#慕诺薯条##慕诺招商部#
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超越从前的自己便是最大的成功 我们的零售在整个微商圈说是天花板也不过分 因为真的每天堆着的成果
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初黎 | 闺言| 一慕 | 妍本 | 索恩 | 优梵 | 初寻
朴塑 | 芭蓓欧 | 佐目 | | 芙瑞塔 | 少女的秘密
#慕诺[超话]#
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起点 or 终点。。
最近总有人留言让我们讲讲，现在还有什么行业还存在增量，未来可能会比较有机会的。
我们的理解是，过去大半年有增量的新浪潮可能只有人工智能了，只不过现在AI的主战场是老美。
我们这边受制于算力芯片和大模型语义模型和算法的限制，目前和老美那边还落后几个代差。
虽然我不觉得这玩意在现在阶段，能带来生产力本质上或者说革命性的飞跃。
但是从企业订单增量和资本市场估值扩张的角度看，人工智能这东西能带来的各方面增量确实是目前最大的。
首先如果你去看看美国AI公司高速增长的营收报表，会发现这一轮AI大模型公司不止是能赚钱，而且增长速度很快。
在2023年初主流舆论的论调是，现在的大语言模型由于输出结果不可控不稳定，所以没办法通过商用让B端用户花钱。
但是如果你看看过去一年OpenAI按月折算的年化收入，按照媒体报道已经从13亿美元、16亿美元，一路增长到20亿美元了。
你要知道这个高速增长，是在OpenAI的API价格不断降低的背景下出现的。
在过去的一年里，OpenAI在2023年6月、11月、2024年1月都对于chatGPT 3.5 Turbo进行了调降。
后面就连chatGPT 4 Turbo这个版本，也在2023年11月降低了一半的价格。
你要知道OpenAI一个月会员费只有20美元，营收增长这么快只能是用户数在高速增长。
等于说伴随着AI行业的性能提升和价格的降低，用户规模的增速变得越来越快。
所以我们会看到营收增速不但没有出现下降或者停滞，反而呈现指数级加速增长的状态。
而且从媒体报道的数据看，目前AI行业大语言模型的毛利率也是非常高的，起码是远超我自己的预期的。
从the Information的报道看，另一家大模型公司Anthropic的Claude AI毛利有50%-55%。
这么高的毛利，叠加指数级增长的用户数量，后面大语言模型AI会变得非常的赚钱，估值也能维持在比较高的水平。
其实从行业龙头OpenAI的成本，也可以反应出这一点，现在这类大模型的推理成本并不高。
拿GPT 3.5 turbo的情况来看，百万token收费1.5美元。考虑到模型只有200亿参数，实际推理成本低的可怕。
发展到chatGPT4，虽然号称具有万亿参数，但是因为moe结构，实际推理的时候调用的参数只有2000亿左右。
这么低的成本，再加上指数级的用户数增长，最后我们会看到AI公司不管营收增速还是利润，都会远超多数人的预期。
而且用发展的眼光看，可能目前这轮AI的发展远远没有到顶，后续的进步空间还很大。
互联网有个数据上飞轮效应，简单说就是利用平台用户的数据来使得平台更好用，提升用户体验的同时吸引到更多的用户。
之后平台就可以通过新增的用户收集更多的数据，形成更加“良性”的循环，这是个正反馈效应。
现在按照Claude 3披露的情景，它的大模型并没有使用用户输入数据进行训练。
等于说现在没有用到数据飞轮，就可以做到目前超越chatGPT 4那个最厉害的SOTA模型，这已经非常牛逼了。
后面如果启动数据飞轮，利用用户的数据和反馈来调试大模型，能做到什么效果是难以想象的。
所以理论上说，这轮AI大模型的发展并没有到头，还是处在发展比较早期的阶段。
后续会带动一系列相关产业的飞速发展，同时也会给相关产业带来大量的软硬件订单。
我们知道AI这个行业卡脖子最厉害的，其实是芯片和算力，这个主要控制在英伟达手里。
你可以看看过去一年左右时间里面，英伟达的营收增速变化和在美国市场的市值变化，就知道它是本轮AI加速最大的受益者。
除了算力和芯片，大量部署的AI服务器也是这轮AI加速浪潮的受益者之一。
戴尔AI服务器在2023年四季度的订单量环比增长40%，一个季度出货8亿美元，还有29亿美元的订单储备。
除此之外，在这波AI浪潮里面受益的，还有美国目前快速增长的云服务需求。
从微软2023Q4财报看露，目前Azure有6%的收入来自于AI，算下来一个季度营收差不多15亿美元了。
考虑到目前AI加速浪潮下用户的指数级增长，2024年Azure的AI产生营收100亿美元应该是没问题的。
这些增量部分的东西，都是这波AI浪潮加速带来的，后续都会转化成企业的利润收入。
因此你会看到，那些对标的公司营收和利润在AI浪潮加速的背景下，根据受益程度不同也带来了一定程度的增长。
在这波AI浪潮里面，未来主要的机会就是在这部分能抓住AI需求增长，带来的模型用户和硬件增长的公司。
目前带动美股指数上升的七家巨头里面，最猛的公司应该就是脸书和英伟达这种和人工智能挂钩的。
