AI行業(yè)深度報告：模型能力向上價格向下應用繁榮-國元證券

——AI行業(yè)深度報告證券分析師:李典郵箱:lidian@SAC執(zhí)業(yè)資格證書編碼:S0020516080001聯(lián)系人:郜子嫻郵箱:gaozixian@n模型層：競爭格局收斂，o1引領大模型發(fā)展新范式。海外頭和技術人才優(yōu)勢已和其他玩家拉開身位差距，目前海外形成了五強格局，分別是以OpeMeta。國內(nèi)大模型目前競爭格局相對分散，涵蓋互聯(lián)網(wǎng)和科技大廠、創(chuàng)業(yè)公司、傳統(tǒng)技術類廠商這三類力量，其中互聯(lián)網(wǎng)和科技大廠和云業(yè)務結合，綜合布局。創(chuàng)業(yè)類廠商則依托不同資源稟賦進行差異化賽道聚焦。受到訓練數(shù)據(jù)逐漸枯竭以及堆GPU卡模式所面臨算力利用率降低的問題，傳統(tǒng)ScalingLaw即LLM性能與計算量、參數(shù)量和數(shù)據(jù)量三者呈現(xiàn)冪律關系受到挑戰(zhàn)，OpenAIo系列提出推理側的模型發(fā)展的新驅動力，同時對于技術創(chuàng)新、工程能力和算力提出更高n應用層：成本下行推動創(chuàng)新，應用端百花齊放。我們重點看好2025應用端的投資機會，隨著大模型競爭格局的逐步清晰，行業(yè)進入到價值實現(xiàn)和落地階段。模型層能力向上調(diào)用成本向下降低應用端創(chuàng)新門檻，進一步促進應用端繁榮。交互方式上，AI產(chǎn)品逐漸從Copilot模式向Agent模式轉變，C端AIAgent與AI端側硬件相結合有望重塑流量入口；在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場景。軟件應用層面，企業(yè)可以通過本地部署、公有云、私有云、混合云等部署方式適配不同的規(guī)模和不同行業(yè)的企業(yè)，實現(xiàn)成本、私密安全性和大模型能力效果三者的平衡，企業(yè)端在大模型投入預算有望持續(xù)提升，同時企業(yè)主對于大模型投入ROI越來越重視。目前大模型在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場景落地較好，從行業(yè)上我們看好金融、政府服務、醫(yī)療等行業(yè)。C端軟件應用方面，整體應用流量保持良好增長，ChatGPT周度活躍用戶數(shù)突破3億，web端流量較年初增長138%，AIChatBots、AI內(nèi)容生成與編輯、AI搜索、AI角色扮演是目前主流場景，我們看好AI搜索成為殺手級產(chǎn)品潛力。AI硬件方面，國內(nèi)外AI+硬件的進程加快，小模型的發(fā)展推動AIPC、AI手機、AI眼鏡、AI耳機等端側硬件落地，Ray-BanMeta成為首個爆款消費級產(chǎn)品，AI眼鏡被視為AI端側落地的關鍵硬件載體，引發(fā)廣泛關注。n標的方面，重點關注昆侖萬維、視覺中國、愷英網(wǎng)絡、神州泰岳、巨人網(wǎng)絡、浙數(shù)文化、完美世界、吉比特、上海電影、中文在線、焦點科技、22n海外大模型玩家競爭格局收斂，OpenAI領跑，與Anthropic、谷歌廠商形成第一梯隊。2023年全球范圍內(nèi)OpenAI領先優(yōu)勢明顯，但進入2024年，GPT-5進度延緩，隨著AnthropicClaude3.5/谷歌Gemini1.5的推出，第一梯隊模型廠商能力差距縮小，Anthropic旗艦模型如代碼能力等方面超越GPT-4o。一梯隊中，OpenAI具有先發(fā)、品牌認知、商業(yè)化能力等優(yōu)勢；Anthropic人才優(yōu)勢顯著；而谷歌具備垂直整合能力更強，其TPU有望在2025年與英偉達GPU正面競爭；xAI算力和人才資源增長迅速，以創(chuàng)紀錄的速度打造了擁有10萬GPU的“Colossus”集群，成為數(shù)據(jù)中心擴張的標桿，是潛在的一梯隊預備成員。第二梯隊Meta采取差異化開源策略，Llama3.1有效縮小了開源模型和GPT-4差距。