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1、證券分析師:李典郵箱:SAC執業資格證書編碼:S0020516080001聯系人:郜子嫻郵箱: 證券研究報告證券研究報告 2024年年12月月31日日傳媒行業傳媒行業模型能力向上價格向下，應用繁榮模型能力向上價格向下，應用繁榮AI行業深度報告行業深度報告投資評級推薦維持請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分報告要點報告要點2模型層：競爭格局收斂模型層：競爭格局收斂，o1引領大模型發展新范式引領大模型發展新范式。海外頭部大廠模型能力差距在2024年縮小，各巨頭及其深度合作的廠商通過上游資本開支和技術人才優勢已和其他玩家拉開身位差距，目前海外形成了五強格局，分別是以Ope

2、nAI、Anthropic以及谷歌為代表的第一梯隊，以及x AI和Meta。國內大模型目前競爭格局相對分散，涵蓋互聯網和科技大廠、創業公司、傳統技術類廠商這三類力量，其中互聯網和科技大廠和云業務結合，綜合布局。創業類廠商則依托不同資源稟賦進行差異化賽道聚焦。受到訓練數據逐漸枯竭以及堆GPU卡模式所面臨算力利用率降低的問題，傳統Scaling Law即LLM性能與計算量、參數量和數據量三者呈現冪律關系受到挑戰，OpenAI o系列提出推理側的Scaling Law有望成為大模型發展的新驅動力，同時對于技術創新、工程能力和算力提出更高要求。應用層：成本下行推動創新應用層：成本下行推動創新，應用端百

3、花齊放應用端百花齊放。我們重點看好2025應用端的投資機會，隨著大模型競爭格局的逐步清晰，行業進入到價值實現和落地階段。模型層能力向上調用成本向下降低應用端創新門檻，進一步促進應用端繁榮。交互方式上，AI產品逐漸從Copilot模式向Agent模式轉變，C端AI Agent與AI端側硬件相結合有望重塑流量入口；在B端則有望幫助AI加速落地行業場景。軟件應用層面，企業可以通過本地部署、公有云、私有云、混合云等部署方式適配不同的規模和不同行業的企業，實現成本、私密安全性和大模型能力效果三者的平衡，企業端在大模型投入預算有望持續提升，同時企業主對于大模型投入ROI越來越重視。目前大模型在代碼輔助、營

4、銷與客戶管理、企業檢索、辦公軟件等多場景落地較好，從行業上我們看好金融、政府服務、醫療等行業。C端軟件應用方面，整體應用流量保持良好增長，ChatGPT周度活躍用戶數突破3億，web端流量較年初增長138%，AI ChatBots、AI內容生成與編輯、AI搜索、AI角色扮演是目前主流場景，我們看好AI搜索成為殺手級產品潛力。AI硬件方面，國內外AI+硬件的進程加快，小模型的發展推動AIPC、AI手機、AI眼鏡、AI耳機等端側硬件落地，Ray-Ban Meta成為首個爆款消費級產品，AI眼鏡被視為AI端側落地的關鍵硬件載體，引發廣泛關注。標的方面標的方面，重點關注昆侖萬維、視覺中國、愷英網絡、神

5、州泰岳、巨人網絡、浙數文化、完美世界、吉比特、上海電影、中文在線、焦點科技、快手等。風險提示：風險提示：技術進展不及預期的風險，大模型安全性風險，應用推廣不及預期的風險。請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄目錄31.模型層：競爭格局收斂，模型層：競爭格局收斂，o1引領大模型發展新范式引領大模型發展新范式1.1 海外模型：競爭格局收斂，形成海外模型：競爭格局收斂，形成5家超級公司家超級公司1.2 國內模型：格局有望進一步集中，創業公司差異化布局國內模型：格局有望進一步集中，創業公司差異化布局1.3 o1引領引領AI模型迭代新范式，推理側模型迭代新范式，推理側Sca

6、ling Law成為新驅動成為新驅動2.應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放3.投資機會投資機會4.風險提示風險提示請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分1.1 海外模型：競爭格局收斂，形成海外模型：競爭格局收斂，形成5家超級公司家超級公司 海外大模型玩家競爭格局收斂，海外大模型玩家競爭格局收斂，OpenAI領跑，與領跑，與Anthropic、谷歌廠商形成第一梯隊、谷歌廠商形成第一梯隊。2023年全球范圍內OpenAI領先優勢明顯，但進入2024年，GPT-5進度延緩，隨著Anthropic Claude3.5/谷歌Gemi

7、ni1.5的推出，第一梯隊模型廠商能力差距縮小，Anthropic旗艦模型如代碼能力等方面超越GPT-4o。一梯隊中，OpenAI具有先發、品牌認知、商業化能力等優勢；Anthropic人才優勢顯著；而谷歌具備垂直整合能力更強，其TPU有望在2025年與英偉達GPU正面競爭；x AI算力和人才資源增長迅速，以創紀錄的速度打造了擁有10萬GPU的“Colossus”集群，成為數據中心擴張的標桿，是潛在的一梯隊預備成員。第二梯隊Meta采取差異化開源策略，Llama3.1有效縮小了開源模型和GPT-4差距。第三梯隊Inflection、Adept、Character被巨頭收購退出競爭，其他玩家還包

8、括Mietral AI、Cohere、ssi等。以巨頭及巨頭深度合作的廠商為主的海外大模型競爭格局已經形成。圖：圖：ClaudeClaude、GPTGPT、GeminiGemini對比情況對比情況資料來源：量子位，國元證券研究所圖：海外模型廠商競爭格局圖：海外模型廠商競爭格局資料來源：量子位大模型落地與前沿趨勢研究報告，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分1.2 國內模型：格局有望進一步集中，創業公司差異化布局國內模型：格局有望進一步集中，創業公司差異化布局5圖：國內大模型競爭和發展情況圖：國內大模型競爭和發展情況資料來源：SuperClue，量子位大

9、模型落地與前沿趨勢研究報告，國元證券研究所 國內模型層目前主要由互聯網大廠、創業公司和傳統技術大廠三類組成，未來競爭格局有望進一步集中。國內模型層目前主要由互聯網大廠、創業公司和傳統技術大廠三類組成，未來競爭格局有望進一步集中。2022年11月ChatGPT發布后，國內模型廠商逐漸崛起，創業公司和互聯網頭部公司紛紛入局，目前我國AI大模型主流廠商大致可以分為三類：1）互聯網/科技大廠：以百度、阿里、騰訊、字節、華為等為代表，大模型驅動大廠云業務的增長，通常進行綜合布局。2）技術類公司：以昆侖萬維、科大訊飛、商湯科技為代表的專注于AI研發與應用的科技公司，主要在已有業務和渠道上做延伸；3）創業類

