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研

究

報(bào)

告AI應(yīng)用：Token經(jīng)濟(jì)萌芽——GenAI系列報(bào)告之64暨AI應(yīng)用深度之三2025.09.241核心觀點(diǎn)：??23年11月、24年11月我們分別發(fā)布《AI應(yīng)用：從生產(chǎn)力工具到交互體驗(yàn)升級(jí)》、《AI應(yīng)用：商業(yè)化初露鋒芒》全景梳理了AI應(yīng)用落地進(jìn)展及商業(yè)化情況，本報(bào)告聚焦重要海外AI應(yīng)用的商業(yè)化進(jìn)展以及其壁壘、核心增長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)要素以及國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用進(jìn)展更新。AI應(yīng)用總覽：AI應(yīng)用的Tokens消耗量大幅增長(zhǎng)體現(xiàn)落地進(jìn)展加速。1）大模型：實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化，收入向頭部集中，OpenAIARR達(dá)到120億美元；2）AI視頻：包括快手可靈、Synthesia等，已邁入1億美元ARR臺(tái)階，大規(guī)模商業(yè)化節(jié)點(diǎn)即將到來(lái)；3）AI編程：為當(dāng)下融資熱門方向，商業(yè)模式已跑通并加速兌現(xiàn)收入。多家創(chuàng)企已實(shí)現(xiàn)1億美元以上的ARR，Anysphere（Cursor母公司）已實(shí)現(xiàn)5億美元ARR、99億估值。4）B端企業(yè)軟件：相對(duì)龐大潛在市場(chǎng)規(guī)模而言商業(yè)化偏慢，創(chuàng)企+上市公司多家邁入1億美元ARR門檻。5）具備堅(jiān)實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景+豐富數(shù)據(jù)的AI法律、AI招聘、AI客服、AI語(yǔ)音、企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)等領(lǐng)域正漸次兌現(xiàn)收入。??互聯(lián)網(wǎng)/大模型：AI推薦系統(tǒng)+AI應(yīng)用孵化。1）生成式推薦已在META業(yè)績(jī)中體現(xiàn)，國(guó)內(nèi)字節(jié)、快手等公司均在推動(dòng)生成式推薦系統(tǒng)落地。2）谷歌、OpenAI、Anthropic分別在多模態(tài)、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、編程領(lǐng)域各占優(yōu)勢(shì)，兌現(xiàn)大模型營(yíng)收+孵化應(yīng)用。AI編程助手：最熱門的AI應(yīng)用方向之一，長(zhǎng)期或演進(jìn)為應(yīng)用程序UGC平臺(tái)。耕耘Coding能力大模型的Anthropic

ARR已達(dá)到50億美元（60%以上來(lái)自API），應(yīng)用層公司Anysphere等實(shí)現(xiàn)億美元以上ARR，且在價(jià)值鏈環(huán)節(jié)仍具備重要地位：1）大模型廠商精力聚焦于大模型編程能力提升，2）應(yīng)用層仍需完成代碼庫(kù)感知改進(jìn)、完善編輯器整合及流暢度優(yōu)化、UI設(shè)計(jì)用戶友好度優(yōu)化。?企業(yè)級(jí)AI軟件：看好數(shù)據(jù)分析、ITSM、ERP三大方向，AI收入大規(guī)模落地時(shí)間節(jié)點(diǎn)或在2026年后。企業(yè)構(gòu)建AI平臺(tái)仍需完成數(shù)據(jù)清洗、工作流結(jié)合等工作，周期在6-18個(gè)月；相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化軟件，定制化AI平臺(tái)或?yàn)楦m合落地的方式，其可實(shí)現(xiàn)對(duì)私域數(shù)據(jù)、高度結(jié)合企業(yè)工作流，競(jìng)爭(zhēng)壁壘來(lái)自數(shù)據(jù)、行業(yè)Know

How積累。??內(nèi)容平臺(tái)：正從降本增效邁向生產(chǎn)效率提升、內(nèi)容豐富化。Figma代表創(chuàng)作門檻下降方向，AI視頻工具Veo3、可靈等持續(xù)進(jìn)步。國(guó)內(nèi)AI加速落地：根據(jù)IDC，2025H1中國(guó)大模型公有云服務(wù)市場(chǎng)Tokens調(diào)用量達(dá)537萬(wàn)億，2024全年為114萬(wàn)億Tokens。其中互聯(lián)網(wǎng)-Chatbot+多模態(tài)應(yīng)用+推薦系統(tǒng)升級(jí)、教育、游戲等體現(xiàn)情緒消費(fèi)需求；生產(chǎn)力工具領(lǐng)域出海應(yīng)用商業(yè)化進(jìn)展或更快。??標(biāo)的：互聯(lián)網(wǎng)：谷歌、META、亞馬遜、Roblox、Duolingo、阿里巴巴、騰訊、快手、百度、美圖、焦點(diǎn)科技；軟件：微軟、ServiceNow、Palantir、SAP、Snowflake；硬件：博通；游戲：巨人網(wǎng)絡(luò)、愷英網(wǎng)絡(luò)。風(fēng)險(xiǎn)提示：AI技術(shù)仍處于早期存在落地風(fēng)險(xiǎn)；內(nèi)容和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)監(jiān)管環(huán)境變化風(fēng)險(xiǎn)；內(nèi)容公司無(wú)法及時(shí)適應(yīng)AI時(shí)代變革。

證券研究報(bào)告2主要內(nèi)容1.

AI應(yīng)用總覽：商業(yè)化進(jìn)展加速推進(jìn)2.

互聯(lián)網(wǎng)巨頭：推薦系統(tǒng)升級(jí)+Chatbot3.

AI編程：最熱門的應(yīng)用落地方向之一4.

企業(yè)級(jí)AI：仍待大規(guī)模落地5.

AI創(chuàng)意工具：AI視頻初步商業(yè)化，AI對(duì)教育、游戲內(nèi)容豐富化正在體現(xiàn)6.

國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用進(jìn)展7.

重點(diǎn)公司估值表31.1

美股AI：25年硬件和云計(jì)算新高，B端軟件仍待AI落地加速圖：美股硬件、云計(jì)算、軟件代表性公司/指數(shù)復(fù)盤20015010050英偉達(dá)股價(jià)（美元）AI算力突破前高：Tokens調(diào)用量大漲，AI算力需求復(fù)蘇；代表：英偉達(dá)、博通、AMD、臺(tái)積電硬件階段高點(diǎn)關(guān)稅摩擦交易后，市場(chǎng)交易重心重新回到AI02023-01-032023-04-032023-07-032023-10-032024-01-032024-04-032024-07-032024-10-032025-01-032025-04-032025-07-03550500450400350300250微軟股價(jià)（美元）云計(jì)算階段高點(diǎn)云計(jì)算突破前高：景氣度重啟，AI算力需求復(fù)蘇代表：微軟、Oracle2002023-01-032023-04-032023-07-032023-10-032024-01-032024-04-032024-07-032024-10-032025-01-032025-04-032025-07-03IGV軟件行業(yè)

ETF價(jià)格（美元）軟件階段高點(diǎn)12010080軟件與前高持平：B端軟件AI落地進(jìn)展暫未加速，仍待大規(guī)模落地節(jié)點(diǎn)60402023-01-032023-04-032023-07-032023-10-032024-01-032024-04-032024-07-032024-10-032025-01-032025-04-032025-07-03

證券研究報(bào)告

資料：Bloomberg，申萬(wàn)宏源研究41.1

大模型：代表性平臺(tái)API調(diào)用量高增，AI應(yīng)用進(jìn)展加速?

大模型在各領(lǐng)域的應(yīng)用落地進(jìn)展明顯加速。隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)大模型推理能力的明確提升，以及對(duì)算力消耗量的增加，大模型API平臺(tái)OpenRouter上各家大模型的API總調(diào)用量在2025年后增長(zhǎng)明顯。?

大模型競(jìng)爭(zhēng)格局波動(dòng)較大：OpenRouter平臺(tái)的大模型API調(diào)用份額隨各家模型版本迭代呈現(xiàn)高波動(dòng)特性，谷歌Gemini、Anthropic

Claude、OpenAI

GPT、xAI

Grok、DeepSeek、阿里通義千問均具備較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。?

大模型廠商各自塑造的模型自有特性使得優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域有所分化：Anthropic

Claude-編程、谷歌Gemini-翻譯等分別占據(jù)優(yōu)勢(shì)。圖：OpenRouter平臺(tái)上大模型周度Tokens

API調(diào)用量快速增長(zhǎng)資料：OpenRouter，申萬(wàn)宏源研究

證券研究報(bào)告5注：API調(diào)用量數(shù)據(jù)僅限于通過OpenRouter平臺(tái)進(jìn)行的API購(gòu)買，僅代表一定趨勢(shì)和格局1.1

大模型：互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為本輪Tokens消耗量核心場(chǎng)景?

互聯(lián)網(wǎng)公司自身的AI

Chatbot應(yīng)用成為核心的算力消耗場(chǎng)景。包括：?