第三梯隊Inflection、Adept、Character被巨頭收購退出競爭，其他玩家還包括MietralAI、Cohere、ssi等。以巨頭及巨頭深度合作的廠商為主的海外大模型競爭格局已經(jīng)形成。資料來源：量子位，國元證券研究所資料來源：量子位《大模型落地與前沿趨勢研究報告》，國元證券研究所n國內(nèi)模型層目前主要由互聯(lián)網(wǎng)大廠、創(chuàng)業(yè)公司和傳統(tǒng)技術大廠三類組成，未來競爭格局有望進一步集中。2022年11月ChatGPT發(fā)布后，國內(nèi)模型廠商逐漸崛起，創(chuàng)業(yè)公司和互聯(lián)網(wǎng)頭部公司紛紛入局，目前我國AI大模型主流廠商大致可以分為三類：1）互聯(lián)網(wǎng)/科技大廠：以百度、阿里、騰訊、字節(jié)、華為等為代表，大模型驅動大廠云業(yè)務的增長，通常進行綜合布局。2）技術類公司：以昆侖萬維、科大訊飛、商湯科技為代表的專注于AI研發(fā)與應用的科技公司，主要在已有業(yè)務和渠道上做延伸；3）創(chuàng)業(yè)類公司：以智譜AI、MiniMax、階躍星辰、百川智能、月之暗面和零一萬物為代表的創(chuàng)業(yè)六小虎。創(chuàng)業(yè)類公司根據(jù)自生的資源稟賦形成差異化的布局，如智譜更加聚焦B端和G端，Minmax在C端影響力較強，百川智能聚焦醫(yī)療賽道。資料來源：SuperClue，量子位《大模型落地與前沿趨勢研究報告》，國元證券研究所55》》》1.3o1引領AI模型迭代新范式，推理側ScalingLaw成為新驅動nOpenAI發(fā)布推理模型o1，引領AI模型迭代新范式。9月，OpenAI公布推理模型o1，o1推理模型重新分配計算資源，將更多資源從訓練側轉移到推理階段，顯著提升模型在復雜推理上的能力；同時o1采用強化學習加思維鏈（CoT）的模式，將原有的人工思維鏈自動化，通過思維鏈把一個復雜問題拆解成若干簡單步驟，這種鏈式推理過程幫助它在復雜任務中進行深度推理，有利于大模型解決復雜邏輯問題，并生成精準的答案。o1模型通過自我對弈強化學習和過程獎勵模型的結合，使模型在推理能力和應用范圍上實現(xiàn)了顯著提升。12月，OpenAI正式發(fā)布o1滿血版，相較o1-preview，o1數(shù)學性能提升近30%，代碼能力提升27%，o1ProMode的數(shù)學性能在o1基礎上提升7.5%，幾天后OpenAI發(fā)布了下一代大模型o3，目前仍在進行安全測試中，o3-mini版本將率先于25年1月底開放，在AIME2024數(shù)學競賽評測中，o3取得了96.7%的準確率，較o1提升13.4%；在博士級科學問答基準GPQADiamond上，o3準確率為87.7%，相較于上一代o1提升9.7%。資料來源：OpenAI，國元證券研究所資料來源：OpenAI，國元證券研究所》》》1.3o1引領AI模型迭代新范式，推理側ScalingLaw成為新驅動n傳統(tǒng)ScalingLaw面臨挑戰(zhàn)，但仍是驅動模型能力的核心。傳統(tǒng)ScalingLaw由OpenAI團隊在2020年的論文《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》中最先提出，指LLM性能與計算量、參數(shù)量和數(shù)據(jù)量三者呈現(xiàn)冪律關系，隨著大模型參數(shù)的增加，大模型性能不斷提升，ScalingLaw是過去幾年大模型發(fā)展的核心驅動，但也面臨挑戰(zhàn)，主要原因包括1）訓練數(shù)據(jù)逐漸枯竭，特別是高質(zhì)量數(shù)據(jù)。（2）模型參數(shù)過大對于GPU訓練集群的內(nèi)存和通信要求較高，堆GPU卡的方式進行訓練面臨算力利用率降低問題。n推理側的ScalingLaw有望成為大模型發(fā)展的新驅動力，同時對于技術創(chuàng)新、工程能力和算力提出更高要求。2024年OpenAI在o1模型的論文《OnThePlanningAbilitiesofOpenAI’so1Models:Feasibility,Optimality,andGeneralizability》提出全新的ScalingLaw：當模型的推理時間越多，模型的推理能力越強。