改变世界，还是被世界改变？
编者按：本文来自微信公众号 长桥海豚投研（ID：haituntouyan），作者：海豚君，微新创想经授权发布。自2023年初ChatGPT横空出世以来，在科技界，人工智能（AI）无疑是最大的热点，各大科技企业扎堆涌入。而资本市场内，无论美股或A股，和AI相关的公司股价也普遍是“鸡犬升天”，年内股价翻倍的比比皆是。然而，无论是以ChatGPT为代表，能理解并输出自然语言的大模型（LLM），还是能画图、写诗、乃至做视频的Generative AI，都仍在落地初期。虽然直觉上，AI应用大概率会给我们的生活和工作带来显著的变化，但实际AI的功能体验如何，从投资的角度，AI又能否给企业带来显著的业绩增长？为了回答上述问题，本文将以和OpenAI深度绑定，AI应用落地最快的微软为例，尝试演绎判断AI在哪些方向，又能带来多大规模的业绩增长。
结论如下：
1. AI功能目前的体验：海豚君认为这轮AI浪潮的核心点是围绕“语言”而非“智能”的。目前推出的AI功能的核心差异是能理解人类自然语言“宽泛”的命令，而非真具备推理、分析、预测此类狭义的“智慧”。但“宽泛的”语言命令，也导致了结果的“宽泛”。因此，目前人工智能更适用于围绕语言的非精确任务。但在严谨的工作任务上，大概率不会有“亮眼的表现”。总体上，AI功能整体上目前只是“锦上添花”而并非真正的革新。
2. AI业绩的落地，应当是先供给端，后消费端。短期内，面向用户的AI功能大概率无法产生可观的收入。原因包括：①当前AI的体验并不完善，用户付费意愿不会高；②搜索、社交、电商等平台服务本就是对用户免费，向商家收费，AI时代大概率也仍会如此；③目前各主流玩家都在推出AI功能，若没有玩家能提供真正差异化的AI功能，难以凭借同质功能定价或改变现有竞争格局。
3. “卖铲人”才是真正的受益者。虽然中短期内直接向用户变现的空间不大，但出于长期的可能性，和“竞争对手有我也必须有”的需求，企业在AI功能上的投入则很可能长期存在。而除了CPU、服务器等确定性最高的硬件供应商外，云计算供应商同样是能直接受益AI投入周期的。相比微软自身提供的AI功能，辅助训练和部署AI功能的Azure云才是价值所在。
4. AI真正革命前，潜在业绩增量并不惊人。据海豚君的测算，基于AI中期内尚不能真正获得“智能”的假设，我们测算出AI训练给云计算平台能带来的潜在总收入规模约数十亿美元。而维持AI功能的运营给云计算提供商带来的年收入规模约在数百亿美元。再考虑单个公司能获取的市占率，相比微软年化超2000亿美金的收入，收入增量的比重仍是相当有限的。因此，在AI真能革新世界或者至少显著改变行业格局前，并不能显著影响巨头公司的业绩，但由于其业绩目前无法证实，但也无法证伪，股价也在美好想象的甜蜜阶段。
以下是详细分析
一、这次AI浪潮是真革命吗？
在从“投资人”的角度看待本次AI浪潮会产生哪些投资机会，对相关公司的业绩有何影响之前，海豚君认为，先从一个“使用者”的角度，来看待目前AI实际能起到何种程度的效果，能让我们更好的理解这轮AI浪潮会走多久和多远。微软凭借和OpenAI的深度绑定，在业内最先推出了多种包含了AI功能的产品和服务，全面涵盖了旗下搜索、办公和企业管理等多项业务。我们就从简要介绍这些新功能/产品入手，展开本文的讨论。
1. New Bing 搜索
