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華爾街AI新寵年內(nèi)股價上漲7倍。

人工智能（下文簡稱“AI”）熱潮持續(xù)高漲。各類大模型如繁星點(diǎn)點(diǎn)，向社會上每個角落滲透，各類應(yīng)用場景不斷拓展，插上AI翅膀的千行百業(yè)正經(jīng)歷著一場深刻而廣泛的變革。

在資本市場，AI技術(shù)的迅猛迭代給了資本市場巨大的想象空間。近期，美股AI應(yīng)用概念股AppLovin備受全球矚目，年初至今股價漲幅超700%，市值超千億美元，股價屢創(chuàng)歷史新高，續(xù)寫AI神話。A股市場，繼AI算力側(cè)誕生一批大牛股外，AI應(yīng)用再度掀起“AI”熱，一批AI下游應(yīng)用公司吸引資本市場目光，機(jī)構(gòu)競相調(diào)研布局，股價異軍突起。

不過，個股的普漲難掩基本面分化的事實(shí)，在板塊整體估值高企之際，有基金經(jīng)理指出，當(dāng)前板塊內(nèi)的溢價呈現(xiàn)明顯分化，在投資時需要甄別，挑選出一些團(tuán)隊(duì)優(yōu)質(zhì)、業(yè)務(wù)場景與AI技術(shù)結(jié)合潛力大的AI應(yīng)用公司。

AI應(yīng)用熱度乍起

AI應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，在資本市場掀起投資浪潮。

近期，廣告商起家的美股上市AppLovin11月份披露的三季度業(yè)績大超預(yù)期，該公司近年來在移動廣告和應(yīng)用分析領(lǐng)域持續(xù)進(jìn)行戰(zhàn)略布局，通過AI工具助力廣告變現(xiàn)率提升。

AppLovin成為華爾街“AI新寵”，年初至今股價漲幅超700%，市值超千億美元，收盤價屢創(chuàng)歷史新高，續(xù)寫AI神話。

A股方面，AI應(yīng)用板塊持續(xù)走高，多只個股股價短期翻倍。港股方面，廣告營銷公司匯量科技11月累計(jì)漲幅超3倍，AI互動終端網(wǎng)絡(luò)公司趣致集團(tuán)近10個交易日累計(jì)漲幅超過55%。基金方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、傳媒等AI應(yīng)用相關(guān)主題基金凈值崛起。

近期AI應(yīng)用板塊受到廣泛關(guān)注，永贏數(shù)字經(jīng)濟(jì)智選基金經(jīng)理王文龍認(rèn)為，首先驅(qū)動力是北美經(jīng)過2年左右時間的算力投資交易開始往應(yīng)用遷移，這不僅僅是股票交易選擇，同時也是美股不少應(yīng)用公司開始出現(xiàn)AI相關(guān)收入的超預(yù)期表現(xiàn)，AI應(yīng)用開始出現(xiàn)業(yè)績驅(qū)動股價上漲的狀態(tài)；第二是因?yàn)閲鴥?nèi)開始出現(xiàn)一些能夠產(chǎn)生規(guī)模AI收入的公司，規(guī)模的大模型訂單、AI助手收入、廣告提效等都能看到，這部分今年還是以訂單的形式為主，明年將可能規(guī)模體現(xiàn)在收入報(bào)表中。

民生加銀基金經(jīng)理朱辰喆分析，雖然大家去年所期待的殺手級AI應(yīng)用遲遲沒有出現(xiàn)，但近期AI應(yīng)用已經(jīng)在很多場景落地，很多傳統(tǒng)的工作流程都已經(jīng)融入AI功能。

朱辰喆表示，從B端看，AI率先落地廣告、電商、金融財(cái)稅等場景，增厚報(bào)表端業(yè)績，成為Applovin、Shopify等海外AI應(yīng)用公司業(yè)績超預(yù)期的驅(qū)動力之一。新一批以O(shè)penAI o1為代表的模型在邏輯推理、準(zhǔn)確率等方面有顯著提升。“我們預(yù)計(jì)醫(yī)療、法律、工業(yè)的AI化革新有望加速。從C端看，頭部應(yīng)用訪問量在高基數(shù)下仍持續(xù)增長，ChatGPT、Perplexity AI、豆包、Kimi等產(chǎn)品的10月訪問量，較6月漲幅均超15%。同時一批現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品也已融入AI功能，包括百度文庫、騰訊會議、微信輸入法等。”

