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AI+軟件的快速融合，正在給全球軟件產(chǎn)業(yè)帶來長周期、深遠(yuǎn)的影響。針對底層算法模型，第三方軟件服務(wù)商需要結(jié)合自身專有數(shù)據(jù)集積累、技術(shù)&資金能力、產(chǎn)品形態(tài)等，在閉源方案、開源生態(tài)之間做出抉擇，彼此優(yōu)劣勢亦十分明顯。LLM帶來內(nèi)容生成、自然語言交互、信息檢索效率的大幅改善，將使得偏平臺型、垂類應(yīng)用軟件顯著受益，但也將大概率導(dǎo)致部分業(yè)務(wù)邏輯簡單、偏中間態(tài)的單點軟件產(chǎn)品方案明顯受損，同時借助人機交互效率的大幅改善，用戶對基礎(chǔ)軟件的使用門檻料顯著降低，利好數(shù)據(jù)管理、信息安全、運維等基礎(chǔ)軟件板塊。我們判斷，LMaaS（大語言模型即服務(wù)）、插件（鏈接外部知識、工具）、關(guān)聯(lián)落地（Grounding，優(yōu)化用戶提示、輸出結(jié)果等）等將構(gòu)成后續(xù)軟件產(chǎn)業(yè)的核心關(guān)鍵詞，不斷驅(qū)動軟件產(chǎn)業(yè)平臺化、模塊化發(fā)展，并最終帶來更加緊密、復(fù)雜的軟件產(chǎn)業(yè)分工協(xié)作體系。我們看好當(dāng)下美股軟件板塊，市場最悲觀時候已基本過去，建議不斷聚焦應(yīng)用層的平臺型、垂類軟件廠商，以及基礎(chǔ)層的數(shù)據(jù)管理、信息安全、運維、軟件開發(fā)等廠商，建議持續(xù)關(guān)注：微軟、Salesforce、Service Now、Adobe、Snowflake、Datadog、MongoDB、Confluent、Palo Alto、Crowdstrike等。
　　▍報告緣起：從ChatGPT到微軟Co-pilot，近半年內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的突破式進(jìn)展將重構(gòu)軟件行業(yè)生態(tài)。在短短半年里，AI產(chǎn)業(yè)取得了顯著進(jìn)展，以ChatGPT為例，自2022年11月推出后，2個月內(nèi)活躍用戶突破1億，創(chuàng)下全球消費者應(yīng)用的增長紀(jì)錄。全球科技巨頭爭相投身AI市場，如微軟將ChatGPT整合到Azure、Office等產(chǎn)品，谷歌推出類似產(chǎn)品Bard，百度在國內(nèi)推出文心一言。這些舉措加速了AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，亦在推動AI+軟件的快速融合。這場以底層技術(shù)為基礎(chǔ)的AI升級換代，對軟件行業(yè)的產(chǎn)品形態(tài)、交互模式、產(chǎn)業(yè)價值分配將產(chǎn)生長周期、深遠(yuǎn)的影響。本報告將重點關(guān)注人工智能技術(shù)將如何重構(gòu)軟件行業(yè)生態(tài)。
　　▍算法模型：AI巨頭從開源走向閉源，軟件廠商需要有所選擇。過去五年，前期高額資金投入和原始數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致資本向頭部AI技術(shù)提供商集中，頭部AI廠商如OpenAI和谷歌占據(jù)了絕對話語權(quán)并轉(zhuǎn)向商業(yè)盈利導(dǎo)向。這些領(lǐng)先廠商選擇閉源模式，迫使軟件服務(wù)商與其合作。相較之下，追趕者如Meta、Amazon和NVIDIA更傾向于培養(yǎng)開源社區(qū)，共同迭代模型以縮小差距。由于底層大語言模型的高門檻以及資源的稀缺性，大多數(shù)軟件服務(wù)商沒有能力從底層開始研發(fā)自有的大語言模型，因此需在與閉源頭部廠商合作或選擇免費開源方案之間做出抉擇。