AI“再造” 一个微软？没那么容易

自 2023 年初 Chatgpt 横空出世以来，在科技界，人工智能（AI）无疑是最大的热点，各大科技企业扎堆涌入。而资本市场内，无论美股或 A 股，和 AI 相关的公司股价也普遍是 “鸡犬升天”，年内股价翻倍的比比皆是。

然而无论是以 Chatgpt 为代表，能理解并输出自然语言的大模型（LLM），还是能画图、写诗、乃至做视频的 Generative AI，都仍在落地初期。虽然直觉上，AI 应用大概率会给我们的生活和工作带来显著的变化。但实际 AI 的功能体验如何，从投资的角度，AI 又能否给企业带来显著的业绩增长？

为了回答上述问题，本文将以和 OpenAI 深度绑定，AI 应用落地最快的微软为例，尝试演绎判断 AI 在哪些方向，又能带来多大规模的业绩增长。结论如下：

1、AI 功能目前的体验：海豚君认为这轮 AI 浪潮的核心点是围绕 “语言” 而非 “智能” 的。目前推出的 AI 功能的核心差异是能理解人类自然语言 “宽泛” 的命令，而非真具备推理、分析、预测此类狭义的 “智慧”。

但 “宽泛的” 语言命令，也导致了结果的 “宽泛”。因此，目前人工智能更适用于围绕语言的非精确任务。但在严谨的工作任务上，大概率不会有 “亮眼的表现”。总体上，AI 功能整体上目前只是 “锦上添花” 而并非真正的革新。

2、AI 业绩的落地，应当是先供给端，后消费端。短期内，面向用户的 AI 功能大概率无法产生可观的收入。原因包括：①当前 AI 的体验并不完善，用户付费意愿不会高，②搜索、社交、电商等平台服务本就是对用户免费，向商家收费，AI 时代大概率也仍会如此，③目前各主流玩家都在推出 AI 功能，若没有玩家能提供真正差异化的 AI 功能，难以凭借同质功能定价或改变现有竞争格局。

3、“卖铲人” 才是真正的受益者。虽然中短期内直接向用户变现的空间不大，但出于长期的可能性，和 “竞争对手有我也必须有” 的需求，企业在 AI 功能上的投入则很可能长期存在。而除了 CPU、服务器等确定性最高的硬件供应商外，云计算供应商同样是能直接受益 AI 投入周期的。相比微软自身提供的 AI 功能，辅助训练和部署 AI 功能的 Azure 云才是价值所在。

4、AI 真正革命前，潜在业绩增量并不惊人。据海豚君的测算，基于 AI 中期内尚不能真正获得 “智能” 的假设，我们测算出 AI 训练给云计算平台能带来的潜在总收入规模约数十亿美元。而维持 AI 功能的运营给云计算提供商带来的年收入规模约在数百亿美元。

再考虑单个公司能获取的市占率，相比微软年化超 2000 亿美金的收入，收入增量的比重仍是相当有限的。

因此，在 AI 真能革新世界或者至少显著改变行业格局前，并不能显著影响巨头公司的业绩。由于其业绩目前无法证实，但也无法证伪，股价也在美好想象的甜蜜阶段。

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一、这次 AI 浪潮是真革命吗？

在从 “投资人” 的角度看待本次 AI 浪潮会产生哪些投资机会，对相关公司的业绩有何影响之前。海豚君认为，先从一个 “使用者” 的角度，来看待目前 AI 实际能起到何种程度的效果，能让我们更好的理解这轮 AI 浪潮会走多久和多远。

微软凭借和 OpenAI 的深度绑定，在业内最先推出了多种包含了 AI 功能的产品和服务，全面涵盖了旗下搜索、的办公、和企业管理等多项业务。我们就从简要介绍这些新功能/产品入手，展开本文的讨论。