獨(dú)立AI應(yīng)用：包括ChatGPT、谷歌Gemini等；25年5月ChatGPT周活躍用戶達(dá)到8億，拉動(dòng)微軟Tokens消耗量大幅增長(zhǎng)；此外谷歌Gemini在25年7月達(dá)到4.5億月活用戶。?

Chatbot集成于傳統(tǒng)應(yīng)用：谷歌AI

Overview-搜索結(jié)果的AI概覽總結(jié)功能，在25年7月達(dá)到20億MAU；AIMode-AI實(shí)時(shí)對(duì)話搜索功能，7月加速滲透已達(dá)到1億MAU，拉動(dòng)谷歌25年7月Tokens消耗量達(dá)到980萬(wàn)億Tokens；此外，META

AI助手在25年4月已達(dá)到10億月活用戶。圖：ChatGPT用戶數(shù)增長(zhǎng)拉動(dòng)微軟Tokens消耗量提升圖：谷歌AI搜索、視頻生成等功能拉動(dòng)Tokens增長(zhǎng)谷歌對(duì)于Tokens消耗量（萬(wàn)億Tokens）-單月1,2001,0008006004002000微軟對(duì)于Tokens消耗量（萬(wàn)億Tokens）4504003503002502001501005040098048010050202024Q19.72024年5月02025Q12025年3月25年4月-7月2025年5月2025年7月

證券研究報(bào)告

資料：微軟業(yè)績(jī)法說(shuō)會(huì)，谷歌官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究61.2

初創(chuàng)公司：大模型商業(yè)化大步邁進(jìn)，AI視頻初步兌現(xiàn)收入?

1）大模型實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化，收入向頭部集中；2）AI視頻工具（快手可靈、Synthesia等）邁入1億美元ARR臺(tái)階，大規(guī)模商業(yè)化節(jié)點(diǎn)即將到來(lái)。表：主要大模型及創(chuàng)意工具初創(chuàng)公司估值及變動(dòng)公司前期估值最新估值類型AI

ARRAI應(yīng)用產(chǎn)品概況及落地時(shí)間120億美元（2025.08）OpenAI1570億美元（2024.10）3000億美元（2025.05）

基礎(chǔ)大模型推出GPT系列模型，運(yùn)營(yíng)ChatGPT等產(chǎn)品擬以1700億美元估值融資50億美元（2025.08）Anthropic615億美元（2025.03）基礎(chǔ)大模型推出Claude系列模型（2025.07）xAI400億美元（2024.12）

1130億美元（2024.12）

基礎(chǔ)大模型20億美元（2023.12）

64億美元（2024.06）

基礎(chǔ)大模型1億美元（2024.11）推出Grok聊天機(jī)器人，內(nèi)嵌于X平臺(tái)Mistral

AI-推出Mistral系列大模型SSI50億美元（2024.09）

320億美元（2025.04）

基礎(chǔ)大模型+AI安全-OpenAI聯(lián)創(chuàng)Ilya創(chuàng)立，暫無(wú)產(chǎn)品發(fā)布Thinking-100億美元（2025.06）

基礎(chǔ)大模型-OpenAI前CTO

Murati創(chuàng)立，暫無(wú)產(chǎn)品發(fā)布主要的AI視頻生成工具之一MachineLabs8400萬(wàn)美元（2024.11）Runway15億美元（2023.06）

30億美元（2025.04）

AI視頻生成SynthesiaDecart10億美元（2023.06）

21億美元（2025.04）

AI視頻生成1億美元（2025.04）視頻設(shè)計(jì)平臺(tái)，推出AI視頻生成工具5億美元（2025.01）

31億美元（2025.08）

AI交互游戲+視頻生成

-開放世界模型Oasis預(yù)計(jì)3億美元營(yíng)收（2024年）推出AI文生圖工具M(jìn)idjourney；2022年已開啟MidjourneyWorldsLabsCanva---AI圖片工具收費(fèi)成立僅數(shù)月，暫未推出產(chǎn)品，旨在開發(fā)具備空間感知能力的AI產(chǎn)品10億美元（2024.09）

3D/VR/AR

智能工具

-整體營(yíng)收30億美元

線上創(chuàng)意協(xié)作設(shè)計(jì)平臺(tái)，推出平面設(shè)計(jì)工具（2025.06）130億美元（2023.03）

260億美元（2024.05）

傳統(tǒng)設(shè)計(jì)+AI創(chuàng)意工具200億美元（2022.09）381億美元（2025.08.08）傳統(tǒng)設(shè)計(jì)+AI創(chuàng)意工具CanvassAI，24年收購(gòu)AI圖像公司Leonardo

AI整體營(yíng)收7.5億美元（2024年）Figma線上創(chuàng)意協(xié)作設(shè)計(jì)平臺(tái)，將AI融入設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)資料：Crunchbase，The

Information，Wind，CNBC，申萬(wàn)宏源研究

證券研究報(bào)告7注：除標(biāo)注為營(yíng)收外，均為ARR數(shù)據(jù)；Canva、Figma的ARR或營(yíng)收包括原有非AI業(yè)務(wù)1.2

初創(chuàng)公司：AI編程商業(yè)化加速，多款應(yīng)用達(dá)到1億ARR?

AI編程為當(dāng)下融資熱門方向，商業(yè)模式已跑通并加速兌現(xiàn)收入。Anysphere已實(shí)現(xiàn)5億美元ARR、99億估值。?

企業(yè)級(jí)AI落地仍待加速，受限AI項(xiàng)目前期準(zhǔn)備復(fù)雜+ROI模糊，預(yù)計(jì)26年將為初創(chuàng)+上市公司重要加速節(jié)點(diǎn)。表：主要效率工具、垂類場(chǎng)景AI初創(chuàng)公司估值及變動(dòng)情況公司上輪估值最新估值類型ARR（或營(yíng)收）AI應(yīng)用產(chǎn)品概況推出AI編程工具CursorAnysphere25億美元（2024.11）99億美元（2025.06）編程工具編程工具編程工具編程工具開源社區(qū)5億美元（2025.05）CognitionReplit20億美元（2024.04）40億美元（2025.03）-推出AI編程工具Devin推出AI輔助編程工具Ghostwriter推出AI編程工具11.6億美元（2023.04）

30億美元（2025.08）1.4億美元（2025.08）Lovable-20億美元（2025.07）1億美元（2025.08）AI大模型開發(fā)社區(qū)，提供預(yù)訓(xùn)練的開源模型、數(shù)據(jù)集和各種工具HuggingFace

45億美元（2023.08）--推出AI搜索引擎Perplexity，目前正通過廣PerplexityNotion5.4億美元（2024.01）103億美元（2021.10）21億美元（2023.06）140億美元（2025.05）

搜索引擎1.2億美元（2025.05）告實(shí)現(xiàn)商業(yè)化整體4億美元營(yíng)收（2024年）個(gè)人/企業(yè)的辦公協(xié)作平臺(tái)；23年3月NotionAI開始收費(fèi)-辦公+AI企業(yè)級(jí)AI提供企業(yè)定制生成式AI服務(wù)，包括文本生成、文本分類和文本檢索領(lǐng)域Cohere55億美元（2024.07）1億美元（2025.05）1億美元（2025.01）（定制化企業(yè)AI平臺(tái)）企業(yè)級(jí)AI（企業(yè)級(jí)檢索+RAG）企業(yè)級(jí)搜索和知識(shí)管理平臺(tái)，可通過AI幫助企業(yè)員工完成工作Glean46億美元（2024.09）72億美元（2025.06）資料：Crunchbase，The

Information，Wind，華爾街日?qǐng)?bào)，申萬(wàn)宏源研究

證券研究報(bào)告8注：除標(biāo)注為營(yíng)收外，均為ARR數(shù)據(jù)；Notion、Scale

AI包括非GenAI營(yíng)收1.2

初創(chuàng)公司：場(chǎng)景清晰、數(shù)據(jù)豐富多個(gè)領(lǐng)域已落地AI收入?

具備堅(jiān)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景+豐富數(shù)據(jù)的AI法律、AI招聘、AI客服、AI語(yǔ)音、企業(yè)級(jí)AI等領(lǐng)域已邁過1億美元ARR門檻。公司上輪估值最新估值類型ARR（或營(yíng)收）AI應(yīng)用產(chǎn)品概況預(yù)計(jì)20億美元營(yíng)收（2025年）ScaleAI140億美元（2024.05）

290億美元（2025.05）

AI數(shù)據(jù)標(biāo)注為生成式AI提供數(shù)據(jù)標(biāo)注工作計(jì)劃150億美元融資（2025.06）已超過10億美元營(yíng)收（2025.06）SurgeAI-AI數(shù)據(jù)標(biāo)注為生成式AI提供數(shù)據(jù)標(biāo)注工作預(yù)計(jì)2025年底達(dá)到1億美

銷售工作流AI化，通過AI尋找銷售線索提升元

廣告效率Clay12.5億美元（2025.01）

31億美元（2025.08）AI營(yíng)銷工具Sierra10億美元（2024.01）10億美元（2024.01）5億美元（2024.06）45億美元（2024.10）AI智能客服2000萬(wàn)美元（2024.10）

提供企業(yè)級(jí)AI客服ElevenLabsHeygenAbridgeMercorHarvey30億美元（2025.01）AI智能語(yǔ)音平臺(tái)AI智能語(yǔ)音平臺(tái)1億美元（2025.06）通過AI實(shí)現(xiàn)文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音-8000萬(wàn)美元（2025.06）

通過AI實(shí)現(xiàn)文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音27.5億美元（2025.03）

53億美元（2025.06）AI臨床對(duì)話記錄與轉(zhuǎn)寫

1.2億美元（2025.05）推出臨床文檔工具，可通過AI進(jìn)行總結(jié)記錄通過AI完成簡(jiǎn)歷篩選及招聘流程2.5億美元（2024.09）15億美元（2024.07）20億美元（2025.02）50億美元（2025.06）AI招聘工具法律+AI1億美元（2025.02）7500萬(wàn)美元（2025.04）

推出法律行業(yè)的輔助辦公對(duì)話式AI機(jī)器人

證券研究報(bào)告91.3

上市公司：B端AI商業(yè)化略慢，嵌入客戶工作流重要性凸顯?

