聚焦AI三大爭議，朱雀基金張勁騏深度剖析AI理性繁榮

　　財(cái)聯(lián)社12月17日訊 在“未來已來”朱雀基金年度策略會(huì)上，朱雀基金副總經(jīng)理兼專戶投資部總經(jīng)理張勁騏，以 “理性AI繁榮”為主題，從產(chǎn)業(yè)本質(zhì)、滲透速度、資本表現(xiàn)等維度，談?wù)揂I產(chǎn)業(yè)當(dāng)前面臨的三大爭議：AI商業(yè)化落地程度、AI的巨額資本開支、AI的泡沫化程度。

　　張勁騏指出，自2023年生成式AI元年開啟以來，技術(shù)快速迭代與成本持續(xù)下降推動(dòng)了行業(yè)加速發(fā)展，與此同時(shí)，關(guān)于“AI泡沫”的討論也始終存在，主要集中于技術(shù)研發(fā)與商業(yè)化進(jìn)程之間的節(jié)奏尚未完全同步。

　　但在他看來，當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)雖存在局部過熱跡象，但整體仍處于理性發(fā)展區(qū)間。當(dāng)前AI的技術(shù)演進(jìn)遵循規(guī)模效應(yīng)規(guī)律，真實(shí)需求數(shù)據(jù)支撐商業(yè)化前景，資本開支符合產(chǎn)業(yè)發(fā)展節(jié)奏，估值水平遠(yuǎn)未達(dá)到泡沫化程度，債務(wù)問題風(fēng)險(xiǎn)可控。投資者應(yīng)更多地從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的視角，客觀看待技術(shù)本身的演進(jìn)路徑，在風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇之間做好動(dòng)態(tài)平衡。

　　張勁騏談到，海外頭部科技公司的核心戰(zhàn)略仍是提升模型能力與算力水平，以此搶占下一代技術(shù)先機(jī)。短期內(nèi)商業(yè)化需求與投入難以匹配，市場擔(dān)憂投入產(chǎn)出比失衡，但科技公司更懼怕被時(shí)代淘汰。從各大科技公司CEO的表態(tài)中可見一斑：他們雖承認(rèn)市場存在一定泡沫，卻一致認(rèn)為當(dāng)下的“過度投資”必不可缺，反之將面臨更大風(fēng)險(xiǎn)。

　　與此同時(shí)，張勁騏認(rèn)為中國AI的核心優(yōu)勢在于優(yōu)化能力，能在條件受限下實(shí)現(xiàn)與一梯隊(duì)接近的性能水平。若持續(xù)低成本跟進(jìn)優(yōu)化，將在 AI 性能競爭中具備顯著優(yōu)勢。從客戶調(diào)用數(shù)據(jù)來看，國內(nèi)頭部廠商與谷歌的增長趨勢高度同步，印證中國大模型已獲廣泛采用，且增長勢頭持續(xù)強(qiáng)勁。

　　盡管中國AI起步較晚，但應(yīng)用推進(jìn)與使用規(guī)模領(lǐng)先，成長空間廣闊，當(dāng)前布局聚焦三方面：一是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部：廣泛布局芯片、芯片間互聯(lián)、高速網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域；二是數(shù)據(jù)中心集群：重點(diǎn)推進(jìn)橫向擴(kuò)展與跨集群協(xié)同；三是基礎(chǔ)設(shè)施支撐層面，也是中國具備絕對(duì)優(yōu)勢的領(lǐng)域：聚焦儲(chǔ)能方案、電力系統(tǒng)及核能等相關(guān)方向。

　　爭議一：AI商業(yè)化落地程度

　　市場擔(dān)憂當(dāng)前投入集中于訓(xùn)練環(huán)節(jié)，行業(yè)仍處于研發(fā)階段尚未大規(guī)模商業(yè)化。

　　張勁騏解釋，這一輪大模型發(fā)展的根本驅(qū)動(dòng)因素是“越大越好”，稱之為規(guī)模效應(yīng)。從10年跨度來看，技術(shù)發(fā)展路徑并未改變，計(jì)算需求的持續(xù)增長與單位成本的不斷下降，形成了緊密的良性循環(huán)，即：單位成本下降進(jìn)一步推動(dòng)模型規(guī)模擴(kuò)大，模型性能隨之提升，進(jìn)而催生更多策略優(yōu)化的需求。這一循環(huán)目前依然在持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，尚未出現(xiàn)被打破的跡象。

　　他談到，這也正是黃仁勛在今年GTC大會(huì)上總結(jié)的三大規(guī)模縮放定律的核心內(nèi)涵：

　　第一，模型參數(shù)量越大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，模型性能通常就越好；

　　第二，在擴(kuò)大模型和數(shù)據(jù)規(guī)模的同時(shí)，如果數(shù)據(jù)更具指向性，并且投入更多資源進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)，模型表現(xiàn)會(huì)進(jìn)一步提升；

