來源：財聯社
編輯俞琪
由ChatGPT帶起飛的AI大模型無疑是上半年最火熱的賽道。在GPT-4發布後，互聯網巨頭、科技公司等紛紛加入這場大模型混戰。僅在國內市場，過去幾個月間大模型就已密集“湧現”。華西證券劉澤晶在6月5日研報中指出，騰訊、百度、阿里、華為、科大訊飛、三六零、崑崙萬維、瀾舟科技等公司的AI大模型在上半年發布，浪潮信息的“源1.0”大模型於21年9月發布，雲從科技“行業精靈”大模型處於研發階段。
與此同時，這輪由大模型主導的AI浪潮吸引資本市場瘋狂湧入。 A股大模型進度較快的企業中崑崙萬維股價年內累計最大漲幅接近四倍，雲從科技和三六零股價累計最大漲幅分別超300%和200%，科大訊飛、浪潮信息股價亦翻倍。
然而，熱鬧異常的市場背後也有著殘酷現實，ChatGPT用戶增速放緩、大模型應用不及預期、多家公司陷入業績和股價頹勢等，市場開始不斷有聲音認為大模型或許已經漲到頭了。
▌A股一眾玩家業績暴雷、股價暴跌龍頭突遇減持利空後又遭北向淨賣出上億元
雖然近期各公司圍繞AI大模型的消息依舊不斷，浪潮信息透露，源2.0將會在文生圖、Chat、多模態、工具鍊等方面進行升級提升；雲從科技宣布推出雲從行人基礎大模型，該模型使用了超過20億的數據；廣聯達稱，公司構建了建築行業領域的語言大模型和圖像生成大模型。但是，更多的信號似乎預示著整個賽道正在轉冷。
從多家A股上市公司業績公告來看，上半年科大訊飛、浪潮信息、三六零業績均讓市場大跌眼鏡。其中，浪潮信息上半年實現歸母淨利潤2.86億元至3.82億元，同比下跌60%-70%。據計算，Q2淨利環比下跌22%-64%。科大訊飛上半年淨利潤預降71%-80%。而相較於前兩家業績明顯下滑，三六零則是直接預計上半年淨虧損2.3億元。據計算，Q1和Q2分別預虧1.86億元和4400萬元。
此外，因部分公司未披露半年報預告，若從一季度業績看，Wind數據顯示，一季度，整個AI板塊的上市公司中，有近半數公司歸母淨利潤同比下跌。雲從科技一季度淨虧損1.42億元，崑崙萬維淨利潤同比下滑43%，廣聯達單季淨利潤環比下滑64%。能夠看出，上半年在AI大模型上動作頻頻的A股玩家雖然各個都說的很好，但在業績方面基本上“全軍覆沒”。
對於業績頹勢，有業內分析認為，AI大模型基本上都是“燒錢”的，持續不斷的投入卻很難盈利，無論是上游賣服務器“鏟子”的浪潮信息，還是中游賣算法和軟件的科大訊飛，都已證明了這一點。浪潮信息在公告中稱，受上半年全球GPU及相關專用芯片供應緊張等因素的影響。公司日前還公告，董事長王恩東辭職。
不過，不論具體原因何種，有市場分析表示，部分公司業績不及預期似乎是對AI此前爆炒邏輯的證偽，對AI產業鏈整體而言雪上加霜。從二級市場的反應來看，截至目前，萬得ChatGPT指數年內最大回撤將近20%。此前暴漲的牛股一個個也黯然失色。崑崙萬維的年內累計最大跌幅接近50%，三六零、浪潮信息年內最大回撤均在四成左右，科大訊飛年內累計最大跌幅超20%。
進一步來看，股價大幅震蕩的背後，各路資金均在撤退。一方面，北向資金持續減持，根據公開數據顯示，崑崙萬維最近5日淨賣出近3億元，科大訊飛最近兩個月遭淨賣出16.24億元，廣聯達連續淨賣78天，兩個月內淨賣出額超12億元。另一方面，wind數據顯示，今年24家“AIGC概念股”已經合計遭67筆減持。三六零、崑崙萬維、雲從科技等公司相繼發布減持公告，這其中的周鴻禕90億分手費及崑崙萬維實控人前妻減持“補貼”還讓公司陷入高位減持套現輿論漩渦。
顯然，AI大模型賽道在此前一陣爆火後正在逐漸冷。有市場人士認為，目前A股市場ChatGPT概念板塊已經存在估值泡沫化跡象，整個板塊市盈率已接近140倍。有不少AI概念股在相關技術上並沒有太多突破，甚至業績處於虧損狀態，股價卻先突飛猛進，這是不合常理的。亦有行業專家直言，目前國內大模型團隊基本是參考開源大模型，底層技術仍難以突破，市場出現泡沫是大概率事件。
▌大戰下半場：僅有2%能勝出通用大模型or行業大模型的生死抉擇
根據第三方網站SimilarWeb監測數據顯示，今年6月，ChatGPT網站與移動客戶端的全球流量（PV）環比下跌9.7%，美國地區的流量環比下跌10.3%。有資本市場人士認為，這輪“百模大戰”，國內AI大模型最終勝出的不超過2%，這意味著，剩下98%的國內大模型都會消失在競爭中。
目前來看，業內普遍認為AI大模型的難點或是需要克服的焦點即是商業化問題。據媒體報導指出，現在問世的更多是通用大模型，包括百度、華為、阿里、崑崙萬維、科大訊飛、雲從科技、聯匯科技旗下大模型，這類大模型具備強大的自然語言理解、語言生成和語音識別等能力，在聊天、娛樂等通識屬性場景表現較好，但這些場景卻存在難以實現大規模商業化的難題。
（資料來源：矽谷智庫《2023年人工智能大模型體驗報告》）
有行業分析進一步介紹，一個千億級參數的基礎大模型需要單機群萬卡以上的算力，不僅需要GPU，還要利用起來GPU的集群資源，大部分公司都無法做到。因此，即便是第一梯隊大廠，技術落地的前路也依舊漫長。
如此困境下，產業大模型（垂直大模型）成為另一種選擇。據悉，其因直接面向垂直領域，所以相對容易落點，除了上述科技大廠外，同花順、孩子王、江蘇銀行、中國電信、我愛我家等各個行業的企業也在嘗試。
不過，36氪公眾號文章指出，垂直大模型在建設難度上實際遠高於通用大模型。在產業大模型的訓練中，最難獲取的是產業數據，這類數據直接影響著產業大模型的技術迭代速度、模型精準度等，然而出於數據安全等考慮，很少有企業願意將私有數據公開。但這些產業數據往往直接或間接影響著產業大模型的技術迭代速度、模型精準度和業務專業度。
此外，整體來看，有行業分析人士還指出了另一重隱憂，未來底層大模型大量開源有較大可能，或1-2個頭部廠商贏者通吃。如此一來，國內大模型的價值與投入將不成正比，一些AI創業者，尤其是應用層公司，將會被陷入左右互搏的困局，即不做直接錯過，做了但可能被替代。
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