计算机行业市场前景及投资研究报告：福布斯AI应用流量海外AI应用发展

证券研究报告

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计算机

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2024年02月04日计

算

机

团

队

•

行

业

深

度

报

告海外AI应用发展行至何处？——基于2023年福布斯AI50应用流量的跟踪研究报告摘要本篇报告探讨的核心问题：2023年是人工智能加速落地的一年。福布斯AI

50于4月公布，人工智能技术及通用大模型对相关应用的赋能，亦或是冲击如何？什么类型或领域的AI应用较早或明显受益大模型能力的快速迭代？对国内不同应用落地节奏及发展潜力如何看待？由桌面端向移动端灵活拓展是AI模型应用发展的关键。大模型起步于桌面端，繁荣于移动端。国外众多领域模型应用的移动端流量远高于桌面端，如OpenAI移动端流量占比为46%，文心一言为4%。当前国内模型生态仍需进一步丰富，星火、文心一言、通义千问有90%左右的出站流量为自家网站，OpenAI出站流量第一的Google流量占比仅为19%。知识图谱类场景的应用较快受益到NLP模型的快速发展，中长期AI应用壁垒或主要在数据、场景及客户积累。典型知识图谱场景如医疗、法律、问答交互场景，较清晰受益大语言模型的快速发展。由于先发优势及客户习惯，Character.ai流量一直保持稳定。医疗和法律等场景专业性较强的应用，具有一定壁垒。生态打通及多模态的推出对模型应用流量产生明显正向推动。营销、搜索、客户、网安等偏生产工具的应用对生态合作更加重视。与微软的合作是AbnormalSecurity业务增长的重要动力，微软占其出站流量的70%。同时，由于缺乏生态，专注PPT生成的Tome的流量从7月开始快速下降。OpenAI及Bard在多模态功能更新后流量出现明显上升。风险提示：行业竞争加剧风险、人工智能配套及监管政策不及预期、行业公司产品落地及市场拓展不及预期等。21.AI大模型发展历程-起步阶段（1950-1980）自然语言处理1970推出首个自然语言处理模型，为之后自然语言处理技术的发展奠定基础机器学习19691956MIT推出MAC系统，标志着AI进入机器学习时代机器学习19591950ArthurSamuel首次提出“机器学习”概念达特茅斯会议AI首次作为一个学科被提出图灵测试图灵在《计算机械与智能》一书中提出了一种测试机器是否具有智能的方法3资料：头豹研究院，Frost&Sullivan，方正证券研究所1.AI大模型发展历程-深度学习（1980-2010）深度学习谷歌上市2006杰弗里·辛顿等人发表

《ParallelDistributedProccssing》

，提出多层感知机和反向传播算法，奠定深度学习其础谷歌上市，其基于AI的搜索引警业务迅速扩张，成为全球最大的搜索引擎2004ViaVoice

2互联网搜索引擎1999IBM发布语音识别系统

ViaVoice2，能够识别连续Yahoo!和

Altavista成立，利用AI技术为用户提供语音，并实现自然语言交互网页搜索服务1994图像识别第一家创业公司19901984NEC研发出基于神经网络的图像识别系统，标志着AI

在图像识别领域应用第一家基于AI的创业公司

MicroLink成立，专注文档自动分类、数据挖掘等AI技术的商业化应用1986家庭应用语音识别预装如语音识别、专家系统等

AI软件的

AppleMacintosh和

IBMPC

面世，AI开始进入家庭应用市场富士通推出第一台语音识别功能的

PC，开启了语音识别商业化应用序幕19814资料：头豹研究院，Frost&Sullivan，方正证券研究所1.AI大模型发展历程-突破阶段（2010-2021）IBM

Q122021FSDIBM推出量子计算机，标志

AI应用于量子计算领域特斯拉推出

FSD，标志着用于汽车智能驾驶领域的

AI正式商用2020Alexa亚马逊推出

Alcxa智能音箱，开启

AI在智能家居领域的应用Deep

Mind018015谷歌

DecpMind击败围棋世界冠军，标志着

AI在游戏领域的应用201201Open

AI成立Tensor

FlowOpenAI成立，旨在推动人工智能技术的发展和应用谷歌开发深度学习框架TF，为深度学习应用提供强大平台支持Siri谷歌大脑项目标志着

AI

技术应用于大规模数据处理分析苹果公司推出

Siri

虚拟助手，标志着自然语言处理

011在消费电子产品领域的开始被应用谷歌大脑5资料：头豹研究院，Frost&Sullivan，方正证券研究所1.AI大模型发展历程-应用落地阶段(2022-至今）大模型具有“涌现”现象，2023年是模型加速落地应用的一年。大模型发展并非线性，CHATGPT、BARD等模型能力不断超用户预期，使得大模型发展成为政府及行业关注的重点。国内互联网科技企业及科研机构也在大模型领域进行深入布局。图表1：2023年是模型加速落地应用的一年OpenAI2022.11

2023.022023.082023.092023.10

2023.112024.012023.032023.052023.06

2023.07GPT-4.0支持fine-

识别语音、图像支持图片生成Alltools和MagicMakerOpenAI大会推出GPTStore和ChatGPTTeam。更新GPT-3.5Turbo，输入价格降低50%发布ChatGPTPlus，每月20美元。4.0上线增加ChatGPT

ChatGPTios

函数调用和API全面可用支持自定义指令tuning，推出企业版插件功能版本发布其他API更新谷歌2024年初2023.022023.032023.052023.12年初将推出GeminiUltra以及“BardAvanced”高级模式Bard发布PalmE模型

