通用人工智能如何作用于后台SaaS应用的需求提升

背景

公有云行业从2022年开始增长放缓，AI相信有望重燃行业增长云计算行业经过2020/2021年疫情在家工作的推动后，2022年/2023上半年行业整体进入了调整期。云计算行业龙头AWS也从2021年每个季度按年增长超过30%大幅放缓到最近季度按年约10%增长。随着人工智能应用（例如:聊天机器人chatbot）以及通用人工智能赋能更快的应用开发效率。例如，根据compassUOLstudy，使用通用人工智能（generativeAI）能够提升软件工程师的效率从56小时缩短到36小时。完成一样工序的情况下，从这两个推动因素下市场开始对云计算增长放缓的看法有所改观。以传统公开云行业的占比来说，亚马逊AWS于科技/金融行业客户的占比普遍高于其他同行，所以受到科技行业减成本、不景气的情况影响。而微软azure客户行业范围较广，涉及到不同传统行业。从公开云增长恢复的观点来看，Azure较优。但由于通用人工智能对（供应端）应用开发人员效率以及对（需求端)AI应用开发需求都有所提升，我们相信云计算行业将会是整个行业基本面的改善。所以于公有云个股的选择上除了考虑个股基本面外，应同时考虑估值的相对差距进行操作。

矢量搜索与矢量数据库

Vectorsearch矢量搜索配合vectordatabase矢量数据库为生成式通用智能的主要支撑工具矢量搜索是提供生成式AI服务的核心工具，当中包括涉及到相似度搜索的能力（使用k-最近搜查来搜索最近的量）而为输入的问题（promptquery）提供更为准确的答案。而不同生成式搜索工具之间的性能差别将会影响到AI的准确性，所以vectorsearch的选择上以质量考虑为优先。但由于vectorsearch主要头部玩家属于大型上市公司（例如:facebookresearch）/私有企业(例如:milvus)，所以比较难找到单独的上市个股。

Snowflake主要提供relationaldatabase数据库以及数据分析功能，目前主要以relationaldatabase关联数据库作为支撑。Snowflake公司最近也公布收购Neeva将会提供生成式AI所需的矢量搜索能力。虽然目前Snowflake没有提及到太多的相关整合（预期将会于6月27号分析师日）提及到相关应用。我们暂时估计Neeva整合后将会能够赋能Snowflake为其他客户企业内部数据进行联天式机器人chatbotstyle应用，成为公司未来引流新客户或者加大现有客户数据于Snowflake的存放量。但比较需要留意的是snowflake现时行业收入占比中约20%为金融行业以及部份创投VC企业，所以短期受到这些行业的（因为银行信贷危机影响）不景气对使用量（consumptionpattern）影响较大。虽然Neeva收购暂时同贡献不大，但值得留意未来当snowflakeneeva为企业客户提供生成式AIchatbot企业搜索功能时，可能会吸引更多企业将数据存于snowflake。Neeva过去为一家提供AI生成式搜索网站，所以市场比neeva的矢量搜索准确度都比较确定。

NoSQL数据库

大模型generativeAI应用除了需要使用矢量数据库支撑用户搜索外，同时也需要传统的数据库进行额外数据存储。由于generativeAI数据库量可能达到约千亿线级parameters参数水平，而且可能涉及到图像及文字之间不同格式的组合。所以NoSQL的数据库可能提供更方便/灵活的存储格式，因为比较不受到传统SQLdatabase表格数据储存格式限制。同时，企业应用更多实时性使用prompt问答应用，预计将会利好对NoSQL类型的数据库使用量需求。

a. MongoDB

生成式AIchatbot应用增加用户与应用之间的互动，赋能更多个性化服务以及数据库资料储存。于用户与应用之间互动加大的趋势下，我们相信会对noSQL类型的数据库需求(例如:MongoDB文件document-based数据库)特别利好。但需要注意MongoDB最近股价走势已经涨了不少的风险。由于生成式AI于客户交流的时候，涉及到更多个人化的信息交换。non-relational数据库能够更便捷地储存用户相关信息。比较有实时性需求的AIchatbot应用亦会趋向使用NoSQL数据库，带动mongoDB数据库需求。根据6sense.com数据，MongoDB2022年于NoSQL数据库中的市占率达到45.19%。MongoDBNoSQL数据库也比较适合于处理非结构化数据。但值得留意GenerativeAI人工智能的应用利好将会是续步性，而不是一次性带来巨量增长。所以值得同时留意股价的风险。

b. 数据库连接器

大模型应用同时也衍生更多数据库之间的实时连接需求。大模型（特别是针对个别企业定制的模型）需要针对公司内部不同系统数据库先进行整合，整合过程中将增加对数据库连接器软件的需求。Confluent就是一家专门处理数据连接的企业，近期也提到人工智能应用包括chatbot联天机器人的互动，涉及到实时数据传输，而且当中可能涉及到多用户同时进行的运输量。Confluentkafka就是主要为管理客户数据库之间的连接，普遍大家认为Confluentcloud能够提供更加稳定性强的连接。对于chatbot联天机器人等前台应用，连接稳定性及实时性将直接影响到客户体验。随着NoSQL数据库使用场景受惠于GenerativeAI应用，将会带来更多的数据库连接器需求。虽然连接器也有部份企业使用内部研发，但kafka被普遍认为能够提供更好的经济效益。