AI投资与商业化趋势 - AI领域投资重点转向B端项目，核心考量商业化闭环和变现能力[1] - Token调用量成为衡量AI公司实际采用规模与增长潜力的核心标尺，如同互联网时代的用户数[1] - 大模型调用场景发生显著变化，从离线的打标和娱乐性场景，转向在线任务大幅上升，互联网公司和消费电子企业的大部分交互已开始由大模型取代[1] Token消耗规模与增长 - 中国日均Token消耗量从2024年初的1000亿增长至2025年6月底的突破30万亿，一年半时间增长超过300倍[2][4] - 2025年上半年中国企业级大模型日均调用量较2024下半年大增363%，已超过10万亿Tokens[4] - 大模型企业级市场呈爆发式增长，调用量最大的公司是互联网和消费电子企业，其次制造业、传统企业、政府部门和金融机构的调用量也有增长[4] 大模型市场竞争格局 - 中国大模型市场前三名份额合计超40%，其中阿里通义占比17.7%，字节豆包占比14.1%，DeepSeek占比10.3%[4] - 企业正从追求单一最强模型，转向为特定业务场景寻求最优解，对不同模态、尺寸和落地场景匹配的需求将爆发[4] - 模型供给呈现丰俭由人态势，快速匹配多元化市场需求[5] 行业应用与AI Agent发展 - 中国AI应用以生产力工具为主导，垂类行业的B端需求强劲，AI+工业的政策空间和应用空间较大[5] - 企业基于业务需要和成本考量，更倾向选择适配自身需求的底层大模型，而非一味追求大尺寸和强性能[6] - AI Agent被视为有望替代原有SaaS系统的技术，企业正加大布局，中基宁波集团计划在内部搭建100个有效智能体[5][6][7] 企业选型考量与模型趋势 - 企业在模型侧的选择主要考量五个方面：稳定性、效率、成本、服务响应和易用性[6] - 模型小型化成为未来几年的关键趋势，务实和好用成为B端企业调用大模型的基本原则[6] - 对于需要快速识别的场景使用小模型以降低Token消耗成本，对于深度推理则使用满血版模型[6] SaaS行业变革与商业模式 - SaaS行业长期面临用户付费意愿低、企业盈利难的问题，AI浪潮下有望改善边际，通过帮客户创造新价值来分得更多利润[7] - 钉钉颠覆SaaS商业模式，推行按结果付费，发布十余款AI产品，强调商业结果可交付[9] - AI应用的竞争最终将回到行业认知、模型工程能力以及实际应用效果，用户只会为效果买单[11] 技术演进与未来挑战 - AI技术从单一的大语言模型向多模态演进，从Copilot切换到Agent，从纯软件端向软硬件一体摸索[1] - AI Agent在稳定性方面有严格要求，不同企业对智能体的算力部署方式会提出严格要求，能力还需不断迭代[6][10] - 垂类行业应用中，知识库和数据库的沉淀积累将成为AI Agent企业的护城河，从数据到语料的处理是主要挑战，50%至70%的客户指导时间用于处理此关系[8][12]