互联网行业：新质生产力加速AI+行业应用落地

　　第二十届三中全会提出要因地制宜发展新质生产力体制机制，促进各类生产要素向发展新质生产力集聚。在“加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展”的目标下，技术创新及革命性突破、实现高质量生产力效能提升，是先进生产力的核心要素。AI 及大模型与行业结合，对传统行业进行改造，同时培育新兴产业、布局建设未来产业，将最终实现完善的现代化产业体系。从技术成熟落地时间来看，办公、零售、客服、金融、营销、教育、文娱领域将率先迎来大模型场景落地，实现智能化转型。
　　长期来看，大模型对垂直行业的营收增量应远大于产业投入规模。从大模型带来生产力效益增量来看，麦肯锡报告认为生成式AI 在中国对先进制造、电子和半导体、消费品、能源、银行业带来的效益最大。从对垂直行业增益占行业规模比例来看，平均增收约1-2%（约7650 亿美元-1.2 万亿美元，占中国GDP 约4-6%），其中，对教育、医疗、高科技、保险、媒体与娱乐、电信等行业生产力的营收提升高于平均水平。根据艾瑞测算，2023 年AI 产业规模超2,100 亿元（人民币，下同），预计2024 年大模型技术突破将带来更多存量扩张与增量空间，加速AI 产业规模扩张，到2028 年AI 产业规模将达8,110 亿元，2023-28 年复合增速24%。
　　大模型商业化路径展望：B 端大模型虽迎来降价潮，但通过技术优化以及与提供商（云厂商等）其他产品交叉销售，仍能带来不错的收入增量。而受降价潮影响的创业者将通过垂直应用场景加速产品落地，同时通过与通用大模型的差异化竞争优势，继续推动行业理性发展。而C 端产品仍未见杀手级应用，现阶段C 端应用也仍以功能性尝试为主，或有待硬件迭代后探索更优可能。我们认为，AI 智能体或可能成为未来大模型商业化落地的重要支撑，其具备门槛低、生态潜力大的优点，只需调用已有API，根据不同场景数据训练的智能体可以更好地发挥数据价值和竞争优势。
　　我们梳理了近50 家AIGC 投融资案例，从投资标的看，通用大模型公司最受热捧，月之暗面、MiniMax、智谱AI 融资额领先，投后估值达25-30 亿美元。垂直行业应用领域中，金融、医疗、营销融资热度领先。对比互联网大厂布局，阿里、腾讯投资最为激进，目前中国估值超10 亿美元的5 家大模型独角兽公司中，阿里全部参投，腾讯参投4 家。除此之外，二者在垂直行业也多有布局。百度则将重心放在发展自有文心一言大模型，对外投资集中在垂直大模型应用以及大模型基础设施等方向。
　　投资启示：C 端机会主要在具备流量（丰富应用场景）和资金实力的大公司，如搜索、社交和图文/视频生成领域领先的互联网公司。行业仍在混沌状态，创业公司如能研发出真正具备普适、满足真实需求的杀手级应用仍有跑出机会。海外用户有更好的付费订阅习惯，出海也是具备运营能力公司的创业方向之一。B 端的机会主要在应用场景，看好已具备垂类行业经验、客户/数据积累和产品的公司，在大模型加持下，有望加速产品及标准化交付发展的能力，实现规模化扩展盈利增长。我们建议关注腾讯（700 HK）、阿里（BABA US）、百度（BIDU US）等互联网大厂AI 大模型的持续迭代，并对现有产品体系进行重塑，以及凭借行业经验和产品快速交付落地能力获取市场份额的垂类公司。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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