行業(yè)研究報告行業(yè)研究報告慧博智能投研行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI應(yīng)用正以前所未有的速度滲透到各個領(lǐng)域，深刻改變著人類的生產(chǎn)生活方式，成為全球科技競爭與產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵焦點。從文本生成、圖像創(chuàng)作到復(fù)雜決策支持，AI應(yīng)用展現(xiàn)出強大的潛力和廣闊的發(fā)展空間。對于中國而言，龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體、海量的場景數(shù)據(jù)以及持續(xù)強化的智能算力布局，共同構(gòu)成了發(fā)展AI應(yīng)用的獨特優(yōu)勢。讓中國有望在這場全球競賽中脫穎而出，成為應(yīng)用創(chuàng)新的時代先鋒。本文深入剖析了AI應(yīng)用的發(fā)展空間、驅(qū)動因素、市場現(xiàn)狀、商業(yè)化進展以及相關(guān)公司的情況，全面梳理了AI應(yīng)用的發(fā)展脈絡(luò)，并探討了其未來滲透率提升的方向。旨在為關(guān)注AI應(yīng)用發(fā)展的各界人士提供一份深度研究報告，助力更好地了解AI應(yīng)用行業(yè)，把握AI應(yīng)用帶來的時代機遇。一、行業(yè)概述 1二、中國AI應(yīng)用發(fā)展空間廣闊 2三、AI應(yīng)用驅(qū)動因素 6四、AI應(yīng)用市場現(xiàn)狀 13五、AI應(yīng)用商業(yè)化進展 18六、相關(guān)公司 35七、AI應(yīng)用滲透率提升方向 41八、參考研報 45AI應(yīng)用是指將人工智能技術(shù)（包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等）應(yīng)用于實際場景，以解決實際問題、提高效率、創(chuàng)造價值的過程。它通過模擬人類智能行為，使機器能夠像人類一樣感知、理解、推理、決策和學(xué)習(xí)，從而實現(xiàn)自動化或智能化的任務(wù)處理。1/462/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告我國AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)發(fā)展目前已形成兩類主要業(yè)態(tài)，其一主要面向C端用戶，提供的產(chǎn)品以模態(tài)劃分為文本生成、圖片生成、音頻生成、視頻生成等多樣內(nèi)容形態(tài)；其二是主要面向B端企業(yè)客戶，提供特定領(lǐng)域的專業(yè)服務(wù)。二、中國AI應(yīng)用發(fā)展空間廣闊2023年，ChatGPT的爆發(fā)性增長標(biāo)志著生成式AI進入全球技術(shù)競爭與產(chǎn)業(yè)演進的關(guān)鍵窗口期。中國此前十余年移動互聯(lián)網(wǎng)的深度普及和平臺生態(tài)的高度成熟，不僅為AI應(yīng)用提供了廣泛的用戶基礎(chǔ)和多樣化的落地場景，也為模型的快速迭代與產(chǎn)品化提供了理想的“實驗場”。盡管當(dāng)前大多數(shù)AI產(chǎn)品仍處于工具化、模塊化階段，但伴隨基礎(chǔ)模型能力提升與生態(tài)系統(tǒng)進一步完善，AI產(chǎn)品有望實現(xiàn)從Demo工具向智能體系統(tǒng)的躍遷?？梢灶A(yù)見，未來將有大量中國企業(yè)依托本地場景與產(chǎn)業(yè)資源，在教育、醫(yī)療、辦公、工業(yè)等多個領(lǐng)域孵化出具備實用價值和商業(yè)潛力的AI產(chǎn)品，中國AI應(yīng)用的發(fā)展路徑雖需循序漸進，但長期潛力巨大、市場空間廣闊。3/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告中國擁有龐大人口基數(shù)，網(wǎng)民規(guī)模大，具備海量場景數(shù)據(jù)。截至2024年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模已達到11.08億人，較2023年同期凈增1608萬人，互聯(lián)網(wǎng)普及率提升至78.6%，同比提高1.1個百分點。其中，手機網(wǎng)民規(guī)模達11.05億人，較上年增長1403萬人，占網(wǎng)民總數(shù)的99.7%，表明移動終端已成為最主要的上網(wǎng)方式。從城鄉(xiāng)分布來看，農(nóng)村網(wǎng)民數(shù)量達3.13億，占整體網(wǎng)民的28.2%；城鎮(zhèn)網(wǎng)民為7.95億，占比71.8%，反映出互聯(lián)網(wǎng)已實現(xiàn)廣泛的城鄉(xiāng)覆蓋，為各類數(shù)字應(yīng)用、尤其是人工智能技術(shù)的普及提供了堅實的人口基礎(chǔ)與使用場景。流量與使用頻度移動互聯(lián)網(wǎng)流量持續(xù)激增：最新數(shù)據(jù)顯示，截至2024年11月，全國移動互聯(lián)網(wǎng)累計接入流量達到3,066億GB。數(shù)字素養(yǎng)與應(yīng)用環(huán)境成熟：網(wǎng)絡(luò)支付用戶規(guī)模達10.29億人，網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達9.74億人，網(wǎng)上零售額、移動支付普及率穩(wěn)居全球第一，充分反映了中國用戶對線上工具接受度與市場化商業(yè)環(huán)境已高度成熟。智能算力部署加速，算力成本持續(xù)降低，有望推動AI應(yīng)用的大規(guī)模商業(yè)化普及。截至2024年6月，中國累計算力資源已達246EFLOP/s（包括公有與商用數(shù)據(jù)中心），預(yù)計到2025年將突破300EFLOP/s。這一增長得益于“東數(shù)西算”工程推動下，智算中心實現(xiàn)多點部署。截至2024年中，全國已規(guī)劃或建成約250座AI數(shù)據(jù)中心。根據(jù)《2023–2024年中國人工智能算力發(fā)展評估報告》，隨著智能算力設(shè)施（包括生成式AI服務(wù)器組群）普及，預(yù)測部署成本明顯下降，企業(yè)可快速接入、縮短上線時長。在硬件層面，IDC和浪潮信息數(shù)據(jù)顯示：2023年訓(xùn)練型算力占比達58.7%，但隨著推理效率優(yōu)化，2024年算力使用重心逐步向推理遷移，訓(xùn)練+推理單位算力成本顯著降低。中國信息通信研究院的綠色算力研究報告指出液冷服務(wù)器、邊緣儲能系統(tǒng)在新建智算中心已成為標(biāo)準(zhǔn)，提升能源效率的同時進一步拉低綜合算力成本。當(dāng)算力成本大幅下降后，將加速AI大模型的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用普及。4/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告移動互聯(lián)網(wǎng)十年積淀，2025年有望成為中國AI應(yīng)用落地元年。移動互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過十年的快速普及，構(gòu)建了龐大的用戶基礎(chǔ)。海量數(shù)據(jù)和多樣化的應(yīng)用場景為人工智能模型提供了豐富的訓(xùn)練素材。同時，成熟的商業(yè)生態(tài)體系為AI應(yīng)用的逐步規(guī)?；涞靥峁┝藞詫嵄Ｕ稀?013年智能手機普及，打通用戶終端入口。2013年是中國移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的起點，當(dāng)年全國智能手機出貨量達到3.51億部，其中第四季度單季出貨量突破1億部。智能手機滲透率超過88%，中國一躍成為全球最大的智能手機市場，為后續(xù)用戶接入和在線行為打下硬件基礎(chǔ)。手機網(wǎng)民規(guī)模持續(xù)擴大，終端覆蓋能力增強。手機上網(wǎng)用戶從2013年的7.87億人增加至2024年底的11.05億人，占網(wǎng)民整體的99.7%。移動互聯(lián)網(wǎng)終端幾乎覆蓋全部活躍用戶，中國形成了全球最大規(guī)模的“移動互聯(lián)人口池”，具備AI應(yīng)用大規(guī)模部署所需的基礎(chǔ)用戶盤。2015-2020年平臺生態(tài)成熟，商業(yè)閉環(huán)成型。在硬件和用戶基礎(chǔ)之上，平臺型產(chǎn)品迅速成長。到2020年，移動支付用戶數(shù)突破8億人，短視頻平臺月活躍用戶超過7億人，微信、支付寶、抖音、淘寶等形成了完整的用戶交互與商業(yè)閉環(huán)系統(tǒng)。