申万宏源：
《2025年AI应用：Token经济萌芽》

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一、核心洞察：AI应用迈入Token经济时代

2025年，人工智能产业正经历从”技术验证”向”商业变现”的关键跃迁。申万宏源这份深度报告揭示了一个核心趋势——Token消耗量已成为衡量AI应用落地进展的核心指标。随着强化学习对大模型推理能力的显著提升，以及算力消耗的同步增加，大模型API平台的调用量在2025年后呈现爆发式增长。OpenRouter平台数据显示，各家大模型的周度Tokens API调用量从2024年初的数十亿级飙升至2025年9月的近5万亿级，增幅超过百倍。

这一数据背后，是AI应用在多个垂直领域的商业化突破。从互联网巨头的推荐系统升级，到AI编程工具的付费订阅爆发，再到企业级软件的智能化转型，Token经济正在重塑整个AI产业链的价值分配逻辑。

二、全球AI应用商业化版图：六大核心赛道全景扫描

2.1 互联网巨头：推荐系统的生成式革命

互联网大厂正将AI投入转化为实实在在的商业效益，核心路径是推荐系统的架构升级。

传统推荐系统采用多阶段筛选的DLRM架构（召回→粗排→精排→重排），依赖大量特征工程，信息处理容量有限。而新一代生成式推荐架构正在颠覆这一范式。Meta在2024年2月发布的GRs（HSTU，层次化序列转导单元）成为标志性突破，摒弃了多阶段架构，形成统一的端到端推荐系统。这一架构展现出清晰的Scaling Laws特征——随着数据量和计算强度的增加，推荐效率持续提升。

业绩验证已经显现：Meta的AI推荐系统推动Facebook和Instagram的用户使用时长在2025年第二季度分别提升7%和6%，广告转化率提升5%和3%。快手推出的OneREC架构、字节跳动的HLLM分层架构、阿里巴巴的LUM架构，均沿着这一方向演进。生成式推荐不仅提升了用户体验，更直接拉动了广告收入的增长，成为AI算力投入ROI为正的核心验证。

在AI Chatbot领域，竞争格局日趋激烈。ChatGPT周活跃用户于2025年5月突破8亿，Meta AI助手月活达到10亿，谷歌Gemini月活超过4.5亿。这些超级应用成为Tokens消耗的核心场景——微软2025年4-7月的Tokens消耗量达到400万亿，较2024年第一季度的20万亿增长20倍；谷歌2025年7月的单月Tokens消耗量达到980万亿，主要由AI搜索功能AI Overview和AI Mode驱动。

2.2 AI编程：商业化进展最迅猛的赛道

如果说2024年是AI编程的”产品元年”，那么2025年则是其”商业化爆发年”。AI编程已成为当下融资最热门、收入兑现最迅速的方向。

这一领域的PMF（产品市场契合度）路径已完全跑通。Cursor的ARR（年化经常性收入）从2024年11月的6400万美元飙升至2025年5月的5亿美元，半年增长近8倍；GitHub Copilot用户从2024年8月的300万增至2025年7月的2000万，ARR预计已超过10亿美元；Anthropic推出的Claude Code在2025年8月达到4亿美元ARR；Replit、Cognition、Lovable等初创公司也纷纷跨越1亿美元ARR门槛。整个原生AI编程工具市场的ARR总和从2024年中期的约5亿美元增长至2025年中期的约30亿美元。

商业模式以SaaS订阅为主，定价层次分明：Cursor专业版20美元/月、商业版40美元/月；GitHub Copilot Pro版10美元/月、Pro+版39美元/月；Claude Code专业版20美元/月、Max 5x版100美元/月。相比传统软件，AI编程工具的定价体现了其显著的效率提升价值——开发者使用Cursor等工具后，代码产出效率提升数倍，使得20-40美元的月费具备极高性价比。