不过个人觉得AI目前对生产力的提升没有想象的那么大，很大程度上是因为目前更多的还是归纳和演绎，并不能主动思考。
对于那种需要归纳和简单重复的工作，AI在持续进化之后替代速度会很快，替代程度也会很高。
对于日常工作效率的提升，AI不断完善以后会是显著的。但是对于那些需要创意和想象的工作，目前可能AI还没办法替代和胜任。
所以未来AI替代的，大概率首先是那些用不好这个工具的人，因为他们效率相对低下。
事实上这一轮AI浪潮和2000年时候的互联网热潮一样，起源和引领都是在美国，中间也会经历一地鸡毛的估值泡沫破裂。
但最终在AI普及和落地之后，会对人们的日常生活和工作效率带来非常大的改变。
最近欧洲已经率先通过了人工智能法案。
很多人现在觉得这个事情不现实，但往前倒推十来年时间，你能想象现在用的智能手里里面会有这么多APP应用和功能落地么。
你又能想象在这轮移动互联网普及以后的智能手机浪潮里面，会催生出这么多软硬件公司和增量机会么。
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但是如果你看看过去一年OpenAI按月折算的年化收入，按照媒体报道已经从13亿美元、16亿美元，一路增长到20亿美元了。
你要知道这个高速增长，是在OpenAI的API价格不断降低的背景下出现的。
在过去的一年里，OpenAI在2023年6月、11月、2024年1月都对于chatGPT 3.5 Turbo进行了调降。
后面就连chatGPT 4 Turbo这个版本，也在2023年11月降低了一半的价格。
你要知道OpenAI一个月会员费只有20美元，营收增长这么快只能是用户数在高速增长。
等于说伴随着AI行业的性能提升和价格的降低，用户规模的增速变得越来越快。
所以我们会看到营收增速不但没有出现下降或者停滞，反而呈现指数级加速增长的状态。
而且从媒体报道的数据看，目前AI行业大语言模型的毛利率也是非常高的，起码是远超我自己的预期的。
从the Information的报道看，另一家大模型公司Anthropic的Claude AI毛利有50%-55%。
这么高的毛利，叠加指数级增长的用户数量，后面大语言模型AI会变得非常的赚钱，估值也能维持在比较高的水平。
其实从行业龙头OpenAI的成本，也可以反应出这一点，现在这类大模型的推理成本并不高。
拿GPT 3.5 turbo的情况来看，百万token收费1.5美元。考虑到模型只有200亿参数，实际推理成本低的可怕。
发展到chatGPT4，虽然号称具有万亿参数，但是因为moe结构，实际推理的时候调用的参数只有2000亿左右。
这么低的成本，再加上指数级的用户数增长，最后我们会看到AI公司不管营收增速还是利润，都会远超多数人的预期。
而且用发展的眼光看，可能目前这轮AI的发展远远没有到顶，后续的进步空间还很大。
互联网有个数据上飞轮效应，简单说就是利用平台用户的数据来使得平台更好用，提升用户体验的同时吸引到更多的用户。
之后平台就可以通过新增的用户收集更多的数据，形成更加“良性”的循环，这是个正反馈效应。
现在按照Claude 3披露的情景，它的大模型并没有使用用户输入数据进行训练。
等于说现在没有用到数据飞轮，就可以做到目前超越chatGPT 4那个最厉害的SOTA模型，这已经非常牛逼了。
后面如果启动数据飞轮，利用用户的数据和反馈来调试大模型，能做到什么效果是难以想象的。
所以理论上说，这轮AI大模型的发展并没有到头，还是处在发展比较早期的阶段。
后续会带动一系列相关产业的飞速发展，同时也会给相关产业带来大量的软硬件订单。
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你可以看看过去一年左右时间里面，英伟达的营收增速变化和在美国市场的市值变化，就知道它是本轮AI加速最大的受益者。
除了算力和芯片，大量部署的AI服务器也是这轮AI加速浪潮的受益者之一。
戴尔AI服务器在2023年四季度的订单量环比增长40%，一个季度出货8亿美元，还有29亿美元的订单储备。
除此之外，在这波AI浪潮里面受益的，还有美国目前快速增长的云服务需求。
从微软2023Q4财报看露，目前Azure有6%的收入来自于AI，算下来一个季度营收差不多15亿美元了。
考虑到目前AI加速浪潮下用户的指数级增长，2024年Azure的AI产生营收100亿美元应该是没问题的。
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不过个人觉得AI目前对生产力的提升没有想象的那么大，很大程度上是因为目前更多的还是归纳和演绎，并不能主动思考。
对于那种需要归纳和简单重复的工作，AI在持续进化之后替代速度会很快，替代程度也会很高。
对于日常工作效率的提升，AI不断完善以后会是显著的。但是对于那些需要创意和想象的工作，目前可能AI还没办法替代和胜任。
所以未来AI替代的，大概率首先是那些用不好这个工具的人，因为他们效率相对低下。
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最近欧洲已经率先通过了人工智能法案。
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