人工智能应用专题（6）2024群雄逐鹿，人工智能的机遇与挑战

行业研究海外市场专题投资评级：超配（维持评级）

证券分析师：张伦可

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Ø 2024年行业处于群雄逐鹿状态，无论是海外的科技巨头，还是国内一线的互联网公司，都在积极训练和迭代自身的模型能力。从模型的进阶维度，我们看到大模型由最初大语言模型向多模态不断进阶，模型能力从文本到文生图、文生视频维度不断扩充。

Ø 观察一：大模型的差距逐渐收敛，越来越多大模型从能力和实用性上比肩GPT4。OpenAI的核心能力主要体现在三个方面：1）数据收集和处理的能力，包括数据来源，清洗方式，数据结构等；2）模型结构，包括注意力、隐藏层等设计；3）训练方法，包括各类超参数，学习率等。

Ø 观察二：模型迭代速度快，目前仍然处于模型-应用边界模糊的阶段，浅层应用易被冲击。判断是否会被AI冲击或赋能的核心角度，应该重点关注原有商业模式解决的核心痛点是否会被GPT取代。举例：同为教育IT公司，Chegg的商业模式核心解决的是帮助学生查找历年考试的试卷题目和答案，GPT可能代替部分查找答案的需求。而Duolingo的商业模式核心为通过设计游戏化机制等开发愿意让用户积极学习的APP。

Ø 观察三：观察海外B端软件企业，目前处在结合模型能力调试产品性能的阶段，AI功能付费深度尚在探索期。

Ø 观察四：率先出AI业绩的公司应集中观察海外科技巨头。海外科技巨头具备领先的模型能力和应用场景，微软云已率先受益于AI云的需求增加，Meta多次提及广告业务易被赋能，谷歌和苹果正在积极研发AI模型和手机的结合。

Ø 观察五：独立应用层面，我们看好两类型AI需求：1）AI对生产力的提升。举例：通过应用AIGC功能，能够替代原有线下拍摄等需求，案例包含美图23年推出AI商品图、蘑菇街的AI商拍工具WeShop等。2）AI陪伴场景的需求。举例：教育公司Duolingo设计开发MAX线上一对一语法教师功能。

模型由大语言模型向多模态不断进阶，模型能力从文本到文生图、文生视频维度不断扩充。

① GPT4：开创性的多模态模型，凭借着领先的综合实力成为行业标杆，后续推出的GPT4-V、GPT4-Turbo和GPT4-O性价比逐步提升。

② Llama ：开源模型的代表，在各家云端皆可使用，最新版本Llama3不管从能力还是生态建设上不弱于GPT系列。

③ Gemini：最小版本的Gemini-nano面向端侧设计，是谷歌布局移动端、面向自家安卓系统和Pixel手机的设计。

④ Sora：文生视频进阶模型，高质量生成内容与长度不仅在GenAI领域引起强烈关注和模仿，其代表的真实世界模型引发对后续AGI模型的探索。

图：近年来现有大语言模型的时间轴

资料来源：《A Survey of Large Language Models》，各公司官网，国信证券经济研究所整理

Ø 按厂商背景来看：

①互联网等大厂：将机器学习、搜广推的背景团队转向大模型研发，如百度、字节。模型更加通用，专注模型与自身业务和云产品结合。

②第三方模型机构:团队具备更高的灵活性和更明确的模型发展思路，如面向开源的智谱、面向长文本的Kimi、面向降低成本的DeepSeek。主要基于大模型研究路线和学术背景，如月之暗面的杨植麟团队和清华的智谱团队。

Ø 按技术路线来看：

①自研效果复现类：参考GPT论文自研复现效果，前期耗时、后续Finetuning对于数据数量质量也有一定要求，能力天花板高；

②基于开源迭代类：训练更顺畅但天花板低，依赖开源社区，且开源模型如Llama2比较GPT3.5还是有差距。

互联网等大厂

百度：最新版本文心大模型4.0具备强大的理解、生成能力，在23Q4贡献数亿广告增量收入，对话助手文心一言流量领先。

腾讯：混元具有超千亿的参数规模，混元助手是基于腾讯混元大模型的多模态对话Bot产品，已支持文生图功能。

字节：云雀大模型及BuboGPT等模型在语音、视频图像和多模态等领域积累较强，应用有AI助手豆包、 ChitChop、CiCi等。

阿里：通义大模型部署阿里云，对话助手通义千问，AIGC产品妙鸭相机。

华为：盘古大模型有NLP、CV以及多模态版本，专注行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等行业垂类大模型。

