AI应用扫描：生态蓬勃发展，静待AI应用爆款

文｜王冠然 任杰 廖原 中信证券研究

AI应用产品大盘流量持(chí)续快速提升，我们认为AI底层能力更强、生态更多元、成本更低的背景(jǐng)下，爆款AI应用的出现(xiàn)只(zhǐ)是(shì)时间问题。因(yīn)此，我们建议持续(xù)关注AI应用行业，关注未来爆款AI应用的进程。具 备AI基础能力，同时又(yòu)有(yǒu)应用场景的平台性(xìng)公司值得重点关注；同时建 议关注各类AI应用细(xì)分行业 相(xiāng)应公司。

▍AI应用全景：海外领跑，国内快速追赶。

AI应(yīng)用产品大盘流量持续快速提升，现阶段海外AI产(chǎn)品的流(liú)量盘明显高于国内，但是国内和出(chū)海(hǎi)以更快的速(sù)度追赶(gǎn)，根据AI产品榜数据，2024年5月AI产(chǎn)品全球市场的上榜访问量(liàng)年增幅为41.2%，国内(nèi)市场年增幅为628.8%。目前
AI应用已经渗透到多元(yuán)化的细分行 业，应用最(zuì)为广泛的AI应用品类分别是对话式模型、搜索引(yǐn)擎、设计工 具、角色(sè)生成（AI陪伴）、写作生成，全方(fāng)位赋 能用户工作、学习、娱
乐等方(fāng)面(miàn)，并且增(zēng)长趋势向(xiàng)上。AI应用行业(yè)虽有竞争，但是目前仍在商业模式探索早期并处于增量市场状(zhuàng)态，AI应用产品百花齐放。

▍AI应用(yòng)分析：品类丰富(fù)，生态蓬勃发展：

①对话式(shì)大模型：海外访问量相对更高(gāo)的是Chatgpt、Gemini和Claude三大模型，其中Chatgpt一枝独秀；国内大(dà)模型产(chǎn)品之(zhī)间差距没有海外明显，网页端Kimi、文心一 言、通义千问领先，App端豆包、文心一言、Kimi、天工AI领先，规模最大的是豆包，增长更迅猛的是Kimi，竞争仍在持续。

②AI搜索(suǒ)：流量增长较快，根据AI产品榜，2024年5月搜索引擎的AI产品上榜访问量为16.30亿，排名第二，对话(huà)式大模型(xíng)与AI搜 索融合(hé)，增加了大模型产品的功能，扩(kuò)展了使用场 景(jǐng)，提升了用户使用粘性(xìng)，利于AI应用的流量增长。

③AI效(xiào)率工具(jù)：主流产品功能涵盖写作/校对/改写、PPT制作、白板协作、翻译、语音转文字等；国内海外更受欢迎的AI效率工具都是白板协作类和翻译(yì)类产品。

④AI聊天(tiān)/陪伴：海外CharacterAI流量领跑，根据非凡(fán)产研，AI产品榜(bǎng)aicpb.com和Similar Web的数据 ，2024年7月CharacterAI网页端访问量达2.1亿次，保持环比(bǐ)增长势头；国内的星野增长趋势同样(yàng)亮眼；AI聊天/陪伴类产品的共性是 用户粘性非常高，拥有(yǒu)远高于其他(tā)AI应用(yòng)产品的人均使(shǐ)用时长，根据极(jí)光月狐数据，星野App日人均(jūn)使用时长突(tū)破过100分钟/日的大关，7月稳定在60分钟水平，并在8月增长至70分钟以上水平。2024年8月CharacterAI被谷歌收购，目前变现(xiàn)能力较弱或为公 AI应用扫描：生态蓬勃发展，静待AI应用爆款司寻求被(bèi)收(shōu)购(gòu)的 原因，但是我们认为AI聊天/陪(péi)伴作 为起步探索，未来AI娱乐(lè)形式有望更加丰富；文字(zì)类的AI娱乐形式已(yǐ)经获得如(rú)此高粘性，随着AI能力的提升(shēng)，未来AI娱乐形式进一步升维到图像、视频、游戏等，厂(chǎng)商有望(wàng)开发出更加爆款、高粘性、高付费意(yì)愿的(de)AI应用(yòng)品类。