10、公司：以智譜AI、MiniMax、階躍星辰、百川智能、月之暗面和零一萬物為代表的創業六小虎。創業類公司根據自生的資源稟賦形成差異化的布局，如智譜更加聚焦B端和G端，Minmax在C端影響力較強，百川智能聚焦醫療賽道。請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 OpenAI 發布推理模型發布推理模型o1，引領引領AI模型迭代新范式模型迭代新范式。9月，OpenAI公布推理模型o1，o1推理模型重新分配計算資源，將更多資源從訓練側轉移到推理階段，顯著提升模型在復雜推理上的能力；同時o1采用強化學習加思維鏈（CoT）的模式，將原有的人工思維鏈自動化，通過思維鏈把一個復雜問題拆解

11、成若干簡單步驟，這種鏈式推理過程幫助它在復雜任務中進行深度推理，有利于大模型解決復雜邏輯問題，并生成精準的答案。o1模型通過自我對弈強化學習和過程獎勵模型的結合，使模型在推理能力和應用范圍上實現了顯著提升。12月，OpenAI正式發布o1滿血版，相較o1-preview，o1數學性能提升近30%，代碼能力提升27%，o1 Pro Mode的數學性能在o1基礎上提升7.5%，幾天后OpenAI發布了下一代大模型o3，目前仍在進行安全測試中，o3-mini版本將率先于25年1月底開放，在AIME 2024數學競賽評測中，o3取得了96.7%的準確率，較o1提升13.4%；在博士級科學問答基準GPQ

12、A Diamond上，o3準確率為87.7%，相較于上一代o1提升9.7%。1.3 o1引領引領AI模型迭代新范式，推理側模型迭代新范式，推理側Scaling Law成為新驅動成為新驅動圖：圖：OpenAI o1OpenAI o1和和GPTGPT-4o4o在推理密集型任務中成績比較在推理密集型任務中成績比較資料來源：OpenAI，國元證券研究所圖：圖：o1o1性能隨強化學習和思考時間的增長而提升性能隨強化學習和思考時間的增長而提升資料來源：OpenAI，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分1.3 o1引領引領AI模型迭代新范式，推理側模型迭代新范式，推

13、理側Scaling Law成為新驅動成為新驅動7 傳統傳統Scaling Law面臨挑戰，但仍是驅動模型能力的核心。面臨挑戰，但仍是驅動模型能力的核心。傳統Scaling Law由OpenAI團隊在2020年的論文Scaling Laws for Neural Language Models中最先提出，指LLM性能與計算量、參數量和數據量三者呈現冪律關系，隨著大模型參數的增加，大模型性能不斷提升，Scaling Law是過去幾年大模型發展的核心驅動，但也面臨挑戰，主要原因包括：（1）訓練數據逐漸枯竭，特別是高質量數據。（2）模型參數過大對于GPU訓練集群的內存和通信要求較高，堆GPU卡的方式進

14、行訓練面臨算力利用率降低問題。推理側的推理側的Scaling Law有望成為大模型發展的新驅動力，同時對于技術創新、工程能力和算力提出更高要求。有望成為大模型發展的新驅動力，同時對于技術創新、工程能力和算力提出更高要求。2024年OpenAI在o1模型的論文On The Planning Abilities of OpenAIs o1 Models:Feasibility,Optimality,and Generalizability提出全新的Scaling Law：當模型的推理時間越多，模型的推理能力越強。o系列模型重構了訓練范式，將GPU資源在預訓練、后訓練和推理之間做出了更均衡的分配，開

15、辟了模型發展的新范式。新的Scaling Law對于技術創新、工程能力和算力提出更高要求。OpenAI發布o1推理模型后，國內大模型廠商也紛紛推出了自己的推理模型。圖：圖：LLMLLM性能與計算量、參數量和數據量三者呈現冪律關系性能與計算量、參數量和數據量三者呈現冪律關系資料來源：Jared Kaplan，Sam McCandlish Scaling Laws for Neural Language Models，國元證券研究所廠商廠商模型模型時間時間月之暗面Kimi新一代強化模型k0-math2024.11.16DeepSeekR1-Lite 推理模型2024.11.21昆侖萬維Skywor

16、k o12024.11.27阿里云通義QwQ-32B-Preview2024.11.28圖：部分國產推理模型圖：部分國產推理模型資料來源：騰訊網，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄目錄81.模型層：競爭格局收斂，模型層：競爭格局收斂，o1引領大模型發展新范式引領大模型發展新范式2.應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放2.1 AI Agent：交互方式升級，：交互方式升級，Agent帶動應用繁榮帶動應用繁榮2.2 軟件：軟件：B端看好金融政務醫療等領域，端看好金融政務醫療等領域，C端期待殺手級產品端期待殺

17、手級產品2.2.1 B端應用端應用:企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向2.2.2 C端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地2.3 硬件：硬件：AI硬件加速落地，硬件加速落地，AI眼鏡成為關鍵載體眼鏡成為關鍵載體3.投資機會投資機會4.風險提示風險提示請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.應用層：應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放成本下行推動創新，應用端百花齊放9 應用層百花齊放應用層百花齊放，2B和和2C、軟硬件各具亮點軟硬件各具亮點，關注可持續化商業模式的打造關注可

18、持續化商業模式的打造。整個AIGC產業鏈可以分成基礎設施、模型層以及應用層。模型層資源向頭部玩家聚集，巨頭24年加大資本開支投入算力，25年隨著模型層格局的逐步清晰，行業進入到價值實現和落地階段，25年我們認為更多的投資機遇集中于應用端。目前應用端按類型分AI原生和X+AI兩種，根據量子位中國AIGC應用全景報告，前者占比接近57%。按產品形態分可分為軟、硬件兩種形態，目前國內90%+AI應用為軟件形態，而AI硬件開始層出不窮，尚未迎來“iPhone時刻”。商業模式上，C端AIGC應用達到50%，但商業模式仍在探索，B端產品80%實現營收，商業模式更加清晰。按模態來分，目前44%的應用專注于文