這一階段的商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，為AI產(chǎn)品未來嵌入式落地提供了理想的“容器”。2023年ChatGPT爆發(fā)，引領(lǐng)AI應(yīng)用黃金窗口。2022年11月，OpenAI推出ChatGPT，成為生成式AI的里程碑式應(yīng)用。其上線僅兩個月用戶即突破1億，被視為科技史上增長最快的消費級產(chǎn)品。ChatGPT的成功不僅是技術(shù)突破，更是中國過去十年移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)支撐下，AI應(yīng)用全面走向產(chǎn)品化和服務(wù)化的重要契機。從AIDemo到智能體，中國有望率先跑通產(chǎn)品路徑。當(dāng)前多數(shù)AI產(chǎn)品多處于“演示版（Demo）”或“插件工具”階段，例如企業(yè)部署的智能客服、內(nèi)容生成器、代碼輔助工具等應(yīng)用，主要集中在單點功能的增強上。真正實現(xiàn)具備感知、理解與反饋能力的“智能體（Agent）”仍需時間與生態(tài)積累。5/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告美國AI發(fā)展經(jīng)歷了四階段：2012年GPU驅(qū)動深度學(xué)習(xí)起步，構(gòu)建算力基礎(chǔ)；2016-2019年云平臺擴展，實現(xiàn)算力普及；2022年ChatGPT引爆用戶增長，推動AI大眾化；2024年起AI工具深度融合辦公與研發(fā)，開啟行業(yè)級應(yīng)用新階段，形成從技術(shù)積累到商業(yè)落地的完整閉環(huán)。（1）2012-2015：GPU深度學(xué)習(xí)破局期2012年，AlexNet利用兩塊NVIDIAGTX580GPU（各3GB）在ImageNet比賽中實現(xiàn)15.3%top-5錯誤率，比第二名領(lǐng)先approximately11點。AlexNet是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），AlexNet是第一個在ImageNet數(shù)據(jù)集上取得最佳結(jié)果的深度學(xué)習(xí)模型，它的出現(xiàn)標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)在圖像分類領(lǐng)域的重大突破。首次證明GPU在深度學(xué)習(xí)上的加速能力，使得“算力+大數(shù)據(jù)”成為AI效能提升的核心支（2）2016-2019：云算力大規(guī)模部署期自2016年起，AWS、Azure和GoogleCloud均推出并持續(xù)擴充GPU/TPU云端實例，推動算力資源商品化與租賃價格顯著下降。2019年7月，微軟與OpenAI正式簽署“獨家算力合作伙伴”協(xié)議，將為OpenAI提供專屬Azure超級算力資源，并成為其“優(yōu)先云提供商”，用以訓(xùn)練并運行GPT-3等大型模型，這一合作被視為AI從研究實驗向企業(yè)級部署的關(guān)鍵分水嶺。（3）2020-2021：大模型訓(xùn)練基礎(chǔ)構(gòu)建期截至2020年，微軟深度整合OpenAI資源，打造包含1萬塊GPU的Azure超級計算集群，用于GPT-3及其他大型模型的訓(xùn)練，為生成式AI模型釋放提供堅實底層基礎(chǔ)。（4）2022-2023：生成式AI爆發(fā)期2022年11月，ChatGPT上線，不到兩個月用戶數(shù)突破1億月活，成為歷史上增長最快的消費級軟件之一。到2023年6月，月訪問量約15億次，位列全球前20大網(wǎng)站，在整體AI技術(shù)受眾和應(yīng)用認(rèn)知上造成巨大沖擊。6/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告（5）2024-2025：企業(yè)級智能體融合期2024年1月，AWS推出Trainium2UltraCluster，單機峰值算力達83PFLOPS（FP8），價效比較傳統(tǒng)GPU高約30-40%。2024年6月，Microsoft的GitHubCopilot和Microsoft365Copilot服務(wù)被7.7萬+家企業(yè)采用，服務(wù)覆蓋約1.5億開發(fā)者，平均采納率約30%，顯著提升線上生產(chǎn)效率。中美AI發(fā)展差異總結(jié)：整體來看，美國實現(xiàn)算力普及和云平臺拓展，AI應(yīng)用的功能能夠通過云平臺進行規(guī)?；茝V，初期發(fā)展速度較快；中國移動互聯(lián)網(wǎng)普及度高，具備龐大的用戶基礎(chǔ)，海量數(shù)據(jù)和多樣化的應(yīng)用場景為人工智能模型提供了豐富的訓(xùn)練素材。同時，智能算力部署加速，成本降低，相對成熟的商業(yè)生態(tài)體系為AI應(yīng)用的逐步規(guī)?；涞靥峁┝藞詫嵄Ｕ?，中國AI大模型的商業(yè)化應(yīng)用有望以2025年為元年，開始大規(guī)模普及。近年來全球AI持續(xù)發(fā)展，大模型在知識問答、數(shù)學(xué)、編程等能力上達到新高度，多種任務(wù)上表現(xiàn)超過人類水平，在各領(lǐng)域的可用性及準(zhǔn)確度快速提升。從模型技術(shù)來看：1）當(dāng)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，讓模型在處理復(fù)雜任務(wù)時展現(xiàn)出更強的能力，同時也能有效降低訓(xùn)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(shù)，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(yīng)用場景，GPT-4o、Gemini2.5Pro等領(lǐng)先模型均采用多模態(tài)技術(shù)；3）模型開始采用思維鏈技術(shù)，將復(fù)雜問題逐步分解為多個簡單步驟，并按照步驟推導(dǎo)最終答案，通過分步推理的方法，模型的回答不僅更加精確可靠，其思考過程也變得清晰可懂。2024年9月，OpenAI發(fā)布o(jì)1模型，首次將思維鏈技術(shù)運用在底層模型當(dāng)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(shù)，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(shù)的發(fā)展亦共同推動了模型可用性的進步，為AI在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。7/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告據(jù)斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)，受訓(xùn)練規(guī)模不斷增加、AI技術(shù)復(fù)雜性提升以及開發(fā)新模型方法面臨更大挑戰(zhàn)等因素影響，各地區(qū)2024年發(fā)布的模型總數(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(shù)推動，2024年模型的參數(shù)數(shù)量保持快速上升趨勢，規(guī)模擴大仍是模型性能提升的重要方式。ScalingLaw目前正在從預(yù)訓(xùn)練擴展到后訓(xùn)練和推理階段，基于強化學(xué)習(xí)、思維鏈等技術(shù)在后訓(xùn)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(xué)習(xí)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(yīng)用研究負(fù)責(zé)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(zhǔn)確率之間展現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系。據(jù)上海交通大學(xué)研究表明，通過延長AI的推理時間，僅需500個樣本訓(xùn)練，就能讓模型在醫(yī)療診斷準(zhǔn)確率上提升6%-11%，達到專業(yè)醫(yī)生的診斷水準(zhǔn)。隨著模型推理能力快速提升，當(dāng)前AI在各領(lǐng)域可用性、準(zhǔn)確度不斷提高，商業(yè)化前景被逐步打開。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(yīng)用廠商成本下降，進而傳導(dǎo)至終端AI應(yīng)用消費者費用的下降。