ChatGPT 的流量去哪了？
我们认为对 ChatGPT 流量的统计存在显著低估；同时，仅通过应用访问量判断 AI 市场热度的观点，并未深刻理解 Open AI等巨头的商业战略和产业发展。我们认为，所谓 ChatGPT 的“流量瓶颈”，主要由以下三方面原因导致，分别是 1、OpenAI 战略，流量高低在 API 结构；2、算力短缺；3、访问时长（ChatGPT 限流）+访问人数（部分地区封锁账号）。
Open Al的战略是避免与客户竞争争夺流量,希望更多客户接入API, ChatGPT的愿景是成为一个超级智能的工作助手。我们认为今年席卷的Al浪潮本质上是生产力的革命,一个爆款现象级应用的流量暴涨仅仅是一个产业开启的前奏。关注第二第三梯队应用发展更能够客观感受到整个行业的繁荣。OpenAl 受限于 GPU，算力仍为稀缺资源，整体行业需求依旧有较大释放空间。OpenAl存在对一些地区产品使用的限制,我们认为若将来未覆盖市场进一步开放,有望看到流量的二次增长曲线。
我们判断Al的趋势正从供给侧转向应用侧。大模型具有“预训练+精调”等功能,显著降低Al开发门槛,即“低成本”和“高效率”。模型侧,以Open Al 为例,模型迭代进度明显加快, GPT-4、多模态、Al生成图片、AI生成视频等算法逐步点燃Al领域,模型迭代速度持续加快,我国大模型“自研热”持续,自研速度处于加速状态。因此我们认为在供给侧持续高爆发的情况下，应用侧有望爆发，服务场景进一步拓宽,成为真正意义上解放生产力的双手，我们认为数据有望成为应用侧的核心壁垒。
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