文 | 海豚投研
自 2023 年初 Chatgpt 橫空出世以來，在科技界，人工智能（AI）無疑是最大的熱點，各大科技企業紮堆湧入。而資本市場内，無論美股或 A 股，和 AI 相關的公司股價也普遍是 " 雞犬升天 "，年内股價翻倍的比比皆是。
然而無論是以 Chatgpt 爲代表，能理解并輸出自然語言的大模型（LLM），還是能畫圖、寫詩、乃至做視頻的 Generative AI，都仍在落地初期。雖然直覺上，AI 應用大概率會給我們的生活和工作帶來顯著的變化。但實際 AI 的功能體驗如何，從投資的角度，AI 又能否給企業帶來顯著的業績增長？
爲了回答上述問題，本文将以和 OpenAI 深度綁定，AI 應用落地最快的微軟爲例，嘗試演繹判斷 AI 在哪些方向，又能帶來多大規模的業績增長。結論如下：
1、AI 功能目前的體驗：海豚君認爲這輪 AI 浪潮的核心點是圍繞 " 語言 " 而非 " 智能 " 的。目前推出的 AI 功能的核心差異是能理解人類自然語言 " 寬泛 " 的命令，而非真具備推理、分析、預測此類狹義的 " 智慧 "。
但 " 寬泛的 " 語言命令，也導緻了結果的 " 寬泛 "。因此，目前人工智能更适用于圍繞語言的非精确任務。但在嚴謹的工作任務上，大概率不會有 " 亮眼的表現 "。總體上，AI 功能整體上目前隻是 " 錦上添花 " 而并非真正的革新。
2、AI 業績的落地，應當是先供給端，後消費端。短期内，面向用戶的 AI 功能大概率無法産生可觀的收入。原因包括：①當前 AI 的體驗并不完善，用戶付費意願不會高，②搜索、社交、電商等平台服務本就是對用戶免費，向商家收費，AI 時代大概率也仍會如此，③目前各主流玩家都在推出 AI 功能，若沒有玩家能提供真正差異化的 AI 功能，難以憑借同質功能定價或改變現有競争格局。
3、" 賣鏟人 " 才是真正的受益者。雖然中短期内直接向用戶變現的空間不大，但出于長期的可能性，和 " 競争對手有我也必須有 " 的需求，企業在 AI 功能上的投入則很可能長期存在。而除了 CPU、服務器等确定性最高的硬件供應商外，雲計算供應商同樣是能直接受益 AI 投入周期的。相比微軟自身提供的 AI 功能，輔助訓練和部署 AI 功能的 Azure 雲才是價值所在。
4、AI 真正革命前，潛在業績增量并不驚人。據海豚君的測算，基于 AI 中期内尚不能真正獲得 " 智能 " 的假設，我們測算出 AI 訓練給雲計算平台能帶來的潛在總收入規模約數十億美元。而維持 AI 功能的運營給雲計算提供商帶來的年收入規模約在數百億美元。
再考慮單個公司能獲取的市占率，相比微軟年化超 2000 億美金的收入，收入增量的比重仍是相當有限的。
因此，在 AI 真能革新世界或者至少顯著改變行業格局前，并不能顯著影響巨頭公司的業績。由于其業績目前無法證實，但也無法證僞，股價也在美好想象的甜蜜階段。
對全球資産有興趣的朋友，歡迎添加微信号 "dolphinR123" 加入投資研究群，第一時間獲取海豚深度研究報告，與投研老鳥暢談投資機會。
這次 AI 浪潮是真革命嗎？
在從 "投資人" 的角度看待本次 AI 浪潮會産生哪些投資機會，對相關公司的業績有何影響之前。海豚君認爲，先從一個 "使用者" 的角度，來看待目前 AI 實際能起到何種程度的效果，能讓我們更好的理解這輪 AI 浪潮會走多久和多遠。
微軟憑借和 OpenAI 的深度綁定，在業内最先推出了多種包含了 AI 功能的産品和服務，全面涵蓋了旗下搜索、的辦公、和企業管理等多項業務。我們就從簡要介紹這些新功能 / 産品入手，展開本文的讨論。
1、New Bing 搜索
由于問答是語言大模型最天然的應用形式，搜索引擎 Bing 在微軟各産品中最先接入了 AI 模型（被稱爲 New Bing）。由下圖可見，相比傳統的搜索模型，AI+ 搜索的核心優勢在于： ① 大模型能理解自然語言，并非單純地關鍵字匹配，更精準地理解用戶需求；② AI 會主動篩選總結答案，并能輸出文字、表格、圖片多種形式，一定程度上提高效率；③ 接入搜索引擎後，彌補了大模型不能獲取實時信息的缺點。