GoogleI/OGemini发布发布发布会文心一言讯飞星火2023.032023.05

2023.062023.072023.082023.092023.102023.11新增插件，

新增千帆小助

插件增强，Prompt工程

手，最大输入APP上线能到6k新增知识服务，

ERNIE-Bot4.0发支持7K输入+1K

布，新增文生图，输出，增加插件文心一言平台发布文心一言上线增加付费版本文心4.0API增强PDF解析等2023.062023.082023.092023.102024.012023.05星火V1.0发布星火V1.5发布；开放式对话，多轮对话等APP发布星火V2.0发布，代码能正式开放力，多模态，支持插件

全民使用星火V3.0发布1.30发布星火V3.5、星火语音大模型6资料：36氪、腾讯新闻、澎湃新闻、IT之家、新华网、光明网、搜狐新闻，21世纪经济网，方正证券研究所2.2023年福布斯AI50应用《2023福布斯AI50》榜单于2023年4月发布，聚焦于利用人工智能技术开展业务的未上市公司，旨在评选出最具发展潜力的企业。榜单上50家公司凭借其在人工智能领域的创新和突破，共获得了272亿美元的融资。上榜公司有较广泛的应用领域及行业覆盖。跟踪研究榜单企业有助于洞察：1）通用大模型对落地应用的赋能，或是冲击如何？2）那些领域或行业应用落地更快？3）国内外应用的异同，投资机会和趋势。图表2：2023年福布斯AI50应用市场情报&搜索AI大模型开发和运维数据处理分析聊天机器人AI医疗网安AI法律营销多模态军用国防7资料：各公司官网，福布斯，方正证券研究所2.1AI模型开发与运维••模型开发与运维厂商可分为三类：1）通用大模型及模型开发社区；2）第三方模型开发厂商；3）模型开发工具类厂商。榜单上，模型开发与运维的厂商所获得的融资金额从OpenAI的11000百万美元到MosaicML的60百万美元不等，厂商规模差异较大。截止到榜单发布，Anthropic/Adept/Weights&Biases/Cohere/HuggingFace/ArizeAI分别获得1300/415/200/175/160/62百万美元融资。•通用大模型能力测评有多维度，据2024年1月28日UC伯克利研究人员主导的LMSYS榜单，GPT-系列模型还是占据绝对优势（前四名中占据了其三），Anthropic旗下的

Claude系列模型在前十中占据了三席，GoogleBard占据第二。排名

Top10的模型中，有9家都是闭源的私有模型。模型开发与运维厂商及其产品通用模型及开发社区模型开发类公司提供模型开发工具GPT-4：于2023年3月发布，目前所有的大语言模型中最成熟、在各类评分中最高的与训练语言模型。GPT-5：将于2024年发布。多模态模型，旨在将图像和文本结合起来，以便更好地理解人类语言。Claude

for

GPT

Instruct：基于GPT-3.5训练，使用了

Anthropic的宪法AI（Constitutional

AI）方法进行训练。专注于MLops领域，核心产品是一个机器学习可观察性平台,针对生产中的大型语言模型（LLMs）提供最强大的可观测性解决方案。做人机交互，产品还在内测。MosaicML

AI开发平台：提供成本效益高的模型部署和定制训练，同时保证数据安全，使用户能够拥有模型的所有权等。核心产品包括ACT-1模型、并联机器人、SCARA机器人、六轴机器人、线性模组及室内自主导航车等五大产品系列。GeminiPro有1.56万亿训练参数。GeminiUltra将于

2024

年初推出，声称超越GPT-4。Transformers:一个开源的NLP模型库和平台。这个库包含了各种预训练的深度学习模型，涵盖了广泛的NLP任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。兼容多种深度学习框架的可视化工具。用于监督深度学习模型训练，兼容各种深度学习框架，便捷开发和管理模型。核心业务是提供NLP模型，致力于帮助企业改进人机交互。8资料：各公司官网，新浪新闻，腾讯新闻，澎湃新闻，福布斯官网，方正证券研究所2.1AI模型开发与运维-流量变化趋势分析通用大模型&模型开发社区：多CohereAdept.aiAnthropic（右轴）发社区流量情况（百万）OpenAI均可见明显规律。HugginClaude2

韩国SKT投资1亿美元300,0003,000,0002,000,0001,000,000-白宫会议e（右轴）OpenAIBard6543210模型开发公司：总体流量在9月Cohere和Adept。Anthropic访问SKT投资的时间段。Gemini1.0正式上线200,000提供模型开发工具：

两款模型Weights

&

Biases访问量基本稳100,000问量7月以来明显下滑，当前仍反映出2023年中之后，通用大模开发需求下降。-2023/10/1

2023/11/1

2023/12/1

2024/1/12023/7/12023/8/12023/9/12023/10/12023/11/12023/12/12024/1/1图表5：提供模型开发工具应用厂商网站访问量图表4：模型开发类公司访问量9资料：36Kr，腾讯新闻，澎湃新闻，SimilarWeb，方正证券研究所2.2AI模型开发与运维-国内大模型厂商•国内大模型厂商提供较丰富的开发工具，国内专注提供模型开发或工具的厂商对标公司较少。国内大模型相较国外领先模型有一定差距，处在正全力追赶。政策大力支持，同时在某些中文语境中基本可以对标国外模型。国内厂商及其产品•盘古大模型（panguLM）基于文心知识增强大模型ERNIE打造的系列大模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。包括了多个子领域的大模型，覆盖NLP、CV、多模态三大方向。高效率、低成本、规模化的新型人工智能基础设施。大模型起步于桌面端，繁荣于多终端场景的应用。海外模型应用移动端占比明显高于国内模型。较明显的是对话聊天机器人产品Character.AI，移动设备流量占比68%。于2019年8月推出的新一代全场景AI计算宣布MindSpore正框架，2020年3月28日，式开源。包括自然语言处理模型“商量”（SenseChat）、文生图模型“秒画”和数字人视频