AI應(yīng)用之所以受到關(guān)注，寶盈基金基金經(jīng)理容志能認(rèn)為，是因?yàn)槊绹嗉蚁嚓P(guān)公司發(fā)布了財(cái)報(bào)，股價創(chuàng)新高傳導(dǎo)至A股，A股中先是映射了AI教育，后來開始在IP玩具等終端發(fā)酵。“A股行情的發(fā)展方向很清晰，還是圍繞AI在發(fā)力應(yīng)用和終端。傳統(tǒng)行業(yè)，如廣告、教育、搜索等都會被AI賦能，同時也會有新的形式，AI Agent會落地到各類終端，如耳機(jī)、玩具、音箱等。”容志能表示。

“AI應(yīng)用火爆行情背后或是AI發(fā)展的第一階段基礎(chǔ)設(shè)施（算力、數(shù)據(jù)庫）建設(shè)已經(jīng)接近增速的高點(diǎn)。”華商基金艾定飛表示，未來支持AI行業(yè)持續(xù)發(fā)展的動力或需要來自于AI應(yīng)用和AI終端的爆發(fā)，從而帶動產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的公司找到適合自己的商業(yè)模式，從而利用商業(yè)閉環(huán)來實(shí)現(xiàn)盈利。該板塊當(dāng)前基本面相對穩(wěn)定，估值相對合理。

商業(yè)化應(yīng)用“春江水暖”

近年來，AI投資一路高歌猛進(jìn)，但AI燒掉的巨額資金開始引發(fā)華爾街對科技企業(yè)的擔(dān)憂，短期的投資回報(bào)與狂熱的AI投資潮相距甚遠(yuǎn)。

不過，AppLovin進(jìn)入業(yè)績兌現(xiàn)期，三季度業(yè)績大超預(yù)期，是AI應(yīng)用商業(yè)化落地的現(xiàn)實(shí)案例，引發(fā)了業(yè)界的無限遐想。AI賦能預(yù)期推動下，機(jī)構(gòu)普遍認(rèn)為，AI滲透加快，AI應(yīng)用商業(yè)化逐步落地，有望為公司提高業(yè)績貢獻(xiàn)度。

在各個傳統(tǒng)業(yè)務(wù)仍在探索AI應(yīng)用前景之際，越來越多行業(yè)開始嘗到“甜頭”。

在朱辰喆看來，廣告營銷和電商板塊是AI落地較快、相關(guān)上市公司受益明顯的板塊。在廣告營銷中，AI一方面賦能廣告素材的制作，實(shí)現(xiàn)降本增效；另一方面通過大量的數(shù)據(jù)分析和算法調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)廣告投放需求與投放媒體的精準(zhǔn)匹配，提高廣告轉(zhuǎn)化率。在電商板塊，電商涉及上架、買賣家溝通、發(fā)貨等一系列重復(fù)瑣碎的工作，這些工作形式相對固定，AI落地速度較快。

王文龍也表示，AI從可驗(yàn)證情況看，A股中，大模型公司可以在訂單上看到顯著增長，做AI agent的公司開始能夠看到小批量收入，AI廣告公司可以看到成本優(yōu)化，利潤率提升。

嘉實(shí)基金基金經(jīng)理田光遠(yuǎn)認(rèn)為，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）是目前AI應(yīng)用的主要領(lǐng)域之一。在面向個人領(lǐng)域，AIGC技術(shù)滿足了個人的日常生活需求，涵蓋了如Chatbot、社交、游戲、教育和內(nèi)容創(chuàng)作等多個場景。美股上市企業(yè)中已有部分AI相關(guān)企業(yè)開始盈利，國內(nèi)已有部分算力相關(guān)公司的盈利速度在高速提升。容志能也表示，算力板塊，如PCB、光模塊、連接器、服務(wù)器等，都得到了業(yè)績驗(yàn)證。