⑤AI设计和图(tú)片、音频和(hé)视频生成：国内AI设计类和AIGC图像产(chǎn)品更(gèng)多(duō)，海外AIGC图像(xiàng)、音(yīn)频访问量更大。

▍AI多模态进展：国(guó)内AI视(shì)频应(yīng)用(yòng)能力和影响力提升。

从Sora起，DiT被AI视频模型广泛(fàn)应(yīng)用，集Diffusion和Transformer优点之大成，快手可灵、PixVerse等效果出(chū)众的AI视(shì)频模型也采用DiT架构。以(yǐ)快手可灵为代(dài)表的国产 AIGC视(shì)频大模型能力(lì)和效果强大，并快速起量，在质量保证(zhèng)的同时价格也优于(yú)海外视频(pín)模型，有望在国内(nèi)外抢占(zhàn)先机。AI视频在影视(shì)、短视(shì)频、游戏、营销(xiāo)、教育等落地 场景更丰富且深入，建(jAI应用扫描：生态蓬勃发展，静待AI应用爆款iàn)议持续(xù)关注。

▍端侧AI进展：模型和硬件
快速发展。

一方面训练精度提升和架构创新(xīn)优化，带动轻量(liàng)化模型性(xìng)能提升，十(shí)亿级参数模型性能可击(jī)败大(dà)几个数量(liàng)级参数的模型。同时(shí)支持端侧(cè)AI的 硬件产(chǎn)品陆续发布(bù)，AMD、高通均有(yǒu)超过(guò)微软Copilot本地运行40 TOPS算力条件的芯片。目(mù)前十亿级参数(shù)规模的轻(qīng)量化(huà)小模型如苹果端侧模型、Phi-3等已经 可以(yǐ)在移动、PC端进行(xíng)使用。此外，AI硬件有望进一步延伸至AI Pin、AI眼镜等(děng)AIoT设备。端侧AI的意义在于(yú)提升AI应用经济(jì)性，拓展(zhǎn)AI应用 使(shǐ)用场景
，如离线场景、智能AIoT设备等。

▍AI行业(yè)应用：消费、金融、制造、能源、农业、医学等领(lǐng)域均有较大应用(yòng)潜(qián)力。

在AI能力提(tí)升和端侧AI发展的(de)背景下，AI应用将不仅(jǐn)局(jú)限于PC或移(yí)动(dòng)端等线上场景，而同时具(jù)备在线下行业端的应用潜力，包括消(xiāo)费、金融、制造、能源、农业、医(yī)学等领域。以农机自动驾(jià)驶为例，中信证券研究部智能互联组预测，2024-2030年中国农机自动驾驶系统市(shì)场增量超450亿元。

▍风险因素：

AI大模(mó)型和多模态能力(lì)研发进展不及预期风险；AI应用生态发(fā)展不及预期，导致(zhì)AI应用爆款落地慢于(yú)预期风险；AI商(shāng)业化变现不及预期难以支持AI应(yīng)用商业模式风险；国内和海外政策监(jiān)管(guǎn)趋严以(yǐ)及地缘(yuán)政治(zhì)问题(tí)加剧风险；AI应用行业(yè)竞争(zhēng)加剧风险AI应用的质量、版权、舆论
等风险；AI硬件升(shēng)级速度较慢导(dǎo)致端侧AI发展不及预期风(fēng)险；宏观经济和消费复苏(sū)不及预期(qī)影响AI应用消费意愿风(fēng)险等。

▍投(tóu)资策略：

我们认为AI底层能力更强、生(shēng)态更多元、成本更(gèng)低的背景下，爆款AI应用的出现只是时间问题。因此，我们建议持续关注AI应用行业，关注未来爆款AI应用的进(jìn)程。其(qí)中具备AI基础能力(lì)，同时又有应用场景的平台性公司值得重点关注；建议关(guān)注各类AI应(yīng)用细(xì)分行业(yè)公司，以及消费、金融、制造、能(néng)源、农业、医学(xué)等行业具有AI改造潜力的子(zi)行业及公(gōng)司。

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