生

成

平

台

“

如

影

”（SenseAvatar）等。开源开放的产业级深度学习平台。图表6：中外模型应用设备流量占比桌面端移动设备4%100%80%60%40%20%0%“1+N”：“1”指通用认知智能大模型，“N”指大模型在教育、办公、汽车、人机交互等各个领域的落地，同时发布落地成果。通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens。15%具备出色的多轮对话理解和生成能力，能够进行流畅的人机共同创作。37%45.90%TI-ONE训练平台62.70%68.00%一站式机器学习平台通义千问

-7B（Qwen-7B）：基于

Transformer的大语言模型，预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。支持中、英等多种语言的基座模型，在超过

2万亿

token数据集上训练。Qwen-7B-Chat：是基于

Qwen-7B基座模型的中英文对话模型，已实现与人类认知对齐。10资料：各公司官网，

SimilarWeb，方正证券研究所2.2AI模型开发与运维-国内大模型厂商图表8：国内模型应用2023年12月独立访客情况2023年8月第一批模型厂商通过商用备案，文心一言及讯飞星火访问量出现明显上升。文心一言访问量仍保持较好的上升趋势。月独立访客数（万）访问量/独立访客（右轴）4003002001000543210独立访客即将同一用户在一段时间内的多次访问仅记为一次。访问量与独立访客数的比值可以看作独立访客固定时间段内平均的访问次数，可以用来衡量模型使用者的粘性。讯飞星火及文心一言的访问量与独立访客数比值较高。几个模型的平均访问停留时长基本相同，商汤略高。讯飞星火文心一言字节豆包通义千问商汤商量图表7：国内模型应用周度访问量图表9：国内模型应用平均访问停留时长讯飞星火文心一言通义千问字节豆包商汤商量讯飞星火文心一言字节豆包通义千问商汤商量0:12:580:11:310:10:050:08:380:07:120:05:460:04:190:02:530:01:260:00:0045040035030025020015010050011资料：

SimilarWeb，方正证券研究所2.2

国内模型应用生态进一步丰富潜力大国内大模型出站流量仍主要为本公司网站。讯飞、文心一言、通义千问、豆包的大多数出站流量为本公司网站，天工外链流量相对多元。国内模型应用在外接社交网络、新闻、多媒体等内容方面有一定的探索，丰富度及占比仍在提升。对比OpenAI,国内大模型生态进一步丰富潜力大。技术及生态成熟度更高的OpenAI模型应用在外链方面更加丰富，包含艺术娱乐与编程等。国产大模型在外接应用上面仍有较大的发展空间，生态有待进一步丰富。图表10:国内模型应用与OpenAI出站流量对比讯飞星火行业文心一言行业字节豆包行业域名流量份额域名流量份额域名流量份额1

计算机电子技术编程和开发AI办公96.10%

搜索引擎87.73%

社交网络58.85%2

3

4

1.39%0.94%0.59%0.23%多媒体图像生成AI办公5.48%0.83%0.47%0.28%编程和开发14.47%5.35%4.73%2.69%

自家网站多媒体图像搜索引擎

计算机电子技术5

社交网络通义千问其他旅游与观光新闻与媒体天工OpenAI1

2

3

4

maxai.me计算机电子技术计算机电子技术金融投资94.51%

搜索引擎43.84%

11.82%

10.51%

搜索引擎19.46%7.12%6.54%5.04%2.49%0.99%0.88%汽车资讯艺术与娱乐搜索引擎编程和开发软件openai.qualtrics.co搜索引擎

（飞书）

（未来式智能）9.03%7.07%编程和开发软件m5

电子邮件0.39%编程和开发软件3.30%资料：Similarweb，方正证券研究所123.专注具体功能或行业的AI应用发展如何？落地及应用是大模型成功的关键，大模型数量会逐渐收敛。根据《2023年AI大模型应用研究报告》，2022年中国人工智能行业市场规模达3,716亿人民币，2027年预计增长至15732亿人民币。2023年至2027年，规模增长CAGR预计达31.1%。PwC的《What’stherealvalueof

AI

foryourbusinessandhowcanyoucapitalise？》中指出，世界范围内，中国和北美的经济受益于AI发展最大，基于2016年的统计，分别是26.1%和14.5%的GDP。基于深入产业学习，我们认为数据研究大概率会验证几点假设：1）各行业对安全性和结果容错性不同，形成AI应用落地节奏的差异。2）知识图谱类型的应用场景或行业，受大语言模型发展的推动更快。3）应用的用户交互将更加多元，由单模态向多模态发展。图表11：AI发展对世界经济的影响（美元）图表12：中国AI市场规模，2021-2027E（亿元）18,00016,00014,00015,73214,72912,00010,0008,0006,0004,0002,000010,5397,5165,3232023E3,71620222,60720212024E2025E2026E2027E13资料：头豹研究院，Frost&Sullivan，PwC，方正证券研究所3.1数据分析处理大模型厂商自有数据处理工具与第三方数据服务公司并存，数据标注向多模态数据拓展。在国内，受益于AI市场的快速发展，数据标注和数据处理企业如雨后春笋般涌现，其中大型科技公司如百度、阿里巴巴、腾讯、专业数据标注公司如海天瑞声、数据堂等也表现出色。等都拥有自己的数据标注和数据分析平台和工具。同时，多模态数据标注需求快速上升，涵盖图片、语音、视频等多种类型。人工智能技术的进步也提升了数据标注和数据处理分析的精度和效率。在国外，谷歌、微软、亚马逊等都拥有数据标注平台和工具，同时也涌现了一批优秀的创业公司。国内厂商及其产品海外厂商及其产品Surge

AI是一家专注于数据标注的平台。核心产品：高质量的标注数据集目标客户：AI研发公司，尤其是大模型研发的公司。上游：阿里云（容器服务ACK、云数据库MongoDB版、云服务器ECS、对象存储(OSS)和负载均衡(SLB)）。云原生大数据计算服务