o系列模型重構了訓練范式，將GPU資源在預訓練、后訓練和推理之間做出了更均衡的分配，開辟了模型發(fā)展的新范式。新的ScalingLaw對于技術創(chuàng)新、工程能力和算力提出更高要求。OpenAI發(fā)布o1推理模型后，國內(nèi)大模型廠商也紛紛推出了自己的推理模型。資料來源：JaredKaplan，SamMcCandlish《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》，國元證券研究所資料來源：騰訊網(wǎng)，國元證券研究所77n應用層百花齊放，2B和2C、軟硬件各具亮點，關注可持續(xù)化商業(yè)模式的打造。整個AIGC產(chǎn)業(yè)鏈可以分成基礎設施、模型層以及應用層。模型層資源向頭部玩家聚集，巨頭24年加大資本開支投入算力，25年隨著模型層格局的逐步清晰，行業(yè)進入到價值實現(xiàn)和落地階段，25年我們認為更多的投資機遇集中于應用端。目前應用端按類型分AI原生和X+AI兩種，根據(jù)量子位《中國AIGC應用全景報告》，前者占比接近57%。按產(chǎn)品形態(tài)分可分為軟、硬件兩種形態(tài)，目前國內(nèi)90%+AI應用為軟件形態(tài)，而AI硬件開始層出不窮，尚未迎來“iPhone時刻”。商業(yè)模式上，C端AIGC應用達到50%，但商業(yè)模式仍在探索，B端產(chǎn)品80%實現(xiàn)營收，商業(yè)模式更加清晰。按模態(tài)來分，目前44%的應用專注于文本生成，圖像生成占比29%，音頻占比15%，視頻占比9%，3D生成規(guī)模較小占比2%。資料來源：量子位《中國AIGC應用全景報告》，國元證券研究所99n模型層能力向上成本向下推動應用創(chuàng)新。相比于移動互聯(lián)網(wǎng)時代應用端的投入，大模型時代應用廠商既需要承擔獲客成本還需要承擔模型推理成本，廠商既需要關注PMF同時還需要考慮技術成本。今年以來，推理成本逐漸走低，我們認為明年這一趨勢有望延續(xù)，降低應用創(chuàng)新門檻。海外方面，以OpenAI為例，4月，GPT4升級到了GPT-4-Turbo，輸入輸出價格卻分別下降67%/50%，5月13低至0.15和0.6美金1Mtokens。國內(nèi)模型方面，今年國內(nèi)AI模型廠商也陸續(xù)降價，以阿里為例，5月21日，阿里云宣布其9款商業(yè)化及開源系列模型降價。其中，通義千問主力模型Qwen-Long的API輸入價格降至0.0005元/千tokens，降幅達97%。9月19日阿里云在云棲大會上宣布通義千問三款主力模型再降價。現(xiàn)階段國內(nèi)模型價格普遍只有OpenAI的20%-50%。成本下降，有望帶動開發(fā)者調(diào)用0輸入（$/MTokens）輸出($/MTokens）gpt-4gpt-4-turbogpt-4oANANTHROPC0資料來源：OpenAI、Anthropic官網(wǎng)，國元證券研究所資料來源：各公司官網(wǎng)，《財經(jīng)》，國元證券研究所統(tǒng)計時間：2024年9月16日10Agent逐漸爆發(fā)，AI產(chǎn)品逐漸從Copilot模型向Agent模式轉變，在大語言模型（LLM）驅動的Agent系統(tǒng)中，LLM充當Agent的大腦，并由Planning（規(guī)劃）、Memory（OpenAI正在準備推出一款代號“Operator”的全新AIAgent產(chǎn)品，可以自動執(zhí)行各種復雜操作，包括編寫代碼、預訂旅行、自動電商購物等；Salesforce在9月12日推出自動化AIAgent產(chǎn)品——Agentforce，并在10月宣布Agentforce開放生態(tài)AI智能體，智譜于11月發(fā)布AutoGLM、AutoGLM-Web、AutoGLM-PC三款Agent產(chǎn)品。AIAgent改變AI交互方式，與AI端側硬件相結合重塑流量入口。