AI应用扫描：生态蓬勃发展，静待AI应用爆款

文｜王冠然 任杰(jié) 廖原 中信证券研究

AI应(yīng)用产(chǎn)品大盘流量 持续快速提升，我们认为AI底层能力更(gèng)强、生态更多元、成本(běn)更低的背(bèi)景下，爆款AI应用的出现只是时间问(wèn)题。因此，我们建议持(chí)续关注AI应用行业，关注(zhù)未来爆款AI应用的进程。具(jù)备AI基础能力，同时又有应(yīng)用场景的平台性公司值得重点关注；同(tóng)时建议关注各类(lèi)AI应用细分行业相应公司。

▍AI应用全景：海外领跑，国内快速追赶。

AI应用产品大盘流量持续快速提升，现阶段海外AI产品的流量盘明
显高于国(guó)内，但是国内和出海(hǎi)以(yǐ)更快的速度追(zhuī)赶，根据(jù)AI产(chǎn)品榜数据，2024年(nián)5月AI产品(pǐn)全球市场的上(shàng)榜访(fǎng)问量年增幅为41.2%，国内市场年增幅为628.8%。目前AI应用已(yǐ)经渗透(tòu)到多元化的细分行业，应用最为广(guǎng)泛的AI应(yīng)用品(pǐn)类(lèi)分别是对(duì)话式模(mó)型、搜索引擎(qíng)、设计工具、角色生成（AI陪伴）、写作生成，全方位赋能用户工作、学习、娱乐等方面，并且增长趋(qū)势向上。AI应用行业虽有竞争，但是目前仍在商业模式(shì)探索早期并处于增量市场状态，AI应用产品(pǐn)百花齐放。

▍AI应用分析：品类丰富，生态蓬(péng)勃发(fā)展：

①对话式大模型：海外访问量相对更高(gāo)的是Chatgpt、Gemini和Claude三大模型，其(qí)中Chatgpt一枝独秀(xiù)；国内大模型产品之间差距(jù)没有海外明显，网页端 Kimi、文心(xīn)一言、通义千问领先，App端豆包、文(wén)心一言、Kimi、天工AI领先，规 模最大的是豆包，增长更迅 猛的是(shì)Kimi，竞(jìng)争仍在持续。

②AI搜索：流量(liàng)增长较快，根据(jù)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(yì)，排(pái)名(míng)第二，对话式大模(mó)型与AI搜(sōu)索(suǒ)融合，增加了(le)大模型产品的功能(néng)，扩展(zhǎn)了使用场(chǎng)景，提升了用户使用(yòng)粘性，利于AI应用的流量(liàng)增(zēng)长(zhǎng)。

③AI效率(lǜ)工具：主流产品功能涵盖写(xiě)作/校(xiào)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类产品。

④AI聊天/陪(péi)伴：海(hǎi)外CharacterAI流量领跑，根据非凡产研，AI产品榜(bǎng)aicpb.com和Similar Web的数(shù)据，2024年7月CharacterAI网页端访(fǎng)问量达(dá)2.1亿次，保持
环(huán)比增长势头；国内的星野增(zēng)长趋势同样亮眼；AI聊天/陪伴类产品(pǐn)的共性是用户粘性非常高，拥(yōng)有远高于其他AI应用产(chǎn)品的人均(jūn)使用时长(zhǎng)，根据极光月狐数据，星野App日 人均使用时长突(tū)破过100分钟/日的大关，7月稳定在(zài)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(gē)收购，目(mù)前变现能力较弱或为公司寻求被收购(gòu)的原因，但是我们认为AI聊天/陪伴作为
起步(bù)探索，未来AI娱乐形(xíng)式有望更加丰(fēng)富；文字类的AI娱(yú)乐形式已经获得如(rú)此高粘性，随着AI能力(lì)的提升，未来AI娱乐形式进一步升维到(dào)图像、视频(pín)、游戏等，厂商有(yǒu)望开发出更(gèng)加爆款(kuǎn)、高粘性、高付费意愿的AI应用品(pǐn)类。

⑤AI设计和图片、音频和视频生成：国内(nèi)AI设计类和AIGC图像(xiàng)产品更多，海外AIGC图像、音频(pín)访问量更大。

▍AI多模态进展：国内AI视频应用能力和影响力提升。

从Sora起，DiT被AI视频模型广泛(fàn)应用，集Diffusion和Transformer优点之大成(chéng)，快手可灵、PixVerse等效(xiào)果出(chū)众的AI视频(pín)模型也采用DiT架构。以快手可灵为代表(biǎo)的国产AIGC视频大(dà)模型能力和效果强大，并快速起量(liàng)，在质量保证的同时价格也优于海外视频模型，有(yǒu)望在国内外抢占先机。AI视频在影视、短视频、游戏、营销、教育等落地场景更丰富且深入，建(jiàn)议持续关注。

▍端侧AI进展：模型和(hé)硬件快(kuài)速(sù)发展。

一方面训练精度提升和(hé)架构创新优(yōu)化，带动轻量化模型性能提升，十亿级参数模型性能可击败大几个数量级 参数的模(mó)型。同时支持端侧AI的硬件产品陆续发布，AMD、高通均(jūn)有超过微(wēi)软Copilot本地运行40 TOPS算力条件的芯片。目前十亿级参数(shù)规模的轻量化小模型如苹果端侧模型、Phi-3等已经可以在移动、PC端进行使用。此外，AI硬件(jiàn)有望进一步延伸至AI Pin、AI眼镜等AIoT设(shè)备。端侧AI的(de)意义在于提(tí)升AI应用经济性，拓展AI应用使(shǐ)用场景，如离线场景(jǐng)、智能AIoT设备等。

▍AI行业应用：消费、金融、制造、能源、农(nóng)业、医学等领域(yù)均有较(jiào)大应用潜力。

在AI能力 提升和端侧AI发展的背景下，AI应用将不仅局限于PC或移动(dòng)端(duān)等线上场景，而同时 具备(bèi)在线 下(xià)行业(yè)端的应用潜力，包括消费、金融、制造、能源、农业、医学等领域。以农机自动驾驶为例，中信证券研究部智能互联组(zǔ)预测，2024-2030年中国农机自动 驾驶系统市场增量超450亿元。

▍风险因素：

AI大模型和(hé)多模(mó)态(tài)能力
研发进(jìn)展不及预期风(fēng)险；AI应
用生态发展不及预期，导致AI应用爆款落地慢于预期风险；AI商业化变(biàn)现不及(jí)预期难以(yǐ)支持AI应用商(shāng)业 模式风险；国(guó)内和海外政策(cè)监管趋严以(yǐ)及地缘政(zhèng)治问(wèn)题加剧风险；AI应用行业(yè)竞(jìng)争加剧风(fēng)险(xiǎn)AI应用的(de)质量、版权、舆论等风险；AI硬件升级速度较慢导致端侧AI发(fā)展不及预期风险；宏观经济和消费复(fù)苏不及(jí)预期影响AI应用消费意愿风险等。

▍投(tóu)资策略：

我们(men)认为AI底层(céng)能力(lì)更(gèng)强、生态更多元、成本更(gèng)低的背景下，爆款AI应用的(de)出现只是时间问题。因此，我们建议持续关注AI应用行业(yè)，关注未来爆款AI应用的进程。其中具备AI基础能力，同时又有应用场景的平台性公司值得重点关注；建议关注各类AI应(yīng)用细分行(xíng)业公司，以及消费、金融(róng)、制造(zào)、能源、农业、医学等行(xíng)业具有AI改造潜力的子行业及公司。

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