金選·核心觀點
一、如何對比不同領域AI應用落地進度：投入度與容錯率的框架
#AI應用領域，從技術難度由易到難，可以分為「幫助決策，輔助創作和代替執行」三個層面。 1）幫助決策是AI在數據和資訊基礎上形成知識，進而幫助人類進行決策，完成精度要求不高的特定任務。主要應用於生活和辦公室以及專業服務方面。例如：智慧助理：日常生活、辦公室管理等；專業服務：廣告、教育、金融、醫療、物流、安防、電力等；2）輔助創作是AI在知識的基礎上形成邏輯推理能力，輔助內容創作，實現創意目標。主要應用於資訊、文字、影像、影視、遊戲等；3）取代執行是AI在邏輯推理基礎上形成高精度的執行能力，主要應用於智慧機器領域，取代人類執行高精度要求的解決方案。例如智慧汽車、智慧機器人、智慧工廠等。
AI應用落地，一方面取決於應用領域公司的投入度（包括研發投入和資本開支等），另一方面也取決於應用領域的容錯率（一般而言試錯成本低的AI應用領域往往更容易落地）。 自下而上來看，投入度大且容錯率高的應用領域往往落地進度較快。而有些領域儘管投入度大，但容錯率較低，這些領域AI應用落地一般需要更長。此外，對於那些投入度較小的領域來說，如果試誤成本較高，那麼應用就難以落地。有些產業可能容錯率較高，但投入度小往往代表應用落地的空間較小。
二、電腦：辦公室套件、金融IT、企業服務等產業可望率先落實
#電腦的落地應用場景豐富，C端佔比雖然不高，但依舊有包括辦公室軟體、證券IT、智慧硬體等；B端場景更豐富，需求相對市場化的包括工業軟體、企業服務、金融科技等。
辦公室套裝：目前以大模型驅動的AIGC技術浪潮在辦公室套件領域的影響主要集中在兩大維度：一是透過對於非結構化文件的智慧識別、分析、審查，大幅提升了程式化工作的效率；二是提供創意工作者大量可選的創意素材，成為創意工作者的智慧助理，輔助其進行創作。
金融IT：生成式大語言模型能夠賦能金融業的智慧客服、產品推薦、市場分析、風險控制、報告產生等場景，幫助銀行、券商等金融機構提升服務質量和工作效率。
企業服務：作為所有下游產業數位化與智慧化的賦能者，有望顯著受益。隨著各大科技廠商大模型的推出：百度「文心千帆向客戶提供企業級大語言模型服務；阿里啟動「通義千問夥伴計畫」涵蓋各行業，AGI通用能力細分場景模型訓練有望在ERP、CRM、OA、HR等層面實現拼圖重塑。
三、傳媒：遊戲、行銷等產業可望率先落地
從落地趨勢來看，我們認為以「AI 內容」為代表的產業將盡快落地，較早受到本輪AI的紅利。 原因在於：1）AI生態繁榮，各頭大廠皆發布自研大模型，對於內容公司，可透過直接調用或以B端合作的情況直接獲取AI能力。 2）目前AI技術已經可協助實現簡單的內容創作，產業技術已具備初步應用能力。
遊戲：AI 遊戲端的落地場景可具體分為兩大層面：1）研發過程的降本增效：AI憑藉高效低成本的特點可以在遊戲製作過程中有效實現降本增效。 AIGC技術在2D美術批量圖片生成、基礎代碼的複核、AI語音的應用等領域的降本增效已經體現出明顯的潛力。 2）使用者體驗升級：智慧AIBot在遊戲過程中，作為助理和NPC可帶來更強互動感， 利用AIGC豐富遊戲關卡、提升遊戲使用者可玩性等。
行銷：同樣已經初具規模，AI 廣告將賦能內容理解及廣告投放模型。例如：三人行與科大訊飛牽手合作， 共同開發下一代AI多模態智慧行銷工具。騰訊廣告端同樣接取混元大模型與廣告精排大模型進行對廣告從製作推送的全連結進行最佳化增效。
風險提示
經濟下行超預期、宏觀流動性收縮風險、海外黑天鵝事件、產業政策落地不及預期
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