19、本生成，圖像生成占比29%，音頻占比15%，視頻占比9%，3D生成規模較小占比2%。資料來源：量子位中國AIGC應用全景報告，國元證券研究所圖：國內圖：國內AIGCAIGC應用全景圖譜應用全景圖譜請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分020406080gpt-4gpt-4-turbogpt-4ogpt-4o-mini輸入（$/M Tokens）輸出($/M Tokens）020406080Claude 3 OpusClaude 3.5 SonnetClaude 3.5 Haiku2.應用層：應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放成本下行推動創新，應用端百花齊放10

20、模型層能力向上成本向下推動應用創新模型層能力向上成本向下推動應用創新。相比于移動互聯網時代應用端的投入，大模型時代應用廠商既需要承擔獲客成本還需要承擔模型推理成本，廠商既需要關注PMF同時還需要考慮技術成本。今年以來，推理成本逐漸走低，我們認為明年這一趨勢有望延續，降低應用創新門檻。海外方面，以OpenAI為例，4月，GPT4升級到了GPT-4-Turbo，輸入輸出價格卻分別下降67%/50%，5月13日發布GPT-4o，模型性能升級，但輸入輸出價格較GPT-4-Turbo下降75%/67%。7月18日推出的小模型 GPT-4o mini輸入輸出價格分別為降低至0.15和0.6 美金1M to

21、kens。國內模型方面，今年國內AI模型廠商也陸續降價，以阿里為例，5月21日，阿里云宣布其9款商業化及開源系列模型降價。其中，通義千問主力模型Qwen-Long的API輸入價格降至0.0005元/千tokens，降幅達97%。9月19日阿里云在云棲大會上宣布通義千問三款主力模型再降價?，F階段國內模型價格普遍只有OpenAI的20%-50%。成本下降，有望帶動開發者調用和探索，支撐應用側的繁榮。圖：圖：OpenAIOpenAI及及AnthropicAnthropic的模型調用成本下移的模型調用成本下移圖：國內以及國際廠商主力模型推理價格對比圖：國內以及國際廠商主力模型推理價格對比資料來源：Op

22、enAI、Anthropic官網，國元證券研究所資料來源：各公司官網，財經，國元證券研究所統計時間：2024年9月16日請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分11AI Agent帶動交互方式升級帶動交互方式升級，進一步促進進一步促進AI應用端繁榮應用端繁榮。人類和AI交互按照自動化程度可以分為Embedding、Copilot和Agent模式，2024年AIAgent逐漸爆發，AI產品逐漸從Copilot模型向Agent模式轉變，在大語言模型（LLM）驅動的Agent系統中，LLM充當Agent的大腦，并由Planning（規劃）、Memory（記憶）、Tools（工

23、具）、Action（動作）等幾個關鍵組件補充。國內外廠商加大力度開發布局國內外廠商加大力度開發布局AI Agent，C端流量入口有望重塑端流量入口有望重塑，B端加速端加速AI行業場景落地行業場景落地。國內外廠商加速布局AI Agent，根據彭博消息，OpenAI正在準備推出一款代號“Operator”的全新AI Agent產品，可以自動執行各種復雜操作，包括編寫代碼、預訂旅行、自動電商購物等；Salesforce在9月12日推出自動化AI Agent產品Agentforce，并在10月宣布Agentforce進入全面商用階段，企業可構建定制AI Agent，連接企業數據并代表員工執行銷售、服務

24、、營銷、商務等相關任務。蘋果于10月發布Apple Intelligence。國內廠商方面，榮耀率先發布首個跨應用開放生態AI智能體，智譜于11月發布AutoGLM、AutoGLM-Web、AutoGLM-PC三款Agent產品。AI Agent改變AI交互方式，與AI端側硬件相結合重塑流量入口。在B端方面，則有望幫助AI加速落地行業場景。2.1 AI Agent：交互方式升級，：交互方式升級，Agent帶動應用繁榮帶動應用繁榮圖：圖：AI AgentAI Agent的組成部分的組成部分資料來源：Lilian WenLLM Powered Autonomous Agents，來覓數據，國元證券

25、研究所表：表：AI AgentAI Agent國內外大廠落地情況國內外大廠落地情況資料來源：各公司官網，新浪新聞，36Kr，國元證券研究所廠商廠商布局布局OpenAI根據彭博消息，OpenAI正在準備推出代號“Operator全新的AI Agent產品，可以自動執行各種復雜操作，包括編寫代碼、預訂旅行、自動電商購物等，預計將于2025年1月發布。微軟10月微軟宣布在Dynamics 365中集成10個自主AI Agent，并支持OpenAI最新模型o1；11月微軟Ignite大會上，微軟宣布已建立全球規模最大的企業級AI Agent生態系統。企業用戶現在可以通過Azure AI目錄訪問超過18

26、00個AI模型，用于支持各類AI Agent的部署和運行。谷歌12月11日，谷歌發布了Gemini 2.0并推出了三個基于 Gemini 2.0 架構的 AI 智能體原型，分別是 Project Astra、Project Mariner 和Jules。Anthropic10月Anthropic升級Claude3.5 Sonnet，公測版中引入了一項突破性的新功能：計算機使用。通過API接入，開發人員可以指導Claude使用計算機，就像人們看屏幕、移動光標、單擊按鈕和輸入文本一樣。蘋果10月28日推出APP Intelligence聯想10月推出AI Now PC個人助手智能體榮耀9月6日，榮

27、耀在IFA 2024 上發布了行業首個跨應用開放生態智能體榮耀 AI智能體（AI Agent），并宣布榮耀Magic7 系列將首發搭載榮耀AI智能體。華為推出Harmoney Intelligence智譜11月發布AutoGLM、AutoGLM-Web、AutoGLM-PC三款Agent產品，其中AutoGLM可模擬用戶訪問網頁、點擊網頁的瀏覽器助手，與微信、淘寶、美團、小紅書等8款知名應用軟件合作，覆蓋日常生活常用的線上聊天、網購、社交、地圖、酒店火車訂票等功能，同時支持用戶通過語音進行交互。請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2 軟件：軟件：B端看好金融政務

28、醫療等領域，端看好金融政務醫療等領域，C端期待殺手級產品端期待殺手級產品12 中美對比來看中美對比來看，美國市場美國市場AI應用當前更偏向于應用當前更偏向于B端企業級服務端企業級服務，而在國內而在國內AI應用則更加側重于從應用則更加側重于從C端端。商業化方面商業化方面，B端變現模式更加清晰且更快盈利端變現模式更加清晰且更快盈利，C端產品商業化潛力有待進一步開發端產品商業化潛力有待進一步開發，期待殺手級產品的出現期待殺手級產品的出現。根據量子位智庫，B端產品從通用場景到垂直賽道分布較均，商業模式較為清晰且80%以上的產品均實現營收，B端用戶需求明確，與C端需求相比，指標更易量化。C端產品商業化潛

