近日，中国证券研究所所长、TMT行业首席分析师吴超泽在线上对ChatGPT的发展和前景进行了分析和探讨。外表。
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四种深度AI角色
问题：ChatGPT 是当下的热门话题。涉外企业可能提前半年。能否与我们分享一下它们的发展现状或者各自的特点和优势？
吴超泽：这个爆款应用来自OpenAI。刚成立的时候，有马斯克等很多美国科技巨头参与其中，而且甚至不以营利为目的，其实是一个类似于科研的组织。
后来微软看到它的发展很好，其实最近又投资了。所以它和微软自己在这方面的AI布局结合的非常紧密。微软未来会推“全家桶”，就是微软把搜索和这个结合起来，让它成为一个超级搜索或者超级引擎的场景。
另外，其实微软最擅长的就是Office，也就是办公场景，比如Word、Excel。事实上，我们过去多年沿用的工作习惯，很可能还有一个很大的功能飞跃，就是与AI的结合。可能是我们写作的效率，甚至刚才提到的一些example-style的文章，也能完成基本的写作。
Office以前有很多功能，比如文本验证，但还是很基础。这次结合AI，真的相当于一个审计或者高级验证的角色，比如给你提供一些数据，逻辑排序，验证等等。
这是微软与现有搜索引擎和办公软件的明确整合。事实上，它已经从AI模型阶段延伸到应用阶段。
不过谷歌也在推Bard机器人，可能会晚些正式发布。当然，谷歌曾经是全球引擎行业的巨头，在人工智能方面的投入也很大。目前，它具有强烈的危机感。
另外，对应国内区域，百度、阿里、字节也有类似的布局。
但是我得出结论，在整个深层次的人工智能行业，我认为大概有四种角色。
首先是提供底层基础算力或云服务硬件级基础设施的公司，即云基础设施。将有更多公司涉及通信或电子产品。
第二大层是提供大型模型或算法的公司。 ChatGPT 或 Open AI 是一个非常典型的做大型模型的公司。 OpenAI、谷歌等国外公司会做。当然，对应国内的百度、科大讯飞、阿里等公司，这些科技巨头在规模化模式方面应该有所布局。您还应该看到这是第二层。
第三层应该有一些中间层，稍微专业或垂直模型的公司。
其实国内已经有一些公司开始做。可能是基于二线大模型开发的，但是它是利用底层开源的大模型重新构建一个垂直细分领域的优势场景，比如医生或者医疗行业，或者汽车、法律、律师行业等，就是可能会做一些立式机型。
对于第二层和第三层的关系，大模型更像是K-12（中小学普及义务教育），是修炼的基础层，非常重要。如果12年或者这部分没有做好，很难长出垂直方向好的模型。
进入第三关，有点像大学和研究生阶段。可以选择专业，选择目标培养方向。这个阶段不太可能大而全，很难有专业优势。
国内可能有很多公司在做这种工作，但也是基于一个大模型。大模型这一端，不太可能会有很多公司做，可能是比较大的，因为它对算力算法的要求还是挺高的。
体量较大的最后一层是应用层公司。有点像毕业，你要去工作，你有很好的知识，你真的从K-12教育到大学教育，甚至研究生教育，最后我想在实践中创造生产力或创造价值，可能会走向各行各业各行各业的AI应用。
这种公司在国内现在还有一些东西比如游戏行业，搜索引擎，甚至未来的人形机器人。会有很多场景。
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AI有点像五年甚至十年前的新能源
Q：OpenAI能否成为一个现象级的公司，类似于特斯拉，由此产生的AI能够变得类似于新能源行业，它的市场会很大吗？ .
