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各位投资人大家晚上好我是国投传媒团队的王丽慧我这边的话主要覆盖AI以及传媒这边的营销所以今天是我们观察到说整个说到政策的一个推动其实港股市场今天还是表现非常不错的那借这样的一个机会的话我们来跟大家重点汇报一下
两家我们这边的AI的港股的标的那分别是第四范式和商汤那第四范式的话今天收盘是涨了十个点然后商汤这边的话也涨了三个多点那首先第一部分的话我们还是先来整体的从行业的角度去汇报一下对于这一类的模型公司的一个观点
那首先第一块的话最推荐的这个逻辑的话第一个是来自于说整个其实AI在过去2014、16年我们把它定义为AI1.0的时代那它其实从那个阶段整个的视觉这边的识别效率提升然后再加上说语音识别突破了一个瓶颈之后
它有一个快速的发展然后在之后的话是逐步从技术的突破开始走向商业化的落地其实之后有很长一段时间商业化的落地还是遭到了很多的还是出现了很多的问题那这里面产生的一些问题的话其实很多的一部分的原因其实是来自于说技术再没有一个新的突破使得整个AI的应用再往前推一步那所以其实从AI去二
2年的年底然后到23年以来的这一轮AI2.0的浪潮的话我们会认为说它最大的一个就是这种进展的话是整个将AI的这个技术又往前推进了一步那在这样的一个情况下的话那像比如说商汤然后迪斯汉是这一类的AI的公司它所面临的这个市场的空间也会有一个极大的增加
具体来看,整体技术是有发展阶段的,随着技术能力的提升,解锁的场景越来越多。
之前主要是在视觉识别语音识别的应用场景上往后推的话其实我们现在越来越看到像自动驾驶然后机器人这样的一些场景大家其实对它能够实现的可能性都是有一个大幅的这种确定性的一个提升然后在逻辑层面来去看的话其实数字化
往智能化升级的过程通常是一个必然要经历的阶段过去AI这一类的公司在中国的发展可能遇到了一个很大的问题就是因为有很多的客户
在数字化的这个能力上实现的也并不是很好所以AI模型公司想要落地智能化的这样的一个升级迭代过程中必须要先帮助它的客户去完成数字化的改造所以相当于说数字化和智能化的两个工作是一起来干的那在这个过程中的话网线迭代段区看其实相比于之前有了很大的一个改善因为其实过去的很长的一段时间里面其实互联网它其实实现了很好的这种场景的数字化
然后在这个过程中它数字化的能力其实是有很大的提升的所以在这样的一个数字化的一个高度上面再去落地智能化的这样的一个升级和迭代其实它对于落地的难度来说也是有一个很明显的一个降低的然后第三个点是在于说其实企业
在过去也是会关注到AI的一个这种投入但是基于说2022年底及2023年ChatGBT的这一轮它其实是更广泛地使得客户认知到说AI能够释放出的那个能力会更强所以在这个过程中的话也相当于给到客户一层
很强的这种行销的效果所以其实客户会更关注AI的一个研发的投入然后在整体的IT的预算中也会有更多的这种资源然后倾斜到整个的AI的一个方向上面去这是整体我们说对于行业来说的话它其实整个的市场空间是有一个极大的扩展的但是到那个公司的这一层面的话其实市场上目前是有一些分歧在的
部分观点不太看好商汤和第四范式会认为这些公司相对来说是AI1.0时代的公司其实在AI2.0因为技术有一些新的变化
他们可能会不适应但其实我们的观点是不一样的我们会认为说即使说在AI的基础模型上面它的通用能力有一个很大的拓展但其实在落地的层面去看的话它还是依然要体现在端侧上面去做一个相应的部署那在端侧的话其实业务场景不同然后导致的业务需求不同
比如说有些场景的话他可能更强调对于算力有比较低的一个消耗然后这样子使得可能我的设备的这种
这种持续性会更强但有些的话可能会更强调速度更快所以它其实是针对于客户需求的不同依然会有很多这种针对性优化的需求来产生那这一部分的话依然其实强调的是一个差异化的这种场景的一个定制然后以及工程化的能力以及服务客户的能力那在这样的一个维度上去看的话
