1 頭部互聯網企業、AI新勢力、AI跨界,三方協力打造LLM通用生態設施
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生成式AI大模型是次世代通用技術平台,基於基礎大模型+行業語料精調,實現對各產業的廣譜、泛化賦能
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作為一種新的通用技術,生成式AI發展依舊遵循創新擴散S曲線規律,現階段在模型能力閾值、場景落地鴻溝持續得到跨域,標誌著技術成熟度和市場接受度不斷得到提升,獲得市場廣泛認同
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相較於1.0時代的CV視覺識別,生成式AI的商業化路線相對更清晰和多樣,因此成為吸引泛領域玩家參與的重要動因
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除率先入局的互聯網頭部企業,AI新勢力的湧現則是生成式AI浪潮的必然結果;與此同時,原先面向B端市場的人工智能企業同樣積極跟進,三方共同著力打造LLM通用基礎設施生態
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作為重要的C端市場,當下大模型廠商移動端流量主要來自旗下自研獨立應用;自有生態流量對其AI應用起到重要作用
例如,螞蟻旗下AI金融助理支小寶(AI插件),背靠支付寶龐大用戶規模支撐;豆包、文心一言則分別背靠抖音集團和百度生態體系。
2 智能體或成為新的流量分發單元,內嵌形式具備差異優勢
- 目前大模型已從早期的技術驅動轉向生態驅動,商業落地大致可分為軟、硬件兩種形態,相信未來產業會出現大幅升級甚至重構
C端軟件形態亦可進一步分為"AI+"(原生應用) 和"+AI"(原有核心業務增強/賦能)。
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2024年堪稱AI手機發展元年,相比上代智能機,重構產業鏈的同時,AI手機更加注重個性化和場景化服務能力,通過用戶自定義和廠商特調,終端實現智能體的分發
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AI大模型在不同硬件設備上的集成與應用,進一步提高設備的智能化水平,為用戶提供更便捷、更智能的服務
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以智能汽車為例,伴隨車企陸續推送城市NOA高階智駕,基於AI大模型對行駛中的稀疏特徵處理能力,有望加速高階智駕發展
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從近期大模型廠商在智能體領域的戰略動向,預示著未來用戶可能從過往APP使用模式轉向與智能體互動的方式;此情境下,應用商店這一分發渠道在未來可能會遭遇持續的業態挑戰
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相比獨立原生應用,APP內插件形式具備一定的差異潛力優勢,在現有互聯網生態的競爭下具有更高的突圍概率
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無論載體形態如何變化,其根本目的是針對性地解決用戶的痛點問題,各項服務背後都依托於現有的豐富商業服務生態,旨在滿足用戶在特定場景下的需求
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獨立的AIGC應用已成為企業吸引客戶的重要節點,並積累了大量用戶;同時,通過AI插件,企業開始深耕教育學習、拍攝美化等垂直領域
儘管大模型企業在移動社交、移動視頻和金融理財等領域佈局較疏,但其穩定的用戶群預示著巨大的發展潛力。
3 AI承擔多重角色定位,推動各行業"APP+AI"趨勢,刺激AI化轉型
- 社交娛樂、教育學習、商務辦公是用戶高頻使用場景;總結來說,AI在三大場景中扮演著生產力工具和輸出情緒價值兩大作用
上述三大場景之所以成為熱門應用,與當下AI原生應用中智能體聚焦方向高度相關。
- 雖然生活辦事未被列入TOP3場景,但從用戶發聲中不難看出