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大模型起步于桌面端，繁荣于移动端。对比国内外大模型流量来源，海外大模型来自于移动端的用户流量远高于国内大模型。OpenAI移动设备流量占比为45.9%，Bard为62.7%，国内讯飞星火及文心一言移动设备流量占比分别为16%和11%。参考国外大模型的发展，后续国内移动端大模型的应用预计进一步提升。
国产大模型生态进一步丰富潜力大。5个国内大模型仍以直接流量为主。发布相对较早，知名度较高的文心一言和讯飞星火的自然搜索流量占比相对较高，分别为30.23%和20.71%。除字节豆包外，几个大模型的出站流量主要为本公司网站。五个大模型在外接社交网络、新闻、多媒体等内容方面已有一定的探索，目前占比不高。国外大模型在外链流量方面已经较为丰富。生态打通及多模态的推出对大模型流量产生明显正向推动。OpenAI计划为ChatGPT的Plus用户和企业客户上新语音和视觉功能。9月中旬Bard进行了重要更新，将Bard模型集成到Google全套软件服务后，平均访问时长、页面浏览量、每次访问页数等都见到明显的上升，9月底开始Bard模型页面浏览量和每次访问页数超过OpenAI。
风险提示：行业竞争加剧风险、人工智能配套及监管政策不及预期、行业公司产品落地及市场拓展不及预期等。
以上为报告部分内容，完整报告请查看《国内外大模型流量分析-行则将至》。
方正计算机团队
张初晨
张初晨：曾就职于中金公司、国盛证券，对计算机细分赛道边际变化敏感，聚焦价值挖掘，2021、2022年计算机行业新财富第一团队成员。
陈 嵩：北京大学计算机技术硕士，曾就职于东北证券、德邦证券。主要关注智联汽车、AI应用等方向，力求为客户、为产业提供高品质、有深度的内容输出。
张耀嵘：澳大利亚国立大学金融学硕士，曾就职于工银安盛和凯盛产业研究院。主要覆盖数据要素、网络安全和医疗IT等方向，致力于为客户提供兼具产业视角的价值研究。
孔德璋：加州大学洛杉矶分校数学学士，圣路易斯华盛顿大学金融数学硕士。曾有过汽车电子、计算机研究经历，对行业内新兴技术有浓厚的兴趣。
景柄维：莫纳什大学金融学本硕，OTEM硕士。1年+买方计算机研究工作经验，长期卖方实习经历。主要覆盖AI算力 (软硬件)银行IT、工业软件、能源信息化。买方思维，细致服务，做贴近投资的研究员。
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