由于问答是语言大模型最天然的应用形式，搜索引擎Bing在微软各产品中最先接入了AI模型（被称为New Bing）。由下图可见，相比传统的搜索模型，AI+搜索的核心优势在于：① 大模型能理解自然语言，并非单纯地关键字匹配，更精准地理解用户需求；② AI会主动筛选总结答案，并能输出文字、表格、图片多种形式，一定程度上提高效率；③ 接入搜索引擎后，弥补了大模型不能获取实时信息的缺点。另在，除了在New Bing网页上，微软在Edge的侧边栏也内嵌了AI插件，用户能随时调出AI+搜索等功能，无需先打开搜索网页，当用户使用AI+搜索的频次提升时，会有所削弱搜索网站的入口地位。
不过类似硬币的一体两面，AI+搜索当前的缺陷也非常明显：① AI+搜索返回结果的准确度和可信性依旧不高，即使联网后捏造信息的情况依旧普遍；② AI会“主观”对答案进行总结和筛选，也导致了答案未必客观或完整。结合海豚君自身使用体验，AI+搜素（大语言模型）目前在准确度要求不高的情况下有更多的使用场景（但绝对频次也不会很高），而在工作等要求严谨的情景下，由于AI较大的不确定性，对传统人工搜索替代率比较低。
2. Office Copilot
除了搜索引擎外，办公软件同样是引入AI功能的主流方向，微软也推出了Office Copilot功能，将GPT-4.0的嵌入了Word、Excel、PowerPoint等各类办公软件，利用AI进一步提升办公自动化的能力。根据微软的演示，Copilot的主要功能包括：
① Word：AI写作和润色。根据用户的提示词，自动生成文本、进行改写、总结摘要、美化排版等；
② Excel：基于自然语言命令，自动数据处理和分析。能根据用户命令，自动化处理数据，并输出表格、图表或文字结论等结果。在一定程度上减少用户繁复处理数据、绘图绘表、和编制函数的时间和门槛。
③ PowerPoint：自动生成或优化演示文稿。可根据提供的Word等已有文稿，按要求自动生成PPT初稿。或者对已有PPT文稿进行页数增减、格式优化、生成备注或制作动画等。
④ Teams：总结要点、执行建议。Teams是Office pack中的团队协同办公软件，加入AI功能后，可自动总结团体成员的发言要点（包括语言转文字）。并能生成会议纪要，智能生成“待解决问题列表”和任务模板等。
⑤ Business Chat
除了在Office产品内嵌入AI功能外，微软也新发布了一款据称能成为用户的“私人助手”的软件–Business Chat。类似于Office Copilot，Business Chat也能够进行要点总结，草拟工作流程，自动生成邮件答复、工作模板等功能。不同之处则是，Business Chat能跨软件灵活调用和汇总横跨文档、演示文稿、电子邮件、联系人等各类应用程序的信息，提供全局性的辅助，有可能成为企业办公的新入口。
3. 万物皆可Copilot
而在上述C端用户会经常使用的功能外，微在旗下的多款B端应用内也引入了Copilot功能，举例来看例如：
① 面向程序开发者的Github Copilot，能根据自然语言的指令编写简单的程序或对已有程序进行测试、优化；
② 面向企业流程的Dynamics Copilot，利用AI功能在销售、客服（CRM）和运维、供应链（ERP）等管理软件中，自动完成数据录入、流程操作、邮件编写、设计方案等功能。
实际除了上述举例外，微软在生产力板块内（P&BP）的其他软件内也普遍都应用了AI，海豚君就不一一描述。
概括来看，现阶段AI在生产力软件中的作用，主要集中在两方面：①是减少用户在简单重复工作上的耗费；② 提供文案、方案、代码上初步的建议。
4. “语言”而非“智能”革命，AI暂只是锦上添花
