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为什么海天瑞声在这里轮AI行情中涨势最凶?

  • 作者:勇敢
  • 2023-02-18 13:08:04
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首先声明本人持有少量的海天瑞声股票,本文不是给大家推荐这个股票,海天瑞声目前涨幅已经很大,短期风险很大,请大家一定谨慎投资。

本人长期从事一线软件研发和管理工作,自认为是一个有独立思想的程序员,一个有少量创造能力的架构师,一个交付过多个行业领先产品的技术人员。本人主持和参与多个大数据产品的研发和商品化工作,自认为对大数据和AI有一定认识;同时也是一个股市散户,入市超过20年,但是和很多大神发布的业绩相比,非常惭愧,扣除利息成本以后,总体只是少量盈利。

本文的目的是和大家交流分享在目前最热的AI领域,用怎样的思路和角度来挖掘值得长期投资的成长型企业,本人相这个领域会出现市值超越水果的一群伟大企业,彻底改变目前的产业结构和社会生活,其影响会超过工业化、息化、互联网化的影响。

今年以及今后几年,AI相关的主题将是行情的热点,随着chatGPT的出现,将彻底改变AI叫好不叫座的局面,AI将逐步融入社会、生活、工作中,就像20多年前的互联网,10多年前的移动互联网,将彻底改变社会和产业格局,将淘汰一批行业和企业,也将涌现一批伟大的成功企业,相大家对这个观点没有什么异议。

进入正题之前,先讲一下大家都知道的股市成功案例,美国股神投资可口可乐,中国股神投资茅台,两个案例的细节相大家都很清楚。这里我从我个人的角度分析一下可口可乐和茅台的共性,我认为最重要是如下3点

1、反复消费,都是消费品,喝了就没了,需要再次购买才能消费;而且高兴可以喝,不高兴也可以喝;钱多可以喝,即使暂时没钱,茅台也还是想找机会喝一喝的。

2、依赖性,不管是可口可乐还是茅台,都会少量成瘾,喜欢可口可乐的人一般不喝百事可乐,喜欢喝酒的人长时间不喝了也会想喝一点,微醺的感觉还是享受的。

3、护城墙自动增长性,不管是可口可乐还是茅台,都是他们对应行业的龙头,再加上以上1、2两点属性,只要自己不犯错误,企业的护城墙会随着时间慢慢增长,可乐只喝可口可乐,茅台是中国国酒,就是护城墙随着时间增长到一定程度的共识。

现在回到正题,在目前的AI产业链中,有没有具备以上3个属性的消费品?有,我的答案就是海天瑞声。

从公开息可知,海天瑞声专注于为AI技术公司提供算法模型开发训练所需的专业数据集,而这个专业数据数据集不是一般的数据,是针对某个领域的标注数据集。所谓的标注数据集,简单的说就是标注了正确处理结果的数据集。比如我们设计一个识别动物照片的AI算法,需要的标注数据集就是一批各种动物的照片,同时注明了这些照片是哪种动物,比如第一张照片是猫、第二张照片是狗、第三张是牛、第四章是猫。。。。等等,这样不太严谨,但意思不差的。

先从非常简单科普一下AI的技术模型,AI最关键的是算法,最近火爆的ChatGPT就是基于GPT-3.5架构,这个GPT-3.5架构就可以认为是一种复杂的算法。目前AI需要通过训练提升确定算法的参数,GPT-3.5的包含1750亿个参数。AI的训练,简单来说就是用标注数据让算法进行处理,然后根据算法处理结果和标注结果来对照,反复调整算法的参数,让算法效果达到最优。

以上的分析,怎么对应到海天瑞声这个企业上面。 1、AI这个模型是需要反复多次训练的,AI的版本升级了,要重新训练;即使AI算法没有升级,还是随着社会发展,数据集也会变化,AI也需要重新训练才能使用,否则效果会降低。所以标注数据对AI来说具备反复消费属性。

2、AI对标注的数据的内容、格式、标注方法有一定的要求,如果一开始使用某家公司的标注数据,迁移到另外一家有一定的成本,所以如果两家的数据集性能价格差不多的情况下,选择原来的供应商风险和成本是最低的。所以AI对数据集是有一定依赖性的。

3、数据集中的数据随着社会的发展一般来说是不断积累增加的,所以目前领先的数据集在今后继续领先的成本相对较低,也就是目前领先的数据集随着时间的增长,护城墙会比较容易增长,当然前提是企业自己不出差错。海天瑞声的大客户都是行业领先的巨头,毫无疑问海天瑞声是目前国内领先的AI数据集提供商,可以预期有较大可能继续保持领先,护城墙可能原来越高。在海天瑞声在刚发布的投资者关系活动记录提到“早年建成的一个中文语音识别数据集,目前仍在销售,而且售卖范围很广,基本覆盖了目前市场上绝大多数主流的语音识别引擎。”,就是这种护城河自动增长的证据,而且相这种数据集绝对不止一个。

没有数据就没有AI,有了数据也不一定有AI,AI不管赚不赚钱,都要先购买数据,而且要反复购买数据,所以提供数据的公司是目前阶段AI产业链最先确定赚钱的。

有人会说,以后AI会可能自己自动收集标注数据来训练自己,我完全同意这个观点!不过那是以后,而且这个会自动收集标注数据的AI也是需要训练后才能上岗的。

以上的观点仅代表个人观点,本人见识有限,肯定有很多疏漏和错误,欢迎大家交流!


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