老baby们！好久不见！

最近家中有些事，没有认真挖票，也就不好意思出来现眼，

倒是粉丝数还涨了一些，感动不已，

未来争取多出来分享， 与诸位铁子游戏股海，共同进步。

眼看算力短期已经高潮（只是高潮，可不敢看空），准备只留下浮盈格局。

看向未来，无论从产业发展，个股空间，还是股票高切低的角度，

都需要把研究和仓位重心放在大模型的落地和应用上。

一、被忽视的环节——大模型运维

按照产业逻辑来说，整个AI产业的发展步骤如下，

大厂布局算力——喂数据训练——大模型商业化落地——B端C端应用爆发

目前市场已经炒过大模型本身、算力、数据，以及现在已有和未来YY的应用，

但有一个环节被忽视，那就是大模型自身的运维。

大模型商业化落地后，C端注册，B端开放API，那么无论怎么用，

第一，只要用到大模型，就会消耗模型的tokens，

我们已经知道，调用大模型tokens要收费，

但我们忽视的是，大模型自己产生tokens，也是需要成本的，而且成本巨大。

第二，垂直领域的小模型，很多是根据开源大模型研发的，

在它们自身的运行过程中，也涉及大量的tokens生成成本。

因此在大模型和小模型的运维端，都需要AIOps平台的能力，

帮助模型高效运行，更加重要的是，大幅降低成本。

二、海外映射——APM是大模型运维的降本利器

上面逻辑当然不是凭空想象出来的，

大模型运维是否需要专业平台？大模型厂商自身能否完成运维？

海外已有答案。

海外走在我们前面一点，OPENAI商业化率先落地，应用端典型的微软的Office Copilot也早已推出，API接口放开后，应用端逐渐开始爆发。

此时，负责大模型运维的平台软件公司，也同样开始发挥作用。

最典型的公司是Datadog，这是全球APM龙头公司；

APM，Application Performance Monitor，应用性能监测，

包括基础结构监视、应用程序性能监视、日志管理、用户体验监视，

通过 400 多项集成来聚合整个堆栈中的数据，以便进行故障排除、发出警报和图形处理。 可以将其用作单个源，以便进行故障排除、优化性能和跨团队协作。

在AI时代，APM软件同样能够实时进行数据分析，监测数据训练效率，进行微调或增强，降低tokens使用成本，优化API的速率；

Datadog已经与OPENAI合作，对OPENAI的使用进行监控、评估、优化，

包括——跟踪OpenAI使用模式，监控和分配tokens的使用成本，

分析API响应时间，以排除故障并优化性能；

目前Datadog在AI领域的营收，主要就是来自以OPENAI为首的大模型厂商，

未来会逐渐拓展至行业垂直模型。

这说明两个问题，

第一，大模型厂商需要外部APM软件厂商帮助进行运维管理，

第二，降本效果显著，大模型厂商愿意为此付费。

此前OPENAI针对GPT3.5的大降价，就是tokens生成成本降低，背后就有APM厂商的功劳。

空口无凭，Datadog业绩已经开始体现，

2023财年一季报，Datadog营收4.82亿美元，同比33%，高于指引4.66-4.7亿美元的区间上沿，AI时代开启，业绩也开始超预期。

看股价，近期涨幅接近60%，看起来涨幅似乎不大，

但美股不像大A股，把真的假的预期一次性打到位，人家可是理性慢牛，

3月至今，微软涨幅不到40%，Adobe涨幅不到50%，

对比下来，Datalog的涨幅已经很可观，并且这仅仅只是刚刚开始。

与Datadog相类似的厂商，Dynatrace、Splunk等的业绩和股价，也有同样的反馈。

三、博睿数据——国内APM龙头

对标Datadog，国内APM的龙头厂商是博睿数据。

博睿数据业务与Datadog高度重合，不再赘述，公司目前在国内APM市场份额第一，达到18.4%；

AI方面，博睿打造AI运维平台Swift AI，

基于博睿数据的一体化监控能力，根据AI引擎的需要，对Metric、Trace、Log以及相关的关联关系进行数据的智能化采集，基于高质量Telemetry data和强大的算法模型，实现开箱即用且故障定位精准的AI体验，支持在线和离线对时序数据进行异常检测、告警收敛、根因分析等，提升运维效率，降低人工介入成本。

最为关键的是，Swift AI是国内唯一一家通过信通院AIOps能力成熟度测评根因分析模块“优秀级”的供应商。

信通院是工信部下属的事业单位，是前期把各家大模型厂商拉在一起搞开源大模型、搞算力资源统筹与调度的单位。

博睿的软件是唯一得到国家背书的，未来一定是大模型厂商采购的最优先级。

时间点来说，

此前国内大模型都在训练阶段，对外顶多是开放小范围的测试，

既不能大规模商业化，也不能大举开放API，

可以说，国内大模型还没有真正开始大规模的被使用，因此也还没有到需要APM软件开展运维的时候。

国内大模型商业化（牌照）落地在即，预期最快是6月底，最晚也在7-8月，

后续的调用需求预计是爆炸式增长，APM的需求也将随之而来，

谁家的大模型运行更快速，成本更低，将会抢占更多的市场，

可以预见，博睿数据从2023年下半年开始，订单和业绩将会快速爆发。

空间来看，

Datadog作为全球龙头，市值已经超过300亿美金，

博睿数据是国内龙头，目前市值还不到30亿人民币。

从估值上来说，Datadog预计2023年营收超20亿美元，仍然处于亏损状态

按照PS估值，对应15倍PS。

未来假设国内有10家大模型厂商，每家厂商每年运维费用3-5亿，市场规模在30-50亿，

博睿数据市占率30%，营收可达10-15亿，暂时不考虑行业垂直模型运维，

只给一样的15倍PS，对应市值150-225亿。

省流一句话——

博睿数据在大模型运维领域卡位好，产品优，市值小，股价低，空间大。