第三方模型机构

智谱：GLM系列,千亿基座的对话模型ChatGLM及开源版本ChatGLM-6B，全球下载量超过800万，AI生成式助手“智谱清言”。

月之暗面：Kimi千亿大模型，智能助手Kimi Chat核心能力为长文本能力（Long Context)，流量增长显著。

百川：Baichuan系列，先后发布Baichuan1/2-7B/13B，开源模型和Baichuan-53B、Baichuan2-192K、Baichuan2-Turbo四款闭源模型。

幻方量化： DeepSeek MoE模型，DeepSeek-V2以236B总参数大致达到70B\~110B Dense的模型能力，节约了42.5%训练成本，推理的KV Cache节约了93.3%。

Ø 大模型的差距逐渐收敛，越来越多大模型从能力和实用性上比肩GPT4。

OpenAI的核心能力主要体现在三个方面：1）数据收集和处理的能力，包括数据来源，清洗方式，数据结构等；2）模型结构，包括注意力、隐藏层等设计；3）训练方法，包括各类超参数，学习率等。

Ø 大模型的成本显著降低：23年OpenAI GPT4的调用成本降低了90%以上，最新的GPT4-O多模态免费且之前付费用户才有的GPTs、图像理解、代码解释器等全部免费。预计随着算力端与模型架构不断发展，GPT-4 水平的模型免费指日可待。

Ø 面向垂类的精细化模型越来越多，确保细分场景的性价比：不同行业具有各自垂类模型，不同大小的模型适用于不同场景。由于企业场景、业务流程差异化，不同的领域模型功能、数据集、模型大小和性能都有较大差别，定制化模型或小模型性价比更高。

图：Claude3任务评分超过GPT系列、Gemini系列

	Claude3 Claude 3 Claude3 Opus Sonnet			GPT-3.5 Gemini1.0 GPT-4 Ultra
Undergraduate level knowledge	86.8% 5shot	79.0% 5-shot	Haiku 75.2% 5-shot	86.4% 5-shot	70.0% 5-shot	83.7% 5-shot	Pro	71.8% 5-shot
MMLU Graduate level reasoning GPQA,Diamond	50.4% 0-shot CoT	40.4% 0-shot CoT	33.3% 0-shotCoT		35.7% 0-shot CoT	28.1% O-shot CoT
Grade school math GSM8K	95.0% 0-shot CoT	92.3% 0-shot CoT	88.9% 0-shot CoT		92.0% 5-shot CoT	57.1% 5-shot	94.4% Maj1@32	86.5% Maj1@32
Math problem-solving MATH	60.1% 0-shot CoT	43.1% 0-shot CoT	38.9% 0-shot CoT		52.9% 4-shot	34.1% 4-shot	53.2% 4-shot	32.6% 4-shot
Multilingual math MGSM	90.7% 0-shot	83.5% 0-shot	75.1% 0-shot		74.5% 8-shot		79.0% 8-shot	63.5% 8-shot
Code HumanEval	84.9% O-shot	73.0% 0-shot	75.9% O-shot		67.0% 0-shot	48.1% 0-shot	74.4% 0-shot	67.7% O-shot
Reasoning over text DROP,Fcore	83.1 3-shot	78.9 3-shot	78.4 3-shot	80.9 3-shot		64.1	82.4 Variable shots	74.1
Mixed evaluations BIG-Bench-Hard	86.8% 3-shot CoT	82.9% 3-shot CoT	73.7% 3-shot CoT	83.1% 3-shot CoT		3-shot 66.6% 3-shotCoT	83.6% 3-shotCoT	Variable shots 75.0% 3-shotCoT.

