證券研究報(bào)告|2025年07月23日全球AI應(yīng)用產(chǎn)品梳理：模型能力持續(xù)迭代，智能體推動(dòng)商業(yè)化進(jìn)程摘要?

模型層：能力迅速提升，開源推動(dòng)成本降低。近年來全球AI持續(xù)發(fā)展，大模型在知識(shí)問答、數(shù)學(xué)、編程等能力上達(dá)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。Scaling

Law目前正在從預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)展到后訓(xùn)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(jià)格競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)份額搶占，大模型的推理成本有了顯著下降。同時(shí)，得益于Llama

3.1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快速縮小。?

智能體：技術(shù)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(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)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(wù)，豐富了Agent的功能范圍。Google正式發(fā)布A2A協(xié)議，整合不同領(lǐng)域Agent的優(yōu)勢(shì)，完成跨系統(tǒng)復(fù)雜任務(wù)。隨著應(yīng)用效果提高，海內(nèi)外智能體產(chǎn)品密集發(fā)布。?

商業(yè)化：用量持續(xù)增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼。中國(guó)與美國(guó)頂尖模型之間的差距正在迅速縮小，國(guó)產(chǎn)模型依靠開源走出自身生態(tài)。當(dāng)前全球AI模型流量持續(xù)上漲，為應(yīng)用側(cè)發(fā)展提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)顯示，各家云廠商推理芯片租賃價(jià)格均有不同程度上漲，API調(diào)用量亦呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。?

C端應(yīng)用：借助AI賦能業(yè)務(wù)，重塑流量入口。AI應(yīng)用有望重塑流量入口，各個(gè)廠商積極卡位。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭在AI領(lǐng)域具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)，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(shì)。當(dāng)前，編程成為人機(jī)協(xié)同的主要領(lǐng)域，辦公類任務(wù)AI占比較低。?

B端應(yīng)用：開源提升投入意愿，推動(dòng)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(yīng)用門檻，加速產(chǎn)業(yè)智能化落地進(jìn)程。AI技術(shù)和解決方案已深入到傳媒、醫(yī)療、機(jī)器人、制造等多個(gè)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(dòng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。隨著智能化推進(jìn)，AI應(yīng)用有望進(jìn)一步提升企業(yè)上云意愿。?

風(fēng)險(xiǎn)提示：AI應(yīng)用落地不及預(yù)期、市場(chǎng)需求不及預(yù)期、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇、宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、新技術(shù)研發(fā)不及預(yù)等。目錄模型層：能力迅速提升，開源推動(dòng)成本降低智能體：技術(shù)逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應(yīng)用：借助AI賦能業(yè)務(wù)，重塑流量入口B端應(yīng)用：開源提升投入意愿，推動(dòng)企業(yè)上云風(fēng)險(xiǎn)提示010203040506AI技術(shù)快速發(fā)展，推動(dòng)模型能力持續(xù)提升?

近年來全球AI持續(xù)發(fā)展，大模型在知識(shí)問答、數(shù)學(xué)、編程等能力上達(dá)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(shí)展現(xiàn)出更強(qiáng)的能力，同時(shí)也能有效降低訓(xùn)練、推理所需的資源，DeepSeek-V3、Qwen3、Llama

4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(qiáng)，通過跨模態(tài)對(duì)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(chǎng)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(gè)簡(jiǎn)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(yùn)用在底層模型當(dāng)中，大幅提高了模型在測(cè)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(jìn)入推理時(shí)代。除上述方面外，模型量化、超長(zhǎng)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(dòng)了模型可用性的進(jìn)步，為AI在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。圖：AI在多種能力測(cè)試中超越人類水平圖：CoT與MCoT的不同思維鏈范式資料

：StanfordUniversity-《ArtificialIntelligenceIndexReport2025》-2025年-P93，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：YaotingWang等-《MultimodalChain-of-ThoughtReasoning:AComprehensiveSurvey》-arXiv-2025年-P8，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理模型訓(xùn)練競(jìng)賽趨緩，Scaling

Law向推理側(cè)遷移?

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(guó)為2024年發(fā)布知名模型最多的地區(qū)，數(shù)量達(dá)40個(gè)，較2023年的61個(gè)同比下降34.43%。分機(jī)構(gòu)看，2024年貢獻(xiàn)知名模型最多的機(jī)構(gòu)分別是OpenAI（7個(gè)）、谷歌（7個(gè)）和阿里巴巴（4個(gè)）。受MoE等新技術(shù)推動(dòng)，2024年模型的參數(shù)數(shù)量保持快速上升趨勢(shì)，規(guī)模擴(kuò)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(kuò)展到后訓(xùn)練和推理階段，基于強(qiáng)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(shí)，隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)間和推理思考時(shí)間的增長(zhǎng)，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Lilian

Weng數(shù)據(jù)，s1實(shí)驗(yàn)中，通過強(qiáng)制延長(zhǎng)思維鏈推理路徑長(zhǎng)度，以Token衡量的平均思維時(shí)間與下游評(píng)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(zhǎng)AI的推理時(shí)間，僅需500個(gè)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(dá)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。圖：全球新發(fā)模型數(shù)量同比下降圖：模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的準(zhǔn)確性隨思考時(shí)間增加而提升資料

：StanfordUniversity-《ArtificialIntelligenceIndexReport2025》-2025年-P46，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：ZhongzhenHuang等-《O1ReplicationJourney–Part3:Inference-timeScalingforMedicalReasoning》-arXiv-2025年-P6，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理模型推理成本顯著下滑，利好應(yīng)用端成本下降?

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(jià)格競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)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(jià)格均出現(xiàn)大幅下降，其中GPT-4o輸入API調(diào)用價(jià)格為2.5美元/百萬Tokens（下降50%），輸出API調(diào)用價(jià)格為10美元/百萬Tokens（下降33%）；谷歌Gemini1.5Pro輸入API調(diào)用價(jià)格為2.5美元/百萬Tokens（下降64%，超過128k），Gemini

1.5Pro輸出API調(diào)用價(jià)格為10美元/百萬Tokens（下降52%，超過128k）。國(guó)內(nèi)方面，千問、Kimi、騰訊等主力模型價(jià)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(jià)格在2025年下降至2.5元/百萬Tokens（下降88%），輸出API調(diào)用價(jià)格下降至9.6元/百萬Tokens（下降84%）大模型API調(diào)用價(jià)格下降利好AI應(yīng)用廠商成本下降，進(jìn)而傳導(dǎo)至終端AI應(yīng)用消費(fèi)者費(fèi)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(cè)試中，達(dá)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Tokens

20美元，大幅下降至2024年10月的僅0.07美元（對(duì)應(yīng)Gemini-1.5-Flash-8B），這意味著在大約1.5年的時(shí)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(duì)于性能評(píng)分超過50%的模型，其推理成本從2024年5月的每百萬Tokens

15美元，下降到了2024年12月的0.12美元（對(duì)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。圖：國(guó)內(nèi)外主力模型API調(diào)用價(jià)格下降圖：全球大模型推理成本快速下降資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料

：StanfordUniversity-《ArtificialIntelligenceIndexReport2025》-2025年-P64，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理開源與閉源模型差距縮小，推動(dòng)AI應(yīng)用落地圖：開源與閉源模型之間差距快速縮小?

得益于Meta發(fā)布的Llama

3.1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Chatbot

Arena排行榜中，2024年1月初領(lǐng)先的閉源模型比頂級(jí)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(shì)也出現(xiàn)在其他問答類基準(zhǔn)測(cè)試中。2023年閉源模型幾乎在所有主要基準(zhǔn)測(cè)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(gè)百分點(diǎn)，而到2024年底這一差異縮小至僅0.1個(gè)百分點(diǎn)。?

