AI+互聯網：或重塑互聯網用戶流量與時長分布格局

我們認為 2023 年對于互聯網行業而言，是以高質量的增長為主題的一年。在疫后出行修復， 互聯網大盤流量紅利逐漸見頂的背景下（互聯網滲透率漸趨高位+網民時長環比趨穩），各 頭部互聯網平臺正在嘗試通過跨越主業邊界，跨領域擴張，獲得新的增長動能，平臺間的 競爭正在持續加劇。我們認為 AIGC 與大模型熱潮的快速興起，或將進一步加劇互聯網行 業的競爭格局變遷，且這一競爭或從用戶流量與時長的競爭開始，并最終遷移至 C 端用戶 錢包份額與 B 端廣告主預算份額等變現效率方面的競爭。在競爭格局遷移的過程中，用戶 體驗的改善與用戶心智的提升將是核心抓手。

競爭格局的變遷在我們看來可能會首先在直接競對的流量分布與時長分布上發生，是否擁 有大模型以及大模型能力可能成為直接競對間的分界線，這在競爭充分且發展成熟的互聯 網子行業中或率先出現，如電商、長視頻、游戲等。參考海外案例，據 Zaker 報道，Similarweb 數據顯示，截至 3 月 20 日，微軟旗下搜索引擎新必應自 2 月 7 日整合人工智能聊天機器人 后、頁面訪問量增長了 15.8%，而 Alphabet 旗下的谷歌搜索引擎的頁面訪問量則下降了 1%。 伴隨 AI 能力的持續衍進，應用場景的不斷拓寬，用戶時長的競爭可能也將蔓延至不同消費 互聯網業態間，這或主要受各業態內領先互聯網公司間用戶時長競爭格局所影響。

我們認 為有望獲得競爭優勢的互聯網平臺需具備兩項必要條件，1）領先的大模型技術儲備；2） 扎實且高質量的數據資產。長期而言，考慮到人才流動、部分模型架構開源以及互聯網龍 頭公司投入決心強等因素，在邁出早期投入建設期后，我們認為互聯網龍頭公司在通用大 模型上的技術能力差距可能較有限，但平臺數據內容的豐富度及質量存在差異，這將決定 不同模型的訓練效果，并最終影響到用戶體驗。我們看好阿里巴巴等具備完善業務生態、 龐大數據體量的互聯網龍頭公司，其有望進一步借助 AI 技術釋放龐大數據資產的價值。

AI+電商：用戶錢包份額再分配

電商行業作為中國互聯網行業早期階段的產物之一，在經歷了超過 20 年的發展后（阿里巴 巴成立于 1999 年），已成為中國消費互聯網的成熟業態之一。伴隨直播電商、社區團購及 新零售平臺的興起，中國電商市場競爭格局持續發生變化。基于我們的測算，2022 年淘系 （淘寶+天貓）的市場份額為 47.3%，較 2019 年有所下滑。

我們預計 AI 未來在電商行業的應用或重塑競爭格局變化的趨勢。我們認為 AI 對于電商行 業的主要賦能路徑包括：1）更高效的搜索：通過 AI 與購物 APP 的融合，進一步提升消費 者計劃性購物需求的轉化效率。在消費者已具備計劃性購物需求的場景下，幫助消費者以 更快的速度篩選到稱心的商品。盡管這可能會對消費者在平臺上停留和逛的時長造成一定 負面影響（因為可以更快完成購物的整個流程），但得益于提升的效率與優化的用戶體驗， 我們認為具備大模型應用能力的平臺可以有效地促成購物環節，提升其在消費者中的錢包 份額。

2）更優質的內容以及更精準的推薦：我們認為 AI 能力的加持或將進一步幫助平臺 以更高的效率、更低的成本實現優質內容的生成，這對于已具備豐富內容儲備的平臺而言 賦能或更加突出，主要因為這可以使其更高效的訓練其模型，并實現更優質的內容生成效 果。我們認為 AI 有望幫助具備豐富內容的電商平臺進一步強化用戶粘性并提升用戶時長， 從而激發更多非計劃性消費需求，最終幫助平臺提升其消費者的錢包份額。

