AI产业前瞻系列报告(三)：从OPENAIO1看AI产业趋势：打破AI应用瓶颈 算力需求前景如何？

　　事件： 2024 年9 月12 日，OpenAI 发布最新模型o1，在编程、理科竞赛等推理密集型任务中性能明显优于GPT-4o，但在部分自然语言任务中较弱。

    　　o1 具备全局思维能力，复杂推理补足长尾需求，开拓学术教育等垂类场景。

    　　根据我们的测评，o1 思维链特征可以概括为：1）优先形成全局方法：在解答前o1 会先分析问题、概括底层规律；2）不断的追问和反思：在输出最终答案之前，o1 会不断反思解答过程并进行改进，其完整思维链可达数百行。

    　　o1 在编程上展现出自主规划能力，AI+低代码/网络安全领域有望最早受益。

    　　1）低代码：o1 在编程方面具备较强的自主性，可以一定程度上对冲o1 高成本和高延迟的问题。2）网络安全：o1 在网络安全攻防中表现优秀，能将复杂任务分解成多个子任务，具备初步的自主规划能力，也体现出了AI 辅助网络攻击的潜在威胁，AI 驱动的网络安全攻防升级将成为未来的主旋律。

    　　AI Agent 是打破AI 应用发展瓶颈的关键，o1 能否开启通往Agent 之路？

    　　受限于模型性能，AI 应用进入瓶颈，北美科技巨头26 年资本支出持续性以及上游算力产业链的业绩成长性受到质疑。而近期前沿论文和o1 展现的强化学习推理、思维链等底层技术，是AI 产业发展和投资情绪提振的关键。

    　　新的Scaling Law，RL+CoT 对于实现能自主规划的AI Agent 至关重要。强化学习让AI 自主探索和连续决策，符合Agent 所需的自主规划能力。selfplay通过自主博弈生成高质量数据，有利于突破外部训练数据短缺的现状。

    　　思维链能极大提升模型涉及数学和符号的推理能力，但在其他问题上提升效果不显著，甚至可能有损模型性能。推理能力和模型的指令跟随能力呈现出分离关系，对于构建AGI 来说，如何平衡二者的关系会成为一个核心问题。

    　　RL 范式下推理算力需求大幅上升，但不代表训练算力需求会停止增长。o1-preview 生成相同内容的输出tokens 大约是GPT-4o 的5.9 倍，其中72%的tokens 为推理过程中生成，使用o1-preview 的输出成本约为GPT-4o 的36 倍。Scaling Law 由训练侧转向推理侧，对推理芯片的性能需求也会提高，且预训练阶段也需要消耗大量的算力。强化学习推理并不意味着模型参数停止扩张，因为主模型参数提升可能会产生更好的推理路径。

    　　北美科技公司进入新一轮AI 投资周期，资本支出大幅上升可能使公司面临成本压力。2024 年科技巨头资本支出/营运现金流预计将达到40%以上。在AI的投资回报率尚不明显的现状下，科技巨头会更加重视AI 投资的性价比。

    　　投资建议：1、AI 电力：Constellation、NRG。2、AI 算力产业链：1）AIGPU：英伟达、AMD；2）ASIC 芯片设计：Marvell 科技、博通；3）存储：

    　　SK 海力士、三星电子、美光科技；4）服务器：联想集团、超微电脑、戴尔科技、慧与、工业富联；5）CoWoS：台积电、日月光、Amkor 科技；6）网络：中际旭创、新易盛、Coherent、安费诺、Arista 网络。3、AI 应用：

    　　1）云服务商：微软、谷歌、亚马逊、Oracle；2）AI+开发/数据分析：

    　　ServiceNow 、Palantir 、Datadog ； 3 ） AI+ 网络安全： 微软、CrowdStrike、Fortinet；4）AI Agent：微软、Salesforce、Workday；5）AI+教育：多邻国、Coursera。

    　　风险分析：AI 技术研发和产品迭代遭遇瓶颈；AI 行业竞争加剧风险；商业化进展不及预期风险；国内外政策风险。

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