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(jìn)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(shí)，用戶無需支付閉源模型調(diào)用費(fèi)用，使用大模型的成本顯著降低，刺激AI應(yīng)用在付費(fèi)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(dòng)AI在各個(gè)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Llama

3.1構(gòu)建了用于ESG報(bào)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(yùn)營(yíng)管理等。資料

：StanfordUniversity-《ArtificialIntelligenceIndexReport2025》-2025年-P95，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理目錄模型層：能力迅速提升，開源推動(dòng)成本降低智能體：技術(shù)逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應(yīng)用：借助AI賦能業(yè)務(wù)，重塑流量入口B端應(yīng)用：開源提升投入意愿，推動(dòng)企業(yè)上云風(fēng)險(xiǎn)提示010203040506AI應(yīng)用快速迭代，人機(jī)協(xié)同從Copilot轉(zhuǎn)向Agent?

AIAgent（人工智能體）是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。不同于傳統(tǒng)的人工智能，AI

Agent具備通過獨(dú)立思考、調(diào)用工具去逐步完成給定目標(biāo)的能力。AI

Agent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(shí)現(xiàn)的，用戶prompt是否清晰明確會(huì)影響大模型回答的效果，而AIAgent的工作僅需給定一個(gè)目標(biāo)，它就能夠針對(duì)目標(biāo)獨(dú)立思考并做出行動(dòng)。?

基于大模型的Agent不僅可以讓每個(gè)人都有增強(qiáng)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(jī)器人轉(zhuǎn)變?yōu)镃opilot，并逐步向Agent探索。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(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI的進(jìn)步，AIAgent的多功能性和部署量將急劇增長(zhǎng)。圖：人類與AI交互方式轉(zhuǎn)變圖：AIAgent打開垂直行業(yè)應(yīng)用入口資料：頭豹研究院，F(xiàn)rost&Sullivan，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：頭豹研究院，F(xiàn)rost&Sullivan，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理模型Agent能力快速提升，測(cè)試分?jǐn)?shù)不斷刷新?

GAIA是由Meta于2024年5月推出的一個(gè)面向通用AI助手的基準(zhǔn)測(cè)試，包含466道問題，旨在評(píng)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(yè)瀏覽和工具使用等。與那些簡(jiǎn)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)、解讀多模態(tài)輸入，并在復(fù)雜情境中進(jìn)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(gè)難度級(jí)別：?

1）Level1：?jiǎn)栴}通常不需要工具，或最多使用一個(gè)工具，不超過5步；?

2）Level2：?jiǎn)栴}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：?jiǎn)栴}是為接近完美的通用助手設(shè)計(jì)的，需要執(zhí)行任意長(zhǎng)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(shí)，他們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的大語言模型（LLM）在表現(xiàn)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(dá)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(dá)到了65.1%，相比2023年記錄到的最高分提高了大約30個(gè)百分點(diǎn)。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%。圖：GAIA得分快速提高圖：天工智能體刷新GAIA成績(jī)單資料

：StanfordUniversity-《ArtificialIntelligenceIndexReport2025》-2025年-P147，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理MCP擴(kuò)展AI能力邊界，推動(dòng)Agent加速落地?

通過支持添加MCP，AIAgent能力邊界被進(jìn)一步擴(kuò)展。MCP（Model

ContextProtocol）是由Anthropic提出的開放標(biāo)準(zhǔn)，旨在為AI模型與外部工具之間建立安全、雙向的連接。在MCP出現(xiàn)之前，AI要集成工具需要針對(duì)每個(gè)工具進(jìn)行定制開發(fā)，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，集成效率低。而MCP協(xié)議提供了可插拔、可擴(kuò)展的框架，允許AI無縫對(duì)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(kuò)展，Agent可以訪問和利用各種外部工具和服務(wù)，豐富了Agent的功能范圍，使其能夠執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。同時(shí)，MCP提供了標(biāo)準(zhǔn)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(duì)于Agent的可用性以及生態(tài)構(gòu)建均有顯著推動(dòng)作用。?

海內(nèi)外內(nèi)大廠紛紛布局MCP，相關(guān)生態(tài)迅速豐富。海外方面，微軟宣布在Copilot

Studio、GitHubCopilot等產(chǎn)品中支持MCP，并將在Windows11中集成MCP；谷歌支持Gemini

AI模型使用MCP協(xié)議；AWS上線MCPServers，每個(gè)服務(wù)器專注于特定領(lǐng)域，協(xié)同提供全面解決方案。國(guó)內(nèi)方面，百度智能云率先宣布千帆大模型平臺(tái)接入集成MCP，支持通過千帆AppBuilderSDK開發(fā)的組件無縫轉(zhuǎn)化為MCP

Server模式；阿里云百煉平臺(tái)推出全生命周期MCP服務(wù)，覆蓋高德地圖、GitHub自動(dòng)化等15類場(chǎng)景，支持一鍵開通并集成至智能體；騰訊云大模型知識(shí)引擎已接入MCP，用戶可調(diào)用平臺(tái)精選或自定義MCP插件搭建應(yīng)用；火山引擎發(fā)布大模型生態(tài)廣場(chǎng)MCPServers，實(shí)現(xiàn)工具調(diào)用、模型推理到應(yīng)用部署的全鏈路開發(fā)閉環(huán)。MCP有望成為AI時(shí)代的HTTP協(xié)議，可大幅提效AI應(yīng)用開發(fā)、加速生態(tài)擴(kuò)展。圖：MCP提供了統(tǒng)一連接標(biāo)準(zhǔn)圖：MCP遵循客戶端-服務(wù)器架構(gòu)資料：阿里云官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：阿里云官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理谷歌發(fā)布A2A協(xié)議，打通AI落地復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景?

A2A與MCP互補(bǔ)，加速Agent生態(tài)完善。2025年4月，Google正式發(fā)布Agent2AgentProtocol（簡(jiǎn)稱A2A），為用于鏈接不同封閉Agent，并實(shí)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(dú)立Agent與獨(dú)立Agent、獨(dú)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(shí)現(xiàn)通信交互和事務(wù)協(xié)作。A2A協(xié)議與MCP互補(bǔ)，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(dòng)Agent生態(tài)系統(tǒng)的完善與發(fā)展。?

A2A獲得多個(gè)科技巨頭支持，推動(dòng)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(dú)立完成多領(lǐng)域任務(wù)（如同時(shí)處理數(shù)據(jù)分析、文檔生成等），需依賴團(tuán)隊(duì)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(dòng)分配與結(jié)果同步，減少人工干預(yù)，同時(shí)整合不同領(lǐng)域Agent的優(yōu)勢(shì)，完成跨系統(tǒng)復(fù)雜任務(wù)。A2A協(xié)議構(gòu)建在HTTP、Server-Sent

Events(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Agent

Card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(xiàn)，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。圖：A2A與MCP協(xié)議互為補(bǔ)充圖：A2A已獲得50多家科技公司支持資料：阿里云官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：谷歌官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理海內(nèi)外智能體快速發(fā)展，測(cè)評(píng)成績(jī)不斷刷新?

