AI行業(yè)深度報告模型能力向上價格向下應(yīng)用繁榮-應(yīng)用層成本下行推動創(chuàng)新;在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場景

2024年，AI技術(shù)如同一顆劃破夜空的流星，以其驚人的速度和能量，徹底改變了我們的生活和工作方式。從ChatGPT的橫空出世，到各類AI應(yīng)用的遍地開花，我們仿佛置身于一個全新的智能時代。而隨著技術(shù)的不斷演進，AI行業(yè)正呈現(xiàn)出一種前所未有的格局：模型能力向上，價格向下，應(yīng)用繁榮。

模型層：競爭格局收斂，o1引L大模型發(fā)展新范式。海外頭部大廠模型能力差距在2024年縮小，各巨頭及其深度合作的廠商通過上游資本開支 和技術(shù)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O(shè)penAI、Anthropic以及谷歌為代表的D一梯隊，以及x AI和 Meta。

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(shù)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(wù) 結(jié)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)Scaling Law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(guān)系受到挑戰(zhàn)，OpenAI o系列提出推理側(cè)的Scaling Law有望成為大 模型發(fā)展的新驅(qū)動力，同時對于技術(shù)創(chuàng)新、工程能力和算力提出更G要求。

應(yīng)用層：成本下行推動創(chuàng)新，應(yīng)用端百花齊放。我們重點看好2025應(yīng)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(yīng)用端創(chuàng)新門檻，進一步促進應(yīng)用端繁榮。交互方式上，AI產(chǎn)品逐漸從Copilot模式向Agent模式轉(zhuǎn)變，C端AI Agent與AI端側(cè)硬件相結(jié)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(yīng)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(yù)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(wù)、醫(yī)療等行業(yè)。

C端軟件應(yīng)用方面，整體應(yīng)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%，AI ChatBots、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(cè)硬件落地，Ray-Ban Meta成為 爆款消費級產(chǎn)品，AI眼鏡被視為AI端側(cè)落地的關(guān)鍵硬件載體，引發(fā)廣泛關(guān)注。

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