1、New Bing 搜索

由于问答是语言大模型最天然的应用形式，搜索引擎 Bing 在微软各产品中最先接入了 AI 模型（被称为 New Bing）。由下图可见，相比传统的搜索模型，AI+ 搜索的核心优势在于： ① 大模型能理解自然语言，并非单纯地关键字匹配，更精准地理解用户需求；② AI 会主动筛选总结答案，并能输出文字、表格、图片多种形式，一定程度上提高效率；③ 接入搜索引擎后，弥补了大模型不能获取实时信息的缺点。

另在，除了在 New Bing 网页上，微软在Edge 的侧边栏也内嵌了 AI 插件，用户能随时调出 AI+ 搜索等功能，无需先打开搜索网页，当用户使用 AI+ 搜索的频次提升时，会有所削弱搜索网站的入口地位。

不过类似硬币的一体两面，AI+ 搜索当前的缺陷也非常明显： ① AI+ 搜索返回结果的准确度和可信性依旧不高，即使联网后捏造信息的情况依旧普遍，② AI 会 “主观” 对答案进行总结和筛选，也导致了答案未必客观或完整。

结合海豚君自身使用体验，AI+ 搜素（大语言模型）目前在准确度要求不高的情况下有更多的使用场景（但绝对频次也不会很高），而在工作等要求严谨的情景下，由于 AI 较大的不确定性，对传统人工搜索替代率比较低。

2、Office Copilot

除了搜索引擎外，办公软件同样是引入 AI 功能的主流方向，微软也推出了 Office Copilot 功能，将 GPT-4.0 的嵌入了 Word、Excel、PowerPoint 等各类办公软件，利用 AI 进一步提升办公自动化的能力。根据微软的演示，Copilot 的主要功能包括：

1）Word：AI 写作和润色。根据用户的提示词，自动生成文本、进行改写、总结摘要、美化排版等；

2）Excel：基于自然语言命令，自动数据处理和分析。能根据用户命令，自动化处理数据，并输出表格、图表或文字结论等结果。在一定程度上减少用户繁复处理数据、绘图绘表、和编制函数的时间和门槛。

3）PowerPoint：自动生成或优化演示文稿。可根据提供的 Word 等已有文稿，按要求自动生成 PPT 初稿。或者对已有 PPT 文稿进行页数增减、格式优化、生成备注或制作动画等。

4）Teams：总结要点、执行建议。Teams 是 Office pack 中的团队协同办公软件，加入 AI 功能后，可自动总结团体成员的发言要点（包括语言转文字）。并能生成会议纪要，智能生成 “待解决问题列表” 和任务模板等。

5）Business Chat

除了在 Office 产品内嵌入 AI 功能外，微软也新发布了一款据称能成为用户的 “私人助手” 的软件--Business Chat。类似于 Office Copilot，Business Chat 也能够进行要点总结，草拟工作流程，自动生成邮件答复、工作模板等功能。不同之处则是，Business Chat 能跨软件灵活调用和汇总横跨文档、演示文稿、电子邮件、联系人等各类应用程序的信息，提供全局性的辅助，有可能成为企业办公的新入口。

3、万物皆可 Copilot

而在上述 C 端用户会经常使用的功能外，微在旗下的多款 B 端应用内也引入了 Copilot 功能，举例来看例如：

1）面向程序开发者的 Github Copilot，能根据自然语言的指令编写简单的程序或对已有程序进行测试、优化；

2）面向企业流程的 Dynamics Copilot，利用 AI 功能在销售、客服（CRM）和运维、供应链（ERP）等管理软件中，自动完成数据录入、流程操作、邮件编写、设计方案等功能。

实际除了上述举例外，微软在生产力板块内（P&BP）的其他软件内也普遍都应用了 AI，海豚君就不一一描述。概括来看，现阶段 AI 在生产力软件中的作用，主要集中在两方面：①是减少用户在简单重复工作上的耗费，② 提供文案、方案、代码上初步的建议。