29、力有待進一步開發，目前近50%的產品當前仍未有明確的收入模式，向公眾免費開放。這是由于C端用戶需求并不明確，往往是供給激發需求對產品本身的體驗要求較高，強調“易用性”。未來商業化潛力有待進一步被開發。圖：中美圖：中美AIAI應用層對比應用層對比資料來源：易觀中國AI開發者應用生態調研報告，國元證券研究所資料來源：量子位中國AIGC應用全景報告，國元證券研究所圖：國內圖：國內2B/2C2B/2C商業模式對比商業模式對比50%30%13%7%B端付費模式端付費模式會員制訂閱按需付費一次性付費當前免費29%16%12%43%C端付費模式端付費模式會員制訂閱按需付費一次性付費當前免費請務必閱讀正文之后

30、的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2.1 B端應用端應用:企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向13表表：AIAI大模型行業應用商業模式分類大模型行業應用商業模式分類部署方式部署方式大模型使大模型使用方式用方式收費模式收費模式適用企業規適用企業規模模典型行業典型行業/場景場景本地部署本地部署本地調用產品授權費用(按年/買斷)+人員服務費(人*天)中大型企業 黨政、工業云云部部署署SaaSSaaS模式模式APP/網頁訂閱模式、廣告收入、按次數收費小微企業知識搜索、內容生成PaaSPaaS模式模式遠程平臺 訂閱模式、二次開發分成小微企業、初

31、創企業電商MaasMaas模式模式調用API按流量計費、二次開發分成中小企業醫療、教育、文旅混合部署混合部署本地+云產品授權費用(按年/買斷)+人員服務費(人*天)+流量費用中大型企業 金融、工業AaaSAaaS模式模式融合智能終端/APP買斷模式、訂閱模式、廣告收入不限不限資料來源：前瞻研究院，國元證券研究所 2B方面方面，當前大模型在企業可以通過本地部署當前大模型在企業可以通過本地部署、公有云公有云、私有云私有云、混合云等部署方式適配不同的規模和不同行業的企業混合云等部署方式適配不同的規模和不同行業的企業，實現成本實現成本、私密安全性和大模型能力效果三者的平衡私密安全性和大模型能力效果三者

32、的平衡，其中私有化部署適合對于數據私密性和控制性較高的企業，對于調用開源大模型或者大模型API服務的企業，可以通過微調、RAG（檢索增強生成）、Prompt Engineering等方式實現場景落地。付費模式上包括了產品授權費用（按年/買斷）、二次開發分成、訂閱模式、按次數收費、廣告收入等模式。企業端大模型投入預算有望持續提升企業端大模型投入預算有望持續提升，同時企業主對于大模型投入同時企業主對于大模型投入ROI越來越重視越來越重視。根據a16z對于500強和行業頭部企業今年3月的調研數據，被采訪公司2023年在基礎模型 API、模型托管和微調模型方面的平均支出為 700 萬美元，幾乎每家企業

33、都看到了 Gen-AI 將對企業工作流程產生巨大效益，并計劃在 2024 年將支出增加 2 倍至 5 倍，以支持將 AI 嵌入到更多業務生產環節中。另一方面，企業主也更加重視大模型投入的ROI，目前AI投入短期主要為企業帶來效率提升和成本節約，中期（23年）看有助于帶動收入增長、客戶滿意度提升等。圖：企業布局大模型的路徑選擇圖：企業布局大模型的路徑選擇資料來源：易觀，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2.1 B端應用端應用:企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向14 MaaS（Model as a Ser

34、vice）成為主流商業模式成為主流商業模式，MaaS指將AI模型及其相關能力打包成可重復使用的服務，使企業能夠快速高效地構建、部署、監控、調用模型，無須開發和維護底層基礎能力。MaaS主要提供三部分能力：一、提供包括模型訓練、調優和部署在內的全棧平臺型服務，二、大小模型及公私域數據集的豐富資產庫服務；三、基于AI模型的應用開發工具服務。AaaS（Agent as a Service）作為新興服務模式作為新興服務模式，幫助大模型落地于多元應用場景中幫助大模型落地于多元應用場景中。AaaS是將AI Agent作為一種服務來提供。AI Agent可以根據用戶的需求和環境的變化，自主做出決策并執行相應

35、的操作。通過AaaS平臺，用戶可以快速獲取所需的AI功能和服務，而無需擔心Agent的開發、部署和維護等復雜問題，靈活應對不同應用場景、提高資源利用效率。同時，AaaS平臺還支持對Agent進行動態調整和優化，以適應不斷變化的需求和環境。AaaS模式使得大模型能夠廣泛應用于各種行業場景中，推動其最終落地。圖：圖：MaaSMaaS定位與比較示意圖定位與比較示意圖資料來源：中國信息通信研究院，國元證券研究所資料來源：阿里云，中國信息通信研究院，國元證券研究所圖：圖：ModelScopeModelScope模型層實踐圖模型層實踐圖請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2

36、.1 B端應用端應用:企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向15 海外市場方面海外市場方面，目前大模型在代碼輔助目前大模型在代碼輔助、營銷與客戶管理營銷與客戶管理、企業檢索企業檢索、辦公軟件等多場景落地較好辦公軟件等多場景落地較好，垂類行業中在醫療垂類行業中在醫療、法法律律、金融服務金融服務、媒體等垂直行業落地更快媒體等垂直行業落地更快。在企業工作場景和流程中，代碼輔助、輔助聊天機器人、企業檢索、數據提取轉換、會議總結等功能使用占比最高。公司中，如Salesforce、Adobe、SAP、ServiceNow、Palantir、Workday等軟件企業

37、深度擁抱AI。垂類行業中，醫療領域如 Abridge 和 SmarterDx 這樣的輔助工具正在自動化臨床工作流程，包括分診到收入周期管理的各個環節。法律方面，Everlaw 和 Harvey 等工具正在實現法律研究、合同審查和電子證據發現流程的自動化。金融服務方面，Numeric 和 Arkifi 這樣的初創公司通過AI驅動的解決方案革新了會計和金融研究領域。圖：生成式圖：生成式AIAI在企業中應用場景的占比情況在企業中應用場景的占比情況資料來源：MENLO2024：The State of Generative AI in the Enterprise，國元證券研究所圖：企業級圖：企業級A

