第一上海-【公司访问要点】 美西调研：“七巨头”更新、人工智能的推演与消费龙头的优势-240621

　　英伟达（NVDA.US）：积极布局软件业务

　　中短期看，GPU架构依然是主流，通过CUDA平台及TensorRT等工具实现的软件生态可以帮助开发者便捷部署AI模型，同时目前英伟达在前沿研究中的市占率极高，因此未来的确定性较强。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】架构上，Transformer是最适合当前硬件用于大模型的架构，但伴随硬件的持续迭代，底层算法依然可能发生改变。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）与谷歌的TPU相比，新的算法在通用GPU上更容易实现，TPU本身为ASIC芯片，因此在扩充芯片设计以外的算法时可能受限。与亚马逊的Inferentia和特斯拉的Dojo相比，这两类芯片更多用于推理端，对内存和带宽的要求低于训练端，对系统级别的优化要求更高。训练用到的芯片对密度要求非常高，同时由于GPU分布在不同的节点上，对于带宽的要求也十分高，否则数据传输将成为瓶颈。除了显卡的性能，公司还需从工程的角度考量，推出新技术后软件栈部署的难度。

　　当前整体AI行业的发展仍处于早期，企业的资本开支主要集中在训练端，进入后期更多投资将用于推理端的优化以及应用端的落地与商业化，这意味着未来英伟达有可能由硬件销售转为AI软硬件的服务商。Omniverse将英伟达在加速计算领域的技术进行了整合，包括所有工业设计和创意设计领域的软件工作流程，市场对于Omniverse的接受度正在提升。

　　Meta（META.US）：Meta AI上线，“军备竞赛”并未放缓

　　Meta推出开源模型Llama的目标是通过更高质量的数据和参数量更小的模型来降低成本。开源模型的优点是便于微调和优化，本地化部署可以有效保障用户数据的安全性。尽管成本端占据优势，本地化部署模型依然在早期，大部分用户仍需通过Azure或AWS等云服务商调用模型，因此目前使用成本与GPT 4接近。相较于Meta和谷歌的大模型，OpenAI具备较好的先发优势及用户信任度，但由于模型自身并非终端应用，未来拥有最好用户体验的产品可能会胜出。

　　Meta AI已经落地的功能是在Facebook和Instagram的搜索栏上添加AI对话，目前Meta AI的日活用户约为100万，而ChatGPT的周度活跃用户约为1亿。此外，目前AI已被广泛用于Meta的广告业务及公司内部。今年公司仍在不断地优化和积累AI人才储备，由于公司内部的算力仍相对紧俏，未来将保持买卡的节奏。

　　当前市场普遍认为大模型技术的推动主要取决于资本开支、数据及芯片。与LLM的发展相比，多模态模型仍处于早期阶段，所需算力和数据量级均显著高于语言模型，因此科技大厂从资本开支的角度依然领先。

　　谷歌（GOOG.US）：全面整合AI与现有业务，大模型投入领先

　　近年来，公司一直有意识地降低广告收入占比，提升云计算等业务的比重，目前的战略是全面投入AI，将其与现有业务完全整合。过去几年，谷歌和Meta的广告业务在用户隐私方面受到较多限制，可能对广告业务的发展有不利影响，因此未来谷歌可能拓展更多的付费服务，日前谷歌推出了Google One，将AI功能打包以订阅的形式提供给用户。目前AI的主要应用场景包括1）根据创意生成广告，类似Meta，有效提升广告发布的效率、2）AI替代人工进行内容审核、3）自动补充邮件下文和自动回复。

　　与Bing Chat类似，谷歌的多模态模型Gemini已经以AIOverview的形式上线，在搜索页面的置顶栏展示AI整理的摘要。由Gemini生成的结果更加精确，但目前传统搜索依然是主流，本质上取决于用户需要多项选择还是一种精确的答案。

　　谷歌研发的TPU主要满足自用需求，目前大模型的训练和推理已基本完全依赖TPU，核心优势是与谷歌原有生态系统的整合度较高，例如算法的优化更加便捷，从而节省运营成本。谷歌依然会采买英伟达的芯片，但内部需求已经主要由TPU满足。

　　ServiceNow（NOW.US）：AI在B端场景初步落地，但广泛的应用仍需时日

　　ServiceNow的AI产品为Now Assist，用于帮助企业员工跳过相对不重要的流程，提高工作效率，当前主要面向传统行业的客户。初步用户反馈显示，员工处理问题的速度得以提升38%。办公SaaS龙头赛富时的AI产品为Einstein Copilot私人助理，针对每个办公流程都推出了相应的AI功能，例如自动生成邮件、约定会议时间及代码辅助工具。

　　办公流程SaaS领域对AI的应用主要体现在流程自动化、内容概括总结、对话式助手以及代码辅助工具。由于客户通常会混用不同公司的SaaS服务，例如IT服务管理（ITSM）采用ServiceNow，客户关系管理（CRM）采用赛富时，人力资源管理采用Workday，因此未来AI在SaaS行业的广泛运用需建立在数据共享的基础上。

　　对于AI应用的落地，市场更倾向于AI将优先在B端场景落地，因为B端数据的质量和精确度较高。在B端企业中，大厂的应用将率先落地，主因这些公司拥有在训练和部署模型中最重要的数据。AI在C端场景落地的难度较大，主因C端的需求及对数据的要求更加复杂，例如生成一条视频可能包含众多变量。

　　开市客（COST.US）：企业文化任重道远，中国业务颇具挑战

　　开市客的竞争优势在于：1）精准的客群，主要面向美国和海外的中产及以上家庭，目前在全球拥有1.21亿会员，用户留存率极高；2）清晰的经营策略，通过高品质、低单价、低费用及高周转来实现经营效率。公司采取单店销售模式，即各个门店拥有一定的选品权和定价权，并自负盈亏，由此保证经营的灵活性；3）企业文化的影响力，公司的核心价值观是“做正确的事”，非常重视服务质量和员工待遇，退货政策格外友好，薪酬水平高于零售同行的沃尔玛。

　　在海外扩张方面，公司认为东亚市场依然具备潜力，由于日韩已经发展成熟，未来增长将重点来自中国大陆及台湾地区。但是，我们认为开市客发展中国业务的挑战将不容小觑：1）与沃尔玛旗下的山姆会员商店相比，开市客正式进入中国市场的时间较晚，因此供应链的本土化及用户数据的本地化均需要时间来建设；2）国内电商渗透率极高，用户的消费习惯正在持续缓慢地向线上迁移，同时多家电商之间的价格竞争十分激烈，我们观察到开市客国内门店的价格力普遍不具备优势。