人工智能行业应用专题(6)：2024群雄逐鹿，人工智能的机遇与挑战240516

证券研究报告|2024年05月16日 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：张伦可联系人：刘子谭 0755-81982651021-60375431 zhanglunke@guosen.com.cnliuzitan@guosen.com.cnS0980521120004 摘要：人工智能行业阶段性的机遇与挑战 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。 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。 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。 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。 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。 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。 ①GPT4：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。 ②Llama：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。 ③Gemini：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。 ④Sora：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 多模态模型 GPT4-O GPT-4VDeepSeek-V2 StableLM3B5 Claude2DALL・E33-4 Sora GPT4-Turbo Gemini1.5Claude3 Gemini Lumiere文生视频Llama3 StableDiffusionXL MistralLarge开放GPT-4Turbo Audiobox StableLM 文心4.0美图3.01-2 2024 11-12 资料来源：《ASurveyofLargeLanguageModels》，各公司官网，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 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。 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。 幻方量化：DeepSeekMoE模型，DeepSeek-V2以236B总参数大致达到70B~110BDense的模型能力，节约了42.5%训练成本， 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。 月之暗面：Kimi千亿大模型，智能助手KimiChat核心能力为长文本能力（LongContext)，流量增长显著。 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”。 第三方模型机构 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。 大模型的成本显著降低：23年OpenAIGPT4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。 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系列图：在LLaMA上进行的研究工作的演化图 资料来源：Anthropic官网，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 资料来源：《ASurveyofLargeLanguageModels》，国信证券经济研究所整理5 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24Q1AI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 1234 技术数据 •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； •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； 21FYQ1 21FYQ2 21FYQ3 21FYQ4 22FYQ1 22FYQ2 22FYQ3 22FYQ4 23FYQ1 23FYQ2 23FYQ3 23FYQ4 24FYQ1 24FYQ2 24FYQ3 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4 2023Q1 2023Q2 2023Q3 2023Q4 2024Q1 3FQ2020 4FQ2020 1FQ2021 2FQ2021 3FQ2021 4FQ2021 1FQ2022 2FQ2022 3FQ2022 4FQ2022 1FQ2023 2FQ2023 3FQ2023 4FQ2023 1FQ2024 •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%），AzureAI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。” •GoogleCloud: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，%） 图：AWS收入与增速变化（百万美元，%） 图：谷歌云收入与增速变化（百万美元，%） 20,000Azure收入YOY60%18,000 50% 16,00014,000 40% 12,00010,00030% 8,000 20% 6,0004,000 10% 2,000 00% 云业务云业务YoY 3000045% 40% 25000 35% 2000030% 25% 15000 20% 1000015% 10% 5000 5% 00% 资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理 10,000谷歌云业务谷歌云业务YoY60% 9,0008,00050%7,00040%6,0005,00030%4,0003,00020%2,00010%1,000 00% 资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理 资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理 Meta：AI+广告与社交媒体，显著提升广告ROI ①MetaAI：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。 ③METAAdvantage+：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%。 谷歌：AI+广告与手机硬件，抢占流量入口 •PerformanceMax：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：METAAI助手在各个场景的使用 图：谷歌PerformanceMax选择目标受众 资料来源：公司官网、国信证