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百度財報里的伏筆:下一個十年,邁入混合智能時代

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  作者:海星    來源:錦緞    2021-02-19
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原標題:百度財報里的伏筆:下一個十年,邁入混合智能時代

周期,是人類社會最樸素的內核規律之一。直至18世紀中葉亞當·斯密以《國富論》開啟古典經濟學以降,人們愈漸掌握現代經濟學理論工具用以解構這個世界,這一過程里,社會經濟領域“長中短波”式的峰谷變幻,不斷強化人類對于經濟周期的敬畏與宿命感。

這種宿命感,換做當代人最為熟識的經濟現象便是:第一至第三次產業革命。

每一次波瀾壯闊的產業革命,既是前一個時代的挽歌,又是下一個時代的史詩,是人類在某個特定時期對周期所能進行的最極限的反抗。所謂人以及人類社會的“宿命與反抗”,即是如此。

其中不言自明的是,即便全球的經濟學家分處于不同學派,至少在這個問題上可以達成十足的共識:反抗周期、啟動全球經濟新引擎,唯一密鑰只能是技術創新。

立足辛丑牛年元月、揮別庚子鼠年之際,已知的是,此刻仍處于上一輪以“電子計算機—移動互聯網”技術為基石的創新康波周期的末端,我們仍正在為開創新一個60年的產業革命新周期不斷求索。

新周期未至卻將至,我們可以從公開市場中窺探到它的蛛絲馬跡。一個最直接的信號,來自于汽車、醫療、通訊、教育、金融等等社會經濟垂直領域的集體共振,而引發共振的引擎則為以人工智能(AI)、基因讀寫等為基石的混合智能技術。

觀摩這一共振現象,一家為此寂寞鋪陳十余載方于最近一個時期“再起舞”的中國公司是一個重要的窗口——它是百度(NASDAQ:BIDU)。藉其財報日之際,我們試圖為此拋磚引玉。

01

人類社會正在邁入混合智能時代

2020年是新冠陰霾籠罩的一年。但疫情也意外地讓我們看到了科技加速的跡象,被討論很多年的“科技大停滯”出現破冰跡象。

十年前出版《大停滯》一書的喬治梅森大學經濟學教授泰勒·科文(Tyler Cowen)日前更新了他的觀點:他在博客上轉發了生物醫藥科技公司 Palantir 軟件負責人Nabeel Qureshi的推文,依據如下圖所示的疫苗、AI以及新能源等領域的顯著變化,做出了“科技大停滯可能要結束了”的判斷。

圖1:科技大停滯因因融合式創新出現破冰跡象。來源:泰勒·科文博客

因循這些融合式創新的蛛絲馬跡,我們可以洞見,信息時代正漸行漸遠,而接過接力棒的最大可能將是混合智能時代:任何物件、信息、場景,如果能被“AI+”,則可以用電腦來計算和存儲,然后用算力加速,最終實現萬物的智能互聯與深度融合創新。

在數字經濟時代,AI扮演的角色顯然是算力加速的基礎設施,這個已經被探討的很多了。但更為值得引起重視的是,AI不僅僅是單點技術的突破,由于其開源的廣連接屬性,可通過賦能和正反饋,最終完成數字時代最后的升級,并因此賦予深度學習能力全面開啟智能經濟時代。

從科技大勢上看,我們的確正在踏入一個混合智能時代。對此,觀察家們可以輕易列出兩條明晰的技術融合路線:

◆算力的提升推動了AI深度學習的高速發展→深度學習的發展又被融合到了生物科技、自動駕駛還有協作機器人技術;

◆電池蓄能的提升和成本降低推動了電動車的發展→電動車的發展又推動了自動駕駛的需求,從而進一步促進了對算力和 AI 深度學習的需求。

當然不僅如此,作為先驅路徑集群,更多混合智能技術有望在未來5-10年集中爆發:

圖2:有望在未來5-10年爆發的混合智能技術。來源:INDIGOS.ME

過去十年,AI開啟了神經網絡和深度學習時代,超級計算機的浮點計算速度在此過程里提升了160倍。在混合智能時代,AI將作為基礎設施引領企業的指數增長。Garnter的2020新興技術成熟度曲線可以看出,絕大多數 AI 相關的技術都將在未來的2 -3年進入爬升的光明期。

