《生成式AI机遇和颠覆：演变中的万亿美元市场》是由彭博发布的一份报告。以下是对该报告的部分摘录，完整内容请获取原文查看。生成式人工智能(AI)和大型语言模型(LLM)的采用将给科技行业的每一个领域都带来影响。
1.内容提要
在科技支出中的占比有望升至10%-12%
随着企业改变经营方式并对产品和服务进行强化，未来10年，生成式AI有望在硬件、软件、服务、广 告、游戏等众多领域创造1.3万亿美元收入，占科技领域总支出的10%-12%。使用大规模数据集通 过机器学习和神经网络算法训练AI（即LLM）将形成一个巨大的市场，到2032年，其销售规模有望 达到4,740亿美元，同时还将推升服务器加速器和数据中心存储单元的需求。企业将利用公有云部 署生成式AI，从而令Meta、微软、亚马逊和Alphabet等巨头受益，销售预计将以60%的复合年增 长率增至2,470亿美元。彭博行业研究(BI)的专有模型可用于市场增长预测，彭博终端上还提供一款 互动工具。
网络安全、药物发现、AI助手（也称copilot）和编程工作流领域的软件销售额有望增加约2,800亿 美元。许多软件制造商已经在运用自研AI copilot对产品进行优化，其他安全、教育等领域的软件制 造商料将效仿。AI还可加快游戏和创意类软件的开发，并通过提高定向投放能力，推动数字广告支出 增加1,920亿美元。随着企业寻求有助于在削减成本的同时提高收入的产品，可能还将有1,200亿 美元的资金流入IT和企业服务行业。
业绩和估值
彭博行业研究的 AI 主题篮子囊括科技板块各领域的公司，是 2023 年迄今表现最突出的篮子 之一，回报率高达47%，远高于网络安全（33%）和云（32%）。AI板块内表现突出的不仅限于英伟达 （232%），硬件股的回报也高达67%，而半导体股也上升了66%。2023年，半导体股的估值增幅最 大，其次是超级大盘科技股。
2.值得关注的催化剂
附加功能费用和法规为增长铺平道路
在企业的IT支出中，对生成式AI的支出已火速转变为非可选支出，我们预计稳定的硬件投资、聊天 机器人的采用以及copilot式产品的附加订阅料将推动此类支出大幅增长。得益于对AI领域的大举 进军，英伟达等公司的增长预期大幅上调，而微软（Azure消费和copilot）等公司预计也将录得强劲 增长。
3.AI概览
潜在市场规模增长在即
根据彭博行业研究的市场规模互动模型，鉴于生成式 AI 能够对科技行业的硬件、软件、服务、广告 和游戏等细分市场的销售起到提振作用，到2032年，生成式AI有望形成一个规模达1.3万亿美元 的市场，复合年增长率达到约 42%。随着这项革命性技术给企业经营方式带来改变并优化产品和 服务，生成式AI占上述领域信息技术总支出的比例可能会从目前的不到1%扩大到10%-12%。
训练和推理带来市场机会
AI训练平台（LLM）基于包含数十亿个参数的神经网络，其市场份额可能会比推理（使用事先构建好 的模型进行预测或决策）更大，从而推升对数据中心存储单元和服务器加速器的需求。到2032年， 训练或将成为该领域最大的新增收入来源，市场规模将接近5,000 亿美元，其中包括服务器、存储 和服务产品。 而在推理市场，计算机视觉和对话式AI产品可能会成为新兴类别，LLM将被用于特定领域的预测和 应用。这些新产品有望推动规模高达1万亿美元的设备市场加速增长，而该市场已经因受益于智能 音箱和可穿戴设备而快速增长。
在硬件领域内部，基础设施支出（用于训练）可能会达到设备支出（用于推理）的三倍，因为要管理 繁重的相关工作负载，公司需要在服务器和存储方面投入资金。生成式AI基础设施即服务(IaaS)将 是训练LLM的关键，有望为未来10年的销售带来2,470亿美元的增量。计算机视觉AI产品的市场 规模有望增长至 610 亿美元，而对话式 AI 产品的销售或将达到 1,080 亿美元。我们预计，到 2032 年，AI或有望推动硬件市场总规模从去年的不到400亿美元扩大到6,420亿美元。 在软件领域，到2032 年，生成式AI产品带动的额外支出可能会达到约2,800 亿美元，复合年增长 率为69%。网络安全、药物发现、AI助手以及编程工作流料将成为生成式AI支出的最大受益者。为 增强用户体验，许多软件企业可能都会推出自研AI copilot，而专业化助手软件未来10 年的销售规 模有望达到890亿美元。受现有学习工具改进和新工具开发需求驱动，教育软件的支出料将大幅增 长。我们预计生成式AI会对游戏和创意软件的开发起到加速作用，降低准入门槛，为行业变革创造 机会。