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(gè)AIAgentOperator，能夠與電腦交互，完成瀏覽網(wǎng)頁(yè)、填寫表格、預(yù)定餐廳等相關(guān)任務(wù)。2月，OpenAI發(fā)布Deep

Research，由o3模型提供支持，能夠幫助用戶進(jìn)行信息查詢與分析，輸出綜合報(bào)告。5月，Anthropic發(fā)布Claude4，可自主編程數(shù)小時(shí)并在推理過程中使用工具。同時(shí)發(fā)布編程AgentClaudeCode，通過GitHubActions支持后臺(tái)任務(wù)，與VSCode和JetBrains進(jìn)行了原生集成，可直接在文件中顯示編輯內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)無縫結(jié)對(duì)編程。國(guó)內(nèi)方面，3月，Monica正式對(duì)外發(fā)布通用型AI

Agent產(chǎn)品Manus，提供多種處理現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)的案例，包括旅行規(guī)劃、股票分析等，測(cè)評(píng)成績(jī)超越Deep

Research。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(gè)工具集和10多個(gè)高級(jí)數(shù)據(jù)集，可協(xié)調(diào)多個(gè)AI工具高效執(zhí)行各項(xiàng)任務(wù)。字節(jié)跳動(dòng)發(fā)布扣子空間，除通用Agent外還提供

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Deep

Research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(gè)專家級(jí)Agents和1個(gè)通用Agent，接入數(shù)十個(gè)MCP，刷新GAIA測(cè)評(píng)新高。圖：Agent領(lǐng)域新品密集發(fā)布時(shí)間產(chǎn)品/技術(shù)參與者微軟意義2024年10月2024年10月微軟Dynamics365集成自主AIAgent中國(guó)移動(dòng)靈犀消息智能體增強(qiáng)企業(yè)管理軟件的智能化水平，實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的自動(dòng)化，提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率中國(guó)移動(dòng)谷歌推動(dòng)AI在通信領(lǐng)域的應(yīng)用，提升用戶通話等場(chǎng)景中的體驗(yàn)，拓展智能體在通信場(chǎng)景中的應(yīng)用邊界拓展AIAgent在多領(lǐng)域的應(yīng)用，推動(dòng)多模態(tài)AIAgent的發(fā)展，為用戶提供更全面、智能的服務(wù)2024年12月

谷歌Gemini2.0驅(qū)動(dòng)的ProjectAstra（谷歌AI助手）2024年12月2024年12月2025年1月2025年1月2025年1月2025年1月2025年2月2025年2月2025年2月2025年3月2025年3月2025年4月2025年4月中國(guó)電信星辰智能體字節(jié)跳動(dòng)MarsCodeClaude3.5Sonnet升級(jí)版AIAgentOperator阿里云推出通義千問Qwen2.5-Max模型拓爾思拓天大模型AIAgent工具鏈GitHubCopilotAgent模式DeepSeek-R1中國(guó)電信字節(jié)跳動(dòng)AnthropicOpenAI通過自主規(guī)劃和工作流兩大模式解決大模型落地痛點(diǎn)，快速搭建“會(huì)展助手”智能體，提升工作效率為國(guó)內(nèi)開發(fā)者提供一款功能強(qiáng)大的AI代碼編程工具，提高編程效率，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)AI編程工具的發(fā)展提升AI在代碼開發(fā)和計(jì)算機(jī)操作模擬方面的能力，為開發(fā)者提供更智能的輔助工具拓展AIAgent的功能邊界，為用戶提供更強(qiáng)大的自動(dòng)化任務(wù)執(zhí)行和知識(shí)生成能力，推動(dòng)AIAgent在多領(lǐng)域的應(yīng)用，代表OpenAI拉開L3級(jí)Agent時(shí)代序幕提升國(guó)內(nèi)大模型在多模態(tài)交互和復(fù)雜任務(wù)處理方面的能力，為AIAgent的開發(fā)提供更強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型支持降低AIAgent的創(chuàng)建門檻，推動(dòng)AI在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地，具備任務(wù)規(guī)劃、流程編輯與自動(dòng)執(zhí)行功能提升AI在代碼開發(fā)中的自主性和智能性，推動(dòng)軟件開發(fā)模式的變革，提高代碼開發(fā)的效率和質(zhì)量降低AIAgent開發(fā)門檻，推動(dòng)開源生態(tài)與行業(yè)應(yīng)用的結(jié)合，為國(guó)內(nèi)AIAgent的發(fā)展提供新的技術(shù)支撐和開源資源幫助用戶進(jìn)行深入、復(fù)雜的信息查詢與分析，以研究分析師的水平創(chuàng)建綜合報(bào)告阿里巴巴拓爾思GitHub幻方量化OpenAIDeepResearchManusMonica.im智譜工具鏈整合能力的規(guī)?；S升迎來中國(guó)AIAgent重大突破時(shí)刻，推動(dòng)AIAgent從對(duì)話智能升級(jí)為生產(chǎn)力操作系統(tǒng)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(bào)告，核心鏈路的技術(shù)與模型于4月全面開源，進(jìn)一步推動(dòng)生態(tài)發(fā)展整合多AI模型的混合代理（MoA）系統(tǒng)，包含了80多個(gè)工具集和10多個(gè)高級(jí)數(shù)據(jù)集，在GAIABenchmark中表現(xiàn)超越Manus、OpenAIDeepResearch等產(chǎn)品從回答問題，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(kuò)展集成，拓展Agent能力邊界AutoGLM沉思GensparkMainFunc字節(jié)跳動(dòng)扣子空間2025年4月2025年5月阿里云發(fā)布通義千問Qwen3模型Claude4及ClaudeCode阿里巴巴

總參數(shù)量235B，專家模型數(shù)量128個(gè)，性能測(cè)評(píng)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(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)中刷新了榜單記錄，同時(shí)原生支持MCP協(xié)議Anthropic

Claude4擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的編程問題，可以自主編程數(shù)小時(shí)，并可在推理過程中使用工具。編程AgentClaudeCode通過GitHubActions支持后臺(tái)任務(wù)，直接在文件中顯示編輯內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)無縫結(jié)對(duì)編程2025年5月2025年5月2025年6月2025年7月天工超級(jí)智能體DeepSeek-R1模型升級(jí)AI編程智能體GeminiCLI開源KimiK2模型開源昆侖萬維幻方量化谷歌全球首個(gè)開源的deepresearchAgent框架，擁有5個(gè)專家AIAgent和1個(gè)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在數(shù)學(xué)、編程與通用邏輯等多個(gè)測(cè)試中超越Qwen3，整體表現(xiàn)接近OpenAI-o3，復(fù)雜推理任務(wù)表現(xiàn)顯著提升，蒸餾思維鏈后訓(xùn)練的DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B在數(shù)學(xué)測(cè)試中與Qwen3-235B相當(dāng)提供包括代碼編寫、問題調(diào)試、項(xiàng)目管理、文檔查詢以及代碼解釋等功能，同時(shí)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(kù)等具備更強(qiáng)代碼能力、擅長(zhǎng)通用Agent任務(wù)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(fù)雜任務(wù)或自動(dòng)化編碼月之暗面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(duì)話優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)g覽網(wǎng)頁(yè)、篩選結(jié)果，在需要時(shí)提醒安全登錄、運(yùn)行代碼、進(jìn)行分析，還能直出PPT和Excel匯總發(fā)現(xiàn)結(jié)果資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理目錄模型層：能力迅速提升，開源推動(dòng)成本降低智能體：技術(shù)逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應(yīng)用：借助AI賦能業(yè)務(wù)，重塑流量入口B端應(yīng)用：開源提升投入意愿，推動(dòng)企業(yè)上云風(fēng)險(xiǎn)提示010203040506中國(guó)走出自身發(fā)展路徑，本土AI形成生態(tài)閉環(huán)?

