行业投资评级 报告未提供行业投资评级。 报告的核心观点 1) GenAI软件支出预计将从2023年的75亿美元增长到2025年的324亿美元 [3] 2) GenAI风险投资交易活动呈现爆发式增长,2023年交易额达到260亿美元,交易数量达到877笔 [3][4] 3) GenAI在企业应用、加密货币、数据分析、企业SaaS、金融科技、信息安全等领域正在产生广泛影响 [6][16][27][36][43][53] 4) GenAI在客户服务、风险评估、承保、理赔处理等保险科技领域得到应用,但监管和伦理问题仍是主要障碍 [60][62][64] 5) GenAI在电商、游戏、农业、气候科技、国防科技、食品科技、供应链科技等领域也有广泛应用,正在推动这些行业的变革 [68][74][82][90][96][106][132] 6) GenAI在生物技术、数字健康、医疗IT等医疗健康领域应用前景广阔,但监管审批和数据质量仍是主要挑战 [140][146][155] 分组1 企业应用 - GenAI在企业应用中的核心应用包括客户服务、代码生成、数据分析等 [6][7][9][10] - 传统机器学习模型面临被GenAI颠覆,DataRobot和H20.ai的估值大幅下降 [7] - GenAI基础设施层(如半导体、模型研究实验室、云服务提供商)发展迅速,已有25家公司达到独角兽估值 [9] 加密货币 - GenAI有望提升加密货币领域的智能合约开发、区块链数据查询、协议和代币经济学文档编写等能力 [16][17][21][23][24] - 去中心化AI(DeAI)概念受到关注,利用区块链技术来平衡AI的集中化趋势 [21][22] 数据分析 - GenAI在数据分析领域的应用包括SQL生成、数据转换、商业智能可视化等,但准确性和可靠性仍有待提高 [27][28][30][31][32] - 传统数据库公司面临增长放缓,而Databricks等公司凭借定制AI训练解决方案实现业绩反弹 [31] 分组2 企业SaaS - GenAI在企业SaaS领域的应用包括对话式助手、产品列表自动化、欺诈检测等 [36][39][40] - 企业客户对GenAI功能的需求强烈,但成本和复杂性仍是主要障碍 [37][38] 金融科技 - GenAI在贷款、银行、财富管理、合规科技等金融科技领域得到广泛应用,提升了运营效率和客户体验 [43][44][45][48][49][50][51] - 监管和数据隐私问题仍是GenAI在金融行业应用的主要挑战 [64] 信息安全 - GenAI在信息安全领域的应用包括渗透测试、安全文档编写、安全编码、IT服务聊天机器人等 [53][54][56][57] - 信息安全领域GenAI支出预计将从2023年的12亿美元增长到2025年的60亿美元 [55] - 云安全公司Cloudflare等正在积极拥抱GenAI,并从中获得收益 [57]