人工智能行业海外市场：寻找2025爆款AI应用

海外市场 寻找2025爆款AI应用 AI应用端正在发生变化。模型的迭代及成本的降低、场景数据的积累、下游需求的日益迫切，推动着开发者们不断尝试用AI赋能和重塑各行各业。当前，我们看到不同AI应用方向正在产品侧和变现侧取得突破，特选取其中�个方向：1）端侧Agent、2）营销技术Mar-tech、3）企业方案决 策、4）CRM、5）实时互动RTE，就崭露头角的公司及应用做一梳理。 端侧Agent功能初步实现。和苹果等端侧AI路径一样，屏幕识别、模拟执行、强化学习，支持了Agent功能逐步实现。2024年10月，Anthropic新推出的Claude3.5Sonnet显示出了出色的ComputerUse能力。智谱 推出的AutoGLM也展示了线上购物及点外卖等PhoneUse能力。我们预计2025年望有更多不同领域Agent产品实现更多不同的功能。 广告技术驱动精准匹配和智能出价。Applovin通过Axon推荐引擎大幅提升广告匹配精准度，提升广告商效益的同时也推动了Applovin的增长：24Q3公司软件平台收入同比大增66%。汇量科技的Mintegral则一方面 致力于提升投放精准度，另一方面致力于改进智能出价模式，帮助广告主优化投放成本和效果、也推动公司收入增长：2024Q3汇量科技广告技术业务收入实现同比55.4%的增长。 企业方案决策受益于AI工具支持。AI工具在企业和政府的数据收集、决策生成等环节扮演重要角色。Palantir的AIP平台大幅提升了其美国商业业务的增长：2024Q3其美国商业收入同比增长54%，而美国商业客户数量达到321家、同比增长77%。第四范式打造的“先知AI平台”则通过 “先知Inside模式”打造40多款AI产品、赋能20多个行业，2024前三季度实现50.2%的收入同比增长。 AI赋能客户关系管理。Salesforce推出的Agentforce可进行服务代理、订单管理等多类代理工作，多个官方案例展现了Agentforce的巨大应用潜力。微盟集团则拥有15大AIAgent，布局超过58个商业场景、对新客 户交付、老客户留存、商业化提速效果明显。 RTE-PaaS让实时互动更流畅。声网Agora作为OpenAI的RealtimeAPI全球三大合作伙伴之一，可以为开发者提供延时低、可用度高的实时音视频传输服务。我们预期，未来若价格大幅下降后将出现应用场景的大规模 推广与用量增长。近期公司发布的RTE+AI能力全景图，亦为AI赋能实时互动场景指引了方向。 2025年有望迎来AI应用绽放时刻。AI正在重塑端侧Agent、营销技术、企业方案决策、CRM、实时互动RTE等C端和B端多个场景。我们预计，2025年有望成为AI应用的百花齐放之年。 风险提示：模型迭代速度不及预期，场景和AI结合进展不及预期，下游行业景气度不及预期。 证券研究报告|行业专题研究 2024年12月04日 增持（维持） 行业走势 标普500纳斯达克指数 40% 30% 20% 10% 2023/11 2023/12 2024/01 2024/02 2024/03 2024/04 2024/05 2024/06 2024/07 2024/08 2024/09 2024/10 0% -10% 作者 分析师夏君 执业证书编号：S0680519100004邮箱：xiajun@gszq.com 相关研究 1、《谷歌（GOOGL.US）：广告和云强劲增长，持续探索AI应用》2024-07-25 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 1.端侧Agent3 1.1Anthropic：Claude3.5Sonnet带来ComputerUse时刻3 1.2智谱：AutoGLM革新端侧交互，PhoneUse成为现实4 2.广告投放技术7 2.1Applovin（APP.O）：推荐引擎Axon助力广告精准投放7 2.2汇量科技（1860.HK）：程序化广告平台Mintegral升级出价模式8 3.企业方案决策10 3.1Palantir（PLTR.O）：大模型加持AIP平台能力，商业客户加速拓展10 3.2第四范式（6682.HK）：先知AIOS驱动AI落地千行百业11 4.客户关系管理CRM13 4.1Salesforce（CRM.N）：Agentforce赋能智能交互与自动化13 4.2微盟集团（2013.HK）：全面拥抱AgenticAI时代14 5.实时互动16 5.1Agora,Inc（API.O）：RTE-PaaS领导者，借力OpenAI扩大AI优势16 图表目录 图表1：Claude3.5Sonnet的计算机使用能力：示例13 图表2：Claude3.5Sonnet的计算机使用能力：示例23 图表3：Claude3.5Sonnet的计算机使用能力评估位居行业首位4 图表4：智谱AutoGLM演示自动从淘宝购买历史订单中的产品4 图表5：AutoGLM在PhoneUse的性能评估5 图表6：AutoGLM在WebBrowerUse的性能评估5 图表7：AutoGLM在常见简单任务中的成功率（%）6 图表8：第四范式业务板块11 图表9：先知AIOS进化历程12 图表10：微盟集团15个AIAgent产品矩阵15 图表11：Agora,inc.的主要产品16 图表12：Agora,Inc.客户基数17 图表13：Agora,Inc.客户净留存率17 图表14：Agora宣布与OpenAI的合作17 图表15：声网发布RTE+AI能力全景图18 1.端侧Agent 1.1Anthropic：Claude3.5Sonnet带来ComputerUse时刻 2024年10月22日，Anthropic公司发布了全新的大模型——Claude3.5Sonnet，被Anthropic的产品经理MichaelGerstenhaber誉为迄今为止最智能的模型；并推出了一款新模型Claude3.5Haiku。 