投資作業本 

應用是下半場AI最重要的部分

核心觀點：

1、AI的上半場是由算力推動的，但算力推動的AI已經到了瓶頸。

2、這一輪OpenAI內部管理層的變化，是因爲他們遇到了瓶頸而停滯不前，停滯不前的本質原因在於它沒有數據。

3、數據來自場景，也就是應用。無論是在C端還是B端，如果沒有應用，AI也就到此爲止了。

4、我們從英偉達和OpenAI的角度觀察到，趙曉光：OpenAI宮鬥本質是沒有數據，未來AI最重要的是應用 （qq.com）。

5、AI的下一步是應用，應用的下一步是場景，場景的下一步在B端應該是物聯網，在C端則是各種AI設備，主要是以VR、MR爲代表的視頻相關設備，B端相較於C端更容易實現。

近日，天風證券副總裁、研究所所長趙曉光在復旦首席經濟學家論壇中對近日OpenAI的宮鬥及AI未來發展作出了上述判斷。

趙曉光是新財富白金分析師，曾連續7年獲得新財富電子行業分析師第一名。

在今年3月份，趙曉光就曾指出，AI現在遇到的問題在哪裏？在於得不到數據，需要場景來得到數據。

他認爲，這一輪AI對C端和B端帶來的革命是意義深遠的，在未來5年類似智能手機的黃金的5年，而且它對行業的深度性、顛覆性是怎麼說都不爲過的，一定要高度重視。

以下是趙曉光講話中AI相關的部分，投資作業本課代表（微信ID：touzizuoyeben）整理了精華內容，分享給大家：

OpenAI宮鬥本質原因是沒有數據

今年我們還是圍繞着AI做了很多事情。

前段時間跑了很多上下游，得出了一個較爲清晰的結論：AI的上半場是由算力推動的，但算力推動的AI已經到了瓶頸。

在今年4月份，我在網上發表了一篇文章，提到這一輪數據革命的終局已經預測到了。

我認爲Chat GPT很快會遇到瓶頸，原因在於這一輪Chat GPT是由技術驅動的。

過去由於使用互聯網開源數據，無論是Chat GPT 3還是Chat GPT 4，很快就產生了一個脈衝，但問題是，當他獲取開源數據後，就沒有數據了。

我認爲這一輪OpenAI內部管理層的變化，是因爲他們遇到了瓶頸而停滯不前。停滯不前的本質原因在於它沒有數據。

未來AI最重要的是應用

數據來自場景，也就是應用。無論是在C端還是B端，如果沒有應用，AI也就到此爲止了。

我這周跟高通全球副總裁討論時，談到AI在PC和手機端的智能化。很明確， AI在To C端是優秀的助手，在PC端能輔助更好地辦公，在手機端成爲個人助理，也就到此爲止。

這就是爲什麼英偉達對中國有如此重的限制，我個人認爲其中一半是美國的因素，一半是自己的因素。

因爲他們很焦慮，一方面面臨高通、AMD，甚至英特爾等公司未來的競爭，另一方面國際巨頭們也都在自己製作芯片，如微軟、亞馬遜和蘋果。

這時候英偉達必須繼續發展應用，但他最擔心的是應用還沒有做出來就出現大批的競爭者。

而中國大量購買芯片和算力進入服務器，同時，中國是全球最大的面向To B行業的應用場景，這是英偉達特別看重的。

如果中國先把應用和大模型都做出來了，英偉達可能會跟當年的思科一樣，純技術公司或硬件公司，發展到一定程度時，就會面臨各方面的競爭。

因此，我們從英偉達和OpenAI的角度觀察到，應用已經逐漸成爲下一輪AI最重要的部分。

應用下一步是場景，B端是物聯網，C端則是AI設備

那麼未來應用是否有發展空間？

在C端，有PC、手機的AI化，以及遊戲，這些毫無疑問是率先開放的，然後伴隨的是衣食住行、喫喝玩樂的各個環節。

在B端，我給大家舉幾個非常有代表性的例子，比如材料行業，已經以非常快的速度展開。

我與上海集成電路材料研究院交流，過去他們研發一款半透鏡材料需要三年的週期，現在是兩個月的週期。

我這周正好去北京，見了清華大學前任學者研究的大模型，是用 AI專門做材料的研發。

我去看操作時非常震撼，而且現在包鋼、中國建築、中國神華、東方雨虹這些傳統巨頭公司都在密切關注他們。

過去材料研發非常難，首先要定製設備，因爲新材料必然是新設備，而且定製完後還要調工藝、調良率，三年確實無法完成。

但現在有AI仿真，毫無疑問大幅加快了材料研發。我觀察後覺得非常震撼。

還有一家是專門爲中國高校做AI服務器的公司。今年，他們的需求增長了4倍，10多億的收入，佔整個高校70%的份額。他們表示主要是材料系、化學系和醫藥系在用（他們的數據庫），因爲醫藥本身也涉及材料。

所以，在B端，材料的AI化已經開始，這將從根本上改變許多科研體系和過去的工業生產模式。

我大概研究了近20年製造業，製造業的痛點不是研發的問題，而是產業化的問題。

那些現在做成幾千億市值的公司，是從根本上解決了工藝和產業化。

從這個角度，我們一方面看到了To B領域的這些應用（的發展），另一方面也看到在To B領域、To C領域，如果沒有場景、數據，AI就很難拿到最核心的生產力，EM很難優化。

我們認爲在To C領域，未來需要打造場景，無論是VR還是元宇宙，這些都很重要。

在To B領域，物聯網毫無疑問非常重要，如果沒有數據，無法實現AI化，即使人工智能模型再牛，也一定是錯的。

因此，我認爲AI的下一步是應用，應用的下一步是場景，場景的下一步在B端應該是物聯網，在C端則是各種AI設備，主要是以VR、MR爲代表的視頻相關設備。

從技術角度來看，我認爲B端相較於C端更容易實現。

大語言確實很複雜，但B端是比較閉環的場景，因此參數和算法相對清晰。然而，弊端問題也在於這些方面。

例如，我曾與華熙生物董事長談論過，作爲一個化妝品企業，如何獲取這些數據？過去採用的大多是盲盒式研發和盲盒式生產，因此物聯網非常重要，我認爲在B端落地比技術更爲關鍵。

趙曉光 從業證書編號：S1110516100006