行业趋势：从SEO到GEO的范式转移 - 传统搜索引擎优化通过关键词和链接优化提升网页排名以吸引点击 而生成式搜索成为信息分发新入口 用户行为从“关键词检索+点击”转向“AI推理后直出答案” [1] - 在AI搜索场景下 用户自然点击率下降 传统网页曝光和访问量减少 GEO开始对SEO市场产生明显侵蚀 [1] - 营销公司的角色因此从流量执行者升级为“品牌知识与标准答案”的构建者 [1] 市场空间与商业模式变革 - 传统以广告变现为目的的搜索市场规模为1000亿 增速20% 通用搜索市场第三方统计为2000亿 增速9.3% [1] - 全球以广告为目的的搜索市场规模为2525亿美金 增速11% 这些理论上都是新GEO的潜在市场 [2][3] - GEO模式下 营销方开始转向SaaS化收费 重构了传统广告代理的商业模式 类比海外明星创业公司Profound [1] GEO的核心运作机制与影响 - GEO相比SEO改变了传统营销等于买流量的模式 使流量大厂的议价能力被削弱 GEO更回归现实 针对具体问题提供答案 [4] - 大模型通过从不同“数据源”选择并清洗数据 再经过不同算子处理 最终给予客户答案 [4] - AI营销商的重要工作是将客户的“产品优点”转化为“AI更能理解的字段” 以曝光给下游用户 [5] 行业竞争格局与投资机会 - 行业根本变化是从低毛利率、机械的买流量回归到靠技术生存的“营销”本源 [6] - 产品位序可能重塑 例如床垫厂商 按照新规则 排名第20的厂商若其被抓取的数据参数因子权重变化 有可能冲到推荐前三 [6] - 最先搞清楚各家大模型算子权重的厂商 将在AI营销领域占据领先地位 [6]

2025年业绩与整体态势 - 2025年全年业务保持相对稳健态势，预计全年业绩会保持第二季度和第三季度的增速，呈现增长 [4] AI应用业务进展 - AI垂直应用工具（如“大师生图”、“云见”）的商业化在2025年第四季度实现环比增长 [5] - 预计2026年AI垂类应用的收入规模和客户数量将较2025年有较大增长 [8] - AI客户分为两类：存量品牌客户开始签订年框或进行系统采买；新增的纯AI客户 [8] - 公司已与国内某脑机接口领域的领先供应商达成合作，提供线上品牌管理服务，并共同开展产品设计、开发及整合营销合作 [5] - 与脑机接口品牌的当前合作聚焦国内线上市场，提供全链路服务，目标是在2026年实现业务突破，海外市场将视情况后续推进 [9] GEO（生成式电商优化）战略与布局 - GEO是基于大模型技术发展可能带来的行业演进方向，预计将是一个渐进过程，为电商生态带来新的流量场景 [6] - 公司对GEO趋势持确定性态度，已启动相关团队建设，积极把握潜在增长机遇 [6] - 公司在GEO领域的优势基于：在电商服务领域及阿里平台多年的合作经验；与平台深入的AI战略共创；在内容优化及多平台运营方面的能力 [6] - 公司GEO业务的差异化优势在于：深厚的品牌服务经验以生成高质量内容；大量SEO经验可向GEO平移；通过与阿里深度共创，能更早理解并契合千问的底层内容优化逻辑 [10] GEO的研发投入与商业模式 - 2025年对GEO的增量研发投入主要在于内容优化及训练给千问等大模型，属于新增投入，具体投入比例尚难量化 [7] - 预计GEO基本的商业模式不会改变，核心仍是服务商通过优化效果帮助品牌和平台增长，从而分享收益 [10] 品牌方预算与平台合作 - 主流品牌方已关注并相信GEO趋势，其预算分配最终取决于投资回报率（ROI） [7] - 若GEO的ROI优于SEO，品牌方愿意增加在GEO上的预算 [7] - 阿里在商品图谱、商业闭环和数据方面最成熟，公司当前与阿里的合作最深入、确定性最高 [8] - 随着GEO方向确定性增强，公司从阿里平台获得的资源、权限和场景机会进一步增加 [9] - 公司将在阿里渠道先发优势的基础上，根据各平台技术成熟度和商业化进程，逐步拓展全域GEO服务能力 [8] 团队建设与未来融合 - GEO团队已开始组建，负责人为具有阿里背景的专业人士，近期已入职 [10] - 当前AI垂类应用与GEO业务尚未直接交叉，但未来会融合 [10] - GEO当前业务重点在于生成适配GEO需求的内容，以及理解大模型的内容选取逻辑 [10] - 未来，当GEO产品成熟后，公司的垂类应用所产生的内容将服务于GEO内容优化的总目标 [10]

