AI应用：Token经济萌芽——GenAI系列报告之64暨AI应用深度之三

——GenAI系列报告之64暨AI应用深度之三 2025.09.24 核心观点： ◼23年11月、24年11月我们分别发布《AI应用：从生产力工具到交互体验升级》、《AI应用：商业化初露锋芒》全景梳理了AI应用落地进展及商业化情况，本报告聚焦重要海外AI应用的商业化进展以及其壁垒、核心增长竞争要素以及国内AI应用进展更新。 ◼AI应用总览：AI应用的Tokens消耗量大幅增长体现落地进展加速。1）大模型：实现大规模商业化，收入向头部集中，OpenAIARR达到120亿美元；2）AI视频：包括快手可灵、Synthesia等，已迈入1亿美元ARR台阶，大规模商业化节点即将到来；3）AI编程：为当下融资热门方向，商业模式已跑通并加速兑现收入。多家创企已实现1亿美元以上的ARR，Anysphere（Cursor母公司）已实现5亿美元ARR、99亿估值。4）B端企业软件：相对庞大潜在市场规模而言商业化偏慢，创企+上市公司多家迈入1亿美元ARR门槛。5）具备坚实的应用场景+丰富数据的AI法律、AI招聘、AI客服、AI语音、企业级AI平台等领域正渐次兑现收入。 ◼互联网/大模型：AI推荐系统+AI应用孵化。1）生成式推荐已在META业绩中体现，国内字节、快手等公司均在推动生成式推荐系统落地。2）谷歌、OpenAI、Anthropic分别在多模态、互联网应用、编程领域各占优势，兑现大模型营收+孵化应用。 ◼AI编程助手：最热门的AI应用方向之一，长期或演进为应用程序UGC平台。耕耘Coding能力大模型的Anthropic ARR已达到50亿美元（60%以上来自API），应用层公司Anysphere等实现亿美元以上ARR，且在价值链环节仍具备重要地位：1）大模型厂商精力聚焦于大模型编程能力提升，2）应用层仍需完成代码库感知改进、完善编辑器整合及流畅度优化、UI设计用户友好度优化。 ◼企业级AI软件：看好数据分析、ITSM、ERP三大方向，AI收入大规模落地时间节点或在2026年后。企业构建AI平台仍需完成数据清洗、工作流结合等工作，周期在6-18个月；相对标准化软件，定制化AI平台或为更适合落地的方式，其可实现对私域数据、高度结合企业工作流，竞争壁垒来自数据、行业KnowHow积累。 ◼内容平台：正从降本增效迈向生产效率提升、内容丰富化。Figma代表创作门槛下降方向，AI视频工具Veo3、可灵等持续进步。 ◼国内AI加速落地：根据IDC，2025H1中国大模型公有云服务市场Tokens调用量达537万亿，2024全年为114万亿Tokens。其中互联网-Chatbot+多模态应用+推荐系统升级、教育、游戏等体现情绪消费需求；生产力工具领域出海应用商业化进展或更快。 ◼标的：互联网：谷歌、META、亚马逊、Roblox、Duolingo、阿里巴巴、腾讯、快手、百度、美图、焦点科技；软件：微软、ServiceNow、Palantir、SAP、Snowflake；硬件：博通；游戏：巨人网络、恺英网络。 ◼风险提示：AI技术仍处于早期存在落地风险；内容和互联网平台监管环境变化风险；内容公司无法及时适应AI时代变革。 主要内容 1.AI应用总览：商业化进展加速推进2.互联网巨头：推荐系统升级+Chatbot 3.AI编程：最热门的应用落地方向之一4.企业级AI：仍待大规模落地5.AI创意工具：AI视频初步商业化，AI对教育、游戏内容丰富化正在体现6.国内AI应用进展7.重点公司估值表 1.1美股AI：25年硬件和云计算新高，B端软件仍待AI落地加速 1.1大模型：代表性平台API调用量高增，AI应用进展加速 ◼大模型在各领域的应用落地进展明显加速。随着强化学习对大模型推理能力的明确提升，以及对算力消耗量的增加，大模型API平台OpenRouter上各家大模型的API总调用量在2025年后增长明显。 ◼大模型竞争格局波动较大：OpenRouter平台的大模型API调用份额随各家模型版本迭代呈现高波动特性，谷歌Gemini、AnthropicClaude、OpenAIGPT、xAIGrok、DeepSeek、阿里通义千问均具备较强的竞争力。 1.1大模型：互联网应用为本轮Tokens消耗量核心场景 ◼互联网公司自身的AIChatbot应用成为核心的算力消耗场景。包括： ◼独立AI应用：包括ChatGPT、谷歌Gemini等；25年5月ChatGPT周活跃用户达到8亿，拉动微软Tokens消耗量大幅增长；此外谷歌Gemini在25年7月达到4.5亿月活用户。 ◼Chatbot集成于传统应用：谷歌AI Overview-搜索结果的AI概览总结功能，在25年7月达到20亿MAU；AIMode-AI实时对话搜索功能，7月加速渗透已达到1亿MAU，拉动谷歌25年7月Tokens消耗量达到980万亿Tokens；此外，METAAI助手在25年4月已达到10亿月活用户。 1.2初创公司：大模型商业化大步迈进，AI视频初步兑现收入 ◼1）大模型实现大规模商业化，收入向头部集中；2）AI视频工具（快手可灵、Synthesia等）迈入1亿美元ARR台阶，大规模商业化节点即将到来。 1.2初创公司：AI编程商业化加速，多款应用达到1亿ARR ◼AI编程为当下融资热门方向，商业模式已跑通并加速兑现收入。Anysphere已实现5亿美元ARR、99亿估值。◼企业级AI落地仍待加速，受限AI项目前期准备复杂+ROI模糊，预计26年将为初创+上市公司重要加速节点。 1.2初创公司：场景清晰、数据丰富多个领域已落地AI收入 ◼具备坚实应用场景+丰富数据的AI法律、AI招聘、AI客服、AI语音、企业级AI等领域已迈过1亿美元ARR门槛。 1.3上市公司：B端AI商业化略慢，嵌入客户工作流重要性凸显 ◼美股B端软件上市公司AI进展较慢，后续我们更看好定制化软件（相比标准化软件）获得更快的商业化进展。 ◼看好与客户企业私域数据结合更深、行业Know how能力更强的B端软件拥有更强AI应用潜力，包括1）数据分析/数据库：Palantir、Snowflake等；2）ITSM软件：ServiceNow；3）ERP软件：SAP等。 1.3 AI应用进展：推荐系统、编程工具、AIChatbot ◼科技巨头AI三大主线：1）原有产品矩阵的推荐系统升级：向生成式推荐架构迈进；2）推出独立应用：微软推出GitHub Copilot、M365 Copilot，谷歌、亚马逊均推出多个独立AI应用；3）将AIChatbot用于改进产品形态，包括谷歌AI搜索、METAAI助手等，并开始利用广告进行商业化。 主要内容 1.AI应用总览：商业化进展加速推进2.AI广告+C端应用：推荐系统升级+C端应用孵化3.AI编程：最热门的应用落地方向之一4.企业级AI：仍待大规模落地5.内容生产：AI视频初步商业化，AI对教育、游戏内容丰富化正在体现6.国内AI应用进展7.重点公司估值表 2.1 AI广告：业内探索具备Scaling Laws特征的推荐架构 ◼传统推荐系统为多阶段筛选、排序架构，其建模难以高效处理全量用户行为，须通过序列检索、特征工程等方式对重要信息进行加工，但这也同时也限制了模型Scaling的效果，处理信息的容量有限、效率相对低。 ◼过往推荐系统进步通常沿着NLP领域技术进步演进，LLM时代，各厂商均在2024年后大力探索将具备LLMScaling特性的模型嵌入至推荐系统各环节或构建端到端的统一的生成式推荐架构。 