MaxComputeSnorkelFlow：灵活的数据标签平台，能够自动化生成训练数据，减少对手动标注的依赖，自动化生成训练数据，提高了数据标注的效率和准确性。人工智能训练数据专业提供商，致力于为AI产业链上的各类机构提供算法模型开发训练所需的专业数据集。面

向

分

析的

企

业级

SaaS

模

式

云

数据

仓

库，

以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，最小化用户运维投入，经济并高效的分析处理海量数据。Databricks

Unified

Data

Analytics

Platform：一个云端数据处理和人工智能平台，支持多个主要编程语言和数据处理工具，如Apache

Spark、Python和SQL等。该平台还包括内置的可视化工具，帮助用户更轻松地理解和分析数据。云数据仓库服务CDH一个基于ApacheHadoop的大数据平台，提供了大数据存储、处理和分析服务。数据标注服务，其提供包括图像、视频、文档、音频等标注，并提供了标注工具等。同时，ScaleAI还针对电商和零售企业，除了提供数据标注服务，还能自动生成产品图。从数据采集、数据标注、平台私有化部署，到标注驻场服务，提供一站式数据服务。智能数据湖FusionInsight基于Lakehouse湖仓一体架构，实现存算分离，让一份数据支持多种分析，让一个架构同时支持SQL、BI和AI。主要业务涵盖语音、图像、文本等全类型人工智能数据定制服务及解决方案。Coactive

AI开发的数据分析平台，专为处理大规模非结构化视觉数据（即图像和视频）的数据从业者（例如数据科学家，机器学习工程师等）而设计。coactive通过智能搜索和分析查询等核心功能，使这些数据从业者能够实时解锁其视觉数据的价值。数据分析数据标注14资料：各公司官网，方正证券研究所3.1数据分析处理-流量变化趋势分析••第三方数据分析公司有一定的头部效应。Batabricks的用户流量明显领先于其他厂商，其次为Scale。流量基本平稳，Scale略下降趋势。Databricks的访问量是五家样本公司中最高的，其次是Scale，Coactive和Snorkel访问量整体走势平稳偏低。Databricks访问量走势总体平稳，Scale的访问量分别在7月底和8月下旬有一次小高峰，在九月初回落。••数据处理分析类应用的受众的地理分布集中度相对较低。美国的流量占比为33.27%，产品主要用户来自英联邦国家。导入流量反映出客群主要为专业人士。通过在GitHub上发布和贡献开源项目、积极参与社区讨论和活动、发布高质量内容以及实施有效的SEO策略，从而提高了官网的流量。图表13：数据处理分析类应用访问量图表14：数据处理分析类应用受众地理特征ScaleSnorkelCoactiveSurgeDatabricks(右轴）33.27%160,000120,00080,00040,0000900,000600,000300,000014.53%4.03%3.35%3.31%2.73%1.94%美国印度巴西澳大利亚英国加拿大法国15资料：SimilarWeb，方正证券研究所3.2聊天机器人图表15：Character.ai受众人口特征•

To

C端的聊天机器人应用主要需求点在于个性化调教和创建Cosplay虚拟角色，为用户带来情感陪伴和趣味性。用户群体较为年轻。典型代表为Character.ai，有接近57%的用户为18-24岁的青年群体，性别分布较为平均。•

To

B端的产品如PolyAI，

PolyAI有较广的商业落地场景，主要实现替代人工客服。56.66%男性用户女性用户•聊天机器人应用的底层能力较多可以通过大语言模型实现，C端应用厂商主要壁垒或在用户使用习惯，及交互形象IP上。B端应用壁垒主要在和客户的绑定以及与现有软件产品的结合。22.71%•国内聊天机器人产品如汤姆猫，其余应用多为在B端与原有软件产品的结合落地。11.30%4.64%2.73%55-641.95%65+18-2425-3435-4445-54PolyAI客户群体汤姆猫主要服务于社会公共机构、医院、金融机构、酒店、餐厅等客户群体，为他们提供智能客服、销售支持和市场调研等解决方案。Character.AI专注于聊天AI领域，允许用户创建和自定义具有特定个性和参数的AI“角色”，包括创意写作、基于文本的冒险游戏和语言学习等多种用途。核心产品为一款个人AI-Pi，Pi是一个情感型的虚拟“知己”，

专注于为用户提供情感支持和陪伴

。海外厂商&产品国内产品16资料：公司官网，SilmilarWeb，方正证券研究所3.2聊天机器人图表16：Character.ai访问量（百万）、跳出率及设备流量分发图表18：Pi访问量（万）、跳出率及设备流量分发访问量跳出率访问量跳出率605040302010023%22%22%22%22%22%21%21%21%21%12010080604020090%80%70%60%50%40%30%20%10%0%桌面端桌面端26%33%移动端移动端74%67%图表17：PolyAI访问量、跳出率及设备流量分发•

Character.AI流量明显处于同类领先地位。Character.AI的访问量最高，跳出率最低，平均20%左右，访问时间最长，在30分钟左右，用户倾向在移动设备访问。访问量跳出率60,00050,00040,00030,00020,00010,000090%80%70%60%50%40%30%20%10%0%移动端,••专注于情感陪伴类的Pi的访问量平稳，移动端占大多数流量份额。41.47%桌面端,58.53%专注B端客服应用的PolyAI流量在23年11月流量有阶梯式的上升，其后保持稳定。23年11月公司举办了VOX2023，流量上升预计与其新签商业合作有关。同时预计也与临近圣诞假期消费类网站的客服需求上升有关。17资料：SilmiliarWeb，

PRNewawire，方正证券研究所3.3AI医疗类•厂商在细分领域各有侧重。榜单上的AI医疗厂商的核心业务领域主要为AI制药（Insitro）、临床疾病监测（Unlearn.AI)、智能护理（Bayesian

