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从当前的国家宏观政策,如何挖掘AI人工智能现阶段的投资机会?

2023-04-24 12:39 作者:神经童非童  | 我要投稿

2023年两会政府工作报告提出今年的发展目标是5%,不及投资者预期,引发了很多解读。但实际上,这个目标与中央对经济形势的谨慎判断是吻合的,意味着政府需要找到更多的途径去实现“质的有效提升和量的合理增长”。

同时,今年两会上的政府工作报告有一个值得关注的变化,从2016年以来,历年两会会议的工作主线都是“供给侧改革”,但今年的会议上,这个主线改成“把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来”。这意味在新一轮的周期中,宏观的政策思路已经有所变化,那具体有什么新的改变?

一、从基础建设到数字经济

过去十年,政府尝试过摆脱过度依赖房地产的发展模式,那就是“互联网+”,抓住移动互联网的技术发展趋势,以4G网络和宽带建设为抓手,政府投资通信基建设施,实施低电信资费补贴,推动民间资本投资互联网下游应用和传统行业的互联网改造。

这一轮产业投资对经济结构和消费的影响,不亚于房地产,诞生了一系列互联网内容平台公司,甚至出现了移动支付、手游、短视频这三个走向全球互联网产业的应用。

然而,移动互联网本身的技术变革有限,加上互联网平台经济遭遇反垄断,这一轮投资高峰从2020年进入下降周期。去年的中央经济工作会议开始,平台企业监管进入“常态化、日常化”,政府释放出较大的积极信号,希望它们未来成为推动产业升级的重要力量。

总体看来,互联网仍然是民间资本最愿意投资的领域,而国家数据局的横空出世,则代表一个新产业的顶层设计。数字经济是一个典型的顶层设计,能否实现,取决于下游的需求能否被激发,就像“土地经济”之所以短短二十多年从无到有,成为国民经济支柱,完全是因为赶上了中国城镇化的大趋势,居民有强烈的住房改善需求和投资需求。

数字经济要求让数据流动汇集起来,形成大数据,才能体现出来一些结构化的特征,才能最大程度地挖掘其中的信息。

而专为大数据而生的人工智能技术,刚好在此时出现了长期瓶颈的突破。

就在2023年3月,OpenAI发布GPT-4模型,全面超过了4个月前发布的ChatGPT,在多个方面无限接近人类。

站在一个更宏观的视角,上述的变化刚好构成了一个“宏观政策——产业政策——技术变革”的产业趋势框架。

因此,人工智能技术在宏观政策、产业政策和技术变革的产业趋势分析框架中具有重要作用,是一个值得关注的投资机会。

二、数字经济的产业模型

“算力+模型+应用”的产业体系是人工智能产业发展的重要内容。

通用型生成式AI的产业链包括上游的算力资源、中游的模型开发,下游的各种应用。在训练阶段,每一代 GPT 模型的参数量均高速扩张,预训练的数据量需求也快速提升,大幅提振算力需求。

上游的算力资源,在训练阶段,每一代 GPT 模型的参数量均高速扩张,Chatgpt目前一天2.5亿次咨询,需要3万多块英伟达A100同时运行,每天耗电237万度,这只是文字交互,如果未来进入图像、视频的阶段,那耗费的算力更恐怖。

中游的模型开发,虽然理论上,有一个大模型就够了,但从安全性的角度,很多国家和互联网巨头都会开发自己的大模型;除了大模型外,各行业还要开发自己行业垂直模型。

下游的应用,才几个月,大家已经习惯了“这也能干”的惊讶,不断有新的行业陷入“失业”的恐惧,几乎每一个行业都有人在思考,怎么用AI技术把这个行业重新干一遍。

数字经济应用实践专家骆仁童认为,人工智能时代将出现一个新的“算力+模型+应用”的产业体系,而且是典型的供给创造需求,层出不穷的AI应用的出现,刺激上中游的算力和模型的升级,而算力和模型的升级,又支持了更多场景的AI应用,复制当年“英特尔+微软”联盟促进个人电脑发展的历史。

回到中国的人工智能与数字经济产业,这个体系又完美地符合了“通过政府投资和政策激励有效带动全社会投资”的增长模式。

我国比较强的是上游的信息基础建设,但核心的服务器芯片,还在等待突破,这些环节的投资巨大,又涉及到国家安全,天然适合国家投资。未来的算力突破后,对于清洁和廉价能源的消耗将成为新的瓶颈,这又与国家的新能源产业投资与政策联系起来,化解目前新能源领域投资产能过剩的风险。

而中游的大模型,目前的互联网巨头和科研机构都早已布局,国家可以加大政策支持,尽快在这些领域实现突破。下游的行业垂直模型和应用,天生适合民间资本投资。

总之,人工智能技术的突破,既是挑战,也是机遇,以政府在数字经济、信创、半导体上的投资,带动民间资本对大模型和AI应用的投资,这样,中国经济才有希望走出低谷。

三、AI产业投资的风险

但是我们需要认识到,在AI产业趋势投资中,存在四个较大的风险。

首先,趋势确定,标的不确定。虽然AI技术是革命性的,但应用端的标的实在太多,导致A股上市公司很容易追求短期股价,而大部分标的最终仍然是过山车的命运。相比而言,算力端的确定性稍强,但想要算个股空间也不容易,更适合一揽子投资,过程中再不断淘汰。

其次,大模型无法达到预期的效果。虽然有人认为大模型是大力出奇迹,但大模型是一个黑箱,存在除了OpenAI之外的所有大模型全部失败的可能性。

第三,政府监管风险。随着AI技术的不断发展,反对的声音越来越大,政治家们基于选票,会出台各种限制法案,给我们的技术发展带来一定的限制。

最后,人工智能真的失控。虽然具体无法预测,但这是人类历史上从未出现过的新物种,存在一定的风险。

因此,在进行AI产业趋势投资时,我们需要认真评估这些风险,并采取相应的风险控制措施,以确保投资的安全和稳定。

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