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AI行業(yè)深度報(bào)告模型能力向上價(jià)格向下應(yīng)用繁榮-應(yīng)用層成本下行推動(dòng)創(chuàng)新;在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景

來(lái)源:國(guó)元證券      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/1/22      主題:其他   [加盟]

2024年,AI技術(shù)如同一顆劃破夜空的流星,以其驚人的速度和能量,徹底改變了我們的生活和工作方式。從ChatGPT的橫空出世,到各類AI應(yīng)用的遍地開花,我們仿佛置身于一個(gè)全新的智能時(shí)代。而隨著技術(shù)的不斷演進(jìn),AI行業(yè)正呈現(xiàn)出一種前所未有的格局:模型能力向上,價(jià)格向下,應(yīng)用繁榮。

模型層:競(jìng)爭(zhēng)格局收斂,o1引L大模型發(fā)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(guò)上游資本開支 和技術(shù)人才優(yōu)勢(shì)已和其他玩家拉開身位差距,目前海外形成了五強(qiáng)格局,分別是以O(shè)penAI、Anthropic以及谷歌為代表的梯隊(duì),以及x AI和 Meta。

國(guó)內(nèi)大模型目前競(jìng)爭(zhēng)格局相對(duì)分散,涵蓋互聯(lián)網(wǎng)和科技大廠、創(chuàng)業(yè)公司、傳統(tǒng)技術(shù)類廠商這三類力量,其中互聯(lián)網(wǎng)和科技大廠和云業(yè)務(wù) 結(jié)合,綜合布局。創(chuàng)業(yè)類廠商則依托不同資源稟賦進(jìn)行差異化賽道聚焦。受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)逐漸枯竭以及堆GPU卡模式所面臨算力利用率降低的問(wèn) 題,傳統(tǒng)Scaling Law即LLM性能與計(jì)算量、參數(shù)量和數(shù)據(jù)量三者呈現(xiàn)冪律關(guān)系受到挑戰(zhàn),OpenAI o系列提出推理側(cè)的Scaling Law有望成為大 模型發(fā)展的新驅(qū)動(dòng)力,同時(shí)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新、工程能力和算力提出更G要求。

應(yīng)用層:成本下行推動(dòng)創(chuàng)新,應(yīng)用端百花齊放。我們重點(diǎn)看好2025應(yīng)用端的投資機(jī)會(huì),隨著大模型競(jìng)爭(zhēng)格局的逐步清晰,行業(yè)進(jìn)入到價(jià)值實(shí)現(xiàn) 和落地階段。模型層能力向上調(diào)用成本向下降低應(yīng)用端創(chuàng)新門檻,進(jìn)一步促進(jìn)應(yīng)用端繁榮。交互方式上,AI產(chǎn)品逐漸從Copilot模式向Agent模式轉(zhuǎn)變,C端AI Agent與AI端側(cè)硬件相結(jié)合有望重塑流量入口;

在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景。軟件應(yīng)用層面,企業(yè)可以通過(guò)本地部署、 公有云、私有云、混合云等部署方式適配不同的規(guī)模和不同行業(yè)的企業(yè),實(shí)現(xiàn)成本、私密安全性和大模型能力效果三者的平衡,企業(yè)端在大模型投入預(yù)算有望持續(xù)提升,同時(shí)企業(yè)主對(duì)于大模型投入ROI越來(lái)越重視。目前大模型在代碼輔助、營(yíng)銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多 場(chǎng)景落地較好,從行業(yè)上我們看好金融、政府服務(wù)、醫(yī)療等行業(yè)。

C端軟件應(yīng)用方面,整體應(yīng)用流量保持良好增長(zhǎng),ChatGPT周度活躍用戶數(shù) 突破3億,web端流量較年初增長(zhǎng)138%,AI ChatBots、AI內(nèi)容生成與編輯、AI搜索、AI角色扮演是目前主流場(chǎng)景,我們看好AI搜索成為殺手J 產(chǎn)品潛力。AI硬件方面,國(guó)內(nèi)外AI+硬件的進(jìn)程加快,小模型的發(fā)展推動(dòng)AIPC、AI手機(jī)、AI眼鏡、AI耳機(jī)等端側(cè)硬件落地,Ray-Ban Meta成為 爆款消費(fèi)J產(chǎn)品,AI眼鏡被視為AI端側(cè)落地的關(guān)鍵硬件載體,引發(fā)廣泛關(guān)注。



附件:AI行業(yè)深度報(bào)告模型能力向上價(jià)格向下應(yīng)用繁榮-應(yīng)用層成本下行推動(dòng)創(chuàng)新;在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景






中國(guó)工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告-大模型有望在特定細(xì)分領(lǐng)域解決實(shí)際問(wèn)題,展現(xiàn)出落地的潛力

面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)等方面,這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中,目前還處于非常早期的階段,供需雙方都在嘗試和探索

新一代智能終端藍(lán)皮書:擴(kuò)展了智能終端的功能和邊界,促進(jìn)人、機(jī)、物、境的深度互聯(lián)融合

新一代智能終端擴(kuò)展了智能終端的功能和邊界,支持人類對(duì)物理世界更深刻的感知與理解;綜合的智能化應(yīng)用,促進(jìn)人、機(jī)、物、境的深度互聯(lián)融合,并成為推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn) 型和智慧生活的新質(zhì)生產(chǎn)力工具