從商戶側，我們預計 AI 有望為商家提供豐富的落地應用場景，并幫助其有效地實現降本增 效。其中，傳統綜合電商類服務內容可能包括：智能客服、電商文案內容和圖片生成、物 流管理、庫存管理等，而直播電商類服務內容可能包括虛擬人與虛擬主播，直播內容生成 等，這或進一步幫助商戶降低直播帶貨成本。

總體而言，我們看好 AI 技術對阿里巴巴電商業務的賦能潛力，主因：1）阿里巴巴擁有多 層級、完善的電商產品矩陣，兼顧高品質需求與性價比需求，輻射遠中近場零售，且服務 了最廣的電商消費者群體，這使其擁有深刻詳盡的消費者洞察、豐富的消費者 畫像與購物標簽體系，我們看好其傳統電商服務的搜索效率在 AI 技術的賦能下進一步提升， 幫助其捕獲消費者更多的計劃性購物需求；2）阿里巴巴自 2022 年起持續投資于建設平臺 “逛”的心智，優質內容成為其國內電商業務發展的重要戰略之一。

我們看好阿里巴巴利 用領先的 AI 技術實力，借助豐富的用戶數據進行模型訓練，持續提升其高質量文圖視頻內 容的生成能力，這有望幫助其進一步鞏固用戶心智并提升該類購物需求場景下的用戶時長， 從而捕獲消費者更多的非計劃性需求。從商業模式角度，我們預計在電商搜索推薦效率的 提升推動下，商戶廣告投放預算或將進一步向效果類廣告傾斜，這有望為阿里巴巴電商業 務收入的增長提供幫助。

AI+云計算：開啟MaaS服務新時代，或助力業務收入增長重振

2022 年受企業數字化需求走弱，某大客戶流失等多重因素影響，阿里云營收增速表現較為 疲軟。在擺脫客戶流失的基數效應后，我們期待基于 AI 大模型的 MaaS 服務為阿里云營收 增長帶來新的動力。據阿里巴巴 2023 年云峰會介紹，阿里巴巴目前已經形成全棧技術服務能力，包括 IaaS（基 礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）以及 2022 年云棲大會期間提出的 MaaS（模型即服 務）。完善的通用云服務產品布局在我們看來使得阿里云已具備滿足各行各業數字化轉型的 多樣化需求的能力。基于強大的 IaaS 層算力和 PaaS 層豐富的開發工具，阿里云提供以通義大模型系列為基礎 的企業定制大模型，并提供模型推理/服務、模型監控、模型部署、模型訓練、模型更新、 模型存儲/檢索等全面服務，輻射互聯網、政府、零售、能源、制造等多個行業應用場景。

據量子位于 2023 年 3 月 29 日發布的《中國 AIGC 產業全景報告》測算，整體中國 AIGC 產業營收或在 2023 年達到 170 億元，其中 MaaS 服務營收占比約 5%，而到 2027 年產業 營收規模或將增長至 602 億元，其中 MaaS 服務營收占比約 47%，對應 MaaS 服務 2023-2027 年營收 CAGR 達 140%，在我們看來意味著蓬勃興起的市場空間。

我們看好在 AI 大模型加持下，阿里云進一步夯實其云服務能力，服務于興起的企業數字化 需求浪潮。從商業模式角度，我們認為 MaaS 服務可能會在現有云服務的訂閱制付費、定 制化服務收費、按用量收費的基礎上，形成如按模型效果付費等全新的收費模式，我們看 好具備海量高質數據支持且大模型基礎設施完善的領先平臺，其或在激烈的市場競爭中拔 得頭籌。同時，我們看好 AI 對于協同辦公的潛在賦能和價值，預計未來智能化功能（如聊 天摘要、內容創作等）的推出將進一步幫助企業及員工提高生產力與生產效率，強化用戶 粘性，并為長期變現鋪平道路。據 QuestMobile 數據，2023 年 1 月釘釘去重用戶規模達 2.3 億人，而據中華全國總工會 2023 年 3 月數據，目前全國職工總數 4.02 億人左右，這在 我們看來意味著釘釘用戶規模仍存在進一步提升空間。

