同花顺-圈子

资本市场的情绪持续退潮，但大模型的热潮依然汹涌。

海外市场，以GPT4.0和Sora为标志，展现出大模型在多模态化和文生视频向能力的突破；国内市场同样有惊艳表现，以处理长文本见长的AI应用Kimi迅速蹿红，大厂逐鹿。

显然，大模型的风还在刮，只是风向渐渐变了。

一方面，通用大模型发布"搁浅"，垂直大模型数量"飙升"。另一方面，大模型已"卷"入应用深水区，寻求匹配的场景加速应用落地，成为商业化的突破口。特别是国内大厂凭借技术和生态优势，利用大模型对于所有产品进行重构，以推动用户体验和业务效率的双重提升，已成共识。

360作为活跃在国内大模型前沿舞台的大厂之一，目前也已探索出了"大模型+知识库+Agent"的商业化路径，并在去年上半年已赚到AI大模型的"第一桶金"。$三六零(601360)

从该公司最新披露的2023年财报来看，在"360智脑"通用大模型的加持下，产品"AI含量"不断提升，收入模式和结构也随之不断优化。以互联网增值业务为例，在大模型的全面赋能下，全年用户付费表现同比提升50%，素材产量较无AI提升200%，对应的收入增长到约11亿元。另外，互联网全系产品收入同比提升65.58%达1.38亿元。

可见，大模型催生应用全面落地的新机遇，也正投射在像360这样的大厂的财报中。这是否进一步预示着---360有望否极泰来？

2023年大幅减亏，大模型变现初尝甜头

或许，这个答案就藏在公司最新出炉的财报中。

整体来看，360大有扭转局势的迹象---2023年实现大幅减亏，尽管营收增长依旧承压，但节奏上明显减缓。财报显示，公司全年实现营收90.55亿元(人民币，单位下同)，归母净利润-4.92亿元，同比大幅减亏77.65%，符合预期。

除此之外，公司的经营性现金流净额也有显著增长，2023年同比提升65.84%达9.24亿元，近两年复合增速高达136.26%。一般而言，现金流量越大，流转越快，说明财务基础越稳固。

到去年末，公司的货币资金在260亿元以上，较上一年期末增加了约33亿元。

可想而知，现金储备越充裕，卷创新就越有底气。360一直坚持强研发投入，2023年研发费用为31.04亿元，研发费率达34.28%，均处于历史高位。

而从某种程度上而言，这些KPI的改善，也是360大模型的一次商业化跃进。

产品AI化持续获市场认可，未来有望提升整体流量和份额

如果说2023年是大模型集中落地的元年，那2024年则将是应用产品爆发的黄金时期。360就是一个典型的例子，公司在去年基于自研的通用大模型"360智脑"重塑国民级互联网产品，陆续发布了"360AI搜索"、"360AI浏览器"、"360AI数字人平台"等AI产品，并收获了强烈的市场反馈。

根据AIwatch.ai发布的"全球AI产品增速黑马榜"显示，"360AI浏览器"、"360AI搜索"两款产品连续上榜全球AI产品高增速榜榜首。根据该榜单显示，3月"360AI搜索"访问量环比增加1677%；4月该产品更是火到宕机，逼得官方赶紧下场回应。

除此之外，在办公类应用场景，360旗下AI产品同样取得了不俗的表现----公司旗下一款名为"360苏打办公"也跻身了上述榜单TOP10，其3月访问量就超过了WPS。另外，最近上线的"360AI办公"(含上百个AI应用)首日访问量也接近了2000万。

依此可见，360以"360智脑"为底座的大模型生态基本成型，并在科技大厂掀起的这场"跑步AI化"的风暴中，取得了不错的开局，在上半场奠定了一定的领先优势。

按照公司计划，2024年将在巩固优势产品的基础上，以办公场景作为切口，持续拓展新产品。公司预计随着这些AI应用逐渐成熟，公司整体产品市场占率及PC端流量也有望进一步提升。

大模型变现的想象力有多大？

目前360的大模型商业化之路尚算顺利，这背后有几个关键原因或者说优势是不言而喻的：

一是生态位。360靠着在搜索、安全管理、浏览器以及智能硬件等领域开发出的一系列国民级产品杀出重围，将入口、渠道和内容融合为一体，特别是在PC端及安全领域拥有一定话语权。