以商汤然后第四范式等等的公司的话其实他们至少是在成立到现在已经积累了接近十年左右的一个客户服务的经验那新一轮的技术的一个快速的发展对于这一类的公司来说其实更多是相当于有了一个更强的工具然后使得他们能够实现过去可能一些受限于技术能力的限制而无法解决的一些场景
所以这是我们认为关键第一个不同第二个点其实是因为这一轮的新的AI技术它解决了一件事情是模型的这种定制化的成本有很明显的下降这件事情对于这一类的AI的公司所带来的
很明显的一个突破是在于说过去他们从商业化的问题上主要产生就是他们会面临一个就是亏损的问题那这个问题的产生主要是来自于因为模型它针对于每个客户都需要去做定制化所以其实在已有的人力的情况下的话无法服务更多的客户导致收入规模是放不大的然后其次的话因为我是针对于每个
客户需要做研发和定制所以相应的所需要的这种研发的投入会比较高人员的投入也比较高所以这是过去的一个商业化的平行那这一轮去看的话首先因为他的模型的定制化的成本
有了一个明显的降低所以对于这一类的AI公司它能够在已有的原理基础上因为模型的通用化使得它能够服务更多的客户使得整个收入的规模能够得到一个放大的同时的话研发这边
在一个比较高的收入的情况下的话研发的这种增长其实是有限的所以能够带来成本和费用的一个规模化的效应所以能够进而帮助它整个的一个财务的表现有一个更好的这种表现吧然后其次的话其实我们会认为说我们去观察任何历史上伟大的公司它其实往往需要经历几轮产业周期的迭代
然后在每一轮产业周期的迭代过程中其实它是对于企业的组织架构然后和技术能力等等的这种相应的条件提出一些比较明显的考验那在这个过程中谁能够积极的去应对这样的一些产业的变化然后我们会认为说它可能是在持续的发展过程中会有比较长的一个发展的潜力那比如说像商汤其实是在比较早的去布局了
AI的大算力然后也在这一轮的AI大模型中算在整个国内是属于跟得比较紧的一家模型的公司所以它其实还是在资源顶付上有比较强的一个积累的然后此外的话从这一类AI公司的目前就是现有的一个业务表现去看的话其实过去几年还是受到了疫情比较明显的影响一方面体现在于客户的这个预算是比较紧张的另外一方面的话
其实因为疫情的分控等等问题其实过去也会导致业务的这种交付会受到一定影响所以使得公司的这种收入上面会有一定的下滑那2023年的话其实这个下滑的幅度已经开始收窄
因为他的这个项目从签署然后到交付中间往往会有一个时间的间隔所以我们会预判说整个2024年的话这种影响会进一步的消除然后体现在业绩上会有一个比较明显的改善所以综合上述的几个原因的话我们会认为说今年其实这一类的AI模型的公司会体现在一个第一块收入本身在行业
整个AI的产业逐步从技术然后走向应用的方向上它会享受一个市场规模的增加其次的话在过去的这种客户服务的经验上他们有一些先发的优势然后第三点的话是基于自身的这种业务情况今年会体现出一些编辑的改善所以基于这几个方向的话我们其实还是提示投资人今年关注一下这一类AI模型公司的一些新的机会和业务的表现
那具体到我们推荐的这两家公司第四范氏和商汤来说的话我们那个分别介绍如下那首先我们先来看一下第四范氏这家公司那第四范氏的话可能就是上市的时间会相对来说略晚一点大家有一部分的投资人可能不太熟悉所以我先花一点点的时间简单介绍一下第四范氏的一个业务模式那第四范氏的话它其实是
一家起源于机器学习和迁移学习的这种决策类的人工智能算法技术为出发的然后它的业务的话主要是聚焦在2B的企业服务的赛道在整个的成立至今的话其实也在细分的领域有一个非常头部的份额特别是在机器学习平台的市场里面是从2018年到现在都处于行业的一个第一梯队
TAS的业务体系主要有三个模块第一个模块是作为基础模型的平台是第四范式的先制AI平台这个AI平台相当于基础模型的一个大的基座主要是提供
