AI發展從技術突破進入到落地應用的新階段。近期，OpenAI發布的GPT-4o以及谷歌發布的Project Astra，引發新一輪討論。隨著AI技術的日益成熟和應用的不斷深化，投資者應重新審視和調整投資策略。

AI變革有何新趨勢、投資邏輯如何演變？近日，券商密集舉辦中期策略會并發布AI產業深度研報，圍繞AI技術革新的前沿、如何捕捉投資機會等話題進行探討。

AI應用商業化加速

近期，國內外大模型再迎催化共振，AI大模型逐漸由單方面的性能角逐，轉向性能與實用性并重。海外方面，OpenAI和谷歌分別發布了最新AI助手GPT-4o和Project Astra，支持輸入輸出文本、音頻和圖像，得益于原生多模態架構賦能，響應時延大幅降低，人機交互體驗提升明顯。國內方面，眾多大模型進行了迭代與更新，在整體能力、部署方式、推理成本等方面均有明顯進展與優化。

在機構人士看來，隨著AI應用在便利性和易用性上實現突破，人工智能對C端的影響力有望增強，看好相關垂直類應用的發展前景。

開源證券傳媒首席分析師方光照認為，OpenAI推出GPT-4o及近期海內外廠商頻頻發布大模型迭代升級成果，競爭焦點或集中在多模態能力、Agent能力和API調用成本優化等，這些均為大模型應用落地并商業化的關鍵因素，或助力影視、音樂、教育、營銷、搜索、辦公等各個領域的AI應用“更加好用、性價比更高”，從而打開AI應用商業化空間。

“原生多模態大模型是頭部廠商的下一個競爭高地。”華泰證券科技與電子行業首席分析師黃樂平分析稱，過去訓練多模態大模型時，往往分別訓練不同模態的大模型并加以拼接，而原生多模態大模型則將多種模態集成到一個大模型，效果更佳。

黃樂平認為，在以大模型為代表的創新周期中，AI應用模式主要有“AI+”(以AI技術賦能行業的科技企業)和“+AI”(采用AI技術的企業)形式。本輪AI應用中，采用“AI+”還是“+AI”取勝須根據場景進行具體討論，這取決于AI在業務流程中是否具有“護城河”，以及AI在業務價值鏈中的占比。搜索、電商和營銷是目前“+AI”較有代表性的場景。

算力基石地位持續驗證

大模型的商業化落地催生了更大的推理算力和通信能力需求。機構認為，蓬勃的算力需求有望持續帶動算網基礎設施建設，建議關注光模塊、液冷溫控、光芯片、邊緣算力等領域的投資機會。

“算力是AIGC發展的基石，也是目前AIGC訓練和推廣的一大瓶頸。”國盛證券計算機首席分析師劉高暢表示，在訓練端，GPT3.5同級別模型需要數千張H100、GPT4或對應數萬張A100、GPT5或對應數萬張H100，模型訓練對大規模算力集群的需求呈現剛性；在推理端，僅考慮文字問答場景，大約需要數萬張H100，對應算力投入數十億美元；而多模態或有更多提升。

劉高暢認為，目前應用較為廣泛的文字交互僅為ChatGPT乃至AIGC應用形式的開端，語音、圖片、視頻等多模態的輸入輸出，或將為內容創作領域帶來革命性變化。更廣的數據形態、更多的應用場景、更好的用戶體驗，亦將大幅提升支撐人工智能的算力需求，算力或迎來高速擴張時代。

開源證券通信行業首席分析師蔣穎表示，AI發展不斷推動光通信發展，光模塊作為光通信核心組件有望充分受益于產業發展。具體而言，訓練所需算力有望持續增長，加速光模塊代際更迭，1.6T時代提速到來，同時LPO、CPO、薄膜鈮酸鋰、相干等新技術多線并進，光通信長期投資價值顯著。此外，AI驅動主流計算芯片和單機柜功耗不斷增長，逐步突破風冷散熱極限，國內運營商積極推動液冷試點，液冷有望迎來高速發展。

“在冷板式、浸沒式、噴淋式三種技術路線中，我們認為冷板式液冷在當前最具性價比、成熟度最高，有望成為未來主流路線。我們預計，到2028年冷板、浸沒式液冷數據中心市場空間分別可達641億元、256億元。”山西證券通信行業研究員說。

新一輪終端升級有望開啟

隨著AI帶來交互體驗改變和智能化程度提升，各類終端廠商大力布局AI產品。機構認為，AI終端有望迎來全面升級，并帶來銷量和盈利能力的雙重提升。

東吳證券電子行業分析師馬天翼表示，相較傳統手機產業鏈， AI手機產業鏈的主要看點在于算力大幅提升后帶來的零組件機遇，其中以SoC芯片、存儲為核心，輔以散熱等外圍材料迭代。聯發科和Counterpoint發布的數據顯示，生成式AI手機存量規模將從2023年的百萬部級別增長至2027年的12.3億部，滲透率從不到1%增長至43%。

“AI對個人電腦行業的影響是深遠持久的。” 馬天翼認為，OEM、處理器制造商、操作系統供應商等將在2024年密集推出具備AI功能的新機型。這些舉措將提振換機需求，其中商用領域尤為明顯。

此外，耳機、音響等智能硬件結合AI可以創造增量需求，例如，人機交互、算法推薦使耳機從音頻傳輸器擴展為用戶的私人秘書，同時AI也給耳機的核心競爭力音質方面帶來提升；AI音響能夠實現便捷交互及家居助手功能。

馬天翼表示，大模型的高速發展加速了AI應用的研發與落地，而終端硬件作為AI運行的算力底座，是AI進一步發展的土壤。終端搭載的AI功能帶來良好體驗，會刺激新的換機需求，形成正向循環。在手機、PC等產品進入存量時期后，AI的出現有望開啟新一輪創新周期，并加速現有的換機周期。