38、IAI產品一欄產品一欄資料來源：SEQUOIA，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分海外典型企業海外典型企業Salesforce16 Salesforce：Data+AI+CRM驅動驅動，Agentforce平臺革新平臺革新SaaS平臺新模式平臺新模式。Salesforce是一家CRM軟件服務提供商，以創新和前瞻性聞名。根據最新公布的2025財年第三季度的報告顯示，Salesforce實現營收94.4億美元，同比增長8%。更引人注目的是，公司的GAAP營業利潤率達到了20.0%，創下歷史新高。公司堅持Data+AI+CRM驅動，助推業績穩定增長。9月月

39、，Salesforce推出的自動化推出的自動化AI Agent產品產品Agentforce，作為一款功能全面的客戶服務解決方案，提供全渠道支持，允許代理從統一平臺管理電子郵件、聊天、電話和社媒等多種交互方式，幫助客戶解決服務、銷售、營銷等方面的任務。Agentforce擁有強大的知識庫，為代理提供實時信息、文章和資源，可以快速準確地解答客戶問題。在案例管理方面，Agentforce通過自動分配案例和提供清晰的工作流程，簡化案例處理過程，提高解決效率，AI支持的自動化工具能夠自動執行日常任務，減輕代理的工作負擔，提升工作效率。Agentforce還提供高級分析和報告功能，幫助管理人員跟蹤績效指標

40、，做出優化決策。資料來源：公司官網，國元證券研究所圖：圖：AgentforceAgentforce平臺平臺圖：圖：SalesforceSalesforce的產品的產品資料來源：公司官網，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分海外典型企業海外典型企業Palantir17 大數據分析公司大數據分析公司Palantir建立建立AIP平臺平臺，實現實現AI賦能平臺賦能平臺。Palntir是一家大數據分析公司，旗下的產品主要分為Gotham、Foundry和Apollo三種，其中Gotham專為情報和國防部門設計，通過對復雜數據分析支持反恐和軍事行動，主要客戶為美

41、國情報界和國防部，Foundry專為商業客戶定制，可以實現數據的整合和分析，Apollo則支持在各種環境中的集成和交付，支持軟件的無縫部署和更新。2024Q3，該公司美國市場收入同比增長44%，環比增長14%，達到4.99億美元，美國商業收入同比增長54%，環比增長13%，達到1.79億美元，高于上一季度的1.59億美元。Palantir2023年推出人工智能平臺年推出人工智能平臺AIP，該平臺可以將AI技術與平臺的日常經營相結合，核心功能可以分為3個：1）支持LLM和其他模型嵌入工作流，用戶可以用自然語言向 AIP Assist 提問，并獲得實時幫助，目前主流的OpenAI GPT-4 Tu

42、rbo、Anthropic Claude2和Meta Llama3等大語言模型已經成功接入平臺；2）實現自定義工作流程的AIP功能，允許開發人員構建私有的由LLM支持的工作流程或應用程序；2）對AIP的操作可以實時監控，保證決策的合規性。AIP在支持私有化部署、實時響應的同時，重視對于數據隱私的保護和操作合規性，與軍事和國防場景適配。資料來源：公司官網，國元證券研究所圖：圖：PalantirPalantir AIPAIP平臺平臺圖：圖：PalantirPalantir產品體系產品體系資料來源：公司官網，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分2.2.1 B

43、端應用端應用:企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向18 國內大模型在企業端商業化進場提速國內大模型在企業端商業化進場提速，全年大模型項目中標數量超全年大模型項目中標數量超1000個個。根據智能超參數公眾號統計，11月份公開渠道統計到的大模型相關中標項目301個，其中：有66個項目，未披露中標金額（為方便統計，金額以0計算），其余235個中標項目披露的金額達到約10.62億元，創下2024年以來單月新高。1-11月可統計范圍內的大模型相關中標項目達到1144個。行業分布行業分布今年前三季度來看，按照項目數量計算，教科、通信、能源、金融、政務是排名前五的

44、行業；按照金額計算，技術服務、政務、能源、通信、教科是排名前五的行業。年初，能源、通信行業的采購較多，最近幾個月，教科、金融、政務等行業的項目較多。中標企業方面中標企業方面，科大訊飛科大訊飛、百度百度、智譜智譜AI、騰訊云騰訊云、阿里云阿里云、火山引擎表現領先火山引擎表現領先。0501001502002503003501月2月3月4月5月6月7月8月9月 10月 11月圖：圖：20242024年年1 1-1111月中國大模型中標項目情況月中國大模型中標項目情況資料來源：智能超參數，國元證券研究所類別類別項目數量項目數量數量占比數量占比披露項目金額披露項目金額(萬元萬元)披露項目金額占比披露項目

45、金額占比教科15724.00%19,810 9.50%通信15023.00%20,047 9.70%能源8312.70%31,010 14.90%金融6610.10%10,127 4.90%政務629.50%48,434 23.30%技術服務538.10%54,313 26.20%大交通335.10%8,516 4.10%其他497.50%15,282 7.40%合計653100.00%207,538 100.00%表表：2024Q12024Q1-Q3Q3大模型中標行業分布情況大模型中標行業分布情況資料來源：智能超參數，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款

46、部分2.2.1 B端應用端應用:企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向企業投入預算加大，看好金融政務醫療等方向19 從行業分布上來看從行業分布上來看，我們看好金融我們看好金融、政府服務政府服務、電信電信、文文娛娛、醫療等行業醫療等行業AI的滲透的滲透。場景上場景上，AI在營銷在營銷/客服客服、研發研發、OA、人力資源管理環節人力資源管理環節和場景有望快速滲透和場景有望快速滲透，以金融為例，AI主要應用于營銷、客服、風控等場景；電信行業則應用于客服服務、營銷推廣、網絡運維、故障預測等場景。政務方面，主要應用于市民咨詢、輿情分析等場景，解決基層工作強度大、響應速度等問題。圖：大模型和企業經營環節

47、結合情況（上）圖：大模型和企業經營環節結合情況（上）圖：各個行業通用場景圖：各個行業通用場景AIAI化的成熟度（下）化的成熟度（下）資料來源：易觀，國元證券研究所49%8%7%7%6%6%6%6%金融政府服務娛樂媒體電力工業教育醫療軍工民用機場水利資料來源：中國信息通信研究院，國元證券研究所圖：圖：MaaSMaaS在各行業應用占比在各行業應用占比請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分20 AI C端應用流量保持良好增長端應用流量保持良好增長，ChatGPT周度活躍用戶數突破周度活躍用戶數突破3億億，web端流量較年初增長端流量較年初增長138%。2023年全球AI應用

