探究模型能力与应用的进展和边界

本篇报告主要针对海内外模型发展、探究模型能力与应用的进展和边界。我们认为当前海外模型呈现差异化发展，企业调用考虑性价比。当前OpenAI在技术路径上相对领先，聚焦强化推理与专业领域能力，而谷歌在端到端原生多模态领先，Anthropic则强调实用性、编程场景领先。从模型API份额跟踪分析，谷歌与Anthropic系列模型份额优势较高，主要由于比较相似上下文输入的模型调用价格，二者相比OpenAI有明显优势。国内模型方向，我们认为当前各家模型尚未拉开明显技术差距，需要观察模型在特定场景的差异化能力。 　　伴随模型能力不断提升，我们发现兴趣推荐成为AI赋能最明显的场景，主要应用包括广告和游戏行业。兴趣推荐核心通过大模型，增加对于推荐对象的理解，比如AI对广告的推荐作用主要体现在通过多模态提升对内容的理解，进而提升用户点击率、观看广告时长，拉动广告价格和广告位增长。本文详细分析Meta、Reddit、腾讯和快手广告当前在AI技术应用上的进展。此外，游戏也是兴趣推荐重要的场景。海外AIGC游戏平台Roblox，通过AI升级推荐算法，让更多新游戏获得曝光，25Q1平台Top100游戏中有24款是过去一年内推出的，与24Q1相比TOP15游戏推出更多内容更新；由于更多新游戏获得曝光和竞争推荐，平台11-50名的游戏流水同比增长超过1倍，占总流水增量的40%。 　　 GPT3.5发布以来近两年，伴随模型能力不断提升，模型开始出现与应用在场景上的竞争。本文通过分析五个典型案例，探讨不同场景下模型与应用企业的竞合关系： 　　情景一：大模型直击原有产品痛点，新增AI原生竞争对手 　　情景二：大模型加速原有产品功能开发，同时创新AI原生产品 　　情景三：AI产品与传统业务收入存在此消彼长相互替代关系 　　情景四：AI或颠覆原有需求流量入口 　　情景五：AI在编程、客服等场景降本显著，企业人均产出持续提升