【专题报告】人工智能的机遇与挑战

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。