AI百页系列：AI应用，难点、痛点与未来
AI应用的难点/痛点在哪
1）移动互联网应用靠硬件终端革新，内容思路更多是平移PC，而AI应用需极致场景细分+垂类模型迭代
2）目前少有爆款，但各领域“多点开花”，尤其“妙鸭”等图像视频工具。后续微软Copilot正式上线，有望成首个全球级AI爆款
3）开发仍有门槛？MetaLlama2开源+商用，有望再降应用开发门槛
未来：B端“效率”先行，C端长期空间大
1）付费意愿：B端效率型产品，本质是计算题—AI带来的长期回报大于购买成本，则购买意愿就大。C端是创造“使用场景”和“用户需求”才能催生付费意愿
2）付费能力：微软Copilot、Salesforce等提价幅度远超预期，企业付费能力远高于个人ØToB方向看好办公、金融、营销等方向，ToC看好教育、游戏、社交等方向。
自生成式AI席卷各行业来，市场对AI应用发展的预期高涨，但AI应用似乎陷入“增长难题”，我们试图找出痛点/难点，并展望发展。
痛点与难点？
1、AI应用的“理想VS现实”——不同于移动互联网，AI应用需极致的场景细分/垂类模型迭代。移动互联网应用爆发，更多是硬件终端革新。而AI应用则需拆解不同场景的流程、迭代垂类模型。
2、ChatGPT流量下滑？应结合C端付费插件+B端的API接口，进行全量判断。预计随插件数量提升、代码解释器等新功能上线，以及更多B端客户接入Azure云，实际流量预计增长。
3、没有出圈产品？虽然目前没有爆款型产品，但各细分领域“多点开花”。尤其在图像和视频领域，自2022年底以来，呈现类似移动互联网早期时，频繁出现短暂出圈应用，我们预计这是AIGC应用爆发早期的重要标志。随着微软Copilot定价及后续正式上线，有望成首个AI爆款应用。
4、开发仍有门槛？MetaLlama2开源+商用，有望成大模型领域的“安卓系统”，再推动应用爆发
【内容看点】
- AI应用发展的难点、痛点
- 爆发节点？前期产品铺垫+迭代是必需
- ToB应用：为“效率”买单，ARPU提振立竿见影
- ToC应用：以“体验”为先，长期变现空间更大
来源：中信建投证券
报告内容节选如下：
资料下载方式：公众号《侠说》，www.guotaixia.com