2025年中國(guó)AI大模型市場(chǎng)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)研究報(bào)告-市場(chǎng)將突破700億,21.6%的用戶每天多次使用

中國(guó)Al大模型市場(chǎng)發(fā)展取得了良好的成效,預(yù)計(jì)2026年將突破700億 ;中國(guó)Al大模型行業(yè)正處于爆發(fā)式發(fā)展階段;51.5%的用戶每周使用4至5次, 21.6%的用戶每天多次使用

面向煤炭行業(yè)的人工智能一體化賦能平臺(tái)-1750 億參數(shù)基礎(chǔ)大模型,內(nèi)置 60 余種經(jīng)典算法

部署了包含 65b 百億及 175b 千億級(jí)參數(shù)的星火通用大模型在內(nèi)的 10 種開源與閉源的大模型,并預(yù)置圖像、語(yǔ)音各類 140 個(gè)原子模型,滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的開發(fā)需求

基于AI+機(jī)理模型的質(zhì)量預(yù)測(cè)-大幅提升 SGPE 和 STPP 裝置產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性

大幅提升 SGPE 和 STPP 裝置產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化控制,為其他國(guó)產(chǎn) SGPE 和 STPP 聚烯烴工藝的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)和優(yōu)化提供了新的解決方案

在線實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件(RTO)-年增效1551萬(wàn),產(chǎn)品收率相對(duì)偏差控制在±5%

每小時(shí)對(duì)裂解爐自動(dòng)執(zhí)行一次操作優(yōu)化計(jì)算,提高雙烯收率 0.14wt%,噸乙烯增效 17.74 元,折合裝置年增效 1551 萬(wàn)元。單次優(yōu)化求解平均時(shí)間僅用 3 分 38 秒,單爐產(chǎn)品收率相對(duì)偏差控制在±5%以內(nèi)

地球物理甜點(diǎn)智能識(shí)別及解釋,預(yù)測(cè)人機(jī)交互界面共包含六大功能模塊

按照“數(shù)據(jù)+平臺(tái)+應(yīng)用”的模式,地球物理甜點(diǎn)識(shí)別子系統(tǒng),包含首頁(yè)界面、數(shù)據(jù)管理、模型管理、儲(chǔ)集體識(shí)別、界面顯示、成果輸出等 6 個(gè)功能服務(wù),引用地震基本數(shù)據(jù)服務(wù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)等 2 個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)

煉化裝置大機(jī)組智能故障診斷-為 20 家企業(yè)有效診斷 50 余次

自系統(tǒng)上線以來(lái)至今應(yīng)用效果顯著,基于系統(tǒng)智能報(bào)警和智能診斷模型已為 20 家企業(yè)有效診斷 50 余次,其中有 49 次為提前發(fā)現(xiàn)機(jī)組異常,及時(shí)告知企業(yè),密切關(guān)注機(jī)組,避免造成嚴(yán)重故障

“大瓦特+智搜”人力小智智能問(wèn)答助手應(yīng)用,提高人資制度知識(shí)查詢效率

通過(guò)識(shí)別員工意圖自動(dòng)解析并檢索公司內(nèi)部的規(guī)章制度、政策文件和業(yè)務(wù)流程等相關(guān)信息,自動(dòng)高效提供最匹配的答案,從而提高人資制度知識(shí)查詢效率,并確保人資領(lǐng)域政策信息的準(zhǔn)確傳達(dá)

生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)違章作業(yè)智能監(jiān)控場(chǎng)景,建設(shè)“1234”總體框架

基于公司大瓦特生態(tài)技術(shù)體系,推動(dòng)安全監(jiān)管模式再變革 1 大核心愿景,細(xì)化 2 大核心目標(biāo),依托大瓦特 L0 電力基礎(chǔ)大模型、電網(wǎng)首個(gè)人工智能樣本標(biāo)注基地、“數(shù)字安全監(jiān)盤人”功能領(lǐng)先為 3 大核心基礎(chǔ),

中美AIGC產(chǎn)業(yè)商業(yè)化落地生態(tài)與發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告:AIGC技術(shù)在金融、信息技術(shù)、醫(yī)療等行業(yè)落地進(jìn)展迅速

部分場(chǎng)景和領(lǐng)域(金融、信息技術(shù)、醫(yī)療等行業(yè))已實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性的商業(yè)化進(jìn)展,而其他領(lǐng)域則仍處于探索階段,在數(shù)個(gè)行業(yè)與應(yīng)用場(chǎng)景的交叉領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的市場(chǎng)潛力

2024年企業(yè)AI大模型應(yīng)用落地白皮書-應(yīng)用現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì),擁抱AI大模型,擁抱AI大模型

揭開了AI大模型在企業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì),實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線,AI大模型能夠預(yù)測(cè)設(shè)備故障,減少停機(jī)時(shí)間,確定AI大模型的應(yīng)用領(lǐng)域、投資預(yù)算、技術(shù)選型等
 
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