在互联网领域，生成式AI能够优化广告的定向投放，推动新形式的诞生，从而提高用户参与度，推升 广告浏览量向销售的转化。与其他开发基础LLM的公司相比，Meta和Alphabet这样的巨头对开放 互联网语料库的依赖程度较低，因为它们拥有丰富的第一方数据可供利用，而且有强劲的资本支出 实力，有助于进行模型训练，以优化广告定向和提高效率。到2032年，这样的提升有望为数字广告 行业带来1,920亿美元增量收入。 在IT和企业服务领域，我们预计，随着企业寻求能够在驱动收入增长的同时降低不必要成本的新产 品，生成式AI产品和工具的销售有望带来约1,200亿美元增量收入。
云业务有望超越服务器开发
尽管短期来看，服务器和存储可能是生成式 AI 服务最突出的细分市场，但众多企业无疑将利用公 有云的部署形式。我们认为巨型企业将自行开发基础LLM，以便在其自有云基础设施中达到最佳运 行效果。Meta、微软、Alphabet、英伟达、亚马逊和其他同类供应商或将充当推动训练LLM 发展的 主力。这些公司能够获得用于建立训练基础设施所需的资金，同时保持较高的服务器利用率，从而将 利润率维持在健康水平。 假以时日，生成式 AI 作为服务的市场规模料将远高于服务器和存储，随着独立服务器和存储的增 速逐渐下降，到2032年，生成式AI的增速有望达到60%。与规模较小的基础设施软件同业相比， 这一趋势对于云巨头的扩张更有利，反映出软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和 IaaS在规模达 5,000 亿美元的公有云市场中占比的演变。 所附图表中的预测值为保守估计。虽然企业需求向云的过渡极可能在未来几年加速，但我们并未将 这一因素纳入假设。
服务器需求料可在短期内维持健康状态
尽管最终会转向云部署，但对生成式 AI 的爆炸性需求——正如 ChatGPT 热潮所表现出来的—— 料会推动基础设施硬件市场大幅增长，尤其是为其提供必要算力的服务器。根据 IDC 的数据， 2025 年，全球 AI 服务器市场或将较 2021 年增加一倍，至 318 亿美元，年均增速有望达到 19.5% 左右，超越服务器市场的整体增速（10.7%）。从明年起，AI料将给全球服务器收入带来20%以上的 贡献，而2021年为15%。尽管2023年面临多重经济压力，但得益于ChatGPT引发的生成式AI领 域的军备竞赛，AI服务器支出有望保持强劲。
服务器需求的绝大部分或将流向为微软、谷歌等主要云服务提供商构建定制模型的原始设计制 造商(ODM)，这些云服务提供商为 AI 应用程序提供重要的支持和开发。在计算和存储能力方面， 它们的公有云基础设施也提供必要的 AI 开发扩展能力。微软是 OpenAI（ChatGPT 的所有者）的 主要投资人；而微软 Azure 是 ChatGPT 的独家云平台。中国台湾主要 ODM 服务器厂商纬颖表 示，2022年AI相关设备占其服务器出货量的20%。目前，该公司预计来自云服务提供商的服务器订 单中将有近50%与AI有关。
AI服务器的复杂设计或有助于提振相关供应商的利润。普通服务器主要采用英特尔和AMD的x86 中央处理器(CPU)，但 AI 服务器采用所谓的异构计算架构，即将 CPU、图形处理器(GPU)和基于高 级精简指令集计算机(RISC)架构的芯片（基于ARM架构）等不同的处理器，或自有的专用集成电路 (ASIC)整合在一起。这种混合搭配的方法能够优化系统性能和功耗，但对服务器设计构成挑战，因为 每个处理器的指令集和数据传输周期都不一样。因此，与欠缺专业性的竞争对手相比，拥有深厚设计 专长的ODM将具备竞争优势，有可能收取更高的费用，从而提高利润率。 从使用通用CPU到使用定制加速器来处理大型数据集工作负载的转变，是决定训练能否成为比推理 更大的市场的关键因素。预计到2032年，训练将占生成式AI市场总规模的36%，而推理占13%。 随着更多公司开发训练自有 LLM（例如 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 LLaMA 和 Alphabet 的 Google Bard），半导体加速器的应用可能会增加。
