计算机行业研究：AI应用落地的商业模式探索

根据所提供的文字内容，以下是关于AI大模型商业模式的总结：

AI大模型商业模式

1. AI基座模型提供按量收费服务

• 概念：提供底层模型接口的大模型厂商，通过按使用量（tokens）计费和订阅制收费。
• 面向市场：
  • C端：主要为聊天机器人。
  • B、G端：开放模型接口或提供定制化开发服务。
• 特点：
  • 国内外大模型厂商的计费方式和价格区间存在差异，国内价格普遍较低。
  • 价格差距有望随着国内模型性能的提升而缩小。

2. AI赋能产品，带来需求与价格增长

• B端：
  • 工业软件：如CAD、CAM、EDA、MOM等，通过AI节约设计时间、提升加工精度和效率，有助于软件正版化。
  • 软件授权模式转变为订阅制或按使用量计费，推动量价齐升。
• C端：
  • 学习机、AI创作软件等消费电子设备和创意软件，通过AI功能降低使用门槛，提升用户体验和效率。
  • AI引发的合规审核需求，如Deepfake问题，推动相关解决方案的市场增长。
• G端：
  • 合规审核服务，如Deepfake检测、视频图像鉴真等，主要以项目制或硬件销售形式提供。

3. AI带来流量增长，收取广告费用

• 模式：通过AI吸引用户，积累流量，并通过广告变现。
• 应用：
  • 流量变现模式已经在Google、微软等成熟平台上形成。
  • 初创类AI应用，如Chat & Ask AI，也展现出流量积累能力和广告收入潜力。

4. AI对内赋能，帮助企业降本增效

• 目标：通过AI技术提高内部运营效率，降低成本。
• 成果：
  • 人效层面的改善和原有业务流程的优化，如Duolingo、Google等企业的实践。

投资建议

• 关注AI基座模型领域的企业（如科大讯飞），AI赋能产品领域的公司（如万兴科技、福昕软件、赛意信息、美亚柏科等），以及AI内赋能企业（如Duolingo、Google等）。

风险提示

• 底层大模型迭代发展不及预期。
• 国际关系风险。
• 应用落地不及预期风险。
• 行业竞争加剧风险。

总结提供了AI大模型商业模式的关键点，包括商业模式的分类、每类模式下的具体应用场景、收益模式、以及潜在的风险因素。