美国当地时间3月18日下午，全球瞩目的英伟达2024 GTC大会在加州圣何塞SAP球场开幕。所谓GTC大会，是全球范围的GPU开发者行业聚会，提供培训和技术讲座，可以直接与来自英伟达和其他业界领先机构的嘉宾沟通交流。
在今年这场GTC大会上，不仅展示了由下一代计算架构Blackwell超级芯片而构建的AI超级计算机，也看到了自主机器人平台九款人形机器人的亮相，还领略了AI在生物医药、汽车、MR、机器人领域的应用，这些都让我们感受到了科技变革时代真的来了！
而在大会开幕式上的黄仁勋演讲中，“AI大模型及其应用”被多次提及，这对科技的发展有何至关重要的影响？近期TMT行业的上涨是否也与之有关、未来是否还能持续？我们一起来听听深耕TMT领域的刘金辉基金经理对此的解读吧！
“随着transformer模型被发明，我们能以惊人的速度扩展大型语言模型，实际上每六个月就能翻一番。而为了训练这些越来越大的模型，我们也需要更强的算力。”——2024GTC大会黄仁勋演讲
AI大模型发展方向是底层构架的革新，继而通用能力向AGI发展。但与国内公司关联度相对较小，国内发展情况与国外差距也较大。
大模型的革新和发展思路有三点：第一，发展多模态。例如GPT4-V，它可能不算纯原生的图模块，因为它是文本和图像两个大模型的结合。第二，探索如何提升大模型效率，但现在国内在算力上面临制约，这也是国内大模型厂商可以思考的方向。第三，发展AGI。AGI就是模拟真人，包括人的社交属性、情感，约等于一个通用AI。目前国内的大模型迭代速度相比2023年年初有所放缓，主要由于算力限制、人才短缺等，国内多模态与国外差距较大。
AI大模型的应用，与应用类型有关，不同应用都受益于这轮AI浪潮，但是不同应用的受益来源是粘性的增强还是渗透率的提升是有差异的。
从To B来看，大多数企业对大模型在企业内的应用是反应比较积极的，我们认为To B的确定性较强，国内的公司可能更有机会分享AI应用的大蛋糕。但是国内大多数企业目前大模型本身的能力还相对有限，国内的服务厂商将行业数据的隐私性要求和需求的本地化要求结合而做出相应的产品以服务于各类企业的能力目前仍处于打磨阶段。
从To C来看，大模型的应用做得比较好的主要包括口播、客服对话、效率办公和教育。不同应用都受益于这轮AI浪潮，有些应用类型已经进入平台期，这时就更需要关注用户粘性和渗透率。比如：写作类的创意Notion产品线目前也进入平台期，但是它相比GPT之前有大幅提升，主要来自用户的粘性或使用频率的提升，因为GPT给它带来了能力的提升。而PPT美化应用的提升更多来自于渗透率即用户数的提升，其使用频率反而是下降趋势。这两者的差异。
自2020年年中起，TMT板块没有特别大的全板块性行情：
截止2023年末，大家对包括二级市场表现在内的各方面预期都边际转弱。对于TMT有以下几个困扰点：第一，宏观环境一到两年维度上和长期上是怎样的，国内经济的拐点或信心的建立什么时候会到来，长期经济会是什么样。这在TMT中表现于投资者之前更为关注的偏向白马标的其实是被市场抛弃的，除非跟AI相关。第二，国产化机会的波动很大，美对芯片政策难以把握，处于不断博弈中，因此波动大。
进入2024年，受到政策、新产品新应用的落地及投资者情绪的回升，二级市场上也迎来了反弹，其中科技引领的TMT行业整体涨幅较大，TMT四大板块：传媒、计算机、通信、电子从申万一级指数来看，自2月6日以来涨幅分别为：33.05%、39.23%、34.28%、36.05%，远超主要宽基指数。（数据来源：iFinD，2024/2/6-2024/3/18）
从机会角度，我们认为TMT是比较好的方向。
首先政策方面，政策对科技板块的支持使得绝大多数的TMT领域是政策友好的，这是当下最重要的前提之一。
其次估值体系方面，从长期看，绝大多数TMT领域内的公司，只要其在2023年里与AI的关联度较低，其估值长期而言是较友好的。虽然2022-2023年宏观经济偏弱，相对PE不算太低，但绝对PE较低，并且包括TMT行业在内的各大行业中长期下的PB也很低，因此我们认为非AI部分的绝大多数公司估值相对较低。这个估值能否修复取决于中长期的信心。
最后成长中枢方面，TMT体量大，长期看成长中枢分子端的潜在增长率是下降的，但与之相匹配的是分母端也在下降趋势。很多白马股，有稳定现金流的企业对分母端的下降非常敏感，同时主题板块也类似地对分母端敏感，整体是友好的。因此总体来说，从政策友好性、估值、拉长分母端都对TMT板块以及TMT里的白马股相对友好。
$中欧中证机器人指数发起A(F020255)$ $中欧中证机器人指数发起C(F020256)$ $中欧中证芯片产业指数发起C(F020483)$
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