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瑞银:多模态相比大语言模型被低估,中国公司具备结构性优势

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多模态模型市场尚未出现激烈价格竞争,产品升级具备提价空间。

本文为IPO早知道原创

作者|罗宾

据IPO早知道消息,瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮近日发表中国AI智见报告,报告指出,多模态模型是大语言模型之外被低估的机遇。

瑞银此前对以文本为主的基础模型(大语言模型LLM)开展了广泛研究,此类模型的能力与变现情况快速演进。在此基础上,瑞银聚焦多模态模型的技术路径、市场格局及商业前景,该领域与大语言模型相邻但有所不同。“我们认为随着模型处理和生成多模态内容(如图像、音频和视频)的能力不断提升,AI的机遇将超越文本范畴,其中视频生成是关键领域。”

瑞银指出,多模态模型的发展有三项区别于大语言模型的特征:1)领先开发者不同,全球前沿领域的参与者较少,重大模型版本发布的频率较低;2)技术成熟度处于更早阶段,意味着模型能力有进一步提升空间,并有望催生新的用途;3)模型层和应用层均出现早期变现机会。“令人鼓舞的是,中国领先开发者依托其视频内容生态、数据准备能力及模型创新,在模型能力和变现方面展现出早期优势,我们认为这值得投资者给予更多关注。”

技术成熟度尚处早期,中国或具备结构性优势

瑞银认为,视频生成的技术成熟度低于大语言模型,其架构尚未趋同,参数规模较小(低于3000亿),能力提升仍更依赖预训练。这部分反映了视频数据的复杂性以及数据质量的重要性。

相较于大语言模型,视频生成前沿领域的参与者较少,美国主要AI开发者在视频生成方面的投入力度也参差不齐。中国开发者在视频生成能力上的势头初显,并可能具备结构性优势,包括在劳动密集型数据准备环节的成本较低、成熟视频内容生态带来的丰富数据来源,以及已展现出的模型架构创新能力。

市场格局分散,变现路径多样化

瑞银认为,视频生成是一个规模可观的市场(潜在市场空间为2000-4000亿美元),其分散的市场格局由不断演进的模型及产品形态、定量与定性相结合的评估指标,以及具体应用场景需求共同塑造。

“在模型提供商中,我们尚未观察到大范围、激烈的价格竞争,而产品升级通常伴随着价格上涨。虽然互联网巨头可能受益于覆盖模型开发、用户获取及分发的成熟生态,但我们提示细分应用场景(如短剧)和海外市场的变现潜力,我们认为多模态harness/应用层能通过将生成的视频片段转化为最终成品来获取价值,为规模较小的公司及初创企业创造机会。”

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