算力股创新高，但Kimi概念还是跌了23%。
文｜丁卯
编辑｜郑怀舟
来源｜36氪财经（ID：krfinance）
封面来源｜视觉中国
本周A股市场在3000点附近延续了震荡上涨。
受周五AI板块强势上涨带动，周内三大指数均展现出了较强的上行行情，其中，上证指数整体上涨0.76%，深证成指下上涨1.99%，创业板指大涨3.86%。
行业和主题方面，本周计算机、非银金融、电子等行业涨幅居前；煤炭、石油石化、钢铁跌幅居前。概念块上，Ai成为本周表现“最靓的仔”，相关的高速铜连接、网络安全、ChatGPT、Kimi概念等表现积极。
外资动向上，本周北向资金态度积极，周内大幅流入260亿元，其中周五当天流入额就高达224亿元。
AI重拾涨势
本周AI相关概念再度成为市场“最靓的仔”。
尤其是在周五全天强势上攻的提振下，周内AI相关概念板块整体表现积极，迎来普涨行情。其中，概念上，高速铜连接的周涨幅达到12.8%，网络安全板块涨幅达到10.6%，ChatGPT达到了9.5%，光模块指数涨幅8.9%，且多个概念版快再创新高；个股方面，工业富联、中际旭创等龙头均表现积极。
整体来看，我们认为，本周AI大概念行情的催化剂主要有两个方面:
一是，周内国内政策端对AI的支持继续加码，提振了市场的积极情绪。
其中，比较有代表性的一个是京津冀天河算力网络平台正式发布，着力打造三个“百亿亿级”超算智算融合算力网；另一个是中国移动启动2024年至2025年新型智算中心采购，成为行业内规模最大的一次人工智能服务器集采；此外，4月25日，北京市经济和信息化局和北京市通信管理局联合发布《北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027年）》。根据《实施方案》，北京市计划打造智能算力驱动的行业标杆案例超过200个，促进医疗、教育、文化、金融、制造、能源等各领域数智化转型。
二是，海外科技巨头纷纷上调了AI资本支出，且周四美股盘中，AI算力龙头英伟达行情出现转暖，进一步提振了市场对AI板块的信心。
根据海外巨头财报披露，Meta在一季报上调了今年的资本支出指引，称因加快基础设施投资以支持AI路线图，将今年的资本支出预期从300-370亿美元显著上调至350-400亿美元；谷歌一季度的资本性支出为120亿美元，主要用于投资服务器和数据中心；微软首席财务官Amy Hood表示，最近一个季度的资本支出为140亿美金，并预计将继续“大幅”增加。
大起大落的Kimi概念：鲜明的长短板
本周，Kimi在投融资市场引发了热议。
根据多个渠道的报道，在完成上一轮融资后，月之暗面的创始人杨植麟通过售出个人持股已套现4千万美金。作为高速成长的科技创业公司，创始人的大规模减持套现行为，无疑会引发市场的担忧，主要是因为创业期的科技公司普遍在烧钱阶段，此时创始人的套现会使市场担忧其实际的研发投入实力以及未来资金的可持续性；此外在公司的高速扩张期减持套现也不免会让市场猜测创始人对公司前景的乐观程度。
无论是出于何种考虑，这种减持行为都很容易引发市场的悲观情绪。但从本周二级市场的实际表现看，似乎并没有被这种情绪所左右。周内，沉寂许久的Kimi概念重回投资者视线，受益于AI普涨行情的带动，Kimi概念指数周度涨幅达到了8.3%。
回顾Kimi概念的崛起，始于今年3月18日，当时月之暗面宣布在大模型长上下文网络窗口技术上取得新的突破，其自研的Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文，并开启产品内测。彼时，主流大模型可以支持的无损上下文长度最多为20万汉字左右，Kimi在长文本上的跨越式升级直接引爆了大模型市场，有券商甚至表示Kimi带领国内大模型正式进入长文本时代。
