【新智元導讀】2025年，AI像空氣一樣無孔不入，可我們卻越來越不敢呼吸。一份跨越全美的民調戳破了科技繁榮的假象：在高效的背面，是藍領的倒計時和白領的盲目。當「跑贏對手」不再重要，我們該如何守住身為人的最後那份解釋權？過去20年，那些影響深遠的技術，電視，電腦，網際網路，智慧型手機都指向同樣的結局：被驚嘆，被接納，被依賴，直到如同呼吸一般理所當然。但這一套邏輯，放在AI身上卻行不通了。它在極短的時間裡滲透進我們的生活，可始終沒贏得我們的信任。美國公眾對AI重要性的判斷。多數人將AI視為與智慧型手機相當的重要技術，而非蒸汽機、電力等「文明級」基礎設施。AI在人們的認知裡，既不像網際網路，也不像智慧型手機，反倒像一種新型的社交媒體——高效，粘人，以及......威脅。美國公眾對不同技術整體社會影響的淨評價對比。AI的整體好感度明顯低於網際網路與智慧型手機，更接近社交媒體人們從對技術的狂熱中抽身，第一次認真地審視這位「新朋友」：我們真的要把未來，全盤託付給AI嗎？先用，再理解：AI正在變成新的「黑盒中介」很多人都用AI，但真正懂它的人，遠比想像的少。這並不是某些科技公司的年度總結，而是來自Searchlight Institute的一份全國性民調。比起模型性能，調查者更關心一些實際的問題：當AI真正進入生活，人們如何看待它？為什麼感到不安？調查結果很扎心：接近一半的受訪者認為，像ChatGPT這樣的工具只是在「翻資料庫」，或者是照著某種預設的指令碼回答。工具與公司之間的認知斷開。ChatGPT家喻戶曉，但仍有四成以上的人從未聽說過OpenAI；像Anthropic這種處於核心技術圈的公司，八成以上的人完全沒聽過。美國公眾對主要科技公司的認知對比。與Google、Amazon等傳統科技公司相比，AI公司仍處在大規模「認知空白」中。先使用，再理解，這是一種十分危險的「邏輯倒置」。當我們把查證、篩選、總結這些環節交給AI，卻並不清楚它如何運作、依據什麼做判斷、又在受誰影響時，權力的天平已經悄悄傾斜。報告中有一個細節：AI正在成為一種新的「資訊中介」。越來越多的人不再直接觸碰原始資訊，而是習慣於先看一眼由模型生成的摘要、排序和解釋。這意味著，無論是公共議題還是健康資訊，在我們看到之前，其實已經被AI 「加工」過了。當這種過濾成為一種潛移默化的習慣，問題就不僅是資訊來源準不準確，而是——我們看到的，是真實的世界，還是AI編造出的世界？同一項技術，不同的生存直覺在調查中，白領群體對AI的接納度更高。他們熟練地將其接入寫作、整理與分析的流程。對他們而言，AI是生產力的加速器，是效率的延伸。但在服務業與體力勞動者的視野裡，看法完全相反。超過一半的服務業從業者認為，AI終將取代他們當下的生計。他們從不糾結模型的好壞，也不關心版本的更迭，他們只在意——這個系統，是在幫我，還是在瞄準我。這恰恰是這份調查最殘酷的地方。AI製造的分裂，從來不是會不會用，而是身處不同位置時的生存直覺。對白領來說，AI替他們承擔著瑣碎且低風險的雜務；但對服務業者而言，AI會侵佔那些標準化的、可複製的、容易被資料衡量的勞動。美國AI使用者的主要使用場景。當前AI更多被用於資訊獲取、文字處理等認知型任務，而非直接介入現實生產勞動。同一項技術，一邊看到的是效率提升，一邊看到的卻是失業倒計時。美國公眾對AI與工作的關係判斷。這種擔憂，並不只存在於某個行業。大多數的美國人相信AI會取代工作，而不是補充工作。這種恐懼也並非平均分佈。在調查中，醫生、電工、維修工人對「被取代」的擔憂明顯更低。因為他們深知，真實的物理世界充滿了模糊的情境與未知的現場，這是目前的演算法難以踏足的禁區。在那些關乎生死的瞬間，人類無法將「道德責任」轉嫁給一段程式碼。AI可以處理海量的資料，卻無法做出「該不該」的抉擇；它能給出精準的建議，卻無法為最終的後果負責。在這條無形的裂縫之上，AI不僅是進步的象徵，它更像一面照妖鏡，冷冷地照出了職業與階層之間，那份本就不對等的風險承擔。2025的轉向：速度，不再是最高價值在「該怎麼辦」這件事上，人們的態度出奇地一致。超過三分之二的受訪者認為，政府目前對AI的監管實在太少了。這不是要求公司按下暫停鍵，更不是要封殺技術本身，而是一種明確的價值取向：AI可以繼續發展，但前提是，它必須被測試、被約束、被追責。真正耐人尋味的，是那道關於「速度與安全」的選擇題。當「監管可能導致在國際競爭中落後」這個尖銳的籌碼被擺上桌面時，大多數受訪者依然沒有動搖。相比於「不受限制地領跑」，他們更願意接受一個雖然更慢、但更安全的版本。這是一次極其清晰的敘事反轉。長期以來，技術進步總被包裝成一場不能停下的軍備競賽——慢一步就會被超越，猶豫一下就會被淘汰。但在AI這件事上，普通人開始意識到：贏得比賽的獎勵，與失敗後要承擔的後果，往往並不是同一群人。在涉及國際競爭的前提下，美國公眾仍明顯傾向於優先制定AI的安全與隱私規則。如果勝利的代價是工作的動盪、隱私的暴露，判斷權的讓渡，那麼即便技術指標遙遙領先，這種勝利也無法讓人感到安寧。美國公眾對AI風險的主要擔憂及監管優先順序。多數關注集中在就業、隱私與資訊秩序等現實層面。調查中還有一個更極端的假設：在「完全不受監管的AI」與「乾脆禁止發展」之間，多數人並沒有投給前者，甚至陷入了長久的遲疑。這種遲疑本身就是一種表態。公眾不再迷信「技術越快越好」，他們正在權衡風險是否已經逼近了個人生活的底線。不是所有決定，都該交給演算法在這份調查裡，人們表現出的並不是盲目排斥。相反，大家對AI的認知相當清醒。它確實更高效、更快，也更擅長處理那些規則明確的事務。但當問題開始變得模糊，當後果需要被具體的某個人承擔，當判斷牽涉到複雜的價值取捨時，信任並沒有盲目地向技術傾斜。這也是為什麼，在「道德」、「複雜決策」與「透明度」這些維度上，人類依然被視為不可替代。AI可以給出看似完美的答案，但它並不生活在答案帶來的後果裡。所謂的防線，也不是要阻擋技術的浪潮，而是要守住判斷的權力，責任的鏈條，以及對錯誤最起碼的承擔。當資訊開始被演算法過濾，當工作被系統重構，當越來越多的決策發生在我們看不見的「中間層」，人類真正需要保護的，是那份對世界的解釋權：誰有權做決定，誰又必須為這個決定負責。這也讓2025年顯得格外不同。在這一年，人們開始停下來問：在AI走得更遠之前，我們有沒有把那道屬於人的邊界，畫得足夠清楚。 (新智元)

將OpenAI比作一座正在建造的房屋或許並不貼切——因為沒人能確定這座“建築”究竟用什麼材料支撐。但可以肯定的是，這是一項燒錢到令人咋舌的工程。據報導，OpenAI正以7500億美元估值尋求新一輪融資，金額高達數百億美元，其中亞馬遜計畫投資100億美元（編者註：亞馬遜作為科技巨頭，此次押注凸顯其對AI基礎設施的長期看好）。公司正瘋狂投入算力，在為AI晶片供電的資料中心澆築混凝土。OpenAI表示，必須繼續堆砌這座由模型與應用組成的“金字塔”——目前已有超8億使用者依賴其服務。OpenAI首席執行長薩姆·奧特曼（Sam Altman）。圖片來源：Kyle Grillot/Bloomberg via Getty Images但如此高昂的成本，既讓人驚嘆，也引發深切憂慮。業界觀察者形容OpenAI的擴張如同帝國大廈拔地而起，預算增速甚至比建築物本身更快（編者註：真實的帝國大廈按今日價格計算僅耗資約7億美元，且未超預算）。一些懷疑論者直言，這整片“建築群”或許只是一座傲慢的紀念碑，隨時可能轟然倒塌。我的觀點是：若將OpenAI視為一座房屋，它尚處於建設初期——但沒人知道地基究竟牢靠與否。其計畫固然雄心勃勃，目標直指前所未有的高度。但這究竟是紙牌搭成的危樓？還是搖搖欲墜的木柱小屋？抑或堅固的混凝土大廈？核心問題在於：無論最終形態如何，它能否承受已壓在肩頭的重量？專家觀點分化這種不確定性讓我採訪的專家們意見分歧。科技分析師羅布·恩德爾（Rob Enderle）表示，希望看到OpenAI能建立在更穩固的基礎上。“如果他們在基礎方面有更強的根基，我會感覺更放心，”他告訴我，特別強調需要讓產品足夠可信，以促進企業客戶的採用。他補充說，OpenAI在方向上曾一度“偏離軌道”，並指出自2023年11月首席執行長薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）短暫被解職後復職以來，公司原有的獨立安全和倫理監督結構已被邊緣化。他認為，如今OpenAI試圖同時與所有人競爭；被動應對競爭對手而不是執行清晰的路線圖；在沒有明確優先順序的情況下大量支出。正如《財富》雜誌本周深度報導所披露，OpenAI首席執行長薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）兩周前在公司內部拉響“紅色警報”，部分原因在於他意識到公司可能因試圖同時推進過多項目而分散精力。