AI+本地生活：即時消費效率再提升

阿里巴巴在本地生活服務領域已形成到店+到家的雙輪驅動，我們認為 AI 大模型在搜索推 薦方面的能力均有望在兩類業務中得到體現。就到家業務而言，我們看好餓了么在持續積 累的用戶數據與標簽體系的基礎之上，利用 AI 技術，為消費者帶來更加精準的推薦和匹配， 從而進一步改善用戶體驗。但我們認為商戶供給側的完善與強化仍是本地生活業務快速發 展的重要支撐之一，若餓了么在商戶拓展與 AI 大模型引入上均取得進展，其規模與收入的 增長或實現加速提升。

對于到店業務而言，我們認為高德是阿里巴巴生態體系內重要的生活流量入口，其高頻的 用戶使用習慣和高粘性在我們看來奠定了廣闊長期變現空間的基礎。據 QuestMobile數據， 2022 年 12 個月高德 APP 平均 MAU 達到 6.9 億人。如，一站式出行住宿預訂助手、出行 線路規劃、目的地附近餐飲娛樂推薦等業務場景在我們看來值得期待。

AI+物流：豐富的降本增效場景

物流履約作為電商服務鏈條中相對較重的運營環節，在我們看來 AI 與云計算的潛在賦能場 景豐富，降本增效的空間值得期待。據菜鳥官網，阿里巴巴目前的 AI 技術已經落地應用于： 1）智能調度算法（城配、干線、外賣、裝箱等多場景智能調度）、電子面單 ocr 識別（提 取收寄件人信息）、智能地址識別（文本、圖像、語音等多形式識別地址信息）、切箱算法 （合理規劃箱體中包裹存儲計劃）等。 我們預計受益于 AI 算法的進一步精進，算力與數據基礎的進一步提升和豐富，AI 對于物流 快遞行業降本增效的賦能或進一步放大，看好其在物流中轉和分發邏輯等領域的革新，這 或幫助快遞物流企業合作伙伴在提升運營效率與改善盈利能力方面實現堅實突破。

AI+文娛：內容生產效率再革新

我們認為內容領域的多個場景下均具備 AI 大模型改善效率的潛在空間，其中初級工作的 AI 替代以及內容創作成本降低將成為各應用場景下的共同點。阿里擁有多元化的文娛業務布 局。對于阿里游戲而言，我們認為 AI 大模型的潛在賦能方向主要包括：1）游戲體驗優化。 傳統游戲設計中 NPC 的表現與對話多為預設內容，AIGC 的人機交互屬性與內容生成能力 或將幫助創造更具創新力的 NPC，提升玩家游戲體驗。2）參與游戲邏輯推理，降低推理成 本，幫助提升游戲產品 ROI。3）營銷素材生成。AI 大模型多數具備多模態理解力，這有望 使其高效的結合游戲產品特性以較低成本生成營銷素材，幫助提升游戲營銷效率。

對于優酷、阿里文學及影業而言，劇本內容、圖文視頻的生成將是倍受市場關注的焦點。 我們認為伴隨數據的持續擴容，疊加用戶反饋的增加，阿里通義大模型的中文語義理解能 力將獲得持續提升，這將幫助其進一步提升內容生成質量與效率，并賦能其內容業務獲取 用戶心智。

AI+智能硬件：打造重要的家居場景流量入口與調度中樞

盡管受換機周期拉長、可選消費情緒疲軟影響，2022 年智能音響銷量走弱，但我們期待在 AI 技術的加持下，智能音箱通過帶給用戶更優質、更“聰明”的體驗，由單一的智能產品 躍升成為互聯網公司業務交叉引流的重要入口。據洛圖科技 2023 年 1 月《中國智能音箱零 售市場月度追蹤》報告顯示，2022 年，中國智能音箱市場銷量為 2631 萬臺，同比下降 28%； 市場銷售額為 75.3 億元，同比下降 25%。其中，天貓精靈銷量份額為 27%。