美股B端軟件上市公司AI進(jìn)展較慢，后續(xù)我們更看好定制化軟件（相比標(biāo)準(zhǔn)化軟件）獲得更快的商業(yè)化進(jìn)展。?

看好與客戶企業(yè)私域數(shù)據(jù)結(jié)合更深、行業(yè)Know

how能力更強(qiáng)的B端軟件擁有更強(qiáng)AI應(yīng)用潛力，包括1）數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)庫(kù)：Palantir、Snowflake等；2）ITSM軟件：ServiceNow；3）ERP軟件：SAP

等。表：美股部分軟件公司AI進(jìn)展梳理，整體仍待迎來(lái)加速2025年

2024年相對(duì)IGV指

2025年相對(duì)IGV公司AI產(chǎn)品及貢獻(xiàn)近期股價(jià)表現(xiàn)核心影響因素ForwardPS數(shù)超額收益指數(shù)超額收益2025年股價(jià)表現(xiàn)較弱：1）業(yè)績(jī)?cè)鏊佥^慢，CRM軟件席位數(shù)增速較慢，且存在席位數(shù)被Agent替代的擔(dān)憂；2）Agentforce落地進(jìn)展未超預(yù)期Salesforce64.4%-38.4%AIARR1億美元（2025.05）2025年股價(jià)表現(xiàn)較弱：1)FY24Q4業(yè)績(jī)不及預(yù)期，F(xiàn)Y25Q1-Q2對(duì)預(yù)期改善有限；2）24年對(duì)于公司AI業(yè)務(wù)拓展預(yù)期較高，而近期企業(yè)級(jí)AI落地速度并未加速，公司AIACV訂單額對(duì)整體業(yè)績(jī)貢獻(xiàn)仍相對(duì)有限AI業(yè)務(wù)ACV訂單額：2.5億美元（2025.05）ServiceNowPalantir121526.6%-22.0%128.5%FY25Q1北美商業(yè)客戶達(dá)到432家，YoY+65%，核心增長(zhǎng)動(dòng)力為AIP平臺(tái)的推廣2025年股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)：1）G端客戶對(duì)公司產(chǎn)品采買仍然積極；2）AIP平臺(tái)拓展商業(yè)客戶進(jìn)展順利317.1%GenAI工具內(nèi)嵌于QuickBooks2025年股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)：1）業(yè)績(jī)出色：FY25Q3超預(yù)期，AI拉動(dòng)下業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)有所、TurboTax、Mailchimp、

加速；2）擁有龐大的財(cái)稅用戶數(shù)據(jù)稟賦，在TurboTax

Live、Quickbook

LiveIntuit111-22.3%-2.7%Credit

Karma等財(cái)稅工具等產(chǎn)品中融入AI功能提升報(bào)稅效率，并提升INTU利潤(rùn)率AIAgent

Joule內(nèi)嵌于公司各

2024-2025年股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)：1）轉(zhuǎn)云戰(zhàn)略：傳統(tǒng)ERP軟件業(yè)務(wù)SaaS化進(jìn)展順利；產(chǎn)品中

2）擁有龐大的ERP用戶數(shù)據(jù)稟賦，業(yè)務(wù)場(chǎng)景推廣JouleAgent助手邏輯順暢SAP10737.9%10.6%-45.8%-3.3%34.2%36.6%AI網(wǎng)絡(luò)安全AgentCharlotte

2024-2025年股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)：1）Falcon

Flex平臺(tái)拓客順利；2）AI安全AgentAI等

CharlotteAI有望成為增長(zhǎng)動(dòng)力CrowdStrikeSnowflake數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Cortex

AI、AI助

2025年股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)：1）FY26Q1、Q2業(yè)績(jī)超預(yù)期，營(yíng)收增長(zhǎng)加速；2）公司26手Snowflake

Intelligence目標(biāo)2025年底AI業(yè)務(wù)ARR達(dá)到1億美元2025年股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)：1）FY25Q1

用戶數(shù)、平均使用小時(shí)數(shù)均回到較高增速，游戲優(yōu)質(zhì)內(nèi)容豐富度提升為核心推動(dòng)力；2）25Q1推出3D

AI生成工具，AIUGC游戲平臺(tái)長(zhǎng)期邏輯仍在2024-2025年股價(jià)表現(xiàn)波動(dòng)：1）FY25Q1-Q2后Duolingo軟件MAU/DAU用戶數(shù)增速呈現(xiàn)波動(dòng)；2）AI功能Duolingo

Max滲透率在2024H2后穩(wěn)步提升，疊加AI對(duì)平臺(tái)課程創(chuàng)作效率提升，提升內(nèi)容豐富度。發(fā)布3DCubeAPI可實(shí)現(xiàn)AI3D資產(chǎn)創(chuàng)作Roblox17183.1%120.9%預(yù)計(jì)超過70萬(wàn)名DuolingoMax會(huì)員Duolingo19.5%-23.0%資料：Bloomberg，各公司財(cái)報(bào)、官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究

證券研究報(bào)告10注：股價(jià)、數(shù)據(jù)截至2025/09/19，F(xiàn)orward

PS均來(lái)自彭博一致預(yù)期1.3

AI應(yīng)用進(jìn)展：推薦系統(tǒng)、編程工具、AI

Chatbot?

科技巨頭AI三大主線：1）原有產(chǎn)品矩陣的推薦系統(tǒng)升級(jí)：向生成式推薦架構(gòu)邁進(jìn)；2）推出獨(dú)立應(yīng)用：微軟推出GitHub

Copilot、M365

Copilot，谷歌、亞馬遜均推出多個(gè)獨(dú)立AI應(yīng)用；3）將AI

Chatbot用于改進(jìn)產(chǎn)品形態(tài)，包括谷歌AI搜索、METAAI助手等，并開始利用廣告進(jìn)行商業(yè)化。AI芯片布局大模型及開發(fā)框架已推出的核心AI應(yīng)用現(xiàn)有業(yè)務(wù)生態(tài)協(xié)同大模型：OpenAI推出GPT系列模型，2023年3月推出GPT-4，24年9月推出GPT-o1，25年4月發(fā)布GPT-o3開發(fā)平臺(tái)：Azure

AIStudio，包括GPT系列獨(dú)家模型及第三方大模型云計(jì)算：Microsoft

Azure辦公軟件：Microsoft

365、Office操作系統(tǒng)：Windows辦公：推出Microsoft

365

Copilot，25Q2Copilot系列應(yīng)用已擁有超過1億月活。AI編程工具：GitHub

Copilot擁有2000萬(wàn)用戶。外購(gòu)：根據(jù)Omdia，24年購(gòu)買約48.5萬(wàn)張H100芯片微軟谷歌自研：2023年11月發(fā)布Maia100芯片編程與開發(fā)：GitHub、Visual

Studio瀏覽器：Edge搜索引擎：必應(yīng)集成ChatGPT搜索引擎：Bing外購(gòu)：根據(jù)Omdia，24年購(gòu)買約16.9萬(wàn)張H100；辦公：推出Duet

AI，定價(jià)30美元/月AI助手：25Q2，GeminiMAU超過4.5億，每日訪問請(qǐng)求相比Q1提升50%搜索：AI搜索功能AI

Overview，至25Q1已覆蓋15億用戶應(yīng)用：NotebookLM編程工具：Alphacode、Gemini

CLI等云計(jì)算：Google

Cloud辦公軟件：Workspace操作系統(tǒng)：安卓瀏覽器：Chrome搜索引擎：Google應(yīng)用矩陣：谷歌地圖、Youtube、Playstore、Gmail大模型：2023年12月推出首個(gè)多模態(tài)大模型Gemini，25年初陸續(xù)發(fā)布Gemini

2.5系列深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow（兩大主流框架之一）、JAX開發(fā)平臺(tái)：Vertex