2.1AI广告：生成式推荐系统架构研究持续推进 ◼生成式推荐路线不同，但目标均为探索更庞大数据量下，借助LLM底层技术理解用户、提升数据处理容量： ◼1）META、快 手 为 代 表 的 统 一 生 成 式 架 构 ：尤 其META的GRs（HSTU，Hierarchical SequentialTransductionUnits）在发布后已成为生成式推荐架构的标志性工作，摒弃了多阶段的DLRM（深度学习推荐模型），形成统一的推荐架构； ◼2）字节HLLM为代表的分层式堆叠式架构：利用LLM提取物品特征并建模用户兴趣，将预训练知识集成到推荐系统中，对DLRM赋能； ◼3）美团MTGR的混合式推荐：则基于HSTU方法对外卖场景进行改进，实际上是前两类架构的结合。 2.1AI广告：生成式推荐效率和算力消耗正相关，正向贡献下拉动互联网大厂算力投入 ◼推荐系统已成为持续高速增长的算力消耗单元，并为互联网大厂贡献正向收益。传统DLRM在更庞大的数据量、更强的计算强度下推荐效率提升有限，生成式推荐架构的ScalingLaws已体现，推荐效率跟随数据量、计算强度不断提升，并将兑现在社交、短视频等平台的用户使用时长、广告转化率中。 GRs召回准确度与计算强度的Scaling Laws（Hit Rate@100召回指标） GRs排序准确度与计算强度的Scaling Laws（NE排序分数指标下） 参数量Scaling Laws 资料来源：《Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations》，《HLLM: Enhancing Sequential Recommendations via Hierarchical Large Language Models for Item and User Modeling》，申万宏源研究 2.1 AI广告：META兑现广告转化率+用户使用时长提升 ◼META业绩逐步验证AI算力Capex投入→广告收入效益提升路径。推荐系统已推动META应用使用时长每年提升6%~8%，带来广告供给增加。FY25Q1推出的GEM对广告的转化率带来了5%的提升。 2.1 AI广告：Unity追随AppLovin推出AI广告投放平台 ◼Unity近期股价表现良好，主要业绩增速反转、广告模型Vector迁移进展＋效果较出色。公司在FY25Q1提前数周完成了旧有广告网络向Vector模型的迁移，FY25Q1公司的Vector使应用安装量和应用内购买价值提升15%-20%。Vector平台近期对广告主ROAS提升幅度较好。 ◼相较AppLovin在23Q4开始发布的、较为成熟的Axon 2.0及后续迭代版本，除算法能力外，Unity仍有多方面需追赶：1）DSP平台仍需补足：当前仍较多依靠第三方DSP平台，未能形成数据闭环、对客户的议价能力提升等；2）归因能力提升：需要打通全环节数据归因，升级归因能力。 2.2谷歌：近期进展迅速，关注反垄断裁定后AI应用新举措 ◼2025年以来谷歌搜索等产品全面迈向AI化。旗下AI搜索功能、Gemini应用用户数快速提升，此外爆款AI图片编辑模型NanoBanana嵌入谷歌Gemini应用，拉动Gemini在9月中旬登顶苹果APPStore免费应用榜。 ◼2025年9月反垄断裁定落地，关注谷歌依托安卓系统、Chrome浏览器、Gemini大模型可能推出的潜在新AI产品形态，将加速C端应用进展。 2.2OpenAI/Anthropic:大模型商业化加速，但方向分化 ◼OpenAI主要通过C端和B端SaaS订阅模式进行商业化。根据海外科技媒体The Information，OpenAI在25年8月年化收入已达到120亿美元，主要来自C端订阅（55亿）、B端订阅（36亿）。 ◼Anthropic压宝AI编程赛道，为其主要营收来源。旗下大模型Claude 3.5/4.0系列历次迭代均着重加强编程能力，根据The Information，其API业务年化收入达到31亿美元，其中14亿来自编程工具Cursor和GitHubCopilot的调用收入，为主要营收来源；其推出的编程工具ClaudeCode