如何看待AI应用现状？

AI 应用或加速落地。

1.AI 大模型能力提升带动市场扩展

1.1 ChatGPT 技术能力提升带动人工智能行业进步

OpenAI 技术能力提升推动大模型技术进步。2015 年，OpenAI 由埃隆·马斯克、 山姆·阿尔特曼、格雷格·布罗克曼等创立、初始投资达 10 亿美元。2018 年，OpenAI 发布 GPT-1：首个生成式预训练语言模型。2019 年发布 GPT-2：拥有 15 亿参数，能 够生成近乎人类水平的自然语言文本。2020 年发布 GPT-3：参数规模扩大到 1750 亿， 成为当时最先进的语言模型。2023 年，OpenAI 推出了 GPT-4，进一步提升了语言理 解与生成能力，同时扩展了多模态功能，可以理解并生成图片与文本。2024 年，推 出 SORA 文生视频大模型。推出 ChatGPT-o1 及 mini 模型，强调模型推理能力。

OpenAI 将通往 AGI 目标分为五级，公司目前技术在第二层级。OpenAI 将 AGI 为 最终终点，划分了五大等级，分别为：L1：聊天机器人，具有对话能力的 AI。L2：推 理者，像人类一样能够解决问题的 AI。L3：智能体，不仅能思考，还可以采取行动 的 AI 系统。L4：创新者，能够协助发明创造的 AI。L5：组织者，可以完成组织工作 的 AI。o1 模型已实现 L2 级别（推理、人类层面问题解决）。进行推理不需要庞大的 模型，o1 模型的诞生有望进一步推动模型应用落地加速，进而带动边缘与端侧 AI 市 场扩容。

OpenAI 最新推出 o1 正式版，推出强化微调方法推动垂类模型应用。2024 年 12 月 6 日，ChatGPT 推出 o1 正式版，这是首次将多模态能力与新型推理范式相结合的 版本。相比于 o1 preview，更加智能，响应速度显著提升。o1 模型在美国数学邀请赛（AIME 2024）中的准确率达到了 83.3%。o1 在一些测试甚至超过了人类专家，准 确率为 78.3%，而人类专家的得分为 69.7%。，目前 o1 模型已全面上线，API 功能也 将在不久后推出。OpenAI 发布了专业版套餐 ChatGPT Pro，费用为每月 200 美元，可 实现无限访问 OpenAI 的模型，其中包含语音功能。 公司推出强化微调方法。能够让模型模仿其在输入文本或图像中学习到的特征， 可用于修改模型的语气、样式或响应格式等。本次发布的 RFT 则针对具体任务对模 型进一步微调，可以强化模型得到正确答案的思维方式，使模型在垂类领域性能提升、 生成内容更加可控。

公司推出面对公众版文生视频大模型 Sora Turbo，大模型多模态能力得以验证。 2024 年 12 月 10 日，OpenAI 推出文生视频模型 Sora 的新版本 Sora Turbo，Sora 可 生成最高 1080p 分辨率、最长 20 秒，支持用户输入文字或上传图像，通过全新 UI 界 面对生成视频进行修改创作。收费模式上,Plus 用户每月最多可以生成 50 个 480p 分 辨率视频，或 720p 分辨率、5 秒视频，对应月费 20 美元。Pro 订阅者则最多可生成 500 个视频，并支持 20 秒时长、1080p 分辨率，可下载无水印版视频，对应月费 200 美元（折合人民币 1450 元）。

模型能力上，美国仍占据榜首，中国模型数量上占绝优势。通过 SuperCLUE 通 用榜总排行榜上看，美国公司所研发的大模型仍牢牢占据榜单前三位置，大模型的绝 对能力上占据优势。从数量上看，前 20 的榜单中，中国公司研发的大模型有 13 个， 美国公司大模型数量上为 7 个，数量上中国公司占据优势。

1.2 AI 技术迭代升级，云边端市场规模持续扩容

大模型技术迭代升级，AI 市场规模持续扩容。AI 产业链可分为基础层、技术层、 应用层。基础层中分为数据、算法、算力及异构智能计算服务器。技术层分为通用大 模型、行业大模型，如计算机视觉与模式识别、自然语言处理、类脑算法、语音技术 及人机交互。应用层为 AI 模型对于具体行业的落地，可涉及制造业、交通运输行业、 医疗业、金融业、文娱业及基础研究等。据中商产业研究院数据，2020 年-2024 年， 中国人工智能产业市场规模从 1617 亿元有望增长至 3566 亿元，CAGR 达 21.86%。随 着整个 AI 产业链技术的迭代升级及产业落地速度加快，AI 市场规模持续扩容，有望 迎来行业加速扩容期。

