2024 KI-Anwendungsökosystem für generative KI: Aufstieg von drei Lagern, Trendbereiche und unbefriedigte Bedürfnisse

KI-Anwendungen durchdringen weitgehend den Alltag, wobei Nutzer sie hauptsächlich in drei Bereichen häufig einsetzen: soziale Interaktion, Lernen und Weiterbildung sowie berufliche Effizienz.

1 Internet-Giganten, neue KI-Kräfte und branchenübergreifende KI arbeiten gemeinsam an einer universellen LLM-Infrastruktur

  1. Generative KI-Großmodelle sind die nächste Generation universeller Technologieplattformen. Basierend auf Basis-Großmodellen und branchenspezifischen Feinabstimmungen ermöglichen sie eine breite und generalisierte Unterstützung verschiedener Industrien.

  2. Als neue Allzwecktechnologie folgt die Entwicklung der generativen KI weiterhin der S-Kurve der Innovationsdiffusion. In der aktuellen Phase werden kontinuierlich Schwellenwerte der Modellleistung und Hürden bei der Implementierung überwunden, was auf eine zunehmende technologische Reife und Marktakzeptanz hinweist.

  3. Im Vergleich zur visuellen Erkennung der KI 1.0-Ära sind die Kommerzialisierungswege der generativen KI relativ klarer und vielfältiger, was ein wichtiger Anreiz für branchenübergreifende Akteure ist, sich zu beteiligen.

  4. Neben den führenden Internetunternehmen, die zuerst eingestiegen sind, ist das Aufkommen neuer KI-Kräfte eine unvermeidliche Folge der generativen KI-Welle. Gleichzeitig folgen auch KI-Unternehmen, die sich ursprünglich auf den B2B-Markt konzentrierten, aktiv diesem Trend. Alle drei Parteien arbeiten gemeinsam daran, ein Ökosystem für die universelle LLM-Infrastruktur aufzubauen.

  5. Als wichtiger C-End-Markt stammt der mobile Traffic der großen Modellanbieter hauptsächlich aus ihren eigenen unabhängigen Anwendungen. Das eigene Ökosystem-Traffic spielt eine wichtige Rolle für ihre KI-Anwendungen.

Zum Beispiel wird der KI-Finanzassistent Zhi Xiaobao (KI-Plugin) von Ant durch die enorme Nutzerbasis von Alipay unterstützt; Douyin und Wenxin Yiyan werden jeweils von den Ökosystemen der Bytedance-Gruppe und Baidu unterstützt.

2 Intelligente Agenten könnten zu neuen Traffic-Verteilungseinheiten werden, eingebettete Formen haben Differenzierungsvorteile

  1. Derzeit haben sich Großmodelle von der frühen technologiegetriebenen Phase zur ökosystemgetriebenen Phase entwickelt. Die kommerzielle Umsetzung kann grob in Soft- und Hardware-Formen unterteilt werden. Es wird erwartet, dass die Industrie in Zukunft erhebliche Upgrades oder sogar Umstrukturierungen erfahren wird.

C-End-Softwareformen können weiter in "KI+" (native Anwendungen) und "+KI" (Verbesserung/Befähigung bestehender Kerngeschäfte) unterteilt werden.

  1. 2024 kann als das Gründungsjahr für KI-Smartphones betrachtet werden. Im Vergleich zur vorherigen Generation von Smartphones legen KI-Smartphones mehr Wert auf personalisierte und szenariobasierte Dienstleistungen, während sie gleichzeitig die Industriekette umgestalten. Durch benutzerdefinierte Anpassungen und herstellerspezifische Feinabstimmungen realisieren Endgeräte die Verteilung intelligenter Agenten.

  2. Die Integration und Anwendung von KI-Großmodellen auf verschiedenen Hardwaregeräten erhöht weiter das Intelligenzniveau der Geräte und bietet Benutzern bequemere und intelligentere Dienste.

  3. Am Beispiel intelligenter Fahrzeuge: Mit der sukzessiven Einführung fortschrittlicher städtischer NOA-Fahrassistenten durch Automobilhersteller und der Fähigkeit von KI-Großmodellen, spärliche Merkmale während der Fahrt zu verarbeiten, wird erwartet, dass sich fortschrittliche Fahrassistenzsysteme beschleunigt entwickeln.

  4. Die jüngsten strategischen Bewegungen der Großmodellanbieter im Bereich intelligenter Agenten deuten darauf hin, dass Benutzer in Zukunft möglicherweise von der bisherigen App-Nutzung zur Interaktion mit intelligenten Agenten übergehen. In diesem Szenario könnten App Stores als Vertriebskanal in Zukunft kontinuierlich herausgefordert werden.

  5. Im Vergleich zu unabhängigen nativen Anwendungen haben In-App-Plugin-Formen ein gewisses Differenzierungspotenzial und eine höhere Wahrscheinlichkeit, sich im Wettbewerb des bestehenden Internet-Ökosystems durchzusetzen.

  6. Unabhängig von der Form des Trägers besteht der grundlegende Zweck darin, gezielt die Schmerzpunkte der Benutzer zu lösen. Alle Dienste stützen sich auf das bestehende reichhaltige kommerzielle Dienstleistungsökosystem und zielen darauf ab, die Bedürfnisse der Benutzer in spezifischen Szenarien zu erfüllen.

  7. Unabhängige AIGC-Anwendungen sind zu wichtigen Knotenpunkten für Unternehmen geworden, um Kunden anzuziehen und haben eine große Nutzerbasis aufgebaut. Gleichzeitig beginnen Unternehmen durch KI-Plugins, vertikale Bereiche wie Bildung und Lernen sowie Fotografie und Bildbearbeitung zu vertiefen.

Obwohl Großmodellunternehmen in Bereichen wie mobilen sozialen Netzwerken, mobilen Videos und Finanzmanagement weniger präsent sind, deutet ihre stabile Nutzerbasis auf ein enormes Entwicklungspotenzial hin.

3 KI übernimmt mehrere Rollenpositionen, treibt den "APP+KI"-Trend in verschiedenen Branchen voran und stimuliert die KI-Transformation

  1. Soziale Unterhaltung, Bildung und Lernen sowie Geschäft und Büro sind häufig genutzte Szenarien für Benutzer. Zusammengefasst spielt KI in diesen drei Szenarien zwei Hauptrollen: als Produktivitätswerkzeug und als emotionaler Wertschöpfer.

Die Popularität dieser drei Szenarien hängt eng mit dem Fokus der intelligenten Agenten in den aktuellen KI-nativen Anwendungen zusammen.

  1. Obwohl Lebens- und Geschäftsangelegenheiten nicht zu den Top 3 Szenarien gehören, ist aus den Äußerungen der Benutzer leicht zu erkennen