计算机行业深度报告：ChatGPT的流量去哪了？

仅供机构投资者使用证券研究报告|行业深度报告 2023年6月29日 ChatGPT的流量去哪了？ 评级及分析师信息 行业评级：推荐 行业走势图 39%27%15% 2% -10%-22% 2022/062022/092022/122023/032023/06 计算机沪深300 分析师：刘泽晶邮箱：liuzj1@hx168.com.cnSACNO：S1120520020002 计算机行业 我们认为对ChatGPT流量的统计存在显著低估；同时，仅通过应用访问量判断AI市场热度的观点，并未深刻理解OpenAI等巨头的商业战略和产业发展。我们认为，所谓ChatGPT的“流量瓶颈”，主要由以下三方面原因导致，分别是1、OpenAI战略，流量高低在API结构；2、算力短缺；3、访问时长 （ChatGPT限流）+访问人数（部分地区封锁账号）。 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。我们认为今年席卷的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，我们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，OpenAIAPI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TheInformation最新消息，OpenAI正准备发布一个类似AppStore针对定制化模型/软件的交易市场平台。我们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。 我们判断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OpenAI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。因此我们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，我们认为数据有望成为应用侧的核心壁垒。 投资建议 我们认为OpenAI并未陷入流量“瓶颈”，算力侧和应用侧同样前景广阔，相关受益标的: 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 1)AI芯片厂商，相关受益标的为:寒武纪、海光信息、景嘉微、龙芯中科等； 2)AI服务器厂商，相关受益标的为:中科曙光、神州数码、拓维信息、工业富联、浪潮信息等； 3)AI云厂商，相关受益标的为:首都在线、鸿博股份、青云科技、优刻得、光环新网、新炬网络等； 4)AI+办公：金山办公、福昕软件、泛微网络、彩讯股份、鼎捷软件等； 5)AI+金融:同花顺、财富趋势、新致软件等； 6)AI+医疗:润达医疗、万达信息、卫宁健康等； 7)AI+教育:佳发教育、鸥玛软件、科大讯飞等； 8)AI+军工:航天宏图、中科星图、华如科技等； 9)AI+其他:焦点科技、华宇软件等。 风险提示 核心技术水平升级不及预期的风险，AI伦理风险，政策推进不及预期的风险，中美贸易摩擦升级的风险。 正文目录 1.ChatGPT流量复盘及分析4 1.1.AI应用流量变化情况概览4 1.2.OpenAI剑指消费级企服平台：“ChatGPT+API”新结构5 1.3.OpenAI受限于GPU，算力仍为稀缺资源9 1.4.OpenAI限流+账号封锁，“主动”控制流量12 2.大模型型应用加速落地，桌面端+移动端构筑AI生态14 2.1.ChatGPT移动端布局概览14 2.1.1初步落地：API接口+plugin插件打造AI助手14 2.1.2正式登陆：ChatGPT推出iOS版应用程序16 2.1.3深化布局：搭建OpenAI版应用商店17 3.投资建议18 4.风险提示19 图目录 图表1AI应用访问量变化情况（单位：百万）4 图表2截至2023年6月25日ChatGPT桌面端及移动端访问量5 图表3Character.ai可实现自定义自己的bot6 图表4Character.ai可访问已设置好的游戏角色6 图表53月-6月Character.ai访问量6 图表63月-6月Character.ai周度访问停留时长7 图表7Llamalndex是一个用于大语言模型的数据框架7 图表45月-6月Llamalndex周度访问量7 图表9HuggingFace界面8 图表10HuggingFace将AI项目研发流程标准化8 图表116月3日-6月16日AI相关网站访问量统计9 图表12当前OpenAI提供API的分类与价格10 图表13ChatGPT运行的算力需求及成本测算11 图表14GPT-4发布时提及但仍未开放的图片识别能力12 图表15ChatGPT平均访问时长保持在6-9分钟13 图表16包括中国在内的7个国家无法访问ChatGPT13 图表17Chat.openai.com前五大使用地区流量变化13 图表18ChatGPT首批“插件商城”14 图表19WizAI官网页面15 图表20WizAI收费标准15 图表21ChatGPT首批“插件商城”15 图表22用户自行选择需要的第三方插件16 图表23用于管理待办事项的插件16 图表24检索最新奥斯卡奖的信息的网络浏览器插件16 图表25执行逻辑计算的代码解释器插件16 图表26iOS端ChatGPTApp前五天下载量达48万次17 图表27跻身美国AI聊天机器人App前五名17 图表28OpenAI将打造AppStore18 1.ChatGPT流量复盘及分析 1.1.AI应用流量变化情况概览 ChatGPT自发布以来，访问量从去年12月至今年3月一直呈现高速增长态势， 但从下图趋势可见，从今年4月开始访问量增速明显放缓，在5月、6月期间甚至出现单周负增长的现象（根据SimilarWeb数据，1月-5月ChatGPT访问量份环比 +131.6%/+62.5%/+55.8%/+12.6%/+2.8%）。