再谈国产AI应用的未来

计算机 证券研究报告 行业专题报告/2025.08.17 核心观点 投资评级:看好(维持) GPT-5提升编程能力、降低幻觉，有利于AI在生产领域落地。GPT-5在编程能力、减少幻觉、性价比方面超预期。GPT-5实现升级的同时，token价格显著下降，实现高性价比，相比GPT-4.1输入价格便宜58.3%，输出价格便宜16.7%。GPT-5发布引发市场对于“大模型吞噬软件价值”的担忧，我们认为软件真正的壁垒在于对场景的理解和持续迭代的能力，对于企业级软件更需要大量的工程实践才能打磨出架构清晰、功能完备的软件，这是AI编程难以直接跨越的。 美股应用分化，关注营销、广告、网络安全与数据集成方向。2023年以来部分涨幅在150%以上的美股应用公司，客户面向小企业、个人的公司居多，以及面向政企的数据集成与分析决策表现也较为突出；2023年以来部分涨幅在0-150%的美股应用公司，主要以传统大型SaaS企业与云计算公司为主；2023年以来部分涨幅小于0%的美股应用公司，主要集中在规模较小，壁垒较低的公司当中，AI业务转型不够及时。从客户对ERP系统的期待可以窥见，当前企业AI的急迫需求在于充分发挥数据价值，将AI深度嵌入行业工作流。我们认为“美股映射”不是简单复刻行情，而是基于北美软件土壤找到AI优先落地的商业化机会，再根据本国国情判断落地的产业节奏。我们认为当前中美两国之间软件业发展背景变化趋势显著不同，从宏观环境、行业阶段、商业模式三个方面看，应更加积极看待国产AI应用。 分析师杨烨SAC证书编号：S0160522050001yangye01@ctsec.com 分析师李宇轩SAC证书编号：S0160524080001liyx02@ctsec.com 相关报告 1.《7月车市运行日益平稳，理想首发VLA大模型》2025-08-122.《英伟达野望：以Lepton打造全球算力聚合平台》2025-08-103.《海外AI正在发生什么？》2025-08-03 投资建议：看好国产AI应用。 风险提示：技术迭代不及预期；商业化落地不及预期；政策支持不及预期；全球宏观经济风险 内容目录 1应更积极看待国产AI应用........................................................................................31.1GPT-5提升编程能力、降低幻觉，有利于AI在生产领域落地.....................................31.2美股应用分化，关注营销、广告、网络安全与数据集成方向.........................................52风险提示.............................................................................................................10 图表目录 图1：GPT-5思考模式编码能力优于o3......................................................................3图2：GPT-5幻觉率显著下降....................................................................................3图3：GPT-5相比旧版本模型性价比更高.....................................................................4图4：基于LMArena排名，我国开源大模型性能位居世界前列.........................................5图5：2023年以来部分涨幅在150%以上的美股应用公司................................................6图6：2023年以来部分涨幅在0-150%的美股应用公司..................................................7图7：2023年以来部分涨幅小于0%的美股应用公司......................................................8图8：建设新一代ERP应当具备的重要特征..................................................................8图9：近两年美国GDP增长放缓.................................................................................9图10：2022年以来美国个人工资增速有所放缓............................................................9图11：中国GDP增速修复至5%以上........................................................................9图12：中国软件支出增速高于全球水平.......................................................................9 1应更积极看待国产AI应用 1.1GPT-5提升编程能力、降低幻觉，有利于AI在生产领域落地 GPT-5在编程能力、减少幻觉、性价比方面超预期，加速严肃场景AI应用落地。GPT-5是OpenAI发布的最强编码模型，在编码基准测试和实际应用场景中，表现均优于o3，并且经过微调，在Cursor、Windsurf、GitHub Copilot和CodexCLI等智能编码产品中表现出色。