圖3:2020新興技術成熟度曲線。來源:Garnter

在未來的十年中,有八項關鍵技術,會出現從量變到質變的轉化。一旦發生質變,這些技術對數字經濟,甚至更廣泛的社會、文化領域將產生深遠的影響。李彥宏便曾公開表示,這八項關鍵技術分別是自動駕駛、機器翻譯、生物計算、深度學習框架、數字城市運營、知識管理、AI芯片和個人智能助手。

可見,以AI等指數型技術為核心的能力層技術,是把握數字經濟時代的重要抓手。而已經走在前列的能力層技術創新者——以百度、英偉達為代表的AI公司、以藥明康德、Moderna為代表的生物醫藥公司、以大疆、SpaceX為代表的航天航空公司,我們將逐漸看到它們的混合智能商業化落地產品,也將成為新時代核心科技股投資標的。

駛向智能化社會星辰大海的遠征路上,人類需要一個無比強大的引擎,這些公司正是引擎規劃師中的典型代表。

02

如何擁抱混合智能時代?

不同于傳統行業,科技公司面對的常常是無人區,變化是永遠的主題,唯有擁抱甚至引領變化,才能屢創佳績。而不變就會陷入停滯乃至消亡,比如錯過智能手機的諾基亞、錯過手機主芯片的英特爾等等,錯過后被顛覆的案例不要太多。但具備持續變化升級的科技巨頭則有望實現市值的節節攀升,傲視群雄,比如谷歌、蘋果、英偉達等等。

說到變化,也不得不聊一下投資科技公司的另外一個魅力所在:環境時刻在變,但是新出現的賽道往往更大、也更有誘惑力,也就是賽道嬗變。把握變化的公司,能夠持續突破天花板限制,在與時代共振產生的新生成長曲線中加速,最終成就偉大。

如是,于投資者而言,也需要認知到科技公司的主要邏輯變化,而不是囿于成見,才能抓住混合智能時代的投資機會。

那么,我們必須要刨根問底的是,究竟什么樣的公司才具備擁抱甚至引領變化的能力、才能在混合智能時代乘風起舞?

其實,在此前的系列文章中,我們就曾經指出,對于科技公司來說——比收割重要1000倍的,是你的“硬核系統”。所謂“硬核系統”至少包含:

◆遠期偉大目標的牽引。

◆交易平臺向混合平臺升級。

◆流量信仰變軌為技術信仰。

而這種“硬核系統”則是科技公司穿越變化的內生更迭能力所在。但是這么講可能大家覺得仍然比較虛,我們此處舉谷歌的例子來實證展開一下。

成立于1998年的谷歌,引領了3個重要的時代變化,發家業務是搜索引擎,構成了互聯網的底層基礎,然后根據Mobile first戰略推出了移動互聯的操作系統—Andriod,再到如今圍繞AI 生態型公司的戰略定位實施面對AI時代的軟硬一體化突圍。

對于谷歌而言,目前牽引其遠期偉大目標是“實現萬物互聯”,為了實現這個目標,谷歌從芯片、到系統、再到智能硬件及智能汽車實現全棧布局,而支撐谷歌戰略持續成功創新的內核就是其堅守技術信仰而非流量信仰,將交易平臺升級為混合平臺。

擁有硬核系統的谷歌,始終引領著時代變化,當然也得到了資本市場的認可,上市后公司市值節節攀升,目前已高達1.4萬億美元。

圖4:谷歌股價年K圖。來源:Wind

具體到國際比較視角,在“混合智能平臺”領域能有機會與谷歌分庭抗禮的中國公司,目前來看大抵只有百度與華為。華為作為一家非上市公司,我們目前尚難以對其深度信息進行拼合,故此僅以百度為例。

百度硬核系統的概況我們在此前的報告中已有分析,此處不再贅述;而通過北京時間2月18日清晨發布的2020年Q4財報,其間的種種細節,則在敘述著“混合智能平臺”的現況與前景:

