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计算机行业专题报告:国内外大模型流量分析行则将至-231013(23页).pdf

上传人: 起** 编号:143084 2023-10-17 23页 1.57MB

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1、分析师分析师张初晨张初晨登记编号:S1220523070001国内外大模型流量分析-行则将至计 算 机 团 队计 算 机 团 队 行 业 专 题 报 告行 业 专 题 报 告证券研究报告|计算机|2023年10月13日 大模型起步于桌面端大模型起步于桌面端,繁荣于移动端繁荣于移动端。对比国内外大模型流量来源,海外大模型来自于移动端的用户流量远高于国内大模型。OpenAI移动设备流量占比为45.9%,Bard为62.7%,国内讯飞星火及文心一言移动设备流量占比分别为16%和11%。参考国外大模型的发展,后续国内移动端大模型的应用预计进一步提升。国产大模型生态进一步丰富潜力大国产大模型生态进一步丰

2、富潜力大。5个国内大模型仍以直接流量为主。发布相对较早,知名度较高的文心一言和讯飞星火的自然搜索流量占比相对较高,分别为30.23%和20.71%。除字节豆包外,几个大模型的出站流量主要为本公司网站。五个大模型在外接社交网络、新闻、多媒体等内容方面已有一定的探索,目前占比不高。国外大模型在外链流量方面已经较为丰富。生态打通及多模态的推出对大模型流量产生明显正向推动生态打通及多模态的推出对大模型流量产生明显正向推动。OpenAI计划为ChatGPT的Plus用户和企业客户上新语音和视觉功能。9月中旬Bard进行了重要更新,将Bard模型集成到Google全套软件服务后,平均访问时长、页面浏览量、

3、每次访问页数等都见到明显的上升,9月底开始Bard模型页面浏览量和每次访问页数超过OpenAI。风险提示风险提示:行业竞争加剧风险、人工智能配套及监管政策不及预期、行业公司产品落地及市场拓展不及预期等。报告摘要23XgVnXhUdYmUrNsOmR6MdN6MoMmMpNmPiNrQmMkPoPsNaQoOwPMYmOnQMYqQxO政策积极推动人工智能产业发展政策积极推动人工智能产业发展。人工智能作为新时期国际竞争的重要领域,国内政策始终重视对人工智能产业的引导与鼓励。在政策推动下,国内人工智能产业预计维持高景气。中国企业在软件应用开发及产品化方面预计不输海外中国企业在软件应用开发及产品化方

4、面预计不输海外。主要由于:1)统一的大市场,人口红利优势,消费者需求结构多元;2)中国制造门类齐全,企业类型多样,公司降本增效需求相比国外同样旺盛。3)国内在推动数据要素改革方面较为领先,预计将有更多高质量数据支持模型迭代。4)中国有软件开发工程师红利,软件从业人数占世界的30%。1.1 国内人工智能行业监管法规落地,爆款应用出现临近奇点3图表1:国内众多大模型推出及迭代资料来源:各公司官网,腾讯新闻,新华网,澎湃新闻,方正证券研究所多家大模型通过备案,大模型商用化应用落地进度加快。多家大模型通过备案,大模型商用化应用落地进度加快。由于对大模型伦理及安全性的评估,国产大模型较长时间处于内测阶段

5、。大模型采取备案制而非审核制,反映出监管对于发展国内AI应用的积极态度。目前,国内有11家大模型陆续通过生成式人工智能服务管理暂行办法备案,首批于8月31日起向全社会公众开放服务。由于已有国外大模型商业化落地实践参考,叠加政策支持,国内大模型商业化进程预计加速。1.2 政策支持,模型商用化落地加速4图表2:国内人工智能产业相关支持政策资料来源:中国政府网、北京政府网、人民网,方正证券研究所政策政策发布时间发布时间内容内容生成式人工智能服务管理暂行办法2023.7鼓励生成式人工智能算法、框架、芯片及配套软件平台等基础技术的自主创新,平等互利开展国际交流与合作,参与生成式人工智能相关国际规则制定。

6、推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。促进算力资源协同共享,提升算力资源利用效能。推动公共数据分类分级有序开放,扩展高质量的公共训练数据资源。鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025年)2023.5到2025年,人工智能核心产业规模达到3000 亿元,持续保持10%以上增长,辐射产业规模超过1万亿元。人工智能领军企业科研投入持续增加,初创企业数量不断增长,企业总数保持国内领先,新培育独角兽企业5-10家。生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)2023.4首次明确了生成式人工智能“提供者”内

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本文主要分析了国内外大模型的流量情况。关键点如下: 1. 国内大模型起步于桌面端,移动端流量占比相对较低,如讯飞星火和文心一言的移动端流量占比分别为16%和11%。 2. 国内大模型生态正在进一步丰富,目前主要流量来源为自然流量,没有付费流量。 3. 海外大模型如OpenAI和Bard的移动端流量占比远高于国内,分别为45.9%和62.7%。 4. 海外大模型如OpenAI和Bard的用户性别结构更加均衡,年龄分布以18-34岁为主。 5. 海外大模型如Bard通过与Google全家桶的集成,提升了用户粘性,页面浏览量和每次访问页数有显著增长。 6. 国内大模型如文心一言和讯飞星火在海外市场的推广相对较快,在美国、日本、中国台湾和中国香港的流量占比相对较高。
国内外大模型流量差异原因是什么? 国内大模型商业化模式有哪些探索? 海外大模型如何提升用户粘性?
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