4、“语言” 而非 “智能” 革命，AI 暂只是锦上添花

而上述Copilot 的 AI 功能相比原有的 PPT 模板、Excel 自动填充、推荐图表等功能，最显著的优势在于，嵌入 AI 后能直接理解自然语言给出的指令，并有了一定的文本创作能力。但优势、劣势一体两面，由于输入的命令是 “宽泛且概括” 的自然语言，输出的答案自然也较难精确且统一。

虽然 Office Copilot 仍处在小范围测试阶段，海豚君未能实际体验。但可以推测，在办公场景下AI 功能目前仍只是现有功能的 “锦上添花”，尚没有显著提升工作效率、或者胜任合格的助手这样质变的能力。

或者更 “武断” 的说，目前所谓的 AI 革命，实际是语言的革命，实际的革新点是从只能理解机器语言，到能理解人类的自然语言，而非机器具备了推理、分析、预测这种狭义的 “智能”。

二、AI 的赚钱机会在哪？

通过上文对已推出的 AI 功能的介绍，海豚君的结论是，从 “使用者” 的角度，AI 在生产力方面尚不能带来显著的效率提升和增量价值。但作为 “投资人” 的身份，实际应用尚在落地初期，并不意味着 AI 相关产业没有真实的投资机会。

因此，我们下一个需要探讨的问题即AI 到底有望为相关企业（本文主要以微软为例）带来哪些增长收入？来源哪里？规模多少？

对上述问题，海豚君的判断是：现阶段大多数 AI 应用尚无法大范围或定价较高地向使用者收费。但海豚君也相信 AI 具备革新数字产业乃至全社会的潜力，行业龙头和细分赛道的创业公司对 AI 功能的研发和投入大概率会持续相当长的时间。而这跨越数年的投入过程，意味着卖生产 AI 工具的企业，例如 GPU 制造商、云计算提供商等，才是现阶段最受益的公司。

一句话概括，AI 浪潮释放业绩的节奏也会是先供给端后用户端，先上游后下游。

1、AI 要重塑 C 端格局，绝非一日之功

我们先来分析 AI 应用直接面向使用者收费并从中盈利，或者说改变 C 端产品竞争格局的可能性并不高。

首先，从一个产品最根本的使用价值来看，我们的结论是目前大多数 AI 应用，相比原有的手动操作大概率没有显著的体验改善。个人用户在最初 “尝鲜” 过后，很少会为并不成熟的产品或功能付费。

其次，大多数情况下，无论是搜索网站、购物平台、或社交、娱乐平台，都并非 C 端用户直接付费，而都是卖家企业或广告主间接付费的模式。即便后续功能成熟后，面向个人用户的 AI 功能，很大一部分仍可能是免费提供的。

并且服务提供商间的相互竞争，同样意味着 AI 未必能显著改变目前的市场格局，无论海外的 FAMG，还是国内的 BAT，都陆续推出了自家的 AI 或者语言大模型。且仍以搜索引擎为例，虽然 Bing 凭借 Chatgpt 的先发优势，最早发布了 AI 助手，但 Google 和百度后续也很迅速的跟进了自家的 AI 功能。

实际上，对于海豚君 “汇总主要股指涨幅 “的指令，Google 旗下的 Bard 和百度的文心一言比 Bing 有更好的格式，和更全面的答案，大有后来追上之势（但遗憾的是三个 AI 助手的答案都不正确）。

由于 AI 功能目前本就不完善，而各互联网巨头也没有在 AI 功能体验式拉开显著差距，自然也不可能靠 AI 显著改变当前搜索、电商、或是娱乐平台的竞争格局。

且根据统计数据来看，虽然 Bing 的市占率在接入 GPT-4 后从趋势上有所增长，但由下图清晰可见，截至 23 年 5 月 Bing 的总市占率仍是不足 5% 的 “nobody”，在极低的基数下，即便 Bing 的市占有所提升，实际对整个行业而言仍是无足轻重的。

