白金分析师武超则最新分享：2024年TMT板块的投资机会

11月8日下午，新财富白金分析师、中信建投证券研究所所长、TMT首席分析师武超则在一场线上直播中，分享了对2024年TMT板块投资机会的最新展望。

今年年初以来，TMT板块投资机遇精彩纷呈，期间几经波动，尤其是以AIGC为代表的人工智能产业链成为了被出圈热议的话题。

就后期这一方向的发展，武超则表示，毫无疑问，人工智能在整个科技行业中是起到了穿针引线作用的关键性技术。

但从根本上来说，人工智能并非最终目的，其发展的路途也不会仅止于大模型本身。

后续与各个行业的结合，从目前而言，依然只是一个开始。

对于2024年科技行业的行情，武超则表示，只有和各个行业相结合，才有可能让整个科技行业走得更远更长，最终能够带来投资上的长期回报。

这些行业不仅局限于人工智能产业链直接相关的算力、大模型等等，更包括下游与应用端相关的操作系统、终端算力等等。

而从与各个产业的结合上，在To C方向以外，类似于与制造业结合的To B方向，将带来更大的行业空间，从而支撑真正意义上一轮大的投资机会。

武超则交流的精彩内容：

1.11月7号，OpenAI在开发者大会上，把GPT4的整体功能进行了重新整合。

它其实已经升级为一个统一的智能体……

我们看到的一些更快、更便宜的底层的API调用能力，还有比如说降低开发者难度，对开发者的生态也更加友好。

可以想象，基于未来一段时期大模型基础能力的平权，未来大模型的开源和开放，也是大势所趋……

可能2024年整个产业的重点，确实会慢慢演绎到应用层面上去。

2.每一轮TMT大的行情，其实都是取决于底层硬技术的创新。

这是一条非常重要的产业规律。

站在今天，可能又处在这样一个大的节点。

3.科技行业固有的一个特征，

就是从主题投资最终到落地，到真正走向价值投资，分化出来谁最终能从这个产业里面走出来，是需要很长的时间。

对投资者而言，需要区分什么阶段它是一个主题式的投资，可能更适合去投资整个板块；

什么时候它是一个分化之后的价值投资，更需要去区分个股。

明年的重心更多应该会在应用上

我想从三方面讲一下，我们对整个2024年大的科技板块的看法。

我们这个题目也能比较直观地表达核心的观点，

从整个行业今年的进展来看，人工智能毫无疑问是在科技行业中穿针引线的关键技术。

但根本上，我想它可能不是最终的目的。

这样一个快速演进的过程，不管是大模型自身，还是它跟各个行业的结合，它只是一个开始。

更重要的是，如果说能支撑起2024年大的科技行情的话，那我们想，它需要更多地跟产业结合起来。

比如说跟自动驾驶，或者说汽车行业相结合，带来整个自动驾驶应用的落地。

再比如说，我们最近看到，跟机器人、制造业生产的深度融合，有可能在整个制造环节带来长期能够落地的场景。

再比如说，跟我们生活的结合，包括最近个人助理这些方向。

这些才有可能让整个科技行业走得更长远，最终能够带来投资上的长期回报。

所以我想先说结论，我们认为，

今年我们看AI板块围绕算力也好，围绕具体的大模型也好，围绕芯片也好，更多的还是一些具象的在硬件、基础层面落地相关的标的。

那我想，明年大的重心，更多应该会在应用以及围绕应用展开，跟各个行业的深度结合上。

大模型演进的四个阶段

具体的方向上，分了三方面。

第一个，实际上更多还是在AI技术本身。

核心就是，从底层的技术的量变累积，最终到整个行业的质变，这里面比较重要的，是从决策式AI到生成式AI。

最近大家看OpenAI的发布会，其实它已经变成一个综合的智能体。

这里面有没有什么关键的技术的变化？

包括底层的算法技术的突破，以及未来大模型到底会往什么样的方向上去演绎，这里面我们核心归纳了四个阶段。

第一个大的阶段，也就是这一段时期，已经成为现实，包括国产的一些模型也达到了这样一个水准。

就是让大模型能够像人一样，会语言，能够达到基本的语言生成、逻辑推理这样的一个水平。

本质上还是在感知智能，或者说认知智能的这个阶段。

这里面包括让机器能听、会说、能看、会认、能理解、会思考这样的一个大的阶段。

再往后，我觉得接下来明年大模型的演进，应该主要在后面的两个阶段。