在B端方面，則有望幫助AI加速落地行業(yè)場景。資料來源：LilianWen《LLMPoweredAutonomousAgents》，來覓數(shù)據(jù)，國元證券研究所廠商布局OpenAI根據(jù)彭博消息，OpenAI正在準備推出代號“Operator"全新的AIAgent產(chǎn)品，可以自動執(zhí)行各種復雜操作，包括編寫代碼、預訂旅行、自動電商購物等，預計將于2025年1月發(fā)布。微軟10月微軟宣布在Dynamics365中集成10個自主AIAgent，并支持OpenAI最新模型o1；11月微軟Ignite大會上，微軟宣布已建立全球規(guī)模最大的企業(yè)級AIAgent生態(tài)系統(tǒng)。企業(yè)用戶現(xiàn)在可以通過AzureAI目錄訪問超過1800個AI模型，用于支持各類AIAgent的部署和運行。谷歌12月11日，谷歌發(fā)布了Gemini2.0并推出了三個基于Gemini2.0架構的AI智能體原型，分別是ProjectAstra、ProjectMariner和Jules。10月Anthropic升級Claude3.5Sonnet，公測版中引入了一項突破性的新功能：計算機使用。Anthropic通過API接入，開發(fā)人員可以指導Claude使用計算機，就像人們看屏幕、移動光標、單擊按鈕和輸入文本一樣。蘋果10月28日推出APPIntelligence聯(lián)想10月推出AINowPC個人助手智能體9月6日，榮耀在IFA2024上發(fā)布了行業(yè)首個跨應用開放生態(tài)智能體——榮耀AI智能體（AIAgent），并宣布榮耀Magic7系列將首發(fā)搭載榮耀AI智能體。華為推出HarmoneyIntelligence智譜11月發(fā)布AutoGLM、AutoGLM-Web、AutoGLM-PC三款Agent產(chǎn)品，其中AutoGLM可模擬用戶訪問網(wǎng)頁、點擊網(wǎng)頁的瀏覽器助手，與微信、淘寶、美團、小紅書等8款知名應用軟件合作，覆蓋日常生活常用的線上聊天、網(wǎng)購、社交、地圖、酒店火車訂票等功能，同時支持用戶通過語音進行交互。資料來源：各公司官網(wǎng)，新浪新聞，36Kr，國元證券研究所》》》2.2軟件：B端看好金融政務醫(yī)療等領域，C端期待殺手級產(chǎn)品n中美對比來看，美國市場AI應用當前更偏向于B端企業(yè)級服務，而在國內(nèi)AI應用則更加側重于從C端。n商業(yè)化方面，B端變現(xiàn)模式更加清晰且更快盈利，C端產(chǎn)品商業(yè)化潛力有待進一步開發(fā)，期待殺手級產(chǎn)品的出現(xiàn)。根據(jù)量子位智庫，B端產(chǎn)品從通用場景到垂直賽道分布較均，商業(yè)模式較為清晰且80%以上的產(chǎn)品均實現(xiàn)營收，B端用戶需求明確，與C端需求相比，指標更易量化。C端產(chǎn)品商業(yè)化潛力有待進一步開發(fā)，目前近50%的產(chǎn)品當前仍未有明確的收入模式，向公眾免費開放。這是由于C端用戶需求并不明確，往往是供給激發(fā)需求對產(chǎn)品本身的體驗要求較高，強調(diào)“易用性”。未來商業(yè)化潛力有待進一步被開發(fā)。資料來源：易觀《中國AI開發(fā)者應用生態(tài)調(diào)研報告》，國元證券研究所按需付費會員制訂閱按需付費C端付費模式按需付費會員制訂閱按需付費資料來源：量子位《中國AIGC應用全景報告》，國元證券研究所私密安全性和大模型能力效果三者的平衡，其中私有化部署適合對于數(shù)據(jù)私密性和控制性較高的企業(yè)，對于調(diào)用開源大模型或者大模型API服務的企業(yè)，可以通過微調(diào)、RAG（檢索增強生成）、PromptEngineering等方式實現(xiàn)場景落地。