包括像模型的训练然后模型的推理然后模型的自我迭代等等的过程这是它的一个基础的模型的大基座然后在这个基础之上的话它会基于行业的一些开发的经验和服务的经验然后沉淀出了一系列的标准化的AI的产品比如说在金融然后能源电力等领域都得到了一些广泛的客户的认可
相当于说为一些头部的大客户去提供定制化的解决方案第三个业务体系叫做AIJS的服务这块业务主要是基于生成式的AI所推出来的一个模型叫做视说大模型打造的生成式AI软件开发平台
那主要是利用这样的一个技术去赋能整个的软件开发的过程中那在这个里边的话其实在2023年也得到了许多客户的一个使用然后体现在结果上的话平均的这种研发的这种效率的话大概提升了30%左右那对于第四范式这家公司我们核心的推荐的逻辑主要有三点那第一点的话是
第四范是它不同于像商汤然后云从以及说像格林申统这一类的AI公司过去其实主要服务于2G的这样的一个场景那第四范是从成立之初到现在一直聚焦在2B的这样的一个赛道那2B这样的一个赛道的话它其实在过去一轮的这种AI技术发展的过程中它的潜力是有待于发掘的
我们这边有一组数据是2020年的时候AI的下游应用场景中政府的这种治理和运营的场景其实占比达到了49%它是一个占比比较高的那排在第二的是互联网
和金融行业的话大概分别只占到18%和12%所以其实2B的这个场景因为所谓的千行百业那它其实还是有很多的场景没有被AI的去进行一个充分的负能这是第一个原因那第二个方面的话那其实我们就站在单一的一个2B的场景来去看的话它其实还需要经历一个从数字化再到智能化的一个神奇迭代的过程那在这个里面的话
我们如果把企业的智能度也按照L1到L5进行分级的话根据信通院的这种数据得出来其实L1到L3的阶段企业大概占到了84%左右也就是说其实大多数的公司刚刚完成了
数字化的这一轮的发展所以其实在智能化的这个阶段还处于一个比较早的阶段所以综上来看的话其实第四范式所聚焦的这个2B赛道的话它的商业化的潜力其实是非常大的
那因为第四范式它一直聚焦在2B这样的一个服务的赛道里面去所以它其实客户的认可度是比较高的体现在两个核心的这种维度上面去看那首先它的标杆客户其实就有一个比较高的客户的年性2022年的话客户的这个留存率达到了90.67%
然后其次的话我们去看单个标杆客户的这个平均的收入也是有一个明显的提升的那2023年的话单个标杆客户的平均收入是在1838万那对比于2018年的话这个数据只有390万所以它的增长是非常明显的那这两个指标的话就表明说客户的标杆就是基斯范式的这种标杆客户其实都是有一个非常强的用户黏性的
持高的用户黏性为后续业务的发展奠定了扎实的基础
帮助客户去进行从L1到L5这个阶段里面不断的一个智能化的迭代和升级推荐的逻辑三其实是我们往更中长期的一个角度去看的话因为第四范是所布局在2B的一个赛道然后其次的话它的用户粘性比较高然后同时它又是一个以平台级的这种生态卡位去进行业务布局的
怎么理解平台级的一个生态卡位就是它会在自己业务落地的过程中更多是基于企业经营的这个角度去进行一个指标北极星指标的一个设定然后同时在企业系统这一层级的落地的过程中它是能够去尽可能的包容
相应的其他的一些体验运营中的生态的模块然后从平台的这个角度去进行业务的这种软件系统的一个布局那因为它的这样的一个软件平台生态的一个卡位的话是能够有利于它比较快速的打通包括说像算力基础设施然后操作系统以及开发工具等等的这样的一些
所以对于未来后续的持续研发和迭代是有比较低的开发成本的所以我们会认为往中长期去看它有望成为一个能够布局AI agent的先行者
那基于这样的一个长期的这种规划来去看的话我们会认为说基于刚刚我们所提到的几点往中长期去看的话它的业务布局所落地的能力是其实比较快的在这个过程中能够进一步的推动现有的一个标杆客户增加付费的收入然后其次的话因为得益于这样的一种
