华泰证券-AI大模型商业模式思考-240513

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证券研究报告

电子

AI 大模型商业模式思考

华泰研究

电子增持 (维持

)

研究员黄乐平，

PhD

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SFC No. AUZ066

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+(852) 3658 6000

研究员郭春杏

SAC No. S0570524010002

SFC No. BTP481

guochunxing@htsc.com

+(86) 21 2897 2228

联系人权鹤阳

SAC No. S0570122070045

SFC No. BTV779

quanheyang@htsc.com

+(86) 21 2897 2228

行业走势图

资料来源：Wind，华泰研究

2024 年5月13 日│中国内地

专题研究

AI 大模型商业模式思考

本篇报告，我们通过对海内外 AI 大模型企业的研究，提供对 AI 大模型商

业模式的思考框架：1）基础大模型未来的竞争格局方面，或赢者通吃，或

国内外分别寡头竞争，而行业大模型则有望百花齐放；2）本轮 AI 应用中，

“AI+”还是“+AI”能够取胜需要根据场景具体讨论，取决于 AI 在业务流

程中是否具有护城河，以及 AI 在业务价值链的占比；3）开源模型和闭源

模型在未来较长一段时间内将形成相互摇摆的博弈格局。

基础大模型或国内外各形成寡头竞争格局，行业大模型百花齐放

目前，“基础大模型→行业大模型→终端应用”的大模型路线非常清晰。训

练基础大模型的高成本和高技术壁垒，决定了科技巨头或成为主要玩家。

目前基础模型仍处于军备竞争的阶段，未来的竞争格局有两种可能：1）赢

者通吃；2）国内外多个大赢家共存。行业大模型的市场潜力较大，关键在

于对行业的 Know-How。未来行业大模型很可能是一个百花齐放的市场。

以头部玩家提供的基础大模型为底座，未来可能产生专门精调行业大模型

的公司，凭借对垂直领域的 Know-How 深耕某一赛道的行业大模型；在垂

直领域积累已久的公司，具备入局该垂直领域行业大模型的先发优势。

AI+还是+AI：关注 AI 是否具有护城河及全业务流程价值链占比

“AI+”（以 AI 技术赋能行业的科技企业）还是“+AI”（采用 AI 技术的传统企

业）能够胜出是上一轮 AI 投资最大的争议。我们认为在本轮以大模型为代

表的创新周期中，选择“AI+”还是“+AI”有以下关注点：1）AI 在全业务流程

价值链的比例；2）业务中 AI 是否具有护城河。本轮“+AI”和“AI+”都可能获

得可观价值，“+AI”赋能众多传统业务，“AI+”更可能重塑行业。对于“+AI”，

传统行业众多，意味着“+AI”的落地场景众多，传统行业体量大，赋能的新

增价值将产生规模效应。对于“AI+”，算力、算法、数据等壁垒较高，有较

高的进入门槛，先发优势明显。

开源模型 vs 闭源模型

海外头部厂商中，OpenAI 和谷歌闭源模型领先，Meta 凭借开源模型独树

一帜。开源大模型具备低成本高效落地、技术迭代迅速以及可私有化部署

的属性，解决闭源大模型应用痛点随着以 Llama 为代表的高性能开源大模

型的出现，对于垂直行业应用公司来讲，从头训练大模型的模式的意义正

在下降。开源模式将蚕食闭源模型一定的市场份额，两者在未来较长一段

时间内将形成相互摇摆的博弈格局。

投资观点：算力基础设施->硬件载体->大模型平台->应用

从投资角度，建议按照算力基础设施->硬件载体->大模型平台->应用的顺

序寻找受益标的。AI 大模型推动算力需求快速增长，基础设施的业绩成长

可预见性最高，主要产业链环节包括计算芯片、服务器、数据中心等。交

互终端次之，AI 手机、AI PC 是当前大模型应用的主要载体。未来看好大

模型能力提升推动 AR/VR，无人驾驶车，机器人等成为下一代硬件载体的

潜力。大模型平台是当下产业发展趋势中最核心的一环，看好 MaaS 成为

AI 大模型时代新的商业模式。AI 大模型最大的投资机会在应用。看好大模

型在搜索，电商零售，办公，金融、医药等行业率先落地。

风险提示：AI 及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖

个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公

司、该股票的推荐或覆盖。

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May-23 Sep-23 Jan-24 May-24

(%) 电子沪深300

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AI 大模型商业模式思考