根据公司财报显示，到去年末，360的PC浏览器及导航的DAU接近2亿，MAU为4.11亿，市占率超过86.85%，稳坐国内浏览器市场榜首。另外，公司的PC安全产品DAU超2.1亿，MAU为4.7亿，安全市场持续排名第一。

由于应用生态越繁荣，用户量越多，数据源源不断，可以确保大模型持续迭代有充分的燃料。如今的"360智脑"已跃升至4.0版，时隔不到三个月就迭代了4版。

二是有天然的"练兵场"，特别是在搜索、浏览器、数字办公等多个领域，均长期处于国内市场领先地位。

再加上大厂多年的技术积累和工程能力，打通大模型从进化到变现的链路应该是水到渠成之事。

如果说未来的业绩增量更多取决于AI大模型的变现能力，那么成功开启大模型变现的钥匙又是什么？

目前大模型有四种主流商业模式，即1)开发类GPT应用，按会员订阅制付费，比如OpenAI发布的ChatGPT Plus；2)出售大模型API接口，向公司或开发者按照调用次数收费，比如OpenAI、Google等；3)售卖大模型和定制开发服务，向传统企业输出大模型行业解决方案。例如一些创业公司和云厂商；4)借大模型改造现有业务，提高产品和解决方案的竞争力获得商业回报。

结合360过往的布局和现有定位来看，其在上述多种模式上都有空间。目前，第一种和第四种应该会率先兑现。例如，最近才上线的"360AI办公"，便是采用会员订阅模式，且计划首年实现1个"小目标"。

说到底，大模型的基础能力和产品化能力是决定大模型最终落地表现的两大关键钥匙。目前360在这两方面的表现都是有目共睹的。

其中，"360智脑"已通过中国信通院可信AIGC大语言模型功能评估，综合能力位列国内第一梯队，并以此为底座，公司又推出了税务大模型、医疗大模型等垂类大模型。

而在产品化方向，不止是停留于软件应用层，360也率先采用了业内认同的Agent模式。例如，去年下半年，360发布了360智能营销云，正是融合"大模型+知识库+Agent"的领先样本。在360智能营销云旗下，AI数字人、AI数字员工、360智绘等产品相继登场，涵盖获客引流、生产提效以及多模态交互等多业务流程。

国内外大模型厂商，齐刷刷地转向AI Agent---这个被业内视为AGI的终局产品，同时也为破局2B找到了一把钥匙。

当前市场上的大多数Agent，包括OpenAI推出的GPTs，其实只是构建了一个基于特定知识库或专业数据的Chatbot。这些智能体主要用于进行问答交互，如获取行业资讯、报告等。这说明该路线的发展尚在早期，未来还有一些需要攻克的难题。尤其是对于企业而言，如果GPTs等AI智能体仅用于知识问答，那么其作用将非常有限，无法深入到企业的业务流程中。

那么什么才是Agent落地的关键呢？

业内分析认为，模型能力、行业经验、场景贴合度等，目前都会影响Agent的能力体现。其中模型能力是核心，行业经验是关键，载体则是保障。值得一提的是，国内的软件业态，造就了国内厂商在产品定制化、个性化方面的能力，有利于Agent的进一步落地。

其实，在上述几个层面，360也都在持续发力。

其中，"开源+合作"是360进一步扩展模型能力的两大路径。例如，继去年5月先后宣布和智谱AI、云知声达成战略合作、共研大模型之后，今年4月又在GitHub上开源其最新研发的大模型---360智脑7B，目前拥有70亿参数。

根据BofA GLOBAL RESEARCH，目前开源模型性能优化速度快于闭源模型，闭源模型性能被开源模型追平是必然，所以中长期看找场景优于做模型。

以360和云知声的合作为例，360不仅能获得语音大模型，增强360智脑实现语音交互能力，同时考虑到云知声在国内智慧生活和智慧医疗领域的头部地位，其还可以获得医疗、家居等场景的数据，完善对于更多赛道的认识和理解，有助于扩展商业化应用的边界。未来C端用户是否会为AI Agent买单尚待验证，但B端已被视为是的最终落脚点。

总的来说，360布局高远，野心不小，未来可期。

尾声

目前公司已拿到了一些结果，尝到了些甜头，实现了初步自证。当然这只是一个开始，伴随其在各个层面布局的深入推进，基本面有望进一步改善，考虑到360的股价也已随大市大幅回调，2023年很可能会成为其重拾升势的一个拐点。