新質生產力加速AI+行業應用落地.pdf

上傳者：講**
時間：2024/07/26
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新質生產力加速AI+行業應用落地。第二十屆三中全會提出要因地制宜發展新質生產力體制機制，促進各類生產要素向發展新質生產力集聚。在“加快發展新質生產力，扎實推進高質量發展”的目標下，技術創新及革命性突破、實現高質量生產力效能提升，是先進生產力的核心要素。AI及大模型與行業結合，對傳統行業進行改造，同時培育新興產業、布局建設未來產業，將最終實現完善的現代化產業體系。從技術成熟落地時間來看，辦公、零售、客服、金融、營銷、教育、文娛領域將率先迎來大模型場景落地，實現智能化轉型。

長期來看，大模型對垂直行業的營收增量應遠大于產業投入規模。從大模型帶來生產力效益增量來看，麥肯錫報告認為生成式AI在中國對先進制造、電子和半導體、消費品、能源、銀行業帶來的效益最大。從對垂直行業增益占行業規模比例來看，平均增收約1-2%（約7650億美元-1.2萬億美元，占中國GDP 約4-6%），其中，對教育、醫療、高科技、保險、媒體與娛樂、電信等行業生產力的營收提升高于平均水平。根據艾瑞測算， 2023 年AI 產業規模超2,100億元（人民幣，下同），預計2024年大模型技術突破將帶來更多存量擴張與增量空間，加速AI產業規模擴張，到 2028 年AI 產業規模將達8,110億元，2023-28年復合增速24%。

大模型商業化路徑展望：B端大模型雖迎來降價潮，但通過技術優化以及與提供商（云廠商等）其他產品交叉銷售，仍能帶來不錯的收入增量。而受降價潮影響的創業者將通過垂直應用場景加速產品落地，同時通過與通用大模型的差異化競爭優勢，繼續推動行業理性發展。而C端產品仍未見殺手級應用，現階段C端應用也仍以功能性嘗試為主，或有待硬件迭代后探索更優可能。我們認為，AI 智能體或可能成為未來大模型商業化落地的重要支撐，其具備門檻低、生態潛力大的優點，只需調用已有API，根據不同場景數據訓練的智能體可以更好地發揮數據價值和競爭優勢。

我們梳理了近50家AIGC投融資案例，從投資標的看，通用大模型公司最受熱捧，月之暗面、MiniMax、智譜AI融資額領先，投后估值達25-30億美元。垂直行業應用領域中，金融、醫療、營銷融資熱度領先。對比互聯網大廠布局，阿里、騰訊投資最為激進，目前中國估值超10億美元的5家大模型獨角獸公司中，阿里全部參投，騰訊參投4家。除此之外，二者在垂直行業也多有布局。百度則將重心放在發展自有文心一言大模型，對外投資集中在垂直大模型應用以及大模型基礎設施等方向。