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2024Q1人工智能“里程碑”盤點:Sora和Kimi做對了什么?

admin2024-03-31網絡熱點6 ℃0 評論

  財聯社3月31日訊(編輯 唐葉天)2024年一季度即將結束。在以ChatGPT為起點的AI風潮席卷世界一年后,全球生成式AI應用加速發展,多模態模型及應用成為新一輪AI競賽的“主戰場”。目前,國內AIGC賽道應用層品類持續多元化,海外助手類應用逐漸成為主流。

  盤點一季度資本市場最“出圈”的AI應用,文生視頻賽道上,Sora在2月春節假期后引起市場關注;3月國產AI對話助手Kimi在突破200萬字的長文本技術后,訪問量與市場關注度激增;3月下旬,初創企業Suno發布同名模型V3版本發布,一條龍“包辦”歌詞、歌聲、配樂,指向多模態應用流行新趨勢。

2024Q1人工智能“里程碑”盤點:Sora和Kimi做對了什么?

  文字聊天助手在ChatGPT問世之后成為各方人工智能巨頭進軍的方向,而多模態AI應用在2023年也已開始批量涌現,2024年仍然在A股“出圈”的Sora、Kimi做對了什么?

  Sora:更長的視頻與商業化落地

  繼文生視頻“獨角獸”Pika大火之后,龍年春節期間,Open AI發布的文生視頻大模型Sora迅速風靡。Sora初步具備了理解物理世界的能力,率先將文生視頻長度突破了1分鐘長度,較其他模型表現更出色,還支持圖生視頻、視頻生視頻、視頻擴展、多角度鏡頭等。春節后,Sora行情引領A股人工智能概念走強。

  其最關鍵的突破可以概括為以下幾點,據中泰證券概括,一是生成效果上的可用性極高(60s時長、分辨率1080p);二是從技術路線上解決了模態之間的對齊問題;三是從產業發展看,Sora通用性極強,有望統一視頻生成生態。

  而另一邊,Pika等競爭者也在持續迭代,3月,Pika添加了 AI 視頻自動生成音效功能,用戶可以直接在應用程序中完成并創建新的聲音文件,在此之前,Pika還推出了口型同步功能,在成為“一條龍”式AI 視頻平臺的路上前進。

  Kimi:開啟超長文本競爭

  Kimi智能助手這一AI對話工具由月之暗面(Moonshot AI)在2023年10月推出,之后歷經三次版本迭代。三月中旬,月之暗面宣布在大模型長上下文窗口技術上取得新的突破,Kimi智能助手已支持200萬字超長無損上下文。

  隨后,“解鎖”長文本能力的Kimi概念在市場爆火,多家上市公司發布公告稱接入Kimi或正在與其溝通。百度、阿里也雙雙宣布加碼,角逐長文本大模型賽道。

  目前海內外商業化AI應用仍然以聊天助手類為主。在海外,a16z最新的全球 AI 產品 Top100 榜單2024年有22家新公司上榜,LLM助手占主導地位,ChatGPT網站穩居榜首。在國內,根據AI產品榜aicpb.com統計,目前國內智能聊天助手占主流,國內訪問量前十中有六款產品為AI ChatBots,其中目前Kimi增速最高,2月環比為107.6%,在國內AI產品訪問量排行榜中的排名升至第3位,僅次于百度文心一言的1006萬和阿里通義千問的365萬。

  Kimi在競爭激烈的同類產品中被二級市場關注,民生證券認為,優勢在于其長文本處理能力,領先于同期其他模型產品。月之暗面創始人曾表示:“無損的長上下文是通用人工智能的關鍵基礎”。而這一趨勢在海外同類產品中也已出現。機器之心數據顯示,Open AI尚未上線的GPT-4.5Turbo上下文窗口將高達256K token(約20萬詞),Anthropic剛剛發布的Claude 3支持200K tokens上下文。

  Suno: 降低AI音樂創作門檻

  近期,AI初創公司Suno更新了文生音樂模型Suno V3,可通過幾秒時間創作2分鐘的“廣播級”音質完整歌曲,并新增了更豐富的音樂風格和流派選項,如古典音樂、爵士、Hiphop等。相比V1版本20-40 秒的時長,V3版本在完整度、提示詞依從以及交互界面等各方面都有改進。Suno V3支持AI生成音樂歌詞,但其能力側重于音頻生產,在文本生成方面,其與Open AI有合作。在模型運行時,Suno調用ChatGPT生成歌詞和標題。

  AI應用在向多模態延伸的同時,智能文字助手的接入也在成為AI初創企業的新嘗試。

  掀起行情的“爆款”AI有何共通之處?