該報導剖析了OpenAI“紅色警報”的背景、方式和內容，還解釋了為何奧爾特曼警告公司要做好面對“艱難氛圍”和經濟逆風的準備，原因是Google和OpenAI競爭加劇。奧爾特曼正試圖激勵團隊在未來幾周內重新聚焦OpenAI的核心ChatGPT產品。但據恩德爾說，這些都是非常被動的，缺乏足夠的戰略性。針對該公司持續發佈新產品——從新AI模型和新圖像生成模型，到網頁瀏覽器、ChatGPT內建購物功能，再到本周剛推出的應用生態系統——同時推進大規模“星際之門”資料中心建設，恩德爾將OpenAI比作網景（Netscape）等網際網路公司，指出這些公司致富過快，失去了戰略紀律。“他們跑得太快，真正關注方向的時間不多，”他說道。然而，其他人強烈不同意這種觀點。Futurum Research創始人兼首席執行長丹尼爾·紐曼（Daniel Newman）告訴我，擔心OpenAI的房屋會倒塌，忽略了大局。“這是一個跨越數十年的超級周期，”他說道，將公司當前AI階段比作Netflix的DVD郵寄時代——這是隨後真正範式轉變的前奏。從未滿足需求和長期價值創造的角度來看，紐曼認為OpenAI在算力方面的巨額投資是理性的，而不是魯莽的。“我認為OpenAI今天擁有的是高品質的、未來三維模擬和建築效果圖，”紐曼說道。他補充說，真正的問題是OpenAI能否獲得足夠的市場份額來建造它設想的豪宅。“我認為OpenAI的真正目標是成為超級規模企業，”紐曼說道。“他們將擁有基礎設施、應用程式、資料、工作流程、智能工具——人們將從OpenAI購買他們現在從其他地方獲得的一切。這是一個非常雄心勃勃的目標。不能說它會成功。但如果成功了，這些數字是有意義的。”粘性難題：是膠水還是釘子？支撐“房屋”的關鍵是什麼？最後，我與高德納諮詢公司首席分析師阿倫·錢德拉塞卡蘭（Arun Chandrasekaran）交流時，他對我“房屋”的比喻笑了笑，雖試圖迴避，但仍願探討OpenAI的基礎是否紮實。“他們發展極快，還做出了任何同等規模公司都未曾許下的巨額承諾，”他坦言，“這本質上是一場風險投資，戰略本身就伴隨風險。”在他看來，一切取決於OpenAI產品的“粘性”——即模型層與應用層能否讓使用者難以離開。“關鍵在於客戶的轉換成本，以及其他因素能否讓增長按預期實現，”他說，“這是一家高增長公司，但市場預期其增速必須比現在更快。期望值非常高。”“粘性？”我追問，“像膠水？還是像釘子？那些支撐房屋的要素？”他笑了：“沒錯——就是膠水。你說的粘性，我說的膠水。”（財富Fortune）

AI大神卡帕西引爆程式設計師焦慮潮：程式設計職業遭遇“9級地震”，人類正在淪為AI的副駕駛？“作為一名程式設計師，我從未感到如此落後。”卡帕西今天在社交平台上的發言瞬間刷屏（不到1天，已經近500萬圍觀）。這位AI領域標誌性人物坦言，程式設計職業正在被徹底重構。他描述道，程式設計師的直接程式碼貢獻越來越稀疏。如今他感覺自己本可以強大10倍。卡帕西列出了一長串需要掌握的新概念：智能體、子智能體、提示詞、上下文、記憶、模式、權限、工具、外掛、技能、鉤子……卡帕西坦言，程式設計職業正在經歷一場“9級地震”。這位OpenAI前創始人、在特斯拉領導AI部門的大神級人物，突然發現自己“前所未有地落後”。“如果我能夠恰當地串聯起過去一年中出現的技術，我的能力本可以增強10倍，”卡帕西寫道，“但如果不能抓住這次升級機會，那絕對是一個技能問題。”在AI工具迅速發展的今天，純粹的技術知識和深度專業能力已不能保證行業領先地位。新的技術堆疊不再是關於理解Transformer架構或編寫優雅演算法。程式設計的本質正在發生深刻變化：從編寫確定性的程式碼，轉向協調一群無人能完全控制的隨機系統。卡帕西列舉了15個在18個月前甚至不存在的新程式設計“基元”：智能體、子智能體、提示詞、上下文、記憶、模式、權限、工具、外掛、技能、鉤子、MCP、LSP、斜槓命令、工作流、IDE整合。這些概念每一個都在以周為單位演化，程式設計師需要建立全新的心智模型來應對這個充滿不確定性的新世界。傳統工程提供的是確定性系統——編寫程式碼，它就嚴格按編寫的內容執行。而現在，程式設計師需要管理“本質上是隨機、易錯、難以理解且不斷變化” 的實體。卡帕西將其比喻為“沒有說明書的外星工具”。整個行業都在即時反向工程這些能力，文件總是過時，三個月前的最佳實踐現在可能已經錯誤。“卡帕西在年底前給整個網際網路帶來了一場存在主義焦慮症，”一位Google員工在轉發時寫道。輝達大神總結道：“2024年：AI是副駕駛；2025年後：人類是副駕駛。Copilot正成為一種新的工程技能。”離開駕駛員座位並不容易，我們必須學會以AI的方式思考，適應陌生的“外星”工作流程。幫助AI，就是幫助我們自己。但也有開發者持樂觀態度：“這是多年來成為開發者最有趣的時刻。AI工具尚不完美，模式仍在形成，有真正的實驗空間。挽起袖子，開始建造吧。”這位開發者補充說，地震正在進一步拓展可能性邊界。關於這個新抽象層最好的消息是：傳統工程技能比以往任何時候都更有價值，而不是貶值。早期在CI/CD、測試、文件和程式碼審查上投入的開發者，在使用AI工具方面最為成功。這些“無聊”的基礎設施成了加速器。它們將智能體從混亂生成器轉變為生產力倍增器。真正的機會在於學習在不同高度上工作。開發者不再需要逐行鍵入語法，而是審查實現、捕捉邊界情況，並在幾小時內完成過去需要數天的功能開發。這確實令人興奮。學習曲線確實存在。理解如何提供上下文、迭代計畫並快速審查AI生成的程式碼需要實踐，但這是可以通過實踐學習的。“人類成為AI副駕駛”的觀念正在技術圈蔓延。這種角色轉換標誌著程式設計工作本質的根本性變革。面對這個新抽象層，傳統工程技能實際上變得更加重要。它們幫助我們最大程度減少交付低品質程式碼的可能性。已經投資於CI/CD、測試、文件和程式碼審查的開發者在使用AI工具方面最為成功。這些“枯燥”的基礎成為了加速器。真正的機會在於學習在不同的高度工作，從輸入語法轉向審查實現、捕獲邊界情況，並在數小時內完成過去需要數天的工作。面對卡帕西描述的程式設計職業“9級地震”，開發者應該如何應對？學習如何提供上下文、迭代計畫並快速審查AI生成的程式碼需要實踐，但這可以通過實際操作掌握——建構小工具、審查所有內容，通過重複培養直覺。當我們將AI的速度與工程判斷力結合時，倍增潛力是真實的。我們不是在取代程式設計技能，而是終於能夠將精力集中在有趣的問題上，同時將繁瑣的部分委託出去。地震已經發生，餘震成為新常態。卡帕西的警示提醒整個行業：要麼挽起袖子跟上，要麼被迅速拋在後面。這位AI先驅的“落後感”並非弱點展示，而是行業劇變的明確訊號。程式設計職業的重構已在進行中，新的抽象層正在形成，而每個人都在尋找掌握這個“外星工具”的方法。地震之後，餘震成為新常態。在程式設計這個曾經被確定性統治的領域，隨機性、不可預測性和持續變化正成為日常。 (三次方AIRX)

2025年12月20日，法國最大通訊社法新社發佈報導《中國AI開源模型以高性價比悄然打入美國市場》，其中引述中國人民大學重陽金融研究院院長、全球領導力學院院長王文觀點：“中國開源模型價格低廉，甚至免費，而且效果很好”。該觀點在全球科技與政策圈廣泛傳播，美國《巴倫周刊》、新加坡《海峽時報》、法國France 24、沙烏地阿拉伯《阿拉伯新聞》、印度《今日傳播》、越南《勞動報》等六國15家頂級媒體密集轉引。以下為相關報導情況：12月20日，法新社發佈題為《中美AI競賽中，中國技術悄然打入美國市場》的報導，開篇即拋出一個震撼案例：一位美國企業家因將底層模型切換至阿里巴巴千問，實現每年節省40萬美元。文章指出中國開放模型的全球使用率已從2024年底的1.2%飆升至2025年8月的近30%。中國的主流模型以實際表現證明，開源路徑完全可以兼具高性能與低成本，從而改寫了技術選擇的遊戲規則。文章重點提及了王文的觀點：“中國的開源模型價格低廉，在某些情況下甚至是免費的，而且效果很好。”來自美國、法國、新加坡、沙烏地阿拉伯、印度、越南六國的15家核心媒體轉引這一觀點。《巴倫周刊》（Barron’s）、美國線上（AOL）、雅虎財經（Yahoo Finance）、《商業時代》（New Business Age）等面向歐美精英階層的主流財經與資訊平台迅速轉引。新加坡《海峽時報》（The Straits Times），印度《今日傳播》、《印度時報》、《歐亞時報》，法國國際新聞台（France 24），阿拉伯世界頗具影響力的《阿拉伯新聞》（Arab News）亦跟進轉載，將討論推及更廣闊的歐亞大陸。▲部分報導截圖如上這是2025年中國人民大學重陽金融研究院（人大重陽）在AI領域面向國際輿論場的又一次有力發聲。早在2025年年初，當DeepSeek在全球科技市場引發震動，人大重陽就已開始聚焦其全球影響，迅速啟動相關專題研究。