本文系基於公開資料撰寫，僅作為資訊交流之用，不構成任何投資建議
2023年初，GPT3.5釋出，效果讓全世界咋舌。人們恐慌，人工智慧時代來臨了。隨之而來的是各大互聯萬公司紛紛下場比拼大模型，幾乎每個月都能耳聽目見新的大模型誕生，並且在某個引數上和“GPT幾點幾”媲美。
隨著大模型不斷迭代與滲透，一個關鍵問題隨之而來：誰是大模型浪潮的最大受益者？
01
最大受益者隱藏在垂直應用領域
經過了2年的發展，大模型走向垂直應用早已成為共識，Meta上個月到位了一位AI Business Lead，幫助Meta AI儘早找到商業化路徑。
實際上Meta的Advantage+平臺早已在應用生成式AI幫助營銷收益。Meta透露轉化的中位成本降低了 7%，每次點選、潛在客戶或登陸頁面瀏覽的平均成本降低了28%，GenAI工具建立了超過1500萬條廣告，我們估計使用影象生成的企業看到了7%的轉化率增長。
在使用者方面，AI驅動的資訊流和影片推薦的改進，使得Facebook的使用時間增加了8%，Instagram增加了6%。
另一個備受矚目的垂直應用主要是在營銷領域，使用生成式大模型來生成投放素材以及改善投放匹配和精準人群定位、人群畫像從而提高投放產出比。甚至在投後分析，A/B測試、自動化流程方面都已經在逐漸應用大模型來實現。
以上幾個方向，Meta和谷歌、微軟都已經進入應用階段。 根據這幾家巨頭最近幾個季度的財報，營收上正在逐漸體現出來自大模型生態帶來的收益，但巨頭體量龐大，幾個億美元的增量放到這幾家身上可能得增量只是個位數，拿到桌面上說恐怕不會引起投資者的興奮，且這些公司業務生態複雜，要剝離出大模型的營收增量是有難度的。
反倒是有些中等體量的公司，季度營收在10億美元左右，多出1億美元甚至幾千萬美元都是可以剝離出驅動因素，這樣的公司似乎更有助於我們明確大模型對於公司的助力路徑和增量，似乎更能讓我們看清這股淘金熱可以讓競爭者受益幾何。
中等規模的公司在技術和應用上也並沒有落後，從Applovin和Pinterest兩家上市公司的財報及公開報道中，我們可以定性分析什麼樣的公司會成為大模型的受益者。
02
Applovin：大模型重構線上廣告，兩年市值翻10倍
AppLovin是一家移動廣告技術公司，截止目前旗下產品包含了廣告商、釋出商、素材生成等全套的移動線上營銷產品。上線之初，Applovin就直奔效果營銷，強調透過技術升級來提高廣告的投入產出比。早期AppLovin透過與開發者合作幫助APP變現，Applovin比較知名的是其CPI變現，而非傳統的CPM模式。
Applovin在公司運作層面同樣優秀，公司現在產品矩陣中不少重量級成員都是來自收購，如Adjust、Max以及從Twitter手中收購的MoPub。
AppLovin的商業模式主要依靠兩大收入來源：軟體平臺即線上廣告和自研的應用內訂閱收入，目前前者是收入的主要來源。
2021年Applovin在納斯達克上市，藉助大模型東風，過去兩年市值從低點翻了10倍，目前市值達到了1100億美元，PE接近100。
1.業績飛躍
2024Q3季度財務表現：
- 總收入達到 12億美元，同比增長 39%。- 調整後EBITDA為 7.22億美元，同比增長 72%，調整後EBITDA利潤率為 60%。- 自由現金流達 5.45億美元，同比增長 182%，環比增長 22%。
其中軟體平臺（Software Platform）是貢獻了接近70%的營收，其表現則更加亮眼：
- 軟體平臺收入為 8.35億美元，同比增長 66%。- 調整後EBITDA為 6.53億美元，同比增長 79%，利潤率高達 78%。- 環比收入向調整後EBITDA的轉化率達 107%，主要受益於一次性成本優勢（如谷歌雲合同續簽等）。
從下面Applovin的最近4年營收和增長趨勢來看，2023年開始公司業績開始起飛，好的業績必然帶來資本市場的關注。
Applovin的股價同樣伴隨著業績起飛了，最近1年股價暴漲了700%：
2.Axon 2.0
Applovin的AI應用主要是透過其引擎演算法Axon實現，截止2024年三季度財報釋出的時候，Axon已經迭代到2.0。
Axon最早於2022年釋出，2023年初迭代到2.0，之前的版本更加高效和有效，具有改進的定向能力和敏捷性。一經發布帶來的營銷提效就已經刺激了Applovin的廣告收入大幅提升。
AppDiscovery背後的AXON2.0引擎相比1.0時代，進步幾乎是全方面的。創始人Adam Foroughi曾將1.0到2.0的迭代比作，ChatGPT-3.5到ChatGPT-4的進步。它透過AI驅動的預測建模，幫助廣告商更加高效地投放廣告。
1. 更高的自動化：AI會根據投放設定的預算和ROI指標以及定位目標人群來自動分配預算和投放方式（包括個性化地理位置、裝置、應用等多個維度），極大提高了市場人員的效率。AI演算法尤其適用於Applovin的應用內競價（也叫頭部競價），可以自動化的實現最優的ROAS。
