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1、證券研究報告報告評級：強于大市AI應用專題：應用專題：百花齊放，靜待殺手級別應用百花齊放，靜待殺手級別應用國聯證券傳媒互聯網研究團隊國聯證券傳媒互聯網研究團隊2024年年2月月27日日目錄錄第一部分第一部分第二部分第二部分第三部分第三部分第四部分第四部分AI產業研究框架&海內外生態概覽B端應用：從通用場景到垂直賽道C端應用：頭部格局穩定，靜待殺手級應用2024年，還有哪些值得期待？OX3U2UCWOZBVPZ6MdN7NmOqQoMrNkPnNtReRoMyQ8OmNnMwMrQvMvPtOtO1 1、AIAI產業產業研究框架研究框架&海內外海內外生態概覽生態概覽1.1 AI產業產業研究框架研

2、究框架&海外海外生態概覽生態概覽4基建層基建層模型層模型層中間件中間件應用層應用層數據準備數據準備-數據標注數據標注-模型訓練模型訓練-實驗管理實驗管理-模型部署模型部署-產品整合產品整合 硬件硬件C端應用端應用基建層：基建層：AI硬件及云服務硬件及云服務。以 NVIDIA 為首的AI硬件硬件算力算力進步使大模型的單次訓練成本降至可以接受的1000萬美元以下；同時以Azure為首的云服務廠商云服務廠商集成了算力資源和AI 建模的能力，也將成為基礎設施的重要部分。模型層：模型層：AI模型及算法模型及算法。以OpenAI為首的研究機構連續發布了文本、圖片等多模態生成的高質量模型，其中對話和圖片產出

3、內容質量之高使其短期內成為提高內容生產效率的工具，長期將引領下一代交互方式長期將引領下一代交互方式、成為新的流量入口成為新的流量入口。中間件：中間件：MLOps等等AI infra。底層模型和上層應用之間的中間件，包括模型訓練、模型推理兩大板塊中的各個細分環節，代表公司包括scale AI、pinecone等。中期，隨著上游大模型廠商“軍備競賽”，中間件作為“賣武器”的公司有望持續受益。應用層：應用層：B端及端及C端端AI應用應用。得益于上游分攤了大量研發成本，下游應用針對垂直應用場景定制小模型，滿足特定的用戶需求，實現商業化變現。目前從落地節落地節奏奏來看，2B快于2C，工具類快于社交/內容

4、類。B端應用端應用云服務云服務由于基建層由于基建層、模型層競爭格局已較為穩定模型層競爭格局已較為穩定，硅硅谷投資人主要關注中間件谷投資人主要關注中間件、應用層的初創企業應用層的初創企業。資料來源：海外獨角獸，國聯證券研究所整理1.2 中間中間件：從大模型訓練工作流程件：從大模型訓練工作流程看看AI infra機會機會51.數據數據準備準備2.模型模型訓練訓練Model Hub深度學習框架深度學習框架分布式框架分布式框架3.模型模型上線上線實驗管理實驗管理模型部署模型部署模型監控模型監控4.產品產品整合整合向量數據庫向量數據庫數據標注數據標注標注機器學習輸入(X,y)中的 y 部分，在一部分目標

5、變量 y 缺失的業務場景為 AI 模型提供人類先驗知識的輸入Scale（人工數據標注商）：$6億Snorkel（模型數據合成/標注）：$1.35億機器學習領域的類Github開源社區Hugging face（模型開源社區）：$3.95億AI 模型訓練與推理的核心框架，使模型能夠高效的實現計算Tensorflow（Google旗下）PyTorch（Meta旗下）將一個龐大的 AI 模型分配給多個硬件進行處理，最后再綜合起來得到結果Anyscale（分布式計算平臺）：$2.59億非結構化數據庫，儲存的數據形式為向量，向量數據的高速搜索對于未來高性能的 AI 軟件很重要Pinecone（向量數據庫）

