作者：Dylan Wang
报告要点：
激流勇进：供需两侧齐发力，推动AI领域不断变革。需求端看，越来越多的公司开始接受AI工具，并且计划在AI领域进一步投资。同时，不断扩张的Z世代与C世代将进一步激发AI的需求潜能。供给端看，AI对生产力的促进作用令人瞩目，成本的不断下行使得供给端潜力被进一步激发。
以史为鉴：与2000年代的互联网泡沫对比。首先，目前的估值水平没有2000年那样高。其次，当前公司的盈利状况和2000年初有本质上的不同。2000年初纳斯达克100的净利润率比较差，最低低于-30%的水平，整个科技行业都处于亏损的状态。而当前AI行情推动的上涨有业绩作为支撑。行业层面上看，美银预计在未来五年内，人工智能战略将推动25个行业中24个行业实现营业利润率扩张。公司层面上看，以微软为例，其AI业务Azure的同比增长率在所有业务中最高。
因此，我们仍然处于处在AI革命的浪潮中。虽然目前AI已经经过一波热炒，市场认为当前AI的能力都已被充分挖掘，缺乏大规模应用的突破，但AI的发展是多层次、多浪潮的。例如，按照基础大模型的能力去划分，我们现在处在AI的第二个阶段，后面还有多模态、AI Agent到空间计算，再到具身智能等种种的突破可以期待。面对以AI为核心的新一代科技革命，我们理应放下思想包袱拥抱新一代科技革命！
全文：
摩根士丹利资本国际（MSCI）全球股票指数今年上涨了7.7%，为2019年以来的最高涨幅，人工智能火爆的概念推动了市场的上涨，芯片设计公司英伟达（Nvidia）在今年前三个月增加了超过1万亿美元的市值，相当于同期全球股市总涨幅的五分之一左右。当AI概念股不断攀升的同时，质疑声开始频繁出现。其中音量最高的是，AI炒作是否太过分？2023年10月，全球科技研究和咨询公司CCS Insight发布预测报告称：2023年大热的生成式人工智能领域将在2024年接受现实的检验。具体表现为：技术炒作逐渐消退，运行成本不断上升，监管呼声越来越多，投资人不再像之前那样兴奋和乐观。生成式AI是否真得具备颠覆性潜力？人工智能是泡沫吗？
一、供需两侧齐发力
1. 需求拉动
（1） 各行业的AI应用逐步落地，人工智能需求或迎来爆发
总体来看，各个地区、行业的公司越来越多地使用ai。麦肯锡在一项2023年的调查结果表明，尽管GenAI进入公众视野并不久，但GenAI已引起商界人士的兴趣：人人都在工作中和工作之外尝试使用GenAI。79%的受访者表示，他们至少在工作中或工作之外接触过GenAI。22%的受访者表示，他们会在工作中经常使用GenAI。COATUE在报告中也表示，有60%的受访者计划使用AI。
分行业来看，ai在工作的替代上具有相当良好的表现，ai的人工替代进程有望持续推进。一家名为的Finicch 公司，使用AI 的客服节省了95%的人工成本；将回复时间从45分钟降至1分钟；客户满意度从55%提高至69%。另外，咨询等知识型工作也会被 AI 改变。研究显示，BCG 的顾问在使用 AI 后所有任务都表现更佳，工作质量提高了 40%。
基于ai的良好表现，各行业的公司将增加对ai的投资。根据enterprise wordpress的报告，研究和咨询行业的一半受访者表示，他们明年在ai领域投资将超过100,000美元。
随着人口老龄化，Z世代和C世代在人口中所占比例越来越大，人工智能的采用也应该增加，因为这两代人，尤其是C世代，在他们生活的大部分方面都无法摆脱线上。甚至40%的Z世代社交互动都是在线的。到2021年底，C世代的人数为7亿，占世界人口的9%，预计到2025年将达到20亿，占20%左右，但由于出生率下降，规模将小于Z世代。
与老一辈人相比，Z世代和C世代将采用更加开放、积极的态度来看待的新时代的人工智能。
2、供给侧驱动
（1） AI显著提高生产率
人工智能产生的大量就业岗位可能会提高劳动生产率，从而显著促进全球经济增长。人工智能驱动的自动化可以通过两个渠道提高全球生产率和国内生产总值。
首先，大多数工人所从事的职业会部分受到人工智能自动化的影响，在采用人工智能后，他们可能会将至少部分腾出的能力用于生产活动。这种动态在已经采用人工智能的企业中可以观察到，研究表明，采用人工智能后，劳动生产率的年增长率在数年内可提高2-3个百分点。