付費模式上包括了產(chǎn)品授權費用（按年/買斷）、二次開發(fā)分成、訂閱模式、按次研數(shù)據(jù)，被采訪公司2023年在基礎模型API、模型托管和微調(diào)業(yè)主也更加重視大模型投入的ROI，目前AI投入短期主要為企業(yè)帶來效率提升和成本節(jié)約，中期（2~3年）看有助于帶動收入增長、云部署金融、工業(yè)入資料來源：前瞻研究院，國元證券研究所資料來源：易觀，國元證券研究所nMaaS（ModelasaService）成為主流商業(yè)模式，MaaS指將AI模型及其相關能力打包成可重復使用的服務，使企業(yè)能夠快速高效地構建、部署、監(jiān)控、調(diào)用模型，無須開發(fā)和維護底層基礎能力。MaaS主要提供三部分能力：一、提供包括模型訓練、調(diào)優(yōu)和部署在內(nèi)的全棧平臺型服務，二、大小模型及公私域數(shù)據(jù)集的豐富資產(chǎn)庫服務；三、基于AI模型的應用開發(fā)工具服務。nAaaS（AgentasaService）作為新興服務模式，幫助大模型落地于多元應用場景中。AaaS是將AIAgent作為一種服務來提供。AIAgent可以根據(jù)用戶的需求和環(huán)境的變化，自主做出決策并執(zhí)行相應的操作。通過AaaS平臺，用戶可以快速獲取所需的AI功能和服務，而無需擔心Agent的開發(fā)、部署和維護等復雜問題，靈活應對不同應用場景、提高資源利用效率。同時，AaaS平臺還支持對Agent進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，以適應不斷變化的需求和環(huán)境。AaaS模式使得大模型能夠廣泛應用于各種行業(yè)場景中，推動其最終落地。請務必閱讀正文之后的免責條款部分資料來源：中國信息通信研究院，國元證券研究所資料來源：阿里云，中國信息通信研究院，國元證券研究所14n海外市場方面，目前大模型在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場景落地較好，垂類行業(yè)中在醫(yī)療、法律、金融服務、媒體等垂直行業(yè)落地更快。在企業(yè)工作場景和流程中，代碼輔助、輔助聊天機器人、企業(yè)檢索、數(shù)據(jù)提取轉換、會議總結等功能使用占比最高。公司中，如Salesforce、Adobe、SAP、ServiceNow、Palantir、Workday等軟件企業(yè)深度擁抱AI。垂類行業(yè)中，醫(yī)療領域如Abridge和SmarterDx這樣的輔助工具正在自動化臨床工作流程，包括分診到收入周期管理的各個環(huán)節(jié)。法律方面，Everlaw和Harvey等工具正在實現(xiàn)法律研究、合同審查和電子證據(jù)發(fā)現(xiàn)流程的自動化。金融服務方面，Numeric和Arkifi這樣的初創(chuàng)公司通過AI驅動的解決方案革新了會計和金融研究領域。資料來源：MENLO《2024：TheStateofGenerativeAIintheEnterprise》，國元證券研究所資料來源：SEQUOIA，國元證券研究所nSalesforce：Data+AI+CRM驅動，Agentforce平臺革新SaaS平臺新模式。Salesforce是一家CRM軟件服務提供商，以創(chuàng)新和前瞻性聞名。根據(jù)最新公布的2025財年第三季度的報告顯示，Salesforce實現(xiàn)營收94.4億美元，同比增長8%。更引人注目的是，公司的GAAP營業(yè)利潤率達到了20.0%，創(chuàng)下歷史新高。公司堅持Data+AI+CRM驅動，助推業(yè)績n9月，Salesforce推出的自動化AIAgent產(chǎn)品Agentforce，作為一款功能全面的客戶服務解決方案，提供全渠道支持，允許代理從統(tǒng)一平臺管理電子郵件、聊天、電話和社媒等多種交互方式，幫助客戶解決服務、銷售、營銷等方面的任務。Agentforce擁有強大的知識庫，為代理提供實時信息、文章和資源，可以快速準確地解答客戶問題。在案例管理方面，Agentforce通過自動分配案例和提供清晰的工作流程，簡化案例處理過程，提高解決效率，AI支持的自動化工具能夠自動執(zhí)行日常任務，減輕代理的工作負擔，提升工作效率。Agentforce還提供高級分析和報告功能，幫助管理人員跟蹤績效指標，做出優(yōu)化決策。