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全球股票观察
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2023年10月30日

围墙花园:慢热型的人工智能赢家

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2023年10月30日

围墙花园:慢热型的人工智能赢家


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围墙花园:慢热型的人工智能赢家

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2023年10月30日

 
 

2023年以来人工智能持续驱动市场行情,"美股七雄"1 主导市场,贡献了今年标普500指数85%以上的回报。今年前9个月,"美股七雄"合计带来43%的回报率,而其他493只股票的回报率仅有3%,2 几乎可以忽略不计。

 
 

正如我们在2023年6月全球股票观察“在热潮中寻找复利机会”一文中所阐述,人工智能“淘金热”的早期赢家是设备销售企业、半导体供应商和超大规模云服务商,他们生产部署生成式人工智能所需的基础设施,尤其是巨大的存储和处理能力。这些公司目前收获了新浪潮带来的红利。最极端的例子是美国某跨国科技公司,今年的远期盈利预期已增长两倍,而增长幅度相对小一些的企业,比如某软件和云计算提供商,已宣布在最近一个季度实现了2%的增幅。这种早期阶段的收入增长预示着超大规模云服务商可能迎来需求的强劲增长,不过在收入增长的同时,所需的存储和处理能力也需要随之提升,资本支出也会大幅增加。  

而除了这些显而易见的受益者,我们认为还有其他"慢热型企业"将需要更长的时间才能从生成式人工智能和通用人工智能中受益,但收益可能仍会相当可观。这些公司更可能是模型使用者而非开创者,当然,他们也将参与创造应用场景。这些慢热型企业需要通过生成式人工智能为客户创造价值和/或为自身降低成本,但最重要的是要拥有定价权,从而为股东获取相当大的一部分收益。这些企业把握了现有竞争优势带来的机遇,并利用生成式人工智能为他们已有的卓越商业模式进一步带来增值。另一方面,如果生成式人工智能在商品化行业中提升了客户价值或是降低了生产商的成本,受益者将是顾客而并非股东。竞争压力将迫使企业把技术带来的收益让渡给客户,比如大幅提高品质或是降低价格。

 
 

模型与围墙花园

 
 

在今年5月匿名披露的一份备忘录中,来自某全球搜索引擎公司的一名研究人员声称在生成式人工智能方面,该公司内部开发的人工智能模型“没有护城河”。3 这是因为,基于现成可用的应用程序编程接口(API)的全新开源模型速度更快,适应性更强,更加私密,而且免费。当各种各样的替代品凭借品质和价格参与竞争时,消费者还有什么理由购买受限的模型呢? 该备忘录披露后,业内一家大型跨国科技企业集团现已在互联网上免费提供其对话式人工智能的代码。而非开源企业(包括他们各自的投资者)目前主张由政府对先进模型发放许可,可见他们感受到了竞争的威胁,因为美国科技行业通常反对任何形式的政府干预。

即便生成式人工智能真的实现相对商品化,大规模部署这些模型所面临的挑战依然很大。鉴于大语言模型庞大的计算和存储成本,效率是一个关键因素,当然人工智能偶尔发生“无中生有的编造”也是需要面临的重要挑战。在搜索中,整合生成式人工智能涉及的远不止模型本身。而在相对封闭的系统(即“围墙花园”)中面临的挑战要简单得多,大多数公司正在建立这样的系统。在自己的“花园”中有专属数据的公司拥有无限机遇,无论是纯粹的封闭系统还是与更多公开数据混合的系统,都是如此。一直以来,很多公司已经将传统或预测性的人工智能运用于数据中,以产生见解或实现自动化,并且目前也正在尝试生成式人工智能。

 
 

生成式人工智能的应用

 
 

美国某信用评级机构,是相对较早的行动者之一。该机构的分析业务对预测性人工智能的使用由来已久,例如,在客户尽调(KYC)业务中用于筛查警示信号和潜在欺诈。通过与另一家美国跨国软件和云计算公司合作,该机构将ChatGPT支持的“研究助手”运用到业务中,帮助客户使用该系统。预期这将显著提升客户的效率,因为他们可以更快速地分析,并在获得提示后利用大量素材编写相关投资评论。该系统只使用其自身数据库中的数据,所有报表都将附加来源,因此可以限制“人工智能幻觉”带来的风险(如果客户没有这些来源的使用权,亦可提供额外的收入机会)。收费模型仍处在评估阶段,但该公司将寻求“价值背后的价格”——这是他们所擅长的,因为他们已经通过交叉销售、升级和定价,从现有客户获得平均每年7%的额外收入。4 此外该公司还向其14,000名员工提供了CoPilot应用程序,推动产生能够改善业务的构思。当前的优先事项是收入机会,但需要大幅增加支出才能在未来有所收获。

