OpenAI可能會破產(chǎn)？郭明錤：無需擔(dān)心，AIGC已是明確趨勢【附AIGC行業(yè)投資機(jī)會分析】

圖片來源：攝圖網(wǎng)

(資料圖)

今日早間，有媒體發(fā)布報告稱 OpenAI 可能正處于潛在的財務(wù)危機(jī)之中，或2024年底破產(chǎn)。而天風(fēng)國際分析師郭明錤表示，不用去擔(dān)心“媒體報導(dǎo)OpenAI可能破產(chǎn)”。AI/AIGC已是明確的趨勢，但產(chǎn)業(yè)的變化將會創(chuàng)造新贏家與輸家。

值得注意的是若AI/AIGC無法創(chuàng)造可持續(xù)獲利的商業(yè)模式，產(chǎn)業(yè)對AI/AIGC的投資可能會放緩，其中一個觀察指標(biāo)為微軟未來兩個季度對AI/AIGC的資本支出展望與相關(guān)業(yè)務(wù)的獲利狀況。

AIGC已經(jīng)成為一個明確的趨勢。人工智能在全球商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，正在改變著商業(yè)運作和商業(yè)模式。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和不斷創(chuàng)新，使得企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)和算法來進(jìn)行決策和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。從自動化生產(chǎn)到智能客服，從數(shù)據(jù)分析到市場預(yù)測，AIGC正在幫助企業(yè)提高效率、降低成本、提升創(chuàng)新能力。

——產(chǎn)業(yè)鏈剖析：分類細(xì)致，賽道多

AIGC產(chǎn)業(yè)可大致分為基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層及應(yīng)用層，目前中國AIGC產(chǎn)業(yè)整體層級尚不夠完整，模型層成為當(dāng)前關(guān)鍵卡口。在一定程度上限制了上下層級的發(fā)展。

基礎(chǔ)設(shè)施層：主要分為數(shù)據(jù)層、算力層、計算平臺、模型開發(fā)訓(xùn)練平臺和其他配套設(shè)施。

模型層：即垂直化、應(yīng)用化、場景化的模型和應(yīng)用工具，主要分為底層通用大模型和中間層模型，底層通用大模型又可分為開源基礎(chǔ)模型、非開源基礎(chǔ)模型和模型托管平臺;中間層模型有人類互動反饋、大模型調(diào)整和個性化模型。

應(yīng)用層：即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內(nèi)容生成服務(wù)，按不同的價值創(chuàng)造邏輯，可分為生產(chǎn)可直接消費內(nèi)容、結(jié)合底層系統(tǒng)生產(chǎn)高附加值內(nèi)容、提供內(nèi)容生產(chǎn)輔助工具、用于提供體系化解決方案四類。在這四類中，目前我國落地及變現(xiàn)進(jìn)展最快的是生產(chǎn)可直接消費內(nèi)容這一賽道。

目前，我國AIGC產(chǎn)業(yè)已涌入了互聯(lián)網(wǎng)大廠，AI公司、生態(tài)場景鏈公司。研究機(jī)構(gòu)等多類參與者。由于產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對有限，目前各類玩家間區(qū)別相對有限。在我國的AIGC產(chǎn)業(yè)中，應(yīng)用層是最適合初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)入的部分，因此目前應(yīng)用層的企業(yè)競爭也是最為激烈。

——算力層和中間層潛在市場規(guī)模巨大

當(dāng)下一級市場中AIGC企業(yè)按技術(shù)架構(gòu)下的產(chǎn)業(yè)鏈分布來看，84%布局算法層，11%處于算力層，只有5%布局平臺層，算法層競爭度高，算力層競爭度小。同時算法層下的中間層企業(yè)僅占15%，相較于算法層另外兩個細(xì)分領(lǐng)域來說分布是較少，但該領(lǐng)域可以通過技術(shù)和內(nèi)容生成賦能各行各業(yè)，其潛在市場規(guī)模是巨大的。

——算力層供需失衡，需求拉動投資

AIGC對算力的需求指數(shù)級增長，算力供需已經(jīng)失衡，需求拉動下算力層將有較大投資空間。

——中間層投入成本低，收入回報好

從投入成本和回報情況來看，中間層和應(yīng)用層的投入成本低，商業(yè)回報較好。較高的投入回報比也會吸引企業(yè)和大量投資。

百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏認(rèn)為生成式AI將催生新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)，會有很多創(chuàng)業(yè)和投資，大模型時代*的機(jī)會在于應(yīng)用層。他曾表示，在應(yīng)用層，將會出現(xiàn)全新的、十倍于現(xiàn)在微信和抖音的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇。

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