據(jù)斯坦福大學(xué)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(zhǔn)測試中，達到GPT3.5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(yīng)Gemini1.5-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(zhǔn)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(yīng)Phi-4）。據(jù)EpochAI的估算，根據(jù)推理任務(wù)的不同，大模型的推理成本每年都在以9到900倍的速度下降。8/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告得益于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)斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)，2023年閉源與開源大模型之間存在明顯的性能差距，在ChatbotArena排行榜中，2024年1月初領(lǐng)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(zhǔn)測試中。2023年閉源模型幾乎在所有主要基準(zhǔn)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(zhǔn)上領(lǐng)先開源模型15.9個百分點，而到2024年底這一差異縮小至僅0.1個百分點。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(shù)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(yīng)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(yīng)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(guān)模型，并獲得與頂尖閉源模型等同的應(yīng)用表現(xiàn)，極大推動AI在各個垂類領(lǐng)域的應(yīng)用。例如，通過微調(diào)Llama模型，AT&T在客戶服務(wù)搜索響應(yīng)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(xué)深圳醫(yī)院部署DeepSeek賦能醫(yī)院運營管理等。Agent的落地將給AI應(yīng)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(xué)習(xí)和生成式AI的進步，AIAgent的多功能性和部署量將急劇增長。GAIA是由Meta于2024年5月推出的一個面向通用AI助手的基準(zhǔn)測試，包含466道問題，旨在評估AI系統(tǒng)執(zhí)行廣泛任務(wù)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(fēng)格的問題不同，GAIA使用復(fù)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(luò)、解9/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告讀多模態(tài)輸入，并在復(fù)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)量分為三個難度級別：1）Level1：問題通常不需要工具，或最多使用一個工具，不超過5步；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(shè)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(dāng)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(dāng)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，平均得分來到78.0%。MCP為鏈接模型與工具標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，有效提升AI應(yīng)用開發(fā)效率。2024年11月，Anthropic發(fā)布了MCP協(xié)議；2025年4月，谷歌在MCP基礎(chǔ)上發(fā)布了A2A協(xié)議。MCP為統(tǒng)一大模型與外部數(shù)據(jù)源和工具之間的通信協(xié)議，提供了標(biāo)準(zhǔn)化的方法使得大模型能夠標(biāo)準(zhǔn)化地調(diào)用外部數(shù)據(jù)源、工具，類似硬件中的―USB-C‖接口。MCP提升了Agent接入生態(tài)伙伴的效率，A2A解決了異構(gòu)框架、不同模型的Agent互聯(lián)互通問題，開發(fā)者不需要為每個工具或數(shù)據(jù)源單獨編寫代碼，AI應(yīng)用開發(fā)的效率和功能擴展性得到提升，Agent生態(tài)建設(shè)有望進一步加速?？萍即髲S積極擁抱MCP，AIAgent發(fā)展有望提速。2025年4月，阿里云宣布百煉平臺上線業(yè)界首個全生命周期MCP服務(wù)，上線了高德等50多款阿里巴巴和三方MCP服務(wù)，滿足不同場景的Agent應(yīng)用開發(fā)需求。2025年4月，騰訊云大模型知識引擎升級支持MCP協(xié)議，支持騰訊云EdgeOnePages、騰訊位置服務(wù)、Airbnb等多款MCPServer。百度優(yōu)化了文心基礎(chǔ)大模型，提升了模型在使用MCPServer時的任務(wù)規(guī)劃和調(diào)度能力；百度智能云千帆大模型平臺已經(jīng)全面兼容MCP。10/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告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(wù)協(xié)作。A2A協(xié)議與MCP互補，A2A負(fù)責(zé)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(lǐng)域的應(yīng)用效果，推動Agent生態(tài)系統(tǒng)的完善與發(fā)展。A2A獲得多個科技巨頭支持，推動AI應(yīng)用向復(fù)雜工作流落地。隨著Agent應(yīng)用的逐步落地，單一Agent難以獨立完成多領(lǐng)域任務(wù)（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(shù)棧差異無法直接協(xié)作，形成信息孤島，從而阻礙Agent應(yīng)用落地。A2A協(xié)議可通過任務(wù)自動分配與結(jié)果同步，減少人工干預(yù)，同時整合不同領(lǐng)域Agent的優(yōu)勢，完成跨系統(tǒng)復(fù)雜任務(wù)。A2A協(xié)議構(gòu)建在HTTP、Server-SentEvents(SSE)、JSON-RPC等常用標(biāo)準(zhǔn)上，企業(yè)無需大規(guī)模改造自身IT技術(shù)棧，就能平滑接入多代理環(huán)境。在用戶發(fā)起任務(wù)后，客戶端智能體通過AgentCard定位目標(biāo)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(luò)，依次或并行地處理不同環(huán)節(jié)。A2A協(xié)議當(dāng)前已得到了50多家谷歌技術(shù)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(fù)雜工作流的AI應(yīng)用提供了走向大規(guī)模落地的生態(tài)支撐。全球通用領(lǐng)域Agent快速發(fā)展，應(yīng)用效果快速提高。海外方面，2025年1月，OpenAI上線了其首個AIAgentOperator，能夠與電腦交互，完成瀏覽網(wǎng)頁、填寫表格、預(yù)定餐廳等相關(guān)任務(wù)。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AgentClaudeCode，通過GitHubActions支持后臺任務(wù)，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(wù)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(wù)。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(shù)，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GAIA測評新高。