【1】 轉折點:三個增長引擎浮現。

百度在本次財報中創造了多個2020財年的“第一次”。比如首次在財報中公布智能云收入,首次展現昆侖芯片進展。繼Q3財報首次公布百度核心非在線廣告收入后,Q4財報披露核心非在線廣告收入42億億元,同比增長52%。

這些因素讓這份財報具備了“轉折點”的意義。

具體到財報結構上,令投資者感到意味深長的是業務的排序變化——呈現為:智能云、智能駕駛及智能助手、移動生態??梢钥吹?,智能云、智能駕駛在財報中被提到更靠前的位置,移動生態則最后展現,更強化其作為基石的角色。這樣的調整也預示著,百度開啟多引擎再出發的格局。

【2】軟硬一體AI大生產平臺。

財報細節的變化有助于窺見企業的戰略方向。

Q4財報顯示,百度開始強調AI業務的進展,其實就是其在十年前埋下的伏筆。百度2010年進軍人工智能,在過去的10年間,總營收增長接近14倍,但研發費用卻增長了超過25倍。2020年,百度核心研發費用占收入比例達21.4%,研發投入強度位于中國大型科技互聯網公司前列。

反饋到商業化上,百度智能云第四季度營收同比增長67%,年化收入約130億元。與此同時,百度智能駕駛接近商業化拐點,Apollo已與10家中國及全球車企達成戰略合作,通過高精地圖、自主泊車等汽車智能化服務賦能汽車制造商。此外,ANP領航輔助駕駛功能也即將商業化落地。在自動駕駛乘車服務方面,截至2020年12月,Apollo robotaxi及robobus已接待乘客超21萬。

百度連續三年在人工智能專利申請量和授權量方面蟬聯中國第一。百度大腦是中國領先的軟硬一體AI大生產平臺,包括開源深度學習平臺飛槳、線上一站式開發平臺Ai Studio、全功能AI開發平臺BML、語音訓練平臺等??偣灿?73項技術能力,265萬開發者正在使用。

KK的《失控》有個理論是連接的越多,各種價值涌現越多。交易平臺連接的是流量,而像百度AI開放平臺這種創新平臺,連接的是開發者的智力,這是一種價值更巨大的平臺模式。

【3】事關混合智能平臺領先性的兩大認知差。

百度在芯片領域的卡位是其混合智能平臺“認知差”的重要部分,百度Q4財報里首次在2020財年內提到了昆侖芯片。此前,據CNBC報道,百度正在為成立一個獨立的AI芯片企業籌集資金。百度正式加入芯片這場硬仗,有其差異化優勢——也就是生態優勢。財報披露,昆侖芯片2即將量產,主要應用于搜索、工業互聯網、智能交通等業務領域。同時,得益于自研芯片(鴻鵠芯片),小度智能屏出貨量蟬聯全球第一。

除財報里首次體現的芯片外,量子計算也是被忽視的板塊。此前,《麻省理工技術評論》發文稱,“百度五項人工智能技術發展或將重新塑造2021年以后的格局”。報告稱,百度在2020年實現了多項技術突破,有望在AI和量子計算之間架起橋梁。2020年9月,百度發布國內首個云原生量子計算平臺——量易伏,實現量子計算和云計算的深度融合。

未來已來,只是尚未流行。百度芯片與量子計算存在的“認知差”,既是為其各項業務提供更高的溢價能力的潛在爆發點,也將是其未來數年混合智能平臺持續進化的兩大前沿支點。

微軟是“認知差”的典型案例,2010年底薩提亞·納德拉接手內部正秘密開展研發的云計算產品。內部深厚的技術底蘊+云為先的戰略,讓微軟打了個漂亮的翻身仗,2014年到2020年,微軟股價上漲4倍。

基于百度“混合智能平臺”的硬核系統現況及認知差,全球主流機構投資者正在暗自重注。近三個月內,為智能云業務估值的券商由3家上升至14家、為Apollo估值的券商由5家上升至14家、為DuerOS估值的券商由0家上升至4家。

