AI业绩变现的落地思考

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先说结论:如果AI想成为过去类似新能源一样的大行情,那么一定得有应用落地变现。否则的话行情会和19年炒5G的时候非常像,上半年基础设施的业绩是确定的(中军是中兴通讯,龙头是沪电股份),类比今年上半年的服务器和光模块。但是5G当年一直没有杀手级应用,所以下半年消费电子走了一波AirPods后并没有出现TMT的大行情,20年被新能源接棒。

大模型毫无疑问是比5G更宏大的叙事,应用的落地似乎也比5G更确定。现在无数商家在尝试用大模型在数字人、电商、教育、游戏、办公、搜索引擎、智能家居等场景落地,那么究竟哪些场景最快能产生实质性的业绩呢?

这里记录一下我的思考:

1、先说一个公式,业绩兑现程度=渗透率*客单价。这个是什么意思呢?虽然现在万物皆可AI+,各家都在宣布利好自己,但去伪存真的逻辑很简单:那就是有了大模型以后,要么你原有业务(产品)的渗透率能快速提升,要么你的客单价能提高,否则的话都兑现不了业绩。

公式如何理解?先看看反面,AI+电商或搜索引擎我就觉得不是一个好的落地场景,因为天猫等平台已经渗透率到顶了,也没有证据证明有了AI数字服务人你的电商平台就能多卖货(客单价提高),所以天猫+AI无非是保住基本盘不被颠覆而已。同样的逻辑还有AI+搜索引擎,虽然从范式上好像是革命性的,但并不能带给原有巨头估值的提升,比如百度已经70%市场份额了,360百分之30%,很难想象两家都有大模型的情况下会给竞争格局带来什么变化(反而有可能利好昆仑万维这种搜索的边缘玩家,因为可以实质性的带来份额的提升)。

同理,AI赋能原来各种传统智能家电也不看好,比如你跟你的电视机进行多轮对话并不会让你多买一台电视机(渗透率),也不会让你对电视机多掏一块钱(客单价)。

那么正面的例子可能有哪些呢?AI+教育确实有可能,不管你终端是学习机也好或者某款App也好,大模型确实可以带来产品力和交互体验的提升,换而言之就是渗透率的提升,比如ai学习机因为过去受制于产品力只有5%渗透率,现在有了大模型可能提高到30%甚至更高。同样的,AI+游戏也存在这个逻辑(游戏肯定不是每个人都在玩),因为NPC更加智能使得游戏更好玩或者玩法更多导致了渗透率的提升(游戏还存在客单价提高的可能),但游戏本身阿尔法更多一点。同理,智能音箱、陪护机器人等也可能受益。

前面两个例子都是渗透率的提升,还有一个场景就是渗透率不变,但是客单价提高。这个可能适用的就是AI+办公,比如Office虽然全民都在用了,但是因为更加智能,可以定制化收费的模块更多了。比如excel,很多人估计连函数都用不溜,更别说编程了,有了AI加持以后可以开放更多高级功能来定制化收费和辅助编程。另外AIGC还提供了很多新的办公应用场景,比如快速会议纪要、快速PPT等,这些不可能所有功能都免费,一定会有定制化收费的空间。

2、有人会问:AI的降本增效是不是也可以兑现业绩呢?我个人觉得这个逻辑有点不顺。

虽然道理很好理解:“以前我的营收是100块,成本是50块,现在有了大模型我可以裁人于是我的成本变成了30块,所以我的利润就多兑现了20块。”

但是,这里面真实情况要比这个复杂得多:第一,企业经营真实情况很难量化这20块是不是由于AI带来的,并且即便是,也很难把这20块留在财报上,大概率又会用到别的地方去。第二,股价的上涨更多的是看你景气度,也就是收入会不会涨,如果只是降本,我的营收还是100块,那么投资人也不会买账。第三,不光是AI可以降本增效,事实上所有的信息化和数字化工具都可以,历史上你见过有公司因为用了ERP而股价上涨的吗?

