在人工智能的浪潮中，海外AI应用的发展一直是行业的风向标。本篇文章将结合太平洋证券的研究报告，深入探讨海外AI应用的发展趋势，分析模型能力与场景适配度如何共同塑造AI应用的未来。
一、模型层：闭源与开源并驱，多模态迭代加速AI产业的模型层是支撑上层应用的核心。当前，闭源模型与开源模型并存，共同推动AI技术的进步。闭源模型，如OpenAI的GPT系列，凭借其强大的基础能力和持续的迭代升级，成为模型能力上限的突破者。这些模型通过开放API的方式，实现了能力的广泛延展，吸引了大量开发者基于其构建应用。
与此同时，开源模型也在社区群策群力的支持下，实现了模型能力的逐步提升。虽然开源模型在基准测试中的得分与闭源模型仍存在差距，但这一差距正在不断缩小。以LLaMA为例，通过继续预训练和指令微调，应用开发者能利用自有数据对开源模型进行微调，从而获得与应用更匹配的底层大模型。
此外，多模态模型的持续迭代为AI应用带来了更多可能性。图像、音视频生成等多模态技术的成熟，以及混合多模态模型的推出，正在变革人机交互方式，有望在强交互性场景中催生现象级应用。
二、应用层：文本编辑类最成熟，国内有望复制路径在应用层，基于大语言模型的文本编辑类应用最为成熟，数量占比达58%，单月访问量过亿的8个应用中占7个。海外市场的ChatGPT更是以18.6亿的单月访问量位列第一，显示出强大的市场吸引力。
文本编辑类应用的成功，得益于模型能力的成熟与场景适配度的高度匹配。聊天机器人作为文本编辑类应用的代表，不仅展示了大语言模型的能力，还通过与具体场景的结合，提高了体量上限。然而，随着市场竞争的加剧，头部应用访问量增速出现了一定程度的放缓，提升与具体场景的结合度成为未来发展的关键。
除了文本编辑类应用，图像类、音视频/游戏类应用也展现出巨大的发展潜力。图像类应用集成了图像生成和编辑功能，未来有望通过加深与B端场景融合实现规模增长。音视频/游戏类应用则因场景天花板高、AI适配度高而备受瞩目，尽管目前受限于多模态模型能力，尚未有过亿的应用出现，但未来在AI深度赋能行业创作工作流的同时，AI+UGC视频和UGC游戏将是C端现象级应用的重要方向。
三、海外应用案例：模型与场景的双赢聊天机器人：以ChatGPT和谷歌Gemini为代表，聊天机器人应用凭借其强大的语言理解能力和文本生成能力，以及丰富的知识库，实现了与用户的自然交互。这些应用不仅提高了用户的工作效率，还通过不断迭代升级，提升了用户体验。虚拟角色：AI原生虚拟角色应用如SpicyChat等，凭借其高情感陪伴度和强交互性，快速吸引了大量用户。这些应用通过混合多模态技术，实现了人机实时交互，进一步提升了应用体量下限。
教育应用：虽然教育场景对模型能力有着较高的要求，但AI教育应用仍展现出了巨大的发展潜力。通过集成在卡片式学习应用Quizlet中的AI导师Q-Chat等应用，AI技术正在逐步赋能教育领域，提高教学效果和用户体验。
四、国内AI应用展望：复制海外路径，实现创新发展当前，国内AI应用与海外市场仍存在较大差距。但随着国内大模型的持续追赶和场景适配度的不断提升，国内AI应用有望复制海外发展路径，实现创新发展。特别是在文本编辑类应用中，聊天机器人、搜索引擎及虚拟角色应用有望最先实现访问量的大幅增长。
同时，国内AI应用也应注重与具体场景的结合，提升用户体验和应用价值。通过加深与B端场景的融合、探索C端市场的现象级应用方向等方式，国内AI应用有望在未来实现更大规模的增长和更广泛的应用。
五、结论：模型与场景共筑AI应用未来综上所述，模型能力与场景适配度是决定AI应用成败的关键因素。在海外AI应用的探索中，我们看到了闭源与开源模型的并驱发展、多模态技术的持续迭代以及应用层的多样化创新。未来，国内AI应用应借鉴海外成功经验，注重模型能力的提升与场景适配度的优化，共同推动AI产业的繁荣发展。
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