今天分享的是AI 专题系列 深度研究报告：《 AI专题：模型能力决定下限，场景适配度决定上限 》

（报告出品方： 太平洋证券 ）

报告共计： 32页

摘要

开、闭源模型共存满足不同开发需求,多模态有望催生现象级应用。大语言模型方面，闭源模型是模型基础能力上限持续突破的主阵地，同时通过开放 AP|的方式实现能力延展。此外，开源与闭源模型差距缩小，并通过微调进一步助推应用生态繁荣。多模态方面，在头部 AI 公司及细分赛道领先者的共同推动下，图像、音视频生成等多模态愈发成熟。此外，集成文本、语音等混合多模态模型推出，变革人机交互方式，有望在强交互性场景中催生现象级应用。

海外文本编辑类应用表现亮眼，国内有望复制海外发展路径。从4月全球访问量前 100 网页版 Al 应用来看，可分为基于大语言模型的文本编辑奏和代码编程类应用，以及基于多模态模型的图像类和音视频/游戏类应用，共四大类。其中文本编辑类因为基础模型能力技术较为成熟，因此应用最成熟:数量占比达58%，单月访问量过亿的8个应用中占7个。此外，现阶段海内外应用仍存在较大差距:海外前十 A| 应用单月访问量总和为55 亿，而国内为1.2亿，头部产品 ChatGPT 单月访问量为18.6亿，国内Kimi 为2004万。但从过去3个月来看，海内外前十应用的总访问量差距正逐步缩小。

模型能力决定应用体量的下限，场景造配度决定上限。文本编辑类:海外访问量最高的是聊天机器人，其次是搜索引擎。因模型能力与场景适配度高，虚拟角色和教育应用体量上限较高:前者因容错率高有望随模型能力提升实现线性增长，而后者因容错率低需要模型出现较大迭代后方能实现体量突破。图像奏应用:多数应用集成了图像生成和编辑功能，未来有望通过加深与B端场景融合实现规模增长。音视频/游戏类:全球视频和游戏市场规模均超1万亿元，场景天花板高同时 A1 适配度高。但因受限于多模态模型能力，目前尚未有过亿的应用。未来在 AI 深度赋能行业创作工作流的同时，AIUGC 视频和 UGC 游戏将是C端现象级应用的重要方向。

1.模型层:大语言模型加深场景结合，多模态持续迭代

谷歌BERT开启大模型时代，ChatGPT推升发展热潮。1956年，达特茅斯研讨会正式提出人工智能，标志着人工智能学科诞生。此后60余年，专家系统、深度学习等关键技术不断成熟，为大模型发展奠定基础。回顾大模型发展历程，可分为以下三个阶段:1)大模型开端:2018年，谷歌发布3亿参数规模的自然语言处理模型BERT，标志着人工智能正式进入大模型时代。2)大模型探索:2020年，GPT-3发布，模型参数规模大幅提升至1750亿。随后，谷歌、微软和英伟达相继推出自然语言理解或生成模型，对大模型技术的探索持续推进。3)大模型热潮:2022年底，基于迭代后的GPT-3.5模型构建的ChatGPT发布,引起市场广泛关注,A1迎来新一轮发展热潮。此后,0penAl的GPT-4、谷歌的Gemini 1.5 Pro、Anthropic的Claude 3相继推出，不断提高大模型能力边界。

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