因此，市场出现担心AI热减退、ChatGPT被高估的声音。 我们认为对ChatGPT流量的统计存在显著低估；同时，仅通过应用访问量判断AI市场热度的观点，并未深刻理解OpenAI等巨头的商业战略和产业发展。现阶段，单从ChatGPT访问量判断行业发展已经相对片面，应当从更长期的视角甄别数据理解底层逻辑。 图表1AI应用访问量变化情况（单位：百万） 3月初OpenAI开始第 一波API降价分流 3月中旬缩减付费用户提问次数 （3小时25次） 其他明星产品崛起 资料来源：华尔街见闻，华西证券研究所 图表2截至2023年6月25日ChatGPT桌面端及移动端访问量 资料来源：SimilarWeb，华西证券研究所 我们认为，所谓ChatGPT的“流量瓶颈”，主要由以下三方面原因导致，在下文中我们将详细分析这些观点，并对接下来AI应用的发展趋势和特征给出判断： 1、OpenAI战略在于避免与客户竞争，下一个流量高地在API接口 2、GPU短缺算力限制 3、访问时长（ChatGPT限流）+访问人数（部分地区封锁账号） 1.2.OpenAI剑指消费级企服平台：“ChatGPT+API”新结构 首先，需强调OpenAI的战略是避免与客户竞争争夺流量，希望更多客户接入GPTAPI，希望客户自己的产品通过使用API变得更好。据华尔街见闻，很多的开发者说，他们在使用OpenAI的API构建产品时，担心OpenAI会发布竞品，但OpenAI未来不会发布超过ChatGPT的更多产品。ChatGPT的愿景是成为一个超级智能的工作助手。 在理解OpenAI重点不在C端的战略背景下，进一步分析流量统计逻辑。由于SimilarWeb的技术限制，上文图1的访问量数据不包含OpenAIAPI接口的流量，仅仅包括ChatGPT应用网站的访问量，这意味着随着OpenAI接口生态完善，该统计数据偏离更显著。因此，我们从1）其他AIChat网站热度、2）ToB企业端对AI模型的消费需求、3）第二三梯队AI应用爆发三个维度追踪行业现状。 以近期新的明星产品Character.ai为例，它是一个目前主要针对娱乐需求的AIChatbot（排除API统计口径干扰）。Characterai公司致力于实现与计算机进行无限对话，正在研发下一代的对话机器人技术，应用范围广流乏，包括娱乐、教育、常规问答等。该公司的"对话机器人基于自有的大型语言模型技术，从头开始构建和训练，专为对话而设计。用户负责编写一个角色的台词，机器人负责创作另一个角色的台词，给用户一种在与另一个角色对话的体验。 图表3Character.ai可实现自定义自己的bot图表4Character.ai可访问已设置好的游戏角色 资料来源：知乎，华西证券研究所资料来源：知乎，华西证券研究所 通过Character.ai分析AIChat未失真的娱乐需求数据，根据SimilarWeb统计，今年3月第一周的访问量约为21.4M，到5月的第三周其访问量已经增至70.6M，增加超三倍。同时，近三个月内Character.ai的用户平均访问时长接近30分钟较为稳定。 图表53月-6月Character.ai访问量 3倍增长 资料来源：SimilarWeb，华西证券研究所 图表63月-6月Character.ai周度访问停留时长 资料来源：SimilarWeb，华西证券研究所 ChatGPT降低费用门槛，ToB端企业集成部署需求旺盛。据财联社消息，今年3月2日，ChatGPT官方API发布，价格为1ktokens/$0.002，即每输出100万个单词需要2.7美元（约18元人民币），比此前GPT-3.5模型价格降低90%。我们认为开放API、降低Token费用，能够大幅促进更多应用接入ChatGPT,丰富生态，这也可以解释在该阶段造成对ChatGPT的分流（可再次回顾图1）。 以llamaindex.ai为例（一定程度上反映企业端AI大模型需求），该网站前身为GPTndex。Llamalndex是一个数据框架，可以为大语言模型提供数据摄取、数据索引和查询引擎。Llamalndex可以将大模型和企业数据连接起来，做定制化的LLMs，管理数据流和任务调度。根据华尔街见闻消息，lamaindex.ai周计方问量同比成长122.69%。和它类似的工具还有LangChain，现在全球越来越多的公司开始把自然语言融入产品进行交互，而新的开发方式意味着新的技术栈。 图表7Llamalndex是一个用于大语言模型的数据框架图表85月-6月Llamalndex周度访问量 资料来源：锦缎研究院，华西证券研究所资料来源：SimilarWeb，华西证券研究所 对于ToB端的企业需求分析，还可以通过开发者社区的活跃程度侧面印证。以HuggingFace为例，它是机器学习开源参考模型的强大引擎，使得开发者可以构建、训练并部署最先进的模型。这是一个高速发展的社区，据NLP日志录数据， 包括Meta、Google、Microsoft、Amazon在内的超过5000家组织机构在为HuggingFace开源社区贡献代码、数据集和模型。目前包括模型236,291个，数据集44,810个。刚开始大多数的模型和数据集是NLP方向的，但图像和语音的功能模型正在快速更新中。HuggingFace这类开发社区的野蛮生长同样意味着B端和部分C端加速应用部署模型态势不减。 图表9HuggingFace界面图表1