边缘计算市场增速明显，市场潜力广阔。边缘计算通过在网络边缘部署数据处理 功能，靠近数据源，有效降低了响应时间并提升了数据处理的即时性。随着数据流量 激增，边缘计算凭借低延迟、高带宽的特性，有望为物联网、自动驾驶、智能制造等 领域提供实时和高效的数据处理。边缘计算产品结构分为基础设施（边缘硬件）、系 统软件（边缘软件平台）和应用与服务（集成与开发服务、网络与通信服务）三大类。 市场结构上，其中硬件市场占比达 71.22%，软件和服务市场占比达 28.78%。据沙利 文、中商产业研究院数据，2018-2023 年，边缘计算市场规模从 177 亿元增长至 975.8 亿元，CAGR 达 32.19%。边缘计算市场增速明显，市场潜力广阔。

端侧 AI 市场维持高增速，多应用场景增加市场潜力。端侧 AI 将 AI 能力下沉到 设备端，减少云服务依赖，从而实现数据隐私保护、更低网络需求和更快响应速度。 端侧 AI 强调本地化运行，应用场景涉及多类端侧：手机、自动驾驶汽车、AR、PC、 电视、耳机、音响、安防设备、智能手表和机器人等。多应用场景提升了端侧 AI 市 场的增长潜力。

1.3 智算中心建设持续推进，服务器与数据中心需求提升

中国智能算力与通用算力规模提升。基于《IDC 中国加速计算服务器半年度市场 跟踪报告》及智能加速卡半精度（FP16）运算能力数据， 2022 年中国智能算力规模 为 259.9EFLOPS，预计到 2027 年将达到 1117.4EFLOPS，CAGR 达 33.9%，同期通用算 力 CAGR 为 16.6%。

计算所需的服务器设施市场规模持续提升。IDC 预计，全球人工智能硬件市场 （服务器），将从 2022 年的 195 亿美元增长到 2026 年的 347 亿美元，CAGR 达 15.50%； 其中，运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场的占比将 从 2023 年的 11.9%增长至 2026 年的 31.7%。中国市场上，IDC 预测人工智能服务器 市场规模将达 91 亿美元，2027 年将达到 134 亿美元，CAGR 为 21.8%。随着生成式人 工智能的发展，市场对于高性能的人工智能服务器需求或将持续增长。

数据中心市场规模持续提升。受新基建、数字化转型等国家政策促进，我国数据 中心市场规模或维持高速增长。根据中商产业研究院数据，2023 年中国数据中心市 场规模约为 2407 亿元，同比增长 26.68%，预测 2024 年中国数据中心市场规模将达 3048 亿元。

算力景气度提升，海外资本开支持续维持高投入。由于多家科技公司为训练大模 型提升计算能力，大幅投入 AI 基础设施建设，算力需求旺盛。从 24Q3 资本开支上 看，亚马逊（$213 亿）>微软（$149 亿）>谷歌（$131 亿）>Meta（$83 亿），环比分 别为+29.80%/7.57%/-0.95%/+1.04%。多家公司资本开支维持高投入，对于算力上的 投入有望进一步提升整体算力市场空间。

1.4 AI 芯片市场规模成长空间广阔

边缘侧与端侧市场带动，AI 芯片市场持续增长。随着边缘侧与端侧 AI 市场规模 提升带动，主要的基础硬件设施 AI 芯片规模有望迎来高速增长。据中商产业研究院 发布的《2024-2029 年中国人工智能芯片行业市场发展监测及投资潜力预测报告》数 据，2019-2024 年中国 AI 芯片市场规模有望从 116 亿元增值至 1412 亿元，CAGR 达 64.84%，AI 芯片市场规模有望持续增长。