2. 素材生成：應用AI大模型之後，旗下產品SparkLabs製作精品素材效率大大提升，根據官方部落格的資料，SparkLabs使用生成語音，使廣告的成功率提高118%；縱觀影片、可試玩、CTV和ASO廣告，採用生成式AI技術的素材數量增長了220%。
3. 提高準確性：2.0使用預測建模，在audience targeting環節取得了改進，使得廣告能更精準的觸達目標使用者，這點在1.0支援，但2.0更邁進了一步，由此帶來的直接效果是投放側的達標率更精準了
4. 提高廣告活動效果：廣告客戶可以執行多種型別的廣告活動，以獲取具有不同但互補的使用者留存和ROAS曲線的使用者。這能幫助識別哪些廣告活動最適合實現特定目標，並發現新的潛在觀眾群體。
3.Axon 2.0助力幾何？
被誇上天的Axon2.0到底效果如何？Twitter上有個大模型應用產品的創始人（haus.io）想要驗證Applovin的投放效果是否能匹配其爆發性的股價，拿自家產品做了一個量化實驗，可以follow這個推文https://x.com/oliviaakory/status/1860776402510897445。
儘管最終效果報告12月份產出，但就目前的結果來看Applovin的增量確實是比較突出的。
4.業績起飛只靠大模型嗎？
Applovin業績起飛的原因成為自2023年以後歷次季度財報中，投資者關心的問題，我們從管理層的解答中發現，大模型的助力並非唯一原因。廣告客戶的增加也是另一重要因素，除了公司基本盤遊戲領域的廣告商，近2年爆發的短劇以及短影片等垂直賽道競爭也是公司收入增長的重要驅動力。
回到大模型話題，即使是這一單一因素，也是需要軟硬體設施配套來共同實現的。畢竟，大模型並非秘密，研發大模型的平臺更是數不勝數，Applovin脫穎而出，並非是偶然事件。應用和推薦AI演算法在自家產品中的不斷滲透只是其中一個方面。而在現在競爭激烈的科技行業，人才的流動和湧現使得演算法並不算足以給企業建立足夠深的壁壘或者護城河。
作為一個Ad-Tech Network，Applovin有不少競爭對手IronSource、Admob、Vungle、InMobi等等，這些平臺在其產品生態中必然也應用了大模型來提升競爭力，但並未出現相關的模型提效報道。
Unity是上市公司，移動APP 的ad network也是其業務的一部分，至今Unity依舊只是在生成要利用AI來提高平臺的ROAS，財務資料卻不見起色。
眾所周知，伴隨著大模型浪潮的另一個熱點就是算力，以及算力所需要的一套基礎設施。
在谷歌雲的一篇部落格中，我們可以窺見Applovin在算力的成本努力。其核心的Axon引擎演算法實施人工智慧實現了更高的自動化——廣告定向、競價設定等，這背後從管理訓練工作負載到每天處理數十億條自動化推薦需要強大的雲基礎設施支援。
引用谷歌部落格原文：
“AppLovin透過採用最新的頂級硬體，包括Google Cloud G2虛擬機器，升級了支援其AI廣告演算法的基礎設施。AppLovin的目標之一是透過利用谷歌先進的雲技術和基礎設施，現代化其廣告技術平臺；他們成功實現了這一願景，並加速了AI開發的時間進度。
2022年，AppLovin正處於大規模遷移至Google Kubernetes Engine（GKE）的過程中，旨在減輕其傳統基礎設施的負擔，降低延遲並提升無縫擴充套件的能力。2023年初，AppLovin開始測試G2，這是業界首個由NVIDIA L4 Tensor Core GPU驅動的雲虛擬機器。G2專為處理像AppLovin所面臨的大規模推理AI工作負載而設計，成為了理想的解決方案。”
有了強大的軟硬體支援，引擎演算法才有發揮的空間。其次是管理層不遺餘力的在其產品生態中應用大模型演算法。
03
Pinterest：大模型生態閉環代表，增長背後亦有隱憂
Pinterest同樣受益於大模型技術實現業績增長的公司，從2023年開始營收同比再次加速，2024年三季度營收同比增長了17.7%，2024年三個季度營收接近25億美元，預計2024年全年相比2023年增長5億美元左右。
和Applovin類似Pinterest的廣告業務也受益於大模型技術的驅動，在24年三季度財報中管理層透露，在過去的幾個季度中人工智慧（AI）已經逐漸成為使用者和廣告商轉型業務的核心部分。從大模型進入主流視野的2022年底，Pinterest也在加投入，基於第一方資料研發自己的大模型。
1.大模型助力廣告平臺
Pinterest作為一個內容型社交平臺，大模型的應用場景相比Applovin更加寬泛，在C端使用者體驗可能是到大模型呼叫量最大的場景，管理層透露目前大模型每秒生成超過 4 億次預測，基本可以做到基於單次瀏覽行為進行內容排序生成高度個性化的推薦內容。
