逐鹿人工智能下半场,AI应用商业化起量!基金经理最新观点

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2025月08月10日

(原标题:逐鹿人工智能下半场,AI应用商业化起量!基金经理最新观点)

逐鹿人工智能下半场,AI应用商业化起量!基金经理最新观点
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今年以来,AI正在进入从算力投入到云服务消耗、再到商业化收入,最终回到算力再投入的良性循环,而AI应用的起量正是推动这一飞轮效应的关键。

7月31日,国务院常务会议审议通过了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,提出要深入实施“人工智能+”行动,大力推进人工智能规模化商业化应用,充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势,推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合,形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。

多位受访基金经理认为,虽然算力是AI产业里面景气度先行方向,但今年开始,AI将进入商业化闭环新阶段,海内外众多AI应用加速起量,带动token调用量爆发增长,核心产品ARR斜率走陡,AI正逐渐进入到下半场的应用爆发阶段。

AI应用商业化起量起规模

在多位基金经理看来,今年是AI应用商业化开始起量、起规模的关键一年。

海外方面,靠AI编程发力的Cursor成为历史上最快达到5亿美元ARR(年度经常性收入)的公司,Anthropic的ARR也在短短半年内从去年底的10亿美元飙升至近40亿美元,同时,OpenAI今年的年化收入已经突破100亿美元,相较去年增长近80%,Google的token(文本处理的最小单元)日均调用量达到16万亿,较去年同期增长了50倍。

国内方面,快手可灵在推出10个月后(即今年3月)ARR已突破1亿美元,今年4月和5月的月度付费金额均超过1亿元人民币;同时,截至5月底,字节豆包大模型日均token使用量超过16.4万亿,环比4月底增长3.7万亿,较2024年5月刚发布时增长超137倍。

汇添富移动互联的基金经理沈若雨表示,和投资者以往的观感不同,尽管没有看到爆款应用,但AI功能正在渗透进每个人的日常工作生活中,其中一个表征来自于token数量的爆发式增长,这其实代表了AI用户的实际使用量正在飞速增长,随着Deepseek降低单位算力成本,AI应用持续落地,各类Agent应用数量快速增长、token数量持续增长。

德邦基金的基金经理陆阳认为,从今年开始,AI应用的行情已经不再由事件催化为主要线索,而是更加聚焦商业化的实际进展。

“近期,很多美股AI应用公司开始不断上修由AI驱动带来的业绩预期,包括教育、广告、编程等。一级市场的情况也同样如此,不管是头部明星公司,还是仅有数人的小团队,非常多的AI创新型产品公司都开始出现爆发式增长。对于很多公司来说,寻找用户的核心痛点、迭代出更符合用户需求的产品才是关键。对国内公司来说,近期密集的产品发布和商业化畅想,我们相信他们也正在步入正确的道路上,市场也应当给予商业化体量和弹性有更好的定价甚至溢价。”陆阳向券商中国记者表示。

华泰柏瑞基金研究部进一步指出,在商业化落地方面,AI应用正聚焦B端(企业级)和C端(消费者级)的双轨赋能:

B端场景以AI智能体为核心,实现降本增效和收入增长,例如在营销、办公和教育领域优化客户洞察、内容创作和决策支持,2025年全球AI工具在代码生成和客服机器人等领域的应用率已超25%,可量化ROI(投资回报率)推动企业支出向AI倾斜;

C端则通过硬件集成和多模态体验重塑用户体验,如AI虚拟陪伴和智慧终端,但当前变现较弱主要受免费模型竞争和宏观环境影响。目前阶段,短期有GPT5、国内AI应用政策支持等催化,可关注B端环节的AI智能体方向和C端环节的多模态相关方向。

智能体从概念演进到核心入口

在众多AI应用方向中,AI Agent(智能体)是人机交互的重要入口和热点方向。

8月8日,OpenAI发布其最新AI大模型GPT-5系列,GPT-5不仅是一种更强的语言模型,它还展示了agentic编程、工具调用和系统级问题解决能力的跃迁,AI Agent功能得到强化。在此之前,7月18日,OpenAI刚刚发布全新ChatGPT Agent,可以自动利用多种工具进行规划,完成包括自动浏览用户日历、生成可编辑PPT、运行代码等复杂任务。