相較于開源方案，閉源方案的技術(shù)更為領(lǐng)先、開發(fā)效率更高，但較高的調(diào)用次數(shù)可能帶來高昂的成本，亦存在用戶隱私&數(shù)據(jù)安全等顧慮；而相較于閉源方案，基于開源方案自建使得資金投入更加靈活和可控、可最大限制的保護(hù)用戶隱私&數(shù)據(jù)安全，但開源方案也存在社區(qū)不成熟、模型迭代速度慢、技術(shù)能力落后等問題?？偨Y(jié)而言，對于擁有海量經(jīng)授權(quán)的垂類數(shù)據(jù)、充裕現(xiàn)金流以及直接落地場景的軟件大廠適合基于開源模型進(jìn)行AI能力的構(gòu)建，對于不滿足以上三項條件的廠商，直接接入閉源模型應(yīng)為理論上最優(yōu)的解決方案。
　　▍軟件產(chǎn)業(yè)：AI驅(qū)動產(chǎn)品形態(tài)、市場格局重構(gòu)。回顧移動互聯(lián)網(wǎng)時代，移動互聯(lián)網(wǎng)的快速滲透使得一批新興玩家陸續(xù)涌現(xiàn)，但多數(shù)PC互聯(lián)網(wǎng)時代原有的參與者亦通過移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，進(jìn)一步提升了客戶覆蓋和業(yè)務(wù)變現(xiàn)能力，當(dāng)然也有部分廠商因布局遲緩、戰(zhàn)略失當(dāng)而黯然離場。我們認(rèn)為這一邏輯在AI時代亦不例外，未來市場會逐步出現(xiàn)所謂AI原生的新生力量，而軟件市場原有的參與者也將迎來產(chǎn)業(yè)鏈價值的再分配，或受益或受損。應(yīng)用軟件層面，我們主要從產(chǎn)品體系、客戶結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)沉淀、生態(tài)構(gòu)建等維度來衡量應(yīng)用軟件領(lǐng)域的受益&受損邏輯。在這一判斷體系下，我們認(rèn)為品類全面、份額領(lǐng)先、生態(tài)完善、數(shù)據(jù)持續(xù)積累的平臺型廠商，以及格局優(yōu)異、具備獨特數(shù)據(jù)集和直接落地場景的垂類軟件有望率先受益；同時，對于部分功能相對單一、格局尚不明朗的點解決方案廠商，則有可能在新一輪的AI浪潮中受到?jīng)_擊?；A(chǔ)軟件層面，大語言模型的能力并不涉及高性能&高可靠&高可用的數(shù)據(jù)處理、IT基礎(chǔ)設(shè)施的性能監(jiān)控&告警，亦無法滿足惡意攻擊的防御需求。與此同時，大模型的訓(xùn)練、部署以及穩(wěn)定&安全運行仍然需要數(shù)據(jù)管理、性能監(jiān)控、信息安全等系列產(chǎn)品的配合和支持。不過，在軟件開發(fā)環(huán)節(jié)，大語言模型的確有望憑借對代碼的生成和理解能力實現(xiàn)產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)鏈價值的重構(gòu)；在其他的基礎(chǔ)軟件環(huán)節(jié)，大模型也有望通過簡化處理方式、降低信息復(fù)雜度等維度降低從業(yè)人員門檻，拓寬產(chǎn)品覆蓋面和變現(xiàn)方式。
　　▍產(chǎn)業(yè)生態(tài)：更加緊密、復(fù)雜的軟件分工協(xié)作體系。我們認(rèn)為在軟件服務(wù)商積極嘗試融入AI能力后，以LMaaS（大語言模型即服務(wù)）為核心的新商業(yè)模式將成為主流。LMaaS將重新整合軟件產(chǎn)業(yè)生態(tài)，使企業(yè)分工更加明確。在這一模式下，AI巨頭專注于提供泛用性模型和ToC需求服務(wù)，而中小公司則切入特定垂直行業(yè)，根據(jù)需求微調(diào)優(yōu)化模型。這種格局有助于發(fā)揮各自優(yōu)勢，降