让模型能够会用工具。

这次OpenAI推出Agent这样的一个功能，其实也是类似的，本质上是一个全面的个人助理时代的到来。

也就是说，基于大模型怎么去让它更多的去调用各种终端上的应用插件，调用各种各样的工具，让他去完成相对比较复杂的任务，像人一样能够会规划。

这是我们看到的目前这个阶段大模型所处的，以及接下来一段时期相对发展的重点。

第三阶段，我们想让大模型能够会规划、会决策，拥有更强的逻辑推理，统筹部署的能力。

明年应该更多的会看到，往这个方向面上面去演绎。

在这里面，从产业端可以期待的，比如说让大模型如何跟机器人这样的终端深度结合，会不会有更多的量变到质变？

这也是我觉得在明年，大模型基础的技术演绎上值得期待的。

让大模型有情感

开源和开放是大势所趋

再往后，第四阶段，就是说让大模型有情感、有意识。

这个我觉得也并不神奇，现在阶段开始有一些基于心理，包括医疗上的一些应用，已经在往这个方向上面去发展。

整体来看，大模型的演绎或者说技术的变化，其实不是一蹴而就的，而是作为接下来在数字化和智能化时代的一个穿针引线的核心技术。

它会不断地迭代，不断引领整个行业的应用往前，往应用的方面去落地。

最近11月7号，OpenAI在开发者大会上，把GPT4的整体功能进行了重新整合。

在这个新的模型选择器里，我们会看到，它其实已经升级为一个统一的智能体。

当然在这里面，它的所谓的智能包括这几个层面，

一个是它能够理解一切，能看懂、能听、能说，进一步的是它能够像人一样，像个人助理一样帮助大家去处理一切。

第三阶段就是生成一切，它可以去演绎，举一反三，

能够去基于前期认知和处理的能力，去生成从来没有过的内容，去创造内容，这是我们看到的。

当然更重要的是，在这个背后怎样能够让整个的生态朝着更加便宜、更加好用的方向去发展。

这里面我们看到的一些更快、更便宜的底层的API调用能力，另外还有比如说降低开发者难度，对开发者的生态也更加友好。

未来对于整个应用开发的生态的友好程度会大幅提升。

可以想象，基于未来一段时期，大模型基础能力的平权。

我们一个大的判断就是，未来大模型它的开源和开放，也是一个大势所趋。

以上三点其实都是对应用开发者是越来越友好的。

从这点上来讲，也是支撑我们刚刚一上来说的观点，可能2024年整个产业的重点，确实会慢慢演绎到应用层面上去。

回归到国内，其实我觉得大家也不用过度的悲观，

我们也在做相关的评测。

其实在整个国产的模型上，累积的访问量以及API的调用次数，在今年的6月份以后，整个基础的模型能力是有一个迅速的提升。

同时在提升的过程中我们会看到，它的可接入性，或者说成本，其实也在迅速的下降。

在技术变化下，将来这种混合的模型技术，其实对于整个使用成本的降低，效果的提升也会是非常重要。

也就是说，我可能不一定是要在所有的模型中选a还是选b，未来我的模型可以是多模型的。

更重要的是我怎么去驾驭这些模型，在不同的模型的能力之间，基于我未来处理的任务的目标，或者说处理任务的复杂程度来去做选择。

这是后期技术演进的重点。

自动驾驶、端侧算力

是明年比较看好的方向

另外在技术变化上，机器人模型长足的发展，我们想可能也是未来在明年技术演进上的重点。

成为一个综合智能体，其实更值得期待的是，怎么跟现在我们看到的这种传感器，包括人形机器人的技术相结合。

还有就是算力的变化。

大家最近也非常关注，像华为产业链，尤其是在英伟达的主流芯片受到限制以后，在国产的这个路线上，其实更多的围绕昇腾的计算的集群。

其实除了硬件或者说先进制程之外，我们想它未来是一个整体的生态。

从这点上可能也是对于底层的，从今年来看，往明年去演进的算力上的一个链路的变化。

另外一个比较大的技术变化，就是端侧的算力的重要性。

其实最近大家也在看，基于大模型的轻量化，就是未来真正意义上从模型的训练走向推理和大范围的应用。

那这里面，其实轻量化或者说模型在端侧的算力的部署，才能够让这种大规模的应用成为真正意义上的现实。

再包括比如说像自动驾驶，这是我们明年在终端这一侧比较看好的一些方向。

围绕底层的技术变化

总结来看就是，第一，我们认为大模型依然是整个产业中的重中之重。

