画面有本质的区别。可以说，目前由 Sara 等演示视 频展现的多角度、无缝切换技术，带来了干净流畅的视觉表现，达到了真正大片级别的视频效果。

进一步来说， AI 现在也展示出了一定的理解能力。先前的 AI 生成视频，基本上是基于 prompt （用户输入的命令或指示）拼接而成。然而，目前的技术已经进步到使用诸如 UnityU5E 等合成工具，对视频素材进行更加高级的合成，使得 AI 在物理感知和理解能力上得到了改善。 例如，在视频中可以实现让画家在画布上留下笔触，或者让吃汉堡的场景中出现咬痕等细节。 这显示了 AI 在学习世界模式上的进步，从市场需求、多角度无缝切换到对物理世界的理解， AI 在提供一个更加流畅表达的同时，也更接近于商业化应用的要求。

对于 OpenAI 出品的这一系列产品而言，当前的突破相当于是在 AI 与视频结合领域实现了一 次重大的进步，类似于 GPT 在文本领域取得的成就。除此之外，谷歌在过去两三年的 11 月和 12 月推出了自己的原生性能多模态大模型，并在最近进一步推出了 TensorFlow1.5 模型。

这一更新在理解长篇内容和处理大量多模态信息方面都有进展。例如， GPT-4 最多能理解的 上下文长度是 120K18K ，但 TensorFlow1.5 则能理解更长的上下文。以便于理解的方式表达，这意味着它可以处理相当于 70 万字的代码库、 1 小时的视频或 11 小时的音频内容。

在没有开盘的春节期间，我们注意到海外 AI 领域出现了重大突破。这无疑会对 A 股市场产生显著的影响。在传媒领域，这一突破尤其针对内容创作的赛道，其中 AI 结合图文、视频 的途径将显著提升内容市场的效能。

就投资策略而言，主要可分为两方面思路：一是关注那些已经推出 AI 产品平台但商业化进 程较慢的公司；二是关注具有推出创新 AI 平台潜力的公司，如今年 4 月 Focus Technology 推出的 AI 麦克， 7 月一品天下推出的 Creative AI 平台。这些平台可以显著提升电商对商品陈列和获客的效率。 AI 加视频的突破，特别是像 S2 这种能一次性生成一分钟多维度视频的技 术，将大幅提升这些平台的吸引力和商业价值。

3. AI 助力 IP 及电商变现效率

未来，企业能完成自身产品的迭代，并能通过更多的 3D 维度协助电商客户展示商品。这将 促进付费率及 Upsell 的提升。两家公司加速商业化进程，基于多模态变化的新版本将为 24 年带来利润收入与增长。从时间周期来看，变现可能较长，但商业逻辑通顺，尤其是 PIP （产 品创新平台）具有很大想象空间。

例如，上海电影和奥飞等公司拥有众多 IP 储备，其商业模式主要通过游戏、动画等方式分成变现。随着 AI 视频技术在超过一分钟的内容持续方面的突破，动漫及动画电影的市场接 轨速度预计将加快，进而显著缩短市场周期。

借助 AI 视频工具，一年内即可能完成 IP 在游戏、动漫影视等多维度变现，而此前可能需要 2 至 3 年。以动画电影《哪吒》的票房和今年《熊出没》达 20 亿票房等作例，体现了动画 电影票房表现的稳健，代表了动画电影变现效率的高效性，不易受人员丑闻或线下封锁等影响。

AI 技术在商业化方面的技术突破提高了 IP 变现的时间效率，时间缩短，效率大幅提升。这表明基于 IP 的商业逻辑性能突出。对于焦点科技和一点天下等公司， AI 提供了电商和广告领域的商业化加速机会。而奥飞动漫等公司，由于 IP 端变现存在不确定性，虽然存在风险， 却有较大的可想象空间。

长城计算机将 AI 技术视为整个计算机板块发展的催化剂。从风险角度出发，新兴架构主要 在大型模型中取得突破。尤其是在视频领域，模型效应预计将带来指数级快速提升。从国产 算力角度来看， 24 年可能成为国产分离技术的元年，因应美国封锁，国产算力或将成为唯一解决方案。由于生态及性能差距，供给能力曾受限，但制裁之后， 2024 年可期待国产算 力的放量及生态完善。

