證券研究報告證券研究報告|2025年07月23日全球AI應用產(chǎn)品梳理：模型能力持續(xù)迭代，智能體推動商業(yè)化進程xiongli1@.hourui3@請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內(nèi)容模型層：能力迅速提升，開源推動成本降低。近年來全球AI持續(xù)發(fā)展，大模型在知識問答、數(shù)學、編程等能力上達到新高度，多種任務上表現(xiàn)超過人類水平，在各領域的可用性及準確度快速提升。ScalingLaw目前正在從預訓練擴展到后訓練和推理階段，隨著大模型行業(yè)發(fā)展逐步成熟，廠商之間開始出現(xiàn)明顯的價格競爭與市場份額搶占，大模型的推理成本有了顯著下降。同時，得益于Llama3.1以及DeepSeekR1等高性能開源模型的推出，開源與閉源之間模型差異智能體：技術逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布。人工智能體是一種能夠感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體。通過支持添加MCP，Agent可以訪問和利用各種外部工具和服務，豐富了Agent的功能范圍。Google正式發(fā)布A2A協(xié)議，整合不同領域Agent的優(yōu)勢，完成跨系統(tǒng)復雜任務。隨著應用效果提高，海內(nèi)外智能體產(chǎn)品密集商業(yè)化：用量持續(xù)增長，國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼。中國與美國頂尖模型之間的差距正在迅速縮小，國產(chǎn)模型依靠開源走出自身生態(tài)。當前全球AI模型流量持續(xù)上漲，為應用側(cè)發(fā)展提供基礎。數(shù)據(jù)顯示，各家云廠商推理芯片租賃價格均有不同程度上漲，API調(diào)用量亦呈現(xiàn)快速增C端應用：借助AI賦能業(yè)務，重塑流量入口。AI應用有望重塑流量入口，各個廠商積極卡位。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭在AI領域具備先發(fā)優(yōu)勢，可利用專有數(shù)據(jù)和用戶參與度將AI功能集成到現(xiàn)有的應用當中，在AI應用滲透領域具備先發(fā)優(yōu)勢。當前，編程成為人機協(xié)同的主要領域，B端應用：開源提升投入意愿，推動企業(yè)上云。開發(fā)工具和生態(tài)的繁榮大幅降低行業(yè)應用門檻，加速產(chǎn)業(yè)風險提示：AI應用落地不及預期、市場需求不及預期、行業(yè)競爭加劇、模型層：能力迅速提升，開源推動成本降低智能體：技術逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長，國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應用：借助AI賦能業(yè)務，重塑流量入口B端應用：開源提升投入意愿，推動企業(yè)上云風險提示?近年來全球AI持續(xù)發(fā)展，大模型在知識問答、數(shù)學、編程等能力上達到新高度，多種任務上表現(xiàn)超過人類水平，在各領域的可用性及準確度快速提升。從模型技術來看：1）當前模型主流架構(gòu)逐步轉(zhuǎn)向MoE，通過將輸入Token分配給不同的專家模型，讓模型在處時展現(xiàn)出更強的能力，同時也能有效降低訓練、推理所需的資源，DeepSeek-V3、Qwen3、Llama4等模型均采用MoE架構(gòu)取得了低成本的高性能表現(xiàn)；2）模型的多模態(tài)能力顯著增強，通過跨模態(tài)對齊、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合等技術，模型能夠處理圖像、視頻、音頻等多種類型的數(shù)據(jù)，從而豐富了模型的應用場景，GPT-4o、Gemini2.5Pro等領先模型均采用多模態(tài)技術；3）模型開始采用思維鏈技術，將復雜問題逐2024年9月，OpenAI發(fā)布o1模型，首次將思維鏈技術運用在底層模型當中，大幅提高了模型在測試中的表現(xiàn)，后續(xù)DeepSeek-R1等模型均采用思維鏈技術，全球模型進入推理時代。除上述方面外，模型量化、超長上下文窗口、多種RAG變體、偏好微調(diào)等技術的發(fā)展亦共同推動了模型可用性的進步，為AI在垂直領域圖：AI在多種能力測試中超越人類水平圖：CoT與MCoT的不同思維鏈范式資料來源：YaotingWang等-《MultimodalChain-of-ThoughtRe?據(jù)斯坦福大學數(shù)據(jù)，受訓練規(guī)模不斷增加、A總數(shù)同比均有所下降。美國為2024年發(fā)布知名模型最多的地區(qū)，數(shù)量達40個，較2023年的61個同比下降34.43%。分機構(gòu)看，2024年貢獻知名模型最多的機構(gòu)分別是OpenAI（7個）、谷歌（7個）和阿里巴巴（4個）。受MoE等新技術推動，2024年模型的參數(shù)數(shù)量保持快速上?ScalingLaw目前正在從預訓練擴展到后訓練和推理階段，基于強化學習、思維鏈等技術在后訓練和推理階段投入更多的算力，可以大幅提升大模型的思考能力。同時，隨著強化學習時間和推理思考時間的增長，模型性能也將得到顯著提升。據(jù)前OpenAI應用研究負責人LilianWeng數(shù)據(jù)，s1實驗中，通過強制延長思維鏈推理路徑長度，以Token衡量的平均思維時間與下游評估準確率之間展現(xiàn)出明顯的正相關關系。據(jù)上海交通大學研究表明，通過延長AI的推理時間，僅需500個樣本訓練，就能讓模型在醫(yī)療診斷準確率上提升6%-11%，達到專業(yè)醫(yī)生的診斷水準。隨著模型推理能力快速提升，當前AI在各領域可用性、準確度不斷圖：全球新發(fā)模型數(shù)量同比下降圖：模型在醫(yī)學領域的準確性隨思考時間增加而提升?隨著大模型行業(yè)發(fā)展逐步成熟，廠商之間開始出現(xiàn)明顯的價格競爭與市場份額搶占。據(jù)OpenAI和谷歌官網(wǎng)數(shù)據(jù)，2024年雙方主力模型API調(diào)用價格均出現(xiàn)大幅下降，其中GPT-4o輸入API調(diào)用價格為2.5美元/百萬Tokens（下降50%輸出API調(diào)用價格為10美元/百萬Tokens（下降33%）；谷歌Gemini1.5Pro輸入API調(diào)用價格為2.5美元/百萬Tokens（下降64%，超過128k），Gemini1.5Pro輸出API調(diào)用價格為10美元/百萬Tokens（下降52%，超過128k）。國內(nèi)方面，千問、Kimi、騰訊等主力模型價格均有不同程度下降，據(jù)千問官網(wǎng)數(shù)據(jù)，Qwen-Max輸入API調(diào)用價格在2025年下降至2.5元/百萬Tokens（下降88%），輸出API調(diào)用價格下降至9.6元/百萬Tokens（下降84%）大模型API調(diào)用價格下降利好AI應用廠商成本下降，進而傳導至終端AI應用消費者費用?