Health）、癌症筛查（PathAI）、医学影像分析（Viz.AI)。Unlearn.AI的核心业务和产品主要包括开发用于临床研究的软件工具，以及利用“数字孪生”技术来监测疾病发展和优化临床试验的设计和实施。HealthAdaptiveAI：该平台通过智能护理增强，增加临床医生可视化和处理患者风险的能力。药物发现与开发的初创公司，利用机器学习和生物学来转变药物开发。••医疗类软件具有较高的地域性特点。对比的几个网站的访问量中，有82%都集中在美国。国内医疗AI应用企业主要为：1）大型科技公司基于其具有优势的生态能力及通用模型能力，发展医疗专用模型；2）基于在细分领域的数据或知识图谱优势，在细分专业领域深耕的AI医疗企业。病理学AI驱动技术开发公司，利用机器和深度学习的现代方法，减少癌症诊断中的错误和开发个性化医疗方法。Viz.AI的核心业务和产品主要围绕医疗影像的AI分析、快速警报和团队激活、高保真度图像查看、实时患者信息更新以及HIPAA合规的通信等方面。图表19：AI医疗应用受众地理分布特征云深智药是腾讯推出的首个AI驱动的药物发现平台，旨在利用人工智能技术加速药物研发的过程。专注领域是临床诊断与治疗以及基因测序以色列荷兰阿拉伯联合酋长国3%2%1%华深智药聚焦于AI制药。自研的抗体智能设计平台已获得多家国际知名药企评估认可，已经开始进行多个重要项目的开发合作。其他9%加拿大3%英矽智能核心业务领域是单细胞测序。在药物研发过程中提供端到端的高效解决方案。公司兼具三种AI制药主流商业模式（AI+SaaS、AI+Biotech和AI+CRO）。主要业务包括智慧影像、智慧手术、智慧健康等领域。核心产品是“数字医生”管线产品组合，该产品覆盖了大部分关键治疗领域，包括心、脑、腹、胸及肌骨系统，所涉及的治疗领域占医学影像使用场景的80%以上。美国82%18资料：各公司官网，SilmilarWeb，方正证券研究所3.3AI医疗类外链出站及入站流量情况利于观测应用厂商生态协同。医疗类AI应用的聚焦领域不同，其出入站流量情况也有较大差异。Insitro、Unlearn.AI、PathAI、BayesianHealth和Viz.AI这五家公司各自展现出了独特的流量模式。药物发现厂商Insitro的出站流量主要为工作就业网站，占比高达85.26%。临床研究软件厂商：Unlearn.AI的出站流量则涵盖了工作就业和生物技术领域，BayesianHealth的出站流量主要由社交媒体和医疗信息网站构成。病理诊断厂商：PathAI的出站流量主要是自家产品网站和社交媒体。医疗影像分析厂商Viz.AI的出站流量首位是社交媒体，导入流量主要是金融投资网站。图表20：AI医疗出站流量图表21：AI医疗导入流量工作就业新闻媒体社交媒体生物技术医疗信息工作就业金融投资其他计算机技术生物学该厂商的其他产品网站多媒体图像和网站设计其他财务规划和管理流媒体100%BayesianHealthUnlearn.AIViz.AI80%60%40%20%0%PathAIInsitroInsitroPathAIViz.AIUnlearn.AIBayesianHealth0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%19资料：SilmilarWeb，方正证券研究所3.3AI医疗类•专业壁垒高，推广需求相对较低。榜单上五个AI医疗厂商，去年一整年的访问量走势平稳。该类应用没有明显的付费搜索流量，主要由于其专业性和针对性强，用户通常是具备相关背景知识或需求的医疗从业者、研究人员或医疗机构，应用厂商通过专业渠道或推荐获客。•

AI医疗厂商网站平均访问时长偏低且基本稳定。临床研究软件厂商Unlearn.AI及BayesianHealth访问时长略高。图表22：AI医疗应用访问量图表23：AI医疗应用平均访问时长InsitroPathAiViz.aiUnlearn.aiBayesianHealthInsitroPathAiViz.aiUnlearn.aiBayesianHealth25000200001500010000500000:36:000:28:480:21:360:14:240:07:120:00:00资料：SilmilarWeb，方正证券研究所203.4AI+网安类•国内外网安产品实现的基础功能类似，随着用户组织结构复杂程度及规模的增长，数据流转量增大，安全厂商也需要由传统的单纯卖产品，向提供整套安全防护解决方案转型。海外厂商&产品国内厂商&产品•

AI对安全产品的赋能主要体现在智能漏洞检测，安全问题处置，及提升软件易用性方面。例如本次福布斯AI50上榜的,注重网络检测安全的VectraAI，以及邮件安全服务厂商AbnormalSecurity。VectraAI的核心产品是他们的AI驱动的NDR（网络检测和响应）平台。这个平台可以捕获和丰富相关的数据，并使用AI进行安全引导，以实时识别和阻止攻击者的行为。•网安公司具有较明显的地域属性，榜单上这两个网络安全类AI软件在美国的流量占比高达60%，其余的流量亦主要集中在英联邦和五眼联盟国家。Q-GPT安全机器人大模型的“虚拟安全专家”。可以全天候工作，一台机器人等于60多位安全专家，可产生约2000万元的运营效益，极大提升了生产力。基于•国内AI+安全应用多为传统网安厂商，包括、深信服等，产品能力不输国外厂商。图表24：网安类应用用户流量地区分布安全gpt1.0/2.01.能够准确快速的检测如0day漏洞、APT隐蔽威胁入侵等。安全GPT技术赋能的检测设备检出率达到90%。2.支持自然语言对话式运营，承载超80%的分析排查工作。3.支持安全运营自主值守，30秒研判遏制威胁，单一事件平均闭环时间缩减96.6%。Abnormal

Security是一家提供电子邮件安全服务的公司，其核心产品是一个基于行为AI的电子邮件安全平台。产品还可以

扩

展

到

包

括

Slack

、Microsoft

Teams和Zoom等在内的电子邮件类应用。其他,20.57%印度,3.37%澳大利亚,4.31%美国,英国,4.61%60.65%加拿大,6.49%21资料：各公司官网，