本篇报告，我们通过对海内外 AI 大模型企业的研究，提供对 AI 大模型商业模式的思考框

架：1）基础大模型未来的竞争格局方面，或赢者通吃，或国内外分别寡头竞争，而行业

大模型则有望百花齐放；2）本轮 AI 应用中，“AI+”还是“+AI”能够取胜需要根据场景

具体讨论，取决于 AI 在业务流程中是否具有护城河，以及 AI 在业务价值链的占比；3）开

源模型和闭源模型在未来较长一段时间内将形成相互摇摆的博弈格局。

图表1：海外科技巨头 AI 大模型布局

资料来源：公司官网，华泰研究

“基础大模型→行业大模型→终端应用”的大模型应用路线日渐清晰

AI 大模型的应用路线日渐清晰，大致途径为“基础大模型→行业大模型→终端应用”。

基础大模型，也称为通用大模型，是通过基于海量通用数据进行预训练而得到的。其优点

在于拥有强大的泛化能力。基础大模型通常利用大算力和拥有大量参数的深度学习算法，

在大量无标注的通用数据上进行预训练，从而形成能够“举一反三”的泛化能力，相当于

AI 完成了“通识教育”。基础大模型将 AI 的开发应用从“小作坊”带入“大工业”时代，

但由于缺乏特定场景的语料和数据集的训练及模型调优，因此在特定场景下的“专业度”

还有待提高。

行业大模型是在基础大模型的基础上，进一步融合行业数据、知识和专家经验，从而有效

提升模型的表现和可控性。其优点在于更为专业，并对于不同的应用场景具有更强的适配

性。目前，在金融、能源、制造、传媒等领域，已经有部分头部企业与科技公司或科研单

位联合发布了行业大模型。

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图表2：基础大模型+行业大模型，泛化性与专业性结合赋能各行各业

资料来源：百度文心大模型官微，IDC《2022 中国大模型发展白皮书》，创新工场，华泰研究

大模型的竞争者越来越多，既有 OpenAI（未上市）、微软（MSFT US）、谷歌（GOOG

US/GOOGL US）、百度（9888 HK/BIDU US）、腾讯（700 HK）、阿里（9988 HK/BABA

US）、商汤（20 HK）等科技企业，又有智谱（未上市）、月之暗面（未上市）等初创企业，

以及英伟达等芯片厂商。随着大模型被越来越多的消费者及企业接受，未来的市场竞争格

局将决定大模型生态系统的发展空间和最终赢家。由于基础大模型与行业大模型存在差异，

这两类大模型最终可能形成不同的竞争格局。

随着大模型在更多应用端的渗透，科技企业关于大模型的军备竞赛已经从基础大模型延伸

到行业大模型。例如，国内的百度文心、阿里通义、腾讯混元、华为盘古等大模型体系中

均覆盖了基础大模型和行业大模型。

开源模型 vs 闭源模型

开源模型异军突起，给闭源模型带来猛烈冲击。海外市场中，OpenAI 和谷歌闭源模型领

先，Meta 凭借开源模型 Llama 系列模型独树一帜；国内市场中，百度、腾讯、阿里等互

联网大厂持续迭代自研闭源模型，同时阿里通义千问 7B、GLM-130B、书生浦语 7B、百

川13B 等模型宣布商业开源。

我们认为，随着以 Llama 为代表的高性能开源大模型的出现，对于垂直行业应用公司来讲，

从头训练大模型的模式的意义正在下降，我们已经看到部分垂直应用公司转而采取开源模

型+矢量数据库的形式，解决特定应用场景和问题。开源模式将蚕食闭源模式一定的市场

份额，两者在未来较长一段时间内或将形成相互摇摆的博弈格局。

以Llama 为代表的的前沿开源模型性能优异。以Meta 2024 年4月发布的 Llama 3 为例，

其分为大中小三个版本，相比其他模型：小规模的 8B 模型效果比同类大小的模型 Mistral

7B、Gemma 7B 略好或基本持平；中等规模的 70B 模型效果比 Gemini Pro 1.5、Claude

3 Sonnet 略好或相当，并超过 GPT-3.5；最大的 400B 模型仍在训练过程中，设计目标是

多模态、多语言，根据 Meta 公布的目前训练数据，其性能与 GPT-4 相当。

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免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。1证券研究报告电子AI大模型商业模式思考华泰研究电子增持(维持)研究员黄乐平，PhDSACNo.S0570521050001SFCNo.AUZ066leping.huang@htsc.com+(852)36586000研究员郭春杏SACNo.S0570524010002SFCNo.BTP481guochunxing@htsc.com+(86)2128972228联系人权鹤阳SACNo.S0570122070045SFCNo.BTV779quanheyang@htsc.com+(86)2128972228行业走势图资料来源：Wind，华...

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