而上述Copilot的AI功能相比原有的PPT模板、Excel自动填充、推荐图表等功能，最显著的优势在于，嵌入AI后能直接理解自然语言给出的指令，并有了一定的文本创作能力。但优势、劣势一体两面，由于输入的命令是“宽泛且概括”的自然语言，输出的答案自然也较难精确且统一。虽然Office Copilot仍处在小范围测试阶段，海豚君未能实际体验。但可以推测，在办公场景下AI功能目前仍只是现有功能的“锦上添花”，尚没有显著提升工作效率、或者胜任合格的助手这样质变的能力。或者更“武断”的说，目前所谓的AI革命，实际是语言的革命，实际的革新点是从只能理解机器语言，到能理解人类的自然语言，而非机器具备了推理、分析、预测这种狭义的“智能”。
二、AI的赚钱机会在哪？
通过上文对已推出的AI功能的介绍，海豚君的结论是，从“使用者”的角度，AI在生产力方面尚不能带来显著的效率提升和增量价值。但作为“投资人”的身份，实际应用尚在落地初期，并不意味着AI相关产业没有真实的投资机会。因此，我们下一个需要探讨的问题即AI到底有望为相关企业（本文主要以微软为例）带来哪些增长收入？来源哪里？规模多少？
对上述问题，海豚君的判断是：现阶段大多数AI应用尚无法大范围或定价较高地向使用者收费。但海豚君也相信AI具备革新数字产业乃至全社会的潜力，行业龙头和细分赛道的创业公司对AI功能的研发和投入大概率会持续相当长的时间。而这跨越数年的投入过程，意味着卖生产AI工具的企业，例如GPU制造商、云计算提供商等，才是现阶段最受益的公司。
一句话概括，AI浪潮释放业绩的节奏也会是先供给端后用户端，先上游后下游。
1. AI要重塑C端格局，绝非一日之功
我们先来分析AI应用直接面向使用者收费并从中盈利，或者说改变C端产品竞争格局的可能性并不高。
首先，从一个产品最根本的使用价值来看，我们的结论是目前大多数AI应用，相比原有的手动操作大概率没有显著的体验改善。个人用户在最初“尝鲜”过后，很少会为并不成熟的产品或功能付费。
其次，大多数情况下，无论是搜索网站、购物平台、或社交、娱乐平台，都并非C端用户直接付费，而都是卖家企业或广告主间接付费的模式。即便后续功能成熟后，面向个人用户的AI功能，很大一部分仍可能是免费提供的。
并且服务提供商间的相互竞争，同样意味着AI未必能显著改变目前的市场格局，无论海外的FAMG，还是国内的BAT，都陆续推出了自家的AI或者语言大模型。
仍以搜索引擎为例，虽然Bing凭借ChatGPT的先发优势，最早发布了AI助手，但Google和百度后续也很迅速的跟进了自家的AI功能。
实际上，对于海豚君“汇总主要股指涨幅“的指令，Google旗下的Bard和百度的文心一言比Bing有更好的格式，和更全面的答案，大有后来追上之势（但遗憾的是三个AI助手的答案都不正确）。
由于AI功能目前本就不完善，而各互联网巨头也没有在AI功能体验式拉开显著差距，自然也不可能靠AI显著改变当前搜索、电商、或是娱乐平台的竞争格局。
且根据统计数据来看，虽然Bing的市占率在接入GPT-4后从趋势上有所增长，但由下图清晰可见，截至23年5月Bing的总市占率仍是不足5%的“nobody”，在极低的基数下，即便Bing的市占有所提升，实际对整个行业而言仍是无足轻重的。
若悲观一些的演绎，在竞争充分、供给过剩的行业内，中短期内AI功能会成为“所有人有等于所有人没有”的“累赘”。难以带来额外的收入或流量，但运行AI功能的额外费用却无法避免。
2. “卖铲人”才是目前AI浪潮的最大赢家
然而“彼之砒霜可能是我之蜜糖”， C端平台为了维护AI功能所必须的支出，也就意味着“卖铲人”可观的收入。因此逻辑上，上游的GPU、服务器、乃至内存等各类硬件，是本次AI浪潮中最先也最确定会收益的，中美股市中的相关股票标的涨幅也已反映了上述逻辑。
但除了硬件，云计算服务商也同样是研发和维护AI功能不可或缺的上游。微软或许暂时不能从New Bing或Office Copilot等功能中获得可观的盈利，支持AI功能实现的Azure等云服务才是真正的价值所在。
