一、从人工智能涉及的纵深来讲，小到分子、原子、中子、粒子。。。，大到宇宙的奥秘，这些研究都是无极限的；
二、从空间上来讲，首先北美崛起，然后会输送和辐射到全球各地，黄教主刚提出来的“国家自主AⅠ”就是一个印证；
三、从复杂程度来讲，AⅠ从最简单的文字、语音，到图片、短视频，再到实时视频，无论是训练端还是推理端，对算力和存储的要求都将是几何级的增长；
四、从行业渗透上来讲，人工智能将渗透到各行各业，在不久的未来，AⅠ会像水电一样普及；
五、从时间维度上讲，历次工业（科技）革命，都历时几十年至上百年，而作为第四次工业革命的AⅠ，也将历时三十年、五十年，甚至更久
自 2022 年底 OpenAI 发布 ChatGPT 至今已逾一年，本轮 AI 革命迭代衍生的强大模型能力也逐渐在商业化场景中得到初步应用。我们认为，AI 大模型目前的商业模式大致可分为以下四类：
AI 基座模型——提供按量收费服务：提供底层模型接口的大模型厂商，一般按照 tokens 计费与订阅制收费；面向 C 端主要以聊天机器人为主，面向 B、G 端开放模型接口或提供定制化开发服务，代表案例包括 GPT 系列模型、文心一言、讯飞星火、通义千问、腾讯混元等。目前国内大模型厂商按 tokens 计费或收取订阅制费用的价格都明显低于 OpenAI，预计随模型性能持续改进，收费价差有望缩窄。
AI 赋能产品——带来需求与价格增长：基于公司原有产品提供 AI 功能，可推动量与价两方面的提升。面向 B 端，工业软件是典型的量价齐升场景，在 CAD\CAM\EDA\MOM 等领域，AI 可节约工业设计时间、改善加工精细化程度、提升运转效率等，同时有助于软件正版化率的提升，代表公司包括 Synopsys、SolidCAM、Autodesk、PTC等。面向 C 端主要以消费硬件（学习机、AIPC 等）与创意软件为主，代表公司包括科大讯飞、万兴科技、福昕软件、Adobe 等。AI 推广带来 Deepfake 问题，以海外 Deep Media、国内美亚柏科为代表的公司致力于为 G 端监管机构提供合规审核方案，落地形式以项目制或硬件销售为主。
AI 带来流量增长——收取广告费用：通过 AI 功能吸引形成用户客群实现流量积累，并通过广告方式将流量变现。
目前 Google、微软等厂商已经形成了较为成熟的广告变现模式，引入 AI 功能可进一步巩固平台的广告投放吸引力。此外，初创类 AI 应用也具备流量积累能力，Codeway 旗下的 Chat & Ask AI APP 下载量超过 2,500 万次，已实现每月数百万元的广告收入。
AI 对内赋能——帮助企业降本增效：通过 AI 赋能对公司内部进行降本增效，降本主要体现为人效层面的改善，增效主要体现在对原有业务流程的优化，代表案例包括 Duolingo、Google 等。
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