AI行业专题：美股市场、一级机构、企业端，三大维度看AI海外投资-20230619-西南证券-55页_4mb

AI海外投资专题总结

核心内容

本报告从美股市场、一级机构、企业端三个维度分析了AI领域的海外投资趋势和格局，指出AI技术的快速发展正在推动相关行业投资和企业布局的显著变化。

主要观点

美股市场表现

1. 板块涨幅显著：自2022年11月30日ChatGPT推出至2023年6月13日，标普500通信服务和信息技术板块分别上涨28.1%和27.5%。
2. 个股涨势强劲：算法、算力及应用领域的个股表现突出。
   • 模型层：微软上涨39.7%，谷歌上涨30.1%，脸书上涨147.9%，亚马逊上涨37.0%。
   • 算力层：英伟达上涨162.4%，超威半导体上涨69.7%，高通上涨7.2%。
   • 应用层：C3.AI上涨251.9%，赛富时上涨37.8%，奥多比上涨46.6%，Snap上涨5.1%，Shopify上涨71.8%。
3. 估值高位：截至2023年6月13日，标普500通信服务和信息技术板块的PE(TTM)处于历史高位，分别位于近3年的75.6%和97.4%。

一级机构投资趋势

1. 创投活跃：2022年Q4，创投公司是海外AI投资的主要力量，占比达32%。
2. 投资方向延伸：VC投资从底层技术向应用和服务层延伸，关注AI+企业软件、智能机器人等应用领域。
3. 融资情况：2022年全球AI融资额约459亿美元，交易数量约2956笔，同比下降约10%。
4. 热门项目：类ChatGPT产品和AI助手是当前融资热点，如Character.AI（1.5亿美元A轮）、Adept AI（3.5亿美元B轮）、Anthropic（3亿美元B轮）等。

企业端布局

1. OpenAI引领：OpenAI通过推出插件，增强ChatGPT的功能，使其具备联网、代码解释和知识检索能力，推动AI应用生态的形成。
2. 应用创新：多家企业切入不同AI应用场景，如NotionAI（办公协作）、Midjourney（图像创作）、Jasper（广告营销）、Slack（企业流程管理）等，推动效率提升。
3. 盈利模式：模型厂商主要通过B端业务实现变现，初创企业则多采用C端订阅制。

关键信息

美股市场

• 科技巨头：微软、谷歌、亚马逊、脸书均通过AI技术提升产品竞争力。
  • 微软通过与OpenAI深度融合，推动AI赋能产品线，提升市占率和业绩。
  • 谷歌在AI底层技术积累深厚，推出轻量化模型Gecko，有望在移动设备上运行。
  • 亚马逊通过AI技术优化广告业务，推出自研模型Titan和工具Bedrock，增强AWS竞争力。
  • 脸书（Meta）在计算机视觉领域布局，推出SAM模型，提升APP用户粘性和广告变现效率。
• 芯片厂商：英伟达、超威半导体、高通在算力领域表现突出。
  • 英伟达推出H100 NVL、GH200超级计算机等，满足AI大模型训练需求。
  • 超威半导体推出MI300 GPU，提升AI性能和市场竞争力。
  • 高通聚焦边缘侧AI应用，推动本地运行大模型，如Stable Diffusion。

一级机构

• 融资趋势：2022年全球AI融资额约459亿美元，技术层投资占比下降，应用层投资增加。
• 热门领域：企业软件、机器人、AI视频压缩、网络安全、AI助手等成为投资热点。
• 代表案例：Character.AI、Adept AI、Anthropic、Cohere、Lavender、Keen Technologies等企业获得融资，均具备大厂背景或技术优势。

企业端

• OpenAI：通过插件增强AI能力，推动商业化落地，探索API应用和订阅服务。
• 应用创新企业：如NotionAI、Midjourney、Jasper等，各具特色，覆盖办公、图像创作、广告营销等领域。
• 盈利模式：模型厂商以B端业务为主，初创公司以订阅制实现商业化，未来若产品与场景融合，有望实现“用户增长+高付费转化+定价溢价”飞轮效应。

相关标的

• 模型层：微软（MSFT.O）、谷歌（GOOG.O）、亚马逊（AMZN.O）、脸书（META.O）
• 算力层：英伟达（NVDA.O）、超威半导体（AMD.O）、高通（QCOM.O）
• 应用层：赛富时（CRM.N）、Shopify（SHOP.N）、C3.AI、奥多比（ADBE.O）等

风险提示

• 技术发展不及预期：AI技术发展可能受制于计算能力、数据获取等限制。
• 商业落地不及预期：AI产品在实际应用中可能面临用户接受度、技术整合等挑战。
• 伦理与虚假信息风险：AI技术可能引发伦理争议、虚假信息传播等问题。

结论

AI技术正以前所未有的速度推动海外投资热潮，科技巨头和芯片厂商在算力和模型层面持续发力，创投机构加速从技术层向应用层延伸，企业端的创新应用不断落地，形成新的盈利模式。未来，AI在各个行业的深入应用和商业化落地将是关键。