  無論是Sora的強擴展性長視頻,還是Kimi的超長無損上下文、Suno在文生音頻中調用ChatGPT實現“一條龍”創作,都填補了市場中AI產品的某些技術性空白。而其更多的共通點在于面向C端用戶的開放體驗和顯著的商業化預期。

  ToC的切入點

  Sora尚未正式發布,但其母公司Open AI是最早一批開啟人工智能商業化的企業。在Sora的測試階段,其最先被開放給視覺藝術家、設計師、電影制作人等群體,首批拿到Sora授權的導演、藝術家們已在本周公開自己創作的最新短片。Kimi與Suno均有面向C端用戶的免費訪問形式,也獲得良好口碑。華泰證券觀點表示,Kimi的戰略是基于閉源的C端模型,加速模型迭代,讓B端公司接入其API合作賦能。

  商業化預期

  獲A股市場關注的AI模型/應用單品往往有著更清晰的商業化預期。

  在文生視頻賽道,最新消息顯示,Open AI試圖借助Sora進軍好萊塢。據報道,Open AI計劃下周在美國洛杉磯與好萊塢諸多工作室、媒體高管、藝人經紀開會,以構建娛樂產業的合作伙伴關系、并鼓勵眾多制片公司將Open AI的新款AI視頻生成器融入它們的工作中。Open AI CEO Altman已經在今年奧斯卡電影節周末出席洛杉磯的多場活動。

  在智能聊天助手賽道,Kimi母公司聯合創始人預計,2024年會推出多模態模型及產品,預計在24年上半年開啟商業化模式。而這一發展路徑,在海外已被Open AI驗證過。

  熱門AI應用對A股市場的影響?

  Sora與LLM推理更需要內存帶寬的資源需求不同,視覺模型推理將對芯片本身算力和內存容量提出更高要求??v觀機構對Sora概念所給出的投資建議,機會集中于:①光通信領域和算力基礎設施領域,需要更高的算力和帶寬②AI文生視頻技術有望對影視、廣告營銷、游戲與視覺內容創作等傳媒領域進行重塑。

  和Kimi相關的投資主線則包括語料素材庫價值的凸顯(包括文字、圖像、視頻)、Kimi賦能應用的邏輯、與其他國產優質大模型合作的邏輯。Kimi近期連續宕機則顯示從訓練走向推理對于算力的需求將會巨大,而且這種需求僅僅剛開始。華福證券復盤稱,回顧本年Kimi行情,最先領漲的是可接入Kimi的應用場景,包括閱讀、短劇劇本生成等場景相關的標的,而后行情傳導到模型語料,即擁有視頻語料、文字語料的各個標的,子版塊輪動路徑和Open AI行情較為相似。

  與Suno相關的投資機會,開源證券解讀稱,AI音樂生成模型訓練或拉動對音樂版權、音頻語料數據的需求。

  除了以上“爆款”AI,近期還有階躍星辰大模型(萬億參數)、英偉達的一系列AI應用新部署等面世,AGI范式的構建仍在不斷重塑中。在此過程中,機構的投資建議更多地指向訓練數據集、算力和應用賦能。

  算力、數據集、應用方向的新機會

  國產AI算力鏈在芯片、交換機、存儲、AI服務器等方向的機遇早已明確,而2024年新生的機遇也在醞釀。一季度,國盛證券表示,國內外對液冷的需求有望形成共振,液冷從“可選”到“必選”的過程將大幅提升市場空間,成為算力重要細分賽道;興業證券有色金屬研究團隊認為,英偉達新發布的GB200 NVLink銅互聯方案以及高速連接器需求放量有望打開高端銅合金市場需求。

  2024年人工智能產業對于訓練數據集的需求持續多模態化,開源證券表示,長文本訓練或拉動知識、文學類語料需求,多模態訓練或拉動圖片、視頻類語料需求。AI領域版權糾紛不斷,海外近期多起由于未經出版社同意使用版權方內容訓練大模型判罰落地,驗證數據要素價值。三月末,國內《生成式人工智能服務安全基本要求》落地,方正證券表示,優質的視頻和文本版權商價值凸顯。

2024Q1人工智能“里程碑”盤點:Sora和Kimi做對了什么?

  AI對應用的賦能在ToB領域也已有許多嘗試,近期的機構觀點更多指向多模態、長文本的應用加速。華泰證券表示,綜合當下全球AI應用發展情況,海外ToC應用進展與國內大模型能力升級或將成為2024年AI應用的關注重點。海外,AI應用2023年針對ToB場景全面鋪開,大模型逐步嵌入企業IT基礎架構。伴隨模型能力提升,ToC應用有望迎來新拐點,多模態應用與智能終端(AI手機、AIPC)有望提速;國內,大模型能力優化仍是產業重點,長文本能力成為當前多家公司的模型能力重點。伴隨基礎模型能力提升,國內AI應用產品化、商業化節奏有望全面加快。

  下一個Kimi何處尋?

  從技術角度上,中泰證券認為,繼文本、代碼、圖片、視頻之后,下一個有可能實現突破的AI模態大概率是3D。目前海外在AI+3D技術上主要分為工業場景探索與非工業場景探索。非工業場景應用探索主要主要面向游戲、元宇宙中的3D資產設計;工業場景應用則主要以衍生式設計軟件。但AI+3D建模技術當前也面臨較多挑戰,如3D數據與資產缺乏、AI訓練難度高、AI實時渲染技術有限、商業化落地難度大等問題。

  而從A股市場角度,能夠掀起行情的“黑馬”往往出現在ToC端受眾群體較多且有商業應用催化的方向。天風證券計算機團隊在Kimi掀起市場熱潮期間曾經發布相關問卷調查,結果顯示,Kimi 培育用戶習慣逐步形成且黏性很高,并非營銷導流的一次性熱潮,同時在某些特定場景下也形成了用戶的核心需求(如金融)。從繞不開的通用場景如辦公出發,垂直場景看好金融,建議關注辦公軟件、多模態賽道、金融和法律應用、B 端應用等。

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