Similarweb，方正证券研究所3.4AI+网安类图表26：网安类应用出站流量•与

微

软

的

合

作

是

Abnormal

Security业

务

增

长

的

重

要

动

力

。

微

软

与

AbnormalSecurity在2020年9月14日建立合作，Abnormal迁移至微软Azure云。微软承诺向大型企业客户销售Abnormal的服务。2023年9月21日，微软发布AI

Copilot后，Abnormal

Security的访问量显著增长。Abnormal的导入流量中，来自AWS和微软的占比45%；出站流量主要导向微软，占比70%。AbnormalSecurity厂商其他产品网站,3%企业数据安全,2%健康,3%领英,3%金融,

5%其他,5%Google,9%•

Vectra

AI访问量未见明显变化。

Vectra

AI的网站访问量走势较为平稳，导入流量的一半以上来自于就业求职网站。出站流量基本导向到Vectra的产品介绍下载页和VectraAI平台的登陆界面，占比分别为51%和35%。微软,70%图表25：AI+网安类应用访问量80,00070,00060,00050,00040,00030,00020,00010,0000Vectra麦肯锡,6%其他,8%Vectra产品介绍页51%VectraAI平台登录界面,35%01/07/202309/08/202317/09/2023VectraAI26/10/202304/12/202312/01/20AbnormalSecurity22资料：SimilarWeb，Web开发网，腾讯新闻，方正证券研究所3.5AI+法律类••法律亦为较明显的知识图谱类场景，AI技术落地路径较为清晰。海外厂商&产品法律类的两款产品主要聚焦在智能咨询、合同审查方面，更专注于B端特定场景的需求。剔除圣诞假期的影响，两家厂商网站的应用流量均较为稳定。核心产品是一种AI驱动的合同管理工具，旨在加速合同处理并提高效率。该平台集成了起草、编辑、谈判、搜索、存储、分析、电子签名等所有的合同处理工具，用户无需购买单独的工具。•国内AI+法律厂商如法信，以及大模型厂商的行业产品。与福布斯AI50榜单中的两家厂商略有不同，国内的厂商还更注重对法院端的应用，例如智能生成判决文书等。核心产品是AI平台，利用自然语言处理、机器学习和数据分析自动化并增强法律工作，如合同分析、监管合规、索赔管理、尽职调查和法律咨询等。图表27：法律类应用访问量Harvey.aiIronclad200,000150,000100,00050,0000核心产品包括法信AI和法信·诉前法律服务系统。法信AI是基于人民法院出版集团旗下“东方法律网”全量公共法律服务大数据支撑以及“法信”平台AI算法能力。阿里云旗下AI法律顾问，拥有法律领域理解和推理能力，能够基于自然语言与人对话、回答法律问题、推送裁判类案、辅助案情分析、生成法律文书、检索法律知识。23资料：各公司官网，SimilarWeb，PRnews，方正证券研究3.5AI+法律类•战略合作绑定亦是AI+法律类厂商发展的关键。Ironclad的平均访问量明显高于Harvey，主要归功于其与微软Word的集成功能。Ironclad与谷歌云合作，注重推广营销，Ironclad出站流量中Google占比达到了67%，主要来自Google的在线协同文档的网页和登陆界面。•

Harvey与全球第7大律师事务所Ailen&Overy(A&0)在2023年2月建立合作，A&0亦为Harvey网站导入流量第一的，占比33%。Harvey与PWC亦有合作，PWC占公司入站流量的9%。此外，Rippling作为一家人力资源管理公司，占据Harvey出站流量的72.94%。金融投资和商业杂志类流量在Harvey的出入站流量中占一定比例。图表29：法律类应用出站流量图表28：法律类应用导入流量HarveyIronclad100%80%60%40%20%0%AICRMA&O2%1%3%其他9%9%工作就业身份识别云平台登录页7%24%云计算平台云储存平台Github金融投资法律相关33%8%7%微软金融投资PwCNewsletter订阅平台商业杂志邮件安全16%营销自动化SaaS在线日程预约Google25%53%社交媒体人力资源管理其他HarveyIronclad24资料：SilmilarWeb，PwC,Allen&Overy,方正证券研究所3.6AI+营销类图表30：Gong、Clari、RevComm流量地区分布•

AI+营销的落地场景主要体现为用户画像分析、自动化销售流程、营销可视化三个方面。榜单上的3家AI+营销企业，Gong及RevComm的功能较为类似，为软件销售。RevComm产品为软硬一体的电话。美国29%•

日企Revcomm是榜单上唯一未诞生在英语系国家的初创企业，其主要的客户群体来自日英国本和印尼。49%加拿大印度•

国内目前专注于AI+营销的企业较少，主要参与者为传统CRM或ERP厂商，通过将传统SaaS产品叠加智能分析及处理等能力，提升产品力。4%4%澳大利亚其他5%9%海外厂商&产品国内厂商&产品图表31：MiiTel受众地理分布50.30%46.83%核心产品智能销售线索管理平台通过整合多渠道销售线索、提供全面的客户画像和销售机会分析、自动化销售流程和智能跟进提醒等功能，帮助企业提高销售效率和业绩。通过CRM与生成式AI的融合，打造“NEOAI”，并聚焦销售＋AI、服务＋AI、BI＋AI三大应用场景，助力销售提升业务拓展能力、企业管理者提升经营决策能力，以及为客服部门降本增效。Capture：用于捕捉客户数据，包括销售线索、客户反馈、业务机会等，并通过智能分析提供洞察。Inspect：用于检查销售流程和预测销售业绩，通过自动化和智能化的方式帮助销售团队提高效率。0.85%0.75%0.47%AI外贸助手：以品牌IP“麦可”的AI形象呈现给网站用户，为外贸企业提供AI智能化服务，赋能企业开拓海外市场。MiiTel：一款云互联网协议（IP）电话。将电话营销和客户互动可视化。此外，还有MiiTel