更值得关注的是，AI编程并非大模型厂商的”独角戏”。应用层公司在大模型之上仍具备重要价值空间：代码库感知（通过RAG技术索引整个项目结构）、开发环境深度整合（如Cursor完全嵌入VS Code）、多模型智能路由（根据任务复杂度分配不同模型）、以及UI/UX设计优化。这些能力构成了应用公司的竞争壁垒，Cursor正是凭借出色的工程思维和产品设计，在巨头环伺中脱颖而出。

远期来看，AI编程的终极形态可能是应用程序UGC平台。随着编程门槛持续降低，普通用户通过自然语言Prompt即可完成应用搭建，软件开发将从PGC（专业生成内容）转向UGC（用户生成内容），催生全新的应用生态。

2.3 企业级AI：定制化平台的爆发前夜

相比消费级应用的快速渗透，企业级AI的商业化进程相对滞后，但2026年有望成为大规模落地的关键节点。

进展较慢的核心原因在于部署复杂度：企业构建AI平台需完成数据整形清洗（3-9个月）、AI与业务流程结合（3-6个月）、安全合规建设（3-6个月）、以及ROI评估机制建立（1-3个月），整体周期通常在6-18个月。此外，AI在企业侧落地的ROI暂时较难量化，导致许多企业仍处于观望状态。

然而，定制化AI平台正成为核心落地方式。与标准化软件相比，定制化平台能够深度结合企业私域数据和特定工作流程，AI能力的发挥与数据融合深度正相关。ServiceNow的AI产品ACV（年度合同价值）订单额在2025年第一季度达到2.5亿美元，并指引2026年达到10亿美元；Palantir的AIP平台推动其北美商业客户数量在2025年第一季度同比增长65%；SAP将Joule AI助手内嵌于ERP流程，Snowflake目标2025年底AI业务ARR达到1亿美元。

竞争壁垒来自于数据获取能力和行业Know-how积累。一旦企业接受某家公司的AI平台，迁移成本将大幅提升。因此，长期深耕特定领域、拥有深厚客户数据授权的公司更具优势。报告看好三大方向：数据分析/数据库（Palantir、Snowflake）、ITSM（ServiceNow）、ERP（SAP）。

2.4 AI视频与创意工具：从玩具到生产力

AI视频生成技术自2024年初由插帧法向DiT（Diffusion Transformer）架构演进后，生成质量获得长足进步，语音+视频同时生成功能也取得突破。快手可灵、Synthesia等工具已迈入1亿美元ARR台阶，Runway、Pika等也在快速接近这一门槛。

在设计工具领域，市场呈现明显的分层竞争格局。Adobe深耕专业设计者市场（约6800万用户，市场空间250亿美元），强调矢量引擎、精细化切割算法等技术打磨，AI对其提效相对有限；Figma和Canva则聚焦传播者市场（约9亿用户，市场空间310亿美元），基于浏览器的在线协同设计降低使用门槛，AI逻辑为”设计民主化”——让非专业设计者也能产出高质量内容。

Figma的增长尤为亮眼：其高价值客户（年ARR支付超1万美元）数量从2023年第一季度的5945家增至2025年第一季度的11107家，增幅87%；超高价值客户（年ARR支付超10万美元）从456家增至1031家，增幅126%。AI功能已嵌入设计流程各环节：Figma Design（自动化重复任务）、Figma Make（文本提示生成原型）、Figma Buzz（品牌视觉资产生成）、Figma Site（代码生成与网站发布）。

2.5 AI教育：数据壁垒与内容丰富化的博弈

多邻国（Duolingo）是AI教育领域的标杆案例。其优势在于庞大的用户基础和学习数据积累——通过长期跟踪用户学习进展，形成了难以复制的垂类数据壁垒。Duolingo Max会员（包含AI口语教学、AI视频通话等功能）在付费会员中的渗透率从2024年第四季度的5%提升至2025年第二季度的8%，定价29.99美元/月，显著高于Super会员的12.99美元/月。

AI对内容平台的丰富化作用显著：多邻国在AI加持下近一年新增148门课程，超过此前12年的总和（近100门）。但市场也在关注AI生成内容质量与人类作者的差距，以及AI内容占比提升对用户体验的潜在影响。