48、爆發，2024年伴隨AI在圖片生成、視頻生成、交互等能力持續突破，流量保持良好增長，根據Sensor Tower數據，2024年預計全球AI下載量同比增長22%，全球AI應用內購收入同比增長50%。頭部產品ChatGPT流量保持穩步提升，雖然在7月份流量一度環比下滑，隨著o1-preview和o1-mini的發布，但很快重返增長態勢，月度訪問量從年初的17億次，提升到了11月接近40億的月度水平，流量較年初提升138%，12月ChatGPT周度活躍用戶數突破3億。分類別看分類別看AI應用分為：底層設計邏輯的的應用分為：底層設計邏輯的的AI原生產品原生產品、在原有互聯網產品上深度嵌入在原有互聯網

49、產品上深度嵌入AI功能的功能的AI+X產品產品、基于外接基于外接API微創新微創新的套殼類產品和集合站類產品四大類的套殼類產品和集合站類產品四大類。2.2.2 C端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地圖：圖：20242024年年1 1-8 8月全球月全球AIAI應用下載量及內購收入應用下載量及內購收入資料來源：SensorTower，國元證券研究所，注：淺色部分為SensorTower預估的四季度數據圖：圖：ChatgptChatgpt WebWeb端訪問量端訪問量2722110510152025303520232024下載次數（億次）222013

50、0510152025303520232024內購收入（億美元）資料來源：AI產品榜，國元證券研究所-20%-10%0%10%20%30%40%50%012345ChatGPT訪問量（十億）環比增速（%）圖：圖：AIAI產品分類產品分類資料來源：量子位，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分21全球應用產品來看全球應用產品來看，ChatGPT保持斷層領先保持斷層領先，TOP20中中Suno、Claude、Perplexity增長較快增長較快。根據AI產品榜1月及11月web端數據對比，ChatGPT以接近40億的月度訪問量保持斷層第一，較年初增長138%，

51、AI應用產品Suno、Claude、AI搜索引擎Perplexity增速分別達到648%/342%/127%，增速領先。AI ChatBots、AI內容生成與編輯內容生成與編輯、AI搜索搜索、AI角色扮演是目前主流場景角色扮演是目前主流場景，看好看好AI搜索成為殺手級產品搜索成為殺手級產品潛力潛力。AI搜索顛覆傳統搜索引擎，ChatGPT外，Perplexity、Claude、Grok、Meta AI、Poe等AI產品持續瓜分搜索市場,專業領域如Causaly（科學）、Consensus（學術研究）、Harvey（法律）和Hebbia（金融服務）也在持續滲透。內容生產及編輯類工具產品呈現出多模

52、態的趨勢，過去以圖片為主，今年來我們看到視頻類、音頻類的增長快速，典型的代表如音樂類Suno、Udio，視頻類Luma、Viggle和Vidnoz。在AI角色扮演賽道，Character AI 11月web端訪問量達到2.14億，APP端MAU達到2688萬，出海產品TalkieAPP MAU也達到了2519萬，JanitorAI、Crushon、Candy.AI等表現不俗。2.2.2 C端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地排名排名產品產品1111月訪問量月訪問量 VS 1VS 1月增速月增速1ChatGPT3920137.58%2NewBing

53、183027.08%3CanvaTexttoImage827.6252.52%4Gemini283.61-16.60%5360AI搜索282.73-6Deepl215.92-19.14%7CharacterAI213.62.99%8NotionAI155.04-15.13%9Shop135.7949.32%10Perplexity107.84126.75%11Q-Chat103.96-9.94%12SalesforceAI99.978.26%13Claude89.32342.40%14Jambot86.360.90%15copilot|微軟81.33-16Quillbot79.5644.73%

54、17JanitorAI78.17119.64%18Remove.bg72.0815.49%19Grammarly62.83-0.59%20S55.81648.12%圖：全球圖：全球AIAI產品榜產品榜資料來源：a16z，國元證券研究所表：表：1111月全球月全球AIAI產品產品webweb端訪問量（百端訪問量（百萬次）以及相對萬次）以及相對1 1月增速（月增速（%）資料來源：AI產品榜，國元證券研究所請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分22國內市場方面國內市場方面，字節采取飽和式打法字節采取飽和式打法，豆包取得領先豆包取得領先。根據量子位智庫，國內Web產品數量最多

55、的賽道則依次為AI智能助手、AI寫作、AI視頻和綜合類套件，APP端的產品數量最多的賽道依次為AI智能助手、AI陪伴、AI相機、AI寫作和綜合類套件。國內AI ChatBots在各細分品類中有絕對優勢，目前形成了“1+1+6”的格局，其中豆包在規模、增長、活躍、留存等各項數據上均斷層式領先，截止2024年10月，豆包累計下載量超過1.4億。Kimi則表現次之，文小言、智譜清言、訊飛星火、天工AI、阿里通義、騰訊元寶和海螺AI六個產品位于第三梯隊。AI陪伴賽道國內眾多廠商布局，貓箱、星野、X Eva表現靠前，AI視頻領域2024年受益于大模型多模態能力的提升，Vidu、PixVerse、可靈AI

56、、智譜清言、即夢等代表性產品出現，有待引爆。廠商方面，字節采取飽和式打法，根據新皮層統計目前正常運營AI應用約有20款，在國內和出海方面都取得了不錯成績，字節在8月a16z的全球AI榜單中共有5個產品上榜，表現優異，分別是教育應用 Gauth、開發平臺 Coze、通用助手豆包、豆包英文版 Cici、照片和視頻編輯工具 Hypic。2.2.2 C端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地端應用：商業化持續探索，期待殺手級產品落地資料來源：量子位智庫，國元證券研究所，注：產品統計截止至2024.10圖：國內圖：國內AIAI產品產品APPAPP端賽道分布端賽道分布APPAPP端產品端產品MAUMAU

57、webweb端產品端產品訪問量訪問量豆包59.98M360AI搜索282.73M文小言12.99M百度文庫46.8MKimi 12.82MKimi|月之暗面32.82M智譜清言6.37M文心一言|百度22.07M訊飛星火5.94M豆包|抖音21.43M天工AI5.78M通義千問|阿里10.65M星野5.25M秘塔AI搜索8.01M貓箱4.58MAiPPT.cn7.4M通義3.88M百度搜索 AI助手6.15M光速寫作3.77M天工AI|昆侖萬維5.19M圖：圖：1111月國內月國內AI APPAI APP端及端及webweb端端TOP10TOP10產品產品表：字節跳動表：字節跳動AIAI布局布