2月23日，在人大重陽承辦的通州·全球發展論壇（2025年春季）“DeepSeek中國人工智慧、跳躍式發展與全球2050目標”主題研討會上，首份DeepSeek高校智庫評估報告《大跳躍：美國智庫、媒體與行業論DeepSeek中國人工智慧》（該報告論文版發佈於核心期刊《智庫理論與實踐》2025年3月第10卷第2期，作者係人大重陽院長王文、副研究員申宇婧、助理研究員金臻）一經發佈，隨即引發熱烈反響。▲2025年2月23日，通州·全球發展論壇（2025年春季）“DeepSeek中國人工智慧、跳躍式發展與全球2050目標”主題研討會在中國人民大學召開報告建議，應該客觀冷靜看待中國AI的發展階段與競爭格局，在制度建設、人才培養、企業創新等各個層面，以長期主義推動中國AI可持續發展，踐行“科技為民、科技惠民”理念，在積極參與人工智慧國際治理的同時，要守住AI發展紅線，警惕技術發展失控危機，引發40余家中外媒體轉引報導。▲報告封面如上3月1日，人大重陽宏觀研究部副主任、副研究員申宇婧在“長安街知事”微信公眾號發表文章呼籲變革AI實力評價標準，批判單純堆砌參數的“冷冰冰”路徑，力主中國“降本、增效、協同、普惠”的發展哲學，將DeepSeek的普及定義為一場深刻的社會革命。11月5日，在第八屆虹橋國際經濟論壇上，王文受邀做客央視新聞直播間，以“AI上進博，未來科技有多炸”為主題，解讀在全球科技競爭加劇的前提下，創新與合作如何雙向發力：“以人工智慧為代表的新一代工業革命，中國走在了世界最前沿，中國通過一代、兩代、三代人的不懈努力，有了科技自信的資本……而進博會提供了很好的平台，讓這些真正摸得到、感知的到、享受的到的智能產品惠及到每一個普通人。”▲部分報導截圖如上11月，王文與澳門科技大學博雅學院助理教授張夢晨在學術期刊《理論建設》2025年第6期發表論文《AI時代的全球領導力重塑：範式演化、政治哲學轉向與中國路徑》。系統闡釋了AI時代全球領導力正從“控制型”霸權向“共建型”範式演化，剖析美國“領導力赤字”，並為中國提出融合頂層設計、技術自主、數字外交與“數字命運共同體”建構的完整行動路徑。 (人大重陽)

國產AI大戰或加速步入下一階段。中金公司援引市場資料顯示，國內豆包App日活躍使用者數（DAU）已突破1億大關。該機構認為，豆包目前的使用者規模、留存率、增速、DAU與MAU的比率，均說明其DAU邁向更高門檻的確定性強，甚至有望實現對Chatbot形態的產品使用者近乎全量的覆蓋；而競爭對手們無論是基於對產品的理解、定位還是投入，都很難影響這一路徑。而根據研究機構Quest Mobile發佈的《2025下半年AI應用互動革新與生態落地報告》，截至最新統計周期（12月8日至12月14日），豆包周活躍使用者數在全市場AI原生App中亦居榜首，達1.55億，實現了斷崖式領先。DeepSeek、元寶分別位居第二、第三，周活躍分別為8156萬、2084萬；螞蟻阿福、千問周活躍使用者量則分別為1025萬、872萬。豆包使用者數目增長的背後是大模型呼叫量的跨越式爆發。在前不久的火山引擎原動力大會上，火山引擎總裁譚待透露，豆包大模型日均使用量（Tokens）超過50兆，自發佈以來增長417倍。對此，中金公司如此強調：“國內所謂‘Chatbot入口之爭’似乎已然意義不大。”儘管如此，國內網際網路大廠所佈局的AI入口形態確各不相同：12月1日，字節跳動豆包團隊發佈豆包手機助手技術預覽版——一款通過深度系統合作而實現的AI手機；阿里將千問APP視作“超級入口”，並致力於接入高德地圖等生態場景；騰訊則是將元寶深度融入微信APP，其活躍程度甚至一度引發“評論區的元寶互動是小編輪班扮演還是AI”的爭議。基於上述背景，仍有眾多機構強調未來AI入口之爭的不確定性，如華源證券指出，AI入口競爭後續會持續演繹，手機端側、超級APP和垂直AI平台將從不同維度持續推進AI Agent入口使用者層面的教育和圈定，同時通過不同方式完成應用層生態的連接和統一。中泰證券最新研報則表示，越來越多的AI應用場景正被解鎖。AI會放大應用的價值空間，從效果工具走向勞動力服務市場，市場空間有望大幅提升。更多的專業門檻高、流程複雜、服務屬性強的場景不會被大模型廠商穿透。投資層面上，該機構判斷，基礎大模型廠商仍在加速卷能力天花板，對算力的需求持續旺盛，且伴隨AI應用的快速落地，更多的推理算力需求也隨之而生，隨著宏觀經濟好轉、AI應用落地以及人員調整與人效提升，電腦類股的基本面有望加速向好。 (科創板日報)

經歷三年的軍備競賽，大模型行業迎來了資本價值兌現的關鍵節點。12月19日，北京智譜華章科技股份有限公司（下稱“智譜”）正式披露招股書，向港交所IPO發起衝擊。不到48小時，上海稀宇科技有限公司（下稱“MiniMax”）同樣向港交所披露了招股書。更早之前，這兩家AI獨角獸相繼通過了港交所聆訊。如此密集的資本動作，瞬間將“誰將是AI大模型第一股”的懸念拉滿。值得關注的是，二者雖然目標一致，但走出了截然不同的發展路徑。智譜以B端、G端服務為核心；MiniMax以C端訂閱為支柱，深耕全球化使用者市場。兩種路徑的背後，是技術理念、商業邏輯與估值邏輯的全方位碰撞。一直以來，商業化的效率之爭都是行業的比拚重點，一定程度上決定了大模型企業的估值和想像力。當大模型行業從技術探索邁入商業化深水區，這場資本市場的爭奪，更像是一場商業路徑可行性的測試。另一個變化在於，AI大模型賽道已從兩年前的群雄逐鹿，逐步聚焦到少數具備核心競爭力的頭部玩家。頭部玩家投入逐年增大，爭奪資本市場的關注與資源，就是爭奪市場話語權，也是為接下來的擴張收集彈藥。壓力和動力總是結伴而行。成功上市只是第一步，更關鍵的是後續資本故事的支撐，而這些都考驗著這兩家初出茅廬的創業公司。這場角逐的結局，遠不止誰先上市這麼簡單，它更將回答一系列關乎行業未來的核心問題。爭奪“AI大模型第一股”，高增長敘事下的盈利挑戰自2024年下半年起，關於大模型行業“AI六小虎”上市的傳聞有很多。有實力的企業業務佈局的速度明顯加快，一些明爭暗搶浮出水面。進入2025年，作為目前國內達到40億美元估值的大模型公司，智譜和MiniMax動作最快。4月，智譜在北京證監局完成輔導備案；6月，MiniMax被爆出最早今年在港股上市。如今，48小時內先後遞交招股書，智譜與MiniMax這場“AI大模型第一股”之爭可謂是針尖對麥芒。對每個衝刺IPO的企業而言，財務基本面是叩響資本市場大門的第一道門檻，也成了市場審視企業表現健康與否的第一步。翻看智譜和MiniMax的財報會發現，這是兩家商業化路徑截然不同的大模型。前者是典型的B端服務路徑，後者則是C端驅動的路線。“清華系”的智譜發佈全國首個千億參數大模型GLM-130B，也將自身的商業基調定位為MaaS，強調模型即服務，形成了“開源+API付費”的商業閉環。招股書顯示，2022年至2024年，智譜營收分別為5740萬元、1.25億元和3.12億元，年均複合增長率超130%；2025年上半年營收進一步增至1.91億元，較上年同期的4490萬元同比激增325.39%。圖源智譜AI招股書收入的擴張，伴隨商業模式的定調。從業務構成來看，其收入主要來自企業級API呼叫、行業解決方案及算力租賃服務，其中面向B端的模型呼叫與企業服務是核心支柱。2022年至2024年，這一類股營收佔比分別為95.5%、90.4%、84.5%，2025年上半年佔比降至84.8%。毛利率層面，2022年至2024年，智譜的毛利率分別是54.6%、64.6%、56.3%，2025年上半年毛利率為50%。與智譜走B端路線不同，MiniMax則走出了一條C端驅動的全球化變現路徑。MiniMax收入主要來自訂閱服務、基於token的應用內購買、線上行銷服務及企業級API服務。2023年至2024年，MiniMax營收從350萬美元增長至3050萬美元，同比增幅高達782%；2025年前三季度營收進一步增至5340萬美元，同比增長174.7%。實際上，MiniMax的商業化更像是網際網路產品的邏輯。其中，AI原生產品是MiniMax的營收支柱。2024年，AI陪伴應用Talkie收入佔比近64%，開放平台及企業服務佔比約29%，視訊生成模型海螺AI佔比7.7%；到2025年前三季度，海螺AI收入佔比提升至33%，與Talkie共同成為營收雙支柱，二者合計貢獻超60%收入。圖源MiniMax招股書AI應用的火熱也擴大了MiniMax的使用者規模。截至2025年9月30日，MiniMax AI原生產品矩陣平均月活使用者達2760萬，累計使用者超2.12億，覆蓋全球超200個國家及地區，海外市場收入貢獻佔比超70%。隨著使用者增長和業務規模擴大，MiniMax毛利率明顯改善，由2023年的-24.7%升至2024年的12.2%，並進一步升至截至2025年9月30日止九個月的23.3%。智譜和MiniMax的共性在於，過去三年雖然營收在不斷增長，但虧損也與之平行，尚未看到規模化盈利拐點。招股書顯示，2022年至2024年，智譜經調整淨虧損分別是9741.7萬元、6.21億元、24.66億元。