據(jù)斯坦福大學數(shù)據(jù)，在保持AI性能不變的前提下，近年來大模型的推理成本有了顯著下降。例如，在流行的MMLU基準測試中，達到GPT-3.5水平（得分64.8）的AI模型推理成本，從2022年11月的每百萬Tokens20美元，大幅下降至2024年10月的僅0.07美元（對應Gemini-1.5-Flash-8B），這意味著在大約1.5年的時間里，推理成本下降了超過280倍。在更具挑戰(zhàn)性的基準GPQA上，對于性能評分超過50%的模型，其推理成本從2024年5月的每百萬Tokens15美元，下降到了2024年12月的0.12美元（對應Phi-4）。據(jù)EpochAI的估算，根據(jù)推理任務的不同，大模型的推理成本每年都在以9到9圖：國內(nèi)外主力模型API調(diào)用價格下降圖：全球大模型推理成本快速下降?得益于Meta發(fā)布的Llama3.1以及DeepSeekV3、R1等高性能開源模型的推出，開源與閉源之間模型差異快速縮小。據(jù)斯坦福在ChatbotArena排行榜中，2024年1月初領先的閉源模型比頂級開源模型高出8.0%，而2025年2月差距縮小至1.7%，類似的趨勢也出現(xiàn)在其他問答類基準測試中。2023年閉源模型幾乎在所有主要基準測試上優(yōu)于開源模型，但到2024年這種差距顯著縮小，例如，2023年底閉源模型在MMLU基準上領先開源模型15.9個百分點，而到2024年底這一差異縮小至?開源模型允許開發(fā)者直接訪問、修改和優(yōu)化模型代碼，降低了AI技術的使用門檻，用戶可根據(jù)自身需求進行定制化開發(fā)，使模型更容易適配金融、醫(yī)療等垂直行業(yè)需求，加速大模型應用的普及。同時，用戶無需支付閉源模型調(diào)用費用，使用大模型的成本顯著降低，刺激AI應用在付費意愿較低的用戶中滲透。隨著開源模型與閉源模型之間的差距逐步縮小，下游企業(yè)可直接在企業(yè)中接入相關模型，并獲得與頂尖閉源模型等同的應用表現(xiàn)，極大推動AI在各個垂類領域的應用。例如，通過微調(diào)Llama模型，AT&T在客戶服務搜索響應上取得了近33%的提升；埃森哲基于Llama3.1構(gòu)建了用于ESG報告的定制大模型；北京中醫(yī)藥大學深圳醫(yī)院部署DeepSeek賦能醫(yī)院運營圖：開源與閉源模型之間差距快速縮小模型層：能力迅速提升，開源推動成本降低智能體：技術逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長，國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應用：借助AI賦能業(yè)務，重塑流量入口B端應用：開源提升投入意愿，推動企業(yè)上云風險提示AI應用快速迭代，人機協(xié)同從Copilot轉(zhuǎn)向?AIAgent（人工智能體）是一種能夠感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體。不同于傳統(tǒng)的人工智能，AIAgent具備通過獨立思考、調(diào)用工具去逐步完成給定目標的能力。AIAgent和傳統(tǒng)大模型的區(qū)別在于，大模型與人類之間的交互是基于prompt實現(xiàn)的，用戶prompt是否清晰明確會影響大模型回答的效果，而AIAgent的工作僅需給定一個目標，它就能夠針對目?基于大模型的Agent不僅可以讓每個人都有增強能力的專屬智能助理，還將改變?nèi)祟惻cAI協(xié)同的模式。隨著大模型的發(fā)展，人類與模型的協(xié)同方式從最初的聊天機器人轉(zhuǎn)變?yōu)镃opilot，并逐步向Agent探索。Agent的落地將給AI應用帶來顛覆性變化，打開AI在垂直行業(yè)滲透的入口。隨著自然語言處理、機器學習和生成式AI的進步，AIAgent的多功能性圖：人類與AI交互方式轉(zhuǎn)變圖：AIAgent打開垂直行業(yè)應用入口資料來源：頭豹研究院，F(xiàn)rost&Sullivan，國信證券經(jīng)濟研究所整理?GAIA是由Meta于2024年5月推出的一個面向通用AI助手的基準測試，包含466道問題，旨在評估AI系統(tǒng)執(zhí)行廣泛任務的能力，包括推理、多模態(tài)處理、網(wǎng)頁瀏覽和工具使用等。與那些簡單、類似考試風格的問題不同，GAIA使用復雜、多步驟的問題來挑戰(zhàn)AI模型，這些問題可能需要搜索開放網(wǎng)絡、解讀多模態(tài)輸入，并在復雜情境中進行推理。GAIA可以根據(jù)解決問題所需的步驟數(shù)量和所需的不同工具數(shù)量分?2）Level2：問題通常涉及更多步驟，大約在5到10步之間，且需要結(jié)合不同的工具；?3）Level3：問題是為接近完美的通用助手設計的，需要執(zhí)行任意長度的操作序列，使用任意數(shù)量的工具，并訪問一般世界。?當研究人員發(fā)布GAIA時，他們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的大語言模型（LLM）在表現(xiàn)上遠遠落后于人類。例如，使用插件的GPT-4僅能正確回答15%的問題，而人類受訪者的正確率則高達92%。當前模型在GAIA上的表現(xiàn)迅速提升，在2024年，表現(xiàn)最佳的系統(tǒng)得分達到了65.1%，相比2023年記錄到的最高分提高了大約30個百分點。2025年5月，昆侖萬維的天工智能體登頂GAIA，刷新SOTA得分，平均圖：GAIA得分快速提高圖：天工智能體刷新GAIA成績單?通過支持添加MCP，AIAgent能力邊界被進一步擴展。MCP（ModelContextProtocol）是由Anthropic提出的開放標準，旨在為AI模型與外部工具之間建立安全、雙向的連接。在MC而MCP協(xié)議提供了可插拔、可擴展的框架，允許AI無縫對接數(shù)據(jù)源、文件系統(tǒng)、開發(fā)工具、Web瀏覽器等外部系統(tǒng)。通過集成MCP擴展，Agent可以訪問和利用各種外部工具和服務，豐富了Agent的功能范圍，使其能夠執(zhí)行更復雜的任務。同時，MCP提供了標準化的接口，AI可以根據(jù)具體需求快速接入新的工具或數(shù)據(jù)源，對于Agent的可用性以及生態(tài)構(gòu)建均有顯著推?海內(nèi)外內(nèi)大廠紛紛布局MCP，相關生態(tài)迅速豐富。海外方面，微軟宣布在CopilotStudio、GitHubCopilot等產(chǎn)品中支持MCP，并將在Windows11中集成MCP；谷歌支持GeminiAI模型使用MCP協(xié)議；AWS上線MCPServers，每個服務器專注于特定領域，協(xié)同提供全面解決方案。國內(nèi)方面，百度智能云率先宣布千帆大模型平臺接入集成MCP，支持通過千帆AppBuilderSDK開發(fā)的組件無縫轉(zhuǎn)化為MCPServer模式；阿里云百煉平臺推出全生命周期MCP服務，覆蓋高德地圖、GitHub自動化等15類場景，支持一鍵開通并集成至智能體；騰訊云大模型知識引擎已接入MCP，用戶可調(diào)用平臺精選或自定義M模型推理到應用部署的全鏈路開發(fā)閉環(huán)。