另在，除了在 New Bing 網頁上，微軟在Edge 的側邊欄也内嵌了 AI 插件，用戶能随時調出 AI+ 搜索等功能，無需先打開搜索網頁，當用戶使用 AI+ 搜索的頻次提升時，會有所削弱搜索網站的入口地位。
不過類似硬币的一體兩面，AI+ 搜索當前的缺陷也非常明顯： ① AI+ 搜索返回結果的準确度和可信性依舊不高，即使聯網後捏造信息的情況依舊普遍，② AI 會 " 主觀 " 對答案進行總結和篩選，也導緻了答案未必客觀或完整。
結合海豚君自身使用體驗，AI+ 搜素（大語言模型）目前在準确度要求不高的情況下有更多的使用場景（但絕對頻次也不會很高），而在工作等要求嚴謹的情景下，由于 AI 較大的不确定性，對傳統人工搜索替代率比較低。
2、Office Copilot
除了搜索引擎外，辦公軟件同樣是引入 AI 功能的主流方向，微軟也推出了 Office Copilot 功能，将 GPT-4.0 的嵌入了 Word、Excel、PowerPoint 等各類辦公軟件，利用 AI 進一步提升辦公自動化的能力。根據微軟的演示，Copilot 的主要功能包括：
1）Word：AI 寫作和潤色。根據用戶的提示詞，自動生成文本、進行改寫、總結摘要、美化排版等；
2）Excel：基于自然語言命令，自動數據處理和分析。能根據用戶命令，自動化處理數據，并輸出表格、圖表或文字結論等結果。在一定程度上減少用戶繁複處理數據、繪圖繪表、和編制函數的時間和門檻。
3）PowerPoint：自動生成或優化演示文稿。可根據提供的 Word 等已有文稿，按要求自動生成 PPT 初稿。或者對已有 PPT 文稿進行頁數增減、格式優化、生成備注或制作動畫等。
4）Teams：總結要點、執行建議。Teams 是 Office pack 中的團隊協同辦公軟件，加入 AI 功能後，可自動總結團體成員的發言要點（包括語言轉文字）。并能生成會議紀要，智能生成 " 待解決問題列表 " 和任務模闆等。
5）Business Chat
除了在 Office 産品内嵌入 AI 功能外，微軟也新發布了一款據稱能成爲用戶的 " 私人助手 " 的軟件 --Business Chat。類似于 Office Copilot，Business Chat 也能夠進行要點總結，草拟工作流程，自動生成郵件答複、工作模闆等功能。不同之處則是，Business Chat 能跨軟件靈活調用和彙總橫跨文檔、演示文稿、電子郵件、聯系人等各類應用程序的信息，提供全局性的輔助，有可能成爲企業辦公的新入口。
3、萬物皆可 Copilot
而在上述 C 端用戶會經常使用的功能外，微在旗下的多款 B 端應用内也引入了 Copilot 功能，舉例來看例如：
1）面向程序開發者的 Github Copilot，能根據自然語言的指令編寫簡單的程序或對已有程序進行測試、優化；
2）面向企業流程的 Dynamics Copilot，利用 AI 功能在銷售、客服（CRM）和運維、供應鏈（ERP）等管理軟件中，自動完成數據錄入、流程操作、郵件編寫、設計方案等功能。
實際除了上述舉例外，微軟在生産力闆塊内（P&BP）的其他軟件内也普遍都應用了 AI，海豚君就不一一描述。概括來看，現階段 AI 在生産力軟件中的作用，主要集中在兩方面：①是減少用戶在簡單重複工作上的耗費，② 提供文案、方案、代碼上初步的建議。
4、" 語言 " 而非 " 智能 " 革命，AI 暫隻是錦上添花
而上述Copilot 的 AI 功能相比原有的 PPT 模闆、Excel 自動填充、推薦圖表等功能，最顯著的優勢在于，嵌入 AI 後能直接理解自然語言給出的指令，并有了一定的文本創作能力。但優勢、劣勢一體兩面，由于輸入的命令是 " 寬泛且概括 " 的自然語言，輸出的答案自然也較難精确且統一。