2025年上半年經調整淨虧損17.52億元。智譜虧損的核心原因在於研發與算力投入。根據招股書，2022年、2023年、2024年智譜研發投入分別為8440萬元、5.29億元、22億元，2025年上半年研發投入為15.9億元，累計研發投入約44億元。同期，MiniMax淨虧損分別為7370萬美元、2.69億美元、4.65億美元。2025年前三季度為5.12億美元。MiniMax的虧損同樣源於研發與基礎設施投入。截至2025年第三季度，MiniMax累計研發開支約4.5億美元（約31.6億元人民幣）。值得一提的是，告別前期產品的流量邏輯，進入2025年MiniMax成本控製成效顯著，2025年前三季度銷售及行銷開支同比下降26%。若剔除金融負債公允價值虧損等因素，MiniMax經調整淨虧損在2025年前三季度為1.86億美元，與2024年同期的1.7億美元基本持平，虧損呈現縮小趨勢。在資本市場，智譜和MiniMax的財務表現直觀反映出了行業的共同難題——高增長、高投入、高虧損。想要贏得“AI大模型第一股”的角逐賽，賺錢仍是要緊事。通往AGI，智譜和MiniMax走出兩條路如果說財務資料是商業模式的量化表達，那麼技術路線選擇則反映了兩家公司根本理念的差異。通往AGI的路上，二者的基因各異。智譜從創立開始就有著濃厚的科研基因。清華系創業班底、KEG知識工程實驗室、計算系……某種程度上，智譜由清華大學技術成果轉化而來。智譜CEO張鵬2002年加入KEG實驗室，並主導研發了科技情報平台AMiner——這被視為智譜AI的技術雛形。這樣的配置之下，智譜贏在了技術起跑線上。當別人還在因ChatGPT的出現奮力研發大模型時，智譜已經手握GLM架構，研發出千億級大模型。在後續的智能體競爭中，智譜也率先推出了AutoGLM 2.0智能體。張鵬也多次強調，AGI的核心是底層架構的突破，智譜原創性提出基於自回歸填空的通用預訓練範式GLM。與GPT的單向注意力架構形成差異，這種原生架構的自主性，是企業長期競爭力的核心。智譜具備清華基因，MiniMax則與商湯基因密不可分。除了創始人閆俊傑曾是商湯科技副總裁外，MiniMax早期聯合創始人周彧聰、贠燁禕均曾在商湯科技任職。這個思路之下，既技術，又商業的路線伴隨MiniMax創業的三年。技術上，和多數AI大模型企業先做語言大模型，再做語音和視覺不同，MiniMax從一開始就決定了做多模態模型，是中國最早推出MoE模型的團隊之一。這種多模態自研讓MiniMax從一開始就圍繞AI Agent和互動體驗做技術積累，也直接服務於其全球化產品戰略。閆俊傑曾判斷，國內初期付費意願較低，大廠競爭激烈，因此MiniMax一開始就瞄準了海外市場。在閆俊傑看來，AI公司的核心產品不是聊天介面，而是模型本身。這背後，透露著MiniMax的技術理念——技術的價值最終要通過使用者體驗來驗證。無論是海螺AI的互動設計，還是星野的個性化體驗，都是相同的產品開發邏輯。圖源海螺AI官網團隊基因和技術路線決定了，智譜和MiniMax是同一賽道的兩種路徑。前者選擇單點突破，死磕基座模型；後者則選擇多點開花，佈局全模態產品。當然，隨著大模型行業競爭逐漸進入白熱化，單一路徑並不可靠。從行業格局來看，弗若斯特沙利文的資料顯示，按2024年收入計，智譜的收入在中國獨立通用大模型開發商中排名第一，但市場份額也只佔6.6%。市場高度分散、機會大的同時，頭部玩家想要長期佔據優勢位置並不容易。本質上，當兩家公司都走到資本市場的門前，路線便沒有孰優孰劣之分。智譜的基座模型技術壁壘高，B端客戶黏性強，但商業化節奏較慢；MiniMax的全模態產品迭代快，C端使用者增長迅速，但技術自主性相對較弱，受上游算力和底層技術的影響更大。時至今日，圍繞同一技術理念，走出差異化，並找到與之對應的商業邏輯更重要。誰會更受資本市場青睞？今年以來，DeepSeek的火爆開啟了行業新一輪的淘汰賽。尤其是巨頭憑藉強勢的資源和產品入局，讓初創企業的競賽點發生變化。大模型企業告別資本狂熱的追捧，迎來資本的苛刻審判，“AI六小虎”的IPO競速賽也隨之展開。上市窗口期已經打開，誰先打開資本市場的門，誰就有機會走到第一梯隊。如今，智譜與MiniMax的IPO比拚，將這場競速賽推至賽點。從過往投資歷程上看，智譜是毋庸置疑的香餑餑。招股書顯示，智譜在IPO前已完成8輪融資，累計融資規模超83億元，最新投後估值達243.77億元。投資方不乏阿里、騰訊、紅杉資本、高瓴資本等頭部機構。MiniMax也不甘示弱。企查查顯示，MiniMax截至目前公開披露六輪融資，今年7月融資後投後估值為40億美元。除了沒有地方資本注入，投資方配置和智譜相似。資本市場對“AI大模型第一股”的態度，本質上是對兩種商業路徑的投票——是看好底層技術自主權的長期價值，還是青睞全球化產品的快速商業化潛力。華安證券發佈的研報中指出，智譜的核心價值在於其自主可控的基座模型技術和龐大的開發者生態，其“開源+API呼叫”的模式降低了企業使用門檻，形成了從開源生態到商業API付費的高效轉化路徑。MiniMax聚焦多模態模型切入影視內容創作，二者在細分市場存在差異性。同時，華安證券發佈的研報中指出，本次港股上市將引導AI大模型廠商敘事邏輯從“講述技術故事”轉變為“商業價值兌現”，也將為後續大模型企業融資及估值提供依據。不過，儘管估值邏輯不同，智譜與MiniMax都面臨著挑戰。對於智譜而言，商業化的關鍵在於規模效應的形成。目前，虧損規模持續擴大，現金消耗率不斷攀升，短期盈利預期較弱，估值能否支撐，關鍵在於市場對其長期技術投入的耐心。不僅如此，B端客戶的穩定性也值得關注。招股書披露，這幾年智譜的客戶並不固定，大多數客戶合作期為一年。如何延長客戶的合作期，並存續，也是挑戰。對於MiniMax而言，商業化效率能否持續提升很重要。雖然經調整虧損已呈現縮小趨勢，但整體虧損規模仍在擴大，且C端產品面臨全球網際網路巨頭的競爭壓力，使用者留存和付費轉化能力亟待持續驗證。此外，版權問題也是MiniMax繞不過的難題。今年9月，MiniMax還被“地表最強法務部”迪士尼起訴，直指海螺AI侵權，這也給MiniMax的出海之路蒙上一層陰影。當模型能力不再是最大問題，講一個讓資本聽得懂的故事，並讓其願意為之買單更難。資本市場的終極判斷標準是一致的——商業化形態的可持續性。無論是智譜的技術驅動還是MiniMax的產品驅動，商業模式的持續驗證是兩家公司上市後必須面對的考題。爭奪“第一股”的意義，不僅在於誰能更快獲得資本的加持，更在於誰能通過資本市場的賦能，在技術迭代與商業化落地的雙重考驗中，走出一條可持續的發展路徑。這場競賽的最終贏家，或許不是跑得最快的那個，而是走得更穩、更遠的那個。 (新浪科技)

2025年AI應用的關鍵詞是加速商業化。移動應用垂直性相對較強，使用者需要在社交、電商、支付、出行等不同場景下使用不同的應用。未來AI助手、通用型Agent的性能更強、功能更豐富，有望聚合更多垂類應用平台，而每個使用者可能只需要少數幾個AI助手、通用型Agent就能滿足所有線上需求，網際網路時代的流量入口格局有可能會被打破，搶佔AI時代流量入口是保持或強化自身在AI時代市場地位的關鍵一步。我們認為，全球AI應用商業化有望呈現持續加速。中信建投TMT科技、醫藥團隊推出【AI應用產業鏈2026年投資展望】系列研究：通訊 | AI大模型與應用持續發展，算力受益，關注量子通訊 | 國內外CSP持續加大資本開支，雲業務與大模型應用表現亮眼人工智慧 | 模型的應用落地處理程序呈現顯著加速態勢電子 | 巨頭加碼終端側AI算力，應用落地驅動產業發展電腦 | 景氣賽道：金融IT+智能駕駛傳媒 | MiniMax：國產全模態多面手，模型與應用飛輪啟動傳媒 | AI應用：從等待爆款，到商業化加速落地海外研究 | 國內AI產業鏈：AI轉型形成廣泛共識醫藥 | AI健康應用螞蟻阿福下載量攀升，繼續看好AI醫療投資機會01 AI大模型與應用持續發展，算力受益，關注量子DeepSeek V3.2正式版發佈，強化Agent能力，融入思考推理。在公開的推理類Benchmark測試中，DeepSeek-V3.2達到了GPT-5的水平，僅略低於Gemini-3.0-Pro。DeepSeek-V3.2-Speciale的目標是將開源模型的推理能力推向極致，探索模型能力的邊界。字節跳動旗下豆包團隊與中興通訊合作推出首款工程樣機nubia M153，支援豆包手機助手，進一步探索手機側AI Agent。我們認為，AI大模型仍在持續迭代，大局未定，各家都存在繼續進步或逆襲可能，所以不能因為某些模型階段性領先就過度看空其餘模型及相關公司產業鏈，AI應用也在持續發展，不論是手機還是眼鏡，尚未到完全突破階段，但都可能引發階段性行情，值得持續關注。亞馬遜發佈Trainium3，基於3奈米製程打造，性能較Trainium2提升4倍，能效提升40%。