4.市场变革
硬件、广告和游戏市场转型在即
生成式AI为变革提供了机会，特别是在硬件、数字广告和游戏领域。训练大型语言模型所需的计算密 集度可能会推动市场份额向高级RISC机器转移，从而可能会使这类设备成为硬件领域增长最快的类 别。Alphabet、Meta 和其他数字广告巨头或可借助基于其庞大第一方数据库的机器学习模型来改善 定向投放和品牌转化率。索尼、谷歌、Unity 以及游戏领域的其他企业或将利用AI 促进产品开发，优化 用户体验。
LLM 训练利好向 ARM 的转变
训练大型语言模型或将导致大部分市场份额从基于CPU的服务器流向基于高级RISC机器(ARM)的 加速器。对AI服务器的需求激增已使ARM成为硬件领域增长最快的类别。我们认为，假以时日，随 着企业利用公有云部署 LLM 和其他形式的先进AI，生成式AI即服务的市场规模料将进一步扩大。
广告市场领头羊Adobe和Salesforce拥有第一方数据优势
LLM对计算和存储的需求巨大，这是我们预计第一阶段的实验将与谷歌、微软和AWS等云巨头联手 展开的主要原因。即便在成熟阶段，考虑到内部基础设施开发的规模和所需的成本，此类公司仍有可 能占据最大的市场份额。 OpenAI 在训练Transformer 模型方面的领先优势以及较早与微软达成合作，使ChatGPT 的采用 情况优于Meta、亚马逊、Alphabet和Anthropic等基于文本的LLM。随着大多数超大规模企业纷 纷投资于自有基础 LLM 的开发，我们认为 OpenAI 需要保持其在算法方面的领先地位，同时确保 从维基百科、Reddit和Stack Overflow等公司的开放式互联网语料库中获取训练数据。Alphabet 旗下 DeepMind 和 Google Brain AI 部门的合并，可以起到加速变革的作用，利用 LLM 来维 持搜索、Chrome 和地图应用等各个收入来源的用户参与度。在向生成式 AI 的迅速转型过程 中，Meta、Adobe、微软、Alphabet和Salesforce等巨头比规模较小的竞争对手更具优势， 原因有 二：它们手握海量第一方数据，且拥有充足的资本可供部署。上述几家公司在所属类别的市场份额均 领先，有能力提供海量信息用于训练AI模型，从而得出更准确、更有效的结果。
随着由 AI 生成的内容涌现，提高用户参与度和平台的变现能力，Meta 等社交媒体平台料将得到提 振。LLM和生成式AI有望加速从传统电视到数字广告的转变。据我们计算，到2032年，随着人们将 更多时间花在线上，叠加广告定向投放和个性化水平的提升，这一市场的规模料将扩大近2,000亿美 元。随着LLM的功能不断增强，这些平台的广告转化率料可获得提振，利好在云基础设施领域实力强 劲和第一方数据最为丰富的公司。 由广告收入提供支持的模式可能仍将是线上搜索和利用深度学习和生成式AI的新工具的主要变现形 式。彭博行业研究近期的一项调查发现，只有13%的受访者愿意为订阅使用ChatGPT等生成式AI工 具付费。其中，只有1%的受访者表示愿意为ChatGPT支付每月20美元的订阅费， 其余人表示愿意 支付6-10美元。在所有参与者中，有93%表示他们不愿支付超过10美元/月。研究结果表明，降低价 格有望推动生成式AI订阅的渗透率提升10倍。例如：虽然免费版的推出帮助ChatGPT以比任何消费 应用都更快的速度赢得了1亿月活用户，但付费用户的转化率仍处于低单位数水平。
索尼和谷歌为游戏设计探索新交互界面
部分初创公司已经展示了一些有趣的技术，根据描述和开放式互联网提供的大量训练数据生成“合成 内容”，即由计算机生成、模拟真实世界信息的数据。生成式AI能够加快手游、社交媒体以及虚拟现实 和增强现实应用的创作过程。 AI 工具可能会令高预算、高知名度游戏公司以外的游戏数据迅速增加，包括用户自己生成的游戏数 据。在Bard、LLaMA和ChatGPT等工具提供的基础模型以外，开发者依然是游戏和元宇宙领域的关 键。苹果、谷歌的安卓，以及索尼的PlayStation等游戏生态系统可能会通过提供软件开发工具包的 方式，利用LLM简化其平台上的新内容创作。生成式AI或将帮助创意软件工具从点击式转向基于描 述和语音的用户界面。 尽管谷歌和 Meta 已经开发出用于生成图像的 LLM，但采用率均落后于 Stability AI、Midjourney 和 OpenAI 的 Dall-E。大多数基于图像的生成式 AI 模型依赖于扩散技术，而呈现的图像质量则取 决于训练数据和分配给所用参数的权重。虽然 Adobe 一直在投资开发自研生成式 AI 功能，并推出 了 Firefly，但我们预计其他设计和游戏软件公司为了利用专有数据和分布，也会投资开发自有生成 式AI模型。
