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《大模型APP，AI时代第一个爆款》

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一、全球标杆：OpenAI 的 “技术 – 爆品 – 用户” 增长飞轮与平台化转型

（一）爆品驱动用户爆发式增长

OpenAI 作为闭源生态的技术核心，凭借持续的技术迭代与创新玩法，构建了强大的 “技术 – 爆品 – 用户” 增长飞轮，截至 2025 年 9 月，ChatGPT 的 MAU 已突破 10 亿大关，成为现象级产品。自 2022 年 11 月问世以来，ChatGPT 不断推出革命性产品：2024 年发布多模态 GPT-4o，2025 年相继上线 Deep Research、GPT-5、Sora 2 等重磅功能，持续点燃市场热情。用户增长数据尤为亮眼，从发布至 2025 年 9 月，用户发送消息数量增长超 7 倍，2024 年 7 月至 2025 年 7 月一年间更是增长 5 倍以上，背后是高用户粘性、强付费意愿与更长使用时长的支撑。

2025 年成为关键增长拐点，系列爆品集中落地：2 月初推出的 Deep Research 功能，可在数十分钟内完成人工数小时的复杂研究任务，免费用户每月可获 5 次查询机会，付费用户查询次数更高；3 月底 GPT-4o 原生图像生成功能集成于核心能力中，“吉卜力” 风格玩法引爆社交网络，上线 72 小时内因访问量过大暂时受限；8 月初发布的 GPT-5 在数学、编程、视觉感知等领域表现顶尖，事实错误率较 GPT-4o 降低 45%，深度思考模式下较 o3 降低 80%。此外，9 月底发布的 Sora 2 实现场景与音效的高度逼真生成，同步推出的 iPhone 应用上线四天即登顶美国 App Store 免费应用榜，上线 10 天 DAU 飙升至 365.26 万，超越同期 ChatGPT 的 248.12 万，展现出更强的增长势能。

（二）从产品型公司到 “AI 时代的 Windows”

OpenAI 的核心战略已从单一产品运营转向平台化布局，目标成为 “AI 时代的 Windows”，构建操作系统级垄断。其平台化架构清晰：ChatGPT 作为新操作系统的 “桌面”，插件生态构成新一代 “应用层”，Sora、多模态生成及推理能力成为 “接口”，背后的超级算力、芯片合作与 Azure 云架构则构成硬件与基础设施层。通过绑定半导体产业链关键环节，OpenAI 以模型为核心连接算力与应用，延续了 “操作系统→开发者生态→用户入口→平台垄断” 的经典范式。

用户积累成为核心护城河，2025 年 9 月 ChatGPT 市占率达 74.7%，远超 Google Gemini（13.5%）、Perplexity（6.6%）等竞争对手。开发者生态建设同步推进，2025 年 10 月 DevDay 上推出的 Apps SDK，允许开发者在 ChatGPT 内部构建可交互应用程序，首批合作伙伴包括Booking.com、Canva、Figma 等知名厂商；AgentKit 工具包则支持可视化拖拽搭建多 Agent 工作流，几分钟即可完成从开发到部署的全流程，推动 ChatGPT 向应用分发平台演进。

（三）商业模式升维与营收高增长预期

平台化转型推动 OpenAI 商业模式从传统的 toC 订阅、API 收入向 “内生订阅 + 外生平台价值变现” 升级，拓宽收入增长曲线。其通过统一平台入口，重构搜索、社交、电商等传统领域：搜索功能对标谷歌，提供带网页来源链接的即时答案；Sora APP 从 AI 工具转型为社交软件，探索 “IP + 创作者” 收入分成模式；2025 年 9 月推出的 “即时结账” 购物功能，与 Etsy、Shopify、沃尔玛等平台合作，从每笔交易中抽取佣金，实现从 “推荐” 到 “交易” 的闭环。

营收增长预期强劲，根据相关预测，OpenAI 2024 年总收入将达 130 亿美元，较上年增长 3.5 倍；2030 年营收有望达到 2000 亿美元，2024-2030 年 CAGR 高达 92%。收入结构持续优化，2026 年 ChatGPT、API、Agents、新产品收入占比分别为 70%、5%、20%、5%，到 2030 年将调整为 40%、17%、18%、25%，API 服务与新产品成为重要增长引擎。

二、国内竞争：互联网大厂的平台化突围与用户争夺

（一）头部玩家的差异化增长路径

国内互联网大厂加速 AI 平台化落地，字节豆包与腾讯元宝成为核心玩家，呈现差异化增长态势。字节采取 “高举高打” 策略，2024 年 5 月火山引擎大会上正式推出豆包大模型家族，以 “厘成本” 价格打响知名度，随后通过内外部投流持续扩大影响力。依托抖音、今日头条等庞大流量池，豆包快速崛起，2025 年 9 月 APP / 网页端 MAU 分别达 1.50 亿、0.86 亿，环比增长 6.44%、14.14%，稳居国产原生 AI 应用第一梯队，日均 Tokens 调用量突破 30 万亿，2025 年上半年火山引擎在国内公有云大模型服务市场以 49.2% 的份额位居第一。