MCP有望成為AI時代的HTTP協(xié)議，可大幅提效AI應用開發(fā)、加速生態(tài)擴圖：MCP提供了統(tǒng)一連接標準圖：MCP遵循客戶端-服務器架構(gòu)?A2A與MCP互補，加速Agent生態(tài)完善。2025年4月，Google正式發(fā)布Agent2AgentProtocol（簡稱A2A為用于鏈接不同封閉Agent，并實現(xiàn)其相互操作的開放協(xié)議，該協(xié)議為不同類型的智能體之間搭建了高效溝通與協(xié)作的橋梁，無論是獨立Agent與獨立Agent、獨立Agent與企業(yè)Agent，亦或是企業(yè)Agent與企業(yè)Agent，都能借助該協(xié)議實現(xiàn)通信交互和事務協(xié)作。A2A協(xié)議與MCP互補，A2A負責解決Agent間的通信問題，MCP解決Agent與工具間的通信問題，有望提升Agent在下游領域的應用效果，推動Agent生態(tài)系統(tǒng)的完善?A2A獲得多個科技巨頭支持，推動AI應用向復雜工作流落地。隨著Agent應用的逐步落地，單一Agent難以獨立完成多領域任務（如同時處理數(shù)據(jù)分析、文檔生成等），需依賴團隊協(xié)作，而不同廠商的Agent因技術棧差異無法直接協(xié)作，形成信息孤島，從而阻礙Agent應用落地。A2A協(xié)議可通過任務自動分配與結(jié)果同步，減少人工干預，同時整合不同領域Agent的優(yōu)勢，完成跨系統(tǒng)復雜任務。A2A協(xié)議構(gòu)建在HTTP、Server-SentEvents(SSE)、JSON-RPC等常用標準上，企業(yè)無需大規(guī)模改造自身IT技術棧，就能平滑接入多代理環(huán)境。在用戶發(fā)起任務后，客戶端智能體通過AgentCard定位目標智能體，通過代理間相互發(fā)送消息，包括上下文信息、用戶指令、執(zhí)行結(jié)果等形成協(xié)同網(wǎng)絡，依次或并行地處理不同環(huán)節(jié)。A2A協(xié)議當前已得到了50多家谷歌技術合作伙伴的支持和貢獻，包括Atlassian、Salesforce、SAP、ServiceNow等，為依賴多源數(shù)據(jù)和需要嵌入復雜工作流的AI應用提供了走向大規(guī)圖：A2A與MCP協(xié)議互為補充圖：A2A已獲得50多家科技公司支持完成瀏覽網(wǎng)頁、填寫表格、預定餐廳等相關任務。2月，OpenAI發(fā)布DeepResearch，由o3模型提供支持，能夠幫助用戶進行信息查詢與分析，輸出綜合報告。5月，Anthropic發(fā)布Claude4，可自主編程數(shù)小時并在推理過程中使用工具。同時發(fā)布編程AgentC通過GitHubActions支持后臺任務，與VSCode和JetBrains進行了原生集成，可直接在文件中顯示編輯內(nèi)容，實現(xiàn)無縫結(jié)對編程。國內(nèi)方面，3月，Monica正式對外發(fā)布通用型AIAgent產(chǎn)品Manus，提供多種處理現(xiàn)實世界任務的案例，包括旅行規(guī)劃、股票分析等，測評成績超越DeepResearch。4月，MainFunc發(fā)布Genspark，采用整合多AI模型的混合代理（MoA）系統(tǒng)，包含80多個工具集和10多個高級數(shù)據(jù)集，可協(xié)調(diào)多個AI工具高效執(zhí)行各項任務。字節(jié)跳動發(fā)布扣子空間，除通用Agent外還提供華泰A股助手等專家Agent，支持飛書多維表格、高德地圖等MCP。5月，昆侖萬維發(fā)布天工智能體，采用DeepResearch技術，能夠生成文檔、PPT、播客和音視頻多模態(tài)內(nèi)容，提供5個專家級Agents和1個通用Agent，接入數(shù)十個MCP，刷新圖：Agent領域新品密集發(fā)布時間產(chǎn)品/技術參與者意義2024年10月微軟Dynamics365集成自主AIAgent微軟增強企業(yè)管理軟件的智能化水平，實現(xiàn)多業(yè)務領域的自動化，提高企業(yè)運營效率2024年10月中國移動靈犀消息智能體中國移動推動AI在通信領域的應用，提升用戶通話等場景中的體驗，拓展智能體在通信場景中的應用邊界2024年12月谷歌Gemini2.0驅(qū)動的ProjectAstra（谷歌AI助手）谷歌拓展AIAgent在多領域的應用，推動多模態(tài)AIAgent的發(fā)展，為用戶提供更全面、智能的服務2024年12月中國電信星辰智能體中國電信通過自主規(guī)劃和工作流兩大模式解決大模型落地痛點，快速搭建“會展助手”智能體，提升工作效率2024年12月字節(jié)跳動MarsCode字節(jié)跳動為國內(nèi)開發(fā)者提供一款功能強大的AI代碼編程工具，提高編程效率，推動國產(chǎn)AI編程工具的發(fā)展2025年1月Claude3.5Sonnet升級版Anthropic提升AI在代碼開發(fā)和計算機操作模擬方面的能力，為開發(fā)者提供更智能的輔助工具2025年1月AIAgentOperatorOpenAI拓展AIAgent的功能邊界，為用戶提供更強大的自動化任務執(zhí)行和知識生成能力，推動AIAgent在多領域的應用，代表OpenAI拉開L3級Agent時代序幕2025年1月阿里云推出通義千問Qwen2.5-Max模型阿里巴巴提升國內(nèi)大模型在多模態(tài)交互和復雜任務處理方面的能力，為AIAgent的開發(fā)提供更強大的基礎模型支持2025年1月拓爾思拓天大模型AIAgent工具鏈拓爾思降低AIAgent的創(chuàng)建門檻，推動AI在多個領域的應用落地，具備任務規(guī)劃、流程編輯與自動執(zhí)行功能2025年2月GitHubCopilotAgent模式GitHub提升AI在代碼開發(fā)中的自主性和智能性，推動軟件開發(fā)模式的變革，提高代碼開發(fā)的效率和質(zhì)量2025年2月DeepSeek-R1幻方量化降低AIAgent開發(fā)門檻，推動開源生態(tài)與行業(yè)應用的結(jié)合，為國內(nèi)AIAgent的發(fā)展提供新的技術支撐和開源資源2025年2月DeepResearchOpenAI幫助用戶進行深入、復雜的信息查詢與分析，以研究分析師的水平創(chuàng)建綜合報告2025年3月ManusMonica.im工具鏈整合能力的規(guī)模化躍升迎來中國AIAgent重大突破時刻，推動AIAgent從對話智能升級為生產(chǎn)力操作系統(tǒng)2025年3月AutoGLM沉思智譜能夠模擬人類的思維過程，完成從數(shù)據(jù)檢索、分析到生成報告，核心鏈路的技術與模型于4月全面開源，進一步推動生態(tài)發(fā)展2025年4月GensparkMainFunc整合多AI模型的混合代理（MoA）系統(tǒng)，包含了80多個工具集和10多個高級數(shù)據(jù)集，在GAIABenchmark中表現(xiàn)超越Manus、OpenAIDeepResearch等產(chǎn)品2025年4月扣子空間字節(jié)跳動從回答問題，到解決問題全線打通，擁有專家Agent生態(tài)并首創(chuàng)探索/規(guī)劃雙模式，MCP擴展集成，拓展Agent能力邊界2025年4月阿里云發(fā)布通義千問Qwen3模型阿里巴巴總參數(shù)量235B，專家模型數(shù)量128個，性能測評全面超越R1、OpenAI-o1等頂尖模型，部署成本僅為滿血版R1的25-35%，在專門評估模型Agent能力的BFCL評測中刷新了榜單記錄，同時原生支持MCP協(xié)議2025年5月Claude4及ClaudeCodeAnthropicClaude4擅長處理復雜的編程問題，可以自主編程數(shù)小時，并可在推理過程中使用工具。