天风赵晓光今天分享：明年6-9月或迎来整个科技行业的主升浪，未来出现一家100万亿美金市值公司也并不夸张

　　来源：六里投资报

　　今天（12月5日）下午，天风证券(4.480, -0.02, -0.44%)董事、副总裁赵晓光，在2024财经分析师大会上，以“中国产业升级双擎驱动——人工智能与科研体系产业化”为题，分享了最新观点。

　　赵晓光表示，未来对于产业、对于研究，有两个机会是一定要去重点把握的，

　　一是人工智能，二是科研产业化。

　　从科技行业来说，明年6-9月份，或能看到科技行业巨头在机器人(19.400, 0.11, 0.57%)、智能驾驶、元宇宙这些行业的重要拐点；

　　这也是这一轮整个科技行业的主升浪。

　　赵晓光认为，有观点称人类未来30 年，会出现一家100万亿美金市值的机器人公司，这也并不是天方夜谭。

　　假设未来30年，人类有 100 亿人口，每个人有一台机器人，一年大概 10 万块钱的服务费，5万块钱的利润，

　　大概就对应着500万亿的市场利润，对应着2万万亿的市值。

　　如果一家公司能占了这个行业的5%，那差不多就是 1000 万亿。

　　其次，智能手机作为超级入口，它会重新定义硬件跟软件的关系。

　　移动互联网时代是流量为王，但是到了超级 AI 时代，硬件会变成最大的入口。

　　再者，我们现在已经看到了“AI+营销”、“AI+律师”、“AI+保险”、“AI+教育”的出现，经AI赋能的传统行业公司或成为赢家，

　　而AI的作用并不简单在于降本，而是对研发、生产、销售、服务全流程的颠覆。

　　另一方面，从中长期看，未来中国最大的红利就是科研产业化。

　　在科学家的“专注”与企业家的“发散”之间存在一些割裂，这是科学家创业不成功的一个最根本的原因。

　　作为分析师，应以研究为根本的驱动力(9.020, 0.22, 2.50%)，做好人工智能跟各行各业的结合，做好科研产业化与各行各业的结合。

　　投资报（liulishidian）整理精选了赵晓光分享的精华内容如下：

　　两大重中之重的机会：

　　人工智能+科研产业化

　　我们看到，伟大的机会和伟大的企业，都是在经济下行的周期产生的。

　　比如说，2008 年的经济危机期间其实催生了移动互联网、催生了很多优秀的企业。

　　我今天汇报的题目就是，中国产业升级的两个驱动力。

　　我个人认为，未来对于产业也好，对于我们研究也好，有两个机会一定是要作为重中之重去把握的：

　　第一个就是人工智能，

　　第二就是科研产业化。

　　毫无疑问，从去年年初开始，由OpenAI推动的人工智能的这轮周期，带动了过去两年算力非常大的机会。

　　我们认为，在未来的两年，由人工智能推动的各行业的应用，会成为一个更大的浪潮。

　　而在这个过程中，我们可以看到，

　　无论是全球的科技巨头们，还是从各行各业看，AI与各行业的结合正在以比我们想得更快的速度在展开。

　　人类未来 30 年

　　或会诞生100万亿美金市值公司

　　我们从三个角度去看人工智能未来的机会。

　　第一个，我们可以看到，对于科技行业来说，过去有三个行业——机器人、智能驾驶和元宇宙，

　　基本上我们很多年前就说这些行业很好，有机会，但是到现在看一直没有起来。

　　如果观察这三个行业的拐点，我们认为，

　　在明年的6月份到9月份，无论是特斯拉、亚马逊、Meta这些相关的巨头，包括OpenAI，在这三个领域中都会有重要的产品和重要的拐点。

　　这也是我们这一轮整个科技行业的主升浪。

　　前段时间，我正好有一位朋友去美国见了奥特曼，回来之后，我说来组织一场机器人行业的交流会吧。

　　后来来了一个小伙子，来了之后就说了一句话，他说，未来人类 30 年，会有一家100 万亿美金市值的机器人公司出现。

　　我当时就特别想把他赶出去，我说你这小伙子年少轻狂，有点太夸张了。

　　但是我们后来仔细地盘了盘，我觉得他说的真的不是一个夸张的事情。

　　假设未来30年，人类有 100 亿人口，每个人有一台机器人，一年大概 10 万块钱的服务费，5万块钱的利润，

　　大概就对应着500 万亿的市场利润，对应着2万万亿的市值。

　　如果一家公司能占了这个行业的5%，那差不多就是 1000 万亿。

　　就如同在 10 年前我们没想到，在科技领域会有几个3 ~ 5万亿美金市值的科技公司一样。

　　我们相信，这三个领域，它未来也是跟各行各业结合，应该是一个非常明确的机会。

　　智能手机

　　会是重要的超级入口

