(原标题:国金证券:AI4S将重构化工行业竞争格局 六大方向实现智算平台兑现)
智通财经APP获悉,国金证券发布研报称,当前AI赛道正在快速迭代发展,认为AI for science(AI4S)将对化工行业未来的竞争格局产生重大影响。AI垂类应用正加速向化工全链条渗透:设备端聚焦“AI+机器人”高危巡检;研发端看好“AI+自动化实验”驱动的分子发现及工艺优化;产品端关注AI辅助配方升级与新材料迭代。
国金证券主要观点如下:
1、科学研究迎来“智能体主导”的新范式,已从学术层面跨入到商用层面
AI4Science正在步入“多模态大模型+自动化实验”时代,“自驱动实验室”(Self-DrivingLab)等多智能体协同平台正加速发展。未来,AI将与机器人实验密切配合,人机协同进行全流程闭环科学研究。当前AI4S已经从学术层面跨入到商用层面并产生实际的经济效益,不过并没有形成较为成熟的商业模式,业界普遍沿用合作研发模式、自主研发模式及混合模式。该行认为未来大型机构将会以混合模式为主,比如大型企业或国家级实验室可能建立自己的AI研究平台(内部自主开发),同时对外开放部分能力,与高校、初创企业共建创新网络。小型企业则倾向于使用这些开放或商业化平台,采用合作研究模式。
2、创新应用中梳理出六大方向,实现智算平台的产品兑现;优化改进能够有三个维度的赋能,带动中长期的设备升级投资
以AlphaFold2为例,该行总结出AI4S应用场景的3类特点:①长研发周期与高成本。②数据驱动与大规模计算。③高维度设计空间。在创新研发维度,生物发酵行业菌株筛选和流程优化,新型材料的应用和适配,农药创新药等药剂产品的开发,辅材催化剂、添加剂等的升级优化及后续产物分离,微观结构带来的材料升级,配方设计、升级和应用6大方向将率先实现突破;而在优化改进方向,重复环节人工替代或者关键、危险环节检测,生产过程的智能优化,给予充分、实时市场信息进行的资源调配3个维度可以进行优化,从而带动局部的设备投资。
3、AI布局进程将逐步拉大化工企业头尾部企业的差距,其中高质量数据是决定性因素
人工智能系统的性能取决于其所依赖的数据,高质量数据将是拉开化工企业AI布局的关键。在化工领域看,高质量数据更多偏向私有化,多数企业自身积累的数据极为有限,能够进行自身赋能的相对较少。因而从数据的角度看,历史管理相对规范的头部企业、有先期的战略规划能够有效外部合作的细分龙头、能够结合“机器人”和“智算平台”的生产企业有望可以获得持续AI竞争力。
风险提示:
技术快速迭代导致前期投入沉没成本风险;化工新材料验证周期长,若性能不达预期可能导致商业化验证风险;数据合规风险;高端人才争夺风险;当前AI4S标的交易拥挤度较高,存在估值回调风险