6、：$1.38億追蹤模型版本，驗證模型性能，選擇最優版本的模型進行上線Weights&Biases（AI開發平臺）：$2.5億把訓練好的模型在特定環境中運行，需要最大化利用資源的同時保證模型性能BentoML（模型部署框架）：$900萬實時保持對模型輸出結果的監控，將用于模型安全Fiddler（模型性能管理工具）：$4520萬流程流程細分環節細分環節主要作用代表公司代表公司&融資總額融資總額流程流程細分環節細分環節主要作用代表公司代表公司&融資總額融資總額資料來源：Crunchbase，阿爾法公社，海外獨角獸，國聯證券研究所整理1.3 海外主要海外主要AI初創公司融資情況：初創公司融資情況：Op

7、enAI金額最大，中間件、金額最大，中間件、B端應用數量較多端應用數量較多模型層（模型層（AI模型及算法）模型及算法）被投公司最近融資輪次總融資金額領域OpenAI-113億億通用LLMAnthropic公司輪76億Mistral AIA輪4.9億(歐元)Adept.AIB輪4.15億Cohere公司輪4.35億Stability AI種子輪1.7億Contextual AI種子輪2000萬中間件：中間件：AI Infra被投公司最近融資輪次 總融資金額領域ReplitVC輪輪2.22億億向量數據庫向量數據庫PineconeB輪1.38億向量數據庫Essential AIA輪6450萬模型部署

8、WeaviateB輪6770萬向量數據庫QdrantA輪3780萬向量數據庫LangChainA輪3500萬開源AI工具包Chroma種子輪2030萬向量數據庫Fixie.ai種子輪1700萬AI模型自動化平臺Beehive AI種子輪510萬數據分析GPTZero種子輪350萬AI生成檢測應用層應用層：AI B端及端及C端應用端應用被投公司最近融資輪次 總融資金額領域2B/2CInflection AIVC輪輪15億億chatbotB+CCharacter.aiA輪1.5億情感陪伴CRunwayC輪2.365億視頻生成B+CHarveyB輪1.06億專業法律助手BDeepLVC輪1億翻譯B+

9、CPerplexity AIB輪1億chatbotB+CElevenLabsB輪1億語音合成BSynthesiaAIC輪1.566億音樂生成CFigureVC輪7.54億營銷助手BRewind AIA輪2790萬搜索引擎B+CLuma AIB輪6850萬3D模型生成BEvenUpB輪5050萬個人法律助手CTomeB輪7530萬筆記CVectara種子輪2850萬圖表制作BCaptionsB輪4000萬視頻生成B+CCodiumAI種子輪1060萬AI代碼工具BHyper種子輪360萬視頻生成CAlltius種子輪240萬企業AI助手BNarrato種子輪100萬圖文生成B+C基建層（基建層（

10、AI硬件）硬件）被投公司最近融資輪次 總融資金額領域Etched.AI種子輪540萬AI推理芯片注：數據截至2024年2月27日單位：除特殊標注為均為美元資料來源：Crunchbase，國聯證券研究所整理1.3 對比對比：23年至今國內年至今國內AI初創公司融資情況：以大模型為主，競爭格局仍未定初創公司融資情況：以大模型為主，競爭格局仍未定公司名稱公司名稱涉及領域涉及領域產品產品最近最近融資融資輪次輪次最近輪次最近輪次金額金額月之暗面月之暗面大模型層Moonshot AI丨Kimi ChatA輪10億美元智譜智譜AIAI大模型層ChatGLM戰略投資25億人民幣光年之外光年之外大模型層-并購2

11、0.65億人民幣MinimaxMinimax名之夢名之夢大模型層、產品層Glow丨MiniMax開放平臺戰略投資2.5億美元百川智能百川智能大模型層百川大模型A輪3億美元銜遠科技銜遠科技產品層品商大模型丨領銜CIP平臺丨ProductGPT天使輪數億人民幣瀾舟科技瀾舟科技大模型層孟子生成式大模型丨瀾舟AIGCPre-A輪數億人民幣深勢科技深勢科技產品層Hermite丨BohriumC輪7億人民幣潞晨科技潞晨科技中間件Colossal-AIA+輪近億人民幣標貝科技標貝科技產品層TTS3.0丨聲音超市丨標貝悅讀B+輪1億人民幣生數科技產品層UniDiffuser天使輪數千萬人民幣TIAMAT產品層