AI自研：2016年推出第一代TPU，24年12月TPU

v6

Trilium已上線谷歌云，25年4月發(fā)布TPU

v7Ironwood通信：自研OCS通信系統(tǒng)，通信性能出色外購(gòu)：根據(jù)Omdia，2024年購(gòu)買約22.4萬(wàn)張H100芯片；計(jì)劃在25年底擁有130萬(wàn)塊GPU自研：2024年發(fā)布MTIAv2芯片，陸續(xù)應(yīng)用于推薦系統(tǒng)等的推理負(fù)載中，26年將應(yīng)用于訓(xùn)練及推理負(fù)載AI推薦系統(tǒng)升級(jí)：1）廣告推薦系統(tǒng)：25Q2系統(tǒng)更新拉動(dòng)INS/Facebook

廣告轉(zhuǎn)化率提升5%/3%；2）內(nèi)容推薦系統(tǒng)：25Q2拉動(dòng)INS/Facebook用戶使用時(shí)長(zhǎng)提升6%/5%；METAAI助手：月活用戶數(shù)為10億AI硬件：Rayban

META系列AI眼鏡大模型（開源）：2023年7月開源Llama2，2025年4月推出Llama4深度學(xué)習(xí)框架：Pytorch（兩大主流框架之一）社交應(yīng)用：Facebook、Instagram等元宇宙：旗下VR設(shè)備品牌Quest以及內(nèi)容平臺(tái)Meta電商：為電商運(yùn)營(yíng)提供一系列AI功能支持，以及導(dǎo)購(gòu)助手Rufus；生成式助手：面向企業(yè)的AmazonQ；25Q1端側(cè)AI

AgentAlexa+擁有超過10萬(wàn)用戶AI編程工具：Kiro廣告：輔助廣告內(nèi)容生成工具；AI實(shí)現(xiàn)廣告智能投放外購(gòu)：根據(jù)Omdia，2024年購(gòu)買約19.6萬(wàn)張H100自研：2020年推出Trainium，23年推出Trainium2，Rainier項(xiàng)目正構(gòu)建數(shù)十萬(wàn)卡Tranium2集群；Tranium3將于25年底發(fā)布自研大模型：2023年12月推出Titan系列AI模型大模型（Anthropic）：24年開始持續(xù)更新Claude3.5系列開發(fā)平臺(tái)：Bedrock

AI搭載自研及第三方模型云計(jì)算：AWS電商平臺(tái)：亞馬遜商城亞馬遜

證券研究報(bào)告

資料：Omdia，各公司財(cái)報(bào)，各公司法說(shuō)會(huì)，申萬(wàn)宏源研究11主要內(nèi)容1.

AI應(yīng)用總覽：商業(yè)化進(jìn)展加速推進(jìn)2.

AI廣告+C端應(yīng)用：推薦系統(tǒng)升級(jí)+C端應(yīng)用孵化3.

AI編程：最熱門的應(yīng)用落地方向之一4.

企業(yè)級(jí)AI：仍待大規(guī)模落地5.

內(nèi)容生產(chǎn)：AI視頻初步商業(yè)化，AI對(duì)教育、游戲內(nèi)容豐富化正在體現(xiàn)6.

國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用進(jìn)展7.

重點(diǎn)公司估值表122.1

AI廣告：業(yè)內(nèi)探索具備Scaling

Laws特征的推薦架構(gòu)?

傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)為多階段篩選、排序架構(gòu)，其建模難以高效處理全量用戶行為，須通過序列檢索、特征工程等方式對(duì)重要信息進(jìn)行加工，但這也同時(shí)也限制了模型Scaling的效果，處理信息的容量有限、效率相對(duì)低。?

過往推薦系統(tǒng)進(jìn)步通常沿著NLP領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)步演進(jìn)，LLM時(shí)代，各廠商均在2024年后大力探索將具備LLMScaling特性的模型嵌入至推薦系統(tǒng)各環(huán)節(jié)或構(gòu)建端到端的統(tǒng)一的生成式推薦架構(gòu)。圖：生成式推薦架構(gòu)為潛在的下一代推薦系統(tǒng)架構(gòu)范式用大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給幾百個(gè)物品打分做多樣性抽樣(比如MMR、DPP)、用規(guī)則打散相似物品、插入廣告和運(yùn)營(yíng)內(nèi)容，根據(jù)生態(tài)要求調(diào)整排序。用小規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給幾千個(gè)物品打分，

選出分?jǐn)?shù)最高的幾百篇。用多條通道，取回幾千個(gè)物品幾億物品幾千物品幾百物品幾十物品幾百物品傳統(tǒng)推薦架構(gòu)-DLRM召回粗排精排重排用戶界面物料桶傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)核心工作：特征工程推薦內(nèi)容/物品統(tǒng)一的生成式推薦架構(gòu)用戶界面物料桶資料：《OneRec:

Unifying

Retrieveand

Rank

withGenerative

Recommenderand

證券研究報(bào)告13Preference

Alignment》，GitHub@Wangshusen，申萬(wàn)宏源研究2.1

AI廣告：生成式推薦系統(tǒng)架構(gòu)研究持續(xù)推進(jìn)?

生成式推薦路線不同，但目標(biāo)均為探索更龐大數(shù)據(jù)量下，借助LLM底層技術(shù)理解用戶、提升數(shù)據(jù)處理容量：?

1）META、快手為代表的統(tǒng)一生成式架構(gòu)：

尤其META的GRs（HSTU，Hierarchical

SequentialTransduction

Units）在發(fā)布后已成為生成式推薦架構(gòu)的標(biāo)志性工作，摒棄了多階段的DLRM（深度學(xué)習(xí)推薦模型），形成統(tǒng)一的推薦架構(gòu)；?

2）字節(jié)HLLM為代表的分層式堆疊式架構(gòu)：利用LLM提取物品特征并建模用戶興趣，將預(yù)訓(xùn)練知識(shí)集成到推薦系統(tǒng)中，對(duì)DLRM賦能；?

3）美團(tuán)MTGR的混合式推薦：則基于HSTU方法對(duì)外賣場(chǎng)景進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)際上是前兩類架構(gòu)的結(jié)合。表：2024年開始互聯(lián)網(wǎng)大廠均在探索由DLRM向生成式推薦系統(tǒng)邁進(jìn)生成式推薦系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)公司重要成果發(fā)布時(shí)間架構(gòu)類型META快手GRs（HSTU）OneRECHLLM2024.022025.022024.092025.02基于類LLM的Transformer架構(gòu)，結(jié)合高效的FlashAttention算子實(shí)現(xiàn)自回歸內(nèi)容生成，已驗(yàn)證具備Scaling

Laws效應(yīng)。統(tǒng)一生成式架構(gòu)（替代DLRM）字節(jié)跳動(dòng)阿里巴巴通過離線生成高階特征實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)式升級(jí)，但是在迭代范式上過于復(fù)雜，通常需要多階段串行優(yōu)化，極大增加了推薦系統(tǒng)的迭代成本。分層堆疊式架構(gòu)（改進(jìn)DLRM）LUM針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)按用戶進(jìn)行壓縮，減少冗余計(jì)算，但是不嚴(yán)格按因果順序組織Token建模用戶完整的行為鏈，僅借助Transformer強(qiáng)大的編碼能力將Token編碼的結(jié)果直連曝光物品的CTR/CVR等任務(wù)的預(yù)估混合式架構(gòu)美團(tuán)MTGR2025.05

證券研究報(bào)告

資料：美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，申萬(wàn)宏源研究142.1

AI廣告：生成式推薦效率和算力消耗正相關(guān)，正向貢獻(xiàn)下拉動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大廠算力投入?

推薦系統(tǒng)已成為持續(xù)高速增長(zhǎng)的算力消耗單元，并為互聯(lián)網(wǎng)大廠貢獻(xiàn)正向收益。傳統(tǒng)DLRM在更龐大的數(shù)據(jù)量、更強(qiáng)的計(jì)算強(qiáng)度下推薦效率提升有限，生成式推薦架構(gòu)的Scaling

Laws已體現(xiàn)，推薦效率跟隨數(shù)據(jù)量、計(jì)算強(qiáng)度不斷提升，并將兌現(xiàn)在社交、短視頻等平臺(tái)的用戶使用時(shí)長(zhǎng)、廣告轉(zhuǎn)化率中。圖：字節(jié)跳動(dòng)HLLM具備數(shù)據(jù)、參數(shù)量的Scaling

Laws數(shù)據(jù)量Scaling

Laws圖：META

GRs通過HSTU方法實(shí)現(xiàn)Scaling

LawsGRs召回準(zhǔn)確度與計(jì)算強(qiáng)度的Scaling

Laws（HitRate@100召回指標(biāo)）GRs召回準(zhǔn)確度與計(jì)算強(qiáng)度的Scaling

Laws（HitRate@500召回指標(biāo)下）GRs排序準(zhǔn)確度與計(jì)算強(qiáng)度的Scaling

Laws（NE排序分?jǐn)?shù)指標(biāo)下）參數(shù)量Scaling

Laws資料：《Actions

SpeakLouder

thanWords:

Trillion-Parameter

SequentialTransducers

forGenerativeRecommendations》，《HLLM:EnhancingSequentialRecommendations

via

HierarchicalLargeLanguage

ModelsforItem

andUser

Modeling》，申萬(wàn)宏源研究

證券研究報(bào)告152.1

AI廣告：META兌現(xiàn)廣告轉(zhuǎn)化率+用戶使用時(shí)長(zhǎng)提升?