若悲观一些的演绎，在竞争充分、供给过剩的行业内，中短期内 AI 功能会成为 “所有人有等于所有人没有” 的 “累赘”。难以带来额外的收入或流量，但运行 AI 功能的额外费用却无法避免。

2、“卖铲人” 才是目前 AI 浪潮的最大赢家

然而 “彼之砒霜可能是我之蜜糖”， C 端平台为了维护 AI 功能所必须的支出，也就意味着 “卖铲人” 可观的收入。因此逻辑上，上游的 GPU、服务器、乃至内存等各类硬件，是本次 AI 浪潮中最先也最确定会收益的，中美股市中的相关股票标的涨幅也已反映了上述逻辑。

但除了硬件，云计算服务商也同样是研发和维护 AI 功能不可或缺的上游。微软或许暂时不能从 New Bing 或 Office Copilot 等功能中获得可观的盈利，支持 AI 功能实现的 Azure 等云服务才是真正的价值所在。

1）微软掘金也卖铲

据 OpeanAI CEO 的叙述，各代 GPT 模型的研发和运行大部分都是基于 Azure 云平台实现的。实际上在早先举行的微软 Build 大会上，微软就公布了数款辅助部署或开发 AI 功能的云服务产品，包括：① Azure OpenAI Service 允许用户直接使用已部署的 OpenAI 接口，并结合用户自有数据调教出专用的 AI 助手，和 ② Azure AI Studio 帮助开发者创建、训练、部署自己的 AI 大模型。微软在自己掘金 AI 时，同样也做着 “卖铲人” 的角色。

那么下一个问题，靠 “卖铲” 给其他 AI 开发者、或服务提供商有望给微软带来多少体量的新增收入？我们也分 AI 的训练成本和后续维护 AI 的运营成本来看。

2）AI 训练市场规模不超过数十亿美元？

先看训练成本，海豚君在先前Google 的文章中已提及，OpenAI 当初训练 GPT-3 模型（1750 亿参数）的单次成本超过了 4 百万美元。但据测算，基于如今更强的芯片算力，再训练一次 GPT-3 量级模型的成本已下降到 140 万美元左右。不过更高级，参数更多的模型，如 PaLM（5400 亿参数）的训练成本仍在千万美元以上。而参数超万亿的 GPT-4 训练成本据媒体报道已超过 1 亿美元。

虽然后续巨头公司为了争夺 AI 领域的领先地位，可能会进一步推高模型的规模和训练成本，但大概率也仅限于 FAMG 和 BAT 等少数巨头，且巨头们都自有算力资源，能对外贡献的收入可能不多。因此，对微软等云服务商而言，AI 相关的增量收入应当主要来自直接使用或调整现有模型的中小企业。

作为估算，海豚君假设中小企业平均训练模型的单次成本在数百万美元，中期内训练中小模型的潜在需求量可能在数百到小几千次这个量级。可以估算对云服务商，来自 AI 模型训练的潜在总收入规模应当为数十亿美元。这种体量对年入百亿的云计算巨头而言，价值并不大。

3）AI 运营有年化千亿美金的市场规模？

相比训练成本，AI 功能的运营维护市场规模更大。根据海豚君先前的测算，调用 Chatgpt 给出 30-50 字的回答的单次成本约 1-2 美分之间，考虑到后续算力提升，成本下降的空间，我们假设中期内 AI 单次回复成本为 1 美分。

我们认为 AI 功能使用的用户范围极广（几乎适配所有人），潜在的用户渗透率很高。为了估算，我们基于中期内 AI 功能全面铺开（但也尚未实现强智能，真能改变世界）的假设，推测全球会有小数十亿人是 AI 功能的活跃用户，日均使用 AI 小几次，可以算出一年的 AI 运营成本在数百亿到小千亿美元之间。但其中大部分访问会是巨头体内，云计算服务商潜在来自 3P 客户的年 AI 运营收入规模应当在小数百亿美元的规模。