深市70家AI企业崭露头角业界看好年内商业化落地前景

证券之星 苏婉蓉 2024-01-10 10:03  阅读量:8546   

21世纪经济报道记者 雷晨 北京报道公开信息显示,OpenAI计划下周推出GPT商店。天风证券研报指出,这反映出大厂也对于AI产品的日常应用与商业创收的突破,变现能力反哺AI算力的投入和发展。

深市70家AI企业崭露头角业界看好年内商业化落地前景

纵观国内,当前AI领域上市公司也正持续进行技术研发上的创新,并且积极推动相关产业的实际应用。

以深交所上市的70家人工智能产业链公司为例,这些公司业务范围覆盖了芯片制造、云计算、数据服务、自然语言处理、文本数据分析、计算机视觉以及智能安防、交通、金融、物联网等多个领域。

分析人士认为,2024年或将是AI商业化落地的一年,是从产业预期到产业兑现的节点。

AI三大梯队成型

根据工业和信息化部赛迪研究院的最新数据,今年我国生成式人工智能的市场规模预计将突破10万亿元大关,并正在迅速渗透到制造业、零售业、电信行业和医疗健康等关键行业。

据统计,2022年全球AI应用软件市场规模达到640亿美元,预计到2027年将增长至2790亿美元,复合年增长率为31.4%。

在深市,人工智能相关企业的市值规模主要以中小市值为主,但也有个别公司的市值超过千亿。这些公司可以按照市值规模分为三个梯队。

第一梯队是市值超过千亿的公司,包括海康威视、中兴通讯(000063.SZ)等;第二梯队是市值在百亿元至千亿元之间的公司,包括大华股份(002236.SZ)、紫光股份(000938.SZ)、浪潮信息(000977.SZ)、软通动力(301236.SZ)等;第三梯队是市值在百亿元以下的公司,包括盛世科技(002990.SZ)、大富科技(300134.SZ)等。

从公司属性来看,民营企业数量较多,而国有企业则具有较强的综合实力。

民营上市公司在人工智能相关企业中占比超过六成,而国有控股上市公司占比超过两成,其余为外资企业。

值得注意的是,部分国有企业实力突出,如海康威视在2022年全球安防企业营业收入中排名第一,浪潮信息的服务器、存储产品市场占有率连续多年保持全球前列。

此外,部分民营上市公司的实力也不容小觑。例如,大华股份作为视频监控解决方案提供商,东华软件作为综合软件服务商,均连续多年实现可观的净利润。

探寻向上生长之路

深市人工智能产业链上市公司业务覆盖了从芯片制造、云计算、数据服务、自然语言处理、文本数据分析、计算机视觉及智能安防、交通、金融、物联网等应用终端的完整产业链。

这些公司不仅在产品和应用方面不断创新,推动基础通信网络的升级和演进,而且逐渐形成了一支强大的“生力军”。

根据前三季度的财务数据,70家人工智能上市公司合计实现了超过3200亿元的营业收入和超过280亿元的归母净利润。其中,海康威视、中兴通讯、大华股份和紫光国微等公司表现尤为突出。

然而,与历史上的产业突破一样,人工智能的发展也面临着许多挑战和考验。监管层和投资者需要提前做好应对准备。

最近,AI多模态模型不断取得突破性进展,预示着认知智能的未来发展趋势。

OpenAI发布的GPT-4 Turbo和谷歌发布的Gemini模型都展示了强大的功能和性能。这些模型的发布揭开了AIGC应用生态的序幕,同时也代表着全球最强大模型的企业之间的竞争进入了全新的阶段。

AI领域的高水平竞争已经正式开始,这对产业的发展将带来积极的影响,也将推动相关企业不断创新和进步。

譬如,软通动力1月4日投资者活动关系记录表显示,公司全面升级AI战略,加速构建“算力、算法、数据”三位一体的硬科技创新生态和以AI咨询、AI模型开发、AI数据治理与安全、AI计算中心运营为核心的专业AI服务能力。

“依托泛金融领域子品牌软通金科,持续聚焦大模型产业化应用,深度参与AI大模型下软件工程领域相关标准的制定,对底层商业化大模型提出了一套检核标准和评测体系。公司推出的软通天璇2.0MaaS平台、自研EZ-Train模型微调工具、AIAgent及知识库引擎已经形成完整的技术支撑生态。”该公司指出。

商业化落地值得期待

21世纪经济报道记者注意到,我国人工智能产业正在得到越来越多的关注和支持,相关政策陆续出台为产业发展保驾护航。与此同时,多家头部科技公司已将AI放在企业战略突出位置,成为行业的“风向标”。

华泰证券1月5日研报称,回顾2023年,计算机产业正在经历几个重要的产业变革,其中AI和数据要素是过去一年反复被提及的话题。从产业周期来看,AI产业和数据要素产业都处于发展阶段的早期,技术正在逐步成熟并向产品转化,但从产品到商品还需要时间继续演化。

上述研报认为,2024年或将是两大主线商业化落地的一年,是从产业预期到产业兑现的节点,有望逐步从理想走入现实。具体来看,AI产业主要关注模型、算力、应用三大核心环节的演化,数据要素需要聚焦商业化落地进展。

值得注意的是,以深市上市公司为例,不少人工智能产业链上的企业正在加紧相关布局。

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