META業(yè)績(jī)逐步驗(yàn)證AI算力Capex投入→廣告收入效益提升路徑。推薦系統(tǒng)已推動(dòng)META應(yīng)用使用時(shí)長(zhǎng)每年提升6%~8%，帶來(lái)廣告供給增加。FY25Q1推出的GEM對(duì)廣告的轉(zhuǎn)化率帶來(lái)了5%的提升。表：以META為例，AI推薦系統(tǒng)已對(duì)其用戶使用時(shí)長(zhǎng)、廣告轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生明確正面影響財(cái)季AI推薦系統(tǒng)及AI應(yīng)用進(jìn)展AI會(huì)推薦大約15%的Facebook動(dòng)態(tài)內(nèi)容，以及略多于15%的

Instagram動(dòng)態(tài)內(nèi)容，這些內(nèi)容來(lái)自用戶不關(guān)注的人、群組或賬戶。我們預(yù)計(jì)到23年年底，這些數(shù)字將增加一倍以上。22Q2Facebook動(dòng)態(tài)消息中超過20%的內(nèi)容是由AI從用戶不關(guān)注的人群或帳戶推薦的。在整個(gè)Instagram上，這大約占您看到內(nèi)容的40%。自我們推出

Reels

以來(lái)，AI推薦已使Instagram用戶使用時(shí)間增加了24%以上。23Q123Q2我們的AI工作也提高了盈利能力。與上一季度相比，Reels在

Instagram上的盈利效率提高了30%以上，在Facebook上的盈利效率提高了40%以上。自從推出AI推薦以來(lái)，它們已經(jīng)推動(dòng)了平臺(tái)總使用時(shí)間增加7%。我們還部署了MetaLattice，這是一種新的模型架構(gòu)，可以學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)各種數(shù)據(jù)集和優(yōu)化目標(biāo)中的廣告效果。23Q323Q4僅今年一年，由于推薦改進(jìn)，我們使用戶在Facebook上花費(fèi)的時(shí)間就增加了7%，在Instagram上花費(fèi)的時(shí)間增加了6%。我們看到Reels和視頻整體持續(xù)增長(zhǎng)，因?yàn)樵诘谒募径?，所有視頻類型的每日觀看時(shí)間同比增長(zhǎng)超過25%，這得益于排名的持續(xù)改善。Facebook信息流中約30%的帖子是由我們的AI推薦系統(tǒng)提供的。Instagram上人們看到的50%以上的內(nèi)容都是AI推薦的。最近，我們一直在開發(fā)一種新的模型架構(gòu)，旨在為多種推薦產(chǎn)品提供支持。23年，我們開始部分驗(yàn)證該模型，使用它來(lái)支持

Facebook

Reels，部署該模型后，觀看時(shí)間增加了8%到10%。24Q124Q224Q324Q4在Facebook上，我們于6月在全球推出統(tǒng)一的視頻播放器和排名系統(tǒng)，看到了令人鼓舞的早期成果。METAAI助手MAU已經(jīng)達(dá)到5億月活用戶數(shù)；AI驅(qū)動(dòng)信息流和視頻推薦僅在今年就使Facebook上的用戶使用時(shí)間增加了

8%，Instagram上的用戶使用時(shí)間增加了6%。METAAI助手MAU已經(jīng)達(dá)到7億月活用戶數(shù)METAAI助手MAU已經(jīng)達(dá)到10億月活用戶數(shù)本季度推出了全新的生成式廣告推薦模型（GEM），在數(shù)千卡GPU上訓(xùn)練而來(lái)，今年初在

Facebook

Reels

上測(cè)試新的廣告推薦模型，廣告轉(zhuǎn)化率提升高達(dá)

5%。25Q1在過去的六個(gè)月里，我們推薦系統(tǒng)的改進(jìn)使用戶在

Facebook上的使用時(shí)間增加了

7%，在

Instagram

上增加了

6%，在

Threads

上增加了35%。1）廣告推薦系統(tǒng)：本季度系統(tǒng)更新拉動(dòng)INS/Facebook

廣告轉(zhuǎn)化率提升5%/3%；2）內(nèi)容推薦系統(tǒng)：本季度拉動(dòng)INS/Facebook用戶使用時(shí)長(zhǎng)提升6%/5%；3）META

AI助手月活用戶為10億，但公司仍預(yù)計(jì)GenAI業(yè)務(wù)不會(huì)在今年或明年成為重要收入驅(qū)動(dòng)力。25Q2

證券研究報(bào)告資料：META官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究16注：內(nèi)容均取自META季報(bào)公開法說(shuō)會(huì)表述，僅作翻譯后參考，具體以公司實(shí)際表述為準(zhǔn)2.1

AI廣告：Unity追隨AppLovin推出AI廣告投放平臺(tái)?

Unity近期股價(jià)表現(xiàn)良好，主要業(yè)績(jī)?cè)鏊俜崔D(zhuǎn)、廣告模型Vector遷移進(jìn)展＋效果較出色。公司在FY25Q1提前數(shù)周完成了舊有廣告網(wǎng)絡(luò)向Vector模型的遷移，F(xiàn)Y25Q1公司的Vector使應(yīng)用安裝量和應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買價(jià)值提升15%-20%。Vector平臺(tái)近期對(duì)廣告主ROAS提升幅度較好。?

相較AppLovin在23Q4開始發(fā)布的、較為成熟的Axon

2.0及后續(xù)迭代版本，除算法能力外，Unity仍有多方面需追趕：1）DSP平臺(tái)仍需補(bǔ)足：當(dāng)前仍較多依靠第三方DSP平臺(tái)，未能形成數(shù)據(jù)閉環(huán)、對(duì)客戶的議價(jià)能力提升等；2）歸因能力提升：需要打通全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)歸因，升級(jí)歸因能力。圖：Unity及AppLovin的廣告平臺(tái)鏈路對(duì)比廣告鏈路廣告主廣告主媒體/廣告發(fā)行商SSP-供給側(cè)平臺(tái)DSP-需求側(cè)平臺(tái)多款手游廣告庫(kù)存及廣告位數(shù)據(jù)AppLovin

DSP+AppDiscoveryAppLovinMax聚合平臺(tái)算法核心：Axon平臺(tái)歸因工具：Adjust（自有）IronSource

DSP+UnityUnity引擎

RuntimeLevelPlay聚合平臺(tái)第三方DSP算法核心：Vector平臺(tái)歸因工具：SKAN/Adjust集成

證券研究報(bào)告

資料：Unity財(cái)報(bào)，貝葉斯之美微信公眾號(hào)，申萬(wàn)宏源研究172.2

谷歌：近期進(jìn)展迅速，關(guān)注反壟斷裁定后AI應(yīng)用新舉措?

2025年以來(lái)谷歌搜索等產(chǎn)品全面邁向AI化。旗下AI

搜索功能、Gemini應(yīng)用用戶數(shù)快速提升，此外爆款A(yù)I圖片編輯模型Nano

Banana嵌入谷歌Gemini應(yīng)用，拉動(dòng)Gemini在9月中旬登頂蘋果APP

Store免費(fèi)應(yīng)用榜。?

2025年9月反壟斷裁定落地，關(guān)注谷歌依托安卓系統(tǒng)、Chrome瀏覽器、Gemini大模型可能推出的潛在新AI產(chǎn)品形態(tài)，將加速C端應(yīng)用進(jìn)展。圖：谷歌AI應(yīng)用進(jìn)展，AI搜索/ChatBot及視頻生成進(jìn)展順利類型產(chǎn)品2025年以來(lái)近況更新搜索-AI

Overview截至25Q2，AI搜索功能AIOverview

月活用戶已超過20億，F(xiàn)Y25Q1為15億。2025年7月在北美和印度MAU達(dá)到1億，2025年5月發(fā)布，在搜索框直接進(jìn)行AI對(duì)話，產(chǎn)品形式與Perplexity已十分相似??AI搜索-AI

ModeChatBot/AI搜索2025年7月MAU達(dá)到4.5億，每日訪問請(qǐng)求相比Q1增長(zhǎng)超50%，2025年3月，Gemini的日活用戶數(shù)超過3500萬(wàn)，24年9月僅為900萬(wàn)25年4月發(fā)布全新的開放協(xié)議——Agent2Agent（A2A），構(gòu)建AI

Agent之間的通信標(biāo)準(zhǔn)，獲得了超過50家合作伙伴的支持和貢獻(xiàn)。25年3月在Gemini

Live上推出AI視頻交互功能，可以實(shí)現(xiàn)識(shí)別手機(jī)屏幕、根據(jù)手機(jī)攝像機(jī)畫面提供AI識(shí)別等服務(wù)，實(shí)際上為通用多模態(tài)AIAgent

