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挑干的唠:百融云 AI 大模型强在哪?

当你用缠论波浪计算沪指周线级别调整低点,AH 股可以给你表演什么叫单日跌破平台;当你质问基金经理为何还死守白酒新能源不调仓 AI,公募可以研究如何把基金实时净值估算功能下线。中报前最后一个月的 AH 股,抱怨行情差没有用,因为总有人比你更负重前行。

盘面无需赘述,既然 AI 是中期主线,那就不可能只有算力端和传媒娱乐一直涨。对比曾经也是中线抱团的赛道股,新能源不能没有电池、光伏不能没有逆变器、半导体不能没有晶圆厂,如今 AI 不能抛弃大模型,就像西方不能失去耶路撒冷。大模型卷到现在,什么样的公司才能胜出?今天咱们挑干的唠,坐稳咱发车。

现在火爆的 AI,源于深度神经网络的兴起,也就让 AI 进入了统计分类深度模型时代,这种模型比以往模型更泛化,可以通过提取不同特征值应用于不同场景。但在 2018 年-2019 年,双下降现象的发现打破了原有的人工智能发展格局。双下降现象翻译成普通话就是,以往的数学理论表明,随着参数增多、模型增大,过拟合导致的模型误差会先下降后上升,这就让找到精度最高误差最小的点成为模型调整的目标。但后来不断发展,开发者发现如果继续不设上限的增大模型,模型误差会在升高后第二次降低,这就让 AI 进入了大模型时代。

但大模型需要投入的算力成本,就连炒股看研报的人都明白。所以连 Open AI 去年都仍然亏损 5.4 亿美元,国内高喊自己也是千亿级别参数的公司,有没有能拿出 5 亿人民币搞研发的?那不说研发费,5 亿货币资金储备有没有?所以股市当中的去伪存真,就是找到谁在用勤工俭学的身份给大家讲富二代的故事。

咱认真思考,大模型作为 AI 的底层工具,进入中国 C 端市场,有几个连杀毒软件都不愿意掏钱的老百姓会给大模型付费?B 端碎片化又很高,各个行业需要的解决方案和能被公开的不加密训练数据都不一样。就像开发一款游戏,大模型只能帮助游戏公司创作原画,但 2D 到 3D 建模充满了错误,那怎么降本增效?

所以对于一些容错率非常低的行业,一点都不能含糊,就像金融业,如果算错一个小数点,那都不只是明天不用来上班的事儿。所以少数能挣钱的 B 端大模型,必须市场空间足够大、深刻了解行业、有独特的信息积累、有充足的资金储备。金融 AI 大模型是为数不多的可投资选择,而像百融云-W(6608.HK)这种有天然信息积累的 AI+SaaS 企业,是可选择当中的少数派。$百融云-W.HK 

百融云的客户主要是以银行为主的金融业,它来帮助银行业补充用户画像,甄别用户贷款意愿和还款能力、完成贷款申请自动审批。咱算一笔账,取近年中国的中长期贷款 30 万亿均值来算,主要包括房贷、装修贷款等等,考虑余额、借款周期长短、人均中长期贷款中位数 30 万元,那么中国的中长期贷款需求者就有 1 亿人;扣除中长期贷款,近年来我国短期贷款均值还有 20 万亿,包括各类信用贷、消费贷、信用卡透支,取人均值 5 万元,那短贷也有将近 3.8 亿人。只有借助百融云这种积累了贷款申请者行为信息的第三方金融 AI+SaaS 厂商,才能甄别贷款申请者的需求和还款能力,保证银行贷款规模和收益。

所以作为已经成立了 9 年的百融云,该公司的信息积累领跑同业,更重要的是这些信息积累,直接可以用于训练金融 AI 大模型。百融云目前已经累计为 7000 家金融机构提供信息服务,咱们满打满算,中国一共才有多少金融机构啊对吧?那如果有平台型公司想入局怎么办?这些金融业的信息,我不觉得哪家公司能在浏览器里边爬虫拿得到,点到为止,剩余的话你我心知肚明。

金融 AI 大模型的商业模式是什么?说白了怎么挣钱?主要有两个:要么根据客户的需求进行定制化开发、要么等到数据确权政策落地后出售训练所用的信息。那如果一家企业不像百融云这样,有天然的信息积累和 AI 业务线,它怎么可能赚到钱呢?

2023 年一季报显示,百融云一季度实现营收 5.66 亿元,同比增幅 25%;基于自研 AI 平台的第一大业务 “智能分析与运营” 收入同比增幅 41% 至 2.81 亿元;百融云自身的 AI 产品线 “智能运营服务”,收入较去年同期增长 68%;22 年年报显示公司现金及等价物共计近 40 亿元,这都是百融云敢升级金融 AI 大模型的底气。

事实证明,最近指数磨底期,不买 AI 你就是赚不到钱,别等到再错过大模型补涨之后,才发现连少亏钱和抱怨的机会都是市场赏给你的。

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