资料来源：Anthropic官网，国信证券经济研究所整理

图：在LLaMA上进行的研究工作的演化图

资料来源：《A Survey of Large Language Models》，国信证券经济研究所整理

案例：微软本身具备Office、Windows等强大的用户流量入口，捆绑OpenAI率先使用领先的大模型，结合自身较强的软件技术和云计算资源，其中24Q1 AI贡献Azure云收入的7%、拉动微软云业务实现31% YoY的加速增长。微软丰富的使用场景能够深度融合GPT以提升现有产品竞争力，是下游应用领域显著受益于AI技术的企业之一。

Office等产品矩阵流量强大；

用户粘性高、使用习惯好；

产品使用场景丰富、壁垒高；

办公类产品与AIGC能力协同；

产品的工具属性，需要强用户交互；

用户

场景

技术

投资绑定OpenAI，先获得先进大模型技术；

Azure云服务能力与算力资源；

较强的软件技术能力能深度融合GPT模型；

数据

业务为大量文本类数据，结合方便；

垂直领域数据丰富，壁垒深厚；

数据基础设施完善；

• Azure (Microsoft): 一季度收入约190亿美元，增速31% YoY (上季度为 30%)。本季度Azure收入的7%来自AI贡献（上季度贡献6%），Azure AI部分收入占比持续增加。

：电话会：“我们预计，在云和人工智能基础设施投资的推动下，资本支出将环比大幅增加。随着需求的不断增长，我们不断扩大人工智能投资规模，我们将继续扩大产能。目前，近期人工智能需求略高于我们的可用能力。”

• AWS (Amazon): 一季度收入250亿美元，增速17% YoY (上季度为13%)，开始加速；

电话会：“我们现在看到了一些趋势。首先，公司已基本完成了大部分成本优化，并将注意力转向更新的举措。在大流行之前，公司正在努力实现基础设施现代化，从本地基础设施迁移到云，以节省资金，以更快的速度进行创新，并提高开发人员的生产力。随后的大流行和不确定的经济分散了这一势头，但它正在再次回升。公司正在实现基础设施现代化，追求这一相对容易实现的目标。

• Google Cloud : 一季度收入95亿美元，增速28% YoY (上季度为 26%)。

图：Azure收入与增速变化（百万美元，%）

资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理

图：AWS收入与增速变化（百万美元，%）

资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理

图：谷歌云收入与增速变化（百万美元，%）

资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理

Ø Meta：AI+广告与社交媒体，显著提升广告ROI

① Meta AI：AI助手可以回答问题、获取实时信息、生成图像，23年9月推出，已可在Facebook、Ins、WhatsApp和Messenger上使用。

② 推荐模型：扩展的推荐模型可以更好地调整广告展示的数量、时间、地点、对象，Facebook推送中约有30%的帖子是由AI推荐系统交付，在过去几年中增长了2倍，Instagram上超过50%的内容是由AI推荐，广告平均价格连续第五个季度加速提升。

③ META Advantage+：根据用户偏好生成个性化广告，优化文案与展示位置、细分定位、扩展类似受众，从去年开始其收入增长了一倍多，每次点击的平均成本降低了28%。

Ø 谷歌：AI+广告与手机硬件，抢占流量入口

Performance Max：自动化广告，通过智能出价、机器学习和跨渠道优化，帮助广告主在Google所有平台上最大化转化效果。

图：META AI助手在各个场景的使用

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

图：谷歌Performance Max选择目标受众
资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

以AI功能落地较快的SaaS产品形态来看，未来AI应用核心有三个方向赋能：1）提升产品单价；2）提升付费率；3）扩大用户群体。

① 提高产品效率、新增SKU，提高ARPU。如：微软M365 Copilot功能定价30美元/月，Salesforce Sales GPT功能定价50美元/月。

② 产生新的付费点，提升付费率。如我们跟踪的港股美图公司将大量AI功能（AI头像、AI滤镜等）加入原有会员权益，2023年会员付费率从2.3%提升至3.7%。

③ 扩大了原有产品的使用深度和客户范畴。如：Palantir表示AI拉动商业客户增长、降低产品使用门槛，构筑第二成长曲线。

表2：AI应用分类

场景	类别	海外	功能
教育场景	语音文本互动、内容创作	Duolingo、Chegg、Quizlet、Speak、 Nerdy、Facing It	AI授课、模仿场景教学
办公场景	内容创作、编辑、企业内信息检索	Microsoft Copilot、ServiceNow、 Slack、Salesforce	协助写作、生成办公文档、搜索
电商场景	商品与内容推荐、客服、营销	Shopify、Instacart、 Ai Advertising、 Jasper	生成电商产品描述、电商客服
数据分析类场景	数据分析、数据安全、数据存储	Palantir、Crowdstrike、 Snowf lake	提取非结构化数据、AI数据安全、非结构化数据处理
游戏场景	内容创作、语音文本互动	Midjourney、Stability Al、Runway、 Canva、Character.ai	生成素材、NPC脚本写作、角色建模
金融科技场景	文本交互、数据分析、信息检索	BloombergGPT、Tiprank	智能投研、信息筛选
搜索场景	信息检索	Microsoft Bing、ShiftPixy、YouChat	提升搜索准确率
支付场景	数据分析、文本交互	Affirm、Stripe	自动计费、结账与税务合规
医疗场景	语音文本互动、图片识别、信息检索	Nuance、Bullfrog、Novadiscovery	线上问诊、AI辅助诊断、精准药物研发