資料來源：公司官網(wǎng)，國元證券研究所資料來源：公司官網(wǎng)，國元證券研究所n大數(shù)據(jù)分析公司Palantir建立AIP平臺，實現(xiàn)AI賦能平臺。Palntir是一家大數(shù)據(jù)分析公司，旗下的產(chǎn)品主要分為Gotham、Foundry和Apollo三種，其中Gotham專為情報和國防部門設計，通過對復雜數(shù)據(jù)分析支持反恐和軍事行動，主要客戶為美國情報界和國防部，F(xiàn)oundry專為商業(yè)客戶定制，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合和分析，Apollo則支持在各種環(huán)境中的集成和交付，支持軟件的無縫部署和更新。2024Q3，該公司美國市場收入同比增長44%，環(huán)比增長14%，達到4.99億美元，美國商業(yè)收入同比增長54%，環(huán)比增長13%，達到1.79億美元，高于上一季度的1.59億美元。nPalantir2023年推出人工智能平臺AIP，該MetaLlama3等大語言模型已經(jīng)成功接入平臺；2）實現(xiàn)自定義工作流程的AIP功能，允許開發(fā)人員構建私有的由LLM支持的工作流程或應用程序；2）對AIP的操作可以實時監(jiān)控，保證決策的合規(guī)性。AIP在支持私有化部署、實時響應的同時，重視對于數(shù)據(jù)隱私的保資料來源：公司官網(wǎng)，國元證券研究所資料來源：公司官網(wǎng)，國元證券研究所n國內(nèi)大模型在企業(yè)端商業(yè)化進場提速，全年大模型項目中標數(shù)量超1000個。根據(jù)智能超參數(shù)公眾號統(tǒng)計，11月份公開渠道統(tǒng)計到的大模型相關中標項目301個，其中：有66個項目，未披露中標金額（為方便統(tǒng)計，金額以0計算），其余235個中標項目披露的金額達到約10.62億元，創(chuàng)下2024年以來單月新高。1-11月可統(tǒng)計范圍內(nèi)的大模型相關中標項目達到1144個。n行業(yè)分布今年前三季度來看，按照項目數(shù)量計算，教科、通信、能源、金融、政務是排名前五的行業(yè)；按照金額計算，技術服務、政務、能源、通信、教科是排名前五的行業(yè)。年初，能源、通信行業(yè)的采購較多，最近幾個月，教科、金融、政務等行業(yè)的項目較多。n中標企業(yè)方面，科大訊飛、百度、智譜AI、騰訊云、阿里云、火山引擎表現(xiàn)領先。0資料來源：智能超參數(shù)，國元證券研究所9.70%金融8.10%5.10%4.10%資料來源：智能超參數(shù)，國元證券研究所n從行業(yè)分布上來看，我們看好金融、政府服務、電信、文娛、醫(yī)療等行業(yè)AI的滲透。n場景上，AI在營銷/客服、研發(fā)、OA、人力資源管理環(huán)節(jié)和場景有望快速滲透，以金融為例，AI主要應用于營銷、客服、風控等場景；電信行業(yè)則應用于客服服務、營銷推廣、網(wǎng)絡運維、故障預測等場景。政務方面，主要應用于市民咨詢、輿情分析等場景，解決基層工作強度大、響應速度等問題。金融政府服務w娛樂w媒體教育請務必閱讀正文之后的免責條款部分資料來源：中國信息通信研究院，國元證券研究所資料來源：易觀，國元證券研究所19nAIC端應用流量保持良好增長，ChatGPT周度活躍用戶數(shù)突破3億，web端流量較年初增長138%。2023年全球AI應用爆發(fā)，2024年伴隨AI在圖片生成、視頻生成、交互等能力持續(xù)突破，流量保持良好增長，根據(jù)SensorTower數(shù)據(jù)，2024年預計全球AI下載量同比增長22%，全球AI應用內(nèi)購收入同比增長50%。頭部產(chǎn)品ChatGPT流量保持穩(wěn)步提升，雖然在7月份流量一度環(huán)比下滑，隨著o1-preview和o1-mini的發(fā)布，但很快重返增長態(tài)勢，月度訪問量從年初的17億次，提升到了11月接近40億的月度水平，流量較年初提升138%，12月ChatGPT周度活躍用戶數(shù)突破3億。