中美作為全球AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，目前已走出不同的發(fā)展路徑：不同于美國(guó)算力至上的路徑，中國(guó)AI發(fā)展更側(cè)重效率，以顯著少于預(yù)期的硬件配置實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)的AI能力。例如，DeepSeek-V3僅用557.6萬美元的訓(xùn)練成本便取得與GPT-4o等頂尖閉源模型相當(dāng)?shù)某煽?jī)；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DeepSeek-R1的35%。?

當(dāng)前中國(guó)已構(gòu)成了政府推動(dòng)+本土產(chǎn)業(yè)鏈+人才儲(chǔ)備+數(shù)據(jù)紅利共同構(gòu)成AI生態(tài)閉環(huán)，成為中國(guó)AI持續(xù)發(fā)展的核心動(dòng)能。政府方面，早在2017年我國(guó)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(dòng)計(jì)劃（2024-2026年）》等文件，為AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)理論研究、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地等方面提供了政策支撐。同時(shí)，我國(guó)亦高度重視對(duì)AI公司的財(cái)政支持，據(jù)財(cái)政部數(shù)據(jù)，2025年中央預(yù)算將撥款3981.2億元用于科學(xué)技術(shù)，同比+10%，將重點(diǎn)推進(jìn)半導(dǎo)體、人工智能等領(lǐng)域發(fā)展。人才儲(chǔ)備方面，當(dāng)前中國(guó)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(jí)AI研究人員中有28%在中國(guó)工作，較2019年的11%大幅提升。據(jù)斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)，截至2023年，中國(guó)AI領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量位居全球第一，占比達(dá)23.2%，相關(guān)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(zhǎng)超30倍，中國(guó)在全球AI專利申請(qǐng)中占據(jù)主導(dǎo)地位，截至2024年總專利數(shù)達(dá)12945。圖：中國(guó)AI領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量占全球23.2%圖：中國(guó)AI專利數(shù)量在全球占主導(dǎo)地位排名國(guó)家中國(guó)美國(guó)總AI專利數(shù)（2024年）公司數(shù)量523每家公司專利數(shù)24.8主要司法管轄區(qū)CN,US,EP1212,9458,60925733.5US,EP,CN,JP34韓國(guó)日本1,5371,537434135.737.5KR,US,CN,EPJP,US,CN,EP56德國(guó)英國(guó)荷蘭瑞典芬蘭臺(tái)灣7843692492431801561811743.633.535.660.8180EP,US,CNGB,EP,USEP,US,CNEP,US78491EP,US101114.2TW,US,CN資料

：StanfordUniversity-《ArtificialIntelligenceIndexReport2025》-2025年-P34，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料

：MorganStanley-《China-AI:TheSleepingGiantAwakens》-2025年-P24，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理芯片產(chǎn)業(yè)本土化加速，數(shù)據(jù)底座推動(dòng)AI發(fā)展?

美國(guó)不斷加碼AI芯片的出口

，中國(guó)形成國(guó)產(chǎn)芯片的完整鏈條。當(dāng)前國(guó)內(nèi)已形成覆蓋從材料、設(shè)備到設(shè)計(jì)、制造及終端應(yīng)用的完整鏈條，材料領(lǐng)域滬硅產(chǎn)業(yè)已實(shí)現(xiàn)12英寸硅片量產(chǎn)、先進(jìn)制程領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)14nm制程芯片量產(chǎn)、芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域昇騰910系列芯片算力達(dá)256TFLOPS（FP16），光刻機(jī)、封測(cè)等領(lǐng)域

穩(wěn)步推進(jìn)，本土芯片占比逐步提升。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2024年中國(guó)AI芯片出貨量約270萬顆，其中中國(guó)本土AI芯片品牌出貨量超82萬顆，占比達(dá)30%，據(jù)TrendForce預(yù)期2025年國(guó)產(chǎn)芯片占比將提升至40%。同時(shí)，國(guó)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，生態(tài)格局進(jìn)一步完善。?

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(gè)Tokens上進(jìn)行訓(xùn)練，到2024年Llama3.3則在約15萬億個(gè)Tokens上進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集規(guī)模呈指數(shù)增長(zhǎng)。據(jù)EpochAI的統(tǒng)計(jì)，大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模約每八個(gè)月就會(huì)翻倍增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)成為制約AI發(fā)展的關(guān)鍵。我國(guó)已成為全球數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)最快的國(guó)家，據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)，截至2024年我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶達(dá)15.7億戶。我國(guó)已建成全球規(guī)模最大的5G網(wǎng)絡(luò)，5G用戶數(shù)占全球的52%，在5G的助力下，智慧城市、遠(yuǎn)程醫(yī)療等新型應(yīng)用場(chǎng)景得以快速落地，推動(dòng)數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)。我國(guó)高度重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在2023年10月揭牌國(guó)家數(shù)據(jù)局，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)相關(guān)政策、推動(dòng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為AI等產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供基礎(chǔ)。據(jù)IDC預(yù)期，中國(guó)每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將從2022年的24ZB增長(zhǎng)至2027年的77ZB，CAGR達(dá)26%。同時(shí)，中國(guó)擁有字節(jié)跳動(dòng)和快手兩大視頻平臺(tái)巨頭，每天約生成8000萬條新視頻，總視頻長(zhǎng)度已超過YouTube，為多模態(tài)模型迭代提供大量數(shù)據(jù)支撐。圖：中國(guó)自研芯片快速追趕圖：國(guó)產(chǎn)AI芯片性能逐步追趕公司介紹產(chǎn)品影響，制程

算力應(yīng)用場(chǎng)景成立于2014年，最初通過與AMD成立合資企業(yè)獲取架構(gòu)授權(quán)。受美國(guó)出口392TFLOPS（INT8）海光信息

AMD后續(xù)IP許可被叫停，公司已研發(fā)出可廣泛應(yīng)用于服務(wù)器、工作站的高端處理器

深算三號(hào)7nm產(chǎn)品大數(shù)據(jù)處理、AI、商業(yè)計(jì)算等圖形計(jì)算，智能電網(wǎng)、智能制造等邊緣計(jì)算場(chǎng)景MLU220

16nm

128TOPS(INT8)2016年自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所孵化，已形成全面覆蓋云端、邊緣端和終端場(chǎng)景的系列化智能芯片產(chǎn)品布局寒武紀(jì)AI訓(xùn)練、推理或混合型人工智能計(jì)算加速M(fèi)LU370

7nm7nmN+2256TOPS（INT8）發(fā)布昇騰310/910后，已形成基于達(dá)芬奇架構(gòu)的Atlas板卡、服務(wù)器與集群產(chǎn)品族，覆蓋端、邊、云全場(chǎng)景昇騰910640TOPS（INT8）AI訓(xùn)練、數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算等阿里平頭

成立于2018年，為阿里巴巴的芯片設(shè)計(jì)主體，業(yè)務(wù)橫跨數(shù)據(jù)中心、AI推理與RISC?

VIP授權(quán)，依托玄鐵RISC?