腾讯元宝则采取 “后发制人” 策略，2024 年推广节奏克制，MAU 落后于同类产品；2025 年借力 DeepSeek 爆火打开大众市场的契机，全力推进发展，2 月 APP / 网页版 MAU 环比分别暴涨 265.46%、740.61%，3 月继续环比增长 196.04%、175.63%，实现跨越式增长。腾讯元宝充分整合生态资源，接入微信搜一搜、搜狗搜索等信息来源，联动腾讯文档等应用，构建 “入口 – 功能 – 传播” 的三角闭环，同时通过接入 DeepSeek-R1 满血版实现 “双核驱动”，快速弥补市场滞后差距。

（二）DeepSeek 的短期爆发与行业启示

2025 年 1 月 DeepSeek 推出独立 APP，凭借 “技术平权” 策略引爆市场，上线仅 21 天 DAU 即达 2215 万，超越同期豆包的 1695 万，但后续用户数出现下滑。这一现象折射出行业竞争逻辑的双重转变：一方面，大模型领域的 SOTA 技术已成为用户体验的核心分水岭，移动互联网时代的流量红利逻辑在该赛道效用弱化，技术硬实力成为用户决策的首要考量；另一方面，工具类 AI 应用存在天然的流量留存瓶颈，仅靠单一功能难以维持长期用户粘性，必须向平台化生态、内容生态升级，才能实现从 “短期爆款” 到 “长期赢家” 的跨越。

（三）国内平台化的核心优势：生态入口掌控力

中国市场的超级 APP 强渗透率为 AI 入口争夺奠定基础，互联网大厂的流量优势显著。硬件市场分散而软件生态集中，腾讯系微信 2025Q2 平均 MAU 达 11.01 亿，字节系抖音达 9.04 亿，阿里系淘宝、支付宝分别达 9.7 亿、9.25 亿，腾讯系和字节系合计占据我国移动互联网用户使用时长近六成。这种生态优势为 AI 平台化转型提供关键支撑：腾讯微信紧握社交入口，可将 AI Agent 无缝嵌入微信搜索、小程序等高频场景，实现 “即用即走” 的轻量化渗透；字节抖音卡位内容入口，推荐算法基因与 Agent 的 Planning 能力互通，能通过用户停留时长、互动行为预测优化 AI 服务。

用户留存数据印证生态优势，2025 年 2 月豆包和元宝的月活用户 / 新用户次日留存率均跻身国内 AI APP TOP10，分别为 50.89%/27.72% 和 37.51%/24.96%，显著高于行业平均水平，为平台化转型积累了坚实的用户基础。

三、产业逻辑：平台型大模型与 AI 应用的共生共荣

（一）从 “颠覆论” 到 “赋能论” 的认知转变

大模型的核心价值已从 “颠覆者” 转向 “赋能者”，与应用的关系并非取代而是共生协作。随着模型能力快速迭代，OpenAI 等头部厂商通过开放接口、构建插件体系与生态网络，实现技术外溢；AI 应用公司则凭借行业 Know-how 与用户需求洞察，成为大模型落地的关键纽带。大模型提供智能基座，应用贡献场景洞察，二者相互赋能，推动企业级与消费级 AI 市场扩容，产业价值从单一技术突破升级为生态系统重构，未来竞争核心从 “强模型” 转向 “强生态”，AI 产业迈入 “生态驱动” 新阶段。

市场反应直观印证协同价值，OpenAI 与外部厂商合作公告当日，Etsy、Figma、Shopify 等合作方股价涨幅分别达 16%、7%、6%，仅少数企业跑输纳斯达克指数，充分体现投资者对 “大模型平台 + 垂直场景” 协同共赢模式的强烈信心。

（二）“ToC 做品牌 + ToB 做商业” 的双轮驱动模式

行业共识逐步形成：ToC 端打响品牌声誉、获取和留存用户是基础，ToB 端实现商业变现是核心，而平台化转型是连接二者的关键。ToC 端通过爆品打造积累海量用户，形成品牌溢价与数据壁垒；ToB 端则借助平台化能力，从 “订阅 + API” 模式向 “平台分成” 拓展，打开商业天花板。例如 OpenAI 通过购物佣金、广告、企业服务等多元化收入实现商业闭环，国内大厂则依托生态资源，向政企客户提供定制化 AI 解决方案，推动 AI 技术从消费端向产业端深度渗透。

四、投资建议与风险提示

（一）核心投资方向

1. 港股互联网：聚焦具有入口价值的企业，如腾讯控股（社交生态 + 元宝 AI）、阿里巴巴（电商生态 + AI 服务）、百度集团（文心一言 + 产业落地）、快手（内容生态 + AI 赋能）等，其生态流量优势为 AI 平台化转型提供坚实支撑。
2. AI Agent：关注与大模型厂商平台化有合作潜力的企业，包括鼎捷数智、泛微网络、致远互联、用友网络、科大讯飞等，这类企业凭借行业场景积累，有望承接大模型技术外溢红利。
3. 算力环节：稀缺算力资源是大模型发展的核心支撑，国产算力标的包括寒武纪、云天励飞、浪潮信息等，海外算力标的包括新易盛、中际旭创、天孚通信等，将受益于 AI 模型训练与推理需求的持续增长。

（二）风险提示

• 技术迭代不及预期：AI 大模型或 AI Agent 技术突破放缓，影响商业化进展与用户付费意愿。
• 商业化进展不及预期：国内用户对 AI 付费意愿和使用习惯与海外存在差异，可能导致商业化落地滞后。
• 算力供应不足：AI 应用放量带动推理算力需求激增，若算力供给未能及时匹配，将制约产业发展。
• 行业竞争加剧：AI Agent 作为新兴领域，企业间竞争激化可能影响盈利水平。

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