不同场景下 AI 芯片需求产生差异。根据承担任务不同，AI 芯片可分为训练芯 片、推理芯片。训练芯片用于构建神经网络模型，需要高计算性能、低功耗、注重计 算能力。推理芯片利用训练好的神经网络模型进行推理预测，比较关注低延时、低功 耗，对计算能力要求较低。 根据部署位置的不同，AI 芯片可分为云端训练、云端推理、边缘计算、终端设 备。云端训练上，可部署芯片通常为 GPU、ASIC，芯片特性为高吞吐量、高精确率、 可编程性、分布式、可扩展性、高内存与带宽，应用领域为云、HPC、数据中心。云 端推理上，可部署芯片通常为 GPU、FPGA、ASIC，芯片特性为高吞吐量、高精确率、 分布式、低延时，应用领域为云、HPC、数据中心。边缘计算上，可部署芯片通常为 GPU、FPGA、ASIC，芯片特性为降低 AI 计算延迟；可单独部署或与其他设备组合，应 用领域为智能制造、智慧家居、智慧交通等。终端设备上，可部署芯片通常为 GPU、 FPGA、ASIC，芯片特性为低功耗、高能效、推理任务为主；较低的吞吐量、低延迟、 成本敏感，应用领域为各类消费电子及物联网领域。

国产芯片技术取得一定进展，性能指标与国际仍有差距。将国内主流 AI 芯片公 司与国际英伟达相对比，可以发现部分运算性能上仍有较大差距，市场份额、生态建 设等方面仍需逐步提升。未来在自主可控普及的背景下，国产芯片有望突破技术瓶颈， 从而形成特定领域竞争优势。

2.AI 多行业应用逐步落地

2.1 不同行业 AI 使用程度出现差异

AI 应用领域智慧城市与企业管理需求占比高，专业服务与地方政府占据需求主导。 未来随着 AI 大模型技术的进步，AI 对各行各业的影响逐步扩大，对应的 AI 应用市 场有望迎来快速扩容期，细分市场所对应的行业及客户或成为 AI 应用企业重点布局 领域。据新一代人工智能发展战略研究所数据，2024 年中国人工智能行业下游中智 慧城市、企业智能管理、智能制造为占比前三细分行业，分别为 12.16%、12.10%、 8.89%。据 IDC 预测，2026 年中国人工智能市场支出预测（行业）前三分别为专业服 务、地方政府、银行，占比分别为 29.3%、8.9%、7.8%。AI 行业应用逐步落地过程中， 精准定位细分市场与客户的企业有望因此受益。

AI 现阶段可与多行业相结合，初步探索期已出现多行业结合 APP，未来应用场 景广泛。根据 SensorTower 统计数据，AI 可与多行业进行融合，其中 AI+教育、AI+ 约会、AI+写作、AI+音乐、AI+音频、AI+其他六个领域出现多款 APP，其应用场景已 产生经济效益，未来应用场景广泛。

2.2 AI 结合多种产品形态赋能，营收逐步落地兑现

国内 AI 产品中，AI 搜索引擎与 AI 聊天机器人占据主导。据 AI 产品榜上榜 APP， 前 20 榜单中，搜索引擎占据 4 个，AI 聊天机器人占据 9 个，在网站分类类型中占据 主导。网站访问量上，360AI 搜索 11 月 AI 产品榜·国内总榜第一，达 2.82 亿月访 问量，略有下降； DeepSeek AI 产品榜·国内总榜 11 月增速第一，增速 72.57%，达 422 万月访问量；讯飞星火 AI 产品榜·国内总榜 11 月增速第二，增速 29.86%，达 271 万月访问量；豆包增长稳健，截止当前每月增速达 20% 以上。

AI 行业应用逐步落地，部分公司营收呈现正反馈。我们选取了美国八家有 AI 加成的上市公司，分别为 SALESFORCE、SERVICENOW、SHOPIFY、WORKDAY、PALANTIR、 C3.AI、SNOWFLAKE、APPLOVIN，进行营业收入的季节同比变动分析，可以发现 AI 业 务加成较高的 APPLOVIN、PALANTIR、C3.AI 进入 2024 年以来，营业收入季度变动同 比增速提升明显，三家2024年最新季度营收同比增速分别为43.21%/29.98%/20.52%， 增速同比变动分别为+33.04pct/13.18pct/9.72pct。AI 技术已在部分行业验证了对 行业的赋能能力，未来随着更所场景的应用开拓，多行业或迎来 AI 行业快速成长期。