GPT-5大幅降低幻觉出现概率。在ChatGPT上启用网络搜索后，GPT-5的回答出现事实性错误的可能性比GPT-4o低了约45%，启用思考模式时，GPT-5的回答出现事实性错误的可能性比OpenAI o3低约80%。 数据来源：OpenAI官网，财通证券研究所 数据来源：OpenAI官网，财通证券研究所 GPT-5实现升级的同时，token价格显著下降，实现高性价比，加速AI商业化落地。GPT-5现已在API平台上推出三种规格：gpt-5、gpt-5-mini和gpt-5-nano，可在响应API、聊天补全API中使用，并且是Codex命令行界面中的默认选项。GPT-5的价格为每100万个输入token1.25美元，每100万个输出token10美元；GPT-5 mini的价格为每100万个输入token0.25美元，每100万个输出token2美元；GPT-5 nano的价格为每100万个输入token0.05美元，每100万个输出token0.40美元。GPT-5相比GPT-4.1输入价格便宜58.3%，输出价格便宜16.7%。 数据来源：OpenAI官网，财通证券研究所 我国开源大模型性能位居世界前列，为模型本地化部署构建基础。加州大学伯克利分校的研究人员创建了开放平台LMArena，社区通过对模型回答效果投票，构建了公开的排行榜，我国的Qwen3、KimiK2、Deepseek-R1、GLM-4.5均位居世界前列，在得分方面与发布的GPT-5相差不大。在开源模型领域，我国的四个模型分别夺得前四名，做到世界领先。闭源模型的核心算法和参数完全封闭，企业只能通过模型提供商开放的接口API进行有限调整，而开源模型允许企业直接访问源代码和权重文件，可通过架构调整、参数优化、多模态融合的方式实现深度定制，适用于我国本土环境。 软件价值不在于编程能力，而在于对场景的理解，和持续迭代的创新能力。GPT-5发布引发市场对于“大模型吞噬软件价值”的担忧，我们认为软件真正的壁垒在于对场景的理解和持续迭代的能力，对于企业级软件更需要大量的工程实践才能打磨出架构清晰、功能完备的软件，这是AI编程难以直接跨越的。但对于单点功能、浅表层的应用，确实存在被大模型替代的风险。 1.2美股应用分化，关注营销、广告、网络安全与数据集成方向 AI时代，美股应用走向分化，在营销、广告、网络安全与数据集成方向的公司总体表现较好。 2023年以来部分涨幅在150%以上的美股应用公司，客户面向小企业、个人的公司居多，以及面向政企的数据集成与分析决策表现也较为突出。分行业来看，营销、广告、网络安全板块表现较好，我们认为营销、广告方面的加速，受益于生成式AI在多模态数据的推理和生成能力方面的提升，我们认为网络安全行业的加速，主要系受到2021年拜登政府上台后发布的一系列关于网络安全的政策影响；分客户群体看，小企业与个人表现占优，生成式AI对小企业影响更大，小企业软件采购更灵活，更容易接受产品形态的变化；分业务模式看，具备数据集成和分析决策能力的优于标准化流程和运营类产品，政府、大企业当前迫切需要将外部数据与企业内部数据进行集成整合，实现实时决策分析。2023年至今，AppLovin和Palantir分别实现4066%、2660%的涨幅。 2023年以来部分涨幅在0-150%的美股应用公司，主要以传统大型SaaS企业与云计算公司为主。传统SaaS模式在AI时代受两方面影响：（1）Agent整合工作流对SaaS多模块形成吞噬；（2）AI+SaaS利用企业数据实现更大AI创新空间。同时，美国SaaS企业基本已经发展至成熟期，面向大客户的渗透进入尾声，向海外拓展增量空间显然不及美国本土软件环境优质，因此头部SaaS企业转型就变得尤为重要。在这个阶段，具备云计算（算力租赁）的公司，以及深入企业工作流的工作表现更为稳健，比如Alphabet、Microsoft、SAP、Salesforce，而功能单点化且存在生成式AI颠覆的场景压力相对较大，比如Adobe。 2023年以来部分涨幅小于0%的美股应用公司，主要集中在规模较小，壁垒较低的公司当中，AI业务转型不够及时。 从客户对ERP系统的期待可以窥见，当前企业AI的急迫需求在于充分发挥数据价值，将AI深度嵌入行业工作流。根据中国信通院统计，新一代ERP系统需具备的关键特征包括数据驱动、融合世界一流管理实践、AI智能化、全产业链深度协同以及行业化个性化。企业最看重的是ERP系统能够提供全面、实时、智能的数据服务（75.32%），以提高决策质量。其次，企业期望ERP系统内嵌AI技术，提供成熟的AI应用场景（58.86%），以实现业务流程的自动化和智能化。此外，企业还希望ERP系统能够融合行业领先的管理实践（63.92%），并实现全产业链的深度协同（52.53%），以提升整体运营效率。同时，企业需要ERP系统能够灵活适应不同行业的特定需求和企业的个性化定制（50%）。 近期美股应用软件的调整主要源自市场对“大模型吞噬软件”的担忧，以及美国软件公司自身发展阶段的影响。我们认为“美股映射”不是简单复刻行情，而是基于北美软件土壤找到AI优先落地的商业化机会，再根据本国国情判断落地的产业节奏。我们认为当前中美两国之间软件业发展背景变化趋势显著不同，应更加积极看待国产AI应用： 宏观环境：美国GDP增长放缓，而我国处于修复向上阶段。软件服务业与宏观环境发展趋势密不可分，往往在“复苏-繁荣”阶段软件行业会获得加速发展。我们认为，我国当前正处于该阶段，对软件发展更为有利。 行业阶段：美国软件业起步更早，企业数字化和智能化水平高于我国，即便没有AI的影响，我国软件支出增速仍处于较高水平。美国软件公司以头部企业客户为主，大多数已经实现高度SaaS化，增长和渗透空间有限。 商业模式：由于较高的人力成本，美国企业软件基本以订阅模式落地而非定制化，而生成式AI在企业深层次