本篇为天风证券副总裁、研究所所长赵晓光在天风证券“青云之志”2023三季度策略会上作题目为《过去四个月，AI发生了什么变化？》的致辞。

赵晓光首先以丹纳赫公司为例，说明企业精细化运营能力的重要性，而他随之指出，如何使用GPT为代表的信息化技术，提升企业运营能力，也是很重要的。

关于GPT，赵晓光在3.15日即发表过题为“这一轮数据革命的终局”的相关演讲，他明确指出这是一个很大的机会，但同时瓶颈在于数据来源。GPT一定是改变人类的事情，我们要关注的是未来，会带来什么样的机会，投资会往哪里走。

而自3月他发表演讲之后，4个月期间发生了什么变化？赵晓光认为主要体现在三个方面：第一，GPT成为科技创新的发动机；第二，GPT触发新技术进入正反馈闭环循环；第三，数据在哪里，哪里就有机会。

他总结到，这次GPT的革命是未来经济发展最根本的生产力，更是最根本的生产关系。如果放大到几十年的周期看，我们现在处在前一个科技革命的结束和新一轮科技革命的开始，这个周期很难花一两年就全部演绎完，需要10年或者更长的周期。但如果能够跟上这10年投资的趋势，在我们的职业生涯中或许就已经足够。

会议实录

尊敬的各位领导，非常欢迎大家来到古城西安，也深刻感受到西安作为网红城市的氛围。我相信最近大家对整个经济的前景以及未来的形势有很多的关注和诸多的疑问。

大家回顾过去两年的时间，每次会议我讲的内容，比如去年七月份我们看好信创，去年10月系统看好底部的TMT，今年3月15日全面阐述GPT的逻辑，今年5月以“智能手机”为例论述“底部的魅力”，我相信听了我演讲的客户都能受益。

我们的研究判断在于天风研究花了两年时间打造的四位一体研究体系，是有理有据的，都是在底部给大家找到了很多的机会。今天主要花有限的时间，围绕GPT最新的研究，跟大家进一步讨论下趋势。

讲GPT之前，先讲一个小插曲。最近我花了很多时间研究一个非常有特点的美国上市公司“丹纳赫”，近几年几乎所有业务毛利率50%以上，净利率非常稳定在20%以上，上市以来最高涨幅1000倍，最高市值人民币2万亿左右。公司所有的业务是在仪器仪表行业经过上百次的并购形成，大家很难想象，两万亿的市值公司全球总部只有30-40人。

我跟他们几条线的人员进行了深入交流，看他们怎么进行管理的，怎么进行并购的。结论，其成功很重要的一点就是极其精细化的运营，即DBS模型和运营体系。不管是企业还是行业，短期的变化是直接原因导致的，长期的变化，是根本原因塑造的。对企业来说，根本原因就是企业的运营管理体系。

过去一段时间，中国的不少企业一直受到两个因素的影响，一是互联网思维，二是使用资本的杠杆，进行扩张，但是在运营管理特别是精益化的管理上是比较差的。如果我们把周期拉长看，漫长的企业周期其实来自于我们眼前精益求精的每一步。除了传统的企业运营管理方法，如何使用GPT为代表的信息化技术，提升企业运营能力，也是很重要的。

回到科技趋势。以更长的历史视角来看，如果站在10年到20年的周期，我认为我们现在只是处在一轮科技浪潮的起点，就如同回顾过去五十年，每一次科技变化带来的浪潮一样，但这一次范围更广泛、影响更深度、变化更本质。

观点回顾——GPT是很大的机会，但瓶颈在于数据来源

大家可以看一下，3月15日我在北京的演讲，“这一轮数据革命的终局”，是非常有前瞻性的。

一是我很明确的告诉大家，这是一个很大的机会，按照逻辑，英伟达、微软以及每个领域中最核心的公司，都是比较值得关注的机会。我们把这一轮GPT革命的三个底层本质阐述的很清晰，即数据、云、逆向。