此外,8月6日,360集团创始人周鸿�t在第十三届互联网安全大会演讲中,将2025年称为“智能体元年”,并认为智能体会成为AI技术应用的主角。周鸿�t提到,当前,智能体只是开始,下一步就是演变成智能体蜂群、集群;一个公司开始可能会有若干智能体,后面数量增多就会有智能体部门,进而会改变个体工作方式与价值创造模式,改变企业的组织运营模式,最终重塑运营逻辑。

“其实,AI智能体的概念最早可以追溯到2023年,当时的智能体还停留在代理型工具的阶段,然后到了2024年,大模型技术快速渗透,智能体逐渐具备了推理-记忆-行动的基础能力,进入2025年,智能体则开始进入产业渗透阶段,实现垂直深耕和规模化落地。”上海一位科技风格基金经理向券商中国记者回顾了AI智能体过去三年的演变。

他认为,在移动互联网时代,用户通过各类APP满足不同垂类场景的需求,高MAU(月活跃人数)的APP制定推送机制并借此向内容生产者收取服务费;到了Agent时代,APP弱化为硬件的后台服务提供方,Agent可以通过语义理解直接调用底层API,代替APP掌握内容分发的权力。AI Agent有望成为新的互联网核心,催生手机厂商和互联网厂商的入口争夺。

为了掌握流量入口和内容分发变现权力,近期,手机厂商和互联网厂商均在抢滩AI Agent,比如荣耀与智谱、苹果与阿里合作,将手机品牌的庞大用户基数与互联网厂商的海量用户数据结合,帮助双方更好地把握C端应用机会。

陆阳也表示,在AI应用中更看好AI Agent和多模态方向,因为其商业化前景更为清晰。多智能体协同架构,一定程度上推动了AI产品从“提供建议”向“创造价值”跃迁,推动人机协作从“工具使用”转向“智能体架构设计”,AI正从“对话工具”进化为“数字助理”。这一转变不仅提升了AI在复杂场景中的实用性,也为企业服务、个人生产力提升等广泛领域打开了巨大的商业化空间。

端侧创新或为下一轮增长引擎

相比软件应用端的爆发,AI端侧(手机、PC、眼镜、玩具、智能家居等)的进展则相对缓慢。

摩根科技前沿灵活配置混合的基金经理李德辉认为,AI已经发展两年,算力一直是市场投资主线,市场一直期待下游应用起来,例如C端爆款产品、人工智能的硬件等,目前AI应用不显性,没有C端爆款产品、没有AI硬件突破,目前看商业化略慢。

中信成长动力混合基金经理李品科表示,AI相关的应用端,如苹果链和智能驾驶仍处于低位,市场对于贸易战的担忧带来果链的极低估值,但是AI端侧的发展仍在持续,时间是AI发展的朋友。

“市场可能还在等待iPhone17系列的发布,AI升级对芯片、主板、散热、续航及声学等方面均有更高要求,有望带动多个产业链环节迎来升级;此外,以手机为载体的硬件终端毕竟仍然需要手持并查看屏幕信息,交互较为不便,AR/MR产品设备搭载摄像头等多种传感器,可实现素材实时获取,有望成为多模态AI终端的更优选,我们也非常关注这方面的投资机会。”上述科技风格基金经理表示。

平安基金的基金经理黄维表示,往后看,端侧AI是他非常关注的领域,智能眼镜、智能玩具和智能家居等是重要载体,目前产品成熟度还有提升空间,但硬件迭代速度很快,可能明后年就能看到较为明显的改善,端侧创新是新一轮科技周期的重要催化剂。

中欧数字经济的基金经理冯炉丹也特别提到了智能眼镜的投资价值,认为其未来有望重构整个眼镜行业。目前,眼镜产业大部分利润率是被终端零售商拿到的,智能眼镜的逻辑是通过“加量不加价”重构原有产业链,降低终端利润率的同时,把眼镜的体验和重量做得更好。2024年,智能眼镜行业的销量是300万台,预计2027年实现1亿台,对应1000亿元的市场空间,增量弹性集中在主芯片和中小ODM。

“AI正逐渐进入到下半场的应用爆发阶段,大模型平权时代,更需要应用公司有好的产品经理打破需求的边界,以及工程师解决连接现实的问题,好AI公司的能力边界从科学家领域向发明家+工程师领域转移。”华安先进制造的基金经理熊哲颖认为,“我们认为,AI应用的发展正在进入中国优势区域:将AI嵌入场景,以及产品化的能力。”

