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计算机行业深度报告:基于2023年福布斯AI50应用流量的跟踪研究海外AI应用发展行至何处?-240204(39页).pdf

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1、分析师分析师张初晨张初晨登记编号:S1220523070001海外AI应用发展行至何处?基于2023年福布斯AI 50应用流量的跟踪研究计 算 机 团 队计 算 机 团 队 行 业 深 度 报 告行 业 深 度 报 告证券研究报告|计算机|2024年02月04日报告摘要本篇报告探讨的核心问题本篇报告探讨的核心问题:2023年是人工智能加速落地的一年。福布斯AI 50于4月公布,人工智能技术及通用大模型对相关应用的赋能,亦或是冲击如何?什么类型或领域的AI应用较早或明显受益大模型能力的快速迭代?对国内不同应用落地节奏及发展潜力如何看待?由桌面端向移动端灵活拓展是由桌面端向移动端灵活拓展是AIAI

2、模型应用发展的关键模型应用发展的关键。大模型起步于桌面端,繁荣于移动端。国外众多领域模型应用的移动端流量远高于桌面端,如OpenAI移动端流量占比为46%,文心一言为4%。当前国内模型生态仍需进一步丰富,星火、文心一言、通义千问有90%左右的出站流量为自家网站,OpenAI出站流量第一的Google流量占比仅为19%。知识图谱类场景的应用较快受益到知识图谱类场景的应用较快受益到NLPNLP模型的快速发展,中长期模型的快速发展,中长期AIAI应用壁垒或主要在数据、场景及客户积累应用壁垒或主要在数据、场景及客户积累。典型知识图谱场景如医疗、法律、问答交互场景,较清晰受益大语言模型的快速发展。由于先

3、发优势及客户习惯,Character.ai流量一直保持稳定。医疗和法律等场景专业性较强的应用,具有一定壁垒。生态打通及多模态的推出对模型应用流量产生明显正向推动生态打通及多模态的推出对模型应用流量产生明显正向推动。营销、搜索、客户、网安等偏生产工具的应用对生态合作更加重视。与微软的合作是Abnormal Security业务增长的重要动力,微软占其出站流量的70%。同时,由于缺乏生态,专注PPT生成的Tome的流量从7月开始快速下降。OpenAI及Bard在多模态功能更新后流量出现明显上升。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

4、。29ZxUwUmYjYbVqV8O9RbRsQoOsQrNeRoOsQlOpPpQaQoOzQwMsOnMMYoPoO1.AI大模型发展历程-起步阶段(1950-1980)3资料来源:头豹研究院,Frost&Sullivan,方正证券研究所19701970195919591969196919561956图灵测试图灵测试图灵在计算机械与智能一书中提出了一种测试机器是否具有智能的方法19501950自然语言处理自然语言处理推出首个自然语言处理模型,为之后自然语言处理技术的发展奠定基础机器学习机器学习Arthur Samuel 首次提出“机器学习”概念机器学习机器学习MIT推出MAC系统,标志着A

5、I进入机器学习时代达特茅斯会议达特茅斯会议AI 首次作为一个学科被提出1.AI大模型发展历程-深度学习(1980-2010)4资料来源:头豹研究院,Frost&Sullivan,方正证券研究所20062006199919992004200419941994富士通推出第一台语音识别功能的 PC,开启了语音识别商业化应用序幕语音识别语音识别19901990谷歌上市,其基于AI的搜索引警业务迅速扩张,成为全球最大的搜索引擎谷歌上市谷歌上市Yahoo!和 Altavista 成立,利用AI技术为用户提供网页搜索服务互联网搜索引擎互联网搜索引擎IBM 发布语音识别系统 ViaVoice 2,能够识别连续

6、语音,并实现自然语言交互ViaVoiceViaVoice 2 2NEC 研发出基于神经网络的图像识别系统,标志着 AI 在图像识别领域应用198419841986198619811981深度学习深度学习第一家基于AI的创业公司 MicroLink成立,专注文档自动分类、数据挖掘等AI技术的商业化应用预装如语音识别、专家系统等 AI 软件的 Apple Macintosh 和 IBM PC 面世,AI开始进入家庭应用市场杰弗里辛顿等人发表 Parallel Distributed Proccssing,提出多层感知机和反向传播算法,奠定深度学习其础图像识别图像识别家庭应用家庭应用第一家创业公司第

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本文主要探讨了2023年人工智能技术在各领域的应用发展情况。文章首先回顾了人工智能的发展历程,从1950年的图灵测试到2023年的大模型应用,人工智能技术经历了从理论到实践的转变。接着,文章分析了2023年福布斯AI 50榜单上的企业,这些企业涵盖了人工智能的各个领域,包括模型开发、数据分析、聊天机器人、医疗、网络安全、法律、营销、搜索等。文章指出,大模型的发展为人工智能应用提供了强大的支持,但不同领域和类型的应用在发展速度和受益程度上存在差异。例如,知识图谱类应用如医疗和法律领域较早受益于大模型的发展,而聊天机器人等应用则需要更强的用户交互和个性化调教。此外,文章还指出,人工智能技术的应用和发展也面临一定的风险,包括行业竞争加剧、政策监管和市场拓展等。总的来说,人工智能技术在各领域的应用正在加速发展,但同时也需要关注其潜在的风险和挑战。
2023年福布斯AI 50榜单中,哪些AI应用发展最快? 国内大模型厂商与国际大模型厂商相比,有哪些差距? AI在国防领域的应用有哪些特点?
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