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國泰君安最新研報表示，尋找AI大模型原生應(yīng)用，一般企業(yè)需著重關(guān)注“封閉長尾”場景。相比于提升解決單點問題的準確度，大模型的更大意義或在于IT開發(fā)范式的轉(zhuǎn)換。同時擁有AI大模型和垂直場景的廠商非常稀缺。繼續(xù)推薦金山辦公、科大訊飛?？拼笥嶏w：同時擁有AI大模型與諸多行業(yè)數(shù)據(jù)的稀缺標的。采用“1+N”架構(gòu)，將大模型落地于教育、醫(yī)療、人機交互、辦公等多個行業(yè)，5月6日已發(fā)布星火大模型。金山辦公：公司是國產(chǎn)辦公軟件龍頭，全力發(fā)力AI戰(zhàn)略，加大AI人才投入力度，與微軟有直接映射關(guān)系。

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【計算機】重點關(guān)注AI大模型原生應(yīng)用，優(yōu)選兼具模型與垂直場景的廠商

尋找AI大模型原生應(yīng)用，一般企業(yè)需著重關(guān)注“封閉長尾”場景。1）目前市場中尋找大模型落地場景的方式基本上是基于以往場景的線性外推，即“怎么樣把已經(jīng)能做的事情做得更好”。但事實上，以往的每次技術(shù)革新最終都帶來了一些“原生”的產(chǎn)品形態(tài)和落地場景。我們認為，相對于對于原有產(chǎn)品的賦能，大模型更大的價值或許在于幫助我們解決一些之前無法解決的問題。2）在封閉場景中，相對于模型能力而言，數(shù)據(jù)獲取能力更重要，渠道和行業(yè)語料的擁有者會有更強的話語權(quán)。而對于一個開放性的場景來說，大模型廠商話語權(quán)更重。在這類場景中，“被賦能企業(yè)”只有不斷產(chǎn)生新的應(yīng)用創(chuàng)意才能持續(xù)保持競爭力，否則就有被大模型廠商“吃掉”的風(fēng)險，或面臨市場上同類產(chǎn)品的同質(zhì)化競爭。而持續(xù)產(chǎn)生新的創(chuàng)意顯然并不容易。

相比于提升解決單點問題的準確度，大模型的更大意義或在于IT開發(fā)范式的轉(zhuǎn)換。無論是大模型還是場景化模型，依然是基于統(tǒng)計學(xué)框架，暫時無法徹底解決AI能力的不可解釋性問題，這就意味著它在一些對于corner case敏感的場景下落地仍舊會非常受限。我們認為，大模型的潛力更多體現(xiàn)在兩個方面：第一，幫助我們解決一些此前無法解決的單點問題；第二，大模型有望徹底改變IT開發(fā)范式，通過改變交互方式的手段提升垂域產(chǎn)品的標準化程度。

同時擁有AI大模型和垂直場景的廠商非常稀缺。1）構(gòu)建一個好用的大模型仍然有諸多壁壘，包括但不限于：資本開支，這是最顯而易見的一個壁壘；工程化能力，在訓(xùn)練和處理數(shù)據(jù)的過程中包含了非常多的工藝技巧。2）大模型所帶來的“技術(shù)平民化”趨勢并不會導(dǎo)致場景化模型時代領(lǐng)先的玩家被快速顛覆。我們認為，在封閉場景中，數(shù)據(jù)和特定類型的機構(gòu)深度綁定，“模型蒸餾”所需要的數(shù)據(jù)不容易獲得，數(shù)據(jù)和渠道比模型能力本身更重要。3）同時擁有大模型和垂域場景數(shù)據(jù)的公司具有諸多優(yōu)勢：包括配合度優(yōu)勢、迭代效率優(yōu)勢、差異化優(yōu)勢等。

繼續(xù)推薦金山辦公、科大訊飛。科大訊飛：同時擁有AI大模型與諸多行業(yè)數(shù)據(jù)的稀缺標的。采用“1+N”架構(gòu)，將大模型落地于教育、醫(yī)療、人機交互、辦公等多個行業(yè)，5月6日已發(fā)布星火大模型。金山辦公：公司是國產(chǎn)辦公軟件龍頭，全力發(fā)力AI戰(zhàn)略，加大AI人才投入力度，與微軟有直接映射關(guān)系。

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