V系列處理器在IoT生態(tài)保持領(lǐng)先百度昆侖

前身為百度智能芯片及架構(gòu)部，2021年完成拆分獨(dú)立，依托芯片+集群+生態(tài)策略，

昆侖芯2含光800

12nm

825TOPS（INT8）AI訓(xùn)練、推理、數(shù)據(jù)中心等哥7nm7nm7nm256TFLOPS1024TOPS（INT8）AI訓(xùn)練、推理等14.4TFLOPS

圖形計(jì)算等160TOPS（INT8）AI推理、智算中心等數(shù)據(jù)中心、AI推理、訓(xùn)練等芯已迭代至第三代產(chǎn)品并在智算中心實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署代成立于2019年，定位高性能通用GPU供應(yīng)商，目前壁礪GPU及軟件平臺(tái)已在多地智算中心落地壁仞科技BR100成立于2020年，由前NVIDIA、AMD技術(shù)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，產(chǎn)品線覆蓋數(shù)據(jù)中心AI加速、云游戲到桌面顯卡，并提供物理引擎、數(shù)字人等完整軟件棧摩爾線程沐曦S80成立于2020年，致力于為異構(gòu)計(jì)算提供全棧GPU芯片及解決方案MXN100

7nm智鎧100

7nmAI訓(xùn)練、推理，金融、醫(yī)療、教384TOPS（INT8）育智算中心等天數(shù)智芯

成立于?2015?年，專注于開發(fā)用于人工智能領(lǐng)域的通用GPU資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：IDC，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理中美模型差距縮小，依靠開源模型走出自身生態(tài)圖：中國(guó)模型能力正在逐步追趕美國(guó)?

美國(guó)長(zhǎng)期在AI研究和模型開發(fā)方面占據(jù)主導(dǎo)地位，最新數(shù)據(jù)顯示中國(guó)與美國(guó)頂尖模型之間的差距正在迅速縮小。據(jù)斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)，2023年美國(guó)模型在性能上顯著超越中國(guó)模型，在LMSYS聊天機(jī)器人競(jìng)技場(chǎng)中，2024年1月表現(xiàn)最好的美國(guó)模型比最佳的中國(guó)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(zhǔn)測(cè)試上的性能差距分別為17.5、13.5、24.3和31.6個(gè)百分點(diǎn)，到2024年末差異顯著縮小至僅0.3、8.1、1.6和3.7個(gè)百分點(diǎn)。?

中國(guó)在開源AI模型方面已領(lǐng)先全球，Qwen3登頂榜首。據(jù)斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)，在SOTA模型中，中國(guó)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(guó)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(guó)占據(jù)了前十名中的40%席位，其中Qwen2.5位列全球第一。在LMArena模型競(jìng)技場(chǎng)當(dāng)中，Kimi-K2成為評(píng)分最高的開源模型。圖：中國(guó)開源模型登頂多項(xiàng)榜單資料：HuggingFace，LMArena，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：StanfordUniversity，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI日活快速增長(zhǎng)，為商業(yè)化提供基礎(chǔ)?

全球AI模型流量均持續(xù)上漲，為應(yīng)用側(cè)發(fā)展提供基礎(chǔ)。海外側(cè)，ChatGPT日活流量呈上升趨勢(shì)，2025年5月19日網(wǎng)頁(yè)端當(dāng)日日活達(dá)到2.02億，創(chuàng)下歷史新高，同比增長(zhǎng)135.7%，當(dāng)前網(wǎng)頁(yè)端日活用戶維持在2億左右；移動(dòng)端，5月20日單日日活達(dá)到1.84億，同比增長(zhǎng)328.6%。2025年1-3月，Grok日活人數(shù)增長(zhǎng)迅速，Perplexity、Claude日活呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。國(guó)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(zhǎng)，訪問量在4月份達(dá)到約5億次。移動(dòng)端，日活自1月份持續(xù)增長(zhǎng)，據(jù)AI產(chǎn)品榜數(shù)據(jù)，DeepSeek五月份MAU達(dá)1億，環(huán)比增長(zhǎng)3.39%。豆包日活持續(xù)提升，五月份MAU達(dá)1.18億，環(huán)比增長(zhǎng)10.23%。圖：ChatGPT活躍用戶統(tǒng)計(jì)圖：其他AI日活數(shù)據(jù)資料：SimilarWeb，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：BOND-《Trends-ArtificialIntelligence》-2025年-317，AI產(chǎn)品榜，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理推理需求逐步提升，側(cè)芯片價(jià)格上升?

當(dāng)前全球AI應(yīng)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(cái)報(bào)電話會(huì)議數(shù)據(jù)，公司平臺(tái)季度處理了超100萬億個(gè)Tokens，同比大幅增長(zhǎng)5倍，3月處理創(chuàng)新高的50萬億個(gè)Tokens，已有超過10000家組織使用了新的智能體服務(wù)來構(gòu)建、部署和擴(kuò)展智能體。據(jù)英偉達(dá)FY26Q1財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，推理需求正在迅速增長(zhǎng)，谷歌等客戶的日均Tokens調(diào)用量已經(jīng)達(dá)數(shù)萬億級(jí)別，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)Chatbot時(shí)代的負(fù)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(dòng)實(shí)時(shí)推理、大規(guī)模低延遲計(jì)算的新增長(zhǎng)。?

數(shù)據(jù)顯示，各家云廠商推理芯片租賃價(jià)格均有不同程度上漲。Azure的T4租賃實(shí)例Standard_NC64as_T4_v3平均價(jià)格由去年5月份0.52美元/小時(shí)上漲到1.28美元/小時(shí)，AWS的T4租賃實(shí)例g5g.metal平均價(jià)格由去年5月份0.62美元/小時(shí)上漲到0.74美元/小時(shí)。谷歌L4租賃實(shí)例g2-standard-96平均價(jià)格由去年11月份3.07美元/小時(shí)上漲到3.28美元/小時(shí)。各家云廠商普遍上調(diào)推理側(cè)芯片租賃價(jià)格，顯示出推理側(cè)Token調(diào)用高增長(zhǎng)，今年AI應(yīng)用正加速落地。圖：AzureT4實(shí)例租賃價(jià)格圖：谷歌云L4實(shí)例租賃價(jià)格資料：Azure官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：谷歌云官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理API調(diào)用量迅速提升，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼?

OpenRouter是一個(gè)通用API平臺(tái)，為開發(fā)者提供來自O(shè)penAI、Anthropic、Google以及60多家實(shí)驗(yàn)室的400多個(gè)大語言模型的訪問權(quán)限，所有模型均可通過統(tǒng)一的端點(diǎn)調(diào)用。開發(fā)者無需為每個(gè)AI提供商集成不同的SDK，只需將應(yīng)用指向OpenRouter的API，即可使用相同的OpenAI兼容請(qǐng)求格式訪問任意模型。平臺(tái)作為一個(gè)智能路由層，會(huì)依據(jù)價(jià)格、延遲、可用性等實(shí)時(shí)指標(biāo)，把請(qǐng)求智能路由到最優(yōu)端點(diǎn)，并在主線路超時(shí)或限流時(shí)自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移。?

據(jù)OpenRouter數(shù)據(jù)，進(jìn)入2025年后平臺(tái)API調(diào)用量呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，顯示出下游需求的持續(xù)放量，截至2025年7月7日，平臺(tái)周API調(diào)用量達(dá)2.27T，同比增長(zhǎng)268.52%。從模型層面看，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼，DeepSeek

V3周調(diào)用量達(dá)239B，環(huán)比增長(zhǎng)63%。Kimi

K2周調(diào)用量達(dá)33.9B，超Grok4以及Claude3.5Haiku等海外頂尖模型。圖：API調(diào)用量快速增長(zhǎng)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)）使用量（tokens）使用量（tokens）排名模型名稱公司變化趨勢(shì)

排名模型名稱公司變化趨勢(shì)↑7%12ClaudeSonnet4

anthropicGemini2.0329B↑20%↑5%1112MistralNemo

mistralai40.6Bgoogledeepseekgoogle277B239B172BGPT-4.1MiniGPT-4.1openaiopenai39.8B↓2%FlashDeepSeekV30324(free)34↑63%↑25%131434B↑5%newGemini2.5FlashmoonshotaiKimiK233.9BDeepSeekV3032456deepseek157B149B↑14%↑7%1516R1(free)Grok4deepseekx-ai33.5B31.1B↑14%Gemini2.5Pro

google↑1,285%Gemini2.5789FlashPreview05-20google118B63B↓43%↑59%↑112%↓4%17181920GPT-4o-miniopenaigoogle27.1B26B↓15%↓33%↑111%↑26%Gemini2.5FlashPreviewR10528(free)

deepseekGemini2.5FlashLitePreview06-17Claude3.5Haikugoogle61.8B53.2Banthropicgoogle23.1B22.5BClaude3.7SonnetGemini2.0FlashLite10anthropic資料：OpenRouter官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：OpenRouter官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理目錄模型層：能力迅速提升，開源推動(dòng)成本降低智能體：技術(shù)逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應(yīng)用：借助AI賦能業(yè)務(wù)，重塑流量入口B端應(yīng)用：開源提升投入意愿，推動(dòng)企業(yè)上云風(fēng)險(xiǎn)提示010203040506AI應(yīng)用有望重塑C端流量入口，互聯(lián)網(wǎng)巨頭具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)?