雖然 Office Copilot 仍處在小範圍測試階段，海豚君未能實際體驗。但可以推測，在辦公場景下AI 功能目前仍隻是現有功能的 " 錦上添花 "，尚沒有顯著提升工作效率、或者勝任合格的助手這樣質變的能力。
或者更 " 武斷 " 的說，目前所謂的 AI 革命，實際是語言的革命，實際的革新點是從隻能理解機器語言，到能理解人類的自然語言，而非機器具備了推理、分析、預測這種狹義的 " 智能 "。
AI 的賺錢機會在哪？
通過上文對已推出的 AI 功能的介紹，海豚君的結論是，從 " 使用者 " 的角度，AI 在生産力方面尚不能帶來顯著的效率提升和增量價值。但作爲 " 投資人 " 的身份，實際應用尚在落地初期，并不意味着 AI 相關産業沒有真實的投資機會。
因此，我們下一個需要探讨的問題即AI 到底有望爲相關企業（本文主要以微軟爲例）帶來哪些增長收入？來源哪裏？規模多少？
對上述問題，海豚君的判斷是：現階段大多數 AI 應用尚無法大範圍或定價較高地向使用者收費。但海豚君也相信 AI 具備革新數字産業乃至全社會的潛力，行業龍頭和細分賽道的創業公司對 AI 功能的研發和投入大概率會持續相當長的時間。而這跨越數年的投入過程，意味着賣生産 AI 工具的企業，例如 GPU 制造商、雲計算提供商等，才是現階段最受益的公司。
一句話概括，AI 浪潮釋放業績的節奏也會是先供給端後用戶端，先上遊後下遊。
1、AI 要重塑 C 端格局，絕非一日之功
我們先來分析 AI 應用直接面向使用者收費并從中盈利，或者說改變 C 端産品競争格局的可能性并不高。
首先，從一個産品最根本的使用價值來看，我們的結論是目前大多數 AI 應用，相比原有的手動操作大概率沒有顯著的體驗改善。個人用戶在最初 " 嘗鮮 " 過後，很少會爲并不成熟的産品或功能付費。
其次，大多數情況下，無論是搜索網站、購物平台、或社交、娛樂平台，都并非 C 端用戶直接付費，而都是賣家企業或廣告主間接付費的模式。即便後續功能成熟後，面向個人用戶的 AI 功能，很大一部分仍可能是免費提供的。
并且服務提供商間的相互競争，同樣意味着 AI 未必能顯著改變目前的市場格局，無論海外的 FAMG，還是國内的 BAT，都陸續推出了自家的 AI 或者語言大模型。且仍以搜索引擎爲例，雖然 Bing 憑借 Chatgpt 的先發優勢，最早發布了 AI 助手，但 Google 和百度後續也很迅速的跟進了自家的 AI 功能。
實際上，對于海豚君 " 彙總主要股指漲幅 " 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，大有後來追上之勢（但遺憾的是三個 AI 助手的答案都不正确）。
由于 AI 功能目前本就不完善，而各互聯網巨頭也沒有在 AI 功能體驗式拉開顯著差距，自然也不可能靠 AI 顯著改變當前搜索、電商、或是娛樂平台的競争格局。
且根據統計數據來看，雖然 Bing 的市占率在接入 GPT-4 後從趨勢上有所增長，但由下圖清晰可見，截至 23 年 5 月 Bing 的總市占率仍是不足 5% 的 "nobody"，在極低的基數下，即便 Bing 的市占有所提升，實際對整個行業而言仍是無足輕重的。
若悲觀一些的演繹，在競争充分、供給過剩的行業内，中短期内 AI 功能會成爲 " 所有人有等于所有人沒有 " 的 " 累贅 "。難以帶來額外的收入或流量，但運行 AI 功能的額外費用卻無法避免。
2、" 賣鏟人 " 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 端平台爲了維護 AI 功能所必須的支出，也就意味着 " 賣鏟人 " 可觀的收入。因此邏輯上，上遊的 GPU、服務器、乃至内存等各類硬件，是本次 AI 浪潮中最先也最确定會收益的，中美股市中的相關股票标的漲幅也已反映了上述邏輯。