展望后市，朱辰喆看好兩大發(fā)展方向：一是軟件端，AI助手、AI搜索和AI視頻流量規(guī)模大、增速高，有望與電商、客服、短劇等具體場景結(jié)合，打造出爆款應(yīng)用；二是硬件端，AI眼鏡具有時尚美觀、便攜、使用高頻等特點(diǎn)。隨著多模態(tài)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，未來有望承接更多新的AI玩法，成為當(dāng)前最具潛力的AI終端。

王文龍認(rèn)為，如果從變革的角度出發(fā)，傳統(tǒng)行業(yè)中制造業(yè)等勞動密集型行業(yè)中，企業(yè)在生產(chǎn)過程中的流程優(yōu)化，以及新的需求點(diǎn)挖掘會有顯著提高。而知識密集型行業(yè)中，醫(yī)療、法律、設(shè)計(jì)、文娛、金融等，企業(yè)和個人的生產(chǎn)效率在AI工具的加持下會明顯提升。

田光遠(yuǎn)則表示，伴隨大模型技術(shù)和能力指數(shù)級躍遷，賦能千行百業(yè)的能力不斷提升，未來AI將和萬物結(jié)合，所有跟信息技術(shù)相關(guān)的領(lǐng)域都會迎來一定程度的重塑。短期看，金融、教育、文娛傳媒、辦公、營銷等領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)快速場景落地；中期看，政務(wù)、制造、智慧城市等領(lǐng)域市場潛力不斷釋放；長期看，大模型有望為醫(yī)療、汽車、科研等領(lǐng)域帶來顛覆性變革，推動生產(chǎn)力高質(zhì)量發(fā)展。

沒有基本面支撐的炒作只會是曇花一現(xiàn)

縱使AI看起來前景極好，但當(dāng)前各個行業(yè)仍處于探索的初期，AI在應(yīng)用端帶來的基本面利好尚不明確。沒有基本面支撐的炒作只會是曇花一現(xiàn)。

A股七連板公司華勝天成就表示，公司AI應(yīng)用相關(guān)產(chǎn)品主要為“智能客服”“智能數(shù)據(jù)助手”等，前述業(yè)務(wù)確認(rèn)收入占業(yè)務(wù)收入比例較小，對公司業(yè)績不構(gòu)成重大影響。在多只個股股價已經(jīng)飆升至短期高位時，市場也需要一些冷靜的聲音。

王文龍認(rèn)為，目前國內(nèi)AI應(yīng)用的溢價呈現(xiàn)明顯分化，一部分實(shí)際上主業(yè)有收入有利潤的公司，也有AI創(chuàng)新，過去長期看估值，溢價并不高；另一部分主業(yè)沒有可觀測估值，但卡位未來大方向，做映射投資時會被發(fā)現(xiàn)的，溢價非常明顯。這也和產(chǎn)業(yè)初期的特征類似，新冒出來的公司往往能夠享受一波快速的產(chǎn)業(yè)預(yù)期紅利，給高溢價，而老龍頭們需要通過不斷兌現(xiàn)產(chǎn)業(yè)進(jìn)展才會逐漸獲得認(rèn)可，形成盈利與估值的共振。從前景來看，預(yù)期階段新公司溢價更高，從長期持有的角度看，有估值有AI兌現(xiàn)力的頭部公司未來更可能享受持續(xù)的溢價提升過程。

朱辰喆同樣相對較為樂觀，他認(rèn)為新技術(shù)的發(fā)展過程中，往往會出現(xiàn)很多高估值的公司，回顧2013—2015年移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展期間，大量游戲、影視、廣告營銷公司同樣獲得高估值。不僅A股如此，當(dāng)前很多集成AI技術(shù)的美股SaaS公司，同樣估值較高。在目前這個階段，要挑選出一些團(tuán)隊(duì)優(yōu)質(zhì)、業(yè)務(wù)場景與AI技術(shù)結(jié)合潛力大的AI應(yīng)用公司，即便當(dāng)前AI對財(cái)務(wù)報(bào)表的貢獻(xiàn)還很低，但隨著底層模型技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用端的持續(xù)調(diào)優(yōu)，也有望實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。