編程AgentClaudeCode通過GitHubActions支持后臺任務，直接在文件中顯示編輯內(nèi)容，實現(xiàn)無縫結(jié)對編程2025年5月天工超級智能體昆侖萬維全球首個開源的deepresearchAgent框架，擁有5個專家AIAgent和1個通用AIAgent，支持一站式生成docs、slides、sheets等多種模態(tài)內(nèi)容，所有信息都可以溯源2025年5月DeepSeek-R1模型升級幻方量化在數(shù)學、編程與通用邏輯等多個測試中超越Qwen3，整體表現(xiàn)接近OpenAI-o3，復雜推理任務表現(xiàn)顯著提升，蒸餾思維鏈后訓練的DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B在數(shù)學測試中與Qwen3-235B相當2025年6月AI編程智能體GeminiCLI開源谷歌提供包括代碼編寫、問題調(diào)試、項目管理、文檔查詢以及代碼解釋等功能，同時具備通用Agent能力，可利用Veo3模型生成視頻、連接MCP訪問外部數(shù)據(jù)庫等2025年7月KimiK2模型開源月之暗面具備更強代碼能力、擅長通用Agent任務的MoE架構(gòu)模型，總參數(shù)1T，激活參數(shù)32B，可接入owl、Cline、RooCode等Agent/Coding框架，完成復雜任務或自動化編碼2025年7月ChatGPTagentOpenAI融合Operator網(wǎng)站交互能力、DeepResearch整合信息技巧以及ChatGPT智能對話優(yōu)勢，能夠瀏覽網(wǎng)頁、篩選結(jié)果，在需要時提醒安全登錄、運行代碼、進行分析，還能直出PPT和Excel匯總發(fā)現(xiàn)結(jié)果模型層：能力迅速提升，開源推動成本降低智能體：技術逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長，國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應用：借助AI賦能業(yè)務，重塑流量入口B端應用：開源提升投入意愿，推動企業(yè)上云風險提示硬件配置實現(xiàn)了先進的AI能力。例如，DeepSeek-V3僅用557.6萬美元的訓練成本便取得與GPT-4o等頂尖閉源模型相當?shù)某煽?；僅需4張H20即可本地部署235B的Qwen3旗艦版MoE模型，部署成本僅為DeepSe?當前中國已構(gòu)成了政府推動+本土產(chǎn)業(yè)鏈+人才儲備+數(shù)據(jù)紅利共同構(gòu)成AI生態(tài)閉環(huán)，成為中國AI持續(xù)發(fā)展的核心動能。政府方面，早在2017年我國便發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，并在后續(xù)發(fā)布了《人工智能人才培養(yǎng)行動計劃（2024-2026年）》等文件，為AI產(chǎn)業(yè)的基礎理論研究、產(chǎn)業(yè)應用落地等方面提供了政策支撐。同時，我國亦高度重視對AI公司的財政支持，據(jù)財政部數(shù)據(jù)，2025年中央預算將撥款3981.2億元用于科學技術，同比+10%，將重點推進半導體、人工智能等領域發(fā)展。人才儲備方面，當前中國已成為全球最大的AI人才聚集地。據(jù)MacroPolo數(shù)據(jù)，2022年頂級AI研究人員中有28%在中國工作，較2019年的11%大幅提升。據(jù)斯坦福大學數(shù)據(jù)，截至2023年，中國AI領域論文發(fā)表數(shù)量位居全球第一，占比達23.2%，相關論文引用量占全球所有AI論文引用的22.6%。專利方面，據(jù)R&DWorld數(shù)據(jù)，全球AI授權(quán)專利數(shù)量自2010年以來已增長超30倍，中國在全球AI專利申請中占據(jù)主導地位，截至2024年總專利數(shù)達1294圖：中國AI領域論文發(fā)表數(shù)量占全球23.2%圖：中國AI專利數(shù)量在全球占主導地位123456778491資料來源：MorganStanley-《China-AI:TheSleepingGian?美國不斷加碼AI芯片的出口管制，中國形成國產(chǎn)芯片的完整鏈條。當前國內(nèi)已形成覆蓋從材料、設備到設計、制造及終端應用的完整鏈條，材料領域滬硅產(chǎn)業(yè)已實現(xiàn)12英寸硅片量產(chǎn)、先進制程領域中芯國際實現(xiàn)14nm制程芯片量產(chǎn)、芯片設計領域昇騰910系列芯片算力達256TFLOPS（FP16），光刻機、封測等領域國產(chǎn)替代穩(wěn)步推進，本土芯片占比逐步提升。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2024年中國AI芯片出貨量約270萬顆，其中中國本土AI芯片品牌出貨量超82萬顆，占比達30%，據(jù)TrendForce預期2025年國產(chǎn)芯片占比將提升至40%。同時，國產(chǎn)芯片廠商積極圍繞DeepSeek、Qwen等模型打造適配本土芯片的軟件棧、工具鏈等生態(tài)組件，生?隨著模型參數(shù)數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)成為AI發(fā)展的核心資源。2020年，GPT-3在約3740億個Tokens上進行訓練，到2024年Llama3.3則在約15萬億個Tokens上進行訓練，數(shù)據(jù)集規(guī)模呈指數(shù)增長。據(jù)EpochAI的統(tǒng)計，大模型訓練數(shù)據(jù)集的規(guī)模約每八個月就會翻倍增長，數(shù)據(jù)成為制約AI發(fā)展的關鍵。我國已成為全球數(shù)據(jù)量增長最快的國家，據(jù)工信部統(tǒng)計，截至2024年我國移動互聯(lián)網(wǎng)用戶達15.7億戶。我國已建成全球規(guī)模最大的5G網(wǎng)絡，5G用戶數(shù)占全球的52%，在5G的助力下，智慧城市、遠程醫(yī)療等新型應用場景得以快速落地，推動數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長。我國高度重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在2023年10月揭牌國家數(shù)據(jù)局，負責協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)相關政策、推動數(shù)據(jù)基礎設施建設，為AI等產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供基礎。