同時，亞馬遜表示正在研發中的Trainium4將支援與輝達晶片協同工作。AMD蘇姿丰證實已獲批對華出口AI晶片MI308，需向美政府支付15%稅費。摩爾線程上市首日大漲。xPU持續迭代，市場高度關注，有望推動AI進一步快速發展。近期，AI產業鏈催化不斷，包括Google新模型性能大幅提升及TPU展示出的較強能力、DeepSeek V3.2正式版發佈、亞馬遜發佈Trainium3、以及摩爾線程上市市場展現出的高參與熱情等等，同時更多公司包括輝達、阿里、AMD等否認AI泡沫的觀點，均展現了AI的良好發展前景。目前，世界正處於AI產業革命中，類比工業革命，影響深遠，不能簡單對比近幾年的雲端運算、新能源等，需要以更長期的視角、更高的視野去觀察。因此，我們對AI帶動的算力需求以及應用非常樂觀，持續推薦AI算力類股。風險提示：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；關稅影響超預期；人工智慧行業發展不及預期，影響雲端運算產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT裝置、光模組/光器件類股的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期；電信營運商的雲端運算業務發展不及預期；營運商資本開支不及預期；雲廠商資本開支不及預期；通訊模組、智能控製器行業需求不及預期。02 國內外CSP持續加大資本開支，雲業務與大模型應用表現亮眼北美四家CSP廠商已經公佈三季報，資本開支加速增長，同時各家對未來基礎設施投資均繼續保持積極態度。北美四大雲廠商今年資本開支逐季提升：2025Q1資本開支總計773億美元，同比增長62%；2025Q2資本開支總計958億美元，同比增長64%；2025Q3資本開支總計1133億美元，同比增長75%，環比增長18%。大模型應用資料與相關業務收入規模激增。2025年5月，Google表示系統每月處理的Tokens數量激增，從去年的9.7兆增加到480兆，增長將近50倍。2025年7月，Google每月處理超980兆Tokens，較兩月前翻倍增長。2025年10月，Google每月處理的Tokens超過1300兆，一年內增長超過20倍。據The Information報導，OpenAI在2025年前七個月實現收入翻番，年化收入ARR達到120億美元，遠超2024年約40億美元的水平，目標是2029年年收入達到1250億美元，近期OpenAI CEO奧爾特曼表示公司年收入超過130億美元，並有望提前實現千億美元營收目標。2025年7月，Anthropic年化收入達40億美元，較2024年增長近四倍，其中70%-75%由程式碼生成場景貢獻。The Information資料：Anthropic將2025年營收預期上調26%至47億美元，2026年預期上調28%至152億美元，2027年預期上調13%至389億美元，到2028年營收將突破700億美元。國內CSP廠商季度資本開支略有波動，整體仍保持較高投資強度。2025年第二季度，阿里巴巴的資本開支達到386億元，同比增長220%，環比增長57.1%，創下單季歷史新高。2025Q2阿里雲業務營收333.98億元，同比增長26%，AI相關收入繼續保持三位數增長，外部商業化收入中AI貢獻已超過20%，AI需求快速擴大，同時帶動計算、儲存及其它公有雲服務需求上升。在財報電話會上，阿里巴巴CEO吳泳銘披露，過去四個季度，阿里已經在AI基礎設施及AI產品研發上累計投入超1000億元。公司已為全球AI晶片供應及政策變化準備“後備方案”，通過與不同合作夥伴合作，建立多元化的供應鏈儲備，從而確保投資計畫能夠如期推進。阿里2025雲棲大會上，阿里巴巴集團CEO、阿里雲智能集團董事長兼CEO吳泳銘表示，目前阿里正積極推進3800億元的AI基礎設施建設，並計畫追加更大的投入，為了迎接超級人工智慧(ASI)時代的到來，對比2022年GenAI的元年，到2032年阿里雲全球資料中心的能耗規模將提升10倍，這意味著阿里雲算力投入將指數級提升。2025年第二季度，騰訊的資本開支為191億元，同比增長119%，公司表示在AI方面一直在大量投入，同時未來還會繼續加大投入力度，但需要以合適的節奏進行。公司正在部分遊戲、微信、廣告等多方面加大人工智慧的應用，同時不斷升級混元基礎模型的功能，推動AI原生應用元寶的使用。據國家資料局資料，2024年初中國日均Tokens的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30兆，1年半的時間增長300多倍。以豆包為例，去年12月中旬，豆包日均Tokens使用量已超過4兆，較七個月前首次發佈時增長了33倍；截至2025年3月底，豆包大模型日均Tokens 呼叫量已超過12.7兆，是2024年12月的3倍，是一年前剛發佈時的106倍；截至2025年5月底，其日均Tokens使用量超過16.4兆，同比增長137倍。2025年10月16日，火山引擎總裁譚待在武漢舉行的FORCE LINK AI創新巡展上披露，豆包大模型的每日Token呼叫量從去年5月的1200億增長至今年9月的30兆，實現253倍增長。根據IDC報告，今年上半年火山引擎在中國公有雲大模型服務呼叫量上居第一，市場份額達49.2%。風險提示：國際環境變化對供應鏈的安全和穩定產生影響，對相關公司向海外拓展的進度產生影響；關稅影響超預期；人工智慧需求過快增長，供給緊張導致出貨及業績兌現不及預期；人工智慧行業發展不及預期，資本開支不及預期，影響雲端運算及算力產業鏈相關公司的需求；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率，包括ICT裝置、光模組/光器件類股的企業；數字經濟和數字中國建設發展不及預期；電信營運商的雲端運算業務發展不及預期；營運商資本開支不及預期；持倉較高帶來的交易型市場波動等。03 模型的應用落地處理程序呈現顯著加速態勢根據ARR Club最新統計的全球AI 應用ARR資料可以看出，全球AI應用商業化速度迅猛，且呈現強“頭部平台 + 長尾應用”結構。按 ARR 切分可見三個明顯層級：超大體量（>40億美金）由通用平台把持（OpenAI、Anthropic、Databricks、Canva），其後是 5–15億美金的企業應用與橫向工具（Deel、Fullscript、Rippling、Ramp、Samsara、Notion 等），最後是1–5億美金的專業垂類與新興 AI-native（Cursor、Cohere、HeyGen、ElevenLabs、Perplexity、Aiven 等）。這說明通用模型與資料平台依靠強大的平台效應或廣泛的客戶群迅速商業化，榜單前二十中出現了大量B端AI應用，包括上游（模型/資料/平台）和企業工作流（ERP/人力/安全/合規）。如“AI 程式設計/工作流自動化”成為新增長錨點，Cursor、Cognition（Devin+Windsurf）、Replit、Usercentrics、Customer.io 等顯示出 AI+開發的強勁變現能力：一是高頻、剛需、可快速替代人工（如程式設計師）；二是從開發者自下而上滲透到B端批次採購。傳統軟體廠商（如 Databricks、Canva、Notion、Deel、Rippling）依靠既有客戶基座與資料資產快速把AI能力嵌入，形成“功能增購/套件化”收入，強客戶粘性是顯著優勢。C端（圖像/視訊/配音/伴侶類）多數處於1–3億美金區間，增速快且空間大。且多模態內容生產正由“工具”走向“管道與平台化”。HeyGen、ElevenLabs、Otter.ai、Perplexity等的 ARR 進入 1-2億美金檔，核心不止是模型效果，而是範本化工作流、資產管理與分發管道：例如一鍵生成/配音/字幕/多語版本到企業素材庫，或將搜尋問答轉化為“可引用、可復用”的知識單元。我們認為，全球AI應用商業化有望呈現持續加速：1）OpenAI：根據彭博披露，OpenAI 預計 2025 年收入約 127 億美元。根據《The Information》預測，OpenAI 2026 年收入規劃約 290 億美元、2027年進一步達到540億美元。同時根據管理層Sam Altman對外口徑，2027 年收入在樂觀情景下有望達 1000 億美元（屬目標展望，非財務指引）。2）Anthropic：根據《The Information》披露的資料，Anthropic 在 2025年末年ARR目標定在約 90億美金；在此基礎上，公司對 2026 年設定了 200-260億美金ARR目標，對 2027 年進一步增長至300億美金以上。