开栏语
2024年证券市场下半场怎么投？投资者如何把握中期投资方向？近期，券商纷纷举行策略会，聚焦培育和发展新质生产力，低空经济（886067）、产业出海、人工智能（885728）等成为关键词；红利策略、港股躁动、并购重组等成为关注点。即日起，本报将结合各机构深度研报和首席分析师采访，推出系列报道，以期为投资者提供有价值的市场解析。
AI发展从技术突破进入到落地应用的新阶段。近期，OpenAI发布的GPT-4o以及谷歌（GOOG）发布的Project Astra，引发新一轮讨论。随着AI技术的日益成熟和应用的不断深化，投资者应重新审视和调整投资策略。
AI变革有何新趋势、投资逻辑如何演变？近日，券商密集举办中期策略会并发布AI产业深度研报，围绕AI技术革新的前沿、如何捕捉投资机会等话题进行探讨。
AI应用商业化加速
近期，国内外大模型再迎催化共振，AI大模型逐渐由单方面的性能角逐，转向性能与实用性并重。海外方面，OpenAI和谷歌（GOOG）分别发布了最新AI助手GPT-4o和Project Astra，支持输入输出文本、音频和图像，得益于原生多模态架构赋能，响应时延大幅降低，人机交互体验提升明显。国内方面，众多大模型进行了迭代与更新，在整体能力、部署方式、推理成本等方面均有明显进展与优化。
在机构人士看来，随着AI应用在便利性和易用性上实现突破，人工智能（885728）对C端的影响力有望增强，看好相关垂直类应用的发展前景。
开源证券传媒首席分析师方光照认为，OpenAI推出GPT-4o及近期海内外厂商频频发布大模型迭代升级成果，竞争焦点或集中在多模态能力、Agent能力和API调用成本优化等，这些均为大模型应用落地并商业化的关键因素，或助力影视、音乐、教育、营销、搜索、办公等各个领域的AI应用“更加好用、性价比更高”，从而打开AI应用商业化空间。
“原生多模态大模型是头部厂商的下一个竞争高地。”华泰证券（601688）科技与电子行业首席分析师黄乐平分析称，过去训练多模态大模型时，往往分别训练不同模态的大模型并加以拼接，而原生多模态大模型则将多种模态集成到一个大模型，效果更佳。
黄乐平认为，在以大模型为代表的创新周期中，AI应用模式主要有“AI+”(以AI技术赋能行业的科技企业)和“+AI”(采用AI技术的企业)形式。本轮AI应用中，采用“AI+”还是“+AI”取胜须根据场景进行具体讨论，这取决于AI在业务流程中是否具有“护城河”，以及AI在业务价值链中的占比。搜索、电商和营销是目前“+AI”较有代表性的场景。
算力基石地位持续验证
大模型的商业化落地催生了更大的推理算力和通信能力需求。机构认为，蓬勃的算力需求有望持续带动算网基础设施建设，建议关注光模块、液冷温控、光芯片、边缘算力等领域的投资机会。
“算力是AIGC发展的基石，也是目前AIGC训练和推广的一大瓶颈。”国盛证券计算机首席分析师刘高畅表示，在训练端，GPT3.5同级别模型需要数千张H100、GPT4或对应数万张A100、GPT5或对应数万张H100，模型训练对大规模算力集群的需求呈现刚性；在推理端，仅考虑文字问答场景，大约需要数万张H100，对应算力投入数十亿美元；而多模态或有更多提升。
刘高畅认为，目前应用较为广泛的文字交互仅为ChatGPT乃至AIGC应用形式的开端，语音、图片、视频等多模态的输入输出，或将为内容创作领域带来革命性变化。更广的数据形态、更多的应用场景、更好的用户体验，亦将大幅提升支撑人工智能（885728）的算力需求，算力或迎来高速扩张时代。
开源证券通信行业首席分析师蒋颖表示，AI发展不断推动光通信发展，光模块作为光通信核心组件有望充分受益于产业发展。具体而言，训练所需算力有望持续增长，加速光模块代际更迭，1.6T时代提速到来，同时LPO、CPO、薄膜铌酸锂、相干等新技术多线并进，光通信长期投资价值显著。此外，AI驱动主流计算芯片和单机柜功耗不断增长，逐步突破风冷散热极限，国内运营商积极推动液冷试点，液冷有望迎来高速发展。
“在冷板式、浸没式、喷淋式三种技术路线中，我们认为冷板式液冷在当前最具性价比、成熟度最高，有望成为未来主流路线。我们预计，到2028年冷板、浸没式液冷数据中心（885887）市场空间分别可达641亿元、256亿元。”山西证券（002500）通信行业研究员说。
新一轮终端升级有望开启
随着AI带来交互体验改变和智能化程度提升，各类终端厂商大力布局AI产品。机构认为，AI终端有望迎来全面升级，并带来销量和盈利能力的双重提升。
东吴证券（601555）电子行业分析师马天翼表示，相较传统手机产业链，ai手机（886070）产业链的主要看点在于算力大幅提升后带来的零组件机遇，其中以SoC芯片、存储为核心，辅以散热等外围材料迭代。联发科和Counterpoint发布的数据显示，生成式ai手机（886070）存量规模将从2023年的百万部级别增长至2027年的12.3亿部，渗透率从不到1%增长至43%。
“AI对个人电脑行业的影响是深远持久的。”马天翼认为，OEM、处理器制造商、操作系统供应商等将在2024年密集推出具备AI功能的新机型。这些举措将提振换机需求，其中商用领域尤为明显。
此外，耳机、音响等智能硬件结合AI可以创造增量需求，例如，人机交互、算法推荐使耳机从音频传输器扩展为用户的私人秘书，同时AI也给耳机的核心竞争力音质方面带来提升；AI音响能够实现便捷交互及家居助手功能。
马天翼表示，大模型的高速发展加速了AI应用的研发与落地，而终端硬件作为AI运行的算力底座，是AI进一步发展的土壤。终端搭载的AI功能带来良好体验，会刺激新的换机需求，形成正向循环。在手机、PC等产品进入存量时期后，AI的出现有望开启新一轮创新周期，并加速现有的换机周期。