经济学家估计，人工智能的广泛应用（假设将在10年内实现）可在10年内将美国生产率的年增长率提高1.5个百分点，并在10年内将实际GDP的趋势增长率提高1.1个百分点。另一个对比是，1986年，S&P500公司创造$1m收入要雇佣约7.8人，现在是5.1人，而未来在AI时代，这个数字会少于3人。
AI编码助手GitHub Copilot和Replit提高了软件开发人员的生产力和工作满意度。Ai agent正在提高知识型员工的绩效。
在企业层面，ai也在不断地推进增质提效。Meta：1）AI算法的改进带来了4Q视频类内容观看时长同比增长25%；2）个性化推荐提升了用户的engagement；3）META AI assistant 和一些对话类AI产品在美国已经推出；4）目前正在产品中测试超过20种AI功能，期望未来能提升用户的参与度。
微软：微软旗下多款软件产品已加入AI功能。如Microsoft Copilot for Sales可及时更新数据、创建个性化销售内容、与客户进行个性化互动、改善客户交互流程、改善团队协作等功能。Microsoft Copilot for Service是一个智能助手，面向客服人员。可以与Outlook、Teams及外部的Salesforce、ServiceNow等连接，创建自动化任务等。
（2） ai为股市提供了更多上涨空间
高盛股票策略师瑞安·哈蒙德（Ryan Hammond）和大卫·科斯汀（David Kostin）认为，与人工智能相关的潜在生产力提升可能为美国股市带来更多上涨空间。
根据股息贴现模型（DDM）中的假设，估计标准普尔500指数未来20年的每股收益年复合增长率将为5.4%，比剔除AI影响的4.9%高出50个百分点。 人工智能的广泛应用将使标准普尔500指数20年的每股收益高出11%。
根据赖特定律，加速计算硬件的改进将使AI相对计算单元 (RCU) 的生产成本每年降低53%。而算法模型的增强可以进一步带来每年47%的训练成本下降。到2030年，硬件和软件的融合可以使人工智能训练成本以每年75%的速度下降。
与此同时，AI的推理成本也在不断下降，下降速度高达80%。GPT-3.5相关的推理成本大幅度两年前的GPT-3。创作书面文字的成本也由非人工智能时代的每千字110美元骤降至当前的0.16美元甚至0.04美元。
二、同2000年的互联网泡沫比较
首先市场基本面情况，当前的美股估值已经相当高，但是不及2000年前后的估值水平高。纳斯达克指数的市盈率在2000年初就达到了60倍左右，而且远高于长期的平均水平；标普500指数的市盈率在同期也达到40倍的水平，周期调整市盈率水平也在44倍左右。而且，2000年初纳斯达克100的净利润率比较差，最低低于-30%的水平，整个科技行业都处于一个亏损的状态，市场的基本面没有形成很好的营收的支撑。
当前市场标普500指数和纳斯达克指数的市盈率没有高到2000年前后的水平。现在标普500指数大概是25倍的水平，纳斯达克指数是40倍，从估值水平来看，没有达到非常高的估值水平。从龙头企业的表现来看，比如苹果、亚马逊、微软等拥有比较稳定的盈利模式和强劲的现金流可以和2000年前后做充分的对比。包括标普500指数成分股公司中，75%的公司在去年四季度每股收益也是超出市场的预期，高于63%的历史平均水平。从基本面来看，当前的估值也反映了公司的实际盈利能力、市场地位和现金流，并不是纯粹的市场炒作。
2000年的互联网泡沫的主要成因是股价没有实际的盈利来支撑。但是本轮的AI行情的确可以提高公司的盈利表现。
行业层面上看，美国银行全球研究部通过对114名美国银行全球研究部基本面股票分析师的调查，研究了人工智能对全球各行各业的影响。调查发现，居于全球市值龙头的3,500家公司中约有四分之三将在未来五年内经历人工智能驱动的财务影响。分析师预计，在未来五年内，受保公司的人工智能实施战略将推动25个行业集团中24个行业的营业利润率扩张。最有可能经历最大营业利润率增长的行业是科技硬件（+5%）、电信（+5%）和半导体（5%），而最有可能经历营业利润率增长最小百分比增长的是银行（+0.1%）、房地产投资信托基金（+0.4%）和家居产品（+0.8%）。制药、生物技术和生命科学是分析师预计由于人工智能实施而出现营业利润率收缩的唯一行业。
公司层面上看，AI业务能够为公司的盈利能力做出贡献。例如微软的AI为Azure贡献6个点增速，FY24Q1贡献3个点增速，超市场预期。过去3个财年，占比最大为Azure和Office，而AI的发展可以直接带来这两项业务的收入增长。