吴超泽：坦白说，如果现在一定要判断这两家公司的空间有多大，确实为时过早。因为OpenAI这家公司成立之初可能并不是以盈利的商业组织为目的，更多的是探索创新。
从这点来看，特斯拉成立之初可能也是如此。在这种颠覆性的创新中，它也有自己的独特之处。或者说它的设计初衷是为了改变人类现有的对技术的线性理解。可能有一个第一原理，就是可能有一个全新的颠覆性创新，是环环相扣的。
但是如果对比行业的阶段，AI行业和新能源的成熟度肯定和现在完全不一样，有点像五年甚至十年前的新能源行业。
当然，中间新能源产业也经历了从最早的技术萌芽到产业成长的过程。 Gartner曲线中提到的任何技术，至少会经历五个第一个阶段，从技术的萌芽到快速成长期，再到泡沫期，是资本或整个创业者疯狂涌入这个领域。很多技术都会经历这样一个阶段，然后泡沫就会破灭。
泡沫破灭后，会进入去伪存真，也就是真正这样做的人可能会留下来。但是有的时候到了这个阶段，可能有些人会承受不住，就会被淘汰，然后就会进入最后一个周期，这才是真正成熟的阶段。在成熟阶段，收入、利润、业绩的表现会更多。基本上，他们会经历这五个阶段。
如果套用这个模型，毫无疑问特斯拉和新能源行业在今天其实已经到了一个比较成熟的阶段，所以它已经可以计算了或者通过各种财务指标或分析师模型通过销售或成本模型预测其利润，然后对其进行估值以进行定价。
但是如果我们回到这个模型，AI现在处于什么阶段，或者AI的不同决策和生成方式可能处于不同的阶段，但是总体而言，AI行业仍处于成长期。当然，有些部分甚至可能处于泡沫期，也就是大家涌向这个领域非常火热。
按照正常的模式，它还要经过三个大的阶段，所以在发展阶段上，还是比不上新能源行业，和相应的估值模型肯定是完全不同的。
在映射到投资上，我个人认为目前A股的投资更多处于主题投资阶段，但主题投资并不比价值投资。
其实在科技行业，很多新技术一开始都是主题投资的阶段，因为这个阶段对于新的技术会有比较大的想象空间未来，同时行业的竞争格局也不是那么稳固。这个时候可选的标的或者很多公司都会有一种朦胧的美感，就是我们觉得有可能做成。
电动车行业现在也是这个阶段，就是你还没有分化。但是比如消费电子领域已经出现了龙头企业，那么我们就需要更加关注它的营收和利润。但其实很多行业确实还处于板块式的行情中，今年AI应该还在这个阶段。
所以对应投资机会或者从OpenAI本身来看，对估值影响较大的可能不是其营收和利润。
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Chatgpt继续催化行情，短期PE和PS没有明确方向
问：我们现在应该看哪些指标？因为对于成长型公司的股指，你可能对TMT领域还是很熟悉的，但是对于一些投资者来说，比如喜欢投资成熟型公司的，你可能就不太了解了。
吴超泽：其实在主题阶段，其实最近这个行情之所以能够持续下去，跟持续的有很大的关系。这部分海外巨头的动作。
比如微软再投资100亿美元进去，但实际上除了微软还有谷歌e马上就要开始行动了，它会发布它的模型，目前还没有商业化的计划。与此同时，产业链上下游的其他巨头也在实际行动。在中国也是如此，百度将在三月份推出“文心一言”。
这可能对市场有一个持续的催化剂，就是在题材上需要不断的有新的东西，但是短期内它PE和PS可能不一样。一定要有一个明确的方向，但也可能有进一步的跳跃，比如用户数量。
包括OpenAI本身现阶段还没有推出专门的付费版，个人认为未来可能会有两种收费模式。一是对于中小企业来说，更多的是使用云端来调用它的接口；另一个是大型企业，可以部署在本地，这样我也可以直接支付或者直接收费。所以整体上还是可以看出从应用的爆发到用户的暴增到收入阶段。
我最怕的就是一个创业行业，大家一定要看利润。反之，对于一个非常成熟的行业，大家认为可以看商业模式或者数据，其实还是需要用合适的方法来估值。其实也需要有多种审美。这就是注册制后A股可能面临的情况，在科技投资中非常重要。
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AIGC四层投资，底层算力公司高度确定
问：AIGC有很大的想象空间，但如果能从投资的角度未雨绸缪，未来可以重点关注哪些投资方向？