AI應(yīng)用有望重塑流量入口，各個(gè)廠商積極卡位?；仡櫥ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展歷史，超級(jí)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(jí)，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(jìn)入AI時(shí)代后，隨著大模型C端應(yīng)用圍繞個(gè)性化、強(qiáng)交互等方向?qū)崿F(xiàn)價(jià)值增量，相關(guān)應(yīng)用的流量迅速提高，有望推動(dòng)新的入口級(jí)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(shì)布局最具價(jià)值的領(lǐng)域，主要分為以下策略：1）投入聊天機(jī)器人，布局通用人工智能；2）切入生產(chǎn)力場(chǎng)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(shì)，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(shì)?；ヂ?lián)網(wǎng)生態(tài)圍繞超級(jí)應(yīng)用（如微信、淘寶、谷歌等）發(fā)展，這些應(yīng)用在平臺(tái)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(duì)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(jìn)市場(chǎng)的采用，在相關(guān)領(lǐng)域具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)。圖：各大廠布局通用AI進(jìn)程圖：C端AI應(yīng)用生態(tài)構(gòu)成資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：德勤，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI被用于輔助工作，人機(jī)深度協(xié)同存在較大空間?

編程成為人機(jī)協(xié)同的主要領(lǐng)域，辦公類任務(wù)AI占比較低。在TO

C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(duì)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(dá)37.2%的對(duì)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(guó)經(jīng)濟(jì)中分別僅占3.4%和1.4%，遠(yuǎn)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(chǎng)景。科學(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。?

AI逐步融入工作，全面自動(dòng)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(guān)任務(wù)中，至少有25%的用戶使用了AI，這表明AI的應(yīng)用已經(jīng)顯著滲透到技術(shù)領(lǐng)域之外。然而，只有約4%的職業(yè)在其75%或以上的任務(wù)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(dòng)化完成任務(wù)，即AI直接替人執(zhí)行任務(wù)。這表明對(duì)整個(gè)職業(yè)類別的全面自動(dòng)化尚未發(fā)生，人機(jī)深度協(xié)同具備較大的提升空間。同時(shí)，AI的采用率在處于最高工資四分位的職業(yè)中達(dá)到峰值，但在工資的兩個(gè)極端（即最低和最高工資）均顯著下降。對(duì)于需要較多前期基礎(chǔ)的職業(yè)（通常要求具備學(xué)士學(xué)位），其AI使用率比其在整體勞動(dòng)力中的占比高出50%，而需要極少和極高基礎(chǔ)的職位，AI采用率則相對(duì)較低。圖：AI主要應(yīng)用領(lǐng)域圖：國(guó)產(chǎn)AI芯片性能逐步追趕資料：KunalHanda等-《WhichEconomicTasksarePerformedwithAI?Evidencefrom資料：KunalHanda等-《WhichEconomicTasksarePerformedwithAI?EvidencefromMillionsMillionsofClaudeConversations》-Anthropic-2025年-P6，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理ofClaudeConversations》-Anthropic-2025年-P7，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI+社區(qū)平臺(tái)：Reddit?

公司是全球性的社區(qū)平臺(tái)，平臺(tái)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(hù)。當(dāng)前擁有超10萬個(gè)活躍的subreddit，其中有500多個(gè)社區(qū)訂閱人數(shù)超100萬。通過覆蓋不同類型的話題，平臺(tái)積累了龐大的數(shù)據(jù)資源，截至2024年底，平臺(tái)擁有超20億條帖子和200億條評(píng)論，提供了真實(shí)的用戶視角。平臺(tái)中每個(gè)人都有投票權(quán)，帖子在社區(qū)里的展示優(yōu)先級(jí)完全取決于用戶投票結(jié)果。每個(gè)社區(qū)可以制定獨(dú)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(shí)，平臺(tái)運(yùn)用AI根據(jù)用戶搜索、話題、互動(dòng)行為等因素推薦帖子與社區(qū)，推動(dòng)2024年閱讀帖子超30秒的訪問量增長(zhǎng)了30%。截至2024年，約53%的用戶來自美國(guó)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。公司主要收入是通過在移動(dòng)應(yīng)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(wù)以及RedditGold和可收藏頭像。?

2025年6月，公司推出AI驅(qū)動(dòng)的新功能：1）RedditInsights：AI驅(qū)動(dòng)的分析工具，使廣告商掌握最新熱門話題并據(jù)此規(guī)劃營(yíng)銷策略；2）ConversationSummaryAdd-ons：AI驅(qū)動(dòng)的對(duì)話摘要功能，自動(dòng)篩選用戶對(duì)品牌的正面評(píng)價(jià)和推薦，并展示在廣告旁邊。JackboxGames和Lucid等品牌已參與早期測(cè)試，相比標(biāo)準(zhǔn)圖片廣告，新工具使得廣告點(diǎn)擊率提升了19%。圖：公司App端日活快速提升圖：Reddit全新AI產(chǎn)品資料：SimilarWeb，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI+金融：Robinhood?

公司是美國(guó)首家提供免傭金股票交易且沒有賬戶最低限額的經(jīng)紀(jì)人，目前已發(fā)展出交易、理財(cái)、支付三大功能。交易為公司最大收入，主要通過Robinhood

APP、桌面交易平臺(tái)RobinhoodLegend為用戶提供股票及衍生品、加密貨幣等交易服務(wù)，當(dāng)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(shí)，公司為用戶提供融資融券、高利息儲(chǔ)蓄（Cash

Sweep）、訂閱用戶服務(wù)（5美元/月，為用戶提供研究報(bào)告、LevelII市場(chǎng)數(shù)據(jù)等權(quán)益）、信用卡（RobinhoodGold）等其他服務(wù)。?

收購(gòu)PlutoCapital，推出AI投資助手。2024年7月，公司宣布收購(gòu)AI投資研究平臺(tái)PlutoCapital，計(jì)劃將基于大模型的市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析、定制投資策略、實(shí)時(shí)投資組合優(yōu)化等功能集成到平臺(tái)當(dāng)中。2025年3月，公司在The

LostCityofGold活動(dòng)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(chǎng)動(dòng)向、識(shí)別投資機(jī)會(huì)，相關(guān)功能將面向Gold訂閱用戶推出。RobinhoodCortex具備以下功能：1）個(gè)股摘要：幫助投資者解答股票漲跌原因，只需進(jìn)入股票的詳情頁(yè)，AI會(huì)快速生成影響該股票價(jià)格的分析，支持展示數(shù)據(jù)以及音頻播放功能；2）交易構(gòu)建器：簡(jiǎn)化交易流程、為投資者提供新策略，通過分析價(jià)格信號(hào)、技術(shù)面等信息，根據(jù)用戶的要求在市場(chǎng)上篩選出可能的交易機(jī)會(huì)，例如用戶只需選定目標(biāo)價(jià)格區(qū)間，AI將自動(dòng)生成多個(gè)期權(quán)交易策略，用戶可根據(jù)需求對(duì)方案進(jìn)行調(diào)整。圖：公司訂閱用戶滲透率快速提升圖：RobinhoodCortex相關(guān)功能資料：Bloomberg，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI+教育：多鄰國(guó)?