12、Morpher VLMA+輪數百萬美元西湖心辰大模型西湖大模型丨造夢日記丨FRIDAY丨聊會小天丨心辰智能云戰略投資未披露波形智能產品層smart-trip.chatPre-A輪千萬級人民幣Project AI 2.0產品層-天使輪數千萬美元行者AI產品層諦聽審核平臺天使輪數千萬人民幣特賽發科技產品層貸款催收大模型丨山下問童小程序天使輪數千萬人民幣面壁智能大模型層CPM-Bee丨ModelForce丨面壁露卡天使輪數千萬人民幣右腦科技產品層Vega AI圖片創作平臺天使輪數千萬人民幣智子引擎產品層元乘象 ChatImg天使輪數千萬人民幣海國圖智-天使輪1000萬人民幣資料來源：IT桔子，國聯證

13、券研究所整理2 2、B B端應用：從通用場景到垂直賽道端應用：從通用場景到垂直賽道92.AI應用落地情況：應用落地情況：B端滲透較快，端滲透較快，C端靜端靜待待Killer App9 9B端端應用落地更快，付費邏輯較為簡單應用落地更快，付費邏輯較為簡單C端端進度稍慢，突破性的產品供給創造用戶需求進度稍慢，突破性的產品供給創造用戶需求用戶需求明確：用戶需求明確：只需要幫助企業降本增效，即長期來看提升的產能大于投入的成本（ROI1），就會有望形成付費。與C端需求相比，指標更容易量化。對產品體驗的要求較低，強調“可用性”：對產品體驗的要求較低，強調“可用性”：面向企業端的定制化應用，客戶群體規模較小

14、且需求明確，因此幫助企業效率提升的重要性大于產品本身的使用體驗。合規門檻：主要是企業層面的合規要求。合規門檻：主要是企業層面的合規要求。海外：為防止數據泄露，23H1三星、臺積電、軟銀、日立、日本瑞穗金融集團和摩根大通等企業相繼開始限制ChatGPT等交互式人工智能服務在商業運作中的使用。亞馬遜、微軟和沃爾瑪也已向員工發出警告，要求員工謹慎使用生成式AI服務，埃森哲則警告員工不要將客戶信息暴露在ChatGPT中。用戶的需求并不明確用戶的需求并不明確，往往是供給激發需求。對產品體驗要求較高，強調“易用性”：對產品體驗要求較高，強調“易用性”：面向上億級別C端用戶的大眾化應用，用戶群體龐大且喜好各

15、異，因此產品本身需要適配大多數用戶的使用習慣，包括較低的學習成本、較快的響應速度、合適的使用場景等。強調“易用性”。合規門檻：主要是政府層面的監管規定。合規門檻：主要是政府層面的監管規定。1）海外：）海外：23年3-4月，意大利監管機構曾因ChatGPT內出現了用戶對話數據和付款服務支付信息丟失的情況，且沒有就收集處理用戶信息進行告知，而禁止ChatGPT在國內的使用，驗證問題解決后恢復。2）國內：）國內：根據網信辦聯合7部門發布的生成式人工智能暫行管理辦法，對“提供具有輿論屬性或者社會動員能力的生成式人工智能服務的”應用（即偏C端應用）的合規、備案提出了較高要求，對B端應用監管則相對寬松。資

16、料來源：網信辦，AI星球，國聯證券研究所整理102.1 海外海外B端端AI應用圖譜應用圖譜&底層底層模型類型模型類型辦公軟件辦公軟件廣告營銷廣告營銷平面設計平面設計游戲研發游戲研發影視制作影視制作金融金融電商貿易電商貿易醫療健康醫療健康法律法律文字生成文字生成微軟office 365 copilotNotion AI谷歌Duet AIJasperAirMeta廣告助手Bing AI投放Unity AI組件英偉達ACERoblox AI工具Leonardo.aiPromethean AIDramatronAIBloombergGPTprodigalShopifySurfer SEO AIAWSH