如何分辨AI是赋能还是颠覆现有业务？

判断是否会被AI冲击或赋能的核心角度，应该重点关注原有商业模式解决的核心痛点是否会被GPT取代。举例：同为教育IT公司，Chegg的商业模式核心解决的是帮助学生查找历年考试的试卷题目和答案，GPT可能代替部分查找答案的需求。而Duolingo的商业模式核心为通过设计游戏化机制等开发愿意让用户积极学习的APP。

Ø 独立应用层面，我们看好两类型AI需求：1）生产力提升后快速地产品功能迭代与推广。比如美图23年推出七款AI产品和几十个AI功能，蘑菇街的AI商拍工具WeShop 3月全球用户数30万+。比如Remini近期上线的“黏土特效”滤镜在火爆全网后快速在剪映、美图秀秀、Midjourney、Lora等产品上可用。

Ø 2）AI陪伴场景的需求。比如教育领域Duolingo推出的语音对话AI助手，以满足用户口语学习和灵活交互的需求。比如，情感陪伴、虚拟社交类产品Glow、Character.AI,国内的Insop、X Her、筑梦岛、彩云小梦、Aura AI吸引了大批热爱OC（原创角色）、AGC爱好者及渴望陪伴交流的用户。

生成有价值的内容

ü文本编辑、生成图片视频编辑、生
成音频模仿、音乐生
成
ü代码编辑、生成
ü3D建模

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ü搜索 ü推荐助手 ü信息总结

• 在AI时代，除生活场景外，美图将提供更多的生产力场景服务。之前的美图主要服务于生活场景，比如拍摄、修图、修视频、社交分享。

• 当前在AI图片（WHEE、美颜相机、美图云修）AI视频（wink、开拍）、AI设计（美图设计室）、AI数字人四大领域创新探索。美图秀秀为美图公司AI影像服务复合平台，为公司其他产品导流。2023年6月，美图发布AI视觉大模型MiracleVision，把长期积累的美学认知融入大模型。

• 23年10月9日，美图AI视觉大模型MiracleVision 3.0 发布，将帮助电商、广告、游戏、动漫、影视五大行业工作提效。

图：美图AI产品生态

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

图：美图设计室产品界面

资料来源：产品官网、国信证券经济研究所整理

• Duolingo Max是Duolingo推出的基于GPT-4的AI学习订阅服务，168美元/年，是原来super会员价格的两倍，且只针对现有付费会员开放，由GPT4提供支持，目前面向iOS上学习法语和西班牙语的用户约5%至10%的DAU开放，两个全新功能：