11/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告AI應(yīng)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(yīng)用大都由用戶基數(shù)龐大的基礎(chǔ)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(yīng)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(yīng)用圍繞個性化、強交互等方向?qū)崿F(xiàn)價值增量，相關(guān)應(yīng)用的流量迅速提高，有望推動新的入口級應(yīng)用出現(xiàn)。當(dāng)前各類廠商紛紛布局和卡位AI應(yīng)用，結(jié)合自身資源和技術(shù)迭代趨勢布局最具價值的領(lǐng)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(yīng)用搶抓用戶流量；3）布局垂類領(lǐng)域AI+解決方案，掌握垂直行業(yè)C端流量入口。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭在AI領(lǐng)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(yīng)用當(dāng)中，在AI應(yīng)用滲透領(lǐng)域具備先發(fā)優(yōu)勢。互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圍繞超級應(yīng)用（如微信、淘寶、谷歌等）發(fā)展，這些應(yīng)用在平臺上提供全面服務(wù)，從而形成了龐大的用戶基礎(chǔ)和高度的用戶參與。通過這些應(yīng)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(wù)至關(guān)重要。得益于龐大的用戶基礎(chǔ)和高用戶參與度，將AI功能整合到現(xiàn)有應(yīng)用能夠促進市場的采用，在相關(guān)領(lǐng)域具備先發(fā)優(yōu)勢。25年C端的AI應(yīng)用將迎來一個爆發(fā)期。12/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告編程成為人機協(xié)同的主要領(lǐng)域。在TOC領(lǐng)域，當(dāng)前AI正逐步融入用戶工作當(dāng)中，據(jù)Anthropic數(shù)據(jù)，在與Claude的對話中軟件工程相關(guān)任務(wù)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(luò)故障排查等內(nèi)容，第二大類任務(wù)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%，但成為AI的高頻使用場景?？茖W(xué)和教育領(lǐng)域的職業(yè)也顯示出占比例更高的AI使用率。更廣泛應(yīng)用場景的AI滲透率提升。技術(shù)平權(quán)+算力成本持續(xù)優(yōu)化，AI向各個垂直行業(yè)賦能，將由最初的搜索、編程等等逐步拓展至教育、營銷等等多個場景。在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用板塊中電商、影視、娛樂、游戲、教育、傳媒和金融等等多個板塊均有眾多潛在的AI應(yīng)用滲透提升方向。開發(fā)工具和生態(tài)的繁榮大幅降低行業(yè)應(yīng)用門檻，加速產(chǎn)業(yè)智能化落地進程。多種開發(fā)平臺匯聚了多樣化開發(fā)框架、工具組件、算法資源、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(yīng)用。開源模型具備可控性強、可定制性強以及社區(qū)支持豐富等優(yōu)勢，推動更多企業(yè)采用AI作為技術(shù)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)使用開源模型的比例為34.7%，到2025年3月使用開源模型的比例增長至46.9%。AI技術(shù)和解決方案已深入到傳媒、醫(yī)療、機器人、制造等多個行業(yè)，通過創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)、優(yōu)化生產(chǎn)流程來推動行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。據(jù)MorganStanley數(shù)據(jù)，到2030年中國企業(yè)的生成式AI工作負(fù)載滲透率將達到31%，美國的生成式AI工作負(fù)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(yīng)用將提升企業(yè)上云意愿，預(yù)計未來將有超25%的工作負(fù)載被遷移至公有云中。13/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告整體上，AI應(yīng)用整體發(fā)展呈現(xiàn)Web、APP端雙增趨勢，用戶選擇多元但未“剛需”。1）從2024年1月至2025年4月，Web端AI產(chǎn)品良好發(fā)展，全球TOP20產(chǎn)品總月訪問量由55億次增長至100億次，增長約82%。APP端MAU快速提升，2024年8月-2024年4月，TOP產(chǎn)品總MAU由5.84億增長至13.09億，增長約124%。得益于移動端龐大的用戶規(guī)模，APP端AI產(chǎn)品競爭更加激烈，增速也更高。2）AI產(chǎn)品月人均時長TOP20產(chǎn)品平均時長呈現(xiàn)下降趨勢，由2024年1月的21分鐘下降至2025年2月的15分鐘。說明當(dāng)前AI應(yīng)用從“新鮮感”向“高頻剛需”轉(zhuǎn)化依然存在困難，產(chǎn)業(yè)界依然需要探索AI應(yīng)用產(chǎn)品是否能夠為用戶帶來持續(xù)使用價值。14/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告對比海外，國內(nèi)AI應(yīng)用發(fā)展增速更高，但在總量級方面仍存在較大差距。1）2025年4月國內(nèi)TOP20Web產(chǎn)品總訪問量10.70億次，全球TOP20Web產(chǎn)品總訪問量100.01億次。然而，國內(nèi)AI產(chǎn)品增速更高，2024年1月僅0.53億次，至2025年4月增長約1898%，與之相對的全球產(chǎn)品增速為82%。2）國內(nèi)AIAPP產(chǎn)品2024年8月至2025年4月增長約389.19%，全球產(chǎn)品增長約123.96%。從相對增速看，國內(nèi)AIAPP產(chǎn)品發(fā)展速度遠超國外產(chǎn)品。模型能力加速追趕、注重C端、垂類應(yīng)用場景開拓使得國內(nèi)AI應(yīng)用增速快于海外。1）隨著DeepSeek-r1等模型的推出，海內(nèi)外基礎(chǔ)大模型性能差距由2023年的17.5%縮小至0.3%；2）國內(nèi)以C端場景創(chuàng)新為主，如夸克、豆包等通過AI搜索、辦公工具等功能快速滲透個人用戶。海外企業(yè)注重B端，如微軟、谷歌通過企業(yè)訂閱和云服務(wù)鞏固市場地位，3）中國市場呈現(xiàn)出“高流量、低付費”的特點，這一現(xiàn)象促使中國企業(yè)探索多元化變現(xiàn)路徑，如垂類場景深度開發(fā)。toC端AI應(yīng)用發(fā)展迅猛。行業(yè)核心玩家的月活用戶量“三大梯隊”也基本形成：億級用戶（DeepSeek、豆包）、千萬級用戶（元寶、Kimi）和800萬級用戶（即夢AI、文小言、納米AI搜索）。DeepSeek等開源大模型也促進各行業(yè)的AI化持續(xù)加速，以插件形態(tài)（即In-AppAI)布局站內(nèi)智能應(yīng)用成為各家最優(yōu)選擇，截至25年3月，育兒母嬰行業(yè)、拍攝美化行業(yè)、移動音樂行業(yè)、移動社交行業(yè)與人工智能結(jié)合最為積極，相關(guān)APP的“AI化”進度分別達到33.3%、31.7%、18.8%、15.9%。15/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告toC端AI應(yīng)用領(lǐng)域具備較強優(yōu)勢，主要系以下原因：消費者驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新，C端AI應(yīng)用用戶體驗感全面領(lǐng)先。