Pinterest擁有海量的次使用者行為資料，例如內容釋出、搜尋、互動等，在商品端Pinterest天然自使用者釋出的“商品”資訊，這些資料對於模型訓練來說是寶貴的投餵語料，Pinterest可以上線完全符合自身產品和使用者調性的大模型產品。
商業端，AI驅動的頁面最佳化技術使得廣告存貨調整更加靈活，投放更精準。2024年 10 月 1 日正式向公眾推出Performance+。Performance+ 是一個架構上和Meta的Advantage+以及Google的Pmax類似的廣告平臺，可以實現基於AI 驅動的預算分配、競價和定位功能結合在一起，同時降低廣告商的工作量。
根據Pinterest內部多個級別的級別的alpha和beta測試，來量化評估Performance+套件的效果。例如從三季度財報相關資訊中，管理層透露Performance+ ROAS出價，可以根據使用者需求自動優化出價，以最大化廣告投放收益，大多數廣告商透過使用Performance+ ROAS出價至少看到了15%的廣告支出回報增加。Performance+的自動化設定可以透過流程自動化將傳統的營銷活動設定時間減少50%。
除了最初的自動化工具套件外，Performance+創意，可以幫助廣告商生成和最佳化投放素材。內部的Beta測試表明，使用Performance+創意的廣告商平均轉化率提高了14%，每個活動的成本降低了9%。
Performance+在架構上並無革命性創新，大模型技術滲透到了營銷的每個環節中，推動了整個流程的自動化率和ROAS。某種程度上說Performance+代表了社交平臺使用大模型技術打造自己的營銷生態的一般模式。即使龐大如Meta，其Advantage+在架構上也是類似的。
這種模式即，社交平臺基於自身積累的使用者內容和使用者資料訓練屬於自己的大模型。這個模型不僅可以回來反哺改善C端使用者體驗，還同時用於營銷產品中，用於素材生成、提高投放流程自動化和投放效率。
目前我們從最近幾個季度的財報中陸續看到了多家公司都在投入這一工作當中，相信未來幾個季度就看到大模型接觸的碩果。
2.Pinterest的隱憂
雖然大模型助力下廣告收入重新加速增長，但Pinterest依然處於運營虧損狀態。這當中的主要問題在於居高不下的研發成本，對於社交平臺來說市場營銷費用是維護新使用者體量的重要手段不可或缺，Pinterest每個季度的市場投入佔收入的比例在30%左右。
研發成本佔收入的比例在大模型投入後持續在30%以上，兩者已經吃掉了60%以上的營收。研發成本還需要幾個季度來攤銷，以及如何將增長的使用者體量轉化為廣告庫存也是當前的核心命題。
04
如何成為大模型浪潮受益者？
是不是大模型一定會給公司帶來正向收益？
並非所有加入大模型賽道的公司都是受益者，我們發現不少公司儘管大模型產品已經進入應用，但並未直接轉化為收入，這當中一個重要原因是大模型基礎設施不足，以及C端體驗改善尚未轉化成商業收入，但成本端卻是實實在在的投入，算力、儲存成本、人員投入等等。
前者案例如Unity，主業是遊戲引擎，無法兼顧大模型所需的軟硬體和人力投入，使得廣告業務起色不大。2022年7月份，Unity宣佈與ironSource合併在體量上足以和Applovin掰手腕。合併之後Unity也在積極佈局AI大模型，上線了Unity 應用商店的AI 專區——“AI Hub”，包含多款基於AI的音樂、圖片和文字的製作工具。
2023年上線Muse 和 Sentis兩款3D資源製作AI工具，但很遺憾的是Unity的投入集中在遊戲業務上，ironSource曾經是Applovin的競爭對手，但在大模型潮流中並未跟上和超越Applovin的腳步。
後者如Snapchat，連續幾個季度以來Snap不斷在其濾鏡產品中應用生成式AI，推出了GenAI Suite包括動畫混合、身體變形和圖示生成功能，幫助使用者製作更豐富的內容。在使用者端來看的確是提供了更豐富有趣的體驗，但這背後確實Snap承擔的巨大模型成本。
除濾鏡場景外，Snapchat還和谷歌雲合作，為公司的AI聊天機器人提供更多的生成式AI功能。還為其引入記憶功能，提高其聊天體驗。
看起來Snapchat在大模型上的跟進並不落後，但更可惜的是不管是協助生成內容還是最佳化聊天機器人產品，現階段無法直接產生更多的廣告載入，而帶動的訂閱費用增長微乎其微，兩個場景無法直接轉化為商業受益，但背後的算力和儲存成本卻並不低。
現階段大模型的成本並不低，想借助大模型來提升公司業績，純使用者端的應用需要承擔巨大的成本。線上廣告業務可以直接將大模型成本間接轉化到投放端，這樣的成本投入又產生了更高的投放產出比，由此形成了理想的商業閉環。
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