Meetings功能，通过AI的转录和对话分析，提高公司内外交流效率。25资料：SilmilarWeb，各公司官网，方正证券研究所3.6AI+营销类•营销类3个应用的访问量较为稳定，亦未见明显的头部集中的格局。•

AI+营销厂商亦较重视产品的推广，有约20%来自于付费流量。三家人工智能营销类企业的付费推广策略较为类似。•与渠道及工具类应用的集成合作对AI营销厂商较为重要。从出入站流量及官网信息看，Gong、Clari及RevComm三家公司与通讯工具厂商Zoom，及传统客户关系管理软件厂商Salesforce有较紧密的业务合作，突出生态对AI营销软件的重要性。图表32：AI营销类应用访问量图表33：

AI营销类应用自然流量VS付费流量GongClariRevComm自然流量付费流量350,000280,000210,000140,00070,0000MiiTelClariGong75.22%24.78%20%80%79.80%20.20%01/07/202309/08/202317/09/202326/10/202304/12/202312/01/20226资料：SilmilarWeb，

RevComm，方正证券研究所3.7AI+情报&搜索•

AI+搜索落地路径清晰，但传统搜索引擎巨头亦发力AI能力，新进入厂商主要瞄准专业领域，提供特定应用领域的信息搜集。•

AI搜索类应用的用户仍更倾向于桌面端使用。AlphaSense和Glean的桌面端流量占比分别为72%及87%。AlphaSense的访问者主要来自金融投资行业或对该行业感兴趣的个人，占比34%。服务于多个行业，提供高价值内容搜索、专家电话会议记录访问以及即时相关信息。平台具备AI支持的搜索和智能同义词功能，可发现隐藏见解，提供自定义仪表板和警报，对情报信息做出反应。•

Glean的导入和出站流量占比最高的是Okta，分别占比25.5%和20.4%，Okta提供可定制、安全且易于集成的身份验证和授权服务，Glean与之合作后，为用户的工作中心提供搜索和集成功能，包括Glean

SearchSSO、Glean

Search和GleanPeopleConnector。其次是金融投资类流量，占比20.96%。核心产品是一个智能化的搜索平台，结合了传统关键字搜索、矢量搜索和个性化搜索，从而提高了搜索的相关性和准确性。图表34：AI搜索类应用桌面及移动端流量占比AlphasenseGlean移动设备,12.60%同花顺AI平台：提供多种智能产品和服务，如智能语音、问答、客服和质检机器人，以及智能投顾和风控，全面覆盖咨询、业务办理、风险控制和数据分析。移动设备,27.90%桌面端,桌面端,87.40%72.10%27资料：各公司官网，SimilarWeb，方正证券研究所3.7AI+情报&搜索图表36：自然流量VS付费流量••两家AI情报&搜索厂商流量稳定略升。两家厂商推广策略略有不同。Glean付费流量占比低，AlphaSense有约25%的付费流量。AlphaSense75.1%24.9%自然流量付费流量•在受众年龄分布方面，AlphaSense的受众年龄分布相对均匀，而Glean的受众主要为25-34岁人群，占比51.72%。Glean99.6%0.4%图表35：AI搜索类应用访问量图表37：AI搜索类应用受众年龄特征AlphaSenseGleanGleanAlphaSense140,000120,000100,00080,00060,00040,00020,000051.72%29.10%19.43%23.38%16.77%15.95%11.53%6.36%10.41%8.45%2.53%4.37%01/07/202309/08/202317/09/202326/10/202304/12/202312/01/20218-2425-3435-4445-5455-6465+28资料：Similarweb，方正证券研究所3.8AIGC多模态••多模态即使用文字、语音、图片、视频多种形式进行信息交互。呈现生成式内容、认知智能、个性化定制和跨界融合等趋势。福布斯AI

50多模态应用可分为文档&图片生成（Jasper、Runway、Tome、ImagenAI、Midjourney）和音视频生成（Synthesia和Descript）两类。•国内对标企业包括万兴科技、昆仑万维，以及腾讯、百度、商汤、科大讯飞等模型厂商。图表38：Imagen模型将文本映射到嵌入并通过扩散模型生成图像使用和优化GPT-3：为普SynthesiaSTUDIO：通用户和企业提供服务，通过AIGC帮助

AI视频生成平台，可以将文本转化为超企业和个人写营销推广文案以及博客等

过120种语言的演讲，并可以从超过140产品包括智能视频创作工具、云端在线剪辑、数字人播报、文本配音、智能抹除、智能转比例等。各种文字内容。种不同的AI角色中选择。该平台不需要任何设备或视频编辑技能，可以在15分钟内创建专业的视频。提供音频编辑软件和智能语音识别技术，旨在帮助用户快速、高效地处理音频文件，满足不同应用场景的需求。主要是通过其AI照片编辑服务来赚取收入。提供快速、准确且个性化的照片编辑服务。旗下拥有万兴喵影、万兴录演、亿图图示、亿图脑图、WondershareQuizCreator、WondershareInstructo等产品。提供视频编辑和生成服务。其产品包括云端视频编辑平台、AI视频生成工具和绿幕技术等。AI驱动的

PPT内容辅助生成工具。只需要输入一个标题或者一段特定的描述，AI便会自动生成一套包括标题、大纲、内容、配图的完整PPT。昆仑万维是国内最早布局AIGC的企业之一，其在文本、图像、音频和视频生成方面都有所涉及，并已应用于音乐、图像、文本及编程领域。帮助用户高效地开发图像和视频相关的应用。其产品包括MidjourneyAI平台和Midjourney