據(jù)IDC預期，中國每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將從2022年的24ZB增長至2027年的77ZB，CAGR達26%。同時，中國擁有字節(jié)跳動和快手兩大視頻平臺巨頭，每天約生成8000萬條新視頻，總視頻長度已超過YouTube，為多模態(tài)模型迭代圖：中國自研芯片快速追趕AMD后續(xù)IP許可被叫停，公司已研發(fā)出可廣泛應用于服務器、工作站的2016年自中國科學院計算技術研究所孵化，已形成全面覆蓋云端、邊緣哥成立于2018年，為阿里巴巴的芯片設計主體，業(yè)務橫跨數(shù)據(jù)中心、芯代成立于2019年，定位高性能通用GPU供應商，目前壁礪GPU及軟件平臺已成立于2020年，由前NVIDIA、AMD技術團隊創(chuàng)辦，產(chǎn)品線覆蓋數(shù)據(jù)中心A游戲到桌面顯卡，并提供物理引擎、數(shù)字人成立于2020年，致力于為異構(gòu)計算提供全棧GPU芯片圖：國產(chǎn)AI芯片性能逐步追趕?美國長期在AI研究和模型開發(fā)方面占據(jù)主導地位，最新數(shù)據(jù)顯示中國與美國頂尖模型之間的差距正在迅速縮小。據(jù)斯坦福大學數(shù)據(jù)，2023年美國模型在性能上顯著超越中國模型，在LMSYS聊天機器人競技場中，2024年1月表現(xiàn)最好的美國模型比最佳的中國模型高出9.26%。到了2025年2月，差距縮小到僅1.70%。2023年底，雙方在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等基準測試上的性能差距分別為17.5、13.5、24.3和31.6個百分點，到2024年末差異顯著縮小至僅0.3、8.1、1.6和3.7?中國在開源AI模型方面已領先全球，Qwen3登頂榜首。據(jù)斯坦福大學數(shù)據(jù)，在SOTA模型中，中國的推理模型有1/2是開源的，非推理模型中有1/3是開源的，而美國的推理模型僅有1/8、非推理模型僅有1/7為開源。在HuggingFace的開源AI模型排行榜上，中國占據(jù)了前十名中的40%席位，其中Qwen2.5位列全球第一。在圖：中國開源模型登頂多項榜單圖：中國模型能力正在逐步追趕美國?全球AI模型流量均持續(xù)上漲，為應用側(cè)發(fā)展提供基礎。海外側(cè)，ChatGPT日活流量呈上升趨勢，2025年5月19日網(wǎng)頁端當日日活達到2.02億，創(chuàng)下歷史新高，同比增長135.7%，當前網(wǎng)頁端日活用戶維持在2億左右；移動端，5月20日單日日活達到1.84億，同比增長328.6%。2025年1-3月，Grok日活人數(shù)增長迅速，Perplexity、Claude日活呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢。國內(nèi)方面，AI日活流量也呈現(xiàn)上升趨，2024年12月起，DeepSeek日活快速增長，訪問量在4月份達到約5億次。移動端，日活自1月份持續(xù)增長，據(jù)AI產(chǎn)品榜數(shù)據(jù)，DeepSeek五月份MAU達1億，環(huán)比增長3.39%。豆包日活持續(xù)提升，五月份MAU達1.18億，環(huán)圖：ChatGPT活躍用戶統(tǒng)計圖：其他AI日活數(shù)據(jù)?當前全球AI應用快速發(fā)展，各行業(yè)Tokens調(diào)用量迅速提升。根據(jù)微軟FY25Q3財報電話會議數(shù)據(jù)，公司平臺季度處理了超100萬億個Tokens，同比大幅增長5倍，3月處理創(chuàng)新高的50萬億個Tokens，已有超過10000家組織使用了新的智能體服務來構(gòu)建、部署和擴展智能體。據(jù)英偉達FY26Q1財報數(shù)據(jù)，推理需求正在迅速增長，谷歌等客戶的日均Tokens調(diào)用量已經(jīng)達數(shù)萬億級別，遠超傳統(tǒng)Chatbot時代的負載水平。多模態(tài)、AgenticAI等新形態(tài)模型的快速涌現(xiàn)，正在拉動實時推理、大規(guī)模?數(shù)據(jù)顯示，各家云廠商推理芯片租賃價格均有不同程度上漲。Azure的T4租賃實例Standard_NC64as_T4_v3平均價格由去年5月份0.52美元/小時上漲到1.28美元/小時，AWS的T4租賃實例g5g.metal平均價格由去年5月份0.62美元/小時上漲到0.74美元/小時。谷歌L4租賃實例g2-standard-96平均價格由去年11月份3.07美元/小時上漲到3.28美元/小時。各家云廠商普遍上調(diào)推理側(cè)芯片租賃價格，顯示出推理圖：AzureT4實例租賃價格圖：谷歌云L4實例租賃價格?OpenRouter是一個通用API所有模型均可通過統(tǒng)一的端點調(diào)用。開發(fā)者無需為每個AI提供商集成不同的SDK，只需將應用指向OpenRouter的API，即可使用相同的OpenAI兼容請求格式訪問任意模型。平臺作為一個智能路由層，會依據(jù)價格、延遲、可用性等實時指標，把請求智能路由到最優(yōu)端點，?據(jù)OpenRouter數(shù)據(jù)，進入2025年后平臺API調(diào)用量呈現(xiàn)快速增長趨勢，顯示出下游需求的持續(xù)放量，截至2025年7月7日，平臺周API調(diào)用量達2.27T，同比增長268.52%。從模型層面看，國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼，DeepSeekV3周調(diào)用量達239B，環(huán)比增長63%。KimiK2周調(diào)用量達33.9B，超Grok4以及Claude3.5Ha圖：API調(diào)用量快速增長圖：OpenRouter調(diào)用量數(shù)據(jù)（截至2025年7月18日周調(diào)用數(shù)據(jù)）1234i56789模型層：能力迅速提升，開源推動成本降低智能體：技術逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長，國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應用：借助AI賦能業(yè)務，重塑流量入口B端應用：開源提升投入意愿，推動企業(yè)上云風險提示AI應用有望重塑C端流量入口，互聯(lián)網(wǎng)巨頭具?AI應用有望重塑流量入口，各個廠商積極卡位?；仡櫥ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展歷史，超級應用大都由用戶基數(shù)龐大的基礎需求出發(fā)，成為龐大的用戶流量入口，再逐步覆蓋更多的需求層級，聚合和鏈接背后龐大的應用生態(tài)，掌握用戶流量的分配權(quán)。進入AI時代后，隨著大模型C端應用圍繞個性化、強交互等方向?qū)崿F(xiàn)價值增量，相關應用的流量迅速提高，有望推動新的入口級應用出現(xiàn)。當前各類廠商紛紛布局和卡位AI應用，結(jié)合自身資源和技術迭代趨勢布局最具價值的領域，主要分為以下策略：1）投入聊天機器人，布局通用人工智能；2）切入生產(chǎn)力場景，以內(nèi)容創(chuàng)作、垂直專業(yè)、工作效率類AI應用搶抓用戶流量；3）布局垂類領域AI+解決方案，掌握垂直行業(yè)C端流?傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭在AI領域具備先發(fā)優(yōu)勢，可利用專有數(shù)據(jù)和用戶勢。互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圍繞超級應用（如微信、淘寶、谷歌等）發(fā)展，這些應用在平臺上提供全面服務，從而形成了龐大的用戶基礎和高度的用戶參與。通過這些應用，主要互聯(lián)網(wǎng)公司可以訪問具有行為、社交和商業(yè)特征的專有用戶數(shù)據(jù)，對提供定制化的AI服務至關重要。得益于龐大的用戶基礎和高用戶參與度，將AI功能整合到現(xiàn)有應用能夠促進市場的采用，在相圖：各大廠布局通用AI進程圖：C端AI應用生態(tài)構(gòu)成?編程成為人機協(xié)同的主要領域，辦公類任務AI占比較低。在TOC領域，當前AI正逐步融入用戶工作當中，據(jù)Anthropic數(shù)據(jù)，在與Claude的對話中軟件工程相關任務占據(jù)了數(shù)據(jù)集中最大的比例，達37.2%的對話涉及代碼調(diào)試、網(wǎng)絡故障排查等內(nèi)容，第二大類任務是寫作與編輯，占比為10.3%，這兩類職業(yè)在美國經(jīng)濟中分別僅占3.4%和1.4%，遠低于辦公室行政和銷售類崗位的比例，但成為AI的高頻使用場景?？茖W和教育領域的職業(yè)也顯示出占比?AI逐步融入工作，全面自動化仍存在提升空間。Anthropic的研究發(fā)現(xiàn)，約36%的職業(yè)在其相關任務中，至少有25%的用戶使用了AI，這表明AI的應用已經(jīng)顯著滲透到技術領域之外。然而，只有約4%的職業(yè)在其75%或以上的任務中使用了AI。此外，在57%的情況下，AI被用于輔助用戶工作，而在43%的情況下，則是自動化完成任務，即AI直接替人執(zhí)行任務。這表明對整個職業(yè)類別的全面自動化尚未發(fā)生，人機深度協(xié)同具備較大的提升空間。同時，AI的采用率在處于最高工資四分位的職業(yè)中達到峰值，但在工資的兩個極端（即最低和最高工資）均顯著下降。對于需要較多前期基礎的職業(yè)（通常要求具備學士學位），其AI使用率比其在整體勞動力中的占比高出50%，而需圖：AI主要應用領域MillionsofClaudeConversations》-Anthrop圖：國產(chǎn)AI芯片性能逐步追趕ofClaudeConversations》-Anthropic-2025?公司是全球性的社區(qū)平臺，平臺以興趣為中心將用戶組織在subreddit（子社區(qū)）中，社區(qū)內(nèi)容由用戶創(chuàng)建、篩選與維護。當前擁有超10萬個活躍的subreddit，其中有500多個社區(qū)訂閱人數(shù)超100萬。通過覆蓋不同類型的話題，平臺積累了龐大的數(shù)據(jù)資源，截至2024年底，平臺擁有超20億條帖子和200億條評論，提供了真實的用戶視角。平臺中每個人都有投票權(quán)，帖子在社區(qū)里的展示優(yōu)先級完全取決于用戶投票結(jié)果。每個社區(qū)可以制定獨特的社區(qū)規(guī)則，由版主根據(jù)社區(qū)背景與文化執(zhí)行，從而創(chuàng)造和諧的社區(qū)環(huán)境。同時，平臺運用AI根據(jù)用戶搜索、話題、互動行為等因素推薦帖子與社區(qū)，推動2024年閱讀帖子超30秒的訪問量增長了30%。截至2024年，約53%的用戶來自美國以外地區(qū)，但超90%的內(nèi)容仍以英文發(fā)布，用戶平均每天搜索查詢超過4000萬次。公司主要收入來源是通過在移動應用程序和網(wǎng)站上銷售廣告，其他收入包括內(nèi)容授權(quán)（主要買家為OpenAI以及Google）、RedditPremium訂閱服務以及RedditGoConversationSummaryAdd-ons：AI驅(qū)動的對話摘要功能，自動篩選用戶對品牌的正面評價和推薦，并展示在廣告旁邊。JackboxGames和Lucid等品牌已參與早期測試，相比標準圖片廣告，新工具使得廣圖：公司App端日活快速提升圖：Reddit全新AI產(chǎn)品?公司是美國首家提供免傭金股票交易且沒有賬戶最低限額的經(jīng)紀人，目前已發(fā)展出交易、理財、支付三大功能。交易為公司最大收源，主要通過RobinhoodAPP、桌面交易平臺RobinhoodLegend為用戶提供股票及衍生品、加密貨幣等交易服務，當前已支持包括比特幣、狗狗幣在內(nèi)的22種加密貨幣交易。同時，公司為用戶提供融資融券、高利息儲蓄（CashSweep）、訂閱用戶服務（5美元/月，為用?收購PlutoCapital，推出AI投資助手。2024年7月，公司宣布收購AI投資研究平臺PlutoCapital，計劃將基于大模型的市場數(shù)據(jù)分析、定制投資策略、實時投資組合優(yōu)化等功能集成到平臺當中。2025年3月，公司在TheLostCityofGold活動中推出基于AI的投資助手RobinhoodCortex，旨在幫助用戶更好地把握市場動向、識別投資機會，相關功能將面向Gold訂閱用戶推出。RobinhoodCortex具備以下功能：1）個股摘要：幫助投資者解答股票漲跌原因，只需進入股票的詳情頁，AI會快速生成影響該股票價格的分析，支持展示數(shù)據(jù)來源以及音頻播放功能；2）交易構(gòu)建器：簡化交易流程、為投資者提供新策略，通過分析價格信號、技術面等信息，根據(jù)用戶的要求圖：公司訂閱用戶滲透率快速提升圖：RobinhoodCortex相關功能?公司是全球月活人數(shù)最多的語言學習平詞匯、聽說讀寫等多個方面。公司核心商業(yè)模式為收取訂閱會員費，80%以上收入來自訂閱收入，包括以下類型：1）SuperDuolingo：普通會員訂閱服務，12.99美元/月或83.99美元/年，可享受無廣告學習、擁有無限測試機會、跟蹤個人學習進度數(shù)據(jù)、解鎖額外語言內(nèi)容等功能；2）SuperDuolingo家庭計劃：約119.99美元/年，最多允許6個賬戶共享DuolingoSuper會員福利；3）MAX：2023年4月發(fā)布的基于GPT-4的AI高級訂閱，30美元/月或168美元/年，功能包括答案釋義（個性化錯題分析）、角色扮演（與不同的AI角色進行互動對話）、視頻通話（可以與角色Lily自由對話）。除訂閱外，公司還提供DuolingoABC、DuolingoEnglish?公司的AI應用通過提升用戶體驗以及內(nèi)部降本來創(chuàng)造價值：1）區(qū)別于通用聊天機器人，Lily具有鮮明個性，可為用戶提供情緒價值，從而提升用戶粘性。