海风吹了
2023-02-17
好文章,值得阅读
@美股择菜谋士:
谋眼观策:一文看懂美股chatGPT浪潮长期受益股
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class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d26222a94341629e57f5f0444b2ee426\" tg-width=\"632\" tg-height=\"326\"></p>\n<p><strong>chatGPT的爆火也搅动了资本市场的一池春水,从美股到A股,炒作都堪称疯狂,虽然我们内心都很清楚,很多公司都是概念炒作为主,最终会一地鸡毛,但在当前时点,被认为是下一代科技浪潮的AI革命,显然不会这么快就轻易下来,革命性产品的推出是这一浪潮的标志性事件。</strong></p>\n<p><strong>chatGPT爆火背后:从UGC,到AIGC</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d0b5d079fb459d8c63aec88443a2186\" tg-width=\"632\" tg-height=\"330\"></p>\n<p>从内容的发展阶段来看,从专业制作(比如只有记者、作家等能刊文)、专业的视频与电影制作等,普通民众很少参与进内容的制作,但伴随互联网的飞速发展与技术的不断进步,工具越来越智能化加速了普通民众参与的用户创作(UGC),最典型的就是各类自媒体、油管、抖音、快手、B站的各类达人与UP主视频,在AI加速发展以后,制作难度再度降低,比如各类制图与视频剪辑软件越来越好用,且上手非常容易,AIUGC成为主导,现在当chatGPT推出以后,无疑内容制作行业将加速进入到AIGC阶段。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b014bf0ab74f57e80e95cff0033aea4\" tg-width=\"485\" tg-height=\"392\"></p>\n<p><strong>为什么这个时间点AIGC迎来了爆发?</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f16d010e81d8f9e92cbe08e9405831de\" tg-width=\"632\" tg-height=\"186\"></p>\n<p><strong>核心在于更多的打标数据、更多的算法模型、更强大的算力基础,这一切构成了AIGC的爆发基础。</strong></p>\n<p>从行业的发展来看:</p>\n<p>•<strong>大模型逐渐成熟</strong></p>\n<p>•<strong>算力不断扩展</strong></p>\n<p>•<strong>杀手级应用出现</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/06bed9f87236dc3884815c1c1ec73c44\" tg-width=\"632\" tg-height=\"184\"></p>\n<p>那么,对于投资者来说,我们更关注的是带来的机会。</p>\n<p><strong>AIGC产业链</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0d8c0f4ae608a6c55ef62b7d2021faa\" tg-width=\"632\" tg-height=\"478\"></p>\n<p>AIGC有庞大的产业链,从底层的数据模型到上层的应用,都酝酿了很多机会。</p>\n<p><strong>文本:</strong>是最先取得较大进展的领域。今天,这些模型在通用的短/中形式写作方面相当好(但即便如此,它们通常用于迭代或初稿)</p>\n<p><strong>代码生成:</strong>可能会在短期内对开发人员的生产力产生重大影响,如GitHub CoPilot所示</p>\n<p><strong>图像:</strong>是一种较新的现象,但它们已经传播开来</p>\n<p><strong>语音合成</strong>已经存在了一段时间(Siri)</p>\n<p><strong>视频和3D模型:</strong>正在迅速上升。电影、游戏、VR、建筑和实体产品设计等大型创意市场</p>\n<p><strong>其他领域:</strong>从音频和音乐到生物学和化学(生成蛋白质和分子)的许多领域都在进行基本的模型研发。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69419b0a24025ea76bea7bf715fc2a6b\" tg-width=\"632\" tg-height=\"428\"></p>\n<p><strong>根据腾讯发布的产业链图谱,其将AIGC分为三层:</strong></p>\n<p><strong>基础层,主要包括预训练模型;</strong></p>\n<p><strong>中间层,垂直化、场景化、个性化的模型</strong></p>\n<p><strong>应用层,文字、图像、语音等各类AIGC应用</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e28cdc229651fe69e6be80ee18ade297\" tg-width=\"632\" tg-height=\"699\"></p>\n<p>大部分公司为初创类公司,那么在二级市场有哪些长期的机会呢?</p>\n<p><strong>AI将成为下一轮科技浪潮</strong></p>\n<p><strong>从美股的层面,近期包括英伟达、微软、C3AI、BBAI等短期都有非常不错的涨幅,从长期来看,更多的机会来自于算法与模型层面、芯片层面、以及掌握数据的公司的AI重构</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38179b74974c4efd7a2cb3d3c6af2b50\" tg-width=\"632\" tg-height=\"234\"></p>\n<p><strong>企业上云的趋势确定加速,将会在云端沉淀越来越多的数据,这些数据构成了AIGC爆发的基础,由此而带动的半导体将长周期受益,在应用层面,更多的公司会将chatGPT与各自的垂类行业深度结合,产生更大的效用。