容志能也有類似觀點(diǎn)，他認(rèn)為人工智能在方向上，從算力、大模型再到應(yīng)用端，方向都不會被證偽，產(chǎn)業(yè)趨勢沒問題，只是落地到公司，不一定是當(dāng)前炒的這些標(biāo)的而已。當(dāng)前風(fēng)險還算可控，沒漲多少，甚至都沒到去年5月的高點(diǎn)。“我國AI技術(shù)在全球來看，處于第一梯隊(duì)，且從全球來看，AI產(chǎn)業(yè)鏈也只有美國和中國能分享，原因是產(chǎn)業(yè)鏈夠完整，從硬件到軟件和內(nèi)容生態(tài)都有，而大部分國家都只能參與其中的一部分環(huán)節(jié)而已。”

田光遠(yuǎn)則表示，本輪AI應(yīng)用爆發(fā)是產(chǎn)業(yè)趨勢必然規(guī)律，不是單純的技術(shù)炒作。目前還處于AI應(yīng)用真正爆發(fā)的前夕，資本支出處于快速增長階段，收入兌現(xiàn)仍需時間，科技板塊的整體估值仍處于比較合理的位置。

厘清投資思路謀先機(jī)

AI固然能夠在傳統(tǒng)行業(yè)引領(lǐng)巨大變革，但并非“萬金油”，在應(yīng)用端以及投資方面也需厘清思路辨明方向。

“目前A股對AI板塊更多還是主題性投資，因?yàn)殡y以對此類公司進(jìn)行內(nèi)在價值的衡量，公募基金對于A股AI板塊投資仍較為理性。”滬上一位基金經(jīng)理對證券時報(bào)記者表示，早期成長階段的企業(yè)估值有一定藝術(shù)性，短期難以基于企業(yè)的收入、利潤進(jìn)行精準(zhǔn)估值，也因此基金的凈值波動也較大。

朱辰喆認(rèn)為，AI落地當(dāng)前面臨四個方面的問題。

第一是技術(shù)適配問題。企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)時可能會遇到技術(shù)適配問題，包括技術(shù)環(huán)境、用戶教育和支持體系等。通用大模型往往需要經(jīng)過進(jìn)一步的訓(xùn)練，才能在垂類場景實(shí)現(xiàn)很好的落地，因此很多B端客戶對定制化的要求比較高。

第二是數(shù)據(jù)問題：數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題、數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)性問題對AI應(yīng)用落地構(gòu)成挑戰(zhàn)。

第三是成本問題。AI技術(shù)落地需要降低算力成本和提高算法性能，否則高成本可能導(dǎo)致AI失去商業(yè)價值，難以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)模化。

第四是安全性和可靠性。大模型的幻覺問題難以被消除，需要經(jīng)過大量專有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和持續(xù)調(diào)優(yōu)，才能滿足工業(yè)、醫(yī)療等嚴(yán)肅場景對準(zhǔn)確性的要求。

在王文龍看來，客戶產(chǎn)生應(yīng)用付費(fèi)意愿的前提是“有利可圖”，要么能提高工作效率賺取更多回報(bào)，要么能提高使用感受或者創(chuàng)造新的使用需求滿足用戶的社交、情感等需求，因此模型能否精準(zhǔn)解決問題，以及應(yīng)用能否直擊需求痛點(diǎn)會是落地的第一要素；其次，企業(yè)在做AI應(yīng)用創(chuàng)新的時候也是在考量投入產(chǎn)出比，單位算力獲得的回報(bào)能否覆蓋推理算力成本+獲客成本+模型訓(xùn)練的攤銷，如果能覆蓋才可持續(xù)發(fā)展形成正向循環(huán)，目前還有距離。

（文章來源：券商中國）