受益于此，Kimi在国内市场快速出圈，迅速霸占国内大模型的热榜，下载量和使用量呈现翻倍增长。与此同时，Kimi的火爆，也直接引爆了资本市场，二级市场甚至出现了Kimi相关的概念股，打开了A股市场以创业公司设立概念板块的先例。中文在线、掌阅科技、九安医疗等与暗月之面有勾稽的公司纷纷受益，迎来资本市场热捧。3月20日以来，Wind Kimi指数连续上涨，3个交易日的涨幅接近20%。其中，掌阅科技、华策影视、中广天择、中文在线等多个主要概念个股更是实现了连续三个交易日的涨停潮，一时风光无两。其中，华策影视的3日涨幅达到了73%；中广天择、掌阅科技等涨幅均超过30%。
然而好景不长，3月25日开始，Kimi概念陷入调整周期，截止4月22日Kimi指数的跌幅一度超过30%，即使在本周重新活跃引发上涨后，到目前的跌幅仍然高达23%。
那么，Kimi概念大幅震荡背后的原因究竟是什么呢？
首先，从Kimi本身来看，在前面我们也提到，Kimi最出圈的能力是其长文本处理。为什么长文本对大模型非常重要？想象一下如果一个大模型的上下文窗口只有500字，那么你可以理解成，当你向他输入超过500字的内容后，他就已经记不住前边你提到的内容了。因此，长文本能力直接决定了大模型理解的深度与广度，是其做更多事，处理复杂问题的基础；同时，长文本能力还可以让大模型更好的理解文档、改进机器翻译、增强学习能力等。
所以从这个角度看，Kimi在当时主流20万字左右的上下文窗口情况下，直接突破到了200万字，确实引领了国内大模型的突破，这也是当时Kimi及相关概念迅速走高，创下多个概念股连续涨停的根本所在。
但本质的问题在于长文本能力对大模型供应商的壁垒究竟有多高？
在3月18日Kimi宣布支持200万字超长无损上下文后，3月22日，360就宣布360智脑正在内测500万字，一完成就要入驻360AI浏览器；百度也宣布文心一言版本升级，开放200-500万字长文本能力；而阿里的通义千问更是直接把长文本上限提到了1000万字。不仅如此，早在国内大模型启动长文本内卷之前，去年11月，Open AI的GPT-4、Antrophric 的Claude2.1、Geminni1.5就已经针对长文本展开了一轮竞备。这说明，事实上全球主流的大模型供应商目前可能都已经突破了长文本的限制，长文本这个壁垒并没有想象中高。
那为什么其他大模型没有抢占长文本能力发布的先机？背后的根本可能在于长文本拓展存在文本长度、注意力和算力的“不可能三角”。一般而言，上下文增加32倍时，计算量实际会增长大约1000倍，算力和文本长度之间这种不可调和的矛盾，使得大模型公司必须在算力成本与文本长度之间进行平衡。
由于当前主流大模型并没有进入规模商业化落地阶段，且商业化进展主要集中在B端，针对C端开放的均为较为基础的能力。在这种背景下，如果长上下文的需求能够在现有的文本能力下就获得满足，那么企业又何必开放更高的文本长度来增加算力成本的投入？
但Kimi的情况却有些不一样。由于月之暗面成立时间较短，为了能更快出圈，其将Kimi定位为主攻C端的AI助手，因此，对Kimi而言通用问题解答、使用体验的稳定性至关重要，而这背后无疑离不开长文本能力的支持。但也正是因为如此，Kimi使用量的暴增给月之暗面带来了算力困境。在Kimi爆火后，不少用户反映Kimi助手一度出现宕机、大模型“说胡话”的Bug。
尽管在新一轮融资后，阿里的入局在一定程度上缓解了Kimi算力缺乏问题的燃眉之急，但拉长周期看，想要保持长文本的领先，算力成本的投入是一个持续的过程，而考虑到大模型当前仍在烧钱阶段且月之暗面相比百度等其他主流互联网大厂，也没有其他业务可以提供稳定的营收流入以支持AI的扩张。在这种背景下，未来一旦融资端哑火后，其算力能否得到长期的稳定支持，继而影响到其核心竞争优势仍然存在众多不确定性。