財報發布當日,女版巴菲特凱瑟琳·伍德執掌的方舟基金(ARK Invest)再度大手筆加碼買入,持倉總額已超13億美金。目前,百度已成為ARKQ基金第二大重倉股,持倉比例僅次于特斯拉。 此外,百度還是文藝復興前三大重倉股以及友邦前五大重倉股。

03

未來已來:AI引擎催化創新指數級擴散

以上,其實我們核心想揭示的是,時代已經不是那個時代,時代勢能催化下的個體也已經不是從前那些個體。以百度為參照系,為了更全面、深入且具象的刻畫時代變化,我們將其間的嬗變總結為從“搜索引擎”進化至“AI引擎”,以此作為混合智能平臺的原力,催化創新的指數級擴散。

【1】 怎么理解AI引擎?

首先還是簡單介紹一下AI(Artificial Intelligence,人工智能),AI是利用機器學習和數據分析方法賦予機器模擬、延伸和拓展類人的智能的能力,本質上是對人類思維過程的模擬。近年來,在大數據、算法和計算機能力三大要素的共同驅動下,AI從實驗室走向商業化,進入高速發展階段。

百度作為國內最早布局AI的科技公司,不同于其他AI玩家局限在AI產業鏈的某個環節,百度十年深耕實現了AI的全棧布局,從底層支撐性基礎技術(包括計算平臺、大數據、操作系統、芯片)到人工智能核心技術(包括AI平臺百度大腦)。

更深入、更準確的理解是,百度在打造一個全新的AI引擎。而這個引擎又需要一分為二來看:

1)對內,反哺百度已有業務,提升競爭力,如搜索、視頻、地圖、智能家居、自動駕駛;

2)對外,在不同的應用場景輸出智能,如智能教育、金融、醫療、交通等等,也就是實現所謂的“混合智能”。例如,在百度財報中披露的廣州智能交通項目,既有云端算力支撐,又有AI解決方案,再加上百度App、百度地圖這些互聯網產品,技術融合正在產生1+1>2的力量。

對內和對外的賦能,本質就是發揮AI的引擎作用,因此我們將百度的轉型歸結為“從搜索引擎進化至AI引擎”。

從下面這個AI全景圖我們也能看出百度的野心,不是簡單的“再造一個百度”或者“重塑百度的輝煌”,而是在科技時代的嬗變中加速進化,最終駛向萬物混合智能的星辰大海。

圖5:百度AI全景圖。來源:公司資料,中信證券

【2】AI引擎到底有什么優勢?

未來的征程是萬物混合智能的星辰大海,那自然要問了,以百度為代表的AI引擎到底有什么樣的優勢?

(1)先發優勢加后發投入打造全棧式競爭能力

面向當下,理解百度AI競爭能力的關鍵詞是“全?!?。

囿于商品時期的割裂感傳統,大家習慣于用某個單一產品來定義公司的AI產品力,比如寒武紀的ASIC芯片、曠視科技的人臉識別算法、特斯拉的Autopilot、英偉達Tesla系列等。但實際上,AI需要的是一個整體集約高端智能的突破與輸出的兵團作戰,而非單點的暴兵模式。

回顧百度的AI發展歷史,2010年可以算作百度涉足AI的元年??恐劝l優勢積累深厚先人一步,又通過十分激進的后發投入快速補強短板,經過10多年的錘煉終于打造出全棧式的AI競爭模型——即上文提出的AI引擎。

首先說下先發優勢,發家于搜索引擎的百度成立20余年至今,堅守技術底色;而基于大數據的模型分析本身就是其傳統手藝活,這也幫助奠定了百度在AI領域的先發優勢。以百度大腦為例,作為公司AI布局的第一步棋,至今已經迭代到6.0版本,持續引領:

2010年,百度大腦開始基礎能力積累,AI布局初具雛形;

2016年,百度大腦1.0正式發布,開源飛槳深度學習框架上線;

2017年,百度大腦2.0形成了完整的技術體系,AI能力全面開放;

2018年,百度大腦3.0發布,核心技術進入多模態深度語義理解階段;