Project

Astra的雛形。???AIChatbot-GeminiA2A協(xié)議??AI應(yīng)用AIAgentProject

AstraProject

MarinerCodeAssist24年12月推出，基于瀏覽器的AI

Agent，可自主瀏覽網(wǎng)站并使用網(wǎng)站為用戶執(zhí)行任務(wù)25年4月更新Gemini

CodeAssist，基于Gemini大模型使其具備編程AI

Agent能力。????Workspace

AI助手FY25Q1：每月提供超過

20

億次

AI輔助，包括匯總

Gmail和優(yōu)化文檔。??陸續(xù)更新發(fā)布Gemini2.0、Gemini2.5系列模型；截至FY25Q1，谷歌旗下?lián)碛?/p>

5

億用戶的

15款產(chǎn)品現(xiàn)在都使用

Gemini

模型。Gemini模型-閉源Gemma模型-開源開源：25年4月發(fā)布開源的Gemma3模型；Gemma系列模型的下載量已超過1.4億次。??大模型視頻生成模型-Veo325年5月后，已生成超過7000萬(wàn)個(gè)視頻圖片編輯/生成模型-Nano

Banana25年9月發(fā)布，拉動(dòng)谷歌Gemini

在25年9月登頂蘋果AppStore排行榜??Vertex

AI平臺(tái)提供超過

200

個(gè)基礎(chǔ)模型；自25年年初以來(lái)，AI

Studio和

Gemini

API的活躍用戶增長(zhǎng)了200%以上。谷歌云平臺(tái)云計(jì)算硬件25年3月，谷歌擬以320億美元收購(gòu)多云安全平臺(tái)Wiz，并將加碼AI+網(wǎng)絡(luò)安全，與Gemini

AI技術(shù)相結(jié)合，???AI+云安全：收購(gòu)Wiz能夠檢測(cè)惡意軟件、確定威脅優(yōu)先級(jí)并加快調(diào)查工作流程。25年4月發(fā)布Ironwood，單Pods規(guī)?？蛇_(dá)到9216芯片，單芯片峰值計(jì)算性能為4614TFlops，參數(shù)性能相比TPUv5p提升近十倍。24年12月谷歌TPU

v6e實(shí)例已上線谷歌云TPU第七代-IronwoodTPUv6e

證券研究報(bào)告

資料：谷歌業(yè)績(jī)法說(shuō)會(huì)，谷歌官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究182.2

OpenAI/Anthropic:

大模型商業(yè)化加速，但方向分化?

OpenAI主要通過C端和B端

SaaS訂閱模式進(jìn)行商業(yè)化。根據(jù)海外科技媒體The

Information，OpenAI在25年8月年化收入已達(dá)到120億美元，主要來(lái)自C端訂閱（55億）、B端訂閱（36億）。?

Anthropic壓寶AI編程賽道，為其主要營(yíng)收。旗下大模型Claude

3.5/4.0系列歷次迭代均著重加強(qiáng)編程能力，根據(jù)The

Information，其API業(yè)務(wù)年化收入達(dá)到31億美元，其中14億來(lái)自編程工具Cursor和GitHubCopilot的調(diào)用收入，為主要營(yíng)收；其推出的編程工具Claude

Code在25年8月ARR達(dá)到4億美元。圖：OpenAI營(yíng)業(yè)收入預(yù)期圖：2025年8月OpenAI和Anthropic年化收入拆分(億美元)(億美元)OpenAI營(yíng)業(yè)收入OpenAIAnthropic2,50060504030201002,0001,5001,0005000C端用戶訂閱B端用戶訂閱API收入編程工具應(yīng)用收入202320242025E

2026E

2027E

2028E

2029E

2030E資料：The

Information，申萬(wàn)宏源研究

證券研究報(bào)告19注：營(yíng)收預(yù)期及營(yíng)收拆分均來(lái)自The

information主要內(nèi)容1.

AI應(yīng)用總覽：商業(yè)化進(jìn)展加速推進(jìn)2.

消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)AI：推薦系統(tǒng)升級(jí)+C端應(yīng)用孵化3.

AI編程：最熱門的應(yīng)用落地方向之一4.

企業(yè)級(jí)AI：仍待大規(guī)模落地5.

內(nèi)容生產(chǎn)：AI視頻初步商業(yè)化，AI對(duì)教育、游戲內(nèi)容豐富化正在體現(xiàn)6.

國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用進(jìn)展7.

重點(diǎn)公司估值表203.1

AI編程：PMF路徑已跑通，商業(yè)化進(jìn)展全面推進(jìn)?

AI編程的PMF（產(chǎn)品市場(chǎng)契合度）路徑已跑通，并通過SaaS模式實(shí)現(xiàn)付費(fèi)：1）大模型廠商提供API接口并孵化獨(dú)立AI編程工具：OpenAI

Codex、Anthropic

Claude

Code、谷歌

Gemini

CLI；2）基于大模型構(gòu)建AI編程工具：微軟、Anysphere等，主要工作在代碼庫(kù)感知、開發(fā)環(huán)境適配、工作流協(xié)調(diào)、UI設(shè)計(jì)等。表：主要AI編程助手已通過SaaS模式向用戶收費(fèi)公司產(chǎn)品ARR產(chǎn)品定價(jià)產(chǎn)品形態(tài)底層模型1）ChatGPT

Plus會(huì)員可直接調(diào)用Codex；2）GPT大模型：開放Codex系列模型的API接口API（Codex-mini-latest）：輸入：1.5美元/百萬(wàn)Tokens，輸出：6.0美元/百萬(wàn)TokensOpenAICodex-自研：GPT系列1）ClaudeCode編程工具2）Claude大模型：向其他AI編

自研：Claude系列程工具開放API接口專業(yè)版：20美元/月；Max

5x：100美元/月AnthropicClaudeCode

4億美元（2025.08）1）GeminiCLIAI工具2）Gemini大模型：向其他AI編

自研：Gemini系列程工具開放API接口GeminiCLI-Code

Assist提供大量免費(fèi)額度以獲客，超額度部分與大模型API價(jià)格一致谷歌-Pro版：10美元/月GitHubCopilot

4億美元（2024.11）商業(yè)版：19美元/月Pro+版：39美元/月獨(dú)立的AI編程工具，集成于VS

第三方：GPT系列,微軟Code環(huán)境中，模型可選Claude系列等專業(yè)版：20美元/月；商業(yè)版：40美元/月AnysphereCursor5億美元（2025.05）AI原生編輯器，代碼庫(kù)感知自研及第三方模型Winsurf（已被收購(gòu)）8200萬(wàn)美元（2025.06）Pro版：15美元/月企業(yè)版：60美元/月Cascade等AI編程協(xié)作工具第三方：Claude系列等CognitionReplitDevin-Devin2.0：20美元/月自主完成端到端開發(fā)任務(wù)-1.4億美元（2025.08）ReplitCore：20美元/月Teams：35美元/月云端原生AI編程助手，與云環(huán)境

第三方：Google適配度高

Gemini等GhostWriter

證券研究報(bào)告

資料：The

Information，各公司官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究213.1

AI編程：25年以來(lái)海外商業(yè)化進(jìn)度明顯加速?

AI編程工具ARR在2025年以來(lái)明顯加速，當(dāng)前年化收入總和或已超30億美元。微軟GitHub

Copilot在24年8月ARR已達(dá)到3億，25年4月達(dá)到1500萬(wàn)用戶、同比增長(zhǎng)4倍，25年7月達(dá)到2000萬(wàn)用戶。Cursor

ARR從25年年初的約1億美元快速提升至5月的5億，體現(xiàn)AI編程工具對(duì)編程效率提升的價(jià)值，相對(duì)其定價(jià)已具備性價(jià)比。?

國(guó)內(nèi)AI編程工具：國(guó)產(chǎn)大模型仍存在幻覺率較高等問題，使得編程工具整體能力弱于海外競(jìng)品，此外國(guó)內(nèi)用戶付費(fèi)意愿相對(duì)弱等因素影響下，商業(yè)化進(jìn)展相對(duì)滯后。圖：原生AI編程工具預(yù)計(jì)的市場(chǎng)份額及重要工具ARR圖：原生AI編程工具預(yù)計(jì)的市場(chǎng)份額及重要工具ARR(億美元)35(億美元)CursorARRAICoding原生工具ARR總和65432105302025年中行業(yè)總和ARR24年底-25年初行業(yè)總和ARR25預(yù)計(jì)約30億預(yù)計(jì)約10億GitHubCopilot

預(yù)計(jì)超10億GitHubCopilotCursor4億（2024.11）6400萬(wàn)（2024.11）203Cursor5億（2025.06）15Claude

CodeReplit4億（2025.08）2024年中ARR1.4億（2025.05）行業(yè)總和預(yù)計(jì)約5億10預(yù)計(jì)超1億（2025.08）CognitionLovable1GitHubCopilot

3億（2024.06）0.641億（2025.08）502024年11月2025年2月2025年4月2025年5月2024年中2024年底-2025年初2025年中

證券研究報(bào)告

資料：The

Information，Sacra，路透社，申萬(wàn)宏源研究223.2

AI編程競(jìng)爭(zhēng)：大模型之上，應(yīng)用環(huán)節(jié)價(jià)值量仍較大?