5.细分市场分析
热门程度取决于目前终端市场的采用状况
从创造新收入的角度来看，生成式AI 对应用软件行业的影响可能远不及对基础设施软件深远。但我 们已经开始看到人工智能辅助编程应用copilot在应用软件领域崭露头角：微软、Adobe、Snap等公 司均在近几个月推出了自己的copilot版本。彭博行业研究对市场机会的分析显示，与生成式AI相关 的新增软件销售有望达到2,800亿美元，其中大部分可能来自基础设施领域。
Copilot引领新征程
在应用软件领域，教育、药物发现和专业化AI助手可能是更重要的新增收入的来源。游戏、IT 和企业 服务可能是贡献较小的类别。企业服务下的子类别，客户服务和业务流程外包受到AI工具的影响程 度可能较大，销售或将缩水。 Microsoft 365的copilot和Adobe的Firefly是应用软件领域的两种生成式AI助手。尽管我们不认 为这些AI助手会推动新用户数快速增长，但鉴于这些应用的市场渗透率较高，随着产品使用粘性的 提高，平均每名用户的收入也有望增加。
过去几个月，许多公司（包括Snap、微软和CrowdStrike）均已部署AI聊天机器人和copilot。我们 认为，将有更多公司推出通过 AI 助手帮助用户提高生产力的类似产品。软件编程领域可能受益最 多，开发人员严重短缺的压力或有望在一定程度上得到缓解。微软基于OpenAI的GitHubcopilot （企业用户每个月的订阅费为 19 美元）就属于这类产品，可为开发人员提供建议，大幅缩短编程时 间。ServiceNow等其他软件基础设施提供商或将在明年推出类似的产品。 随着客服和后台工作被AI助手取代，业务流程外包服务被颠覆的程度可能比IT服务更为严重。这可 能会在短期内造成定价压力，特别是客服领域，该领域虽位于业务流程外包价值链的最下游，但仍是 其规模最大且增长最快的次级细分市场。根据IDC数据，到2027年，客户服务业务的规模预计将以 每年6.5%的速度扩大，而所有其他业务流程外包服务的增速为每年3.5%。
对于简柏特和EXL Service等客服业务极少的业务流程外包服务公司来说，生成式AI对收入的影响 多属于利好。那些侧重提供更高增值服务的公司可能会利用AI带来的效率提升来扩大其潜在市场的 总规模，特别是数据分析等领域。
加强网络安全的同时改善留存率
生成式AI或大型语言模型不太可能为网络安全和DevOps带来独立的收入机会，但我们认为， 随着 copilot 投入使用，加上纯云服务提供商产品效率的不断提高，总留存率和追加销售或有望改善—— 网络安全领域在这两项指标上的表现通常不及其他软件领域。 一些大型语言模型能够从结构化和非结构化来源摄取海量遥测和威胁数据，这或将有助 于提高其有效性，让拥有专有数据且已领跑这一细分市场的云提供商（如 CrowdStrike、 SentinelOne和Zscaler）占据更有利的地位。CrowdStrike不但推出了copilot，而且与AWS扩大 合作，旨在利用生成式AI提高产品的有效性，并在将这一技术应用于网络安全方面取得先机。
尽管存在微软这个强大的竞争对手，但生成式 A I 的迅速增长或将推升对 CrowdStrike、 SentinelOne和Okta等纯云安全提供商的需求，因为它们提供跨多个云的服务，有助于应对不断演 进的威胁、避免恶意行为者对生成式 AI 的潜在利用。与其他巨头相比，谷歌有望继续通过其收购的 Mandiant 来增强其云服务的安全性。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
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