客户的认可度它其实在未来后续去做深刻的拓展的过程中相应的这种销售费用也能够有一个进一步的降低所以能够帮助公司在时间收入增长的同时成本和费用端有所下降从而驱动整个的一个业绩增长的飞轮能够快速的迭代
所以这是对于整个第四范式的一个核心的推荐的逻辑那其实就商汤来说的话我们有几个方向的一个推荐的逻辑那第一块的话首先我们依然认为说商汤即使在现在新的一轮AI的
浪潮下的话它依然是国内头部的AI厂商之一因为我们去看那个整个的一个AI技术和它的大模型的能力的话那其实有三个维度是比较重要的那分别是算法的能力算力的能力和数据这三个维度那首先我们从算法的这个维度去看的话那商汤依然是国内AI基因最纯正的团队之一
因为首先它其实是在上一轮的AI的迭代的过程中的话是第一个将计算机视觉算法的这种识别的精确率提升到了98.52%的一个团队然后在这个基础之上的话其实公司一直保持着和前沿学术领域的跟踪但它也是在国内比较早提出通用大装置这样的一个就是
业务技术路径去堵这个所谓的scanning law的这样一条路径的一家公司所以它其实是在这个通用大章之上也实实在在的砸下了非常多的钱然后在视觉的这个领域的话是有那个320亿一个参数的大模型那语言的这个领域的话它也有多个这种千亿以上参数的一个大模型
这背后的话其实核心的竞争力都在于商汤其实有非常高的人才的密度那研发人员的占比也是超过了60%多那在这个过程中的话在这一轮的AI的新的浪潮下面的话商汤基于自己的日日星的大模型也是在进行不断的业务迭代那2023年的4月份推出了日日星的1.0
是第一个推出来的这种大语言的模型也进而的推出了包括像描画等等的这种纹身图的产品那23年的7到8月份是迭代了2.0和3.0的版本然后24年的2月份已经发布了日新的4.0的版本在代码编写然后数据分析和医疗问答等等的场景都达到了和GPT-4相匹配的一个能力同时公司也开源了一些
相应的这种模型包括7B和20B的两个参数的这种规格那进一步的话公司也计划去发布新的一个版本日日新5.0的一个版本所以其实在这个里面的话公司基于生成是AI的这个模型的能力上面也是在不断的去
从算力的角度看,公司目前可控算力已达1.2万匹,是整个亚洲最大的智能计算平台之一。
然后芯片的话大概是有4.5万块的这个GPU那所以在这个层面的话首先从卡的数量上其实商堂还是有一个比较多的积累的那目前国内的话可能GPU超过1万块的公司都相对来说比较少然后商堂现在目前有4.5万块的这个GPU然后同时的话在卡之上的话还要保证一个互联效率的一个非常大的这种
提升那在这个方面的话商场已经实现了万卡的这个超大集群的这种互联然后能够保持90%多的一个加速的效率那这个能力其实是比较重要的因为我们也看到市场上其实现在开始有观点说认为其实AI智能的这一轮的能力的提升的话它可能很大的因素都是
来自于这种物理世界的瓶颈限制其实主要在讲的就是卡的数量往上堆叠的时候如何能保证卡之间的这种连通效率的一个提升这块其实是对于智能提升还是有比较明显的限制的也有很强的一个瓶颈
这块去进行一个突破的话可能智能度的一个提升会有更进一步的一个跃迁然后此外的话从数据的这个角度去看的话商舱这边的业务布局的过去积累的这种数据的场景还是非常丰富的那包括说像过去有四大业务板块像智慧城市然后智慧商业智慧生活和智能汽车那所覆盖的场景包括了像安防工业医疗
然后能源自动驾驶以及说C端的包括说互联网应用文绿和这种消费类的机器人等等那这些多维场景的这种业务的布局其实是给到商堂更多的这种数据的反馈那这些数据的反馈的话其实是帮助能够帮助这种大模型对于世界的这种理解能力会有一个进一步的提升那不同于其他
他的一些公司的话其实相当于他基于自身的这种资源禀赋的话他可能更多是一个基于中立的这种竞争地位所以他天然其实对于很多的公司来说是有一个更强的信任度的所以在这个过程中的话公司也在积极的构建一些生态合作伙伴的体系