API。海外厂商&产品国内厂商&产品29资料：CSDN，SimilarWeb，各公司官网，方正证券研究所3.8AIGC多模态图表40：音视频生成类应用访问量••多模态应用用户年龄分布更年轻。受众人口基本集中在18-34岁这一年龄段。10000008000006000004000002000000SynthesiaDescript文案及图片生成类应用平均访问量高于视频生成类。主要由于文案及图片生成应用相较视频生成应用的技术成熟度更高，使用难度更低。•

Midjourney流量在图片生成类应用中明显领先，但中期看有一定下降。•

PPT生成应用Tome流量从7月开始有明显下降，预计由于微软更新office365的AI能力。•照片编辑应用ImagenAI在2023年7月底到8月，流量在一波上升后回落，其后一直在较低水平。专注AI文案生成的Jasper，诞生以来受到较大关注，流量亦呈下降趋势。2023/7/12023/8/92023/9/172023/10/262023/12/42024/1/12图表41：文案&图片生成类应用访问量（万）图表39：AIGC多模态应用移动及桌面端流量占比JasperRunwayTomeImagenAIMidjourney800600400200028%72%32%68%38%53%54%53%47%82%18%移动设备桌面端62%47%46%2023/7/12023/8/92023/9/172023/10/262023/12/42024/1/1JasperRunwayTomeImagen

Midjourney

Synthesia

Descript30资料：SimilarWeb，方正证券研究所3.9军用国防•

AI在国防领域的应用专注于操纵系统，以及与硬件装备的结合，以提升作战自动化及智能水平。美国航空航天和国防技术公司，通过其基于人工智能的产品和服务，正在彻底改革国防部门。ShieldAI由前海豹突击队军官BrandonTseng、他的兄弟RyanTseng和AndrewReiter于2015年创立。产品主要为硬件装备。•美国在同步加速AI在军事领域的应用。2023年8月美国防部成立人工智能（AI）工作组；9月，制定“复制者”计划，准备在未来18至24个月内大量装备无人作战系统；11月发布《数据、分析和人工智能应用战略》。其他国家如俄罗斯、英国和法国也跟进，将大数据和AI列为优先发展领域。核心产品：Nova：一款小型无人机系统（sUAS），它是美国军事历史上首个用于国防目的的人工智能驱动无人机。Nova是一款自主飞行的四旋翼无人机，可以在无GPS信号的环境中操作，使其在各种军事情境下具有高度的多功能性和实用性。V-BAT：人工智能垂直起降（VTOL）飞行器，该产品线是通过收购MartinUAV扩展的。此外，ShieldAI还创建了一种独特的软件堆栈，称为Hivemind。这项技术使得无人机和飞行器能够在GPS和通信系统受损的环境中自主机动。••国防类应用由于有较稳定的客户，推广需求弱，表Jets：是基于Hivemind智能驾驶员，拥有在模拟F-16战斗中以99%的胜率击败现役空军和海军战斗机飞行员的能力，它正在学习执行各种任务，从超视距打击到敌方防空压制。未来的空中优势将由Hivemind：提供动力和飞行。Hivemind将作为数字副驾驶员部署在美国空军的F-16上，旨在快速扩展到下一代飞机，包括F-22、F-18和其他战斗机。Hivemind将使传统战斗机在未来几十年保持相关性，并为下一代军用飞机提供动力。现为付费搜索流量接近为0。国内暂无公开信息专注AI+国防的可比企业。图表42：国防AI应用移动及桌面端流量占比核心业务和产品主要集中在AI驱动的操作系统和硬件组件上，以此为基础提供各种防御系统。这些系统可能包括智能传感器、自动化控制、数据分析等，用于军事和国防领域的安全和防御应用。100%32%80%60%40%20%0%57%65%以国家安全为重点的技术公司，其创始团队由多个领域的专业人士组成。首席执行官BrettGranberg在加入VannevarLabs之前曾在CIA、NSA和国防部任职，负责实施计算机视觉和自然语言处理技术，并为美国情报社区的风险投资部门In-Q-Tel进行投资。公司的其他高级领导人员包括前情报官员NiniHamrick（现

裁）、前Amazon产品经理Seanna

Senior（现任产品负责人）、以及拥有丰富国家安全经验的JasonSchmid（现任公共政策和战略负责人）。核心产品是Decrypt，为国家安全构建的外文文本工作流平台。移动桌面68%43%36%Shield.AIAndurilVannevarlabs31资料：腾讯新闻，Similarweb,各公司官网，方正证券研究所3.9军用国防图表43：国防类应用出站流量占比•

Anduril和ShieldAI应用访问量相对较高。从九月初起，Anduril访问量增长，10月达峰值后12月回落，似乎呈现一定季节性。军事新闻美国军事机构商业服务工作就业领英其他•

Anduril出站流量主为军事新闻和美国军事机构，分别占比38.27%和34.16%。ShieldAIAnduril•平均访问停留时长来看VannevarLabs有更明显的季节性特点。0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%图表45：国防类应用平均访问停留时长图表44：国防类应用访问量AndurilShieldAIVannevarLabsAndurilShieldAIVannevarLabs0:12:580:11:310:10:050:08:380:07:120:05:460:04:190:02:530:01:260:00:00120,000100,00080,00060,00040,00020,000032资料：SimilarWeb，方正证券研究所3.10其他细分领域图表47：Moveworks访问量&平均访问停留时间图表46：EightfoldAI访问量&平均访问停留时间图表48：Pachama访问量&平均访问停留时间EightfoldAI平均访问时长Moveworks平均访问时长Pachama平均访问时长2,000,0001,600,0001,200,000800,000400,00000:04:190:02:530:01:260:00:0035,00028,00021,00014,0007,00000:06:290:04:190:02:100:00:0060,00040,00020,00000:07:120:05:460:04:190:02:530:01:260:00:0001/07/2023

19/08/2023

07/10/2023

25/11/2023

14/01/202401