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AI百页系列:AI应用,难点、痛点与未来

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AI应用的难点/痛点在哪

1)移动互联网应用靠硬件终端革新,内容思路更多是平移PC,而AI应用需极致场景细分+垂类模型迭代

2)目前少有爆款,但各领域“多点开花”,尤其“妙鸭”等图像视频工具。后续微软Copilot正式上线,有望成首个全球级AI爆款

3)开发仍有门槛?MetaLlama2开源+商用,有望再降应用开发门槛

未来:B端“效率”先行,C端长期空间大

1)付费意愿:B端效率型产品,本质是计算题—AI带来的长期回报大于购买成本,则购买意愿就大。C端是创造“使用场景”和“用户需求”才能催生付费意愿

2)付费能力:微软Copilot、Salesforce等提价幅度远超预期,企业付费能力远高于个人ØToB方向看好办公、金融、营销等方向,ToC看好教育、游戏、社交等方向。

自生成式AI席卷各行业来,市场对AI应用发展的预期高涨,但AI应用似乎陷入“增长难题”,我们试图找出痛点/难点,并展望发展。

痛点与难点?

1、AI应用的“理想VS现实”——不同于移动互联网,AI应用需极致的场景细分/垂类模型迭代。移动互联网应用爆发,更多是硬件终端革新。而AI应用则需拆解不同场景的流程、迭代垂类模型。

2、ChatGPT流量下滑?应结合C端付费插件+B端的API接口,进行全量判断。预计随插件数量提升、代码解释器等新功能上线,以及更多B端客户接入Azure云,实际流量预计增长。

3、没有出圈产品?虽然目前没有爆款型产品,但各细分领域“多点开花”。尤其在图像和视频领域,自2022年底以来,呈现类似移动互联网早期时,频繁出现短暂出圈应用,我们预计这是AIGC应用爆发早期的重要标志。随着微软Copilot定价及后续正式上线,有望成首个AI爆款应用。

4、开发仍有门槛?MetaLlama2开源+商用,有望成大模型领域的“安卓系统”,再推动应用爆发

【内容看点】

  1. AI应用发展的难点、痛点

  2. 爆发节点?前期产品铺垫+迭代是必需

  3. ToB应用:为“效率”买单,ARPU提振立竿见影

  4. ToC应用:以“体验”为先,长期变现空间更大

来源:中信建投证券

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报告内容节选如下:

资料下载方式:公众号《侠说》,www.guotaixia.com

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