吴朝泽：可能有这几个层次，但是回过头来看，还是可以从刚才说的四个层次来理解。它是一个“倒金字塔”结构，即越往应用层越分散。应用层应该是百花齐放，可以容纳很多小公司。这个行业的集中度不会太高。这是第一类。
第二层是“小模型”层，也可以类比大学和研究生培养阶段。这部分应该有很多大公司在做，但是很多有数据和场景优势的公司也可以做。
比如我有很多图片行业或者音乐行业的版权和原创数据，它可能也有，因为核心壁垒这个板块相关的公司首先要有基础的算法优势，但更重要的是要有数据，也就是要有大量的原始数据。然后找出哪些公司有场景和数据，这部分有投资机会。
第三层是“大模型”，前面也有提到，这里不再展开。
第四层是提供底层算力、云基础及相关支持的公司。
2022年初，国务院印发了数字经济“十四五”规划。在“十四五”对数字经济的定义中，提到“数据要素是核心生产力”，有点像“未来的石油”。我可以通过石油加工尼龙和化学工业等许多东西。未来数据相同。
所以从这个角度来说，提供底层算力的公司，可能不是涉及很多的公司，因为它是一个比较高的行业门槛，现在做云计算、通信、技术支持服务的大公司或者国有企业比较多，但是他们的确定性会很高。
与底层相关的“云”无论是IDC服务、网络服务、ICT设备的提供，甚至是CPU、GPU（芯片）都会受益.可能不像上面提到的应用和模型公司那么直接，但另一方面，它的确定性会非常高。
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工业数字化投资确定性高，传统行业企业未来也将买进
吴朝泽：未来十年，数字经济最根本的是数据作为生产要素，AI作为生产工具，这和过去十年不同，过去十年是关于互联网和信息化的。
如果是这样的话，我觉得在应用端或者说未来最重要的出发点应该是谁能把数据用好，谁能使用人工智能工具创造新事物 这是数字经济最基本的方面。
当然，数字化的前提是云化。云化就是一切不上云，数据全部离线，或者生产数据和管理数据可能不全部在线，不上云。很难称之为数字化企业，所以从这个角度来说，云计算肯定还是很有确定性的。
所以这两年，云背后的存储和服务器其实是算力的支撑。
另外，在数字化投资方面，各地也出现了各种各样的东西，跟过去十年可能会有很大的不同。
近十年来，在互联网时代，越来越多的To C场景获得了成功。 C是“Consumer”，意味着我们生活中更多的变化，比如社交、电商还是提高了生活质量，让我们的生活更加便捷。
但未来十年，数字化本质上是To B场景，B是生产。其实里面还会有更大的飞跃，比如数字化智能制造，制造业面临降本增效的效果。对于现在的企业来说，数字化可能不是一道选择题，而是一道必答题。如果你不这样做，你的商业模式将来可能会被扼杀。
在过去的一段时间里，汽车行业非常典型。电动汽车到来后，汽车供应链得到了重组。汽车供应链以前讲的是TIER1供应商，但不是垂直的、定制化的生产模式。这是对非常传统的制造业生产模式的一种改变。
汽车可能不是能源行业中的最后一个数字产业。我们在研究当时的数字化场景的时候，发现一个很有意思的现象，就是集中度越高，越传统，相反，供给侧已经改革的行业更容易数字化，行业供给侧改革的，更容易数字化。为什么？
由于其产业结构比较全是巨头，产业分工非常明确。例如，煤炭、钢铁、有色金属在拥抱数字化方面非常积极，行业竞争格局已经非常清晰。
如果你想提高效率或促进增长，你需要新的工具和技术手段。相反，对于一些比较分散或者不太集中的行业，比如医药行业，速度好像没有那么快，因为中间环节还是很多的。
这是汽车能源。当然，中国在工业上还有一个非常大的机会，就是去年二十大报告中提到的新型工业化。
新型工业化的背后，工业数字化是很大一部分，投资的确定性非常高。所以我去年提出了一个观点。过去，投资数字化或技术就是投资TMT行业本身。大家都买了做IT、CT、芯片的公司。但是以后买数字的时候，很多时候可能也会买传统行业的公司。这将是双向的匆忙。
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TO B与传统行业融合更有优势，汽车、工业、能源是更好的场景