　　第三，長思考維度，即推理鏈條越長、思考步驟越復(fù)雜，模型的推理性能往往也越出色。

　　在張勁騏看來，當(dāng)前的市場實(shí)踐已充分驗(yàn)證了這三大規(guī)模縮放定律的有效性。從近期模型進(jìn)展來看，規(guī)模縮放效率依然有效，模型參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量以及推理步驟長度持續(xù)攀升，而這“三駕馬車”的并進(jìn)，也直接驅(qū)動(dòng)了算力需求的激增。反過來看，正是加速計(jì)算技術(shù)的突破與落地，才使得規(guī)模效應(yīng)從理論推演走向了規(guī)?；瘧?yīng)用。

　　那么，這一理論在現(xiàn)實(shí)中是否得到了驗(yàn)證？張勁騏直言，答案是明確的。

　　對(duì)于市場一直關(guān)注AI的應(yīng)用場景與投資回報(bào)率，他認(rèn)為，可以從AI的實(shí)際需求數(shù)據(jù)中尋找答案。

　　根據(jù)Open AI統(tǒng)計(jì)，去年8月至今年8月，AI調(diào)用數(shù)據(jù)增長了38倍，每周用戶調(diào)用的Token數(shù)量已突破4萬億。同時(shí)，谷歌數(shù)據(jù)顯示，每月處理的數(shù)據(jù)中包含了長思考過程產(chǎn)生的大量中間信息，總量已超過1300萬億，大幅超過用戶直接請(qǐng)求的數(shù)據(jù)量。從月均處理量看，用戶直接請(qǐng)求僅占很小一部分，核心原因在于長思考過程顯著提升了整體數(shù)據(jù)消耗。

　　張勁騏總結(jié)，用戶對(duì)AI的需求持續(xù)攀升，大型企業(yè)在模型運(yùn)行中也消耗著海量數(shù)據(jù)，而這些最終都指向同一個(gè)方向：不斷膨脹的算力需求。他認(rèn)為，這種真實(shí)存在的需求或是商業(yè)化成立的早期跡象。從科技發(fā)展的長期路徑來看，隨著AI性能的持續(xù)提升與成本的進(jìn)一步下降，商業(yè)化進(jìn)程有望迎來爆發(fā)式增長。

　　他提到，目前最熱門的兩家AI創(chuàng)業(yè)公司是Anthropic和OpenAI。從他們向投資人展示的財(cái)務(wù)預(yù)測來看，二者在商業(yè)模式上既有相似之處，也存在明顯差異：Anthropic主要面向企業(yè)用戶，雖然收入展望相對(duì)保守，但經(jīng)營現(xiàn)金流周轉(zhuǎn)更快；市場關(guān)注度更高的OpenAI，則主要面向廣泛的C端用戶，收入展望接近2000億美元，但經(jīng)營現(xiàn)金流回收周期也更長。

　　張勁騏認(rèn)為，不同的商業(yè)定位決定了各自的收入增長節(jié)奏，但兩家公司向資本市場傳遞的核心趨勢一致——持續(xù)投入AI，將推動(dòng)業(yè)務(wù)長期增長。

　　爭議二：AI的巨額資本開支

　　市場還擔(dān)憂巨額資本開支與未來高額收入指引之間的落差，擔(dān)心商業(yè)化進(jìn)程不及預(yù)期。但張勁騏坦言，當(dāng)前市場對(duì)AI的發(fā)展節(jié)奏或許期待過高。生成式AI的元年始于2023年初，到2024年底也不過2年。對(duì)于一個(gè)如此前沿的技術(shù)領(lǐng)域而言，這樣的發(fā)展階段仍屬早期。

　　有觀點(diǎn)指出，當(dāng)前AI企業(yè)普遍采取積極的資本開支策略，尚未產(chǎn)生穩(wěn)定正向現(xiàn)金流，甚至短期回報(bào)路徑尚不清晰。張勁騏直言，從產(chǎn)業(yè)邏輯來看，這是正常的發(fā)展階段，并未脫離技術(shù)密集型行業(yè)常見的成長軌跡。

　　從滲透率看，生成式AI不到3年實(shí)現(xiàn)40%滲透率，相當(dāng)于PC和互聯(lián)網(wǎng)近十年的成果，堪稱突破歷史的科技應(yīng)用普及速度。他看到已有四大核心因素表明，AI對(duì)算力的需求將持續(xù)超出市場預(yù)期，并維持龐大體量：

　　其一，AI作為經(jīng)濟(jì)新引擎共識(shí)形成，對(duì)生產(chǎn)效率的提升作用顯著；其二，AI基建因芯片快速迭代需持續(xù)更新投入，周期性換代構(gòu)成長期支撐；其三，AI未來或具備“持續(xù)思考”能力，自主推演將帶來算力指數(shù)級(jí)增長；其四，主權(quán)AI概念興起，各國構(gòu)建自主可控算力基礎(chǔ)設(shè)施客觀上推動(dòng)需求增長。

