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本报告主要关注OpenAI的ChatGPT流量问题。作者认为，对ChatGPT流量的统计存在显著低估，且仅通过应用访问量判断AI市场热度的观点并不深刻理解OpenAI等巨头的商业战略和产业发展。ChatGPT的流量瓶颈主要由以下三方面原因导致：OpenAI的战略、算力短缺和访问时长/人数限制。OpenAI的战略是避免与客户竞争争夺流量，希望更多客户接入API，ChatGPT的愿景是成为一个超级智能的工作助手。作者认为今年席卷的AI浪潮本质上是生产力的革命，一个爆款现象级应用的流量暴涨仅仅是一个产业开启的前奏。关注第二第三梯队应用发展更能够客观感受到整个行业的繁荣。OpenAI受限于GPU，算力仍为稀缺资源，整体行业需求依旧有较大释放空间。OpenAI存在对一些地区产品使用的限制，作者认为若将来未覆盖市场进一步开放，有望看到流量的二次增长曲线。大模型型应用加速落地，桌面端+移动端构筑AI生态。目前，OpenAI API接口+plugin插件打造AI助手已初步落地，从网络浏览器、代码解释器到第三方工具，联网功能全场景应用。此外，ChatGPT已经推出iOS版应用程序，移动端已经推出联网模式，有望开启ChatGPT第二波成长曲线。此外，OpenAI持续深化布局，据 The Information 最新消息，OpenAI 正准备发布一个类似 App Store针对定制化模型/软件的交易市场平台。作者认为随着桌面端的布局日臻完善，移动端将成为大模型厂商的主战场。作者判断AI的趋势正从供给侧转向应用侧。大模型具有“预训练+精调”等功能，显著降低 AI 开发门槛，即“低成本”和“高效率”。模型侧，以 Open AI 为例，模型迭代进度明显加快，GPT-4、多模态、AI 生成图片、AI 生成视频等算法逐步点燃 AI 领域，模型迭代速度持续加快，我国大模型“自研热”持续，自研速度处于加速状态。因此作者认为在供给侧持续高爆发的情况下，应用侧有望爆发，服务场景进一步拓宽，成为真正意义上解放生产力的双手，作者认为数据有望成为应用侧的核心壁垒。作者建议关注OpenAI的算力侧和应用侧的前景，相关受益标的包括AI芯片厂商、AI服务器厂商、AI云厂商、AI+办公