p style="text-align: justify;">Q：会不会像我们之前理解的互联网+一样，即在传统行业的颠覆中，互联网的应用在各个行业开始，也颠覆了传统行业.会相似吗？ ？吴朝泽：会差不多，但我不会用一个叫“颠覆”的词。
事实证明，To C领域确实具有颠覆性，即零售业大会对传统线下零售的冲击很大。但这次To B还是和很多传统行业的融合，TMT是一家纯技术的公司，想要颠覆还是挺难的。
因为在生产场景中，相对于消费场景，首先是非标准化的，即每个场景看起来都不一样，所以很难互联网时代，巨人横空出世，胜者为王。
但是To B不会，比如在制造业和医疗行业可能是完全不同的，它的know-how（场景）是完全不同的。这个时候，如果传统行业的一家公司能够用好AI和新的数字化工具，或许会更有优势。
数字化可能成为基础工具，所以很多传统行业还处于比较低的估值位置，比如能源行业，很多行业已经开始有很好的巨头了全面拥抱数字化。
疫情过去一年，大家对数字化都保持着非常开放的心态。在增速放缓期间，大家认为这可能是一个非常重要的自我重生的工具，所以企业主愿意投入其中，对整个行业的推动作用也很大。
问：是在国有企业集中度比较高的领域，还是在部分垄断、竞争不激烈的领域？猛业独领风骚？
吴超泽：如果按行业分类，先不说To C，因为To B的场景很大，更大的是服务工业数字化、农业、工业等。小工业的种类很多，但整体研究下来，首先，中国的工业数字化水平低于世界。
其实在To C互联网方面很发达，消费部分发达，但是和美国、德国、日本相比生产部分，他们的渗透率可能都在60%以上，而我们可能只有30多岁，已经比较低了，所以空间会更大。
第二个是在工业数字化的场景，也就是To B这个行业，我刚才说了三个有前景的方向——汽车、工业和能源产业集中度较高，产业链分工较为明确。巨头或领导者在技术和模式创新上引领行业已达成共识。这是一个更好的场景。
当然，类似的事情也在金融行业发生，而且还会延伸到一些现代服务业。
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今年科技肯定有持续的趋势
问：在AI发达的时代，如何共享科技股的盛宴。在最近的券商策略会上，大家都看好科技股，科技股也出现了不小的涨幅。你对未来有什么看法？
吴超泽：上次你开座谈会的时候，我还是坚定的看好。我有三个原因。新周期的开始。每一轮TMT市场最重要的因素可能不是估值，因为它足够便宜。当然，这绝对是重要的因素之一，但不是唯一的因素。
底层因素应该是有没有质的技术创新，即现象级应用，或者有没有爆款产品。事实上，在2015年的科技市场浪潮中，涌现出不少热门的移动互联网应用，包括抖音、快手等现象级应用。
现在有一个现象级的应用，它达到数亿用户的速度可能是史上最快的。只需要两个月。它是一个很重要的标志，就是它需要有一些新鲜的、令人兴奋的东西，而这种东西可能是一种颠覆性的创新。当然，这几年，技术上有很多场景，期望值有点低，所以没有达到想象。
但这次AI在这个方向上其实已经超出了预期，这是推动科技股的一个非常重要的因素。当然，基于这个模型，可以看看以后有没有流行的模型应用。
影响科技股行情的第二大根本因素是流动性。我去年提到美联储加息的趋势已经停止，这个其实很重要。因为一般来说，确实在整个估值体系中，科技股的估值一直都是比较贵的，但是后面有个“G”（Growth），就是增长在里面的意思。
所以我更习惯看PEG，而不是单纯看动态PE更有价值。也就是说，相对于估值15倍，但只有15%的增长，我更愿意选择估值50倍，但增长100%。这是一个典型的科技研究者的审美观。未来一定有增长、变化和潜在的非线性拐点。
比如亚马逊大约十年只有收入增长，而AWS没有利润增长，但是一旦开始盈利，你会发现收入可能每年增长50%，但利润却增长100%，然后毛利率或利润率就有了快速下降的边际成本。软件和互联网行业其实也有这样的特点。
所以这是第二个审美点，就是它今年有流动性优势，最新的流动性溢价会更直接的体现在科技股上当然，像去年这样逆转的时候会更痛。
最后，从今年整个A股市场来看，确实在科技股的投资板块，估值还是有些吸引力的.因为2018年四季度应该是低点，但是2019年和2020年会有一轮反弹，但是总体来说和2018年之前还是有差距的。