　　張勁騏表示，復(fù)盤云計(jì)算時(shí)代科技巨頭的資本開支，對(duì)理解當(dāng)前AI領(lǐng)域的資本投入具有重要參考意義。2010年至2021年是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的蓬勃期，相關(guān)資本開支持續(xù)攀升，2016年市場短暫擔(dān)憂應(yīng)用不足會(huì)導(dǎo)致投資放緩，但隨著短視頻、遠(yuǎn)程辦公等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的爆發(fā)，相關(guān)需求持續(xù)推動(dòng)資本開支進(jìn)入新一輪增長周期。

　　他認(rèn)為當(dāng)前AI資本開支整體處于健康區(qū)間，且AI應(yīng)用的創(chuàng)新潛力遠(yuǎn)超以往技術(shù)，未來將涌現(xiàn)更豐富的應(yīng)用場景。同時(shí)，云服務(wù)提供商的現(xiàn)金流狀況也足以支撐后續(xù)的資本開支。

　　相較于資本開支，近期市場更擔(dān)憂的是債務(wù)問題，尤其表外債務(wù)的快速增長進(jìn)一步加劇了對(duì)潛在泡沫的憂慮。張勁騏以海外某公司10月發(fā)行270億美元債券為例，指出核心動(dòng)因是通過算力資產(chǎn)證券化搶占先機(jī)。目前相關(guān)企業(yè)債務(wù)占比合理，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)盈利能力強(qiáng)勁，足以支撐AI投入。

　　爭議三：AI的泡沫化程度

　　從以上論述來看，當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)可能尚未進(jìn)入泡沫階段。那么，AI投資的泡沫化程度究竟如何？

　　通過對(duì)比2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期與當(dāng)前AI領(lǐng)域核心企業(yè)的估值水平。張勁騏指出，在2000年初互聯(lián)網(wǎng)泡沫高峰階段，代表性企業(yè)的市盈率曾突破130倍；而目前海外主要AI公司中，僅有一家的市盈率超過170倍，其余主流企業(yè)的市盈率普遍低于40倍，部分甚至僅為個(gè)位數(shù)，整體并未達(dá)到當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期的估值水平。

　　他補(bǔ)充，另一個(gè)關(guān)鍵因素在于，海外相關(guān)企業(yè)的增長正受到AI技術(shù)瓶頸的制約，主要體現(xiàn)在電力供應(yīng)、芯片產(chǎn)能、數(shù)據(jù)延遲與數(shù)據(jù)量四大方面。其中，電力短缺是目前最核心的制約因素，也是影響芯片穩(wěn)定供應(yīng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

　　結(jié)合相關(guān)測算，張勁騏發(fā)現(xiàn)當(dāng)前市場對(duì)企業(yè)估值的主要依據(jù)，實(shí)際上是基于實(shí)際可交付電力所對(duì)應(yīng)的算力產(chǎn)能。從市場表現(xiàn)來看，并未出現(xiàn)對(duì)頭部企業(yè)的非理性追捧，定價(jià)過程明顯受到電力供給等瓶頸因素的約束，AI整體呈現(xiàn)理性發(fā)展態(tài)勢。

　　基于以下三點(diǎn)邏輯，張勁騏團(tuán)隊(duì)認(rèn)為應(yīng)更為理性地看待AI在資本市場中的機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)：

　　第一，盡管AI領(lǐng)域熱度持續(xù)高漲，但投資者與市場并未盲目追捧瘋狂的概念或故事，反而不斷警示泡沫風(fēng)險(xiǎn)、討論潛在問題。歷史經(jīng)驗(yàn)表明，當(dāng)市場普遍提示風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，往往并非真正的泡沫破裂前夕；而當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)被普遍忽視、全民追捧時(shí)，或許才是真正需要警惕的時(shí)刻。此句無錯(cuò)誤。

　　第二，海外真正進(jìn)行大規(guī)模資本開支的科技企業(yè)，資本開支與現(xiàn)金流的比例仍處于健康水平。盡管該比例處于歷史較高區(qū)間，但目前普遍維持在50%-70%之間，從科技發(fā)展與資本投入的匹配度來看，仍屬相對(duì)合理。同時(shí)，大型科技公司主營業(yè)務(wù)根基穩(wěn)固，完全有能力在現(xiàn)有財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)下支持對(duì)AI領(lǐng)域的持續(xù)投資。

　　第三，盡管部分企業(yè)存在債務(wù)擴(kuò)張，但相關(guān)債務(wù)規(guī)模與自有資金相比仍較為有限，整個(gè)市場的資本開支仍以自有資金和股權(quán)投資為主導(dǎo)。從總量上看，當(dāng)前AI領(lǐng)域的資本開支尚未大規(guī)模依賴債務(wù)融資。因此，即使局部出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)或泡沫破裂，由于缺乏高債務(wù)杠桿的傳導(dǎo)放大，風(fēng)險(xiǎn)消化速度也相對(duì)較快。真正的風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)，或?qū)⒊霈F(xiàn)在市場廣泛依賴債務(wù)融資支持AI資本開支時(shí)。

（文章來源：財(cái)聯(lián)社）

(原標(biāo)題：聚焦AI三大爭議，朱雀基金張勁騏深度剖析AI理性繁榮)

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