中信證券研報表示，隨著ChatGPT的火爆以及微軟將GPT能力整合到其產品中的發(fā)布，集成大型模型能力已經成為主流軟件公司的必由之路。目前來看，在大語言模型方面，主流軟件廠商一般會選擇與OpenAI的GPT模型進行合作；而在圖像生成模型方面，Adobe等具備海量合規(guī)素材和商業(yè)化落地能力的廠商會選擇自研大模型，并與自身應用進行原生集成。
中信證券認為，生成式AI能力的融入將大幅降低專業(yè)軟件&功能的使用門檻，顯著提升工作效率和流程自動化水平，具備自有數據&流程沉淀、龐大客群基礎的平臺化廠商有望進一步推動客群拓展、提升用戶留存、驅動ARPU上升。
▍北美軟件企業(yè)陸續(xù)發(fā)布大模型能力的個性化融入。
隨著ChatGPT的火爆以及微軟將GPT能力整合到其產品中的發(fā)布，集成大型模型能力已經成為主流軟件公司的必由之路。2023年3月6日，集客營銷平臺HubSpot發(fā)布Content Assistant和ChatSpot.ai兩項生成式AI能力，分別以私人預覽和公開測試形式發(fā)布；3月7日，CRM領導者Salesforce發(fā)布Einstein GPT，將GPT能力全面融入銷售、營銷、客服、商業(yè)、Slack、開發(fā)者平臺等全系列產品，目前處于封閉測試狀態(tài)，預計將在2023下半年正式發(fā)布；3月21日，創(chuàng)意和內容營銷領導者Adobe發(fā)布Firefly模型，將圖像生成能力與Express、Photoshop、Illustrator和AEM等產品原生集成，將陸續(xù)推出相關能力的測試版本。
▍實現方式：基于第三方模型進行微調為主流方式，Adobe自研Firefly實現創(chuàng)意內容生成。
大語言模型方面，目前主流廠商均選擇和OpenAI進行合作，基于自身數據、業(yè)務流程等對GPT模型進行微調，在部署上線后亦結合用戶數據對Prompting（提示）進行個性化精調，將人類語言的表述根據實際的數據情況更換成更符合大語言模型理解的Prompting，然后以此完成多模態(tài)之間的轉換并提升指令的準確性。與此同時，Adobe基于自身在創(chuàng)意領域長年的積累推出了創(chuàng)意生成式人工智能模型Firefly，可以生成圖像和文本效果。與其他圖像生成模型模型不同，一方面，Adobe專注于將Firefly與Creative Cloud中的現有創(chuàng)意工作流程整合；另一方面，模型訓練的數據完全來自于Adobe Stock的授權內容、公開許可的內容以及版權過期的公共領域內容，很大程度上平衡了創(chuàng)意生成的需求和內容商業(yè)化的可行性。
▍實現功能：集成現有產品和流程，降低門檻、提升效率。
1）Salesforce：銷售方面，Einstein GPT能夠自動撰寫電子郵件、安排會議、生成銷售線索、更新客戶信息等；服務方面，Einstein GPT能夠自動化生成個性化的座席回復，并根據過去的案例生成知識文章等；營銷層面，Einstein GPT能夠動態(tài)生成個性化內容，包括網頁、多模態(tài)廣告等；Slack方面，Einstein GPT能夠自動總結銷售線索摘要，實現智能化的客戶洞察等等。
2）Adobe：Firefly將與Adobe的應用完全集成，這使得設計師不僅能夠基于模型完成前期內容生成，也能夠基于Adobe專業(yè)化的創(chuàng)意套件進行后續(xù)調整，包括內容填充&替換、矢量編輯、縱橫比調整、蒙版操作等等。與此同時，Adobe支持客戶使用自己的創(chuàng)意資產對Firefly進行訓練，從而可以生成符合個人或者品牌創(chuàng)意風格的個性化內容。我們認為，AI能力的融入有望進一步降低專業(yè)能力的使用門檻，擴大受眾范圍，增強客戶粘性等。
▍治理和隱私：控制數據及功能訪問權限，規(guī)避版權等合規(guī)風險。
數據安全、權限控制、隱私保護、版權合規(guī)是大模型在實際應用過程中的核心因素。目前微軟在提供copilot相關服務時，在協議中明確表示使用的是公開數據+無版權數據以及微軟的自有數據，一定程度降低了數據隱私性的問題。Copilot LLM不會根據用戶的自有數據以及用戶的提示上進行訓練。在企業(yè)用戶組內部，微軟應用了相應的權限模型確保數據不會在用戶組之間泄露。而對于Adobe，目前Firefly的訓練數據集完全來自于Adobe Stock的授權內容、公開許可的內容以及版權過期的公共領域內容，較好的避免了 Stable Diffusion、Midjourney、Dall-E等其他圖像生成模型存在的版權合規(guī)問題。與此同時，創(chuàng)意者可以選擇其作品不進入訓練數據集，而Adobe也計劃向貢獻訓練數據的藝術家支付一定報酬。
▍風險因素：
AI核心技術發(fā)展不及預期風險；科技領域政策監(jiān)管持續(xù)收緊風險；全球宏觀經濟復蘇不及預期風險；宏觀經濟波動導致歐美企業(yè)IT支出不及預期風險；全球云計算市場發(fā)展不及預期風險；企業(yè)數據泄露、信息安全風險；行業(yè)競爭持續(xù)加劇風險等。
▍投資策略：
隨著ChatGPT的火爆以及微軟將GPT能力整合到其產品中的發(fā)布，集成大型模型能力已經成為主流軟件公司的必由之路。目前來看，在大語言模型方面，主流軟件廠商一般會選擇與OpenAI的GPT模型進行合作；而在圖像生成模型方面，Adobe等具備海量合規(guī)素材和商業(yè)化落地能力的廠商會選擇自研大模型，并與自身應用進行原生集成。我們認為，生成式AI能力的融入將大幅降低專業(yè)軟件&功能的使用門檻，顯著提升工作效率和流程自動化水平，具備自有數據&流程沉淀、龐大客群基礎的平臺化廠商有望進一步推動客群拓展、提升用戶留存、驅動ARPU上升。
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