二是，好的研究不能只是一味喊多，更应该推演过程和逻辑，找到困局和破局。当时我们就提出，GPT未来会遇到一些瓶颈，这个瓶颈就是数据来源。

大家看OpenAI最近的运营数据开始遇到瓶颈，最近极客公园有一篇文章，半年后整个人类产生的数据可能会被GPT挖掘的差不多了，没有新的东西了。

这些在三月份我都讲过，我查了下当时我的观点，“但是，如果以这个视角去看，以数据的来源、数据的处理和数据的输出三个思维去看，ChatGPT未来一段时间很快就会遇到瓶颈，瓶颈在哪里？GPT无法解决数据来源更加丰富的问题，他只是过去拿到了开源的互联网的这些数据，他无法解决用户的个性化问题。”

当然更重要的是根据这些现象我们怎么推理出下一步的机会。毫无疑问，GPT一定是改变人类的事情，大家要站在很高的高度，它未来和各行各业、各个环节都是紧密相关的。我们要关注的是未来，会带来什么样的机会，投资会往哪里走。

我们天风证券正在打造四维一体的研究体系，这个研究体系是代表未来的，这个体系在GPT上会有一个非常好的实践，就是从上游核心芯片看下游，从下游最终用户推导上游。科学研究最核心的是把握本质，跟踪变化。

过去四个月，AI发生了什么变化？

ChatGPT发布后，每个月的速度在发生迭代和变化。距离3.15我们的观点发布，在过去四个月中GPT到底发生了什么变化？主要是三方面。

第一，GPT成为科技创新的发动机。

1、过去我们有三个行业，有伟大前景但一直停滞不前，就是机器人、无人驾驶和元宇宙。这三个行业十年前就是大家寄予希望的未来产业，但搞了十年并没有显著的变化和进步。这一轮GPT显著加快了这三个技术的变化。

以机器人领域为例 ，用GPT做机器人控制器的开发，适配简单，成本很低，插件快捷，大幅加快机器人研发速度。

以元宇宙为例 ，元宇宙的核心在由内容打造的场景，场景必须要非常真实，所以很难做。原来100分钟的视频可能需要100人的团队工作半年才能做出来，而有了GTP可能10分钟就能够做出来。GPT背景下，大家要高度重视苹果的visionpro带来的元宇宙拐点。

以智能驾驶为例 ，马斯克为什么敢说到年底智能驾驶技术成熟，背后也是GPT的支持。

2、除了这三大技术，还有一个非常重要的逻辑，GPT会大幅加快科学技术到产业化的转化速度，降低转化成本，即通过GPT赋能仿真技术。

我给大家说一个案例， 我跟一个头部的半导体材料研究院院长交流，他们说 GPT会带来仿真能力指数级的增强，从而大幅缩短研发周期 。他们院长告诉我，他们过去研发一个半导体材料要三年的周期，需要买设备，设备定制周期是6到12个月，买来之后还需要调试，然后再反复做试验和调整。而现在通过500片GPU，两个月就可以做出来，并且工艺非常好。如果再发展迭代下去，未来研发周期可能缩短到10天。

大家可以想到， 未来做化工材料、军工材料、电子材料、食品材料以及医药材料的研发，特别是中药，这方面的GPT也在大幅度的加快 。

这一轮GPT起来以后，可能从根本上改变了最重要的科研技术转化周期，特别是改变我们的研发体系， 在这个环节中有一个很重要的领域就是仿真领域 ，未来中国应对全球的竞争，科研体系是非常重要的。而科研体系的最核心，除了机制体制和重视外，我认为GPT是根技术和根原因。

事实上，我们跟踪一家英伟达授权的专注高校科研市场的ai服务器公司，我们发现来自于高校领域大规模地需要GPT来进行研究和研发，来自科研领域的AI需求指数级增长。

3、如果以更宏大的视角，GPT和web3.0结合，从本质上可以改变企业组织形式、商业体系。以企业为核心，会变成以产品为核心的分工体系。这是一个很深远的问题，我本人进行了很长期的深度思考，时间关系，我们可以下一个深入探讨。

第二，GPT触发新技术进入正反馈闭环循环。

过去很多技术的困局在于，企业投钱进行研发和采购新技术、用户购买新技术和服务，但买了后效果不行，没有人用，很快进入死胡同。无论是机器人、无人驾驶还是元宇宙都是如此。科技产业的规律就是非线性和拐点。