17、ealthScribeSchrodingerHarvey圖片生成圖片生成Adobe fireflyMidjourney音頻生成音頻生成視頻生成視頻生成RunwayPikaSora資料來源：國聯證券研究所整理112.2 B端應用落地節奏：從通用場景到垂直賽道端應用落地節奏：從通用場景到垂直賽道平面平面設計設計廣告營廣告營銷銷辦公軟件辦公軟件影視影視制作制作電商貿易電商貿易法律法律游戲游戲研發研發醫療健醫療健康康金融金融復雜任務復雜任務簡單任務簡單任務容容錯錯率率低低容容錯錯率率高高象限象限：專業程度高、工作流程復雜、數據壁壘高、容錯率低。壁壘最高：壁壘最高：AI落地較難，一旦落地會形成較高的技術

18、壁壘。象限象限：下游用戶需求涉及多模態內容生成、專業程度高、流程較為復雜；但行業偏娛樂屬性、容錯率高。壁壘較高：壁壘較高：限于AI多模態能力，客戶需求尚未被充分滿足。象限象限：辦公、設計等通用場景，市場空間大，下游用戶需求較為簡單，主要為單一模態的內容生成（文本/圖片）。壁壘較低：壁壘較低：通用性SaaS，核心考驗產品能力。象限象限：行業數據以文本為主，任務多為文本調取/生成、相對簡單；但場景專業度高、容錯率相對較低。壁壘壁壘較高：較高：包括行業數據、模型能力、深入客戶工作流。怎么看怎么看B端應用發展前景：端應用發展前景：1）市場空間市場空間（下游行業是否足夠大，客戶付費意愿、能力是否強）；2

19、）產品能力產品能力（產品體驗能否滿足下游客戶的需求）；3）用戶基數用戶基數（用戶基數大則形成網絡效應，助力應用和下游客戶共同成長）。AI作為生產力工具：作為生產力工具：在辦公軟件、平面設計等容錯率高、工作流簡單的通用性場景率先落地，正逐步滲透到游戲研發、醫療健康等垂直行業。分類來看：分類來看：資料來源：國聯證券研究所整理122.3 SaaS巨頭保持優勢，商業化加速落地巨頭保持優勢，商業化加速落地應用名稱應用名稱AI功能功能原價格原價格AI工具價格工具價格價格漲幅價格漲幅Microsoft 365可通過自然語言交互，便捷操作Office三件套E3:$36/月;E5:$57/月;F3:$8/月Mi

20、crosoft 365 Copilot:$30/月50%-375%Notion AI實現智能文檔編輯、處理免費版;$20/月;$200/年$96/年或$8/月50%-100%SalesforceSalesGPT:銷售助手，包括AI生成銷售郵件等；ServiceGPT:客服助手，包括AI輔助撰寫客戶回復詞等專業版:$75/月;企業版:$150/月;無限版:$300/月專業版:$80/月;企業版:$165/月;無限版:$330/月;兩個AI功能各另收費$50/月6%-140%AI滲透率持續提升，部分應用已開始提價滲透率持續提升，部分應用已開始提價B端AI應用付費邏輯較順，目前已有部分應用在付費的基

21、礎上實現提價。其中其中微軟微軟365 Copilot有望有望成為成為Killer App：微軟現有產品用戶基數較大，有望支持Copilot功能快速普及。23年年11月月，微軟向全體企業級用戶開放微軟向全體企業級用戶開放Copilot。截至截至24Q1，40%財富財富百強企業已在使用百強企業已在使用Copilot。長期來看，隨著頭部AI應用普及提升B端客戶產品認知，AI B端應用的ARPU值、滲透率提升均有望加速。SaaS巨頭憑借規模效應占據先發優勢巨頭憑借規模效應占據先發優勢巨頭客群基數仍有優勢：巨頭客群基數仍有優勢：目前，AI并沒有像移動互聯網和云一樣帶來全新的用戶群體和相應的獲客渠道，因此