根據Unique Research 2025年10月發佈的資料統計，在全球按年度經常性收入（ARR）排名的 100 大 AI 產品中，有 23 個來自中國公司，23家的ARR收入加總超過11億美金，包括：KLing（1.49億美金）、PLAUD（1.44億美金）、美圖秀秀（1.10億美金）、PictureThis/形色（0.93億美金）、夸克（0.87億美金）、Hypic（0.81億美金）、HeyGen（0.80億美金）、Manus（0.75億美金）、GenSpark（0.42億美金）、AirBrush（0.40億美金）、BeautyPlus（0.26億美金）、OpusClip（0.26億美金）、OpenArt（0.24億美金）、BeautyCam（0.23億美金）、Wink（0.22億美金）、LazyFit（0.22億美金）、Polybuzz（0.21億美金）、Pixverse（0.20億美金）、Vidu（0.20億美金）、Linky（0.18億美金）、Filmora（0.17億美金）、Retell AI（0.17億美金）。而全球MAU排名中（截至 2025 年 8 月），前 100 家 AI 公司，其網頁和移動端月活躍使用者數估計達到 47.8 億，其中中國約佔 46%（約 22 億 MAU），規模排名前十中有六家是中國公司——百度、字節跳動、DeepSeek、美圖、作業幫和阿里。其中，多家AI公司有數個產品上榜，例如美圖旗下的美圖秀秀、wink、beautyplus、airbrush等。這體現了中國公司強大的使用者基礎和粘性，以及未來商業化的巨大潛能。中國前 100 名 AI 產品中近半數集中在媒體創作和最佳化領域，其中 47 個專注於視訊（23 個）或圖像（24 個）生成與編輯，約佔總數的 47%。這種高度集中反映了針對視覺內容製作和精修的生態系統已得到最佳化。值得關注的例子包括視訊領域的 KLING AI、HeyGen、Vidu 和 PixVerse，以及圖像領域的 Meitu、Hypic、BeautyPlus、BeautyCam、OpenArt 和即夢 AI。根據Unique Research 2025年10月發佈的C端AI產品資料顯示，中國C端AI應用的MAU佔到全球使用者數的34%，但是C端商業化收入ARR僅為5億美金，而美國AI應用ARR達到了334億美金。這裡面有幾方面原因，一方面中國網際網路大廠的AI產品很多是嵌入原有業務中，未單獨披露ARR(例如Google也未統計進去)。另一方面，中國AI大模型主要為本地化部署，未形成像OpenAI這樣的會員訂購模式（Unique Research統計OpenAI的ARR為175億美金，佔了美國334億中的超過一半）。但不可否認的是，美國AI應用的商業化正在蓬勃發展中，加上美國對於軟體的付費意識較好，因此大量的AI應用開始實現規模化的收入，進而反哺其研發和推廣。風險提示：北美經濟衰退預期逐步增強，宏觀環境存在較大的不確定性，國際環境變化影響供應鏈及海外拓展；晶片緊缺可能影響相關公司的正常生產和交付，公司出貨不及預期；疫情影響公司正常生產和交付，導致收入及增速不及預期；資訊化和數位化方面的需求和資本開支不及預期；市場競爭加劇，導致毛利率快速下滑；主要原材料價格上漲，導致毛利率不及預期；匯率波動影響外向型企業的匯兌收益與毛利率；人工智慧技術進步不及預期；汽車與工業智能化進展不及預期；半導體擴產不及預期等。04 巨頭加碼終端側AI算力，應用落地驅動產業發展混合AI有望成趨勢，端側AI價值顯現雲邊協同的混合式AI架構對AI的規模化擴展起到重要作用。根據高通《混合AI是AI的未來》白皮書，隨著生成式AI正以前所未有的速度發展以及計算需求的日益增長，AI處理必須分佈在雲端和終端進行，才能實現AI的規模化擴展並行揮其最大潛能。與僅在雲端進行處理不同，混合AI架構可以根據模型和查詢需求的複雜度等因素，在雲端和邊緣終端之間分配並協調AI工作負載。雲端和邊緣終端如智慧型手機、汽車、個人電腦和物聯網終端協同工作，能夠實現更強大、更高效且高度最佳化的AI。端側AI具有成本、能耗、可靠性、隱私、安全和個性化優勢。成本優勢：AI推理的規模遠高於AI訓練。模型的推理成本將隨著日活使用者數量及其使用頻率的增加而增加。在雲端進行推理的成本極高，這將導致規模化擴展難以持續。將一些運算負載從雲端轉移到邊緣終端，可以減輕雲基礎設施的壓力並減少開支。能耗優勢：邊緣終端能夠以很低的能耗運行生成式AI模型，尤其是將處理和資料傳輸相結合時。可靠性、性能和時延：當生成式AI查詢對於雲的需求達到高峰期時，會產生大量排隊等待和高時延，甚至可能出現拒絕服務的情況。向邊緣終端轉移計算負載可防止這一現象發生。隱私、安全和個性化：由於資料處理完全在本地進行，終端側AI有助於保護個人資訊，以及企業和工作場所中的機密資訊。以本地和雲端分別運行AI大模型製作行程安排為例，本地AI大模型通過長期學習使用者行為，並利用本地儲存的資訊，可以給出更貼合使用者生活習慣、更準確的建議。相較之下，如果雲端模型需要訪問使用者本地儲存的檔案、瀏覽記錄等資訊再給出個性化的建議，使用者通常較難接受。邊緣側已具備運行AI的實踐基礎，未來將支援多樣化的生成式AI模型。在生成式AI出現之前，AI處理已在終端側獲得應用，越來越多的AI推理工作負載在手機、PC等邊緣終端上運行。自2017年華為麒麟 970 首度在手機 SoC中引入了 NPU（用於拍攝和圖像識別）之後，高通與聯發科也先後在2018年的驍龍855和2019年的天璣1000中整合了NPU/APU模組；目前NPU已逐漸成為手機SoC中常備整合的模組，且用途從最初的協同ISP進行圖像處理發展為目前端側模型的主要支撐者，重要性與日俱增。在2024年發佈的驍龍8e和天璣9400上，分別整合了“Hexagon V79+Sensing Hub+DSP”和MediaTek NPU 890用於AI處理，NPU模組佔SoC投影面積比例顯著提升。除此之外，OPPO還曾在2021年12月舉辦的OPPO INNO DAY上發佈了首款外掛式NPU MariSilicon X(採用TSMC 6nm製程)，儘管只是用於圖像處理，但仍讓我們看到了未來NPU在端側獨立部署的另一種可能。終端裝置有望在AI的催化下迎來新一輪創新周期。生成式AI正在驅動新一輪內容生成、搜尋和生產力相關用例的發展，覆蓋包括智慧型手機、PC、汽車、XR以及物聯網等終端品類，提供全新的增強使用者體驗。以PC為例，AI大模型已能夠有效地處理文件撰寫和簡報製作等任務，完美契合PC作為生產力工具的定位。此外，在以終端為中心的混合AI架構中，多數任務能夠在PC本地運行，既保護隱私，又能及時響應。新興的發展趨勢有望帶動新一輪的產品創新周期，全球科技巨頭正加速投入。風險提示：1、未來中美貿易摩擦可能進一步加劇，存在美國政府將繼續加征關稅、設定進口限制條件或其他貿易壁壘風險；2、AI上游基礎設施投入了大量資金做研發和建設，端側尚未有殺手級應用和剛性需求出現，存在AI應用不及預期風險；3、宏觀環境的不利因素將可能使得全球經濟增速放緩，居民收入、購買力及消費意願將受到影響，存在下游需求不及預期風險；4、大宗商品價格仍未走穩，不排除繼續上漲的可能，存在原材料成本提高的風險；5、全球政治局勢複雜，主要經濟體爭端激化，國際貿易環境不確定性增大，可能使得全球經濟增速放緩，從而影響市場需求結構，存在國際政治經濟形勢風險。05 景氣賽道：金融IT+智能駕駛互金行業景氣度持續攀升，AI賦能行業發展成效顯著AI技術快速迭代升級，正重塑證券行業的定價邏輯、服務模式以及風險管理體系。當前，AI賦能證券行業重點聚焦智能投顧、量化交易、風險控制以及投研輔助等核心應用場景，迅速提升客戶體驗，並以此為突破口，打開公司業務新增向上空間。隨著AI與證券行業全鏈條、全領域、全環節深度融合，有望全面釋放前中後台人員生產力，加速推動證券行業數位化、智能化轉型。如，東方財富2023年推出“妙想”金融大模型，2024年發佈Choice8.0版本，提供智搜、智讀、智問、智創、智研以及智投等6大智能體驗；同花順2024年推出金融對話大模型HithinkGPT，應用於問財和iFind，提供智能投顧、金融問答、投研寫作、客戶服務、風控合規/程式碼生成等服務與能力。指南針主要通過接入外部大模型，整合技術能力，AI佈局集中於應用層最佳化，提供量化策略工具、智能客服等服務。隨著AI技術快速迭代，如DeepSeek、Manus等優秀成果持續湧現，“AI+金融”有望迎來新一輪發展機遇。多款智能投研產品爆火出圈，為AI在投研領域的應用創新提供了多種可能性。投研是AI技術的重要應用場景，該領域豐富規範的資料基礎、明確的任務流程、清晰的反饋機制，與AI的技術特性高度適配，能夠有效解決傳統投研中的資訊處理效率、分析深度等痛點，2025年以來Alpha派、Manus等產品的出圈，進一步印證了AI在投研場景的應用價值與發展潛力。