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这份研报的核心内容是什么？
这份研报的核心内容是探讨AI应用行业的三层研究框架，即基础大模型层、模型集成与分发层以及AI应用标的上层。报告分析了AI与互联网、移动互联网的核心差异，指出AI在供给端和生产端重塑，无高杠杆增量效应，而后者依靠消费端加杠杆实现高增长。报告还提出了AB两面选股标准，优先选择当前业务或生态位优于过往的标的，关注AI时代因“人是物非”产生的价值重估机会。
AI应用行业的发展趋势如何？
AI应用行业的发展趋势体现在三个层面：基础大模型层在生产智能能力上短期内以大模型为主；模型集成与分发层通过类模型、Agent、MAS等垂类生态构建生态；AI应用标的上层则最难实现，原生AI业务收入占比达10%-30%的标的是稀缺资源。报告指出，AI应用行业正从供给端和生产端重塑传统行业，但与依靠消费端加杠杆实现高增长的互联网、移动互联网存在核心差异。
研报重点分析了哪些方向？
研报重点分析了AI应用行业的三层研究框架，并提出AB两面选股标准，优先选择当前业务或生态位优于过往的标的。报告还介绍了XYZ轴选股逻辑，将AIGC分为表达性、决策性、生产性内容三类，追踪业内现象级产品/事件，匹配国内外相关上市公司，结合AB两面标准筛选。报告筛选出190家符合标准的标的，重点关注传媒等行业中第三层原生AI应用标的。
当前AI应用市场的现状如何？
当前AI应用市场的现状是，三层框架筛选出190家符合标准的标的，但多数上市公司难以短期实现业务转型与收入占比提升。市场存在量化交易流速过快导致市场表现波动，加剧估值扰动的风险。此外，AI原生业务落地难度大，过往龙头企业维持生态位优势的难度较高，需警惕惯性思维风险。
研报提示了哪些风险？
研报提示了AI应用市场的几大风险：一是量化交易流速过快导致市场表现波动，加剧估值扰动；二是AI原生业务落地难度大，多数上市公司难以短期实现业务转型与收入占比提升；三是AI时代背景下，过往龙头企业维持生态位优势的难度较高，需警惕惯性思维风险。这些风险提示投资者在关注AI应用行业时需谨慎评估。