它会起到一个非常重要的引领创新，或者说带动整个产业往前走的作用。

未来它开发的门槛，包括这种持续迭代能力的要求，对底层算力的要求、数据质量的要求都会非常高。

所以，整个行业的集中度应该还会进一步的往上走。

在整个产业链中，算力端可能发生的变化，就是国产化的链路，

尤其像华为的昇腾产业链，我们觉得可能是一个长期的趋势的变化。

在国内更快地构建起相关的这种生态，产业链相关的一些公司也才能够确切地分享到整个产业链增长的价值。

再就是终端侧的重要程度，

基于大模型的迭代和轻量化的趋势，那它部署回终端，

是不是有可能会带动整个终端新的创新周期的到来？提前结束消费电子固有的周期，我们觉得这都是非常有可能的。

这是第一大块，围绕底层的技术变化。

对比于上一次大的创新

现在更像2012年、2013年

第二大点，作为数字经济时代的一个底层的“操作系统”，

我们还是要展望一下，未来它到底会对整个数字经济，甚至是对我们整个社会的业态带来多么多大的改变。

这很大程度决定了能有多大的投资机会。

如果简单去对比，过去的这40年，和当下处在什么样的阶段，那么我们认为，

就要过去的2023年以及将要来的2024年，是比较像2012年、2013年这样一个阶段的，如果拿移动互联网那十年去做比较的话。

产业本身，它其实是非常不清晰或者说不稳定的，它不是一个稳态。

你现在去讨论说谁会最终在这个产业里走出来，我觉得还非常难。

但可以确定的是，

整个产业它会处在一个非常活跃，创新和应用变化非常快的这样一个节点上。

当然对应到在投资上，可能相关的传媒、计算机有关的投资标的，它的活跃程度也会更高一些，这是我们大体上的判断。

当然回到产业本身，比较多的围绕to C，比如说在营销、游戏、影视，已经开始有一些让大家非常兴奋的应用出现。

但我们想，往明年如果说做一个前瞻性的展望的话，它会不会跟产业有更多的火花出现？

比如说数字化+交通行业。

现在自动驾驶其实已经是一个比较明显的趋势。

再比如说跟制造业的结合，跟医疗行业、创新药等等这些方向的结合。

包括跟能源，跟消费这样的一些体量比较大的行业的结合。

我们觉得这种过程，或者说这个序幕可能才刚刚开始。

站在一轮大周期上

看这一次科技创新的机会

最后一点，回到投资本身。

我们认为，简单说可能落到三点上。

第一，2018年之后这样一个从之前的网络化、信息化的时代，走向数字化和智能化的节点，其实这是一个全球的共振。

这种趋势是非常清晰的，这种技术趋势是相同的。

在这个过程中，每一轮TMT大的行情，其实都是取决于底层硬技术的创新。

这个其实是一条非常重要的产业规律。

站在今天，可能又处在这样一个大的节点。

所以我们还是非常看好这样一轮新的科技创新带来的机会，它一定会支撑一轮比较长时间的科技板块的投资机会。

所以，应该站在一个更大的宏观背景，更大的周期上去看待这一轮科技股的投资机会。

第二点就是，这一轮的机会，其实是在一个全球的科技竞争背景下展开的。

这也跟上一轮移动互联网的十年相比，一个很大的不同点。

2011年、2012年，如果我们对比的话，当时不管是安卓还是iOS，实际上是全球底层的操作系统。

中国的企业更多的创新，还是围绕基于操作系统上的，比如说应用商店这样的东西在创新。

但从目前来看，我们要有自己的底层的操作系统，

我们也要有甚至上游的底层的算力芯片，包括算力产业链有关的短板，我们要把它补上。

我们是不是会要有类似于底层芯片的创新的公司，以及这种操作系统相关的这种软件公司？

那我想这些机会可能也是会更加凸显出来，创造出更大的市值空间。

所以在硬件层面，比如说像华为产业链，包括相关的上游设备和材料，我觉得也会带来更大的一轮机会。

这是第二点。

第三点，整个科技行业它固有的一个特征，

就是从主题投资最终到落地，到真正走向价值投资，分化出来谁最终能从这个产业里面走出来，是需要很长的时间。

移动互联网这个过程可能花了10年的时间。

那么，对投资者而言，需要区分什么阶段它是一个主题式的投资，可能更适合去投资整个板块；

什么时候它是一个分化之后的价值投资，更需要去区分个股。

这个在投资策略上是要有一定的变化。