儘管Manus從6月的爆火出圈，到徹底撤出中國，曇花一現，但是其多智能體協同架構與端到端閉環處理的技術方案，為AI投研的產品形態創新提供了重要參考；其在金融分析場景中展現的高效資料處理與可視化輸出能力，也進一步印證了AI賦能專業投研的巨大潛力。Alpha派作為訊兔科技推出的AI投研應用，聚焦機構投研全流程痛點，打造會議機器人、業績點評等細分工具，可快速生成紀要、梳理投資邏輯、輸出基本面概覽，支援定製化服務。產品上線後覆蓋超4萬名機構投研使用者，頭部買方機構使用率達80%，成為投研人員提升效率的高頻工具，充分驗證了AI在投研領域的巨大應用潛力。隨著A股市場活躍度提升，ETF市場規模逐步壯大，網際網路金融科技企業業績增長預期增強。AI在股票分析、智能投顧領域的積極進展，有望推動網際網路金融科技企業加大AI戰略佈局，重塑證券行業的定價邏輯、服務模式以及風險管理體系，加速AI賦能證券行業降本增效，打開業務新增長空間。網際網路金融科技企業核心受益市場活躍度提升以及AI在金融行業取得積極進展，迎來新一輪發展機遇。無人化應用場景廣泛帶動智能駕駛高景氣當前，以自動駕駛、機器人技術為核心的無人化應用正迎來多元化發展的關鍵時期。人工智慧、5G、物聯網等新一代資訊技術逐步成熟，企業應對勞動力短缺、提升效率與安全的需求強勁，共同驅動無人化應用場景加速落地。以港口、礦區、環衛等為代表的半封閉場景，憑藉環境可控、規則明確的特點，已基本完成技術驗證階段，實現了規模化商業落地，形成了清晰的商業模式和積極的投資回報。幹線物流、無人配送和Robotaxi（無人駕駛計程車）等場景市場空間更為廣闊，涉及時間與空間複雜度更高，且相關法律法規建設仍未完善，但上述場景正處於技術快速迭代與商業化試點周期，海內外技術與市場共振，有望在未來幾年內迎來加速突破。無人化場景的持續拓展，對車、路、雲、網等一體化基礎設施建設提出了大量新增需求，拉動了智駕產業鏈上游的高景氣度。要實現高階“真無人”駕駛，單車智能的成本限制以及自動駕駛演算法技術瓶頸仍然存在，“車路雲一體化”成為當前主流的解決方案。這催生了對智慧道路（路側感知、計算與通訊單元）、高精度地圖（釐米級高精度的靜態環境底圖）以及高可靠、低時延的5G/5G-V2X網路等基礎設施的大規模投入。上述設施共同形成了智能駕駛對於環境的即時感知能力和分析能力，彌補單車智能在高階智駕能力上的差距，提升安全冗餘和運行效率。2024年7月，工信部等5部門發佈《關於公佈智能網聯汽車“車路雲一體化”應用試點城市名單的通知》，確定20個城市（聯合體）作為首批“車路雲一體化”應用試點。北京、武漢等地相關項目規模突破百億元，無錫市已建成約1700個路口訊號燈聯網聯控、700個路口安裝路側直連通訊單元、300個路口部署感知及邊緣計算裝置，形成市區兩級協同的車聯網雲平台。風險提示：（1）宏觀經濟下行風險：電腦行業下游涉及千行百業，宏觀經濟下行壓力下，行業IT支出不及預期將直接影響電腦行業需求；（2）應收帳款壞帳風險：電腦多數公司業務以項目制簽單為主，需要通過驗收後能夠收到回款，下遊客戶付款周期拉長可能導致應收帳款壞帳增加，並可能進一步導致資產減值損失；（3）行業競爭加劇：電腦行業需求較為確定，但供給端競爭加劇或將導致行業格局發生變化；（4）國際環境變化影響：目前國際形勢動盪，對於海外收入佔比較高公司可能形成影響，此外美國不斷對中國科技施壓，導致供應鏈安全風險。06 MiniMax：國產全模態多面手，模型與應用飛輪啟動MiniMax成立於2021年12月，是模型能力、應用商業化均在前列的，國產大模型獨角獸。據虎嗅、新浪財經和創業最前線，目前MiniMax團隊規模僅約400人，但是依靠高效率、規模化的研發組織，MiniMax的模型性能可以對標全球頭部模型能力。模型與應用的協同發展也驅動Minimax快速商業化，24年收入約7000萬美元，在短時間內就實現自負盈虧甚至盈利。1、模型佈局：全球少數在文字、視訊、音訊三大模態均領先的公司。MiniMax在過去三年分別突破不同模態模型能力，23年發佈語音合成模型，24年發佈視訊和音樂生成模型，25年發佈全新文字模型M2，程式設計與Agent性能全球領先。其中M2模型率先在效果、價格和速度上取得較好的平衡，性能與GPT5、Claude4.5  Sonnet處於相近的水平線，但價格僅為它們的10%以內，速度快50%以上；視訊和音樂生成模型分別位列Artificial Analysis全球模型細分榜單的前10和前3。2、應用佈局：覆蓋AI社交、視訊、程式設計和Agent等多個賽道，出海步伐快，商業化節奏清晰。公司在賽道選擇上具有較強的前瞻性和差異化，22年底率先佈局社交陪伴賽道，首款產品Glow的上線時間僅比Character AI晚一個月；23年底成功拓展至語音/音樂賽道，彼時同類公司還主要在基座模型上發力；24年以來又拓展了視訊、Agent、程式設計等賽道。1）Talkie&星野：目前收入和使用者規模均最大的國產AI陪伴產品。Talkie和星野是分別面向海外和國內使用者的姊妹產品，App月活分別維持在2000萬和500萬以上。AI陪伴的使用者時長長、付費意願高，Talkie&星野之所以能在Character AI、字節貓箱等同類產品中脫穎而出，一是因為虛擬角色儲備更豐富，達千萬種以上；二是因為該產品在會員訂閱、廣告等常規變現模式的基礎上，還整合抽卡、UGC內容共創與交易等創新玩法。據新浪財經，24年Talkie收入達數千萬美元量級，是公司最核心的收入來源。2）語音合成和音樂生成：主要面向B端客戶，佈局具備前瞻性。2023年開始佈局，是國內發力最早、步伐最快的公司之一。國內已與躍然創新、Rokid、閱文起點中文網、高途教育、獵豹移動等超2000家公司達成合作，應用於有聲書、AI玩具、數字人等場景；海外為部分原生AI應用提供語音合成能力，以語音生成工具和AI廣告視訊創作工具為主，如Hedra（ARR 1億美元）、Vapi（ARR 800萬美元）。3）海螺AI：多次在海外出圈的AI視訊產品。海螺視訊模型的綜合性能，長期位列全球視訊模型榜單Artificial Analysis的前10。公司基於該模型推出面向B端的API介面和面向C端的AI視訊創作工具海螺AI，生成720P的5秒視訊最低僅1.7元，略低於豆包和可靈視訊模型。今年年中使用該模型創作的動物跳水視訊在Instagram的播放量超2億，吸引大量海外短影片創作者模仿。我們預計目前海螺視訊模型的收入主要來自海外P端使用者的訂閱。4）Coding Plan：程式設計性價比高，Token呼叫量快速提升。10月底公司推出M2模型，程式設計性能接近Claude Sonnet4.5、GPT5.1和Gemini3 Pro。目前已有超20個大模型聚合平台和AI程式設計應用直接呼叫M2模型的API，在頭部大模型聚合平台OpenRouter上的呼叫量連續4周位列全球前5，且超75%應用於程式設計場景。公司同步推出Coding Plan，是專為AI程式設計場景提供的M2模型呼叫方案。使用者可以在Cursor、Claude、Trae等主流程式設計應用中呼叫M2，價格僅為Claude Code的8%。5）MiniMax Agent：定位為通用Agent，已進入商業化階段。MiniMax Agent於今年7月上線，完成PPT創作、深度研究報告撰寫、網站製作等複雜任務的效果較好。目前該產品已開啟商業化，折合每個任務約1元，降本增效效果顯著。風險提示：版權保護力度不及預期，智慧財產權未劃分明確的風險，消費習慣難以改變的風險，關聯公司治理風險，生成式AI技術發展不及預期的風險，產品研發難度大的風險，產品上線延期的風險，行銷買量成本上升風險，人力成本上升的風險，政策監管的風險，商業化能力不及預期的風險，AI產品和服務的使用者增長和付費率不及預期的風險，AI產品和服務降本提效效果不及預期的風險，新客戶拓展不及預期的風險，生成式AI帶來的資料安全風險，全球經濟環境惡化風險，國內外網際網路行業反壟斷及監管風險，地緣政治導致客戶出海困難的風險，競爭加劇風險，頭部廣告主預算縮減風險，品牌客戶拓展不及預期的風險，人才流失風險。07 AI應用：從等待爆款，到商業化加速落地回顧2025年，AI應用的關鍵詞是 加速商業化。OpenAI從追求AGI全面轉向變現，OpenAI預計25年內ARR完成從100億美元到200億美元的跨越，Anthropic的ARR從24年底的10億美元快速增長至25年7月的50億美元，程式設計、搜尋、多模態 成為目前商業化最快的幾個賽道。國內外大廠Token呼叫量快速增長，GoogleGemini10月份Token量較7月增長33%，字節豆包9月底的Token呼叫量較今年5月增長超80%。重點公司AI收入跨越式增長，如海外Applovin在24年高基數下仍維持70%左右的收入增速，國內美圖整體付費滲透率從1H23的2.9%增加至1H25的5.5%，可靈二季度收入2.5億元，環比一季度增長超60%。