• “解释答案”功能利用AI为用户的每一道练习题自动生成详细的解析解释，可以帮助用户弥补知识盲区。

• “角色扮演”功能则可以让用户与AI进行情景对话互动，训练口语交流能力，提供更加沉浸式的学习体验。

图：Duolingo max 角色扮演功能

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

图：Duolingo max解释答案功能

资料来源：产品官网、国信证券经济研究所整理

Duolingo		Chegg Chegg网早期做大学教科书的二手书回收和租赁，因为美国大学生的教科书普
创始人背景	创始人就是Computer Science专业，人生目标是通过科技改变教育，让教育平等化。所以Duolingo一直致力于不断通过技术手段，比如A/B test提升产品体验。	遍昂贵，而Chegg网能以一半的价格租给学生。后来拓展到网上租赁的形式、提供电子教科书的服务。随着竞争逐渐激烈，公司转型称学生服务平台，提供查答案、选课咨询、申请个人奖学金等功能。
商业模式	该公司有三个主要的收入来源：订阅、广告和英语测试。订阅采用免费增值业务模式，即允许用户免费访问内容，并对附加功能收取订阅费。免费使用Duolingo的学习者在每节课结束都会看到广告，而高级订阅的学习者可以享受无广告体验并使用其他功能。	收入来源包括订阅服务和技能服务以及其他收入。订阅服务包括Chegg学习包 Chegg研究、Chegg写作、Chegg数学和博树产品的收入。技能和其他包括来自 Thinkful、广告的收入以及订阅服务中未包含的任何其他收入。
收入构成（*24Q1）每月订阅费用	订阅服务占79%，广告与DET测试各约占10%。个人订阅12.99美元/每月、家庭订阅账户9.99美元/每月（按 Chegg Study 15.95美元/月、Chegg Study Pack 19.95美元/月、AI功能	订阅服务占88%，技能服务及其他占11%。
（*备注有几种会员收费）	年付费）、AI功能14美元/月	Cheggmate 14美元/月
日活月活	24Q1日活3100万人（+55%YoY）
订阅用户	24Q1月活9760万人 (+34% YoY)
付费率	24Q1 740万(+54% YoY)	24Q1 470万
AI产品上线的时间	8. 6%
	2023年3月15日目前Duolingo Max面向六个国家的iOS上学习法语和西班牙语	2023年4月18日
AI产品目前开放范围	的用户、约5%至10%的DAU开放，后续逐步放开	已公开商用化
AI功能	My Answer)和角色扮演(Roleplay)，由GPT-4提供动力支持。	Duolingo Max是Super Duolingo之上的一个新订阅层，为学Chegg发布基于GPT-4模型打造的学习产品CheggMate，将利用Chegg的个性化习者提供了两个全新的功能和练习：解释我的答案(Explain学习平台、专有数据集和GPT-4的先进的解决问题能力，创建一个基于人工智能会话的学习伴侣，使学生能够比以往更有效、更准确地进行学习。
公司员工数量（*24Q1） 24Q1 720人 21/22/23收入分别为2.51/3.69/5.31亿美元，同比增长
收入体量	55%/47%/44%	21/22/23收入分别为7.76/7.67/7.16亿美元，同比增长20%/(-1%)/(-7%)
毛利率（*24Q1）	73%	73%

• AI收入贡献低，性价比成为核心痛点。比如：AI功能商业化进展较快的海外SaaS产品预计今年的AI贡献在低个位数水平，用户对于AI功能的ROI仍然保持谨慎态度。

• AI产品的边界不清晰，市场不透明，监管不明确，企业要摸索。以软件出海的AI软件为例，小饭桌采访报道目前AIGC出海赚钱的两大门路是限制级网文以及视频换脸，伴随着GenAI技术发展大量虚假、粗俗、低质量内容充斥互联网。

图：虚拟网红形象塑造与诱导充值聊天

资料来源：Lexi Love，国信证券经济研究所整理

图：AI换脸与模拟变声诈骗

资料来源：大皖新闻，国信证券经济研究所整理

一、产品进度以及性能水平不及预期的风险。AI等产品依赖的核心技术工程化难度大，依赖大量的数据与反馈持续提升性能，整体进度可能会收到影响。

二、AI技术发展不及预期的风险。大模型等技术壁垒较高，持续迭代较慢，会出现幻觉等能力缺陷。

三、下游需求不及预期。若下游用户需求不及预期，相关的产品付费率增长或慢于预期，致使行业增长不及预期。

四、宏观经济波动。若宏观经济波动，产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响。

五、AI伦理风险。AI可能会生产违反道德、常规、法律等内容。

国信证券投资评级

投资评级标准	类别	级别	说明
报告中投资建议所涉及的评级（如有）分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即报告发布日后的6到12个月内公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。A股市场以沪深300指数（000300.SH）作为基准；新三板市场以三板成指（899001.CSI）为基准；香港市场以恒生指数(HSI.HI)作为基准；美国市场以标普500指数(SPX.GI)或纳斯达克指数（IXIC.GI）为基准。	股票投资评级	买入	股价表现优于市场代表性指数20%以上
		增持	股价表现优于市场代表性指数10%-20%之间
		中性	股价表现介于市场代表性指数±10%之间
		卖出	股价表现弱于市场代表性指数10%以上
	行业投资评级	超配	行业指数表现优于市场代表性指数10%以上
		中性	行业指数表现介于市场代表性指数±10%之间
		低配	行业指数表现弱于市场代表性指数10%以上

分析师承诺

作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道；分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求独立、客观、公正，结论不受任何第三方的授意或影响；作者在过去、现在或未来未就其研究报告所提供的具体建议或所表述的意见直接或间接收取任何报酬，特此声明。

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