1 大手インターネット企業、AI新勢力、AI異業種参入企業の3者が協力してLLM汎用エコシステムを構築
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生成AIの大規模言語モデルは次世代の汎用技術プラットフォームであり、基盤モデルと業界固有のデータで調整することで、各産業に広範囲で汎用的な能力を提供する
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新しい汎用技術として、生成AIの発展はイノベーション普及のS字カーブに従っている。現段階ではモデルの能力閾値と実用化のギャップを継続的に克服しており、技術の成熟度と市場受容度が向上し、広く認知されつつある
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CV1.0時代の画像認識と比較して、生成AIの商業化の道筋はより明確で多様であり、そのため幅広い分野のプレイヤーを引き付ける重要な要因となっている
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先行参入した大手インターネット企業に加え、AI新興勢力の台頭は生成AIブームの必然的結果である。同時に、従来B2B市場向けのAI企業も積極的に参入し、3者が協力してLLMの汎用インフラ生態系を構築している
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重要なB2C市場において、現在の大規模言語モデル企業のモバイルトラフィックは主に自社開発の独立アプリケーションから得ている。自社エコシステムのトラフィックがAIアプリケーションに重要な役割を果たしている
例えば、アントグループのAIファイナンシャルアシスタント「Zhi Xiaobao」(AIプラグイン)はAlipayの巨大なユーザー基盤に支えられている。「Douyin」と「Wenxin Yiyan」はそれぞれByteDanceグループと百度のエコシステムに支えられている。
2 インテリジェントエージェントが新たなトラフィック配信単位となる可能性、組み込み型に差別化の優位性
- 現在、大規模言語モデルは初期の技術主導から生態系主導へと移行しており、商業的実装はソフトウェアとハードウェアの2つの形態に大別できる。将来的には産業が大幅にアップグレードされ、再構築される可能性がある
B2Cソフトウェア形態はさらに「AI+」(ネイティブアプリケーション)と「+AI」(既存のコアビジネスの強化/エンパワーメント)に分類できる。
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2024年はAIスマートフォン発展元年と言える。前世代のスマートフォンと比較して、産業チェーンを再構築すると同時に、AIスマートフォンはよりパーソナライズされたシナリオベースのサービス能力に注力し、ユーザーのカスタマイズと製造業者の特別調整を通じて、端末でインテリジェントエージェントの配信を実現する
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様々なハードウェアデバイスへのAI大規模言語モデルの統合と応用により、デバイスのインテリジェンス化レベルがさらに向上し、ユーザーにより便利でスマートなサービスを提供する
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スマートカーを例にとると、自動車メーカーが次々と都市NOA高度自動運転を導入する中、AI大規模言語モデルによる走行中の疎な特徴処理能力に基づいて、高度自動運転の発展が加速する可能性がある
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最近の大規模言語モデル企業のインテリジェントエージェント分野における戦略的動向から、将来的にユーザーが従来のアプリ使用モデルからインテリジェントエージェントとの対話モデルに移行する可能性が示唆される。この状況下で、アプリストアという配信チャネルは将来的に継続的な業態の課題に直面する可能性がある
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独立したネイティブアプリケーションと比較して、アプリ内プラグイン形式には一定の差別化潜在的優位性があり、既存のインターネットエコシステムの競争下でより高い突破確率を持つ
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キャリア形態がどのように変化しても、その根本的な目的はユーザーの痛点問題を的確に解決することである。各種サービスの背後には既存の豊富な商業サービスエコシステムが支えており、特定のシナリオにおけるユーザーのニーズを満たすことを目指している
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独立したAIGCアプリケーションは企業が顧客を引き付ける重要なノードとなり、多くのユーザーを蓄積している。同時に、AIプラグインを通じて、企業は教育学習、撮影・美化などの垂直分野に深く参入し始めている
大規模言語モデル企業はモバイルソーシャル、モバイルビデオ、金融資産管理などの分野での展開は比較的少ないが、安定したユーザーベースは大きな発展潜在力を示している。
3 AIが複数の役割を担い、各業界の「APP+AI」トレンドを推進し、AI化転換を刺激
- ソーシャルエンターテインメント、教育学習、ビジネスオフィスはユーザーの高頻度使用シナリオである。要約すると、AIはこれら3つの主要シナリオで生産性ツールと感情価値出力という2つの主要な役割を果たしている
これら3つの主要シナリオが人気のある応用分野となっている理由は、現在のAIネイティブアプリケーションにおけるインテリジェントエージェントの焦点と密接に関連している。
- 生活サービスがトップ3シナリオに含まれていないが、ユーザーの声から明らかなように