也就是实际上高的时候，在2018年之前，今天电脑行业火热的时候，其实有50多倍阶段的估值中枢，但实际上我们认为50倍可能很贵。
相比2013年和2014年非常疯狂的阶段，目前仍处于中位，估值仍有空间，并不拥挤。泡沫翻过之后，以后可能确实会更难。
那么综合以上三点来看，今年的科技行情肯定还会继续。
问：从这三点，或者结合一些历史数据，您认为科技股的牛市一般会持续多久？
吴超泽：其实还是要看之前的因素，肯定会有新的东西出来。比如移动互联网就是3G的浪潮。从2012年游戏第一爆款到2015年大概用了三四年时间。
2018年看半导体，其实就是以芯创为代表，自主可控，快三年了。当然，结构可能不同。我曾经讲过“三年苦干，三年软干，三年商业模式”的循环。在过去的几年里，它实际上更多地是关于硬件的。
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未来科技股投资方向最看好数字经济
问：长线逻辑不看新概念或题材，如何把握未来5到10年科技股的投资方向？
吴超泽：简单总结一下，我最看好数字经济的方向。数字化其实是一个周期比较长、确定性比较高的东西。
具体来说，可能有几个板块，数字经济是两大板块。
第一块是数字产业化。即TMT行业本身会有一些基础设施部分（新基建）。这部分确定性比较高，比如云计算。现在只是一个需求跳跃或者拉动过程的开始，对应的是自己是不是做云的公司。还在做云基础设施的企业，比如配套设备或者里面的芯片、ICT设备，都会受益。
基础设施部分我比较看好的第二个是大安全主线。
现在自主可控的技术，还有信创，包括网络安全，不仅仅是因为全球竞争的问题，其实还有还有应用从To C到To B，自然会对安全性有很高的要求。
所以在网络安全、底层设备等相关事物的投入上，对安全性会有更高的要求。从这点来看，新创应该还是有一定的机会的。
最后，在产业数字化方面，App端的下一个爆款应用会在哪里，这是大家比较关心的。但综合来看，To B的机会可能更大一些。
这三类未来会产生投资机会，但不一定是千亿市值特别大的公司。 To B的应用可能会容纳一些Specialized的特性，会有很多小而美的公司，因为它走到了应用端。
但是在数字产业化中，在提供云基础设施方面会有一些大公司。现在有一些大公司，无非就是这些大公司能不能从千亿市值上升到更大的市值，有多大的成长空间。
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5G从新基建走向新应用，投资从终端走向云端
问：5G建设到中后期了吗？它的投资逻辑变了吗？你对未来有什么看法？
吴超泽：关于5G，我之前总结过两句话。第一句话，从新基建到新应用。这个观点很明确，就是基础设施的投资必须要结束了。
下一步就是想怎么用好这么好的基础设施，也就是以后怎么能留住大量的汽车出行这么好的高速公路已经建成了。
没有硬件和软件的区别。是一个螺旋式的创新，所以今年5G的应用非常重要。有没有一些好的应用，比如自动驾驶、工业互联网、VR、AR，这些都是5G的一些比较大的潜在场景。
所以从新基建到新应用，今年5G的投资机会应该更多。
其次，在投资方面，要注意从终端走向云端。这听起来令人费解，但也很容易理解。
过去，产业链的价值承载在终端上。比如我们买手机、电脑都很贵，我们会关注它的内存和CPU指标。但是现在我们买手机的时候可能会关注屏幕大不大，摄像头是不是太多了。是什么原因？
算力或计算功能在云端，承载在云端从表面上看，这是 Nvidia 所做的工作。因为网速够快，我的内容没有存储在本地。其实我不需要存放在本地。以前，人们手机丢了会很慌张，而现在，人们立马想找回自己的账号密码。其实硬件本身就变成了显示器，所以很好理解。
其实你所有产业链的价值或者算力都在云端，所以5G投资也要注意。以前我们投资5G，大家可能关注手机产业链，现在大家可能关注应用，云端有没有投资机会。另一个例子是汽车。去年对于智能汽车或者电动汽车，我们关注的是硬件本身的投资机会，但是接下来的重点应该是自动驾驶和智能座舱。
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