文章核心观点 - 当前是AI应用产业基本面拐点的初期，行业Beta行情已经到来，信息催化与基本面将螺旋式相互刺激并兑现，2026年是AI应用Agent需求共识反扑的起点 [1][3] AI应用产业发展逻辑与拐点 - 新兴产业发展遵循“新兴供给产物诞生 → 刺激尝试性需求 → 供给产物性能质变 → 尝试性需求成为需求共识 → 需求共识反扑 → 产业商业价值正式规模爆发”的逻辑 [4] - 2026年被判断为AI应用Agent需求爆发的元年，核心驱动在于经过2025年的迭代，基础大模型已变得足够便宜、智能、可靠且具备经济性，并将持续升级，从而刺激更多应用需求以提升产业商业价值 [3] - 广泛的媒体曝光加速了技术概念的大众渗透，并推动机构投研报告提及频次、量化模型捕捉的市场关注度数据持续走高，强化了产业Beta的向上动能 [7] 行业现状与关键洞察 - 在AGI-Next峰会上，行业专家指出中美算力储备存在“富”与“穷”的差距，硅谷拥有顶级显卡储备，而中国团队在资源受限下被逼出了极致的算法优化和工程落地能力 [8] - ToC端用户体验提升趋于平缓，模型能力升级对普通用户多为“无感”；ToB端尤其在Coding场景已发生生产力革命，企业愿意为高准确率模型支付溢价，强、弱模型分化将愈发明显 [8] - 当前AI大模型与应用的营收主要来自B端客户，C端用户规模大但付费率低、变现周期长 [8] 重点应用方向：生成式引擎优化 - GEO是在生成式AI普及背景下诞生的新学科，其核心逻辑与传统SEO有本质区别 [9] - 信息获取方式：从用户主动搜索关键词点击链接，转变为用户自然语言提问后AI整合信源直接回答 [9] - 优化逻辑：从关键词匹配与页面权重排名，转向构建权威信源、严密逻辑与实时更新以满足AI信源评估 [9] - 商业价值：聚焦高客单价场景（如法律、医疗、To B），转化价值高，团队依赖技术、内容策略与行业专家，AI自动化程度高，毛利率可达60%-80% [9] - 商业化AI搜索多依托RAG技术，GEO优化需贯穿检索、增强、生成三阶段，通过语义向量匹配、高信息密度内容、可验证事实与规范引用标注等方式，使内容适配AI抓取与生成逻辑 [10] 产业链分工与大模型公司角色 - 大模型公司不会直接开展GEO相关的信源分析、营销软文撰写等商业化服务，以避免“既当裁判又当运动员”的角色冲突，破坏AI内容客观性的信任 [11] - 大模型公司倾向于通过搭建生态、提供技术接口或探索官方投流模式参与GEO产业链，例如推出合规技术工具、开放API接口赋能第三方服务商，并可能探索类似传统搜索引擎的官方付费曝光平台 [11] - 对于广告变现需求，将由大模型公司与GEO服务商协同满足，大模型公司提供官方广告通道并制定规则，GEO服务商负责RAG全流程的内容优化落地执行 [12] 市场节奏与场景展望 - 当前处于AI应用产业拐点初期，市场处于打主线标签阶段，短期应更尊重由事件催化、热度最高的场景主线带来的资金面情绪 [13] - 预期市场节奏将分为三阶段：1-3月聚焦情绪资金场景；3-9月转向基本面成长预期；9月后进入成长价值抱团阶段 [13] - 重点场景分类：情绪资金场景主要包括AI营销（GEO）和AI for science；支线弱转强场景轮动溢价包括AI陪伴、AI编程、AI医疗、AI办公等；基本面成长预期及价值场景主要包括AI工业应用和AI全栈式平台 [13]