1）微软掘金也卖铲
据OpeanAI CEO的叙述，各代GPT模型的研发和运行大部分都是基于Azure云平台实现的。实际上在早先举行的微软Build大会上，微软就公布了数款辅助部署或开发AI功能的云服务产品，包括：① Azure OpenAI Service允许用户直接使用已部署的OpenAI接口，并结合用户自有数据调教出专用的AI助手, 和 ② Azure AI Studio 帮助开发者创建、训练、部署自己的AI大模型。微软在自己掘金AI时，同样也做着“卖铲人”的角色。
那么下一个问题，靠“卖铲”给其他AI开发者、或服务提供商有望给微软带来多少体量的新增收入？我们也分AI的训练成本和后续维护AI的运营成本来看。
2）AI训练市场规模不超过数十亿美元？
先看训练成本，海豚君在先前Google的文章中已提及，OpenAI当初训练GPT-3模型（1750亿参数）的单次成本超过了4百万美元。但据测算，基于如今更强的芯片算力，再训练一次GPT-3量级模型的成本已下降到140万美元左右。不过更高级，参数更多的模型，如PaLM（5400亿参数）的训练成本仍在千万美元以上。而参数超万亿的GPT-4训练成本据媒体报道已超过1亿美元。
虽然后续巨头公司为了争夺AI领域的领先地位，可能会进一步推高模型的规模和训练成本，但大概率也仅限于FAMG和BAT等少数巨头，且巨头们都自有算力资源，能对外贡献的收入可能不多。
因此，对微软等云服务商而言，AI相关的增量收入应当主要来自直接使用或调整现有模型的中小企业。
作为估算，海豚君假设中小企业平均训练模型的单次成本在数百万美元，中期内训练中小模型的潜在需求量可能在数百到小几千次这个量级。可以估算对云服务商，来自AI模型训练的潜在总收入规模应当为数十亿美元。
这种体量对年入百亿的云计算巨头而言，价值并不大。
3）AI运营有年化千亿美金的市场规模？
相比训练成本，AI功能的运营维护市场规模更大。根据海豚君先前的测算，调用ChatGPT给出30-50字的回答的单次成本约1-2美分之间，考虑到后续算力提升，成本下降的空间，我们假设中期内AI单次回复成本为1美分。
我们认为AI功能使用的用户范围极广（几乎适配所有人），潜在的用户渗透率很高。为了估算，我们基于中期内AI功能全面铺开（但也尚未实现强智能，真能改变世界）的假设，推测全球会有小数十亿人是AI功能的活跃用户，日均使用AI小几次，可以算出一年的AI运营成本在数百亿到小千亿美元之间。
但其中大部分访问会是巨头体内，云计算服务商潜在来自3P客户的年AI运营收入规模应当在小数百亿美元的规模。
而对于微软而言，数百亿的潜在市场规模再粗略乘以1/3的市占率，但相比于智能云板块目前年化近千亿美金的收入规模，也算不上显著的增量。
3. 其他潜在的盈利空间？
当然除了最关键的云计算收入外，例如Office 365 Copilot功能后续完善后，也有望进一步提升Office产品的客单价（由于用户渗透率基本见顶，量增的空间就不大了），但即便在Office AI能达到100%的渗透率和提价20%的假设下，潜在的收入增量也不超过百亿。
总的来看，虽然AI目前的表现并算不上智能，我们仍乐观基于AI能完全铺开的假设，测算出的营收增量空间，相比微软2000亿以上的年收入也不过是10%左右的增量。
可见在AI真能革新世界或者至少显著改变行业格局前，并不能显著影响巨头公司的业绩，其股价的波动仍是主要受情绪驱动的。
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