n分類別看AI應用分為：底層設計邏輯的的AI原生產(chǎn)品、在原有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上深度嵌入AI功能的AI+X產(chǎn)品、基于外接API微創(chuàng)新的套殼類產(chǎn)品和集合站類產(chǎn)品四大類。50505454320ChatGPT訪問量（十億）環(huán)比增速（%）booo心資料來源：SensorTower，國元證券研究所，注：淺色部分為SensorTower預估的四季度數(shù)據(jù)資料來源：AI產(chǎn)品榜，國元證券研究所資料來源：量子位，國元證券研究所產(chǎn)品榜1月及11月web端數(shù)據(jù)對比，ChatGPT以接近40億的月度訪問量保持斷層第一，較年初增長萬次）以及相對1月增速（%）138%，AI應用產(chǎn)品Suno、Claude、11潛力。AI搜索顛覆傳統(tǒng)搜索引擎，ChatGPT外，Perp續(xù)瓜分搜索市場,專業(yè)領域如Causaly（科學）、Consensus（學術研究）、Harvey（法律）和Hebbia（金融服務）也在持續(xù)滲透。內(nèi)容生產(chǎn)及編輯類工具產(chǎn)品呈現(xiàn)出多模態(tài)的趨勢，過去以圖片為主，今年來我們看到視頻類、音頻類的增長快速，典型的代表如音樂類Suno、Udio，視頻類Luma、Viggle和資料來源：a16z，國元證券研究所2345623456789-16.60%---19.14%-19.14%-15.13%49.32%-15.13%49.32%44.73%44.73%648.12%648.12%資料來源：AI產(chǎn)品榜，國元證券研究所層級研發(fā)團隊類型產(chǎn)品模型層語言模型Doubao-proDoubao-lite語音模型層級研發(fā)團隊類型產(chǎn)品模型層語言模型Doubao-proDoubao-lite語音模型視頻模型MagicVideo-V2(文生視頻)MVDreamByteDanceResearch具身智能模型應用層智能體開發(fā)平臺Coze(海外)貓箱PicPic(海外)視頻剪輯CapCut(海外)教育豆包愛學數(shù)字人抖音AI分身(KOL內(nèi)測)TikTokAI網(wǎng)紅抖音/TikTok抖音電商內(nèi)容生成字節(jié)跳動開發(fā)者服務豆包MarsCode模型分享社區(qū)教育識典古籍Oladance+FlowFoloToy+火山引擎目前形成了“1+1+6”的格局，其中豆包在規(guī)模、增長、活躍、留存等各項數(shù)據(jù)上均斷層式領先，截止2024年10月，豆包累計下載量超過1.4億。Kimi則表現(xiàn)次之，文小言、智譜清言、訊飛星火、天工AI、阿里通義、騰訊元寶和海螺AI六個產(chǎn)品位于第三梯隊。AI陪伴賽道國內(nèi)眾多廠商布局，貓箱、星野、XEva表現(xiàn)靠前，AI視頻領域2024年受益于大模型多模態(tài)能力的提升，Vidu、PixVerse、可靈AI、智譜清言、即夢等代表性產(chǎn)品出現(xiàn)，有待引爆。廠商方面，字節(jié)采取飽和式打法，根據(jù)新皮層統(tǒng)計目前正常運營AI應用約有20款，在國內(nèi)和出海方面都取得了不錯成績，字節(jié)在8月a16z的全球AI榜單中共有5個產(chǎn)品上榜，表現(xiàn)優(yōu)異，分別是教育應用Gauth、開發(fā)平臺5.78MAiPPT.cn6.15M資料來源：量子位智庫，國元證券研究所，注：產(chǎn)品統(tǒng)計截止至2024.10資料來源：資料來源：量子位智庫，國元證券研究所，注：產(chǎn)品統(tǒng)計截止至2024.10資料來源：AI產(chǎn)品榜，國元證券研究所資料來源：新皮層公眾號，國元證券研究所22n2024年，國內(nèi)外AI+硬件的進程加快，小模型的發(fā)展推動AIPC、AI手機集中發(fā)布Llama-3、Phi-3、OpenELM的等模型，此外M相繼問世。