從競(jìng)爭(zhēng)來(lái)看，AI編程領(lǐng)域并非大模型廠商囊中之物，應(yīng)用層面仍有大量打磨空間，為應(yīng)用公司留下生存空間。?

1）大模型廠商精力聚焦于大模型編程能力提升，未必能同應(yīng)用公司一般不遺余力地打磨獨(dú)立的AI編程工具產(chǎn)品。2）應(yīng)用層面仍需完成代碼庫(kù)感知改進(jìn)、完善編輯器整合及流暢度優(yōu)化、UI設(shè)計(jì)用戶友好度優(yōu)化，實(shí)際上已具備獨(dú)立軟件產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)要素，有足夠空間通過網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)形成用戶粘性、數(shù)據(jù)飛輪等競(jìng)爭(zhēng)壁壘。表：AI編程應(yīng)用側(cè)公司在大模型之上體現(xiàn)價(jià)值核心工作重要性大模型層面的局限性應(yīng)用層面完成的改進(jìn)直接調(diào)用大模型時(shí)，模型并不知道整個(gè)項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、依賴關(guān)系和編碼規(guī)范。技術(shù)要素，具備技術(shù)壁壘，通過RAG-檢索增強(qiáng)生成，為索引整個(gè)庫(kù)和文檔的相關(guān)代碼，增強(qiáng)代碼生成的準(zhǔn)確性深度上下文構(gòu)建-代碼庫(kù)感知高大模型界面與代碼編輯器界面需切換跳轉(zhuǎn)，并不便捷直接構(gòu)建以AI為核心的代碼編輯器，將AI能力無(wú)縫集成到于每個(gè)編程操作中AI的工作流整合模型編排與定制產(chǎn)品化設(shè)計(jì)中中高單一模型可能在某些任務(wù)上快，在另一些任務(wù)上強(qiáng)，但成本高。形成輕量級(jí)自研+重量級(jí)市場(chǎng)前沿模型的組合，根據(jù)任務(wù)復(fù)雜性分配模型缺少專業(yè)的用戶界面、隱私控制和團(tuán)隊(duì)協(xié)作功能需要完成工具無(wú)縫遷移、企業(yè)級(jí)安全與隱私，以及包括UI設(shè)計(jì)在內(nèi)的軟件構(gòu)建

證券研究報(bào)告

資料：Cursor官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究233.2

Cursor：體現(xiàn)用戶交互、產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)、技術(shù)能力優(yōu)勢(shì)?

Cursor的優(yōu)勢(shì)在于：出色的編程工程思維、并不糾結(jié)于每項(xiàng)功能的性能達(dá)到最高，而是形成十分出色的整體編程協(xié)作閉環(huán)。1）用戶交互設(shè)計(jì)上：完全嵌入VS

Code開發(fā)環(huán)境；AI進(jìn)行備份同步開發(fā)、驗(yàn)證后再引入結(jié)果；2）技術(shù)優(yōu)化能力上：多模型路由效率、RAG代碼理解能力、開發(fā)鏈路優(yōu)化能力有優(yōu)勢(shì)。?

Cursor啟示：PMF路徑已跑通的AI應(yīng)用，已進(jìn)入產(chǎn)品定位、形態(tài)設(shè)計(jì)、流程優(yōu)化等更深入的產(chǎn)品環(huán)節(jié)，產(chǎn)品形態(tài)正走向分化，領(lǐng)先產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、數(shù)據(jù)飛輪壁壘已經(jīng)在逐步構(gòu)建。表：Cursor在用戶交互等產(chǎn)品設(shè)計(jì)、功能上實(shí)現(xiàn)較為出色用戶體驗(yàn)核心技術(shù)架構(gòu)Cursor核心特點(diǎn)深度集成編輯器核心功能：支持原生VS

Code不具備的特性（如Tab補(bǔ)全、快速編輯）完全控制UI定制（側(cè)邊欄、面板）普通AI編程工具/插件潛在缺點(diǎn)局限于API范圍內(nèi)工作：VSCode分支架構(gòu)無(wú)法深度進(jìn)程編輯器核心功能受VSCode更新影響較大獨(dú)立于用戶主項(xiàng)目之外AI進(jìn)行備份開發(fā)：隱藏Electron窗口復(fù)制項(xiàng)目環(huán)境，AI修改先通過編譯器/linter測(cè)試、自動(dòng)錯(cuò)誤修正循環(huán)。影子工作區(qū)驗(yàn)證多模型智能路由無(wú)內(nèi)置驗(yàn)證，依賴用戶手動(dòng)測(cè)試單一模型或多模型間協(xié)同效果不佳未來(lái)可能升級(jí)為內(nèi)核級(jí)文件系統(tǒng)代理三級(jí)模型協(xié)同、并有效實(shí)現(xiàn)優(yōu)化：頂級(jí)模型（Claude/GPT4等）處理復(fù)雜任務(wù)，但單價(jià)高Fast

Apply模型（70B

Llama）：代碼重構(gòu)、快速修改自研模型Copilot++：代碼優(yōu)化補(bǔ)全Tree-sitter智能拆分代碼（保留語(yǔ)義單元）：向量化存儲(chǔ)與跨文件搜索、動(dòng)態(tài)構(gòu)建上下文窗口、多層緩存優(yōu)化效率代碼拆分效果較弱和AI工具對(duì)用戶代碼庫(kù)的理解程度不足RAG語(yǔ)義檢索智能資源管理（按需啟停影子環(huán)境）全鏈路性能優(yōu)化MCP協(xié)議連接外部數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)庫(kù)/文檔）、預(yù)測(cè)性預(yù)加載與

對(duì)整體編程鏈路的性能優(yōu)化可能不足預(yù)熱、多級(jí)緩存體系

證券研究報(bào)告

資料：Cursor官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究243.3

AI編程空間：具備想象力，終極形態(tài)或?yàn)閁GC應(yīng)用程序?

AI編程工具或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)類比內(nèi)容創(chuàng)作的平臺(tái)。相比YouTube-UGC視頻，抖音由短視頻工具形成短視頻內(nèi)容平臺(tái)，都是內(nèi)容工具的延伸，編程工具-自主開發(fā)應(yīng)用程序，編程將平民化，由Prompt完成應(yīng)用搭建。?

以Anthropic為代表的大模型廠商專注編程能力升級(jí)，將編程視為通向AGI的未來(lái)方向，即從底層編程開始起向上搭建，編程助手即為軟件定制化的初級(jí)形態(tài)，形態(tài)上最終可成為每個(gè)人量身訂做軟件的UGC應(yīng)用程序平臺(tái)。圖：AI對(duì)于編程領(lǐng)域的應(yīng)用，終極形態(tài)或?yàn)闃?gòu)建UGC應(yīng)用程序匯編語(yǔ)言C/C++Python???編程難度高開發(fā)群體小應(yīng)用程序PGC開發(fā)模式?

編程語(yǔ)言向高級(jí)語(yǔ)言演進(jìn)，底層封裝更完整，編程編程語(yǔ)言簡(jiǎn)化難度下降，擴(kuò)大開發(fā)者群體?應(yīng)用程序較少??編程框架、函數(shù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)編程單元的復(fù)用，無(wú)代碼/低代碼平臺(tái)進(jìn)一步形成編程可視化、模塊化降低編程難度，擴(kuò)大開發(fā)者群體框架/庫(kù)無(wú)代碼/低代碼平臺(tái)無(wú)代碼/低代碼平臺(tái)AI提供代碼生成、代碼檢查、代碼解釋等生產(chǎn)力職能，將編程的PCG效率大幅提升，開發(fā)者的Idea→應(yīng)用程序路徑縮短，帶來(lái)應(yīng)用豐富化AI助手AI編程工具（當(dāng)前階段）AI原生編輯器???編程難度低開發(fā)群體大應(yīng)用程序UGC開發(fā)模式低級(jí)編程智能體?

AI可獨(dú)立完成復(fù)雜代碼撰寫，從Idea→應(yīng)用程序?qū)幊讨R(shí)的要求下降至低水平，應(yīng)用程序開發(fā)從PGC轉(zhuǎn)變?yōu)閁GC，用戶開發(fā)自己需要的應(yīng)用程序AIAgent（遠(yuǎn)期設(shè)想）高級(jí)獨(dú)立編程智能體?應(yīng)用程序豐富

證券研究報(bào)告

資料：申萬(wàn)宏源研究25主要內(nèi)容1.

AI應(yīng)用總覽：商業(yè)化進(jìn)展加速推進(jìn)2.

消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)AI：推薦系統(tǒng)升級(jí)+C端應(yīng)用孵化3.

AI編程：最熱門的應(yīng)用落地方向之一4.

企業(yè)級(jí)AI：仍待大規(guī)模落地5.

內(nèi)容生產(chǎn)：AI視頻初步商業(yè)化，AI對(duì)教育、游戲內(nèi)容豐富化正在體現(xiàn)6.

國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用進(jìn)展7.