展望2026年，重點觀察：1）AI+老產品=新流量入口。騰訊微信最具備Agent化潛力，既擁有流量入口屬性（超14億月活），又整合微信小程序、公眾號、視訊號和社交生態，能滿足使用者幾乎所有線上功能。字節的豆包與抖音在AI搜尋（AI短影片、直播搜尋）全面打通；也期待阿里巴巴的淘寶、支付寶與夸克等產品成為一部分AI的流量入口。此外，期待抖快有望推出“中國版Sora”，目前AI生圖已經大眾化，AI視訊的全民推廣可期。2）AI+廣告，有望從2026年開始兌現報表。以快手 OneRec為代表，快手OneRec是全球首個端到端的生成式推薦模型，營運成本Opex僅為傳統內容推薦模型的10%，目前僅承接25%的流量就使使用者總時長提升1%。後續融合生成式競價系統，有望進一步提高廣告效率。騰訊 連續10個季度廣告收入增速在20%附近，其中25年二季度收入同增20%，主要原因之一是AI提升點選率，從而驅動eCPM增長。嗶哩嗶哩1H26將上線端到端表示學習演算法，啟動AI廣告Agent的白名單測試，並上線AI混剪廣告視訊，廣告創意數量提升千倍。3）AI出海有望成為關鍵詞：海外軟體付費意識較強，國內AI產品有望憑高產品力、高性價比獲得快速增長，美圖 有望在北美節假日加快海外功能更新和行銷節奏，此前AI合照、AI閃光燈等功能已推動美圖系產品登頂海外多國的iOS免費應用榜。快手可靈 海外收入佔比70%，後續模型性能有望沿著世界模型、音視訊同步生成等方向迭代，產品功能則可能借助靈動畫布、短影片生成Agent更深度融入視訊創作工作流。此外，Minimax、智譜等國產大模型公司，有望相繼步入資本市場，融資有望進一步驅動商業化速度，其中MiniMax在2024年的收入已突破7000萬美元，我們預計出海AI社交產品Talkie AI貢獻絕大部分收入。4）海外AI也加快融資-商業化進展，需重點關注OpenAI和Anthropic的進展規劃。OpenAI推動ChatGPT接入第三方應用，為AI時代應用生態打樣板，即一個超級入口+一眾垂類應用。OpenAI預計2030年ARR達數千億美元，Anthropic預計2028年收入達到800億美元，企業客戶的AI程式設計需求驅動增長。風險提示：版權保護力度不及預期，智慧財產權未劃分明確的風險，IP影響力下降風險，與IP或明星合作中斷的風險，大眾審美取向發生轉變的風險，競爭加劇的風險，使用者付費意願低的風險，消費習慣難以改變的風險，關聯公司治理風險，內容上線表現不及預期的風險，生成式AI技術發展不及預期的風險，產品研發難度大的風險，產品上線延期的風險，行銷買量成本上升風險，人才流失的風險，人力成本上升的風險，政策監管的風險，商業化能力不及預期的風險。08 國內AI產業鏈：AI轉型形成廣泛共識美國領先全球算力佈局，中國受制於供給限制顯著落後。根據Epoch AI，中美領先全球AI算力佈局，其中美國以74.4%的16-bit FLOP/s份額佔據絕對主導地位，而中國持有14.1%的份額，位居全球第二，但與美國存在顯著差距，主要受制於晶片採購禁令以及上游製造代工裝置採購限制，導致本土晶片產能也同樣受限。“開源大模型排行榜”顯示了一個關鍵趨勢：雖然美國的gpt-oss-120B在智能指數上拔得頭籌，但排行榜的前列（Top 10）幾乎被中國開源模型所佔據，包括DeepSeek V3.1、通義千問Qwen3 235B、Kimi K2 0905、智譜GLM-4.5等。它表明國內的“智能層”（中游）不僅在追趕，而且在廣度和頂尖競爭力上已經達到世界級水平。眾多中國模型上榜，顯示出市場競爭（如字節跳動發起的價格戰）和高強度研發投入（如阿里的全系列模型 、百度的文心）已經催生出一個高度繁榮和高水平的模型生態。應用方面，最顯著的趨勢是，亞洲（主要由中國市場驅動）的份額從23H2的約32%穩步增長至超過40%，成為全球最大且增長最快的AI應用市場。相比之下，北美市場的份額則從約20%下降至約10%。與移動網際網路類似，亞洲（尤其是中國）龐大且活躍的消費者群體為AI應用提供了最佳的“試驗場”和變現管道。以上共同描繪了一個完整的中國AI產業故事：一個龐大且佔主導地位的“應用市場”，正在資助一個“世界級”的“模型層”，並共同拉動一個“自主可控”的“硬體層”的快速迭代和追趕。我們看到雲廠商及網際網路平台在AI+廣告/搜尋/電商方面規模化探索，隨著海外投資者持續對AI CapEx回報產生擔憂，創新/規模化落地速度更快的國產應用具備更大的超預期空間，且估值更穩健合理，存在系統性重估的機會。風險提示：業務發展不及預期：業務市場競爭格局仍處於較快變化階段，我們對行業的判斷很大程度上是基於主觀預期，而市場競爭加劇可能影響相關業務的表現，使預期與實際業績產生偏差。行業增長不及預期：疫情下居家辦公等需求脈衝式增長，這使得重新開放後高基數、需求透支下行業增速可能有所放緩。產品發佈帶來短期需求爆發，但這類需求的長期可持續性仍有待驗證。監管不確定性：業務涉及多個國家和地區，同時滿足不同國家的監管要求及潛在的變化會對業務產生一定不確定性的影響。技術風險：大模型的部署和維護可能涉及技術上的挑戰。需要強大的計算資源和儲存能力來支援大模型的運行，這可能會增加成本。此外，大模型的訓練和更新也需要大量的時間和人力投入。商業落地風險：由於大模型業務處於探索期或成長期，業務模式尚未成熟，同時宏觀、行業環境可能發展變化，因此當前時點對未來的預判多數依賴上述環境變化不大或基本穩定的假設。大模型相關的監管尚未明確，可能涉及一些資料隱私、資料偏見、濫用等的法律風險其他風險：消費復甦節奏；宏觀經濟及社零增長疲弱；聯準會加息處理程序超預期；行業監管風險；中美關係發展的不確定性；中概股退市風險。09 AI健康應用螞蟻阿福下載量攀升，繼續看好AI醫療投資機會螞蟻阿福月活量穩居健康管理AI首位，APP下載量位列蘋果應用程式商店第三12月15日，螞蟻集團正式宣佈旗下AI健康應用“AQ”完成品牌升級，全新命名為“螞蟻阿福”。“螞蟻阿福”目前月活躍使用者已經達到1500萬，穩居健康管理類AI應用首位，15日新版App發佈後，下載量迅速攀升，16日位居蘋果應用程式商店下載總榜的第3位，顯示出使用者對其定位與價值的認可。螞蟻通過醫保碼和超8億的醫保使用者，建構起覆蓋支付、掛號、線上問診、健康應用等完整的健康服務生態。通過聯合上千位專家、院士，並組建千人規模的醫學標註團隊，持續調教底層大模型的思維，螞蟻阿福的專業大模型在國內率先通過中國資訊通訊研究院醫療健康行業大模型雙領域可信評估，並在HealthBench、MedBench等權威行業榜單中名列前茅。政策支援+產品應用落地，共同推動AI醫療的場景應用今年以來，國內AI醫療在政策、技術、產品及應用等方面均有持續進展，技術突破有望從單個產品走向場景全鏈條，應用場景從大醫院下沉到基層和個體。政策端一季度的揭榜掛帥工作通知為AI醫療發展提供了有力支援和保障；工信部等七部門隨後提出階段性的工作目標，到2027年打造100個以上醫藥工業數智技術應用典型場景等；國務院、衛健委最新發佈的政策強調“場景落地優先”，重視基層醫療與慢性病管理；“安全可控底線”，從資料安全、診療責任、產品稽核多維度設防；“產業生態共建”，鼓勵政產學研用協同推進技術創新與成果轉化。AI是醫療企業必須重視的創新方向，建議關注行業投資機會AI醫療在提升醫療器械功能、檢查檢驗結果解讀、輔助臨床醫生決策、健康管理等多個領域的應用價值較大，是醫療企業和醫院必須重視的創新方向和競爭趨勢。企業有望借助AI進一步提高產品競爭力和客戶粘性，鞏固行業地位和競爭優勢。AI醫療也是國內企業出海競爭的關鍵要素之一，在自主研發之外，併購、外部戰略合作、建立數位化平台和生態圈等也是加快AI佈局的重要途徑。在國家政策和行業技術的持續催化下，AI醫療應用場景有望加速落地，建議關注行業投資機會。風險提示：資料隱私與安全風險：AI醫療依賴大量敏感的醫療資料，在資料收集、傳輸及應用過程中，存在資料洩露、隱私濫用等風險，可能引發患者信任危機和合規審查等法律問題。技術落地及模型泛化風險：AI醫療產品可能因實際臨床資料複雜性、資料標準化難度大或技術瓶頸等因素，導致無法按計畫實現預期效果，甚至在特定場景下出現誤判、漏診等問題。政策、法律和倫理風險：AI醫療應用高度依賴政策推動和行業監管，若政策或合規標準制定與調整進度低於預期，將直接影響產業化落地。商業化進展和市場需求不及預期風險：由於AI醫療場景商業模式仍在探索，部分細分領域商業化落地速度、盈利能力、醫保支付等存在較大不確定性。同時，AI醫療的市場需求若未能按預期釋放，或C端使用者及院方客戶接受度不高，將限制企業收入增長。行業競爭快速加劇的風險：AI醫療行業作為跨界新興產業，國內外巨頭及創業公司不斷湧入，尤其開源大模型和SaaS平台促進行業門檻降低，導致市場競爭日益激烈。 (中信建投證券研究)