另一家美国金融数据和软件公司有着相似的情形。该公司也已经引入生成式人工智能界面,帮助客户在系统中进行查询或发起任务,甚至借助Python编程,打开它的数据库以实现更大的用途,为客户创造价值,以提升客户留存率并进行定价。在客户服务方面(生成式人工智能帮助处理客户查询和内容收集),以及大约50%的员工工作领域(生成式人工智能加快关键数据的获取和清理),也都可能在过程中显著地提升效率。

当然,机会不仅仅来自于公司拥有专属数据的领域。例如欧洲一家企业资源规划(ERP)领域的领先软件公司,其客户数据存储和分析实际上由该公司拥有。和其他领域一样,一段时间以来,人工智能也已经成为分析和自动化的一个关键驱动因素,在26,000家企业客户中得到应用;例如,财务智能收款,减少开票和付款之间的时间,或预测性补货,自动重新订购物料等。5 目前正引入生成式人工智能CoPilot,以便能够用自然语言查询其系统,帮助进行财务、人力资源或供应链方面的分析。生成式人工智能还可用于撰写人力资源部门的岗位描述和面试问题,或在流程改造领域生成流程模型和文件。除了对单点应用场景收费以外,该公司还计划在今年晚些时候提供其核心公共云产品的生成式人工智能版本,溢价达30%。巨额转换成本使得客户很难离开该公司的生态系统。人工智能的强大用途提升客户留存率,从而带来了更多的获利机会,另一方面,生成式人工智能在更高效的编码方面也可能带来的收益,并加速正在进行的云转型所产生的利润增长。

在所有这三种情况下,生成式人工智能的机会都并非革命式的而是演进式的,它能在本就成功的、盈利性、增长型业务的基础上,额外提升公司的收入增长和利润率。还有很多其他公司的案例,他们围绕高价值的数据打造人工智能友好的专营业务,例如征信机构、专业出版商、保险经纪或医疗保健数据和临床服务提供商。除此以外,还有一些行业,如日常消费品,由于在数据方面进行了大量投资,比竞争对手更具明显的分析优势。埃森哲表示,他们仅有10%的客户拥有“成熟的数据”并且能够充分利用人工智能机会,这意味着这些企业将具有更显著的竞争优势。

 
 

当前市场的不确定性

 
 

自2022年9月以来强劲复苏后,市场已经逆转,最近两个月已下跌7%。6 在此过程中,下跌是由评级而非盈利推动,后者仍基本持平。尽管美国的宏观预测向好,市场仍出现下跌,而空头将其归因于一些早期的预警信号,例如美国运输业就业和房屋签约待过户销售指数。收益率的持续上升催化市场下跌,其中美国10年期国债收益率在9月底达到4.6%,季度内上升73个基点,月内上升46个基点,5 即便美联储加息周期已接近尾声。关于收益率飙升的原因有很多猜测,比如 在较长时期保持较高利率或增长前景依然向好,但也可能仅仅是由于供需原因。美国国债供应充足,因为美国目前的财政赤字接近国内生产总值的8%(尽管失业率低于4%),并且7.6万亿美元的存量债券将在明年到期,7 而真正重要的是两大历史买家中国和美联储的需求因素。

收益率上升使股市面临两个问题。第一个问题是,负债高企的金融体系能否在不出现问题(比如一年前的英国负债驱动投资策略和春季的硅谷银行破产事件)的情况下,应对信贷成本的大幅上升。其次是收益率对股票市场和债券市场相对估值及吸引力的影响,因为市场盈利收益率与“无风险”利率之间的差距已降至20年来最低水平,尽管股票市场下跌,但这一差距甚至低于两个月前的水平。即使忽略固定收益另类投资,且政府成功地实现经济软着陆,MSCI世界指数当前16.0倍的远期市盈率似乎并不低,该预期还是在经济可能放缓的情况下,以2024年10%盈利增长的乐观预期假设为基础。5 因此,无论在市盈率或盈利方面,都很难认为市场有着内在的显著下行的可能性。我们一如既往地认为,如果真的出现低迷期,入选我们投资组合的两个重要标准——定价能力和经常性收入——将再次展现它们的价值,而且当经济陷入困境时,市场将再次偏向在艰难时期盈利具有抗逆性的公司,使得优质资产在这些不确定时期成为相对安全的避风港。

 
 

1 Meta、苹果、英伟达、亚马逊、微软、Alphabet和特斯拉
2 资料来源:FactSet
3 资料来源:https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither
4 资料来源:公司财务报告
5 资料来源:公司财务报告
6 资料来源:FactSet
7 资料来源:Apollo Asset Management

 
bruno.paulson
董事总经理
国际股票团队
 

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风险考量

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