警惕GPT模型的發(fā)展！
作者：文雨，編輯：小市妹
最近一段時間，AI股動輒翻倍的漲幅，在資本市場簡直是封神一般的存在。
但現在，我們要給它潑下一盆冷水。
【估值的壓力】
沒有只漲不跌的股票。
回顧歷史，每一次大的行情，其演繹路徑大致都要經過“炒估值——估值消化——業(yè)績驅動再上漲”三個階段。
比如2013-2015年的互聯網、2019-2021年的半導體以及2020-2021年的新能源行情。拔估值期間，指數漲幅大多在50%-80%之間，領頭個股的漲幅大約是200%-300%。隨后便進入回調，期間，前期漲幅的幾乎一半都要被回吐。
今年至今，AIGC指數已經漲超50%，領頭個股（如360）則已經翻了數倍。以史為鑒，此輪人工智能的炒作大概率已經進入估值驅動階段的尾聲。接下來將進入消化估值階段，能超額兌現業(yè)績的可以靠業(yè)績消化，大多數則需要通過殺股價來完成。
此外，華創(chuàng)證券近期還給出了一種衡量市場熱度過火與否的方法——相對成交熱度（成交額占比/市值占比）。
打個比方，假設整個市場總市值10000億，其中AI板塊1000億，整個市場一段時間內成交了2000億，AI占了150億。那么AI的相對成交熱度就是0.75。
歷史經驗表明，當某一板塊的相對成交熱度觸及高位后，半年內幾乎不會再有超額收益。例如，新能源的相對成交熱度在去年4-6月觸及歷史90%分位，在隨后的8-12月，萬得全A收益率為-8%，但中證新能源指數與光伏指數漲幅分別只有-24%和-15%，跑輸市場。
按此方法回溯，2021年10月-2022年1月的元宇宙，2020年7月-2021年2月的茅指數，其過程也都是如此。
現在整個A股的情況是，AIGC和人工智能指數的相對成交熱度在過去一個月極速飆升，紛紛創(chuàng)下歷史新高。
▲圖源：華創(chuàng)證券
綜合以上，當下A股的人工智能板塊已經面臨較大的估值壓力，不排除后市繼續(xù)上沖的可能，但理論上，下行的概率與潛在調整空間都要大于上行。除非行業(yè)能夠超預期發(fā)展，帶來新的想象空間。
從現實情況來看，這似乎也已經不可能。
【現實的阻力】
2022年11月30日，ChatGPT首發(fā)，最初只能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯等簡單任務。
然而隨后其便以人類始料未及的速度進化，目前GPT-4已經可以流暢準確地回答用戶各種問題，寫歌、譜曲、報稅、作詩無所不能，甚至連各類考試都能輕松拿下——司法考試排名前10%、SAT數學考試700分、生物奧林匹克競賽排名前1%。
繼續(xù)迭代下去，人類這一碳基生物很可能將被人工智能這一硅基生物打敗。
GPT-4誕生僅僅兩周后，包括馬斯克在內的1000多名科學界專家聯名呼吁暫停對GPT模型的訓練，以免該模型對人類造成不可控的潛在風險。
與此同時，各國政府也收緊了對GPT的管控，一股封殺浪潮已經襲來。
3月31日，意大利個人數據保護局對ChatGPT提出質疑，宣布即日起國內暫時禁止使用ChatGPT，并就ChatGPT侵犯用戶數據隱私展開調查。
4月3日，德國《商報》援引德國聯邦數據保護專員發(fā)言人的話稱，出于對數據安全保護的考慮，德國可能會效仿意大利，暫停使用ChatGPT。
加拿大聯邦隱私監(jiān)管機構宣布對ChatGPT的母公司OpenAI展開調查，原因是該公司涉嫌“未經同意收集、使用和披露個人信息”。
4月11日，中國國家互聯網信息辦公室正式發(fā)布《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》。意見稿擬規(guī)定，提供生成式人工智能服務應當要求用戶提供真實身份信息。利用生成式人工智能生成的內容應當真實準確，采取措施防止生成虛假信息。
美國方面也有動作，據《華爾街日報》最新報道，拜登政府已經開始研究是否需要對ChatGPT等人工智能工具進行審查。
事實上，即便沒有外部的阻力，AI的發(fā)展也會受到底層技術的制約。
以最基礎、也是最重要的算力為例，ChatGPT的總算力消耗大約為3640PF-days（每秒計算一千萬億次，需要計算3640天），且隨著持續(xù)進化迭代，GPT所需的算力規(guī)模還在呈指數上升。據OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman透露，GTP-5的參數量將是GTP-3的100倍，需要的計算量則是GTP-3的200-400倍。
由于算力緊缺，ChatGPT近期頻繁下調提問限制次數，GPT-4的提問上限次數先后從每4小時100次下調到50次。4月5日，OpenAI一度暫停了Plus付費會員的申請。
在此之前，微軟被爆曾專門為ChatGPT打造了一臺由上萬張英偉達A100組成的專用超算，耗資數億美元�，F在看，這遠遠不夠。
換言之，短時間內人工智能不僅不會超預期發(fā)展，而且很可能不達預期。
【貨幣環(huán)境的制約】
開年以來，A股市場形成了兩條平行的投資主線：一是“中國特色估值體系”建設下的中字頭央國企，二是以數字經濟、ChatGPT為代表的TMT行業(yè)。
前者的邏輯是業(yè)績和政策驅動下的估值修復，而后者則是基于對未來成長預期的提估值，這離不開過去一段時間國內寬松的流動性環(huán)境。
每當經濟承壓，政府幾乎都會通過釋放流動性來對沖下行壓力。2008年金融危機、2015年外需不足、2020年以來的疫情階段，M2與名義GDP的增速差均達到5%以上。
2022年，央行三次降息，1年期LPR和5年期LPR分別調降20BP、35BP。今年2月，M2同比增速延續(xù)回升至12.9%，創(chuàng)下2016年4月以來新高。3月，繼續(xù)全面降準25bp，釋放5000多億低成本資金。
政府釋放流動性原本是為支持實體經濟。而李迅雷在最新發(fā)布的“流動才能創(chuàng)造價值”一文中提到：“當今我們面臨的，一方面是實體經濟的現金流偏緊，地方政府、房地產等非金融企業(yè)的債務壓力大，另一方面，則是銀行等金融機構面臨‘資產荒’，即雖有錢但缺可以配置的資產，貨幣空轉的現象十分明顯�！�
而貨幣空轉不僅于拉動實體經濟無益，而且會加大金融市場風險，硅谷銀行的破產就是一個極端但真實的例子。
也因此，2023年政府工作報告對于貨幣政策的表述是“精準有力”，強調精準，意味著今后總量層面的全面寬松大概率要告一段落了。
基于這一判斷，以TMT為代表的中小盤成長股，其靠估值驅動股價的邏輯后市恐難有持續(xù)性，而以中字頭央國企為代表的大盤股或許將更得資金青睞。
長期來看，AI帶給人類的是一場生產力革命，國內廠商們已經摩拳擦掌，阿里云的“通義千問”、商湯科技的“日日新SenseNova”、華為的“盤古”、騰訊的“混元”……前途不容置疑。
還是那句老話：
人往往會高估一年的變化，而低估十年的變化。
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原文標題 : 警惕AI股！��！
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