22、擁有Go-To-Market優勢的巨頭仍具有先發優勢；大公司普遍積極布局：大公司普遍積極布局：從巨頭角度看，大部分公司已經歷過PC、移動互聯網和云三輪浪潮，因此大公司普遍重視、明確入場。巨頭們的主要策略：巨頭們的主要策略：1）借機重振產品品牌：借機重振產品品牌：AI既能落地帶來價值，也是營銷助手如EinsteinGPT重新讓Salesforce的愛因斯坦小人Logo獲得關注，而此前Einstein作為Salesforce的AI品牌做的并不算成功；微軟Bing此前和Google相比在搜索體驗和品牌度上均有較大差距，通過New Bing收獲了潛在客戶的關注度。2）擴擴TAM保毛利：保毛利：微軟、谷

23、歌等少數在模型層深入布局的公司，在保毛利的同時做好了擴大CapEx投入的準備。而大部分B端企業經營策略：試圖在擴大潛在市場的同時維持毛利水平，主要通過新增客戶付費點，或升級付費plan的形式落地。如Bing Chat企業版、Zoom AI功能、Photoshop AI都與其已有付費服務進行捆綁銷售。資料來源：微軟，Notion，Salesforce，海外獨角獸，新浪科技，IT之家，國聯證券研究所整理132.4 創業創業公司仍有機遇：發掘垂公司仍有機遇：發掘垂類需求類需求/顛覆顛覆式產品力式產品力創業公司機遇創業公司機遇1：發掘垂類行業需求：發掘垂類行業需求創業公司機遇創業公司機遇2：顛覆式產品

24、力：顛覆式產品力通用性場景幾乎已被巨頭占據，但仍有垂類場景下的B端客戶需求仍未被滿足。例：例：Harvey：OpenAI投資的法律領域投資的法律領域Copilot，提升律所生產效率提升律所生產效率23年年4月至年底收入增長十倍月至年底收入增長十倍，已和多家頂級律所合作已和多家頂級律所合作行業空間較大：行業空間較大：據Mordor Intelligence，2023年全球法律服務市場規模7525億美元。相對藍海的競爭格局：相對藍海的競爭格局：傳統法律行業SaaS局限于電子簽名、合同管理兩個環節，相關企業包括Docusign、CS Disco等，但幫助律師起草合同、為法官提供判決建議等的效率提升類

25、需求效率提升類需求仍未被滿足。Harvey產品功能：產品功能：類似法律行業Chatbot，能力包括法律文書寫作、回答復雜的法律問題、合同文件的處理，以及定制公司特有的模型等。Harvey公司亮點：公司亮點：1）大模型訓練能力：大模型訓練能力：Harvey在22H2就獲得了GPT4的優先使用權，在此基礎上用大量法律專業數據進行finetune；2）行業專業數據庫：行業專業數據庫：與Allen&Overy等頭部律師事務所、普華永道等頭部審計公司綁定合作，以獲取大客戶資源、以及優質訓練數據；3）深入了解行業工作流程：深入了解行業工作流程：公司CEO曾是DeepMind科學家，聯合創始人則有著名律所的

26、職業背景，使得團隊既擁有豐富的法律實踐經驗，又深入了解大模型的能力、知道如何訓練模型。風險：風險：湯森路透等老牌法律巨頭收購AI公司Casetext，普華永道也在打造自己的LLM工具，巨頭的陸續進入可能影響競爭格局。即使在較為通用的場景下，AI驅動的顛覆式產品力提升也為創業公司提供機會。例：例：Typeface：AI營銷平臺營銷平臺，可針對企業需求實現定制化內容生成可針對企業需求實現定制化內容生成Adobe前前CTO創立的創立的AI營銷平臺營銷平臺，估值估值10億億+美元美元行業空間較大；行業空間較大；營銷是企業的剛需。據Gartner，22年公司營銷預算占收入比例約為9.5%。據Conten

27、t Marketing Institute，23年內容營銷占總營銷費用比例約為10-49%。競爭格局相對紅海：競爭格局相對紅海：據Statista，22年全球內容營銷行業收入已達630億美元。其中包括奧美、陽獅等傳統營銷團隊，Canva、Figma等生產力工具，以及Midjourney等通用性AI文生圖工具。Typeface產品功能：產品功能：第一步導入企業數據以訓練特定的AI模型，第二步用戶按照模板或自定義生成營銷內容。相較于競爭對手相較于競爭對手，Typeface的優勢在于：的優勢在于：1）相較于傳統營銷團隊：相較于傳統營銷團隊：降本增效，且避免數據泄露的風險；2）相較于傳統營銷相較于傳統