2019年,百度大腦5.0完整升級為軟硬件一體的AI平臺。

2020年,百度大腦6.0在“2020百度世界大會”正式發布,具備“知識增強的跨模態深度語義理解”能力,使得百度大腦可以綜合語音、語言、視覺等不同信息,實現跨模態語義理解,獲得對世界的統一認知。

激進的后發投入則體現在百度的各種所謂“跨界”上,比如自動駕駛、昆侖芯片、小度智能音箱。

正是通過這樣的方式,百度完成了one AI的布局——對此,我們可以通過一重具體邏輯理解:芯片提供的是底層的硬件算力,智能助手、中間軟件提供的是軟件集成,百度大腦提供的智能輸出單元,Apollo、小度音箱等提供的終端場景。

放眼國內,基本沒有一家科技公司可以做到如此全面的AI布局,這也是我們在前文提出百度是“在‘混合智能平臺’領域能有機會與谷歌分庭抗禮的中國公司”的核心原因。這一切,也都在百度的財務數據中留下了明顯的痕跡,從2010年開始轉型AI開始,公司的研發費用在絕對值連年增長的情況下,研發費用率也持續爬升到21.4%。

圖6:2012年后,百度研發費用率維持在10%以上的高位。來源:公司資料

(2)AI引擎催化創新實現指數級擴散

面向未來,步入商業化落地的百度AI引擎,將有望催化創新指數級的智能擴散。

不管是百度還是谷歌,它們與其他科技公司最為不同的基因就是其為“開源”而生,此處簡單回顧一下搜素引擎,本質并不生產內容,而是基于互聯的內容做算法排序,如谷歌大名鼎鼎的Page Rank算法。因此百度和谷歌從創立的那一刻開始,就是對開放的互聯網進行賦能,也是因為開源能夠完成迭代升級。

而在萬物互聯的AI時代,開源不再是選擇,而是唯一的可能。

智能終端將越來越多,從電腦、手機、音箱、耳機,到汽車、家電、工廠設備、眼鏡等等,未來,我們將看到層出不窮的智能終端產品;我們很難想象,就連手機市場都無法做到一家科技公司通吃,很難想象在混合智能時代一個公司可以輸出所有智能,參與者必將更多,協同眾多參與者、海量終端的唯一法門就是開源。

對于混合智能時代,百度提供的One AI,最好的定位仍然是底層智能,通過開源的方式讓更多的開發者參與,這樣搭載的硬件設備就會更多,反哺百度One AI的數據和模型也就更多,One AI就能更加智能,形成自我加強的正循環生態。

如此,通過撬動外部的軟件開發者和智能終端生產者,百度AI的智能可以實現指數級的擴張,進而加速全社會經濟領域的創新進步。

說到這里,也可以簡單討論下百度估值的邏輯,按照 SOTP估值方法,智能云、Apollo、小度智能音箱其實只是AI樹干散開的枝葉。在此邏輯之上,我們更須關注的底層邏輯是基于 AI引擎,在智能的基礎上繁衍出眾多應用,以及帶來廣闊的商業化前景。眼下市場還存在認知差的,比如百度量子計算,已經實現和云計算的深度融合。此外還有AI芯片,帶來的溢價空間。說到底,現在給估值的只是長出來的小度、apollo等,還未給估值的是土壤,值得更多預期空間。

圖7:面向未來,基于AI引擎的智能擴散。資料來源:華安證券

十年后再回過頭來看2021年,你可能發現這是科技大停滯的分水嶺,一個嶄新周期即將開啟。此后:大海航行靠AI。

作者:海星

參考文章:

①《未來已來 / 后疫情時代的美股科技趨勢投資指南》,來源:INDIGO 的數字鏡像。

②《百度再起舞》,來源:錦緞

③《“第四類造車玩家”登上歷史舞臺 中美歐暗戰自動駕駛》,來源:錦緞

④《百度芯事:750億美金的認知差》,來源:錦緞

⑤《馬斯克的腦機接口,隱藏著人類敘事范式的重大轉折》,來源:錦緞

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(編輯:海星丨本文鏈接:http://www.led375.com/news/19/3/11481.html

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