2024年9月新增視頻通話功能后，Max訂閱在四季度占到總訂閱的5%，25Q1提升至占總訂閱用戶的7%；2）AI協(xié)助課程、播客DuoRadio內(nèi)容制作，由AI生成新的148種語言課程、耗時約1年，此前100多門課程內(nèi)容花了12年，DuoRadio從2門課程增加到25門以上并將總集數(shù)從300集增加到超15000，只用了兩個季度，曾經(jīng)需要5年以上，同時圖：公司活躍用戶數(shù)量快速增長圖：與Lily視頻通話功能模型層：能力迅速提升，開源推動成本降低智能體：技術逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長，國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應用：借助AI賦能業(yè)務，重塑流量入口B端應用：開源提升投入意愿，推動企業(yè)上云風險提示數(shù)據(jù)集等，開發(fā)者可快速調(diào)用、微調(diào)模型，從而驗證想法并構(gòu)建AI應用。開源模型具備可控性強、可定制性強以及社推動更多企業(yè)采用AI作為技術解決方案。據(jù)阿里云數(shù)據(jù)，開源模型的采納比例持續(xù)提升，2024年12月企業(yè)使用開源模型?AI技術和解決方案已深入到傳媒、醫(yī)療、機器人、制造等多個行如，凱撒醫(yī)療利用生成式AI門診記錄工具Abridge完成超1000萬份就診摘要，自2024年10月到2025年3月期間Abridge年經(jīng)常性收入從5000萬提高到1.17億美元；AI代碼編輯器Cursor已成為數(shù)百萬程序員的首選編輯器，每日自動生成或修改超10億字符代碼，自2023年3月到2025年4月期間年經(jīng)常性收入從100萬提升至3億美元。據(jù)MorganStanley數(shù)據(jù)，到2030年中國企業(yè)的生成式AI工作負載滲透率將達到31%，美國的生成式AI工作負載滲透率將在2029年達31%，中國企業(yè)AI的采用進程將比美國落后約12個月，并在后續(xù)達到類似水平。同時，AI應用將提升企業(yè)上云意愿，預計未來將有超25%的工作負載被遷移至圖：企業(yè)采用AI比率快速提升資料來源：阿里云-《中國人工智能發(fā)展報告（2025）圖：AI將逐漸在企業(yè)端代替人工?賽富時主要提供客戶關系管理技術，幫助企業(yè)通過數(shù)據(jù)、AI和自動化與客戶建立聯(lián)系。公司以AI驅(qū)動的Salesforce平臺為核心，整合銷售、服務、營銷、AI、分析等多項功能，通過連接客戶數(shù)據(jù)幫助企業(yè)打造完整的客戶視圖。公司通過直接銷售以及間接合作伙伴向全球企業(yè)銷售服務，通常采用訂閱模式，同時支持第三方利用公司平臺和開發(fā)工具創(chuàng)建可擴展功能和新應用，這些應用可以與公司產(chǎn)?2025年6月，公司正式發(fā)布Agentforce3.0，通過DataCloud對Atlas推理引擎進行改進：1）響應速度快50%；2）除OpenAI外還支持Claude，未來將支持Gemini，提供更廣泛的模型選擇，在某個模型運行放緩或出現(xiàn)故障時會在后臺自動切換至其他模型；3）現(xiàn)已在加拿大、英國、印度、日本和巴西上線，并新增6種語言支持；4）已獲得FedRAMPHigh認證，通過GovernmentCloudPlus服務公共部門組織使用的工具。上線以下全新功能：1）指揮中心：為管理者提供統(tǒng)一視圖，以監(jiān)控AI智能體的運行狀態(tài)、衡量績效并優(yōu)化業(yè)務結(jié)果；2）MCP以及A2A：內(nèi)置MCP客戶端，可用MuleSoft把API轉(zhuǎn)成MCP服務接入Agent，用Heroku部署自定義MCP服務器適配企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，在Slack里讓Agent讀取消息、發(fā)文件、做決策等；3）AgentExchange：AppExchange的AI替代方案，構(gòu)建AI智能體應用商店生態(tài)，不僅使客戶能夠快速配置可信的第三方Agent模版，還可以使用包括AWS、Box、Cisco、GoogleCloud、IBM等超30家合作伙伴的圖：公司cRPO及Agentforce付費用戶快速提升圖：Agentforce3.0融合MCP生態(tài)?公司致力于構(gòu)建數(shù)字化企業(yè)的端到端智能工作流自動化平臺，產(chǎn)品基于其智能平臺NowPlatform交付。NowPlatform為基于云的低代碼開發(fā)平臺，內(nèi)嵌AI功能，能夠連接不同部門、系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)，使組織能夠快速構(gòu)建自定義應用程序、自動化流程Platform，公司將業(yè)務縱向延伸CRM、HR等領域。NowAssist是公司提供的基于生成式AI的解決方案，用于提升工作效率和員工體驗，當前Xanadu版本的NowPlatform已將NowAssist集成到Creator（代碼）、ITSM（IT管理）、HRSD（人力）以及CSM（客戶關系管理）等56種流程當中。公司于年初推出的Agent調(diào)度平臺AIAgentOrchestrator，可自動調(diào)用不同部門不同功能的Agent完成任務。公司同時推出AIAgentStudio，為基于自然語言構(gòu)建AI智能體的可視化平臺，用戶只需描述業(yè)務目標、代理角色與任務邏輯即可通過自然語言生成智能體，由AIAgentOrchestrator管理、?2025年5月公司發(fā)布更新后的ServiceNowAI平臺，推出以下全新功能：1）AI控制塔：可視化AI數(shù)據(jù)中臺，用于管理和展示不同Agent的調(diào)度情況；2）智能體網(wǎng)絡：支持智能體跨工具、跨系統(tǒng)協(xié)作，已與微軟、英偉達、Google、Oracle等實現(xiàn)對接，Agent可共享上下文、協(xié)調(diào)任務等；3）升級CRM系統(tǒng)：從響應式支持到主動式客戶交互，包括報價配置、訂單履行、客戶服務與續(xù)約等全過程；4）AprielNemotron：與英偉達合作開發(fā)的推理大模型。2025年7月，公司通過OEM集成Gemini、AzureOpenAI、Claude等第三圖：公司cRPO及大客戶數(shù)量快速增長圖：平臺可視化所有智能體動態(tài)?公司專注于數(shù)據(jù)云服務，旨在通過創(chuàng)新平臺幫助組織實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和高效利用。公司推出了AI數(shù)據(jù)云網(wǎng)絡生態(tài)，部署于全球三大主流公有云上，覆蓋全球47個地區(qū)，使客戶、合作伙伴、開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供方和數(shù)據(jù)消費者打破孤島，通過將數(shù)據(jù)整合使AI解決業(yè)務問題、構(gòu)建數(shù)據(jù)應用。公司采用按量計費商業(yè)模式，客戶只需為實際使用的資源付費。同時，作為即服務交付的產(chǎn)品，公司的平臺?2025年6月，公司推出更新后的SnowflakeIntelligence，允許用戶使用自然語言發(fā)掘數(shù)據(jù)，支持提出復雜問題并自動操作，結(jié)合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并繼承了Snowflake內(nèi)建的數(shù)據(jù)治理和隱私保護機制。