8月初，基石大家课堂第十四期“新形势下新兴产业的投资机会与策略”在丽江悦榕庄成功举办。主讲人我们请来了知名经济学家林采宜，以及新财富最佳分析师赵湘怀、邓学、王莉、郑宏达前来分享他们前瞻性的观点。赵湘怀是安信证券研究中心副总经理、金融行业首席分析师，邓学是海通证券汽车行业首席分析师，王莉是东吴证券电子行业首席分析师，郑宏达是海通证券计算机行业分析师，都曾获得新财富最佳分析师的荣誉。

郑宏达：我们现在处于科技股投资的什么时代？我觉得移动互联网的投资巅峰已经开始下行，“山峰”已过，接下来我们要开始迎接一个新的“山峰”——很有可能是人工智能。所以现在科技股的投资处于一个移动互联网投资时代的末期和人工智能投资时代的早期。不论大家是去创业还是投资，都一定要去关注人工智能产业的发展，尤其是英伟达、谷歌、腾讯、阿里巴巴的动向。

我们可以看到：亚马逊的股价在不断创新高；我们现在用的各种各样APP都是云化的，这些数据都是存在云端的，而不是存在手机端。5G的快速发展使得数据的传输将越来越快，还有腾讯在推的微信小程序，它所宣传的理念就是只要你的手机能把微信运营起来，那其他什么都可以运行起来，只要你拿出手机去扫描某个小程序的二维码，那这个程序就在二维码里面，你用完了就可以直接扔掉，就等于你现在所有的东西都可以放到云端去处理。腾讯的理念是未来的手机会越来越轻量化。

但现在我们又看到了一个新的趋势，英伟达这种伟大的公司的崛起，英伟达高速的信息处理模块在快速的发展，使得终端开始具有高速的计算能力和存储能力。比如大家看到的特斯拉汽车，它里面所有的数据都在特斯拉这个车里来做实时的分析和处理，而不是像现在这样把数据都传到云端，在未来云和端有一个重新平衡，过去几年，我们投资都在投云，未来我觉得我们需要更关注端的发展。

这里需要介绍一个重点的公司——英伟达。英伟达是一个家非常伟大的公司，市值是千亿美元级。其实英伟达的股价在2015年、2016年才开始涨起来。英伟达是一家做电脑显卡（GPU）的公司，但如果这个公司只做显卡，那这个公司就没有多大价值了，因为现在电脑的出货量在萎缩。后来产业内发现英伟达的这个电脑显卡不但有电脑显示的功能，还有大多数数据处理的功能，所以英伟达的股价就开始涨了，随后它发布的去年的一季报、中报、三季报包括今年的一季报，它的业绩不停地超预期，所以股价才会上升。

英伟达是华人创办的公司，它也曾经差点倒闭，原因是英特尔推出了集成显卡，英特尔把显卡的功能集成到了它的CPU里面，所以大家就不用买独立的显卡了。使英伟达起死回生的是人工智能时代的到来。如图，这就是GPU和CPU的区别，英特尔只能做CPU，而英伟达做的是GPU。

CPU的功能非常多，比如说Dram就是做存储，Cache是做闪存，Control是做控制，所以CPU只有很小的一部分做计算。而GPU基本上所有的部分都在做计算。我们打个比方，若我们想听到1万个锤子敲桌子的声音，那CPU就是1个锤子敲一万下，GPU是一万个锤子同时敲一下。所以我们去买电脑的时候可以经常能看到广告词里提到四核、八核，也就是说这个CPU里面有4个锤子、8个锤子。但是GPU呢，它相当于有好几十万个锤子，就是好几十万个核，所以它可以实现很快的运算速度，这就是GPU强大的计算功能。我们看到，凡是需要运用大规模数据处理的地方都会用到GPU，比如说特斯拉的汽车，又比如说各种游戏，GPU的应用会非常广泛。

虽然英伟达以前的业绩不怎么样，但是2016年开始英伟达的业绩就已经爆发了。英伟达有一个非常关键的门槛和护城河，就是Cuda语言。如果我们用GPU来编程做应用的话，必须使用Cuda这个架构来做编程。比如说特斯拉汽车，把GPU这个卡装进汽车后还需要做一些编程的适配，如果把GPU的卡放入海康的摄像头，也需要做一个编程的适配。所以整个GPU的生态是英伟达建立的，标准也是它建立的。英伟达的业务主要有这几个部分，分别是游戏、专业图形化、数据中心、汽车，还有就是IP，指的是电脑显卡的知识产权授权。