58、局資料來源：AI產品榜，國元證券研究所資料來源：新皮層公眾號，國元證券研究所層級層級研發團隊研發團隊類型類型產品產品 Doubao-pro Doubao-lite Seed-ASR(語音識別)Seed-TTS(語音生成)SDXL-Lightning(文生圖)Seed-Edit(圖像編輯)音樂層 Seed-Music(音樂制作)Boximator(視頻編輯)MagicVideo-V2(文生視頻)AnimateDiff-Lightning(文生視頻)PixelDance(文生視頻、圖生視頻)Seaweed(文生視頻、圖生視頻)多模態模型BuboGPT3D模型MVDreamGR-1GR-2扣子 Co

59、ze(海外)豆包CiCi(海外)小悟空ChitChop(已停止運營)貓箱AnyDoor(海外)星繪PicPic(海外)即夢AI Dreamina(海外)剪映CapCut(海外)豆包愛學 Gauth(海外)抖音AI分身(KOL內測)TikTok AI網紅抖音/TikTok抖音電商內容生成即創豆包MarsCodeMarsCode(海外)模型分享社區爐米 Lumi教育識典古籍音樂生成海綿音樂 Oladance+Flow智能體耳機 Ola Friend大力教育智能臺燈大力智能學習燈FoloToy+火山引擎智能玩偶顯眼包應用層 Flow編程助手其他智能硬件智能體開發平臺智能助手工具集社交圖像剪映圖片/視

60、頻生成視頻剪輯教育大力教育數字人字節跳動開發者服務團隊模型層 Seed語言模型語音模型圖片模型視頻模型ByteDance Research具身智能模型請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分232024年年，國內外國內外AI+硬件的進程加快硬件的進程加快，小模型的發展推動小模型的發展推動AIPC、AI手機手機、AI眼鏡眼鏡、AI耳機等端側硬件落地耳機等端側硬件落地。2024年4月，Meta、微軟、蘋果等集中發布Llama-3、Phi-3、OpenELM的等模型，此外MobileLLM、Gemma-7B、Qwen-7B、MiniCPM、TinyLlama等一系列端側模型及

61、小模型相繼問世。國內外各廠商對端側布局的硬件布局也在2024年先后落地。在手機和電腦端，年初國內OPPO和vivo即推出AI手機，將部分AI功能集成到手機終端，三星也在最新的S24系列中加入GalaxyAI的功能，12月蘋果推出Apple Intelligence。在AIPC方面，聯想、戴爾為代表的頭部電腦廠商開始在PC終端集成AI相關功能，配合全球芯片的發展，端側計算和推理算力提升，聯想PC端智能體AI Now的推出有望加速AIPC布局進程。Gartner預測，2024年AI PC的出貨量將達到4300萬臺，較2023年增長99.8%，2025年將達到1.14億臺，占PC總出貨量的43%。A

62、I眼鏡被視為眼鏡被視為AI端側落地的關鍵硬件載體端側落地的關鍵硬件載體，引發廣泛關注引發廣泛關注。去年9月，Meta發布Ray-Ban Meta，據The Verge統計，截至24年5月已經實現全球銷量100萬副，成為首個消費級爆款AI硬件產品。AI眼鏡作為輕量級的可穿戴產品，通常嵌入了耳機、攝像頭、WiFi藍牙模塊等相關硬件以及生成式人工智能模型應用，具備信息獲取和交互的便捷性，相比于手機、電腦等傳統電子終端，AI智能眼鏡能夠解放用戶雙手，提供更具沉浸式的交互體驗，是未來發展下AI部署的關鍵硬件載體。目前AI眼鏡主要有三種技術路徑，分別是AI、AR及AI+AR，以Ray-Ban Meta、M

63、eta Orion、Rokid Glasses為代表。2.3 硬件：硬件：AI硬件加速落地，硬件加速落地，AI眼鏡成為關鍵載體眼鏡成為關鍵載體資料來源：量子位，國元證券研究所產品產品技術路線技術路線企業企業發布時間發布時間產品特點產品特點售價售價/元元Apple Vision ProAR蘋果2024.01.19混合現實頭顯設備，M2芯片，2300萬像素屏幕，支持眼球追蹤和手勢操作29999OPPO Air Glass 3AIOPPO2024.02.26輕量級雙目全彩AR眼鏡，集成OPPO的AndesGPT大語言模型，樹脂衍射光波導鏡片，顯示亮度高達1000尼特，支持觸控手勢操作，可通過軟件更新

64、獲得導航、提詞器、快速健康、健身信息預覽等功能4999XREAL Air 2 UltraARXREAL2024.05.30提供高達330英寸虛擬屏幕，重量僅72克，兼容多種設備，支持大部分新款手機和游戲設備3999智能拍攝眼鏡A1AI閃極科技2024.05.31采用紫光展銳旗艦級AI芯片和索尼1600萬像素背照式攝像頭，支持實時在線、聽音和視覺體驗999界環AI音頻眼鏡AI北京蜂巢2024.08.08內置先進的AI芯片與音頻模塊，實現語音命令控制音樂播放、接聽電話或獲取導航信息等智能功能799小度AI眼鏡AI百度2024.11.12首款搭載中文大模型的原生AI眼鏡，具備第一視角拍攝、邊走邊問、

65、識物百科等六大功能Rokid GlassesAI+ARRokid2024.11.18與BOLON眼鏡合作，采用衍射光波導成像技術，接入通義千問大模型，兼具AR眼鏡、耳機、AI助手和相機的多方面能力，支持物體識別、文字翻譯、數學題解答等功能2499表：部分表：部分AIAI眼鏡產品情況眼鏡產品情況請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄目錄241.模型層：競爭格局收斂，模型層：競爭格局收斂，o1引領大模型發展新范式引領大模型發展新范式2.應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放3.投資機會投資機會4.風險提示風險提示請務必閱讀正文

66、之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分3.投資建議投資建議25 展望明年展望明年，模型層面模型層面，o1引領大模型發展新范式，新的Scaling Law有望驅動模型能力進一步提升，同時對于技術創新、工程能力和算力提出更高要求。競爭格局方面競爭格局方面，海外頭部大廠模型能力差距在2024年有所縮小，同時巨頭及巨頭深度合作的廠商通過上游資本開支和技術人才優勢和其他競爭對手拉開身位，目前形成了五強格局，分別是OpenAI、Anthropic以及谷歌為代表的第一梯隊，以及x AI和Meta。國內大模型目前競爭格局相對分散，包括互聯網科技大廠、創業公司、傳統技術類廠商為代表的三股力量，其中互