</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7124dca16bbf47ea78f519daee9696eb\" tg-width=\"632\" tg-height=\"277\"></p>\n<p>•<strong>在万物互联及数字化不断加速的大浪潮之下,越来越多的生活及工业化场景线上迁移,芯片的应用场景越来越丰富,所产生的数据也越来越海量,而数据的存储、传输以及处理都需要芯片来提供支撑,因此作为流量爆发逻辑的根本体现,数据中心芯片成长正处于加速期,继续看好数据中心芯片相关公司</strong></p>\n<p>•<strong>数据处理爆发式增长,SaaS、RPA、AI等</strong></p>\n<p>因此,长期的机会更多来自于以下几个领域:</p>\n<p><strong>基础层:算力及云计算芯片+预训练模型</strong></p>\n<p>•<strong>数据中心芯片:(海量数据的存储与计算,英伟达+AMD+MRVL)</strong></p>\n<p>•<strong>移动计算:高通(移动XR、车载等)</strong></p>\n<p>•<strong>预训练模型(微软、谷歌、Meta、英伟达)</strong></p>\n<p><strong>工具层:垂直化、场景化、个性化模型与工具</strong></p>\n<p>•<strong>建模工具(adobe、Autodesk、ANSS、Unity)</strong></p>\n<p>•<strong>AI工具:C3AI、微软、英伟达、谷歌</strong></p>\n<p><strong>•海量数据处理:snowflake、cflt</strong></p>\n<p><strong>•自动化与流程再造:Uipath(RPA与AI深度融合)</strong></p>\n<p><strong>应用层:AI+行业应用</strong></p>\n<p>•<strong>拥有大量数据入口的C端与B端龙头(特斯拉、FAAMG、snap、pins、Zoominfo等)</strong></p>\n<p>•<strong>自动驾驶:MBLY、英伟达、高通</strong></p>\n<p>•<strong>大数据:Plantir、AYX、</strong></p>\n<p>•<strong>金融领域:Sofi 、Lemonade、Upstart</strong></p>\n<p>•<strong>ITSM与网安:派拓网络、serviceNow 、crowdstrike、FTNT、Dynatrace、Splunk等</strong></p>\n<p> <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms(META)$</a> </p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p><strong>chatGPT的旋风</strong></p>\n<p>近期chatGPT的旋风在全球越刮越烈,从100万用户到一亿用户,chatGPT都创造了互联网的神话,5天活跃用户过百万,2个月活跃用户过亿,都是一骑绝尘。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d26222a94341629e57f5f0444b2ee426\" tg-width=\"632\" tg-height=\"326\"></p>\n<p><strong>chatGPT的爆火也搅动了资本市场的一池春水,从美股到A股,炒作都堪称疯狂,虽然我们内心都很清楚,很多公司都是概念炒作为主,最终会一地鸡毛,但在当前时点,被认为是下一代科技浪潮的AI革命,显然不会这么快就轻易下来,革命性产品的推出是这一浪潮的标志性事件。</strong></p>\n<p><strong>chatGPT爆火背后:从UGC,到AIGC</strong></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d0b5d079fb459d8c63aec88443a2186\" tg-width=\"632\" 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文本:是最先取得较大进展的领域。今天,这些模型在通用的短/中形式写作方面相当好(但即便如此,它们通常用于迭代或初稿) 代码生成:可能会在短期内对开发人员的生产力产生重大影响,如GitHub CoPilot所示 图像:是一种较新的现象,但它们已经传播开来 语音合成已经存在了一段时间(Siri) 视频和3D模型:正在迅速上升。电影、游戏、VR、建筑和实体产品设计等大型创意市场 其他领域:从音频和音乐到生物学和化学(生成蛋白质和分子)的许多领域都在进行基本的模型研发。 根据腾讯发布的产业链图谱,其将AIGC分为三层: 基础层,主要包括预训练模型; 中间层,垂直化、场景化、个性化的模型 应用层,文字、图像、语音等各类AIGC应用 大部分公司为初创类公司,那么在二级市场有哪些长期的机会呢? AI将成为下一轮科技浪潮 从美股的层面,近期包括英伟达、微软、C3AI、BBAI等短期都有非常不错的涨幅,从长期来看,更多的机会来自于算法与模型层面、芯片层面、以及掌握数据的公司的AI重构 企业上云的趋势确定加速,将会在云端沉淀越来越多的数据,这些数据构成了AIGC爆发的基础,由此而带动的半导体将长周期受益,在应用层面,更多的公司会将chatGPT与各自的垂类行业深度结合,产生更大的效用。 •在万物互联及数字化不断加速的大浪潮之下,越来越多的生活及工业化场景线上迁移,芯片的应用场景越来越丰富,所产生的数据也越来越海量,而数据的存储、传输以及处理都需要芯片来提供支撑,因此作为流量爆发逻辑的根本体现,数据中心芯片成长正处于加速期,继续看好数据中心芯片相关公司 •数据处理爆发式增长,SaaS、RPA、AI等 因此,长期的机会更多来自于以下几个领域: 基础层:算力及云计算芯片+预训练模型 •数据中心芯片:(海量数据的存储与计算,英伟达+AMD+MRVL) •移动计算:高通(移动XR、车载等) •预训练模型(微软、谷歌、Meta、英伟达) 工具层:垂直化、场景化、个性化模型与工具 •建模工具(adobe、Autodesk、ANSS、Unity) •AI工具:C3AI、微软、英伟达、谷歌 •海量数据处理:snowflake、cflt •自动化与流程再造:Uipath(RPA与AI深度融合) 应用层:AI+行业应用 •拥有大量数据入口的C端与B端龙头(特斯拉、FAAMG、snap、pins、Zoominfo等) •自动驾驶:MBLY、英伟达、高通 •大数据:Plantir、AYX、 •金融领域:Sofi 、Lemonade、Upstart •ITSM与网安:派拓网络、serviceNow 、crowdstrike、FTNT、Dynatrace、Splunk等 $微软(MSFT)$ $谷歌(GOOG)$ $Meta Platforms(META)$","highlighted":2,"essential":2,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/625016931","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":["META","GOOG","MSFT"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":2998,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1967,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":15,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/625417583"}
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