CITIC Securities: Decoding OpenAI Founder Sam Altman's AI Investment Map

智通財經
2024.09.24 02:19
portai
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中信證券發佈研報,分析 OpenAI 創始人山姆·奧特曼的 AI 投資佈局。奧特曼關注多模態和高性價比小模型,AI 芯片、核能等基礎設施,以及人形機器人和攝像頭等終端應用。投資方向包括企業服務、金融科技、教育和醫療健康。奧特曼已投資超 400 家公司,其中 82 個與 AI 相關,顯示出中國 AI 發展的投資機會。

智通財經 APP 獲悉,中信證券發佈研報稱,OpenAI 創始人山姆·奧特曼在 AI 的投資重點包括:橫向拓展多模態和高性價比小模型,縱向佈局 AI 芯片、核能等上游基礎以及人形機器人、攝像頭等 AI 終端,此外企業服務、效率工具、金融科技、教育培訓、醫療健康是奧特曼佈局的前五大應用方向。這映射中國 AI 發展的投資機遇主要包括:橫向關注現金流儲備充沛、較早落地高性價比模型的企業;上游關注 AI 芯片、數據庫的國產替代,以及核電、AIDC 等新基建發展;下游關注人形機器人、攝像頭的智能終端及企服、金融、教育等領域的應用落地。

奧特曼投資版圖概覽:奧特曼已投項目超 400,AI 是其重點投資領域。

生成式 AI 快速發展吸引全球投資高增,其中美國處於絕對領先,根據斯坦福,2023 年美國 AI 領域私人投資額是中國的 8.7 倍。OpenAI 是引領全球生成式 AI 發展的美國公司,其創始人山姆·奧特曼亦是一位卓越投資人。根據華爾街,截至 2024 年初,奧爾曼及其風險投資基金已投資超 400 家公司,所持股份價值超 28 億美元,AI 是其重點投資領域。根據 CB Insights,SVTR AI,各相關公司官網,OpenAI Startup Fund 官網,中信證券匯總出奧特曼及其投資平台 2019 年以來共計約 92 個投資項目,其中有 82 個與 AI 相關。在 82 個與 AI 相關的投資項目中,與 AI 基礎層相關的有 17 個,與 AI 終端相關的有 3 個,與 AI 應用相關的有 62 個。

奧特曼投資方向歸納:橫向拓展多模態和小模型,縱向佈局 AI 產業上下游。

1) 橫向,①多模態產品:自 2018 年推出 GPT 以來,OpenAI 持續拓展布局文生圖 (DALL·E)、文生視頻 (Sora)、多模態 (GPT-4o) 等產品,有望加速 AI 在複雜現實場景的實際落地。②高性價比小模型:2024 年 7 月,OpenAI 上線參數規模約 70 億的小模型 GPT-4o mini,通過縮小模型規模、降低模型性能來實現更高性價比。③全新推理模型:2024 年 9 月 12 日,o1 模型上線,通過引入內部思維鏈並通過複雜的推理過程來提高性能。

2) 上游:佈局 AI 基礎設施。在芯片短缺、電力等資源大量消耗、數據重要性提升等背景下,奧特曼投資了 AI 芯片公司 Rain Neuromorphics、核裂變公司 Oklo、核聚變公司 Helion Energy、實時分析數據庫 Rockset 等重要標的,以探索 AI 基建解決方案。

3) 下游:佈局 AI 終端和應用。①終端方面,奧特曼投資了 AI Pin 公司 Humane、人形機器人公司 Figure AI、高端網絡攝像頭公司 Opal 等,主要面向人機交互、勞動替代和家用消費領域。②應用方面,企業服務、效率工具、金融科技、教育培訓、醫療健康是奧特曼佈局的前五大應用方向,投資企業包括 Induced AI(工作流程自動化)、qqbot(編程開發工具)、Slope(B2B 支付平台) 等。

奧特曼投資的中國映射:國產模型競爭激烈,穩步推進上游基建和下游應用。

1) 橫向:國產模型百家爭鳴,獨角獸公司已現。我國當前擁有 117 個已備案的國產大模型 (網信辦,截至 2024 年 3 月),其中智譜、月之暗面、零一萬物、百川智能、Minimax 是 “大模型五虎”,抖音 “豆包” 流量表現大幅領先。

2) 上游基礎設施:算力建設積極佈局,國產替代加速推進。AI 驅動國內雲廠商資本開支大增,2024H1 BAT 資本開支合計同比增加 124%,體現對基礎設施的需求增長。其中,AI 芯片、數據庫的國產替代正在加速推進;AIDC、核電等基礎建設提速。

3) 下游終端和應用:①終端方面,人形機器人的資本市場熱情攀升,23 年融資金額達 55 億元 (IT 桔子),宇數 G-1、智元遠征 A2 等多款產品逐步上線;Omedia 預測 2019-2024 年中國智能攝像頭滲透率有望由 15% 提升至 63%。②應用方面,北森控股推出 “北森 AI Family”、阿里巴巴推出 “通義” 系列、同花順推出 “問財 HithinkGPT 大模型” 等,國內 AI 應用正在積極推進。

風險因素:

技術創新不及預期風險;AI 應用商業化落地進展不及預期風險;產業熱門細分方向競爭加劇風險;相關政策支持不及預期風險;宏觀經濟波動致使下游需求不及預期風險;國際衝突加劇致使國內 AI 發展受限風險;AI 潛在倫理、道德、用户隱私風險等。