28、營銷SaaS：靈活程度高、使用門檻低、實現效果更豐富；3）相較于通用性相較于通用性AI工具：工具：AI模型可以按照企業風格定制化。Typeface公司亮點：公司亮點：公司創始人為Adobe前CTO，懂技術的同時能夠精準洞察行業需求；風險：風險：目前功能仍較簡單，在多模態生成層面優勢不大。資料來源：阿爾法公社，海外獨角獸，Mordor Intelligence，國聯證券研究所整理3 3、C C端應用：頭部格局穩定，靜待殺手級端應用：頭部格局穩定，靜待殺手級應用應用3.1 海外海外C端端AI應用排名（應用排名（24年年1月）：仍以月）：仍以Chatbot、圖像類為主，頭部格局較為穩定、圖像類為主，

29、頭部格局較為穩定資料來源：AIhackathon，國聯證券研究所163.2 類比類比移動互聯網應用落地節奏：新硬件開啟生態，移動互聯網應用落地節奏：新硬件開啟生態，4G推動應用繁榮推動應用繁榮2010之前之前2012年年2014年年2016年年2018年年2020年年2022年年內內容容類類社社交交社社區區交交易易類類工工具具類類2007-2014年：年：隨著iPhone推出、新一代硬件智能手機逐步普及：1）一批工具型應用一批工具型應用App開始涌現開始涌現，滿足用戶日常生活中最常見的需求，包括手機瀏覽器、美顏美圖、在線訂票等多個細分類型。2）部分部分PC時代頭部應用逐步從時代頭部應用逐步從P

30、C遷移至手機端遷移至手機端，如手Q、手淘等。2014年后：年后：4G等網絡基礎設施逐步完善，推動移動互聯網與不同場景深度結合：1）從工具拓展至社交社區從工具拓展至社交社區、內容：內容：早期的工具類App生命周期多數較短，而社交、社區類應用用戶規模最大；視頻、游戲等內容爭奪更多用戶時長。2）移動互聯網原生的殺手級應用開始出現：移動互聯網原生的殺手級應用開始出現：“TMD”均在2014年前后上線主站App，大體量手游在2014年后陸續上線。資料來源：國聯證券研究所整理173.3 AI C端應用落地節奏：工具先行，社交社區出現雛形，內容仍待孵化端應用落地節奏：工具先行，社交社區出現雛形，內容仍待孵化

31、2022年后年后搜索問答搜索問答美顏美圖美顏美圖視頻編輯視頻編輯教育學習教育學習情感陪伴情感陪伴健康健身健康健身筆記便簽筆記便簽工具類工具類社交社區社交社區互動式閱讀互動式閱讀內容類內容類工具類應用先行：工具類應用先行：AI重塑的點：重塑的點：交互方式改變、性能提升；AI從文本對話、圖像生成兩個維度，對傳統應用進行重塑，也催生了一批新的應用，以以chatbot類搜索問答類搜索問答工具工具、以及圖像生成類工具為主以及圖像生成類工具為主。交易類交易類暫無暫無社交社區類應用初現雛形：社交社區類應用初現雛形：AI重塑的點：重塑的點：從人-人到人-機器；相較于人，AI情感陪伴的差異化在于：可塑性更高、能

32、夠即使響應、具有時間厚度。頭部應用Character.ai推出首月下載量超過ChatGPT。AI與內容的結合仍有待探索：與內容的結合仍有待探索：AI重塑的點：重塑的點：生產效率、內容質量提升；目前嘗試結合的場景：互動式閱讀、游戲（交互性較強，或能發揮LLM的優勢）；多個影視、游戲大廠開始嘗試AI與內容的結合，但仍需等待研發周期。展望未來：展望未來：類比移動互聯網生態演進歷程，正如2014年4G普及后才迎來移動互聯網生態的繁榮，偏重度AI應用的發展也需依賴基礎設施的進一步完善。AI底層模型技術底層模型技術的持續迭代、以及算力等基礎設施算力等基礎設施的進一步普惠化，或是AI應用繁榮的潛在前提條件。

