单独的Killer App可能就是GPT本身。通过监测AI网站访问量，我们认为可能ChatGPT 浪潮所带来的最大的Killer App 是其自己。由于GPT的强大性能和快速迭代能力，以及良好的调用机制，部分新应用的市场竞争快速激烈化导致用户被分散，例如ChatPDF。

什么时候可以看到Killer App？1~2 年之后。根据Morgan Stanley 统计，Apple II 推出2 年之后才出现VisiCalc，IBM PC推出2 年之后才出现Lotus1-2-3，iPhone 推出2 年之后才出现Uber。因此我们预期1~2 年之后会出现GPT 技术的Killer App。

(资料图片仅供参考)

人们总是短期过于乐观，长期过于悲观。我们认为AI 的奇点已经到来。

在本篇报告的写作中GPT4 Plugin 做出了卓越的贡献，大幅度地提升了生产力。

短期来看，

算力竞争的白热化超出所有人的想象，强大如华尔街对于NVIDIA的判断也出现了重大错误。大量自研的ASIC 将在明年海量流片，将白热化的竞争推向高潮。

由于缺乏Killer App，所以商业应用是Embed AI 的情况，暂未出现全新的应用场景。Embeded AI 在提升原有AI 功能准确性和速度的同时，To B 应用通过引入Copilot 等手段来进行进一步商业化，并且可以取得ARPU 提升等效果，但是需要注意版权（内容和AIGC的生成物）、隐私的保护（采用中间层或者Domain Specific AI）和生态的建设（与AI 软硬件公司联手，并且适当采用收购的策略）。

最好将LLM 分开对待。对于Generative AI，需要积极接入，而不是进行重新研发，而对于大量的B 端隐私数据和独特要求，最好是建立Domain Specific AI，从而实现平衡。但是我们认为，DomainSpecific AI 需要良好的Foundation Generative AI 的支援。

基础软件拥有AI 带来的新场景，其中，Vector Database 成为兵家必争之地。其与传统Database 结合的可能性将导致数据库市场出现巨变。

长期来看，1~2 年内会出现基于GPT 的Killer App。我们对此抱有充分的信心。

风险提示：AI 发展不及预期。

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