我國C端AI產(chǎn)品延續(xù)了傳統(tǒng)C端應(yīng)用的創(chuàng)新驅(qū)動模式，暨消費者驅(qū)動創(chuàng)新，根據(jù)他們在產(chǎn)品體驗過程中的感受提出創(chuàng)新問題，形成漸進創(chuàng)新的技術(shù)發(fā)展路徑。以抖音為例，產(chǎn)品從C端治理開始，通過管理好C端社區(qū)，滿足消費者體驗需求，獲得技術(shù)研發(fā)的動力，因此形成了自身在算法方面的核心技術(shù)。因此，我國C端AI應(yīng)用在用戶界面、用戶體驗等方面保持全面領(lǐng)先。C端AI應(yīng)用“容錯率”更高。普通消費者借助AI工具，通?？粗械氖欠答伣Y(jié)果的參考性、使用體驗和交互性，而非結(jié)果的絕對準(zhǔn)確性。但B端場景下，讓AI分析銷售業(yè)績、采購成本、員工績效，“一本正經(jīng)胡說八道”是決不允許的。因此，C端AI應(yīng)用更易普及。B端應(yīng)用需要看到AI功能帶來的實際改變，B端AI應(yīng)用仍重在產(chǎn)品打磨。數(shù)字原生（軟件信息服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)、游戲等）、創(chuàng)意導(dǎo)向（文化傳媒、設(shè)計創(chuàng)意、廣告、市場營銷、教育）及技術(shù)強耦合領(lǐng)域（自動駕駛、具身智能）成為AI應(yīng)用的先行者。軟件信息行業(yè)使用AI的比例較高，超過30%的企業(yè)將AI全面貫穿公司戰(zhàn)略和愿景。汽車、科技服務(wù)、金融、教育等行業(yè)也高度重視AI應(yīng)用，70%以上的企業(yè)將AI納入業(yè)務(wù)策略中。當(dāng)前多數(shù)企業(yè)AI應(yīng)用仍處于了解試驗和效率工具使用階段，但行業(yè)進展分化明顯：整體來看，35%的企業(yè)處于了解試驗、原型設(shè)計及評估階段，28%將AI作為效率工具應(yīng)用，17%實現(xiàn)與核心業(yè)務(wù)融合，12%已對外輸出AI產(chǎn)品與服務(wù)；軟件信息、科技服務(wù)等行業(yè)已加速AI與業(yè)務(wù)融合并對外輸出能力，而金融等行業(yè)則相對謹(jǐn)慎，多停留在前期階段。AI應(yīng)用推進通常分三階段：先以智能編碼、文本生成等效率工具切入，再進階至智能客服、營銷等場景適配度高、容錯空間大的職能部門及部分業(yè)務(wù)融合，最終深化至核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域，對AI精確度與業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力提出更高要求。企業(yè)AI應(yīng)用落地有望在六個方面實現(xiàn)突破，包括營銷及運營、客戶運營、協(xié)同辦公、研發(fā)生產(chǎn)、供應(yīng)鏈及中后臺支持等。16/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告互聯(lián)網(wǎng)大廠的競爭正從模型邁向應(yīng)用。復(fù)盤上一輪移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展浪潮，技術(shù)突破引發(fā)新商業(yè)模式的創(chuàng)新，是互聯(lián)網(wǎng)巨頭快速崛起的主要路徑。DeepSeek橫空出世以來，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛重新思考、布局、調(diào)整自己的AI戰(zhàn)略。當(dāng)前，AI競爭正從底層大模型轉(zhuǎn)向場景落地與商業(yè)變現(xiàn)，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠引領(lǐng)的AI應(yīng)用發(fā)展進入加速期。騰訊：基于微信和生態(tài)優(yōu)勢，打造Agent超級入口。C端產(chǎn)品方面，騰訊以元寶為主要陣地，2025年2月元寶正式接入DeepSeek，形成―混元+Deepseek‖雙引擎架構(gòu)。2025年4月16日，騰訊元寶正式上線微信聊天框，可以調(diào)用公眾號等微信生態(tài)的內(nèi)容，解讀文檔、圖片，并支持對解讀內(nèi)容做各種智能互動。微信天然具備生態(tài)內(nèi)Agent閉環(huán)落地的能力，未來有望基于聊天框，打通公眾號、小程序、微信小店、支付等接口，實現(xiàn)從信息檢索到服務(wù)閉環(huán)的全鏈路覆蓋。B端產(chǎn)品方面，騰訊重視辦公場景，Agent+知識庫，推出位置服務(wù)、騰訊云EdgeOnePages、微信讀書等MCP服務(wù)。企業(yè)微信已推出智能對話機器人、智能表格等AI應(yīng)用，有望與騰訊會議、騰訊文檔等工具進一步協(xié)同。阿里：C端推進軟硬一體戰(zhàn)略，B端具備用戶規(guī)模優(yōu)勢。C端產(chǎn)品方面，阿里以新夸克作為AI旗艦應(yīng)用，上線AI超級框，集成AI對話、深度思考、深度搜索、深度研究、深度執(zhí)行等多個功能。此外，與蘋果合作開發(fā)中國版iPhoneAI功能，打通軟件應(yīng)用和天貓精靈為代表的硬件終端，構(gòu)建跨生態(tài)、覆蓋軟硬件的Agent服務(wù)閉環(huán)；結(jié)合現(xiàn)有業(yè)務(wù)場景，加速電商、物流、金融等多個場景的AI轉(zhuǎn)型。B端產(chǎn)品方面，阿里的釘釘和阿里云在B端客戶中根基深厚。釘釘面向企業(yè)內(nèi)部協(xié)作場景，已推出智能問答、超級工單、會議紀(jì)要、CRM數(shù)據(jù)錄入等標(biāo)準(zhǔn)化Agent產(chǎn)品。阿里云依托基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢和龐大客戶資源，發(fā)布繁花計劃與MARS創(chuàng)業(yè)者計劃，服務(wù)小B客戶。繁花計劃目標(biāo)未來三年服務(wù)百萬級客戶、百億級市場規(guī)模，MARS創(chuàng)業(yè)者計劃為初創(chuàng)企業(yè)提供百萬級AI資源與技術(shù)支持。行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告字節(jié)：流量優(yōu)勢支持豆包，Agent應(yīng)用推進較快。C端產(chǎn)品方面，字節(jié)旗下掌握抖音等社交軟件，具備流量分發(fā)優(yōu)勢，通過流量投放力推豆包。此外，圍繞內(nèi)容生態(tài)的優(yōu)勢，字節(jié)在語音、圖像、視頻、音樂、教育、玩具等多個領(lǐng)域全面布局AI應(yīng)用。B端產(chǎn)品方面，火山引擎發(fā)布了AgentDevops體系、AI數(shù)據(jù)湖服務(wù)，幫助企業(yè)做好Agent開發(fā)和運維；字節(jié)上線垂類DataAgent，能夠?qū)ζ髽I(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進行分析并生成報告，定制營銷策略；通用型Agent扣子空間開啟內(nèi)測，支持飛書等MCP，突出協(xié)同辦公能力。17/4618/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告從ARR規(guī)?？?，頭部大模型廠商OpenAI遙遙領(lǐng)先；垂類應(yīng)用中2B/2P產(chǎn)品落地較快。可以按ARR規(guī)模將商業(yè)化相對成熟（1億美元以上）的AI應(yīng)用分為兩個梯隊。1）第一梯隊：10億美元以上，主要為通用大模型。目前OpenAI的年化收入已達100億美元，較去年增長近80%；Anthropic在25年5月的年化收入也達30億美元，較24年12月和25年3月增幅分別為200%和50%，主要由C端AI助手訂閱和B端API共同驅(qū)動。2）第二梯隊：1-10億美元，垂類應(yīng)用為主。以AI編程、搜索和多模態(tài)應(yīng)用為主。ARR超10億美元的AI公司：今年以來ARR加速增長，C端產(chǎn)品更具彈性。全球頭部應(yīng)用收入已起量，頭部C端應(yīng)用ARR高于B端。這些產(chǎn)品大多在23年初發(fā)布/加入AI功能，經(jīng)過2-3年的積累，開始看到收入規(guī)模放量增長；可靈等垂類應(yīng)用顯著起量也是24年底以來，在前期大模型、基建等積累的基礎(chǔ)上，ARR曲線較陡峭，但目前收入規(guī)模遠不及OpenAI。ARR超10億美元的AI公司：OpenAI年化收入達100億美元，C端產(chǎn)品ChatGPT貢獻超60%收入，驅(qū)動公司整體ARR較去年年底增長超80%，增長彈性高于以B端API收入為主的Anthropic。但Anthropic也增長較快，目前年化收入40億美元，較去年年底增長3倍。