33、資料來源：新智元，國聯證券研究所整理4 4、20242024年，還有哪些值得期待？年，還有哪些值得期待？194.1 應用應用層面，重點層面，重點關注關注AI AgentOpenAI關注的新方向關注的新方向：AI AgentGPTs/GPTs Store：加速：加速Agent生態落地生態落地GPTs：相當于相當于AI Agent的的iOS開發系統開發系統。2023年11月，OpenAI首次開發者大會推出GPTs，每個用戶可個性化定制不同功能的GPT。GPTs Store：相當于相當于AI Agent的的App Store應用商店應用商店。2024年1月，OpenAI正式推出GPT Store，首

34、批上線的GPTs超過300萬個。AI等級等級*類比自動駕駛類比自動駕駛名稱名稱特點特點示例示例L1Tool人類完成所有工作，沒有任何顯性的AI輔助。目前大多數應用L2Chatbot人類完成絕大部分工作，AI提供信息和建議但不直接處理工作。初代ChatGPTL3Copilot人類和AI進行協作，工作量相當，AI根據人類prompt完成工作初稿。MS 365 CopilotL4AgentAI完成絕大部分工作，人類負責設定目標，AI完成任務拆分、工具選擇等。AutoGPTL5Species完全無需人類監督，AI自主拆解目標、尋找資源、選擇并實用工具。AGI/機器人？圖：圖：AI發展路徑發展路徑（類比

35、自動駕駛類比自動駕駛L1-L5）我們所處的位置：從我們所處的位置：從Copilot向向Agent過渡過渡圖：圖：目前目前GPTs Store中最熱門的中最熱門的GPTs2023年6月，Lilian Weng（Open AI安全系統負責人&前應用研究負責人）在博客中發布新文章大模型驅動的自主代理（LLM PoweredAutonomousAgents）。資料來源：海外獨角獸，智東西，機器之心，OpenAI，國聯證券研究所整理204.1 AI Agent明星項目：全自動的沙盒游戲“斯坦福明星項目：全自動的沙盒游戲“斯坦福AI小鎮小鎮Smallville”通用型智能體記憶模塊（Generative

36、Agent Memory）接收信息接收信息形成記憶形成記憶檢索檢索檢索后的記憶檢索后的記憶做出計劃做出計劃進行反思進行反思行動行動Smallville：由：由25個個AI Agent組成的沙盒游戲組成的沙盒游戲設計架構：將設計架構：將LLM與記憶、檢索、反思機制相結合與記憶、檢索、反思機制相結合Step1：根據各Agent（角色）的背景設定，生成一一天天的大致行動計劃Step2：讓LLM依據Step1進行“填空”，依次生成每小時每小時的詳細計劃Step3：將Step2生成結果進一步細化到每分鐘每分鐘Step4：將前三步生成的自然語言內容轉化為可視化可視化的行動軌跡資料來源：arXiv.org，

37、機器之心，國聯證券研究所整理214.2 模型模型層面，重點關注層面，重點關注Sora、GPT-5Sora：視頻生成模型的“：視頻生成模型的“GPT-3”時刻”時刻GPT-5：更強的通用大模型，向：更強的通用大模型，向AGI更進一步更進一步2024年年1月月，OpenAI首席執行官Sam Altman在達沃斯論壇接受媒體采訪時表示，他現在的首要任務就是推出下一代大模型，這款模型可能被稱為可能被稱為GPT-5，與現有模型相比，GPT-5“能做更多、更多的事情”。目標：向目標：向AGI（通用人工智能通用人工智能）更進一步更進一步具體來看具體來看，GPT-5的突破之處或在于：的突破之處或在于：1）多模