　　第二个，回到我们传统的智能手机。

　　智能手机作为一个超级入口，它会重新定义硬件跟软件的关系。

　　移动互联网时代是流量为王，但是到了超级 AI 时代，硬件会变成最大的入口。

　　一个典型的案例就是，高通公司前段时间在夏威夷开了一个 2000 人的大会，

　　高通的CEO 现场演示，拿起手机跟手机说，你帮我订 2000 杯咖啡。

　　很快，这2000 杯咖啡就很精准地到达了现场。

　　我们也知道，有些手机巨头们，在半年前可能还都是对 AI抱着观望的态度，但是无论是苹果还是国内的华为、小米，最近基本上都要all in AI。

　　手机作为一个超级入口，它能带动整个产业链新的机会。

　　赢家是

　　利用AI赋能的各行各业

　　第三个，在传统行业中，我们可以看到，最近像“AI+营销”、“AI+律师”、“AI+保险”、“AI+教育”，这些行业已经开始了。

　　但其实我们可以看到，在各行各业中，人工智能推动的创新，都是刚刚开始。

　　对于在 To B 的应用，有两个重要的结论：

　　第一个结论就是，并不是那些技术公司会成为未来的赢家，

　　而是传统行业中这些各行各业的公司，会利用 AI 、利用大模型的能力来成为赢家。

　　第二个结论就是，我们不要简单地站在节约成本的角度去理解人工智能，

　　人工智能未来对于产品的定义、研发、生产、销售、服务全流程、全体系都是重新的颠覆。

　　举一个简单的例子，比如说过去我们研发一款半导体材料可能要三年的一个周期，

　　现在有了AI的赋能之后，这个周期已经变成了 10 天，或者是更快的速度。

　　最近有传统能源企业高管主动联系我，想找这种做材料相关的大模型技术的公司合作。

　　有位北航教授做的 AI 材料公司，目前已经跟 5 家上市公司达成意向，成立合资公司，成立人工智能的材料研究院，用AI的技术大幅加快材料的研发。

　　这一点是一个非常明确的趋势。

　　AI不仅是替代劳动力，更重要的是，它重新定义了研发、生产、销售和服务的全过程。

　　如果大家觉得挺难理解，我给大家推荐一下 B站，

　　B站上有很多非常好的科普，让大家用比较快的时间很好地去学习到这些领域的核心。

　　未来最大红利

　　就是科研产业化

　　第二个我想讲的主题就是，从中长期看，中国会进入一个非常大的红利，就是科研红利。

　　过去中国的产业发展经历过几波红利，第一个叫劳动力红利，第二叫工程师红利。

　　但是，未来这些红利应该都已经结束了。

　　在十多年前，中国一个工程师的成本是 30 万，美国是 65 万，现在我们工程师的优势也不明显了。

　　未来最大的红利，就是科研产业化。

　　无论是看美国、日本的经验、欧洲的经验，还是看中国过去的发展逻辑，

　　我相信，科研产业化，是中国未来走出房地产之后的经济周期最大的一个解，甚至可能是唯一的解。

　　做科学和做企业，它要求的禀赋是不一样的。

　　科学家就要足够的专注、足够的聚焦，围绕一个领域不断深度地深入。

　　而企业家，大家都知道，他应该是发散的、是要有很强的资源整合能力，人的整合、客户的整合、渠道的整合、技术的整合。

　　所以，本身在聚焦和发散上，它是分裂的。

　　这是过去有些科学家创业不成功的一个最根本原因。

　　以研究为根本驱动力，

　　做好科研产业化与各行各业的结合

　　未来怎么去解这个问题呢？那就是我们分析师的优势。

　　我相信我们分析师都对接着大量的上市公司，如何把科学家跟上市公司做一个链接？

　　让科学家的技术跟上市公司的场景、资金支持和赋能能力结合起来。

　　我觉得这个事情是值得我们 all in 去做的事情。

　　企业的发展主要是五个要素，第一战略管理，第二技术，第三人才，第四资本，第五市场。

　　这五个要素，科学家有的是技术，企业家有的是什么？有战略管理、运营能力，有好的、市场化的人才，有开拓市场的能力。

　　这种结合，我个人在过去做了一些实践，我觉得这个效果是非常好的，这是企业家跟科学家的双向奔赴。

　　我认为，我们应该花足够多的精力关注在人工智能和科研这两个事情上。

　　大家应该一起投身于这两个事业中，为中国的产业发展做出我们的贡献。

　　未来研究的价值对于战略是非常重要的。

　　所以，分析师同仁们，要以研究为根本的驱动力，做好人工智能跟各行各业的结合，做好科研产业化与各行各业的结合。

　　我们有限的人生，会有无限的意义和价值。

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责任编辑：何俊熹