全球产业趋势投资看算力，国内看 B 端应用，端侧 AI 打开更多可能性

他认为，全球产业趋势投资看算力，国内看B端应用，端侧AI将打开更多可能性。

“目前大模型技术已进入第二阶段，即让大模型学会使用工具，比如通过人工智能实现外卖的预定。”于芳博认为，在这一阶段，大模型赋能下的真正个人助理将出现，C端场景可能爆发。而第一阶段是，大语言模型可以达到人类语言的理解、生产、逻辑推理水平。

在于芳博看来，第三阶段中，大模型将会规划和决策。“该阶段下，大模型将拥有更大的逻辑推理能力，实现规模决策的落地，其中人形机器人可能爆发；第四阶段，大模型将拥有情感和意识。”

在这些阶段中，于芳博表示，人工智能投资最关键的因素仍在于算力。“截至目前，国外算力需求中，台积电、海力士、英伟达等均是核心公司，而国内算力提供中，华为昇腾、大厂自研芯片等是主要供应商。”

截至目前，国内大模型能力已逼近GPT-4。“特别是中文领域，国内部分模型表现已经可以比肩GPT-4。”于芳博称，在此背景下，C端应用成为大厂必争之地，未来会呈现强者恒强的格局。

B端方面，于芳博表示，垂直领域已呈现百花齐放的状态，金融、教育、工业领域均有代表公司涌现。

随着算法的不断迭代以及芯片升级，大模型推理成本不断降低。于芳博称，今年整体算力单价降低了90%-95%，相当一部分模型开始免费给推广给市场，这使得国内应用访问量开始加速。

根据七麦数据，国内大模型应用下载量日益攀升。截至2024年6月20日，安卓平台上各家大模型的累计应用下载量分别为：豆包2.03亿，讯飞星火1.19亿，文心一言1.27亿，智谱清言6182万，天工6819万，万。

由于云上算力的持续需求，于芳博认为，算力领域有三方面投资逻辑：

第一，围绕增量变化投资。下半年最重要的变化是AI服务器形态从过去的8卡向英伟达NVL36、72机柜方向发展和过渡，机柜集成度更高，是众多大厂的主要选择方向。其中铜连接、液冷是新的增量，今年下半年开始进入订单密集期，从Q4开始进入业绩催化；

第二，围绕份额变化投资。随着龙头公司订单外溢，整个产业链都呈现高景气度，部分公司份额提升，重点关注存储、PCB、电源等板块；

第三，估值波动。AI算力全球估值体系参照英伟达，英伟达业绩增速超预期与否，某种程度上决定了整个算力产业链的估值区间，参照台积电Cowos扩产节奏，下半年有所加速，看好英伟达下半年业绩，因此也看好整个板块向明年估值切换。

同时，在4月份的欧洲技术研讨会上，台积电宣布至少到2026年，都将以超过60%的复合年增长率 (CAGR) 扩大CoWoS产能。可以看到，台积电对AI整体需求判断乐观。

值得一提的是，在英伟达从2006年进军AI计算之后，其计算架构基本保持两年一代的迭代速度。

于芳博认为，从英伟达计算架构演进趋势来看，大致的升级集中在几个方面：一是、绝对计算能力不断增强；二是、显卡内存不断提升；三是、互联带宽持续升级；四是、功耗增加，散热方式变化；五是、域内互联芯片数量提升，迈向集成度更高的机柜。

在AI应用赋能千行百业之下，于芳博认为，AI在金融、工业、教育、交通、军事、医疗等领域开始落地：

第一、金融端，大模型逐步成为更好的投研助手、财富管理虚拟人、金融知识库等。

第二、工业端，大模型已经开始在CAD等软件上提供人机交互、AIGC生成样本等，重点关注中控技术。

第三、军事领域，海外的公司已经成功的在战场中利用大模型作为战场助手。

第四、教育领域，AI逐步在更多学科成为虚拟教师。

第五、交通领域，车路云协同对基础设施提出更高要求，赋能智能交通管理的同时，能有效降低智能驾驶车端成本。

第六、医疗领域，生成式模型使得医疗影像，新药研发AI发展得到进一步深化，海外研发方向更偏制药，国内研发方向更偏健康管理。