38、態：多模態：不僅支持文本輸入，還支持語音、圖像、代碼和視頻。2）個性化：個性化：Altman強調，GPT-4.5或GPT-5預計將在個性化和定制化功能方面實現重大更新，最關鍵的增強部分將圍繞理解個人偏好的能力，比如整合用戶信息、電子郵件、日歷、約會偏好，以及與外部數據源建立聯系。3）準確性：準確性：據Altman介紹，GPT-5將具有更強的推理能力、更高的準確性，當代大模型存在的最大問題幻覺（胡編亂造）將在GPT-5中得到解決。2024年年2月月，OpenAI發布視頻生成模型Sora，演示效果相較于此前的文生視頻應用Runway、Pika等大幅提升：1）生成視頻時長時長從幾秒鐘提升至60s，支

39、持多鏡頭分鏡；2）可識別文字、圖像、視頻等多種prompt，復雜度、精準度精準度提升；3）可模擬真實世界物理交互物理交互的效果，如貓咪“踩奶”、吃漢堡留下咬痕等。技術層面技術層面，有望統一視頻生成模型的技術路徑，類似于GPT-3之于文本生成大模型，加速生態演進。2024年2月22日，谷歌選擇暫停Gemini的AI圖像生成功能，并將重新發布改進版本。應用層面應用層面，Sora開放給公眾使用后：開放給公眾使用后：1）C端端killer App有望加速落地有望加速落地，其中短視頻制作等需求可被基本滿足；同時多模態內容創新空間被進一步打開，如游戲UGC玩法自由度提升；2）B端降本增效幅度擴大端降本增效

40、幅度擴大，影視、游戲、廣告等工業化制作流程有望被進一步簡化。資料來源：機器之心，新智元，華爾街見聞，國聯證券研究所風險提示風險提示 技術發展不及預期風險：技術發展不及預期風險：AI大模型相關技術仍不完善,底層Transformer存在架構缺陷，使得大模型存在回答不準確、易產生幻覺等問題，技術升級迭代可能較慢，影響相關應用規模落地。競爭加劇風險：競爭加劇風險：行業參與者眾多，除了頭部大廠還有眾多中小企業以及創業公司，導致行業競爭激烈。AIAI安全安全、隱私風險：隱私風險：AI生成內容可能存在暴力、政治敏感、低俗等問題，同時AI發展可能導致大量數據收集和分析，可能包含個人隱私信息，會對個人隱私造成

41、較大隱患。分析師和聯系人分析師和聯系人分析師 陳夢瑤SAC:S0590521040005分析師 丁子然SAC:S0590523080003聯系人 周礪靈上海上海浦東新區世紀大道1198號世紀匯一座37層北京北京東城區安定門外大街208號中糧置地廣場A塔4層深圳深圳福田區益田路4068號卓越時代廣場13層江蘇省無錫市金融一街8號國聯金融大廈12層辦公地址辦公地址無錫無錫分析師聲明分析師聲明本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會

42、與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。評級說明評級說明投資建議的評級標準投資建議的評級標準評級評級說明說明報告中投資建議所涉及的評級分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后6到12個月內的相對市場表現，也即：以報告發布日后的6到12個月內的公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。其中：A股市場以滬深300指數為基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普500指數為基準；韓國市場以柯斯達克指數或韓國綜合股價指數為基準。股

43、票評級買入相對同期相關證券市場代表指數漲幅20%以上增持相對同期相關證券市場代表指數漲幅介于5%20%之間持有相對同期相關證券市場代表指數漲幅介于-10%5%之間賣出相對同期相關證券市場代表指數跌幅10%以上行業評級強于大市相對同期相關證券市場代表指數漲幅10%以上中性相對同期相關證券市場代表指數漲幅介于-10%10%之間弱于大市相對同期相關證券市場代表指數跌幅10%以上一般聲明一般聲明除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬國聯證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“國聯證券”）。未經國聯證券事先書面授權，不得以任何方式修改、發送或者復制本報告及其

44、所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為國聯證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的，僅供我們的客戶使用，國聯證券不因收件人收到本報告而視其為國聯證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但國聯證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方

45、面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，國聯證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，國聯證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。國聯證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。國聯證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。國聯證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明在法律許可的情況下，國聯證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到國聯證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。聯系我們聯系我們江蘇省無錫市太湖新城金融一街8號國聯金融大廈9層上海市浦東新區世紀大道1198號世紀匯廣場1座37層電話：0510-82833337電話：021-38991500傳真：0510-82833217傳真：021-3857137324