天貓精靈產品已覆蓋多個家居應用場景，包括起居、健身、寵物、 看護等等。2023 年 4 月 11 日，天貓精靈官方公眾號顯示，天貓精靈已接入阿里通義千問 大模型，融入了全新的雙向對話模型。通義千問所帶來的內容生成能力幫助天貓精靈強化 與用戶的交互體驗，并進一步豐富可滲透的日常生活場景，這也將有助于其獲得更多數據 積累，從而形成數據資產積累與模型訓練效果的良性循環。

我們期待在 AI 大模型的加持下，天貓精靈在兩方面體現價值：1）成為家居場景的重要流 量入口：我們預計 AI 大模型優異的感知、推理、反饋、交互能力可以顯著地改善和提升人 機交互的體驗，在陪護、娛樂等多個場景下具備應用價值，逐漸成為用戶日常生活中不可 或缺的助理，并進一步延伸成為用戶線上消費、線下出行的重要流量入口。如通過語音交 互為用戶提供電商平臺購物建議與推薦，并推送至手機或平板電腦等智能設備終端，如與 高德地圖和餓了么深度融合，為用戶提供便捷的到家即時服務建議與出行前完善的路線規 劃；

2）成為智能家居生態的調度中樞：在逐步提升用戶流量規模的過程中，與更多家居設 備廠商建立合作，構建豐富的天貓生態圈（類似小米智能家居生態與華為鴻蒙生態），這在 我們看來有利于阿里巴巴與廣泛的家居設備品牌實現雙贏，天貓精靈也有望在為家居設備 品牌擴充銷量的過程中獲得新的收入來源。

阿里巴巴長期深耕于云計算、AI、大模型、邊緣計算等復雜系統工程的開發，我們認為其 已形成從基礎設施層到應用層完整的服務體系與服務能力。

阿里靈杰為企業和開發者提供一站式云原生的 AI 能力體系。依托阿里云的云基礎設施、大 數據和 AI 工程能力、場景算法技術和行業經驗，阿里巴巴通過阿里靈杰一站式幫助企業和 開發者提升 AI 應用開發效率，促成 AI 在產業中的規模化落地，激發業務價值。根據阿里靈 杰官網介紹，阿里靈杰目前已在金融、教育、交通、新零售、政務和司法 6 大領域提供完 整的 AI 應用方案，同時以商品形式出售人臉人體、圖像/視頻生產、圖像分割等 12 大類服 務，滿足各項應用場景需求。此外，阿里靈杰已推出大數據+AI 一體化平臺，包含云原生大 數據計算服務 MaxCompute、數據開發與治理平臺 DataWorks、機器學習平臺 PAI 等，有 效幫助客戶實現“開箱即用”，提升 AI 工程開發效率。

通義大模型——國內首個統一 AI 底座模型。2022 年 9 月，阿里巴巴發布通義大模型，該 模型由統一底座層、通用模型層、行業模型層組成，是國內首個統一 AI 底座模型，而統一 AI 模型可以充分利用多種感知模態的數據，從而獲得更加豐富和準確的信息，有效解決了 傳統大模型通用性和易用性欠缺的問題。 1）統一底座層：通義統一底座中的 M6-OFA 模型，在不引入新增結構的情況下，可同時處 理圖像描述、視覺定位、文生圖、視覺蘊含、文檔摘要等 10 余項單模態和跨模態任務。

2）通用模型層：覆蓋自然語言處理、多模態、計算機視覺。包括 NLP 模型通義 AliceMind， 多模態模型通義-M6，CV 模型通義-CV 三大模型。2023 年 4 月 7 日，阿里巴巴推出大規模 語言模型通義千問，進一步豐富阿里巴巴在通用模型層的產品形態。 3）行業模型層：深入電商、醫療、法律、金融、娛樂等行業，通用與專業領域大小模型協 同，讓通義大模型系列可兼顧性能最優化與低成本落地。

M6 大模型為超大規模跨模態預訓練模型（參數 10 萬億+），提供語言理解、圖像處理、知 識表征等智能服務。根據 M6 大模型官網介紹，M6 以預訓練模型的形式輸出泛化能力，下 游僅需提供場景化數據進行優化調整，即可快速產出符合自身行業特點的精準模型，具備 “高精度”、“低門檻”、“多模態”三大特點，有效降低了 AI 使用門檻，推動各行業 AI 技術 的落地和普及，已在電商、智能制造、金融等行業有豐富落地應用。