底層由Anthropic和OpenAI的大模型提供支持，并結(jié)合CortexAgents技術。同時，公司發(fā)布多種全新AI產(chǎn)品：1）DataScienceAgent：為數(shù)據(jù)科學打造的智能助手，通過自然語言自動執(zhí)行機器學習全流程，包括數(shù)據(jù)準備、模型訓練等；2）CortexAISQL：將AI引入SQL語法中，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)處理。團隊可以使用SQL分析文檔、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括增強版DocumentAI（可從復雜PDF中提取表格結(jié)構(gòu)）和CortexSearch的增強檢索功能；3）AIobservability：對生成式AI應用的無代碼監(jiān)控，提供與多個主流大模型的集成，包括OpenAI、Anthropic、Meta、Mistral等，并確保圖：公司cRPO及大客戶數(shù)量快速增長圖：SnowflakeIntelligence發(fā)掘數(shù)據(jù)并自動發(fā)送郵件圖：海外AI應用廠商匯總NowAssist：內(nèi)置于平臺工作流中，通過生成式AI提升企業(yè)在IT、客服、HR和Agentforce：可以通過簡單的配置打造定制化的AI助手，同時面向客服提供AIJoule：內(nèi)置于SAP應用中，能夠整合、分析企業(yè)數(shù)據(jù)，打破AIStudio：無代碼構(gòu)建器，允許用戶設計和部署關鍵工作流中的人工Duo：AI驅(qū)動的開發(fā)者工具，提供自動化Max：提供由GPT-4支持的AI角色互動對話等功能，該功能允許學習者與AI角色RobinhoodCortex：幫助投資者解答股票漲跌原因，自動生成多個期權(quán)交易策Magic：提供撰寫產(chǎn)品描述、編輯圖片、撰寫博客內(nèi)容和營銷郵件，為客戶提olivia：利用生成式AI為患者及護理人員提供個性化健康管理支持，包括匯總AXON2.0：高效地在需求方和供應方之間進行大規(guī)模廣告拍賣，極大提升廣告投放的精準Muse：AI輔助創(chuàng)作平臺，加速視頻游戲、數(shù)字孿生等實時3D應用Firefly：提供多種圖像、視頻編輯的功能，應用于圖像生成、AutodeskAI：集成在公司產(chǎn)品當中，通過自動化、分析和增強功能來改善設計與制造的ElasticAIAssistant：幫助工程師實現(xiàn)解讀日志消息和錯誤、優(yōu)化圖：中國AI應用廠商匯總智友借助自然語言處理和智能調(diào)度系統(tǒng)，連接企業(yè)內(nèi)部財務、人力、營銷、供應鏈等多個企業(yè)級AI智能體，用戶用自然語言發(fā)出指令，智友就能理解分析，自動分解任務，協(xié)調(diào)數(shù)百個專參與即可完成任務并交付成果，用戶只需在關鍵決發(fā)布了蒼穹AI管理助手及其移動形態(tài)，為財務、人力、采購、開發(fā)等多個業(yè)務場景提供了個性化智能解決方案。蒼穹Agent平臺提供多模型混合應用能力，能夠根據(jù)不同的業(yè)務需求，靈活調(diào)用DeepSee發(fā)布AI數(shù)字員工產(chǎn)品，基于企業(yè)私有化部署的GPT模型，通過企業(yè)數(shù)據(jù)的導入和訓練，可以根據(jù)企業(yè)管理各模塊的需求，生成不同功能的數(shù)字員工，涵蓋人力發(fā)布星驛付與慧徠店AI營銷助手，具備智能語義識別、智能問答、降本提效等功能。公司積極推進商戶運營行業(yè)智能體場景開發(fā)平臺的孵化，構(gòu)建起覆蓋AI商戶審核智能體驗、AI客服智能體、AI風全面構(gòu)建起面向未來的AIAgent，AI大模型服務平臺搭載智能運維解決方案，能夠?qū)崿F(xiàn)更智能的資源調(diào)度、自動化運維和精準的故障預測，然語言處理能力，探索智能化數(shù)據(jù)查詢方案，利用語義理解技術識別運維人員的查詢意圖，并自動調(diào)用相關數(shù)據(jù)接口，優(yōu)化查詢流程，提高數(shù)據(jù)獲取的便捷性近期推出的AI-SCRM私域智慧運營平臺4.0版本，集成DeepSeek等諸多金融大模型，本次升級創(chuàng)新推出的零代碼Agent構(gòu)建平臺，將復雜的AI模型訓練轉(zhuǎn)化為直觀的拖拽操作。運營人員通過圖形化界面即工作流編排、精準營銷策略樹搭建和自動化質(zhì)檢流程配置，重塑銀AIAgent開發(fā)運行平臺提供Agent創(chuàng)建、多基座模型調(diào)用、工作流定義等功能，能夠根據(jù)行業(yè)場景需求自動路由調(diào)度最適合的大模型并完成Agent創(chuàng)建，已形成生成式業(yè)務流程A智能投研Agent、賬戶管理Agent、智能座艙Agent等產(chǎn)品，以打造多任務、復雜任務的智能體為目標，在部分產(chǎn)品中使用Mul全面融合DeepSeek等AI大模型，C6客戶運營依托Agent構(gòu)建客戶畫像，并據(jù)此生成高度適配的個性化營銷服務方案，提高營銷效率及準度；P6產(chǎn)品供給通過大模型打造智能投研能力，實現(xiàn)產(chǎn)品研究、控的提升；W6資產(chǎn)配置為客戶提供精準的賬戶管理建議；E6效能管理運用多維度指標數(shù)據(jù)對績效管理、AUM效能進行分析，精準推出DeepSeek版包含產(chǎn)融分析和拓客智能體的產(chǎn)融大模型產(chǎn)品，基于大數(shù)據(jù)+大模型+機器學習的分析能力，通過50+智能Agent協(xié)同矩陣，在數(shù)分鐘內(nèi)生成專業(yè)級產(chǎn)融報告，覆蓋企業(yè)競爭力評估、營銷策略發(fā)布FinDOC多模態(tài)文檔智能體，支持文檔解析、文檔智能問答、多維度內(nèi)容審核及自動化文檔生成等核心功能，同時生態(tài)兼容設計支持無縫對接其他Age以新致新知人工智能平臺、新知大模型、金融行業(yè)數(shù)字資產(chǎn)為核心基座，結(jié)合行業(yè)實際情況，推出各行業(yè)應用Agent，在金融領域?qū)Ｗ⒂跔I銷展業(yè)、產(chǎn)品解讀、產(chǎn)品核驗、智能核服務領域?qū)Ｗ⒂谡辙k公場景，包括類案檢索、卷宗生成以及汽車領域的營銷智公司在智慧財政財務領域的智能探索、智能問答、智能協(xié)辦、智能報告均有相關應用，基于財政一體化、運行監(jiān)測知識和數(shù)據(jù)預訓練，結(jié)合國產(chǎn)化通用大模型、向量庫檢索增強、知識圖譜等技術，調(diào)，致力打造財政垂直領域AI智能中臺和多場景AIAgent。同時，公司在政府采購等公共采購領域開公司基于女媧GPT已開發(fā)了多個領域與行業(yè)化Agent，助力政企客戶快速接入大模型、連接業(yè)務、調(diào)優(yōu)、快速應用，降低大模型應用門檻，并解決業(yè)務系統(tǒng)融合等應用難題。已通過Agent智能體實現(xiàn)智發(fā)布法律行業(yè)垂類大模型華宇萬象，構(gòu)建了以大模型+為核心的應用生態(tài)。發(fā)布萬象+Agent開發(fā)平臺，在公安、政法委等多個行業(yè)客戶單位部署上線，發(fā)布基于此平