Kevin专用
2023-02-10
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@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 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