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AI应用成本快速下降，MaaS模式下商用空间有望打开

核心内容

本报告分析了AI大模型在MaaS（Model as a Service）模式下的商业化潜力，指出随着技术进步和成本下降，AI驱动的搜索服务、自然语言处理、数据生成等应用已具备商业化条件，未来市场空间广阔。同时，报告提出了围绕AI商业化三大主线的投资建议，并提示了相关风险。

主要观点

1. 模型成本大幅下降，MaaS模式具备商业化潜力

• ChatGPT单次搜索成本接近商业化要求：基于OneFlow测算，ChatGPT驱动的单次搜索成本约为0.0066美元，远低于Google搜索的0.055美元，具备显著的市场竞争力。
• 技术迭代提升模型效率：GPT 3.5 Turbo在各项指标上均实现优化，成本较GPT3 Davinci下降约90%，响应速度提升1.44倍，准确率在数学、情感分析等领域显著提高。
• 多样化模型选择加速商用进程：OpenAI提供多种模型接口，满足不同应用场景下的定制化需求，推动AI技术在实际业务中的应用。

2. MaaS模式具备竞争优势，商业空间广阔

• OpenAI收费模式优于AWS Comprehend：在相同假设下，OpenAI的收费方案成本显著低于AWS，特别是在模型推理和训练方面。
• 微软加速AI与业务生态融合：微软推出集成ChatGPT的Bing搜索和Edge浏览器，Teams高级版引入AI功能，预计可带来23.52亿美元年收入。
• 百度构建AI大模型生态：百度推出“文心”大模型，覆盖NLP、CV、跨模态、生物计算等多领域，并已吸引多个行业企业加入其AI生态。

3. 投资建议：围绕AI商业化三大主线

• 关注底层算法模型核心技术优势的厂商：
  • 推荐：拓尔思（中文NLP龙头）、科大讯飞（智能语音处理及合成）；
  • 建议关注：谷歌（DeepMind）、微软（OpenAI、ChatGPT）、Meta（OPT模型）、百度（“文心”模型）、腾讯、浪潮信息（“源”大模型）。
• 关注细分赛道下兼具场景理解与AI布局优势的垂类厂商：
  • 推荐：海康威视（智能物联领域龙头）；
  • 建议关注：云从科技（智慧城市）、格灵深瞳（智慧金融）、金山办公（办公）、万兴科技（AI绘画）、商汤（智慧安防）。
• 关注AI数据、算力等基础设施：
  • 推荐：海天瑞声（AI训练数据龙头）；
  • 建议关注：英伟达（GPU）、寒武纪（AI芯片）。

关键信息

• MaaS模式成为AI商业化核心路径：通过降低使用成本、提升服务效率，MaaS模式有望成为AI大模型提供商的主要商业模式。
• 技术进步推动商业化落地：随着模型准确度提升、数据调用需求减少和算力优化，AI应用成本持续下降，商业化进程加速。
• 市场空间广阔：微软、百度等企业已布局多个AI应用场景，如办公、搜索、金融、媒体等，AI商业化应用前景乐观。

风险提示

• AI技术迭代不及预期；
• AI商业化产品发布进度不及预期；
• 政策不确定性可能影响行业发展；
• 下游市场接受度存在不确定性。

行业评级

• 看好（维持）：AI商业化已进入拐点，MaaS模式有望打开广阔市场空间。

结论

本报告认为，AI大模型在MaaS模式下具备显著的商业化潜力，随着技术进步和成本下降，其在搜索、自然语言处理、数据生成等领域的应用将加速落地。建议投资者关注具备核心技术优势的AI模型提供商、垂直赛道AI应用厂商以及AI数据与算力基础设施企业，把握AI商业化带来的投资机会。