重點(diǎn)公司估值表264.1

企業(yè)級(jí)AI：仍待商業(yè)化密集落地，關(guān)注定制AI平臺(tái)爆發(fā)?

相較龐大的企業(yè)級(jí)軟件市場(chǎng)，AI應(yīng)用商業(yè)化的滲透率仍十分低。進(jìn)展較慢的原因：1）前期準(zhǔn)備工作長(zhǎng)，需要完成數(shù)據(jù)整形清洗、工作流集成等。2）AI在企業(yè)側(cè)落地的ROI暫時(shí)較難衡量，企業(yè)仍在觀望AI提效效果。?

定制化AI平臺(tái)或成為核心的企業(yè)級(jí)AI落地方式。主要：1）AI系統(tǒng)集成需定制化，企業(yè)工作流程、業(yè)務(wù)內(nèi)容差異巨大，AI結(jié)合需要因地制宜；2）AI能力發(fā)揮與企業(yè)私域數(shù)據(jù)融合深度正相關(guān)。圖：企業(yè)級(jí)AI核心公司商業(yè)化進(jìn)展梳理公司代表性產(chǎn)品或平臺(tái)GenAI產(chǎn)品訂單或ARRAI產(chǎn)品形態(tài)微軟Microsoft365Copilot

預(yù)計(jì)為10億美元級(jí)別ACV訂單額：2.5億美元標(biāo)準(zhǔn)化軟件，直接應(yīng)用于Office系列產(chǎn)品中定制化平臺(tái)-基于IT，囊括數(shù)百項(xiàng)AI功能可供企業(yè)進(jìn)行定制化選擇ServiceNowCohereGleanServiceNowProPlus（2025.05）North平臺(tái)、Command模型集定制化平臺(tái)-基于企業(yè)大模型，提供的應(yīng)用包括文本生成、檢索等ARR：1億美元（2025.05）GleanAgent、ARR：1億美元（2025.01）GenAI功能集成于AIP平臺(tái)中GenAI功能集成于ERP流程中ARR：1億美元（2025.05）定制化平臺(tái)-基于企業(yè)級(jí)檢索GleanSearch定制化平臺(tái)-基于數(shù)據(jù)分析，偏向企業(yè)的AI操作系統(tǒng)PalantirSAPAIPJouleAI助手等Agentforce平臺(tái)定制化平臺(tái)-基于ERP軟件的AI功能工具包半定制化Agent平臺(tái)-基于CRM軟件，主要功能包括AI客服

AgentSalesforce

證券研究報(bào)告

資料：各公司官網(wǎng)，The

Information，申萬(wàn)宏源研究274.1

企業(yè)級(jí)AI：部署復(fù)雜度高，海外大規(guī)模落地或在2026年?

相比傳統(tǒng)軟件落地，部署企業(yè)級(jí)AI的前期準(zhǔn)備工作十分龐雜：1）數(shù)據(jù)整形難度高：傳統(tǒng)軟件僅依托于類型較為單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，AI需要依靠非結(jié)構(gòu)化、多類型數(shù)據(jù)，其清洗和數(shù)據(jù)庫(kù)搭建任務(wù)繁雜；2）AI與工作流結(jié)合、安全合規(guī)要求高；?

海外企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)加速落地時(shí)間點(diǎn)或在26H1。1）自24H2開始搭建的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)項(xiàng)目即將密集落地，將具備示范、借鑒意義；2）ServiceNow指引26年AI

ACV訂單總額達(dá)到10億美元，相對(duì)25年5月的2.5億將明顯加速，代表行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀公司的積極指引。表：企業(yè)級(jí)AI項(xiàng)目落地準(zhǔn)備工作時(shí)長(zhǎng)通常在6-18個(gè)月層次預(yù)計(jì)需要時(shí)長(zhǎng)主要工作存在的瓶頸建立AI治理與MLOps流程，設(shè)定監(jiān)控

缺乏對(duì)于AI應(yīng)用較為有效的業(yè)務(wù)KPI跟蹤制度，業(yè)務(wù)監(jiān)控優(yōu)化1-3月與評(píng)估機(jī)制量化AI功能的ROI合規(guī)、安全3-6月3-6月構(gòu)建AI平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)安全等包括數(shù)據(jù)安全等需要完成較多工作系統(tǒng)集成有難度，AI平臺(tái)與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)（ERP、CRM）接口之間的對(duì)接和調(diào)整耗時(shí)較長(zhǎng)；企業(yè)缺少相關(guān)人才實(shí)現(xiàn)AI落地任務(wù)拆分及AI化，篩選、驗(yàn)證目標(biāo)流程AI化效果，進(jìn)行正式平臺(tái)部署AI與業(yè)務(wù)流程結(jié)合耗時(shí)較長(zhǎng)，企業(yè)私域數(shù)據(jù)形式繁雜+非結(jié)構(gòu)化，建立數(shù)據(jù)治理框架，數(shù)據(jù)整合與清洗

企業(yè)內(nèi)部跨部門數(shù)據(jù)協(xié)同、數(shù)據(jù)整合和清洗工作量較大數(shù)據(jù)治理3-9月

證券研究報(bào)告資料：Axis

Intelligence，申萬(wàn)宏源研究28注：部分步驟可并行，總時(shí)長(zhǎng)并非直接相加4.1

企業(yè)級(jí)AI：競(jìng)爭(zhēng)壁壘來(lái)自于數(shù)據(jù)、行業(yè)Know-how積累?

競(jìng)爭(zhēng)壁壘來(lái)自于客戶數(shù)據(jù)的獲取能力、行業(yè)Know

how能力。AI時(shí)代軟件公司與企業(yè)客戶數(shù)據(jù)綁定關(guān)系更深，軟件公司需能夠獲得企業(yè)深度數(shù)據(jù)授權(quán)以構(gòu)建有效的AI產(chǎn)品能力，且一旦開始接受某家公司構(gòu)建的AI平臺(tái)以及類似檢索服務(wù)，遷移成本將大幅提升。同時(shí)要求軟件公司對(duì)企業(yè)客戶的行業(yè)特性具備較深的認(rèn)知。?

看好三大定制化/半定制化軟件方向：1）數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)庫(kù)：Palantir、Snowflake等；2）ITSM：ServiceNow；3）ERP：SAP

等。表：企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)融入內(nèi)部工作流的前期工作重要性凸顯公司主要方向企業(yè)級(jí)AI領(lǐng)域的關(guān)鍵工作及積累?

稟賦：多年為企業(yè)定制化構(gòu)建IT平臺(tái)積累的ITSM、HR流程語(yǔ)料及業(yè)務(wù)理解；?

工作：在企業(yè)客戶原有IT平臺(tái)上直接集成AI功能，嵌入工作流ServiceNow

基于企業(yè)IT平臺(tái)，理解用戶工作流行業(yè)Knowhow能力：為客戶定制化構(gòu)建AI?

稟賦：多年為國(guó)防、制造、能源客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、治理、安全服務(wù)基于企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，理解用戶工PalantirGlean作流+數(shù)據(jù)整形?

工作：AIP平臺(tái)完成企業(yè)客戶數(shù)據(jù)深度整形并實(shí)現(xiàn)AI功能基于企業(yè)內(nèi)部檢索引擎，理解用戶工?

工作：接入企業(yè)客戶的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行整形，并實(shí)現(xiàn)定制化企業(yè)級(jí)作流+知識(shí)圖譜

檢索能力數(shù)字化平臺(tái)能力：數(shù)據(jù)清洗整形等基于企業(yè)定制模型平臺(tái)，理解用戶工?

工作：針對(duì)企業(yè)工作內(nèi)容、數(shù)據(jù)內(nèi)容定制企業(yè)本地化模型，并CohereSAP作流提供衍生的AI應(yīng)用服務(wù)?

稟賦：擁有ERP領(lǐng)域多年積累的客戶，具備業(yè)務(wù)理解能力且財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù)為企業(yè)運(yùn)營(yíng)中核心數(shù)據(jù)，擁有較大的AI應(yīng)用落地潛力?

工作：在企業(yè)客戶原有ERP平臺(tái)上集成AI功能，嵌入工作流基于企業(yè)ERP平臺(tái)，理解用戶工作流大模型能力且財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為企業(yè)核心基于標(biāo)準(zhǔn)化軟件CRM平臺(tái)，擁有較

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稟賦：多年為企業(yè)提供CRM軟件積累了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)Salesforce為龐大的CRM數(shù)據(jù)?

工作：針對(duì)企業(yè)各自的CRM工作流推出適用的客服Agent

證券研究報(bào)告

資料：各公司官網(wǎng)，申萬(wàn)宏源研究294.2

ServiceNow：借助AI由ITSM向更多領(lǐng)域拓展?

公司指引26年AI訂單將達(dá)到25Q1的四倍，對(duì)后續(xù)AI落地樂觀。ServiceNow在25Q1的AI

ACV訂單額已達(dá)到2.5億美元，公司指引26年將達(dá)到10億，將迎來(lái)AI訂單的加速增長(zhǎng)期，?

AI將模糊企業(yè)級(jí)軟件各領(lǐng)域之間的邊界，