多元應用場景已初步落地。根據阿里云官網介紹，M6 大模型具有強大的圖像生成能力和創 造力，例如在服裝設計模型中，模型可以根據用戶輸入的款式要求，如“翻領 polo 簡約開 衫上衣”，快速完成服裝的款式設計并生成白底圖。在推薦理由生成功能模型中，M6 模型 可以捕捉到圖片中的主要特征并轉換成文本表述，如在提取商品主圖中的商品特點信息后， 可自動展開擴寫為一段流暢自然的商品推薦理由。除此之外，模型還包括視覺問答、圖文 檢索等功能，其技術優勢包括：一致性強、清晰度高（細節逼 真、紋理豐富）、多樣性高等。以電商場景為例， 我們認為 M6 大模型已經具備初步替代如圖文營銷等部分基礎工作的能力，并期待其在更大 體量的數據訓練支持下，進一步提升和強化其文本、圖片、視頻的生成質量，幫助商戶降 本增效。

M6 大模型已積累豐富用戶案例，如每平每屋、斑馬智行、支付寶等。根據 M6 大模型官網， M6 大模型與家居家裝平臺每平每屋合作，基于自身的多模態特征提取能力和模型中存儲的 豐富電商領域知識，為每平每屋業務提供了優質的家裝類商品展示。在引入 M6 產出內容封 面 embedding 后，線上精排場景取得了 pctcvr2.6%的提升。此外，專注于專業研發智能汽 車操作系統底層基礎軟件技術的斑馬智行算法團隊使用 M6 的表征學習能力幫助推進語視 對話模型在自動駕駛場景實現應用，語視對話模型在評測上實現 5%以上的絕對值提升，有 效優化了自動駕駛體驗。我們預計 M6 大模型在初期的應用將多通過阿里巴巴集團內部業務 實現，但伴隨模型的持續調優，我們預計未來其有望逐步賦能產業鏈合作伙伴，為其提供 更多的價值。

2023 年 4 月 11 日，張勇（阿里巴巴集團董事會主席兼 CEO，阿里云智能集團 CEO）在 2023 年阿里云峰會上指出，未來阿里巴巴所有產品都將接入大模型，進行全面升級，使其 智能化水平達到全新高度。我們認為阿里巴巴豐富的消費互聯網業務布局使其在 AI 大模型 領域的投入具備長期的賦能空間，我們期待數據的持續積累與模型訓練效果形成良性循環， 并使得阿里巴巴在邁出早期技術和基礎設施投資期后，在利潤端收獲果實。

我們預計 FY23/FY24/FY25 公司非 GAAP 凈利潤為人民幣 1,494 億/1,818 億/2,023 億元。 我們基于 SOTP 估值法的目標為 161.0 美元，對應 20.3/16.7 倍非 GAAP 口徑下 FY23/FY24 預測 PE，具體如下： 1）核心業務（包括中國商業，國際商業，數字媒體及娛樂和創新業務）每 ADS 估值為 103.2 美元，采用 DCF 估值法，WACC 為 11.7%、永續增長率為 2%，均保持不變。 2）菜鳥每 ADS 估值 6.5 美元，基于最新一輪融資交易價值和阿里巴巴 63%的持股比例， 保持不變。

3）本地生活服務每 ADS 估值 6.0 美元，基于 2.0 倍 FY24 預測 PS，保持不變。我們認為 給予公司本地生活服務分部 2.0 倍 PS 估值較為合理，這相較美團股價對應的 2.5 倍 2023 年預測 PS 估值有所折價，主要考慮到公司旗下餓了么的市場份額低于美團。 4）云業務每 ADS 估值 26.1 美元，基于 5.5 倍 FY23 預測 PS，保持不變，與行業均值 5.6x 基本一致。 5）基于部分已上市持股公司的最新市值更新（截至 4 月 13 日），戰略投資每 ADS 估值 19.2 美元。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關信息，請參閱報告原文。）