公司是全球月活人數(shù)最多的語言學(xué)習(xí)平臺(tái)，主要產(chǎn)品為Duolingo

APP，面向全球各年齡段用戶提供40多種語言的學(xué)習(xí)課程，覆蓋語法、詞匯、聽說讀寫等多個(gè)方面。公司核心商業(yè)模式為收取訂閱會(huì)員費(fèi)，80%以上收入來自訂閱收入，包括以下類型：1）SuperDuolingo：普通會(huì)員訂閱服務(wù)，12.99美元/月或83.99美元/年，可享受無廣告學(xué)習(xí)、擁有無限測(cè)試機(jī)會(huì)、跟蹤個(gè)人學(xué)習(xí)進(jìn)度數(shù)據(jù)、解鎖額外語言內(nèi)容等功能；2）SuperDuolingo家庭計(jì)劃：約119.99美元/年，最多允許6個(gè)賬戶共享Duolingo

Super會(huì)員福利；3）MAX：2023年4月發(fā)布的基于GPT-4的AI高級(jí)訂閱，30美元/月或168美元/年，功能包括答案釋義（個(gè)性化錯(cuò)題分析）、角色扮演（與不同的AI角色進(jìn)行互動(dòng)對(duì)話）、視頻通話（可以與角色Lily自由對(duì)話）。除訂閱外，公司還提供DuolingoABC、DuolingoEnglishTest等其他業(yè)務(wù)。?

公司的AI應(yīng)用通過提升用戶體驗(yàn)以及內(nèi)部降本來創(chuàng)造價(jià)值：1）區(qū)別于通用聊天機(jī)器人，Lily具有鮮明個(gè)性，可為用戶提供情緒價(jià)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(shí)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(gè)季度，曾經(jīng)需要5年以上，同時(shí)節(jié)省了99%的成本。圖：公司活躍用戶數(shù)量快速增長(zhǎng)圖：與Lily視頻通話功能資料：Bloomberg，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理目錄模型層：能力迅速提升，開源推動(dòng)成本降低智能體：技術(shù)逐步完善，新產(chǎn)品密集發(fā)布商業(yè)化：用量持續(xù)增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼C端應(yīng)用：借助AI賦能業(yè)務(wù)，重塑流量入口B端應(yīng)用：開源提升投入意愿，推動(dòng)企業(yè)上云風(fēng)險(xiǎn)提示010203040506開源模型提升企業(yè)投入意愿，刺激國(guó)內(nèi)上云需求?

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(jìn)程。多種開發(fā)平臺(tái)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(yàn)證想法并構(gòu)建AI應(yīng)用。開源模型具備可控性強(qiáng)、可定制性強(qiáng)以及社區(qū)支持豐富等優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)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(zhǎng)至46.9%。?

AI技術(shù)和解決方案已深入到傳媒、醫(yī)療、機(jī)器人、制造等多個(gè)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(dòng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。例如，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(dòng)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)Morgan

Stanley數(shù)據(jù)，到2030年中國(guó)企業(yè)的生成式AI工作負(fù)載滲透率將達(dá)到31%，美國(guó)的生成式AI工作負(fù)載滲透率將在2029年達(dá)31%，中國(guó)企業(yè)AI的采用進(jìn)程將比美國(guó)落后約12個(gè)月，并在后續(xù)達(dá)到類似水平。同時(shí)，AI應(yīng)用將提升企業(yè)上云意愿，預(yù)計(jì)未來將有超25%的工作負(fù)載被遷移至公有云中。圖：企業(yè)采用AI比率快速提升圖：AI將逐漸在企業(yè)端代替人工資料：阿里云-《中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告（2025）》-2025年-P6，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：MorganStanley，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI+CRM：賽富時(shí)?

賽富時(shí)主要提供客戶關(guān)系管理技術(shù)，幫助企業(yè)通過數(shù)據(jù)、AI和自動(dòng)化與客戶建立聯(lián)系。公司以AI驅(qū)動(dòng)的Salesforce平臺(tái)為核心，整合銷售、服務(wù)、營(yíng)銷、AI、分析等多項(xiàng)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(wù)，通常采用訂閱模式，同時(shí)支持第三方利用公司平臺(tái)和開發(fā)工具創(chuàng)建可擴(kuò)展功能和新應(yīng)用，這些應(yīng)用可以與公司產(chǎn)品捆綁銷售，也可以單獨(dú)銷售。?

2025年6月，公司正式發(fā)布Agentforce3.0，通過DataCloud對(duì)Atlas推理引擎進(jìn)行改進(jìn)：1）響應(yīng)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(gè)模型運(yùn)行放緩或出現(xiàn)故障時(shí)會(huì)在后臺(tái)自動(dòng)切換至其他模型；3）現(xiàn)已在加拿大、英國(guó)、印度、日本和巴西上線，并新增6種語言支持；4）已獲得FedRAMP

High認(rèn)證，通過Government

CloudPlus服務(wù)成為美國(guó)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(yùn)行狀態(tài)、衡量績(jī)效并優(yōu)化業(yè)務(wù)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(wù)接入Agent，用Heroku部署自定義MCP服務(wù)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(yīng)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MCP服務(wù)器，通過安全的AI智能體網(wǎng)關(guān)無縫接進(jìn)系統(tǒng)。圖：公司cRPO及Agentforce付費(fèi)用戶快速提升圖：Agentforce3.0融合MCP生態(tài)資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI+工作流管理：ServiceNow?

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(dòng)化平臺(tái)，產(chǎn)品基于其智能平臺(tái)Now

Platform交付。Now

Platform為基于云的低代碼開發(fā)平臺(tái)，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(yīng)用程序、自動(dòng)化流程和工作流。基于NowPlatform，公司將業(yè)務(wù)縱向延伸CRM、HR等領(lǐng)域。Now

Assist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(yàn)，當(dāng)前Xanadu版本的Now

Platform已將Now

Assist集成到Creator（代碼）、ITSM（IT管理）、HRSD（人力）以及CSM（客戶關(guān)系管理）等56種流程當(dāng)中。公司于年初推出的Agent調(diào)度平臺(tái)AI

AgentOrchestrator，可自動(dòng)調(diào)用不同部門不同功能的Agent完成任務(wù)。公司同時(shí)推出AI

AgentStudio，為基于自然語言構(gòu)建AI智能體的可視化平臺(tái)，用戶只需描述業(yè)務(wù)目標(biāo)、代理角色與任務(wù)邏輯即可通過自然語言生成智能體，由AIAgentOrchestrator管理、調(diào)度、測(cè)試與部署。?

2025年5月公司發(fā)布更新后的ServiceNowAI平臺(tái)，推出以下全新功能：1）AI控制塔：可視化AI數(shù)據(jù)中臺(tái)，用于管理和展示不同Agent的調(diào)度情況；2）智能體網(wǎng)絡(luò)：支持智能體跨工具、跨系統(tǒng)協(xié)作，已與微軟、英偉達(dá)、Google、Oracle等實(shí)現(xiàn)對(duì)接，Agent可共享上下文、協(xié)調(diào)任務(wù)等；3）升級(jí)CRM系統(tǒng)：從響應(yīng)式支持到主動(dòng)式客戶交互，包括報(bào)價(jià)配置、訂單履行、客戶服務(wù)與續(xù)約等全過程；4）AprielNemotron：與英偉達(dá)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等第三方模型。圖：公司cRPO及大客戶數(shù)量快速增長(zhǎng)圖：平臺(tái)可視化所有智能體動(dòng)態(tài)資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理AI+數(shù)據(jù)庫(kù)：Snowflake?