67、聯網科技大廠和自身云業務結合，綜合布局；創業類廠商則依托不同資源稟賦進行差異化賽道聚焦。應用層面來看應用層面來看，我們看好我們看好2025年應用端的投資機會年應用端的投資機會，隨著大模型競爭格局的逐步清晰隨著大模型競爭格局的逐步清晰，行業進入到價值實現和落地階段行業進入到價值實現和落地階段。今年以來今年以來，模型調用成本逐漸走低模型調用成本逐漸走低，模型層能力向上成本向下降低應用端創新門檻模型層能力向上成本向下降低應用端創新門檻，進一步促進應用端繁榮進一步促進應用端繁榮。交互方式上，AI產品逐漸從Copilot模式向Agent模式轉變，C端AI Agent與AI端側硬件相結合有望重塑流量入口；

68、在B端方面，則有助于AI加速落地行業場景。軟件應用層面，企業可以通過本地部署、公有云、私有云、混合云等部署方式適配不同的規模和不同行業的企業，實現成本、私密安全性和大模型能力效果三者的平衡，企業端在大模型投入預算有望持續提升，同時企業主對于大模型投入ROI越來越重視。目前大模型在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業檢索、辦公軟件等多場景落地較好，從行業上我們看好金融、政府服務、醫療等行業。C端軟件應用方面，整體應用流量保持良好增長，ChatGPT周度活躍用戶數突破3億，web端流量較年初增長138%，AI ChatBots、AI內容生成與編輯、AI搜索、AI角色扮演是目前主流場景，我們看好AI搜索成

69、為殺手級產品潛力。AI硬件方面，國內外AI+硬件的進程加快，小模型的發展推動AIPC、AI手機、AI眼鏡、AI耳機等端側硬件落地，Ray-Ban Meta成為首個爆款消費級產品，AI眼鏡被視為AI端側落地的關鍵硬件載體，值得關注。標的方面標的方面，重點關注昆侖萬維重點關注昆侖萬維、視覺中國視覺中國、愷英網絡愷英網絡、神州泰岳神州泰岳、巨人網絡巨人網絡、浙數文化浙數文化、完美世界完美世界、吉比特吉比特、上海電影上海電影、中文在線中文在線、焦點科技焦點科技、快手等快手等。請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分目錄目錄261.模型層：競爭格局收斂，模型層：競爭格局收斂，o1

70、引領大模型發展新范式引領大模型發展新范式2.應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放應用層：成本下行推動創新，應用端百花齊放3.投資機會投資機會4.風險提示風險提示請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分4.風險提示風險提示27 風險提示：技術進展不及預期的風險風險提示：技術進展不及預期的風險，大模型安全性風險大模型安全性風險，應用推廣不及預期的風險應用推廣不及預期的風險請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分28（1）公司評級定義）公司評級定義（2）行業評級定義）行業評級定義 買入 股價漲幅優于基準指數 15%以上 推薦 行業指數表現優于基準指

71、數 10%以上 中性 行業指數表現相對基準指數介于-10%10%之間 回避 行業指數表現劣于基準指數 10%以上 增持 股價漲幅相對基準指數介于 5%與 15%之間 持有 股價漲幅相對基準指數介于-5%與 5%之間 賣出 股價漲幅劣于基準指數 5%以上 投資評級說明投資評級說明備注：評級標準為報告發布日后的6個月內公司股價（或行業指數）相對同期基準指數的相對市場表現，其中A股市場基準為滬深300指數，香港市場基準為恒生指數，美國市場基準為標普500指數或納斯達克指數，新三板基準指數為三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的），北交所基準指數為北證50指數。分析師聲明分析師聲

72、明作者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，以勤勉的職業態度，獨立、客觀地出具本報告。本人承諾報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業操守和專業能力，本報告清晰準確地反映了本人的研究觀點并通過合理判斷得出結論，結論不受任何第三方的授意、影響，特此聲明。重要聲明重要聲明請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分重要聲明重要聲明29證券投資咨詢業務的說明證券投資咨詢業務的說明根據中國證監會頒發的經營證券業務許可證（Z23834000），國元證券股份有限公司具備中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。證券投資咨詢業務是指取得監管部門頒發的

73、相關資格的機構及其咨詢人員為證券投資者或客戶提供證券投資的相關信息、分析、預測或建議，并直接或間接收取服務費用的活動。證券研究報告是證券投資咨詢業務的一種基本形式，指證券公司、證券投資咨詢機構對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向客戶發布的行為。法律聲明法律聲明本報告由國元證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）在中華人民共和國境內（臺灣、香港、澳門地區除外）發布，僅供本公司的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。若國元證券以外的金融機構或任何第三方機構發送本報告，則由該金融機構或第三方機構獨自為此

74、發送行為負責。本報告不構成國元證券向發送本報告的金融機構或第三方機構之客戶提供的投資建議，國元證券及其員工亦不為上述金融機構或第三方機構之客戶因使用本報告或報告載述的內容引起的直接或連帶損失承擔任何責任。本報告是基于本公司認為可靠的已公開信息，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的信息、資料、分析工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他投資標的的投資建議或要約邀請。本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本公司建議客戶應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定

75、狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。在法律許可的情況下，本公司及其所屬關聯機構可能會持有本報告中所提到的公司所發行的證券頭寸并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取投資銀行業務服務或其他服務，上述交易與服務可能與本報告中的意見與建議存在不一致的決策。請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分重要聲明重要聲明30免責條款免責條款本報告是為特定客戶和其他專業人士提供的參考資料。文中所有內容均代表個人觀點。本公司力求報告內容的準確可靠，但并不對報告內容及所引用資料的準確性和完整性作出任何承諾和保證。本公司不會承擔因使用本報告而產生的法律責任。本報告版權歸國元證券所有，未經授權不得復印、轉發或向特定讀者群以外的人士傳閱，如需引用或轉載本報告，務必與本公司研究所聯系并獲得許可。國元證券研究所國元證券研究所合肥合肥 上海上海 北京北京 地址：安徽省合肥市梅山路 18 號安徽國際金融中心 A 座國元證券 地址：上海市浦東新區民生路 1199 號證大五道口廣場 16 樓國元證券 地址：北京市東城區東直門外大街 46 號天恒大廈 A 座 21 層國元證券 郵編：230000 郵編：200135 郵編：100027