2.6 国内AI应用：Tokens调用量爆发与场景差异化

国内市场在DeepSeek拉动下，2025年上半年呈现爆发态势。根据IDC数据，2025年上半年中国大模型公有云服务市场Tokens调用量达537万亿，超过2024年全年的114万亿。但近期增长放缓，或反映整体模型迭代速度有所减速。

国内互联网大厂的AI落地路径与海外相似：推荐系统升级（字节HLLM、快手OneREC、小红书NoteLLM）、广告效率提升（腾讯2025年第一季度部分广告资源点击率借助AI提升至3.0%）、独立AI应用孵化（腾讯元宝月活超4400万、阿里夸克月活超1.5亿、字节豆包月活超1.3亿、DeepSeek月活接近8300万）。

在垂直领域，国内AI应用呈现明显的情绪消费特征：教育（豆神教育、好未来、粉笔）、游戏（巨人网络AI推理玩法、恺英网络EVE、电魂网络AI养成玩法）、招聘（Boss直聘、同道猎聘、北森控股）、AI陪伴（Minimax Talkie）等场景快速落地。生产力工具领域的出海应用商业化进展更快——焦点科技麦可AI助手渗透率约45%、美图出海应用会员付费率提升、快手可灵面向海外定价10-37美元/月。

三、资本市场映射：硬件与云计算创新高，软件静待爆发

美股市场的板块表现清晰反映了AI产业的不同发展阶段：硬件和云计算已突破前高，B端软件仍待加速。

英伟达股价屡创新高，2025年Tokens调用量大涨拉动AI算力需求复苏；微软、Oracle等云计算巨头同样突破前期高点，景气度重启。相比之下，IGV软件行业ETF仅与前高持平，B端软件AI落地进展暂未加速，市场仍在等待大规模落地的明确信号。

这种分化背后，是不同环节商业化兑现节奏的差异：硬件和云计算受益于推理需求的爆发，收入弹性迅速体现；而企业级软件需要更长的部署周期和验证过程，收入确认相对滞后。报告认为，随着2026年企业级AI平台密集落地，软件板块有望迎来估值修复。

四、投资启示：把握Token经济下的三类机会

第一类：Tokens消耗的直接受益者

• 云计算基础设施：微软Azure、谷歌云、亚马逊AWS，以及国内的阿里云、腾讯云

• AI芯片与算力：英伟达、博通、AMD，以及受益于推理需求增长的定制芯片厂商

第二类：商业化已验证的应用层龙头

• AI编程：Anysphere（Cursor）、GitHub（微软）、Anthropic

• 互联网推荐系统：Meta、字节跳动、快手

• 垂直场景龙头：Duolingo（教育）、Figma（设计）、Palantir（数据分析）、ServiceNow（ITSM）

第三类：即将进入爆发期的潜在赢家

• 企业级AI平台：SAP、Snowflake、Salesforce（待Agentforce落地加速）

• 国内出海应用：美图、焦点科技、快手（可灵）

• AI视频与3D生成：Runway、Synthesia、快手可灵、抖音即梦

五、风险提示与展望

AI技术仍处于快速演进期，存在落地不及预期的风险；内容和互联网平台面临监管环境变化的不确定性；内容公司若无法及时适应AI时代的创作范式变革，可能在竞争中处于不利地位。

展望未来，Token经济正在重新定义AI产业的价值衡量标准。从训练时的”参数规模”到推理时的”Tokens消耗”，从模型能力的”评测分数”到商业化的”ARR增速”，AI产业正经历从”技术驱动”向”商业驱动”的深刻转型。2025年作为这一转型的关键年份，既见证了AI编程、AI视频等应用的爆发，也为2026年企业级AI的大规模落地埋下伏笔。在这场变革中，能够深度绑定用户工作流、积累私域数据壁垒、并将AI能力转化为可量化ROI的公司，将成为Token经济时代的最大赢家。

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