19/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告ARR在1-10億美元的AI公司：AI視頻和搜索快速起量。5-10億的公司主要是當(dāng)前落地最快的AI編程應(yīng)用Cursor，以及發(fā)布時間較早的AI辦公Grammarly、Figma和AI圖像Midjourney；1-5億的公司主要是可靈、Perplexity等垂類AI產(chǎn)品。ChatGPT收入占比超60%，23-25年預(yù)期收入CAGR達236%，貢獻OpenAI收入主要增量。1）ARR變化：25年同比出現(xiàn)量級增長。25年6月OpenAI的年化收入已達100億美元，較去年底增長82%，主要由ChatGPT付費用戶數(shù)增長驅(qū)動。公司預(yù)計全年收入近130億美元，同比+超240%。2）收入結(jié)構(gòu)：C端收入為主且仍保持更高增速。據(jù)TheInformation，目前OpenAI的收入主要包括ChatGPT會員訂閱和API調(diào)用兩大塊，24年占比為75%和25%，25年占比為62%和15%，其余由獨20/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告立Agent產(chǎn)品（目前暫未發(fā)布）和其他收入（廣告等）貢獻。ChatGPT收入增速也快于API，24和25年為329%和167%，高于API的233%和100%。ChatGPT會員數(shù)量和ARPPU均呈增長態(tài)勢，背后驅(qū)動是功能更新。付費用戶數(shù)方面，據(jù)OpenAI，25年4月ChatGPT付費用戶達2000萬，較年初增長29%。新功能是該指標(biāo)的核心增長驅(qū)動力，例如24年5月GPT-4o發(fā)布后，7月新增200萬付費用戶破單月記錄；25年2月GPT-4o圖像生成新功能出圈，付費用戶同樣增長角度。ARPPU方面，測算24年1月、25年1月和25年4月分別為20、22和31美元/月，隨著Pro會員和DeepResearch發(fā)布，價有所提升。OpenAI商業(yè)化展望：Agent新品+抽傭等新變現(xiàn)方式，預(yù)計29年收入千億美元。據(jù)TheInformation，OpenAI預(yù)計2029年收入達1250億美元，2025-2029年CAGR達76%。除了ChatGPT付費會員收入和API收入持續(xù)增長以外，還將開拓新變現(xiàn)方式。21/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告1）會員訂閱模式將迎來Agent新品：OpenAI將陸續(xù)發(fā)布新的Agent產(chǎn)品，性能強、收費高，從面向“高收入知識工作者”的每月2000美元到面向博士級研究的每月20000美元不等。OpenAI預(yù)計2029年Agent收入290億美元，占收入比例近25%。2）OpenAI已有AI時代流量入口的雛形，有望增加抽傭等新收入模式：例如自今年1月起，部分用戶可以通過AIAgent產(chǎn)品Operator，在Instacart上訂購雜貨或在OpenTable上預(yù)訂餐廳，后續(xù)有望面向商家收取渠道抽成。OpenAI預(yù)計29年此類新收入將達240億美元，2025-29年CAGR達86%，占收入比例近20%。Anthropic異于OpenAI2C為主的變現(xiàn)模式，B端收入占比超70%，7月ARR較去年年底增長3倍。25年7月Anthropic年化收入達40億美元，今年以來ARR以每2-3個月增加10億美元的趨勢快速增加。據(jù)Sacra官網(wǎng)，不同于ChatGPT貢獻OpenAI超60%收入，Anthropic中70%-75%的收入來自API調(diào)用，剩下約20%來自AI助手Claude。API的主要客戶包括AI編程工具Cursor、代碼搜索公司Sourcegraph、軟件開發(fā)公司GitLab和橋水基金等。Anthropic收入的快速增長，預(yù)計主要是因為大模型Claude在AI編程場景下表現(xiàn)穩(wěn)定、準(zhǔn)確，大量編程應(yīng)用和軟件開發(fā)工具踴躍接入和調(diào)用。Figma是用于界面設(shè)計的協(xié)作Web應(yīng)用，商業(yè)模式主要為會員訂閱。Figma重構(gòu)了UI設(shè)計領(lǐng)域的團隊協(xié)作方式。產(chǎn)品是網(wǎng)頁版的形式，原生支持多端同步、多人同時編輯，便于遠程協(xié)作，無需像使用本22/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告地工具那樣重復(fù)“導(dǎo)出—上傳—反饋”的流程。目前已開發(fā)9款產(chǎn)品，覆蓋UI設(shè)計、在線白板、PPT制作、代碼轉(zhuǎn)換等設(shè)計全流程。24年6月開始推出AI功能，AI商業(yè)化與現(xiàn)有的會員體系綁定。FigmaMake是AI設(shè)計初稿生成工具，基于文字需求就能生成初始版本的UI界面，供用戶進一步修改和完善，目前Fullseat用戶（旗艦會員）限量每個月使用50-100次。MCPServer是最新發(fā)布的AI功能，方便用戶在Cursor等第三方編程工具中，一鍵將Figma設(shè)計稿轉(zhuǎn)成代碼。AI工具發(fā)布后，公司收入、用戶數(shù)量增速顯著提升。收入：24年6月Figma首次發(fā)布AI功能，從季度收入變化看，23年以來各季度環(huán)比增速均在10%附近，24年Q2、Q3提升至13%和12%，24年公司收入7.49億美元，同比增長48%，也主要由付費用戶增長驅(qū)動。25年3月公司將旗艦會員FullSeat的價格上漲20%-33%，隨著老用戶以新價格續(xù)約，收入有望實現(xiàn)量價齊升。用戶數(shù)：截至25年3月整體月活1300萬，95%的財富500強和78%的福布斯全球企業(yè)2000強都是Figma的客戶。從ARR超1萬美元的客戶數(shù)量看，23年至今各季度環(huán)比增速平均值為8.2%，24年Q2環(huán)比增速提升至13%峰值，預(yù)計AI功能是主要驅(qū)動力之一。23/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告以語法檢查工具起家，AI賦能主業(yè)明顯，驅(qū)動ARR增至7億美元，2022-24年收入CAGR達67%。Grammarly于2009年成立，最初是一個面向?qū)W生的語法檢查工具，截至2020年日活用戶3000萬。23年3月推出AI寫作助手，并快速與會員方案綁定，此后產(chǎn)品日活仍維持在3000-4000萬，但收入從2022年的9000萬美元快速增長至2024年的2.52億美元，收入CAGR達67%；目前公司的ARR達7億美元，較24年全年收入進一步增幅178%。25年收購Coda，轉(zhuǎn)型企業(yè)級AI寫作工具。年初宣布收購協(xié)同辦公平臺Coda，通過整合Coda的企業(yè)級知識庫和寫作能力，Grammarly試圖構(gòu)建一個企業(yè)級AI生產(chǎn)力平臺，AI潤色和生成的文案與B端客戶的業(yè)務(wù)背景、品牌調(diào)性、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等相關(guān)聯(lián)。后續(xù)公司有望進一步開拓B端用戶，再次提升ARPPU。Cursor契合企業(yè)/個人編程降本增效需求，通過會員訂閱實現(xiàn)商業(yè)化并快速起量。25年6月Cursor的ARR達5億美元，較年初增長4倍，且其達到5億美元ARR僅用時2年，比OpenAI、Uber等其他所有公司/產(chǎn)品的時間都短。其通過會員訂閱實現(xiàn)商業(yè)化，收費模式與其他主流AI編程產(chǎn)品類似，免費模式權(quán)限較少（新用戶免費使用2周），如果要應(yīng)用在實際工作，會員模式才能滿足需求，其普通會員訂閱價格與競品也處于同一個價格帶。能夠認(rèn)為，Cursor的快速起量一方面因為前期大模型、垂類模型持續(xù)迭代使得AI編程的能力足以滿足用戶需求，另一方面海外程序員薪酬成本較高，Cursor契合幫助企業(yè)降低人力成本、幫助程序員提高效率的需求。24/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告多模態(tài)產(chǎn)品滿足用戶便捷生成圖文視頻內(nèi)容并快速轉(zhuǎn)換的訴求，主要收入來源是P端/C端，采用會員訂閱/積分制收費模式。由于多模態(tài)技術(shù)門檻高、降本增效明顯，目前多模態(tài)應(yīng)用向免費用戶開放的權(quán)限較少。如果想將其用于實際工作，必須要成為付費用戶，頭部產(chǎn)品的年化收入規(guī)模普遍在1億美元以上，從收入增速看，今年以來收入增速普遍提升，主要是各家的新模型發(fā)布，生成效果優(yōu)化，進一步提升付費率與用戶規(guī)模。