AI 应用渗透率持续增长，落地场景多点开花
思瀚产业研究院    2024-11-28

1、AI 应用活跃度持续增长，应用场景得到认可，进入快速获客期

从 AI 应用的日活跃度数据看，ChatGPT 活跃度持续增长，其他 AI 聊天助手应用也保持增长态势，AI 应用渗透率不断提升。从国内市场看，头部应用如 Kimi、文心一言、通义千问、豆包等的活跃度也在不断提高，AI 聊天助手应用场景得到用户认可，进入快速获客期。

视频模型在快速发展阶段，闭源模型如 Runway 和可灵的活跃度较为稳定，新发模型对应用活跃度仍然有较大的提升。快手的可灵国际版实现了 AI 模型出海，属于现在可用模型中在海外的评价较高的视频生成模型。开源的视频模型也在出现，包括 Meta 的 Movie Gen和 Mochi 1。视频模型对算力需求的提升符合我们的预期，比如未量化版本的 Mochi 需要4 个 H100 才能进行推理。

音乐和音频模型应用的市场空间仍有局限，部分新应用昙花一现，在爆发增长后用户没有留存，活跃度持续下滑如语音合成应用 Murf 和音乐生成应用 Udio。但是部分应用如音乐生成应用 Suno 和语音视频融合应用 Heygen 的活跃度较为稳定，用户留存率较高。随着多模态模型的发展，音乐和音频应用的市场空间会被进一步压缩，创意和易用性是这类应用发展和生存的关键。

2、AI 程序员是确定性的强需求

AI 代码生成已经从概念验证阶段进入企业实际应用阶段，并在提升研发效率方面展现出明显价值。根据麦肯锡的调查，使用生成式 AI 进行代码文档编写时，可以节省约 45%到50%的时间；在代码生成任务中，节省时间在 35%到 45%之间；而代码重构的时间节省幅度较小，为 20%到 30%。对于高复杂性任务，生成式 AI 的效果最弱，时间节省不足 10%。

整体来看，生成式 AI 在较简单的任务上表现出显著的效率提升，而在处理复杂任务时，优势相对较小。从海内外科技公司来看，AI 程序员的渗透率也在不断提升，Google 在财报会上公布，目前超过 25%的新代码是由 AI 辅助生成的，使用 AI 工具的开发者在软件开发任务上的效率提升了 21%。

Meta 内部广泛部署的 CodeCompose 工具为数万名开发者提供代码建议和片段，其建议的接受率达到 22%，约 8%的代码来自于这些建议的采纳。在中国市场，阿里巴巴的通义灵码(Tongyi Lingma)工具获得了 20%的采用率，显著提升了开发效率，特别在测试代码实施方面减少了超过 70%的工作量。百度的智能代码助手 Comate（基于文心一言大模型）更是贡献了该公司 27%的日常新增代码。

3、AI 搜索是 25 年最有希望诞生超级 APP 的赛道

在大模型上加入搜索功能，可以丰富模型的知识库，缓解模型无法获取新知识和幻觉问题的出现，是最有希望诞生超级 APP 的赛道。

Perplexity 作为主打 AI 搜索的应用，活跃度数据再不断提升，同时 ChatGPT 推出的 Search 功能助力其活跃度再创新高，说明 AI 搜索市场仍在快速发展期。Google 作为传统搜索引擎厂商，也在搜索中加入了 AI Overview，对搜索结果进行总结，同时在 AI Studio 中也提供了 AI 搜索功能，其日活跃度目前还未受到负面影响，但 AI 搜索工具都在积极替代浏览器默认搜索引擎，我们认为随着 AI 搜索渗透率提高，传统搜索引擎厂商会受到更严峻的挑战。

4、AI 为通用型和数据类 SaaS 平台打开增长空间

在大模型时代，数据的重要性在快速提高，数据不仅是 AI 训练的基础，更是创新、性能提升和商业成功的关键。数据的管理与安全 SaaS 平台业务迎来高速增长期。例如，Snowflake 产品收入达到 9.003 亿美元，同比增长 29%，产品收入超过 100 万美元的客户相比上一季度的 510 个增加到 542 个，同样保持着高增长的还有 Datadog 和还未上市的Databricks。

除了数据类 SaaS 平台，通用类 Horizontal SaaS 平台如 ServiceNow、Salesforce 也积极在业务中加入 AI 功能，比如 ServiceNow 引入了生成式 AI 功能，如Now Assist 和 Generative AI Controller，这些工具帮助企业提高工作效率，简化项目部署，并提供智能化的用户体验，Salesforce 也发布了 Einstein AI 平台，集成了多种人工智能技术。

5、AI 眼镜是 AI 应用落地的最佳硬件，25 年将迎来发布潮和出货量大增

AI 落地需要硬件载体，目前主要包括 1）传统的消费电子产品，如手机、PC、智能音箱等；2）创新型消费电子产品，如 AI Pin、Rabbit R1 等；3）眼镜形态的 AI 硬件。Al 赋能传统消费电子，基于现有的成熟硬件，推动传统硬件 AI 化，继承传统硬件原有的生态，有助于 AI 应用落地。对于创新型产品，可以探索新的硬件形态，想象力丰富，但需要市场和消费者的验证， 无论是基于传统的消费品嵌入电子硬件，还是针对 AI 应用构建 AI 专用硬件，对于用户的使用习惯、接受程度都是一个很大的挑战。

从输入输出方式上看，眼镜是最靠近人体三大重要感官的穿戴设备：嘴巴、耳朵和眼睛。嘴巴是语言输出器官、耳朵是语言接受的器官、眼睛则是人类最重要的信息摄入器官，人类 80%的信息来源于视觉。眼镜是人类穿戴设备和电子设备中最靠近这三大感官的群体，是 AI 最好的硬件载体，可以非常直接和自然的实现声音、语言、视觉的输入和输出。

目前具备显示功能的眼镜重量仍然会远远超过日常佩戴的眼镜，但是只具备视觉和音频的眼镜已经可以做到接近日常佩戴眼镜的重量。并且目前大模型发展的方向也是多模态和实时性，作为聊天助手返回的内容主要还是文本，但是可以理解图片、视频、音频，只具备视觉和音频的眼镜提供的交互方式契合大模型的使用方式，为目前 Al 应用最好的载体。

从具体产品看，Meta 与 Rayban 联名推出的眼镜在 2024 年 4月开放 Meta AI 功能有已经有放量的趋势，到 2024 年 Q2 有约 80 万的出货量。国内厂商也在积极布局类似形态的 AI眼镜，2025 年将进入 AI 眼镜大量出货元年，并且随着光波导技术的成熟和模型多模态和实时性能力的进步，AI 眼镜会有更好的体验。我们预计明年率先大量出货的仍是不具备显示功能的类 Meta Rayban 形态眼镜，随着光波导中光机和波导片成本的下降和体积的缩小，后年具备显示功能的 AI 眼镜有大量出货的机会。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。