而这一轮的GPT形成了闭环，效果越好、用户越用、数据越多，企业越受益，然后再继续买设备投入研发，进入了正反馈的循环。

我们做了两期中国100家CIO的调研问卷， 过去中国的IT支出主要是系统集成和ERP，但这些解决不了问题，没有形成闭环的反馈。但现在，我认为这轮GPT之后确实是有用的，是很有用的，所以就需要反复的投入 。

很多人认为GPT已经涨了四个月，是不是就结束了呢？我认为大概率不是，它已经形成了非常好的正反馈，从根本上突破了过去的困局，实现了技术的正反馈，这是第二点，正反馈是所有商业模式中最重要的。

第三，数据在哪里，哪里就有机会

如前所述，无论是OpenAI的数据还是从各种文献材料看，现在GPT很快会面临一个问题，就是没有了数据。没有数据就没有办法有新的技术创新，我们就要解决问题，那数据在哪里，哪里就有机会。

我认为数据在三个领域

第一个领域，无论是高通还是手机巨头们都瞄准的智能手机端。因为智能手机是我们24小时的陪伴，如果gpt成为我们生活和工作中的不可缺少的部分，一定是通过智能手机，手机一定是科技巨头们目前最重要的战场，最快速可以切入的战场。

而在手机端不能全靠云计算，一定需要混合计算、边缘计算 ，有了边缘计算以后带来整个算力的要求是四倍的增长，就是从6T到30T。 所以可以关注主芯片相关的通信芯片、相关的存储芯片、通讯芯片、相关的模组以及散热 ，多说一句，散热可能是未来很重要的方向，会通过一些材料技术的突破来解决散热的问题。

手机端一定是我们非常重要的入口，这是我5月份给大家提到的，现在手机龙头的公司体现了不错的涨幅，大家一定要关注这些。手机端一定会成为我们未来非常重要的智能助手。

根据二八法则，任何一个技术的80%会做简单的事情，我们先把这些简单的问题解决好，不能上来就做最复杂的东西。而在手机端恰恰不需要那么复杂，GPT会在我们衣食住行吃喝玩乐教育健康社交各个环节，更好地、更精准地、更高效率地服务我们。

所以我认为智能手机从五月份开始到未来依然是一个被严重低估的行业，行业内卷结束了，没有人再扩产了，没有人做资本开支了，没有库存，没有扩张，业绩、估值均处于历史相对底部。以芯片龙头高通为例，才12倍pe。

第二个领域，数据来自于场景，而元宇宙通过打造场景让我们挖掘出新的数据金矿出来。

第三个领域，在ToB端怎么解决数据，物联网是非常重要的。物联网涉及到行业的深度信息化。最近先知先觉的企业已经开始建设to B端的相关业务。英伟达等龙头企业在积极拓展产业应用，跑产业圈数据，未来to B的行业深度信息化，是GPT的金矿和未来。

关于第二个元宇宙和第三个物联网，前期我们已经很多次阐述逻辑，在这里不再展开。

我们只是处在一轮科技大浪潮的起点

这次GPT的革命是未来经济发展最根本的生产力，更是最根本的生产关系。如果放大到几十年的周期看，我们现在处在前一个科技革命的结束和新一轮科技革命的开始，这个周期很难指望花一两年就全部演绎完，需要10年的周期或者更长的周期来实现。但对我们来说，如果能够跟上这10年投资的趋势，在我们的职业生涯中或许就已经足够。

两个近期的思考

第一，关于行业景气，我最近交流了三家全球性的公司，一家德国、一家日本、一家美国，他们在一些业务上在全球是独家垄断的，覆盖工业、电子、家电、汽车、新能源等各领域，他们可以非常敏感性的反映景气变化。

从6月底开始下游各行业数据开始好转，现在处在清库存的结束，补库存的开始。我们这两年搭建的“芯智库”团队，会从芯片角度继续跟踪各下游景气变化，及时汇报。

第二，我们认为中国未来会进入一个基于产业的并购时代，这个不仅跟我们的举国体制有关，还跟全球的科技巨头发展规律息息相关。在这个赛道上我们未来以专业化、科学化的深度研究为核心，应该能为中国企业做大做强做出贡献。