國內(nèi)外各廠商對端側布局的硬件布局也在2024年先后落地。在手機和電腦端，年初國內(nèi)OPPO和vivo即推出AI手機，將部分AI功能集成到手機終端，三星也在最新的S24系列中加入GalaxyAI的功能，12月蘋果推出AppleIntelligence。在AIPC方面，聯(lián)想、戴爾為代表的頭部電腦廠商開始在PC終端集成AI相關功能，配合全球芯片的發(fā)展，端側計算和推理算力提升，聯(lián)想PC端智能體AINow的推出有望加速AIPC布局進程。Gartner預測，2024年AIPC的出貨量將達到4300萬臺，較2023年增長99.8%，2025年將達到1.14億臺銷量100萬副，成為首個消費級爆款AI硬件產(chǎn)品。AI眼鏡作為輕量級的可穿戴產(chǎn)品，通常嵌入了耳機、攝像頭、WiFi藍牙模塊等相關硬件以及生成式人工智能模型應用，具備信息獲取和交互的便捷性，相比于手機、電腦等傳統(tǒng)電子終端，AI智能眼鏡能夠解放用戶雙手，提供更具沉浸式提供高達330英寸虛擬屏幕，重量僅72克，兼容多種設備，支持大部分新款手機和資料來源：量子位，國元證券研究所n展望明年，模型層面，o1引領大模型發(fā)展新范式，新的ScalingLaw有望驅動模型能力進一步提升，同時對于技術創(chuàng)新、工程能力和算力提出更高要求。競爭格局方面，海外頭部大廠模型能力差距在2024年有所縮小，同時巨頭及巨頭深度合作的廠商通過上游資本開支和技術人才優(yōu)勢和其他競爭對手拉開身位，目前形成了五強格局，分別是OpenAI、Anthropic以及谷歌為代表的第一梯隊，以及xAI和Meta。國內(nèi)大模型目前競爭格局相對分散，包括互聯(lián)網(wǎng)科技大廠、創(chuàng)業(yè)公司、傳統(tǒng)技術類廠商為代表的三股力量，其中互聯(lián)網(wǎng)科技大廠和自身云業(yè)務結合，綜合布局；創(chuàng)業(yè)類廠商則依托不同資源稟賦進行差異化賽道聚焦。n應用層面來看，我們看好2025年應用端的投資機會，隨著大模型競爭格局的逐步清晰，行業(yè)進入到價值實現(xiàn)和落地階段。今年以來，模型調(diào)用成本逐漸走低，模型層能力向上成本向下降低應用端創(chuàng)新門檻，進一步促進應用端繁榮。交互方式上，AI產(chǎn)品逐漸從Copilot模式向Agent模式轉變，C端AIAgent與AI端側硬件相結合有望重塑流量入口；在B端方面，則有助于AI加速落地行業(yè)場景。軟件應用層面，企業(yè)可以通過本地部署、公有云、私有云、混合云等部署方式適配不同的規(guī)模和不同行業(yè)的企業(yè)，實現(xiàn)成本、私密安全性和大模型能力效果三者的平衡，企業(yè)端在大模型投入預算有望持續(xù)提升，同時企業(yè)主對于大模型投入ROI越來越重視。目前大模型在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場景落地較好，從行業(yè)上我們看好金融、政府服務、醫(yī)療等行業(yè)。C端軟件應用方面，整體應用流量保持良好增長，ChatGPT周度活躍用戶數(shù)突破3億，web端流量較年初增長138%，AIChatBots、AI內(nèi)容生成與編輯、AI搜索、AI角色扮演是目前主流場景，我們看好AI搜索成為殺手級產(chǎn)品潛力。AI硬件方面，國內(nèi)外AI+硬件的進程加快，小模型的發(fā)展推動AIPC、AI手機、AI眼鏡、AI耳機等端側硬件落地，Ray-BanMeta成為首個爆款消費級產(chǎn)品，AI眼鏡被視為AI端側落地的關鍵硬件載體，值得關注。n標的方面，重點關注昆侖萬維、視覺中國、愷英網(wǎng)絡、神州泰岳、巨人網(wǎng)絡、浙數(shù)文化、完美世界、吉比特、上海電影、中文在線、焦點科技、快手等。n風險提示：技術進展不及預期的風險，大模型安全性風險，應用推廣不及預期的風險行業(yè)評級定義股價漲幅優(yōu)于基準指數(shù)15%以上行業(yè)指數(shù)表現(xiàn)優(yōu)于