中信建投:AI产业投资关注算力、视频类应用、内容与IP三个方向

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中信建投研报表示,Sora结合了扩散模型(DALL-E3)和转化器架构(ChatGPT),实现模型可以像处理文本一样处理图像帧的时间,一次性生成每一帧图像。根据现有公开资料推测,Sora的训练集或以大量高质量的游戏引擎生成场景进行训练,训练集的优质对于模型的输出来说依旧很重要。从AI产业投资思路来看,关注三个方向:1)算力,在面对海外不确定性情况下,国内算力需求有望增加;2)视频类应用,国产厂商的生成类AI商业化会在年后逐步落地;3)内容与IP,随着图片、视频生成方式的革新,内容本身的价值将进一步凸显。

  全文如下

Sora将生成式视频带入商业化可能,计算机关注低PEG和超跌标的

OpenAI于2月15日对外发布AI生成式视频大模型Sora, 该模型可依据文本生成长达一分钟的视频,同时保持视觉品质、理解并执行用户指令。从AI产业投资思路来看,关注算力、视频类应用、内容与IP三个方向。当前板块估值分位低,机构持仓比例下降,行业整体安全性较高。

结合2024年目前的行业情况看,建议关注:1)低PEG方向,支付和显控赛道,主要受益细分行业本身变化;2)超跌带来的比较优势公司,关注a)有较多在手订单,业绩确定性相对较高,估值水位历史偏低的工业软件板块;b) 现金市值比高、PE/PS估值基本历史低位且23/24年业绩表现预期相对还可以。

OpenAI于2月15日对外发布AI生成式视频大模型Sora, 该模型可依据文本生成长达一分钟的视频,同时保持视觉品质、理解并执行用户指令。该模型震撼之处在于:1)时长长达一分钟,且每一帧的画质、光影等在变化中保持高质量;2)除实现文本指令生产视频外,也可以将现有静态图片转成视频,可动画化,也可以进行扩帧和补帧;3)高质量的语言理解能力;4)多镜头生产能力;5)物理世界模拟能力;基于Sora呈现的视频效果,较此前Runway Gen 2、Pika等模型发布的几秒的视频,将视频生成带入商业化落地可能。

Sora结合了扩散模型(DALL-E3)和转化器架构(ChatGPT),实现模型可以像处理文本一样处理图像帧的时间,一次性生成每一振图像。根据现有公开资料推测,Sora的训练集或以大量高质量的游戏引擎生成场景进行训练,训练集的优质对于模型的输出来说依旧很重要。

从AI产业投资思路来看,关注3个方向:1)算力,在面对海外不确定性情况下,国内算力需求有望增加;2)视频类应用,国产厂商的生成类AI商业化会在年后逐步落地;3)内容与IP,随着图片、视频生成方式的革新,内容本身的价值将进一步凸显。

受节前市场调整影响,计算机(申万)指数点位基本回调至2018年底水平,仍低于2022年行业两次探底点位。估值层面看,PE已降至20%分位,PS在5%分位。机构持仓比例自23年Q3以来持续下降,行业整体处安全性较高水平。结合2024年目前的行业情况看,建议关注:1)低PEG方向,支付和显控赛道,主要受益细分行业本身变化;2)超跌带来的比较优势公司,关注a)有较多在手订单,业绩确定性相对较高,估值水位历史偏低的工业软件板块;b) 现金市值比高、PE/PS估值基本历史低位且23/24年业绩表现预期相对还可以。

风险提示

(1)宏观经济下行风险:计算机行业下游涉及千行百业,宏观经济下行压力下,行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求;(2)应收账款坏账风险:计算机多数公司业务以项目制签单为主,需要通过验收后能够收到回款,下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加,并可能进一步导致资产减值损失;(3)行业竞争加剧:计算机行业需求较为确定,但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化;(4)国际环境变化影响(目前美国持续加息,影响科技行业估值,同时市场对于海外衰退预期加强,对于海外收入占比较高公司可能形成影响,此外美国不断对中国科技施压)。

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