4. AI 行业趋势与投资机会

整个 AI 生态经过去年下半年到今年的大规模国内外合作取得了突破。当前， AI 生态的完整 性与开发应用的成熟度都实现了显著提升。我们非常看好 AI 在 2024 年的潜在爆发性增长。

我们预计 AI 芯片的迭代速度将加速，无论是在海外还是国内市场都将如此，带动国内芯片 产业的快速发展。我们认为，供给侧的突破将推动需求的持续扩张，并在未来几年取得实质性进展。对于国产服务器这一市场，以及高清数码等业务，我们建议积极关注。

在应用领域方面，我们看好视频领域的 AI 应用进步。这方面主要有两个发展方向： 一是海外市场，例如 Wanjin 和 Fuqing 等公司所取得的成就。这些公司通过与 AI 深度结合，创造了巨大的进步，并有可能在未来实现弯道超车。他们利用 OPI 技术取得的突破有可能改 变行业格局。随着海外市场的积累，将这些经验应用到国内市场可能会形成强劲的竞争态势。

二是国内轻量级应用场景的发展，如广告文案生成和小视频制作。这些领域因为其工业级的搜索能力和显著提升的性能控制水平，我们希望看到它们的应用成功落地。在数据突破方面，很多重要的学术论文都来自于最近一年的研究。我们认为，这表明了工程进步的重要性，且复制现有视频应用的模型在技术上不会特别困难。预计在未来一到两年，国内将会出现更多类似模型。因此，国内的计算机视觉应用有望通过模仿先进路径进而实现快速发展。

第三个我们看好的方向是头部大模型的应用。这些大模型在视频领域已证明其有效性，并呈 现出强大的横向扩展能力。对于国内 A 股的头部公司，如科大讯飞等，我们持续看好并建 议积极关注。 预计 2024 年国内 AI 大模型的竞争格局将更为明确。我们看好头部厂商的增长潜力，预计它们将获得显著的收益。综合来看，首先受益的仍将是算力供应商，因为 AI 模型的运行和数 据处理能力需求巨大。我们也看好国产头部大模型厂商的强劲增长潜力，以及多模态技术的 广泛突破。像 Sopur 等公司的市场拓展成功概率较高，这也是我们看好的一个方向。最后， 关于计算机领域的报告先到这里，接下来请我们的分析师进行深入分享。

5. AI 产业观点与投资机遇

各位投资者晚上好，我是长江电子分析师蔡晓东。今天我将为大家汇报我们电子 行业关于 AI 的整体观点。春节期间，特别是在国际市场， AI 领域有许多新的进展，例如 OpenAI 的 ChatGPT 产品和谷歌基于大模型的新发布。整体来看，这些 都是对算力投资领域的利好消息。同时，我们也注意到英伟达推出了本地化部署 的大模型 RTX ，并且 Arm 发布了它的财报。这些事件可能预示着两个产业趋势： 一方面是云端大模型的发展，另一方面则是边缘计算的进步。

在云端方面，我们之前已经重点推荐了海外 AI 算力供应链，包括工业互联、盛宏、护垫等公司。 Arm 的业绩超预期，一个重要原因可能是边缘侧 AI 的发展和芯片架构从 V8 到 V9 的升级，导致其授权费明显提升。在边缘计算方面，包括 AI 手机、 AIPC 及其他 LT 相关终端均有快速增长趋势。因此， AI 的升级可能会加速终端产品更新，尤其是手机和 PC 等存量设备。在算力方面，举例来说，如 Altman 公司希望通过融资构建 IC 产业链，投资额预计约为 7 万亿美金。这表明芯片在 AI 发展过程中具有重要性。在硬件层面，无论是芯片设计、制造或封测，都存在多个可投资的环节。服务器内部的设计载体，包括 PCB 、电源和散热组件等，也都是有吸引力的投资机会。我们看好云端和边缘 AI 方面的投资机会，并认为电子行业将从 AI 的发展中受益。

从财报数据来看，像拷贝电脑、英伟达和 Arm 等外国公司都反映了 AI 贡献的增长。国内方 面，四季度财报显示，像固件这样的公司也有超出预期的表现。我们相信 AI