Claude3.5Sonnet最引人注目的功能是其计算机使用能力——通过相应API，电脑可以模拟人类操作，完成读屏、移动光标、点击按键、输入文本等等任务动作。 图表1：Claude3.5Sonnet的计算机使用能力：示例1图表2：Claude3.5Sonnet的计算机使用能力：示例2 资料来源：Anthropic官网，国盛证券研究所资料来源：Anthropic官网，国盛证券研究所 根据公司官网介绍，这一能力的实现主要依靠如下步骤： 屏幕识别：读屏能力依然是重要前提。 逻辑推理：针对所识别出的屏幕内容，推理出何时、如何进行相应的操作。 定位执行：准确计算像素定位非常重要：为了正确点击相应的位置、需要垂直或水平移动多少像素。 快速泛化并持续迭代：研究团队观察到模型泛化非常迅速，在遇到困难的时候还会自我修正后重新尝试任务。 在OSWorld这一评估计算机使用能力的基准测试中，Claude3.5Sonnet的准确度达到 14.9%，在给予更多步骤的情况下达到22.0%，位列行业首位。 图表3：Claude3.5Sonnet的计算机使用能力评估位居行业首位 资料来源：Github，国盛证券研究所 1.2智谱：AutoGLM革新端侧交互，PhoneUse成为现实 AutoGLM是智谱近期推出的一款创新Agent工具，它能够接收简单的文字或语音指令，模拟人类操作手机，完成一系列复杂的任务。比如，在淘宝上购买历史订单中的商品、在美团点外卖、在12306购买火车票等等任务，AutoGLM都能轻松完成。 图表4：智谱AutoGLM演示自动从淘宝购买历史订单中的产品 资料来源：Github，国盛证券研究所 根据智谱AutoGLM团队的论文解释，这一强大功能的实现依托如下核心步骤： 多模态读屏：传统的RPA（机人人流程自动化）中通过OCR进行GUI（图用用户面）的识别，但难以被泛化。而大型多模态模型则可以进行模糊匹配和长任务规划，因此对GUI理解很有帮助。 模拟操作：BehaviorCloning（行为克、、操作模拟）对于Agent训练非常重要，当然一个基础的问题是agent可能仅仅是在模仿而非理解。 课程学习（CurriculumLearning）：Agent任务通常很复杂，因此渐进式的课程学习非常重要。 奖励建模（RewardModeling，RM）和强化学习（ReinforcementLearning，RL）：相对于过去的特定任务训练，现在agents在所处的开放世中要进行泛化的任务，需要有更加泛化的奖励建模和强化学习。 AutoGLM之所以如此强大，得益于其两大核心技术创新： 首先，通过中间面设计（IntermediateInterfaceDesign），AutoGLM实现了“任务规划”和“动作执行”前后两个阶段的解耦合，这使得智能体在任务规划和动作执行时更加精确和灵活。 其次，AutoGLM采用了“自进化在线课程强化学习框架”来训练和提升大模型智能体的能力。这一框架通过自进化学习策略，实现不断的自我考察、鞭策、提升。 图表5：AutoGLM在PhoneUse的性能评估图表6：AutoGLM在WebBrowerUse的性能评估 资料来源：智谱官网，国盛证券研究所资料来源：智谱官网，国盛证券研究所 在性能表现上，AutoGLM在PhoneUse和WebBrowserUse上都取得了显著的提升。在AndroidLab评测基准上，其成功率达到36.2%，显著超越了GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet两者的水平。在WebArena-Lite评测基准中，其更是相对GPT-4o取得了约200%的性能提升。 图表7：AutoGLM在常见简单任务中的成功率（%） 应用 成功 部分成功 失败 微信 92 4 4 美团 70 30 0 淘宝 93 7 0 大众点评 100 0 0 高德地图 92 0 8 小红书 100 0 0 12306 80 20 0 资料来源：智谱官网，国盛证券研究所 我们看到AutoGLM作为AIAgent的典型案例，具备广泛的应用前景和潜力。我们预期 2025年会看到更多Agents在更多场景中得到应用。 2.广告投放技术 2.1Applovin（APP.O）：推荐引擎Axon助力广告精准投放 作为全球领先的移动营销平台，Applovin帮助广告主触达应用内、移动端、CTV等多渠道的超过14亿的日活跃用户，让业务拥有更多可能，增速更快，并取得实质性的广告收入增长。Applovin主要业务分为软件平台和应用程序。其中，软件平台由公司基于人工智能的推荐引擎AXON提供支持，使广告商能够自动化营销、参与和变现。应用程序包含了以休闲、三消和卡牌为主的200多款免费手机游戏。应用程序业务风险较低，通常具有更可预测的收益流和回报。开发运营应用程序的工作室还会利用软件平台进行营销、扩展和盈利。 2023年Applovin总收入为32.8亿美元，同比增长17%，软件平台业务、应用程序业务分别为18.4/14.4亿美元，同比增长75.6%、-18.4%。与2022年亏损1.9亿美元相比，公司2023年扭亏为盈，净利润达3.6亿美元。 2024Q3Applovin总收入为12亿美元，同比增长39%。其中，软件平台收入增长至8.4亿美元，同比增长66%；应用程序收入为3.6亿美元，同比增长1%。利润4.3亿美元，同比增长高达298%，调整后利润率60%。 软件平台：2024年第三季度，软件平台收入占总收入的70%。收入主要来自使用软件平台实现增长和盈利的广告商支付的费用。客户包括了独立开发者工作室和一些最大的全球互联网平台，如Meta和Google。 应用程序：收入来源分为应用内购买（inapppurchase，IAP）和应用内广告（in-appadvertising，IAA）。2024年第三季度，应用