但除了硬件，雲計算服務商也同樣是研發和維護 AI 功能不可或缺的上遊。微軟或許暫時不能從 New Bing 或 Office Copilot 等功能中獲得可觀的盈利，支持 AI 功能實現的 Azure 等雲服務才是真正的價值所在。
1）微軟掘金也賣鏟
據 OpeanAI CEO 的叙述，各代 GPT 模型的研發和運行大部分都是基于 Azure 雲平台實現的。實際上在早先舉行的微軟 Build 大會上，微軟就公布了數款輔助部署或開發 AI 功能的雲服務産品，包括：① Azure OpenAI Service 允許用戶直接使用已部署的 OpenAI 接口，并結合用戶自有數據調教出專用的 AI 助手， 和 ② Azure AI Studio 幫助開發者創建、訓練、部署自己的 AI 大模型。 微軟在自己掘金 AI 時，同樣也做着 " 賣鏟人 " 的角色。
那麽下一個問題，靠 " 賣鏟 " 給其他 AI 開發者、或服務提供商有望給微軟帶來多少體量的新增收入？我們也分 AI 的訓練成本和後續維護 AI 的運營成本來看。
2）AI 訓練市場規模不超過數十億美元？
先看訓練成本，海豚君在先前 Google 的文章中已提及，OpenAI 當初訓練 GPT-3 模型（1750 億參數）的單次成本超過了 4 百萬美元。但據測算，基于如今更強的芯片算力，再訓練一次 GPT-3 量級模型的成本已下降到 140 萬美元左右。不過更高級，參數更多的模型，如 PaLM（5400 億參數）的訓練成本仍在千萬美元以上。而參數超萬億的 GPT-4 訓練成本據媒體報道已超過 1 億美元。
雖然後續巨頭公司爲了争奪 AI 領域的領先地位，可能會進一步推高模型的規模和訓練成本，但大概率也僅限于 FAMG 和 BAT 等少數巨頭，且巨頭們都自有算力資源，能對外貢獻的收入可能不多。因此，對微軟等雲服務商而言，AI 相關的增量收入應當主要來自直接使用或調整現有模型的中小企業。
作爲估算，海豚君假設中小企業平均訓練模型的單次成本在數百萬美元，中期内訓練中小模型的潛在需求量可能在數百到小幾千次這個量級。可以估算對雲服務商，來自 AI 模型訓練的潛在總收入規模應當爲數十億美元。這種體量對年入百億的雲計算巨頭而言，價值并不大。
3）AI 運營有年化千億美金的市場規模？
相比訓練成本，AI 功能的運營維護市場規模更大。根據海豚君先前的測算，調用 Chatgpt 給出 30-50 字的回答的單次成本約 1-2 美分之間，考慮到後續算力提升，成本下降的空間，我們假設中期内 AI 單次回複成本爲 1 美分。
我們認爲 AI 功能使用的用戶範圍極廣（幾乎适配所有人），潛在的用戶滲透率很高。爲了估算，我們基于中期内 AI 功能全面鋪開（但也尚未實現強智能，真能改變世界）的假設，推測全球會有小數十億人是 AI 功能的活躍用戶，日均使用 AI 小幾次，可以算出一年的 AI 運營成本在數百億到小千億美元之間。但其中大部分訪問會是巨頭體内，雲計算服務商潛在來自 3P 客戶的年 AI 運營收入規模應當在小數百億美元的規模。
而對于微軟而言，數百億的潛在市場規模再粗略乘以 1/3 的市占率，但相比于智能雲闆塊目前年化近千億美金的收入規模，也算不上顯著的增量。
3、其他潛在的盈利空間？
當然除了最關鍵的雲計算收入外，例如Office 365 Copilot 功能後續完善後，也有望進一步提升 Office 産品的客單價（由于用戶滲透率基本見頂，量增的空間就不大了），但即便在 Office AI 能達到 100% 的滲透率和提價 20% 的假設下，潛在的收入增量也不超過百億。
總的來看，雖然 AI 目前的表現并算不上智能，我們仍樂觀基于 AI 能完全鋪開的假設，測算出的營收增量空間，相比微軟 2000 億以上的年收入也不過是 10% 左右的增量。可見在 AI 真能革新世界或者至少顯著改變行業格局前，并不能顯著影響巨頭公司的業績，其股價的波動仍是主要受情緒驅動的。
更多精彩内容，關注钛媒體微信号（ID：taimeiti），或者下載钛媒體 App
