ニュース

研究開発への投資の増加はますます効果的であり、人工知能は企業業績を押し上げています。

2024-08-31

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

証券時報記者、王暁偉

市場は世界の人工知能産業の発展が「iphoneの瞬間」を迎えると予想しており、この判断はソフトウェア企業やハードウェア企業の戦略的展開からも確認でき、国内外の主要メーカーの財務報告書からも確認できる。 。 2023年初めに始まったaigcの波は、今年多くのa株企業の半期報告書に形を現し始めた。

ai は上場企業の業績向上を推進しており、コンピューティングパワー産業チェーンの企業、特に光モジュールや idc 企業の多くの半期決算が目を引きます。光モジュールのリーダーであるzhongji innolightを例に挙げると、同社の今年上半期の純利益は突然23億5,800万元に急増し、前年比284.26%の大幅な増加となり、昨年通年の純利益を上回った。 zhongji innolight は半期報告書の中で、コンピューティング インフラストラクチャの建設と関連する資本支出の増加により、800g および 400g ハイエンド光モジュールの売上が大幅に増加したことを明らかにしました。天府通信やハイテラなど5社の純利益伸び率は50%を超えた。

世界の人工知能産業は急速に発展しており、ai の大型モデル機能は飛躍的に進歩しており、業界アプリケーションは拡大しており、デバイスサイド ai は新技術の導入を加速しています。これらにより、ai コンピューティング電力インフラストラクチャの構築に対する強い需要が高まっています。これにより、光モジュールと idc に対する上流の需要が急速に増加しました。風力統計によると、8月30日現在、a株企業の上半期の光モジュール部門とidc部門の営業利益成長率はそれぞれ69%と79%、純利益成長率は同社に起因する。親会社の出資比率はそれぞれ 123% と 35% でした。

人工知能の新しい波の中核となる原動力として、自然言語処理と大規模モデルが鍵となります。現時点では、a株中型・大型モデルの半期報告書がほぼ公表されており、全体としては「増収減益」の傾向が見られるが、明らかに大型モデルはまだ高投資の初期段階にある。 、研究開発投資の増加は、これらの企業が将来負う「戦い」です。 iflytekの今年上半期の収益は前年同期比19%近く増加したが、純利益は黒字から赤字に転じ、半年で4億元以上の赤字となり、コンプライアンス違反の影響で赤字となった。控除額はさらに4億8,300万元に増加した。同社は、これは主に大型モデルの研究開発や産業導入拡大などへの6億5000万元以上の追加投資が利益に影響したためと説明した。

多くの企業の収益が伸びるかどうかは、ai の活用にかかっています。 iflytek spark モデルは gpt-4 turbo に対して完全にベンチマークされており、同社のスマート ハードウェア ビジネス、教育ビジネス、およびコンシューマ ビジネスのオープン プラットフォームはすべて目覚ましい成長を遂げています。大きなモデルが活躍できる場所です。

ただし、研究開発投資の増加は、人工知能 + シナリオの実装に携わるすべての企業が直面する共通の課題です。 flushを例に挙げると、今年上半期の同社の重要な戦略は、aiレイアウトを増やすことであり、特に大規模な人工知能モデルの分野への投資にリソースを集中することである。 a株企業として初めて大型モデルを発売した360は8月30日夜、半期報告書を発表した。aiなどの支援により、同社の研究開発投資比率が41.05%に上昇したことが示された。

より典型的な例は、bydの会長兼社長である王伝福氏が最近、bydにはインテリジェント運転分野のエンジニアが5000人近くおり、将来的には生成aiに重点を置いてインテリジェンス分野に1000億元を投資する予定であると述べた。 、大型モデルなど社内技術の研究開発。 2024年上半期のbydの研究開発投資は201億7,700万元で、前年同期比41.64%増加し、純利益は同60億6,400万元増加した。

ai のエンパワーメントは it 企業に限定されたものではありません。 2023 年の ai の爆発以来、ai チップやコンピューティング能力などの産業チェーンを直接爆発させただけでなく、pc や携帯電話などの ai 端末に新たな命を吹き込み、「ai+」を通じて数千の産業に力を与えてきました。 、新たな産業機会をもたらします。大手化学会社である万華化学は、人工知能を通じて ai を現実経済と深く統合しようとしています。継続的にトレーニングと反復を行って、実現可能なソリューションを出力し、実験時間を大幅に短縮します。