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中信证券:如何看待ChatGPT近期热度持续回落?

激石外汇2023-07-07 12:03:56外汇资讯178

激石Pepperstone(https://www.paraat.net/)报道:

近期ChatGPT热度明显下滑。据SimilarWeb数据,6月全球用户访问量环比-9.7%,市场因此对本轮大语言模型驱动的AI浪潮产生一定质疑。

我们分析认为,ChatGPT用户流量下滑主要源于个人用户新鲜感降低,以及OpenAI主动调整运营策略(算力资源成本约束)、将重心转向2B领域等,最为直观的证据便是:目前ChatGPT相关插件、开发工具链继续保持较高热度,同时大部分欧美软件企业产品开始全面融入生成式AI。

长期维度,大语言模型在提高生产效率方面具有天然优势,企业市场相对细分的应用场景,叠加企业各自独有的场景&业务数据等,料将使得大语言模型在2B领域发展进程和市场空间,显著优于2C市场,而微软提出的Copilot将是最为可行的落地方式。

我们持续看好全球AI产业的发展进程,并建议在下半年重点关注美股软件企业在AI领域的进展及相应投资机会。

事件背景

自2022年11月以来持续火爆的ChatGPT热度在近段时间出现了明显下滑。据SimilarWeb的数据,2023年前五个月ChatGPT全球访问量环比增幅分别为131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%,而6月份数据为环比下降9.7%,首次出现负增长。此外据路透社6月17日的报道,用户对ChatGPT的负面评价开始增多,例如GPT的回答质量较年初下滑、新鲜感过后对ChatGPT缺少实际使用场景等。资本市场因此对ChatGPT乃至本轮AI大模型的增长动力产生一定质疑。我们分析认为,ChatGPT热度的下降除了个人用户层面因素外,OpenAI运营策略的主动调整、持续聚焦2B领域发展为主要因素,我们持续看好全球AI产业的发展和投资机会。

ChatGPT的爆火与困境

主要面对ToC端用户,年初的流量爆发由用户新鲜感与社交网络快速传播而导致。

根据SimilarWeb的数据显示,ChatGPT自2022年11月在美国推出,仅在短短2个月内活跃用户规模便突破1亿大关。

年初的流量爆发主要由ToC端的用户所推动,ChatGPT远超前代的用户体验给予了用户极大的新鲜感,并通过TikTok等社交媒体迅速传播。根据Google热度指数,从2022年10月至2023年4月“AI”关键词的热度增长了267%。

但紧接着从5月开始,“AI”关键词的热度增长趋于停滞,并在5月14日至5月21日这一周内出现了近一年来的最大幅度下滑。普通用户经过半年的新闻报道以及实际体验对本轮大语言模型AI的能力与特点拥有了最基本的了解,新鲜感不再刺激大量用户重新涌入ChatGPT之中。同时ChatGPT除了实时问答的亮点外,主要的使用场景仍是文字归纳、翻译、文字补全等偏办公类用途,对于大多数个人用户而言并没有较强的需求黏性。

OpenAI运营策略:持续优化成本,重点转向2B领域

OpenAI在这半年中除了推出GPT Plus服务外,并没有在面向ToC用户的场景中做出更多的额外优化。

相反根据此前路透社的报道,OpenAI可能在今年上半年不断缩减ChatGPT推理时使用的算力,从而导致用户体感回答质量出现下滑。

从OpenAI的角度看,这一决策主要仍然是因为最初版本的ChatGPT成本过高,根据我们2023年2月28日在《英伟达(NVDA.OQ)深度跟踪报告:从ChatGPT看英伟达AI业务的短期弹性、中期空间》中的测算,ChatGPT初始版本的单次推理成本约0.8美分。面对上亿级别的用户访问,OpenAI很难在如此高的成本之下实现盈利,采取蒸馏小模型或者缩减推理使用算力的举措成为了必然选择,但与此同时带来的代价是回答质量出现下滑。根据Humanloop CEO Raza Habib对OpenAI CEO Sam Altman的最新访谈,OpenAI最近季度的工作内容将重点发展面向企业的API服务以及继续深化与微软的合作。

ChatGPT发展启示

大语言模型目前在ToC端盈利场景仍需持续探索,ToB料将是产业中短期发力的重点。

尽管2023年3月发布的GPT-4已经是支持图片与文字的多模态模型,但受限于成本与准确率图片模态始终没有开放给个人用户使用。因此目前的ChatGPT仍然是一个纯文字模态的入口,同时因为算力限制对文字的记忆连贯性不够。这样的产品在ToC缺少足够的竞争力:只有对纯文字工作有强需求的用户才能保持对其的使用率,同时因为算力以及网络的原因,接入端口并不友善,个人用户体验较差。从长期来看,ToB将会是更加适合大语言模型的赛道。例如与微软Office 365结合的Copilot在企业办公场景下有着天然良好的适配性,而通过API提供服务的方式减轻了OpenAI硬件与网络端的需求,并提供给了企业用户更多的定制化空间。相较于ToC赛道,聚焦ToB将会带来更广阔的发展空间。         

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