使得这个场景的这边或者说更丰富的数据资源能够成为公司的一个相应的竞争优势基于算力数据然后算法能力的这种强化和它的一些资源的积累的话那商汤其实从组织架构的层面也面对这一轮的AI的
技术的迭代和升级去进行一个积极的调整根据公司的年报的进行的披露的话2023年是作为一个战略转型之年然后将生成式的AI作为一个重点的发展方向那同时的话对于业务的体系进行一个相应的调整将原来的智慧城市智慧商业智慧生活和智能驾驶四大业务板块划重新调整为了三大业务板块这三大业务板块的话
首先是保持智能驾驶不变然后是对于智能智慧城市智慧商业还有智慧生活这三大业务板块进行了一个拆分对于用传统技术AI技术的业务板块的话它其实进行了一个统一的这种
调整然后划分为传统AI的业务板块然后对于其中应用生成式AI的技术的业务的话划分成了生成式AI的这样的一个业务板块到2023年的话生成式AI这个业务板块的收入规模已经达到了11.84亿然后有一个非常明显的增长
同时也对于传统的AI进行相应的业务收缩
其实对公司来说会有几个好处第一块的话研发资源更加的聚焦然后另外一方面的话因为智慧城市这个2G的项目相对来说的话它的那个现金流的回款是相对比较慢的所以其实这块业务的收缩的话其实也能够更快的提高公司的整体的一个经营效率
所以这是公司面对新一轮的技术的发展去进行积极的一个业务体系的一个迭代那在这样的一个业务迭代的过程中的话在基于那个深圳市AI的这个业务体系下面的话其实2024年我们
可以期待它会在更多的业务项目的落地以及转化成收入上是能够去有所观察到的特别是在深层式AI的业务领域我们从2023年的财报上去看的话
公司表示整个订单金额已经超过千万人民币的客户已经达到数十家日新大模型赋能C端的调用率也有了近120倍的增长
底层技术能力的一个赋能和客户的这种数量的一个增加的话也有希望会给到2024年一个更强的这种收入的一个支撑那相应的合作的一些客户的伙伴包括说在金融领域为像中国银行然后公行招行等等这种金融
的领域的客户提供包括像数字员工然后数字客服系统等等的一些服务的能力然后在医疗领域的话服务了像新华医院瑞金医院帮他们打造商量大医的这样的一个模型去提供问诊然后包括说像影像识别等等的业务然后在企业端的话富能包括像海通证券然后金山办公等等去提供一些比如说数据分析的这样的一些
在端测上,因为随着云端模型逐步转向端测模型的部署,公司也合作了包括小米、荣耀等等的手机厂商,在推动整个AI在端测的部署能力。
所以上述的这些商业化的这些客户的合作伙伴其实也是有希望能够持续的在今年去进行一个进一步的业务体系的迭代然后进而产生相应的一些增量的收入
所以这是公司在整个的一个新的组织架构下面也相当于说是一个触底在反弹的一个过程中所以可以期待2024年可能会有一个更好的这种业绩的一个表现然后从股价位置上面去看的话我们会觉得说商场现在的位置确实是比较低了截止到今天的收盘
因为已经有三个多点的涨幅之后的话商堂目前的股价大概是201亿港币相当于182亿人民币有几组数据大家可以参考一下首先商堂目前账面的资金是有92亿的
人民币、厂房设备等固定资产有72个亿这加起来差不多就有160多亿的资产所以对比于公司目前182亿的一个市值来看我们认为
公司目前现在这个股价位置确实是比较低了然后从那个一些催化上去看的话也特别预告一下公司明天下午两点半会举办这个技术交流日就是会发布日日星5.0的一个版本那主要针对的是多模态然后成文本等等的能力去进行一个相应的技术的优化
这场发布会会同时举办线上和线下的交流参会形式大家如果方便的话也可以进行一个积极的参与综合以上的话其实就是今天的汇报
整个AI模型公司的行业的观点以及商堂和第四范式两家各股的一个核心的推荐逻辑那基于以上的部分如果各位领导有任何的需要的话也欢迎大家联系我们团队那今天的会议就先到此结束谢谢大家时间大家再见