一手调研纪要研报

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覆盖 9/25—9/27 AI应用链核心观点，聚焦模型能力、商业化路径与应用主线。数据来源为知识星球及公开研报，仅供产业研究参考。

一、一句话：模型能力提升与成本下降推动商业化加快

一句话：模型能力提升与调用成本下降推动 AI 商业化加快，多模态和智能体持续拓展产品功能，AI 正由效率工具向任务助手发展。

据机构测算，2025年企业生成式 AI 支出达到370亿美元，其中应用层支出为190亿美元。随着端侧设备、多模态和智能体能力完善，AI 的使用入口由网页和软件扩展至手机、PC 及智能硬件。

二、能力升级：可完成的任务持续扩展

模型能力的四个提升方向：

• 推理与代码：头部模型在推理、代码能力上持续进步；

• 长上下文：处理长文档、复杂任务的能力增强；

• 多模态：图像、视频、语音的理解与生成能力完善；

• 工具调用：从"能说"走向"能做"，可调用外部工具完成任务。

能力升级带来的直接变化是任务范围的扩展：从问答和内容生成，延伸至资料整理、办公协作和任务执行。这意味着 AI 的定位正在从"效率工具"转向"任务助手"——不只是帮你写，而是帮你做完。

三、商业模式：四条变现路径

模型层的四种收费模式：

• API 收费：按调用量计价，面向开发者与企业；

• 订阅收费：按时间周期计价，面向个人与团队用户；

• 广告收费：依托流量、用户意图与成熟广告体系变现；

• 定制化收费：覆盖本地与云端部署，满足企业差异化需求。

从趋势看，订阅与抽成模式正在成为 C 端应用的主流。相比按量计费，订阅模式能提供更稳定的现金流；而抽成模式则在规模化后具备更高的收入弹性。头部产品的付费档位与用户增长数据，正在持续验证这一模式的需求真实性。

四、应用主线：三条方向加快商业化

多模态正在推动 AI 进入内容生产流程，营销、教育和游戏应用加快商业化。

三条应用主线的落地方式：

• 视频：视频模型推动 AI 剧、漫剧增长，并逐步用于影视特效、剪辑和虚拟拍摄；

• 游戏：开发工具由素材生成延伸至代码、场景和对象编辑，美术与测试环节效率提升显著；

• 营销：图像生成与编辑提高广告素材供给，推荐模型改善广告匹配和转化效率。

共同点在于：这些方向的产出可量化、可复用，且能直接嵌入企业现有的生产流程。随着生成质量、编辑能力和版权规则完善，AI 应用有望由单点工具进一步进入企业日常生产流程。

五、结论与跟踪指标

AI 应用的逻辑可以概括为：模型能力提升 → 调用成本下降 → 使用门槛降低 → 应用场景扩展 → 商业化加速。这条链条的关键在于"成本下降"这一环——只有当使用成本低到可以被大规模采用时，应用层的爆发才会真正到来。

跟踪时应重点关注：①应用层公司的收入增速与毛利率；②付费用户占比与留存曲线；③模型调用价格的下降速度。需要提示的是，AI 应用的商业化仍处于早期，从"用户增长"到"收入兑现"之间存在明显时滞，短期需警惕估值超前于业绩的风险。

风险提示：

本文内容来源于知识星球、公开研报及第三方渠道的信息梳理，仅供产业研究与参考，不构成任何投资建议。文中涉及的个股、板块仅为信息客观整理，不代表本公众号立场，亦不构成推荐或卖出建议。市场有风险，投资需谨慎，请投资者结合自身风险承受能力独立判断、理性决策。

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