另一个棘手的问题是其作为C端应用所面临的高营销成本。由于成立时间短且作为一个定位C端的大模型应用，Kimi相比百度文心一言、阿里通义千问等传统互联网大厂的大模型应用，最明显的差距就是月之暗面缺乏一个经过市场验证的C端工具而积累起的巨大C端流量。所以为了快速获取用户，月之暗面只能采用互联网的基本打法——投放获客，这也是3月以来在各种渠道频繁看到Kimi广告的根本原因。根据资料显示，目前Kimi投放广告获客成本约在10元左右，如果算上拉新后用户问答互动产生的算力成本，那么每个用户的成本大致在12-13元左右。如果按照Kimi日均近2万的下载量简单估算，那么月之暗面日均的获客成本就在25万左右。尽管当下的月之暗面融资充足并不缺钱，但对于AI创业公司而言，如此庞大的获客成本是否会使公司忘记初心，将发展中心放在营销端而削弱研发的成本投入，也是市场对其前景存疑的发展重心。
其次，回到Kimi概念股身上，从Kimi概念股的分布看，目前多数概念股都是因为引入了Kimi大模型或是投资了月之暗面。事实上，Kimi助手目前对这些公司的实际业务和实际业绩的提振并不明显，无论是中文在线、掌阅科技还是九安医疗，市场情绪对其的股价的推升作用远高于Kimi引入后其实际的业绩改善。
从这个角度来看，当下的Kimi概念就真的就只是“概念”，并没有实际AI相关的业绩支撑。不管是按照行业内的共识“属于AI时代的产品，一定是去掉AI就不成立的产品”，还是Kimi创始人杨植麟的观点“如果产品最核心价值只有10%-20%来自于AI，那这个就不成立”来看，当下的Kimi概念都称不上真正的AI产品应用。所以，这也是为什么这种由市场情绪催生出来的概念存在高波动的根本原因。
算力仍是AI的最强主线
如前文所述，在当下，AI产业在算法层面仍然处于大模型百花齐放的激烈竞争阶段，技术更迭的加速使得多数企业尚处于研发投入期，未来竞争格局如何演进，供应商如何实现商业化落地和业绩规模化扩张并不明确；而下游的应用端同样也没有迎来真正的扩容期，市面上真正意义上的AI产品屈指可数，AI对下游应用的价值增量并不明显。
但相反，算力作为大模型发展的基础设施，卖铲子的逻辑却非常清晰。AI的发展尤其是大模型的突破掀起了新一轮算力革命。从1964年戈登.摩尔提出摩尔定律后，CPU性能的发展一直遵循这一规律，但目前AI的高速发展，数据的非指数级增长，使得摩尔定律已经失效，如何突破“算力限制”满足新时代各种算力需求，成为各国的主要竞争点。
根据NTCysd的预测，2021-2028年，全球算力规模将以超过40%的速度增长，2028年算力规模将达到7510EFlops。面对巨大的算力缺口，以英伟达为主的主要算力供应商业绩得到了积极的支撑，根据英伟达财报显示，2023年期营收扩张了126%至609.22亿美元，而其中数据中心产品相关的算力业务近年来一直维持高速扩张，2023年的增速高达216%，整体业务收入占比已经接近80%。受益于估值和业绩的双重利好，英伟达的股票也迎来戴维斯双击，2023年至今的累计涨幅已经达到466%。
展望未来，我们认为，随着大模型竞备的加速进行以及模型能力的进一步升级，算力作为底层基础仍然具备较强的业绩确定性，仍将是AI产业链中为数不多的具备实际业绩支撑的环节之一。
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Kimi概念跌23%
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