中信证券发布研报称，2024年12月27日，OpenAI发布公告称计划将旗下营利性公司转化为公共利益公司。本次组织架构调整便于公司实现盈利和对外融资，亦有助于公司积极开展微软之外的合作，如拓展谷歌云合作。总体看，伴随AI向产业纵深演进，2025年人工智能企业的模型能力将调升到新高度，人才竞争、资金竞争愈演愈烈，但同时亦有机会迎来市场份额和收入的快速增长期。过去两年美国AI公司的超额收益显著，中国AI公司快速跟进，未来1-2年，中国人工智能公司和资产将带来较好的超额收益。

　　中信证券主要观点如下：

　　OpenAI组织架构调整：非盈利组织、有限盈利公司、公共利益公司的核心变化

　　2024年12月27日，OpenAI发布公告称，其董事会正在评估公司结构，以便完成其确保通用人工智能AGI造福全人类的使命。根据官网信息，OpenAI计划分三步走实现本次组织架构调整：

　　1)将现有的有限利润营利性公司OpenAI Global转化为特拉华州公共利益公司(Delaware Public Benefit Corporation，下文简称PBC)；

　　2)在完成上述转变后，公司非营利性组织对有限利润营利性公司OpenAI Global的股权将转化为PBC股份；

　　3)PBC将负责运营和控制盈利业务，而非营利组织将单独雇佣一支领导团队和员工，致力于在医疗、教育和科学等领域推进慈善事业。

　　调整的影响分析：便于公司实现盈利和对外融资，亦有助于公司积极开展微软之外的合作

　　OpenAI原组织形式为“董事会-非营利组织-有限利润营利性公司”的三重管理架构。其商业化行动以“有限利润公司”OpenAI Global开展。微软对此投资也是在这个主体上进行，但受限于公司性质，微软等投资人仅享有该公司的利润收益，对战略合作和日常经营难以产生影响。根据特拉华州政府官网，PBC组织会更注重平衡股东回报和公共利益。

　　据有关媒体，OpenAI计划在未来10年投入1,200~1,600亿美元用于模型的训练推理，预计在2023年至2028年期间总亏损达440亿美元(不含股权激励费用)。本次架构重组将有助公司实现盈利和对外融资。微软是公司重要股东，可从OpenAI处获得20%收入分成和2030年之前所有技术授权，OpenAI可从微软处获得算力支持以及20% Azure OpenAI API销售收入。

　　架构调整有助于公司引入其他股东，进一步提升市场化程度。考虑到谷歌已经请求美国联邦贸易委员终止微软与OpenAI之间的独家云服务协议，PBC公司未来有望开启与谷歌云的合作，并因此获得收入的进一步提升。

　　AI产业展望：强化学习料将驱动模型能力在2025年调升，应用端有望爆发

　　当前人工智能正在经历范式转变，从机器学习驱动的文科能力提升，向强化学习驱动的理工科能力提升转变。GPT-o1发布、o3首次展示，预计OpenAI将在2025年引领全球大模型能力跳升到新高度，美国Anthropic等公司料将跟进。中国模型公司如Kimi、字节豆包、阿里通义千问等也有望快速跟进，而DeepSeek-V3模型凭借高质量数据和模型蒸馏等特点走出差异化之路。应用端亦有望在2025年爆发出更多可能，如AI agent、智能驾驶、AI手机、AI眼镜、具身智能、低空经济等。智能驾驶将是2025年最值得重视的AI应用领域。

　　对中国AI投资的启示：AI投资有望由美国引领，向中国公司提供更多超额收益转变

　　2022年底ChatGPT发布至今，美股科技股领涨全球，纳斯达克指数累计上涨近100%。美股科技巨头涨幅居前。同期，恒生科技指数和A股中信科技相关指数表现平淡。中国大模型公司持续跟进全球前沿，在机器学习和强化学习领域持续积累。

　　2024年12月18日，字节跳动火山引擎Force原动力大会，宣布豆包日均token调用量从24年5月1200亿次提升至2024年12月4万亿次，同时其视觉理解模型Lite版价格降至0.003元/千tokens，比行业价格下降85%。中国模型公司性能提升的同时，成本持续下降，有望进一步催化AI应用端转化。

　　未来1-2年，全球AI投资机会有望从美国资产向中国公司迁移。中短期关注中概互联网公司在大模型和AI智能云的布局，中长期关注中国公司数智化转型带来的成长和变化。

　　投资策略：人工智能浪潮已至，关注顶尖模型公司的进展，及其带来的产业变革

　　未来AI模型、AI算力、AI应用，预计将带来持续多年的投资浪潮。2025年，美国科技公司受技术进步和应用落地驱动，仍有估值提升空间；但未来更多的AI投资机会将会发生在中国市场，中概互联网公司和A股AI算力和应用公司值得长期关注。

　　风险因素：AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；私有数据相关的政策监管风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致企业IT支出不及预期风险；AI潜在伦理、道德、侵犯用户隐私风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险；企业AI应用进展不及预期风险；地缘政治风险等。