公司專注于數(shù)據(jù)云服務(wù)，旨在通過創(chuàng)新平臺(tái)幫助組織實(shí)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(luò)生態(tài)，部署于全球三大主流公有云上，覆蓋全球47個(gè)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(fèi)者打破孤島，通過將數(shù)據(jù)整合使AI解決業(yè)務(wù)問題、構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用。公司采用按量計(jì)費(fèi)商業(yè)模式，客戶只需為實(shí)際使用的資源付費(fèi)。同時(shí)，作為即服務(wù)交付的產(chǎn)品，公司的平臺(tái)幾乎不需要維護(hù)，使客戶可以專注于業(yè)務(wù)而非基礎(chǔ)設(shè)施管理。?

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(fù)雜問題并自動(dòng)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(hù)機(jī)制。底層由Anthropic和OpenAI的大模型提供支持，并結(jié)合CortexAgents技術(shù)。同時(shí)，公司發(fā)布多種全新AI產(chǎn)品：1）Data

ScienceAgent：為數(shù)據(jù)科學(xué)打造的智能助手，通過自然語言自動(dòng)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)全流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練等；2）Cortex

AISQL：將AI引入SQL語法中，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)處理。團(tuán)隊(duì)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(qiáng)版DocumentAI（可從復(fù)雜PDF中提取表格結(jié)構(gòu)）和Cortex

Search的增強(qiáng)檢索功能；3）AIobservability：對(duì)生成式AI應(yīng)用的無代碼監(jiān)控，提供與多個(gè)主流大模型的集成，包括OpenAI、Anthropic、Meta、Mistral等，并確保模型運(yùn)行在Snowflake的安全范圍內(nèi)。圖：公司cRPO及大客戶數(shù)量快速增長(zhǎng)圖：SnowflakeIntelligence發(fā)掘數(shù)據(jù)并自動(dòng)發(fā)送郵件資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理資料：公司官網(wǎng)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理海外AI應(yīng)用廠商匯總圖：海外AI應(yīng)用廠商匯總領(lǐng)域公司主營(yíng)業(yè)務(wù)AI應(yīng)用ServiceNow

企業(yè)自動(dòng)化工作流平臺(tái)Salesforce

客戶關(guān)系管理平臺(tái)NowAssist：內(nèi)置于平臺(tái)工作流中，通過生成式AI提升企業(yè)在IT、客服、HR和開發(fā)等關(guān)鍵領(lǐng)域的生產(chǎn)力Agentforce：可以通過簡(jiǎn)單的配置打造定制化的AI助手，同時(shí)面向客服提供AI服務(wù)助手Joule：內(nèi)置于SAP應(yīng)用中，能夠整合、分析企業(yè)數(shù)據(jù)，打破信息孤島，提升業(yè)務(wù)流程效率AIStudio：無代碼構(gòu)建器，允許用戶設(shè)計(jì)和部署關(guān)鍵工作流中的人工智能代理AI+企業(yè)服務(wù)

SAPAsanaERP系統(tǒng)及其他解決方案工作管理和協(xié)作平臺(tái)DevOps平臺(tái)GitLabDuo：AI驅(qū)動(dòng)的開發(fā)者工具，提供自動(dòng)化測(cè)試、智能代碼建議等功能AI+教育AI+金融DuolingoIntuit語言學(xué)習(xí)平臺(tái)Max：提供由GPT-4支持的AI角色互動(dòng)對(duì)話等功能，該功能允許學(xué)習(xí)者與AI角色Lily進(jìn)行互動(dòng)對(duì)話IntuitAssist：AI財(cái)務(wù)助手，可以幫助用戶完成創(chuàng)建發(fā)票、發(fā)送提醒以及優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)等任務(wù)財(cái)稅管理和金融服務(wù)RobinhoodCortex：幫助投資者解答股票漲跌原因，自動(dòng)生成多個(gè)期權(quán)交易策略，用戶可根據(jù)需求對(duì)方案進(jìn)行調(diào)整Robinhood

投資助手AI+電商AI+醫(yī)療AI+廣告AI+游戲ShopifyTempus電子商務(wù)平臺(tái)Magic：提供撰寫產(chǎn)品描述、編輯圖片、撰寫博客內(nèi)容和營(yíng)銷郵件，為客戶提供AI客服支持等功能綜合基因組分析及臨床診斷

olivia：利用生成式AI為患者及護(hù)理人員提供個(gè)性化健康管理支持，包括匯總檔案、健康監(jiān)測(cè)等功能ApplovinUnity廣告投放平臺(tái)游戲開發(fā)引擎數(shù)字媒體解決方案3D設(shè)計(jì)解決方案數(shù)據(jù)分析平臺(tái)AXON2.0：高效地在需求方和供應(yīng)方之間進(jìn)行大規(guī)模廣告拍賣，極大提升廣告投放的精準(zhǔn)度和效率Muse：AI輔助創(chuàng)作平臺(tái)，加速視頻游戲、數(shù)字孿生等實(shí)時(shí)3D應(yīng)用程序及體驗(yàn)的創(chuàng)建過程AdobeFirefly：提供多種圖像、視頻編輯的功能，應(yīng)用于圖像生成、合成、修復(fù)及風(fēng)格遷移等任務(wù)AutodeskAI：集成在公司產(chǎn)品當(dāng)中，通過自動(dòng)化、分析和增強(qiáng)功能來改善設(shè)計(jì)與制造的工作流程AIP：運(yùn)用大語言模型，賦能傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，并允許客戶構(gòu)建定制化AI應(yīng)用AI+設(shè)計(jì)AutodeskPalantirAI+數(shù)據(jù)服務(wù)Snowflake

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及分析合同管理平臺(tái)AI+項(xiàng)目管理

Atlassian

項(xiàng)目管理工具SnowflakeIntelligence：基于CortexAI和CortexSearch，為企業(yè)提供基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)構(gòu)建的數(shù)據(jù)代理IAM：使組織能夠集中存儲(chǔ)、管理和分析來自任何

的協(xié)議，并有效地將非結(jié)構(gòu)化協(xié)議轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)AtlassianIntelligence：幫助團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)生成與轉(zhuǎn)換內(nèi)容、匯總關(guān)鍵信息、加速搜索等功能ElasticAIAssistant：幫助工程師實(shí)現(xiàn)解讀日志消息和錯(cuò)誤、優(yōu)化代碼、撰寫報(bào)告、增強(qiáng)安全等功能AI+合同管理

DocuSignAI+搜索Elastic數(shù)據(jù)搜索引擎資料：公司官網(wǎng)，公司財(cái)報(bào)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所整理中國(guó)AI應(yīng)用廠商匯總圖：中國(guó)AI應(yīng)用廠商匯總領(lǐng)域相關(guān)公司用友網(wǎng)絡(luò)Agent相關(guān)布局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(cái)務(wù)、人力、營(yíng)銷、供應(yīng)鏈等多個(gè)企業(yè)級(jí)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(dòng)分解任務(wù)，協(xié)調(diào)數(shù)百個(gè)專業(yè)分工智能體合作，無需人工參與即可完成任務(wù)并交付成