多模態(tài)應(yīng)用終端市場規(guī)模大。AI視頻和圖像生成產(chǎn)品的應(yīng)用場景包括影視制作、微短劇制作、廣告素材制作、短視頻制作、游戲二創(chuàng)等，能夠降低內(nèi)容制作成本、提升內(nèi)容制作效率，以AI生成短劇為例，較真人短劇降本最高可超過90%。此外，測算上述賽道的全球市場規(guī)模合計超萬億美元，小幅度的AI應(yīng)用滲透率提升，都會帶來大量的用戶和收入增量。伴隨多模態(tài)技術(shù)進一步成熟，應(yīng)用場景、受眾均有望擴大，進而推動ARR提升。當(dāng)前多模態(tài)產(chǎn)品只是初步商業(yè)化，使用可靈等工具的用戶多為較為專業(yè)的內(nèi)容生成者，且不管是從應(yīng)用場景來看，還是用戶來看，滲透率尚不高，這是長坡厚雪的賽道。25/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告為什么在以O(shè)penAI為代表的大模型應(yīng)用快速發(fā)展、傳統(tǒng)搜索引擎占據(jù)大部分市場份額的背景下，AI搜索應(yīng)用ARR能達到一定規(guī)模？大模型或傳統(tǒng)搜索引擎的檢索結(jié)果過于通用，甚至出現(xiàn)很嚴(yán)重的幻覺問題，而Pleplexity和Glean雖然聚焦的場景有差異，但均在解決該問題，讓檢索結(jié)果更加可靠準(zhǔn)確，甚至呈現(xiàn)結(jié)果的管理更智能化、形成自己的知識庫。Perplexity：主要面向C端，高頻迭，檢索結(jié)果大大降低AI幻覺。發(fā)布于22年12月，是全球首批AI搜索產(chǎn)品。免費模式基本滿足日常需求，會員訂閱20/200美元/月，可以調(diào)用所有旗艦?zāi)Ｐ汀⑹褂肈eepResearch、更多資料來源等。截至24年底擁有36萬付費用戶，25年3月ARR達1億美元，較1月增長25%。Glean：主要面向B端，基于AI的企業(yè)搜索與知識管理平臺。Glean成立于2019年，發(fā)布之初定位為企業(yè)內(nèi)部搜索，首先匯集和清洗所有企業(yè)客戶的內(nèi)部數(shù)據(jù)，然后為客戶員工提供搜索服務(wù)。在此基礎(chǔ)上，公司拓展B端AI搜索，基于企業(yè)知識庫為員工構(gòu)建AI工作流。Glean基于座席數(shù)收費，普遍為40-50美元/月/人，24年底年化收入達1億美元。同時用戶黏性高，DAU/MAU比例約為40%，遠高于傳統(tǒng)企業(yè)SaaS的10-20%；核心產(chǎn)品GleanAssistant的用戶每天平均查詢14次，而谷歌的用戶日均查詢次數(shù)為3-4次。26/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告梳理全球AI公司的最新PS估值，差異較大，整體分為三大梯隊：第一梯隊是兩個AI搜索應(yīng)用Perplexity和Glean，PS估值均在55x以上，尤其是Perplexity，預(yù)計主要系A(chǔ)I搜索市場空間較大，但目前AI搜索應(yīng)用收入規(guī)模較小，商業(yè)化處于早期。第二梯隊是大模型和AI視頻應(yīng)用，PS在30x附近。這些賽道的下游場景多、市場空間大，隨著推理和多模態(tài)技術(shù)成熟，滲透率仍有較大提升空間。第三梯隊是其他一系列垂類應(yīng)用，覆蓋編程、辦公等賽道，PS估值在20x附近。從商業(yè)化開始起量的時間看，目前國產(chǎn)AI應(yīng)用中多模態(tài)、垂類Agent進展較快。23年AI陪伴、AI圖像產(chǎn)品率先商業(yè)化落地，24年AI視頻與麥可等垂類Agent陸續(xù)實現(xiàn)商業(yè)化起量，25年以MiniMaxAgent為代表的通用Agent開啟付費。國產(chǎn)AI應(yīng)用呈現(xiàn)2B/2P產(chǎn)品落地確定性較高，2C產(chǎn)品尚未出現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化的態(tài)勢，展望后續(xù)，結(jié)合海外AI應(yīng)用商業(yè)化進展，看好2B產(chǎn)品進一步滲透，及2C產(chǎn)品的市場空間，比如多模態(tài)、2CAgent產(chǎn)品。27/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告頭部國產(chǎn)AI視頻產(chǎn)品在收入規(guī)模和增速上均領(lǐng)先于海外產(chǎn)品。1）可靈：全球收入規(guī)模第一的視頻模型。25年3月ARR突破1億美元（單月超0.6億元），4-5月單月收入超1億元，月度環(huán)比增速顯著。可靈發(fā)布至今僅1年時間，但ARR規(guī)模（1.7億美元）超過已發(fā)布2年的Runway（1.5億美元）。2）海螺：海螺2.0驅(qū)動增長。7月MiniMax全球業(yè)務(wù)總經(jīng)理盛靜遠表示，新模型發(fā)布以來，海螺AI的用戶留存、活躍度、付費率表現(xiàn)都很好，C端、B端在海內(nèi)外的收入都實現(xiàn)量級增長。3）PixVerse：已實現(xiàn)正向現(xiàn)金流。據(jù)《中國新聞周刊》，當(dāng)前的訂閱收入已能覆蓋公司絕大部分成本費用，公司實現(xiàn)正向現(xiàn)金流。海外貢獻主要流量和收入，或因海外用戶對AI應(yīng)用付費意愿更強。從流量結(jié)構(gòu)看：可靈網(wǎng)頁版訪問量中，海外占比超85%，其中美國占比約13%，印度和印尼占比均為5%-10%。海螺AI的創(chuàng)作者已覆蓋全球上百個國家，歐美、日韓地區(qū)的商業(yè)化進展較好，印度、東南亞國家、巴西等人口大國的用戶規(guī)模更多。愛詩科技PixVerse上市之初就面向海外用戶，今年6月才推出國內(nèi)版應(yīng)用“拍我AI”。28/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告從收入結(jié)構(gòu)看：以可靈為例，目前70%收入來自海外市場，30%來自國內(nèi)（快手公告）。P端創(chuàng)作者貢獻國產(chǎn)AI視頻應(yīng)用的主要收入來源。1）可靈：據(jù)快手業(yè)績會，可靈70%收入來自專業(yè)消費者的訂閱，主要是自媒體視頻創(chuàng)作者、廣告營銷從業(yè)者等；其余30%收入則來自B端API調(diào)用。2）海螺：據(jù)MiniMax全球業(yè)務(wù)總經(jīng)理盛靜遠，海螺的會員訂閱付費同樣高于B端API調(diào)用。3）愛詩科技：在接受中國新聞周刊采訪時也同樣提到，公司訂閱收入快速增長的核心在于用戶“為零門檻做出爆款視頻買單”，推測創(chuàng)作者也貢獻主要收入。判斷國產(chǎn)AI視頻應(yīng)用率先商業(yè)化的原因主要有3點：原因一：落地場景受眾多，且付費意愿較高。今年以來海外社交平臺出現(xiàn)大量AI短視頻，也帶火了多個社交賬號。這些賬號憑借強視覺吸引力與情緒反差，適配平臺的算法推薦機制，易實現(xiàn)賬號孵化與短期爆發(fā)。部分賬號依靠單條爆款視頻即實現(xiàn)數(shù)萬漲粉，為后續(xù)商業(yè)化鋪路。Youtube博主SuperCatPapa自4月起開始連載以一只白貓為主角的AI短視頻，已收獲超200萬訂閱者，多個視頻播放量達千萬級。29/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告Tiktok博主impossibleais僅憑19個刀切玻璃制品的AI解壓視頻獲超20萬粉絲，部分播放量近300Tiktok博主dudeongpt以部分球星為人物，用AI展現(xiàn)他們變胖、坐輪椅、吃快餐情景，通過前后反差效果吸引用戶關(guān)注，也適配平臺的算法推薦機制。從視頻配套的文字看，該博主主要使用了可靈。原因二：國產(chǎn)視頻模型高頻迭代，性能全球領(lǐng)先，優(yōu)質(zhì)生成效果提升付費率。從兩個視角看：性能強：3月以來視頻模型屢登ArtificialAnalysis全球視頻模型榜單，具體包括可靈1.6、可靈2.0和Seedance1.0Pro。迭代快：繼24年底的大版本更新后，今年4月以來視頻模型再次大規(guī)模更新，核心在于動態(tài)感、物理性等視頻效果提升，和更低的入門價格（5秒視頻最低價由1元降至0.5元）。原因三：國產(chǎn)視頻模型性價比高，價格梯度細，滿足不同垂類需求。國產(chǎn)模型生成5秒視頻的最低價已經(jīng)下降至0.5元，可靈和字節(jié)Seedance生成5秒視頻的價格覆蓋1-10元、0.5-3.7元，可以滿足普通休閑娛樂、短視頻生成、廣告營銷、專業(yè)級影視內(nèi)容生成等不同垂類場景需求。而Sora、RunwayGen3生成5秒視頻的最低價格為3元左右。