英伟达在人工智能产业中起到一个非常重要的作用，它是人工智能的最上游，研究它对我们投资人工智能具有非常重要的指导意义。比如说英伟达的专业图形化业务，这一业务面向的用户是VR、AR（里面有个GPU的小芯片）。我们可以看到，英伟达的这一块业务要么是下滑要么是微涨，这说明VR、AR这个产业还没有爆发，如果爆发的话，那它就不是零增长的情况了。所以我们可以对其进行跟踪，如果某个季度英伟达的专业图形化业务出现了高速增长，那我们就可以重点关注二级市场上的VR、AR概念股了。

英伟达的游戏业务差不多每年增长20%，这块业务依然占到它收益的50%。包括现在出的VR游戏，像VR游戏现在也开始用英伟达的这个GPU了，那我们其实在玩VR游戏的时候还是会有眩晕感，原因就是里面的数据的处理能力不够，我去年在硅谷去英伟达参访的时候，英伟达用自己几十万块钱的一个GPU做了一个VR游戏，其实一点眩晕感都没有。但是我们现在VR游戏机也就1万块钱，也用不起它这个几十万块钱的芯片，所以只要芯片不停在降价，以后我们装上性能更好的GPU，玩VR游戏就不会有眩晕感了。

英伟达的数据中心业务也有飞速的发展。主要分为两部分，一个就是跟戴尔、IBM出一些GPU的服务器，另外，就是面向一些大型的云厂商，比如说阿里巴巴，亚马逊等等。英伟达的无人驾驶业务，现在无人驾驶汽车里的芯片模块比较贵，特斯拉使用的GPU一块差不多2万元。GPU在特斯拉汽车里非常重要，所以特斯拉在一台车里装了两块，就是4万元，所以目前只有豪车才能配置得起。但芯片是符合摩尔定律的，就是过一年半的时间它的价格会降低一半，而性能会提升一倍，所以当这个芯片的价格降到几千块钱的时候，那每一辆车都可以安装这种GPU了，大家可以想象英伟达的发展空间有多大。

现在又开始出了一个新的事物叫TPU，这是谷歌开发的。TPU跟GPU什么区别呢？它们的主要原理都差不多，都是做数据的分析和处理。但是TPU的区别就是它会把事先的一些程序和算法直接捎到TPU的这个芯片里面，所以在某些方面，TPU是比GPU速度更快、功耗更低，它更专业化，就是阿尔法狗下围棋的TPU它就只能下围棋，它就干不了别的事情。但是GPU就很通用化，比如说给特斯拉汽车用的GPU拿出来放到海康摄像头里，也可以用。当然现在其实谷歌也没有把TPU商业化，它只是做出来给自己用，但如果TPU只是做专业化的话，我觉得它就很难做到规模效应，做不到规模效应成本就很难降下来，就难以和GPU竞争。

英伟达的崛起，使得计算能力出现空前的提升，GPU的出现让我们看到一些高价值的端开始用得起GPU。比如海康威视的摄像头，以前的摄像头是没有数据分析处理能力的，它们直接把视频信息传到云端。现在，海康威视最新推出的智能摄像头，它植入了英伟达的一款GPU，它已经开始具有快速计算、分析处理的能力了，目前售价比较贵，大概是2000元。海康威视使用的这款芯片，和我们的名片、信用卡差不多大。照此趋势，比如说，未来游戏数据就不会像现在一样只靠云端来做处理了，它会在整个网络的边缘，在终端就可以来做数据的分析和处理，所以我们觉得未来数据的计算和存储会在网络的边缘解决掉，而不是像现在这样都集中在云端来做分析和处理。比如亚马逊的Echo，它是一款智能音箱，这个智能音箱里面放了一些高性能数据处理芯片，在不连接互联网的情况下它自己就可以来做自我的学习和认知。

对摄像头来说，还有一个冷热数据的问题。现在我们把所有的数据都传到云端，不管是经常用的数据还是不经常用的数据，但是在未来，智能摄像头会把一些经常用到的热数据直接存储到这个摄像头里，不怎么用到的冷数据才会放到冷数据层。