所以,业绩兑现落地最根本的方式还是渗透率(市场份额)和客单价的提高,别的都是锦上添花。

3、真正杀手级的应用可能都不是上面提到的这些,因为这些都是移动互联网的产物,而AI时代完全有可能有全新的智能硬件和场景出现。举个例子,现在美国一家startup做了一款个人AI档案的应用,融资非常火,创始人不得不录了一段BP路演的视频给投资人(因为拜访的投资人太多了)。这里面的应用就是可以随时记录你过去发生的事情:比如,大部分想不起来“上上周二中午我吃了什么,和谁吃了饭?”或者“3月10号跟我见面那个客户穿的是什么牌子的衣服?”但是有了这个AI助理之后你就可以跟它对话,因为GPT4多模态提供了图像识别能力和智能的语义归纳总结能力,跟“过去的自己”对话确实是一件非常有意思的事情。

基于此,我相信AI手机、AI耳机或者新的智能交互硬件一定会出现,期待着AI硬件的iPhone时刻。

再说一下评论区里别的朋友关心比较多的一些其他板块:

4、光模块和服务器等是确定受益的,并且肯定会有业绩兑现的。但中国制造就是卷,很快你就会发现竞争格局没法看了,趁着鱼尾行情赶紧多吃一点。光模块等参考逆变器、大储、户储等板块走势。

5、半导体现在就是一个纯贝塔的周期板块。其实半导体别看壁垒高一些,但是现在竞争格局比贸易战那个时候差多了,举个例子,工业气体这个行当19年能买的几乎就一个华特气体,这几年国家政策鼓励半导体在科创板各种上市,能买的标的太多了。所以半导体一定要等贝塔周期反转,不用太纠结个股的好坏。

6、数据要素看好,有预期差,这可是数字中国建设未来能落地能市场化的核心环节。估计好多人都不理解这是个啥东东,也不能理解为啥最近做出版的在涨。

7、如果还有朋友想问新能源的,那么我只能说现在新能源可能还有交易价值,有配置价值的个股非常稀缺了。

精彩讨论

随便谈谈2023-05-07 20:39

金桥信息,其实我挺好奇,什么黑科技,能将人工催收的高成本和违法风险直接降低到令人发指的地步?就没见一个人能将这个原理说清楚,如果人工暴力催收都无效,科技催收多打几个自动外呼电话就可以了?这道理说不通啊。。

门捷列夫学徒2023-05-07 16:51

这么说吧,过去20年GDP的高增长就是把土地要素市场化,你把数据理解成土地就行了

价值拉菲特2023-05-07 16:20

还有文本快速生成图片和视频功能,意味着小说转化为漫画以及电影的门槛进一步降低,这能给到IP价值快速变现的机会。

在看什么_2023-05-07 16:31

写的很好👍,但是提一个不同的视角,对实物产品或行业讲渗透率和客单价,比如新能源车,智能手机。但是针对虚拟产品或者数字行业,要讲流量重配和降本增效,比如$遥望科技(SZ002291)$ ,利用 AI 技术中台解决了直播电商人工选品(凭感觉和非实时数据)的低效,提高单位时间内和单位流量的下单成交率,同时降低退货率、控制投流硬成本。

再比如$金桥信息(SH603918)$ ,把人工催收的高成本和违法风险直接降低到令人发指的地步,通过平台模式吸纳“商户”入驻且批量处理案件,等同于流量抢夺。

以上两个案例就是典型的 AI 人工智能行业应用,而数字化软件系统的行业对此的效益反馈是非常快的,硬件反而比较慢,因为硬件还需要市场化推广和销售转化。

佩奇的小玉米2023-05-07 16:37

数据要素我有一个问题,那天看一个新闻说,GPT4.0已经把人类历史上所有的数据都学完了。以AI学习的速度,数据要素不是一次性的收入吗?

全部讨论

2023-05-07 17:40

AI降本这个事情中长期看并不能给企业带来竞争力,因为同行也会用AI降本。最后把将本的部分让利给客户,最后淘汰的是那些不用AI的同行。

门大,我上次问你 你说不看好ai➕金融 ,但是顺着你说的这些场景 如果同花顺出一个ai选股,ai盘中提示操作服务,类似现在的量化 但是由于科技进步肯定会比量化更智能 ,这个难道会没有市场?

2023-05-13 20:57

ai和金融如果有个应用可以将自己的思路变成公式或系统,绝对有人会愿意付费。有思路的不愿意将思路给别人来编制公式(系统),两交给ai这样是不是也是开发公司和顾客双赢。

2023-05-13 16:38

一直在想ai的应用变现在哪,作者提供了些思路。

2023-05-11 15:51

服务器+光模块相当于逆变器 大储 户储,等回调30-40%杀入。

2023-05-10 13:00

写的不错

2023-05-08 17:38

2023-05-08 16:13

业绩兑现程度=渗透率*客单价,数据要素如何变现? 久远、万达。。。

2023-05-08 12:25

AI赋能游戏动漫,既开源又节流。
AI赋能建筑设计,主要是节流,降本增效

2023-05-08 10:49

请问大佬,美国那一家做 AI 档案的产品名称或者公司名称您还记得吗?