30/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告國產(chǎn)AI植物識別軟件PictureThis年收入超9000萬美元，AI加持下，收入得以突破。PictureThis由國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司睿琪科技開發(fā)，2017年正式全球上線，基礎(chǔ)功能是植物拍照識別，同時還可以圍繞植物養(yǎng)護、地理分布進行聊天互動。該產(chǎn)品付費墻同樣較高，免費版限時7天，后續(xù)訂閱為8美元/月和40美元/年。據(jù)點點數(shù)據(jù)，24年該產(chǎn)品全球收入達9183萬美元，21-23年均在6500-7500萬美元波動。從月度數(shù)據(jù)看，下載量和收入均呈現(xiàn)較強的周期性波動，預(yù)計與會員續(xù)費周期，以及產(chǎn)品迭代節(jié)奏相關(guān)。PictureThis收入仍以海外為主。PictureThis之所以能在AI植物識別的小賽道實現(xiàn)年收入超9000萬美元，并在與大廠的競爭中持續(xù)保持優(yōu)勢，判斷核心原因在于：1）垂類高質(zhì)量數(shù)據(jù)壁壘：目前該產(chǎn)品可以識別超1萬種植物，準(zhǔn)確率超90%，背后是精細化數(shù)據(jù)庫搭建。例如團隊會去不同地區(qū)、不同氣候條件下收集同一種植物的生長圖像，以提升識別準(zhǔn)確率。31/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告2）功能緊抓用戶需求，歐美用戶對于植物識別需求較大：歐美國家獨棟住宅家庭數(shù)量多，家庭園藝普及率高。PictureThis不僅通過拍照識別滿足了用戶的好奇心和求知欲，還提供相關(guān)的養(yǎng)護方法和生長習(xí)性，為用戶打理植物提供幫助。豐富的AI應(yīng)用產(chǎn)品矩陣，使睿琪科技進入中國非游戲出海廠商收入榜前三。據(jù)點點數(shù)據(jù)，3-5月睿琪科技在中國非游戲廠商出海收入榜中排名前三，僅次于字節(jié)跳動和歡聚集團，且收入呈現(xiàn)快速增長趨勢，各月海外收入環(huán)比增長42%、41%和32%。睿琪科技推出多款A(yù)I圖像識別應(yīng)用，復(fù)刻植物識別領(lǐng)域的成功經(jīng)驗。除了PictureThis處于收入上升周期以外，其他產(chǎn)品也持續(xù)貢獻增量。公司共推出10余款A(yù)I圖像識別類產(chǎn)品，覆蓋紙幣、硬幣、巖石、花鳥魚蟲等多個細分領(lǐng)域，據(jù)點點數(shù)據(jù)，6月硬幣識別產(chǎn)品Coinsnap的全球收入達111萬美元，巖石、鳥類和昆蟲識別產(chǎn)品的收入也在40萬美元以上。此外還針對海外用戶的健身需求，推出了虛擬健身教練、卡路里追蹤、健身計劃等多款A(yù)I健身應(yīng)用。憑借一系列產(chǎn)品矩陣，目前公司年收入超1億美元。海外OpenAI率先推出DeepResearch產(chǎn)品，國內(nèi)字節(jié)、智譜、MiniMax等公司迅速跟進。此類Agent通常提供類似AI助手的內(nèi)容輸入窗口，Agent再基于用戶需求返回完整的文檔、表格、PPT、網(wǎng)頁等內(nèi)容。目前產(chǎn)品架構(gòu)已基本成型，但大規(guī)模商業(yè)化仍存障礙：1）生成速度、交付穩(wěn)定性和內(nèi)容準(zhǔn)確性仍有較大的提升空間，后續(xù)預(yù)計會在底層模型能力提升、工具生態(tài)兩方面快速迭代；2）部分產(chǎn)品已開始收費，但基于任務(wù)次數(shù)計費（單次高達20元），而非效果付費，生成效果不穩(wěn)定的風(fēng)險由用戶承擔(dān)，一定程度影響使用積極性。3）國內(nèi)C端用戶付費習(xí)慣相對較差。32/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告通用Agent的商業(yè)化需要有足夠的流量，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)流量基本集中在大廠手中，對于大廠而言，布局通用Agent首要是爭奪未來的流量入口，商業(yè)化可能不是目前的首要考量因素。移動應(yīng)用垂直性相對較強，用戶需要在社交、電商、支付、出行等不同場景下使用不同的應(yīng)用。Agent性能更強、功能更豐富，有望聚合更多垂類應(yīng)用平臺，而每個用戶可能只需要少數(shù)幾個Agent就能滿足所有線上需求，互聯(lián)網(wǎng)時代的流量入口格局有可能會被打破，搶占AI時代流量入口是保持或強化自身在AI時代市場地位的關(guān)鍵一步。垂類Agent商業(yè)化進展快于通用Agent，部分已實現(xiàn)一定規(guī)模。目前國內(nèi)垂類Agent主要基于現(xiàn)有場景落地，通過優(yōu)質(zhì)效果提升用戶活躍度、付費率或ARPPU，尚未出現(xiàn)新場景。目前進展較快的國內(nèi)產(chǎn)品包括焦點科技旗下AI外貿(mào)Agent麥可（24年收入2400萬）、美圖影像設(shè)計AgentRoboNeo（iOS應(yīng)用免費榜排名前30）等，分別面向B端、C端，核心在于均提升了用戶體驗。33/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告出海產(chǎn)品商業(yè)化率先落地，愷英《EVE》嘗試AI陪伴新范式。目前商業(yè)化落地較快的國產(chǎn)AI陪伴產(chǎn)品主要包括Talkie、星野、貓箱和Linky，其中收入規(guī)模最大的預(yù)計是出海產(chǎn)品Talkie（數(shù)千萬美元量級）。國內(nèi)還有愷英網(wǎng)絡(luò)《EVE》等其他新產(chǎn)品，通過陪伴式生活、送奶茶等跨次元新玩法，進一步提升陪伴效果，看好此類產(chǎn)品后續(xù)的商業(yè)化表現(xiàn)。34/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告目前Talkie/星野商業(yè)化領(lǐng)先，融合游戲變現(xiàn)方式。Talkie/星野融合陪伴+游戲，豐富的虛擬角色儲備+抽卡玩法加速商業(yè)化。據(jù)新浪財經(jīng)，24年MiniMax收入7000萬美元，主要由Talkie/星野貢獻。Talkie/星野是目前收入最高的AI陪伴產(chǎn)品，判斷主要系：1）可供交互的角色儲備豐富，滿足用戶多樣化陪伴需求：既提供斗羅大陸、民國系列等設(shè)定好的IP角色，也支持用戶自行創(chuàng)建角色。目前星野/Talkie上已擁有超1000萬個可供交互的角色，適應(yīng)不同用戶偏好。6月Talkie/星野App月活合計超3600萬，顯著超過其他國產(chǎn)產(chǎn)品的百萬量級。2）訂閱+抽卡玩法，融合游戲變現(xiàn)方式：訂閱為基礎(chǔ)商業(yè)化模式，會員可以無限暢聊、免廣告等，各產(chǎn)品的價格約為國內(nèi)版20元/月和海外版10美元/月。Talkie/星野還支持抽卡解鎖稀缺的聊天場景。普遍每3-5輪對話就擁有一次抽卡機會，抽卡需支付2元/次（海外產(chǎn)品2美元/次）。愷英《EVE》點奶茶等新玩法實現(xiàn)跨次元互動?！禘VE》著力于構(gòu)建一種長期且深度的情感連接虛擬關(guān)系，用戶固定與一位AI男友或一位AI閨蜜互動。AI虛擬人物會依據(jù)用戶所處的時間、地點、環(huán)境、日程與事件背景，實現(xiàn)與用戶生活同步的陪伴行為，包括主動開啟話題、提供關(guān)心。還會在用戶表示心情不好時，主動點奶茶、送禮物，與現(xiàn)實世界交互。預(yù)計未來該產(chǎn)品也有望成為高ARPPU的AI應(yīng)用。35/46行業(yè)|深度|研究報告 行業(yè)|深度|研究報告從AI應(yīng)用商業(yè)化出發(fā)，梳理Agent/多模態(tài)/AI陪伴/AI廣告/AI游戲相關(guān)AI應(yīng)用標(biāo)的。24年公司發(fā)布AI+BI+CI數(shù)字化解決方案，該方案以KreadoAI為核心，為出海企業(yè)提供從云服務(wù)到數(shù)字化營銷推廣的全鏈路支持。KreadoAI已迭代多個版本，在汽車、醫(yī)療、跨境電商等領(lǐng)域形成汽車：以斯柯達與KreadoAI聯(lián)合打造的―AI數(shù)字人主播‖為例，通過數(shù)字人直播間常態(tài)化運營，品牌留資轉(zhuǎn)化率提升133%，直播成本降低85.7%，月度直播時長激增30倍。醫(yī)療健康：步長制藥借助KreadoAI的語音克隆與形象定制技術(shù)，構(gòu)建企業(yè)專屬數(shù)字醫(yī)生矩陣，健康科普視頻制作從1周壓縮至5分鐘，生產(chǎn)效率提升90%，月均產(chǎn)出超100條專業(yè)內(nèi)容?？缇畴娚蹋汗九c跨境電商代表新樓蘭EU電商的合作顯示，KreadoA