我觉得创业和投资的趋势未来可能会更加的乐观，因为过去的几年我们的投资和创业都围绕云端，所以大家创业就做各种APP，比如打车的、订酒店的、聊天的等等面向消费者的APP。后来，整个消费端的流量开始不增长了，而且手机内存是有限的，我们不可能在上面存1000个APP。所以这种对于个人C端用户的移动互联网红利基本上消失了。到了这几年，大家发现既然C端的个人用户的需求已经基本满足了，那我们是不是可以满足企业端的需求？关于企业端的人力资源、成本节约、销售等需求的各种创业就爆发了。我们觉得端的领域还要有飞速的提升，因为现在GPU、TPU这些芯片的体积比较大，而且比较贵，等它们降低到只有几十块钱甚至只要几块钱的时候，等它们可以缩小到手机里的时候，到那时就会诞生非常多的新的商业模式。这些应该是未来投资和创业的焦点。这就是我强调的围绕端的这种创业和投资的趋势，因为端的计算和存储能力的提升会越来越快。

现在大家都非常关注人工智能，所以我觉得它的一个门槛和竞争力就是这个人工智能公司有没有好的一个场景，因为整个人工智能产业开始从感知智能到认知智能过渡，所以现在人工智能需要更多的数据做支撑，数据是人工智能的基础，所以我们看好一些场景的公司是因为它们可以去借一个数据，通过这个数据的积累使自己的算法迭代得更快，做到更有效。有了这些数据基础后，接下来就可以深度学习，深度学习就是基于一套算法，来做各种不同训练、不停地迭代更新。

从整个产业来看的话，最下面的公司都在不停地做芯片开发，比如英伟达，中间的都是些做算法的公司，最上面就是做场景、应用的公司，其实从整个全球的趋势来看的话，中国公司的优势在上两层，下面的比如像英伟达做芯片，中国的公司还做不出来，这方面和美国的差距比较明显。大家可以发现，虽然智能手机不是中国人发明的，但中国诞生了微信、支付宝、滴滴打车这些非常伟大的产品。因为中国有庞大的用户需求，所以中国公司适合做应用。中国公司里，有好的场景和数据的公司值得关注。

从人工智能各方面的落地来看，首先在芯片端，英伟达的业绩已经爆发了。刚才我提到中国公司适合做应用，从芯片端到应用来看的话，视频、图像分析是AI落地非常重要的入口。因为基于视频的分析和基于图像的分析它都属于被动识别，若是能在人不知情的情况下就能识别出来，那就比较好。语音识别也有一些场景应用，它主要基于主动识别，需要人主动发声。还有许多人工智能的方向可以期待。比如无人驾驶、医疗、金融、IT安全等等。安防这一块，很多应用已经出来了，比如智能摄像头这一领域在中国的城市里还有很大的发展空间。摄像头的角色也在发生变化，以前的摄像头主要的功能是视频监控，但是我们看到现在的智能摄像头，比如阿里无人商店里面密密麻麻排着很多摄像头，摄像头的角色是不一样的，有的是做识别的，有的是做监控的，有的是做支付的。从全球来看，这个行业还是非常景气的，很多公司保持着两位数的增长，海康威视和大华股份也是在中国诞生的世界级的公司，而且这两个公司在海外也开始布局了。智能摄像头的应用场景非常广泛，但目前的价格较贵，随着GPU价格的下降，智能摄像头的价格也会下降，渗透率也将加快，我认为到2018年，整个智能摄像头出货量的速度会越来越快。

我推断，第一，端的价值会得到大幅上升。因为现在的普通摄像头需要把数据传到云端去处理，但由于数据量过于庞大，所以云端是处理不过来的——现在一个摄像头一秒钟产生2兆的数据，比如上海市大概有100万个摄像头（三年前），一天将产生多少数据？所以说这些数据根本就存不了多长时间，大概只能存三个月，后面的数据就不停地把前面的数据覆盖掉。那如果以后都采用智能摄像头，那就可以在前端做数据分析和处理了，不用再把数据传到云，所以我认为端的价值会越来越大，因为数据会越来越多。第二，在这一趋势下，大公司的优势会越来越明显，因为现在的智能摄像头研发需要高投入。

（编辑：韦依祎，责任编辑：魏锦秋，审阅：杜志鑫）