责编:杨喻程

排版:刘�B宇
校对:陶谦

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保险有温度,人保护你周全_2024年城轨建设行业的市场发展现状及重点企业情况 2024年4月25日 来源:互联网 1033 65 城轨建设,即城市轨道交通建设,是指在城市内部或城市之间建设的一种集中交通方式,通过铁轨和列车来进行运输的交通系统。它以铁路作为基础设施,通过地下、地面或高架的形式进行运行。通常包括地铁、轻轨、有轨电车等多种形式。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 城轨建设,即城市轨道交通建设,是指在城市内部或城市之间建设的一种集中交通方式,通过铁轨和列车来进行运输的交通系统。它以铁路作为基础设施,通过地下、地面或高架的形式进行运行。通常包括地铁、轻轨、有轨电车等多种形式。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 城轨建设具有多种优点,如运行安全、速度快捷、公害较小、建设费用不高、建设工期短等。然而,它也存在一些缺点,如在城市中心或住宅小区运行时可能会引起乘客的心理恐惧,不能与其他交通设施进行换乘,以及在与其他高架交通设施交叉时需要设立高架结构等。 为了加强城轨交通的建设管理,促进其健康发展,政府出台了一系列政策,包括坚持量力而行、有序发展的方针,确保城轨交通建设与城市经济发展水平相适应等。同时,对于申报发展地铁或轻轨的城市,也设定了相应的基本条件,如地方财政一般预算收入、国内生产总值、城区人口以及规划线路的客流规模等。 根据中研普华产业研究院发布的分析 城轨建设行业的产业链上下游结构 在上游,产业链主要包括原材料及零部件的供应商。这些原材料和零部件是城轨建设的基础,包括钢材、铝材、防水材料、防震材料、车轮车轴、转向架、永磁牵引电机、电线电缆、直流高速开关、轨道板等。这些材料的供应和质量直接影响到城轨建设的质量和安全性。 中游则主要是城轨建设的核心环节,包括铁路高端装备制造、城市轨道装备制造以及整车制造等。这个环节需要强大的制造能力和深厚的技术研发实力,以满足不同客户的需求。此外,城轨建设的中游还涉及到设计咨询、工程建设等领域,这些都是确保城轨建设顺利进行的关键环节。 下游则是城轨建设的运营和维保环节。运营公司负责城轨的日常运营和管理,而维保公司则提供定期的维护和紧急修理服务,确保城轨的正常运行。此外,下游还包括与城轨建设相关的增值服务领域,如广告、零售等。 城轨建设行业的市场发展现状 近年来我国城市轨道交通的建设速度显著加快。在2024年,中国计划启动36条轨道交通线路的建设,其中包括地铁、轻轨等不同类型的轨道交通。这一数字表明,城市轨道交通正在成为城市基础设施建设的重点之一。 从投资规模来看,城轨建设行业的投资额度也在逐年增长。2023年中国城市轨道交通建设规划总投资达到8.5万亿元,尽管当时已累计完成投资仅为3.2万亿元,但巨大的资金缺口也反映了该行业的投资潜力和发展空间。另外,在广东省,仅2024年就安排了总投资8.1万亿元的省重点项目,其中包含了多个铁路及城轨项目。 随着科技的进步和创新,城轨建设行业也在不断引入新技术和新材料,提高建设效率和质量。例如,数字化、智能化等技术在城轨建设中的应用越来越广泛,为行业的发展注入了新的动力。 中国中铁作为中国轨道交通行业的领军企业之一,中国中铁在城轨建设领域具有深厚的实力和经验。该公司参与了众多国内外重大城轨项目的建设,展示了其卓越的技术能力和项目管理水平。 中国铁建同样在城轨建设领域具有重要地位的中国铁建,凭借其强大的技术团队和丰富的项目经验,为城市的轨道交通发展做出了重要贡献。 中国中车作为轨道交通装备制造的龙头企业,中国中车在城轨车辆制造方面具有显著优势。其产品质量和技术水平在国内外均享有盛誉,为城轨建设提供了可靠的车辆保障。 中国建筑、中国交建、中国电建等:这些大型综合性建设企业也在城轨建设领域发挥着重要作用,凭借其强大的资金实力和技术实力,为城市的轨道交通发展提供了有力支持。 这些重点企业在城轨建设行业中扮演着举足轻重的角色,他们不仅推动着行业的发展和进步,也为城市的轨道交通建设贡献着智慧和力量。随着城轨建设行业的不断发展,这些企业将继续发挥重要作用,为城市的轨道交通事业做出更大的贡献。 了解更多本行业研究分析详见中研普华产业研究院。同时, 中研普华产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS ...
2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型_人保护你周全,人保有温度

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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...