港股科技板块市场表现 - 港股科技板块整体表现积极，多只相关ETF及成分股上涨，港股通科技30ETF（520980）上涨近1%，盘中成交额超2.4亿元[1] - 恒生科技ETF基金（513260）上涨0.35%，盘中成交额超3亿元，基金最新规模达73.88亿元[3] - 热门科技股中，阿里巴巴-W、快手-W、哔哩哔哩-W涨幅超过2%，而美团-W下跌超2%，腾讯控股、中芯国际、小米集团-W微跌[7] 资金流向与市场活动 - 资金持续关注港股科技ETF，港股通科技30ETF（520980）昨日获资金净流入超2600万元[1]，恒生科技ETF基金（513260）近20日有10日获资金净流入，昨日净流入超1500万元，其融资余额反弹至超1.4亿元[3] - 南向资金持续流入港股，近七日净买入额最高的为小米集团-W，达44.01亿港元，快手-W、中芯国际、阿里巴巴-W也位列净买入榜前十[9][10] - 全球领先的通用人工智能公司MINIMAX-WP（0100.HK）在港股上市，开盘后股价涨幅一度超过80%，成为从成立到上市用时最短（仅4年多）的AI公司[5] 主要科技公司动态 - 阿里巴巴旗下淘宝闪购在最新季度取得关键进展，其2026年的首要目标是份额增长，并将加大投入以争夺市场绝对第一地位[6] - 京东成立“变色龙业务部”，全面承接JoyAI App、JoyInside、数字人等核心AI产品的打造与商业化，其第二批自研AI玩具将于1月中旬全面上线[6] - 小鹏汽车推出4款新车（G7、2026款P7+、2026款G6和2026款G9），均将搭载其第二代VLA大模型，公司称这是行业首个实现L4级初阶能力的物理世界大模型[6] 机构观点与行业趋势 - 东吴证券指出，港股开年表现强劲，从中长期配置角度看当前位置有吸引力，南向资金预计将继续增配港股，边际增量主要来自保险和固收+产品[11] - 该机构认为港股已进入震荡上行期，建议将红利作为底仓并把握上半年科技成长行情，但港股科技行情仍会受到海外降息节奏和美股科技行情的影响[11] - 中信证券看好AI搜索成为信息获取主入口，指出GEO正成为新一代内容与流量优化范式，随着搜索算法向生成式推理跃迁，传统SEO有效性持续下行[12] 港股科技投资工具特点 - 港股通科技30ETF（520980）标的指数聚焦TMT行业，不含医药、家电、汽车，AI属性更纯，前十大成分股合计权重高达82%[12] - 该ETF支持T+0交易且不占用QDII额度，指数在9月调仓中新增地平线机器人-W，进一步提升了高科技属性[12] - 恒生科技ETF基金（513260）管理费为0.15%/年，是全市场唯一管理费仅15BP的恒生科技ETF，其标的指数恒生科技指数软硬件兼备，综合覆盖科技各子板块[12]

AI搜索与流量分配范式变革 - 生成式AI搜索正取代传统搜索，流量分配机制从“点击驱动”转向“引用驱动”，传统搜索引擎优化（SEO）有效性持续下行[2][3] - 生成式引擎优化（GEO）成为新一代内容与流量优化范式，通过提升内容结构化程度、证据密度与多平台适配能力，旨在提高品牌在AI生成答案中的可见度、可理解度与引用优先级[2][3] - 头部上市营销公司已在技术、产品与组织层面率先推进GEO布局，通过程序化广告能力迁移、模型协同与智能体产品等路径切入，验证了该商业路径的可行性[2][3] - 具备程序化广告、AI投放与多平台内容分发基础的营销服务商，其底层能力与GEO需求高度契合，在向GEO能力迁移和升级方面具备天然优势[5] 工业软件与AI+制造发展前景 - 2025年1月《“人工智能+制造”专项行动实施意见》印发，政策强调系统化攻关以突破工业软件等瓶颈，并突出AI在研发设计、生产制造等核心环节的深度融合[5] - 中国工业企业应用大模型及智能体的比例预计将从2024年的9.6%大幅提升至2025年的47.5%，未来三年领先工业AI渗透率预计达60%[6] - 2023年中国工业软件产品收入为2824亿元，同比增长12.3%，预计到2029年市场规模将超过5000亿元[6] - 2023年AI在中国制造业应用的市场规模约为56亿元，自2019年起年增长率持续保持在40%以上，预计2025年市场规模将达到141亿元[6] 相关市场表现与公司动态 - 软件50ETF标的指数权重股多数上涨，其中中科星图涨幅达11.79%，航天信息涨5.02%，同花顺涨3.79%，指南针、科大讯飞、拓维信息涨幅均超1%[1][4] - 中科星图旗下公司参与新设陕西汉翔星御科技有限公司，经营范围涵盖智能无人飞行器制造、雷达及配套设备制造、人工智能公共数据平台及基础软件开发等[4]

文章核心观点 2025年，人工智能（AI）技术完成了向大众市场的真正“下沉”，DeepSeek和豆包等产品的爆发引领了行业格局重塑，同时AI的广泛使用也带来了内容风险、隐私担忧、版权争议及新型滥用等复杂的合规与治理挑战。与此同时，传统互联网领域的外卖补贴大战、平台内容治理及苹果与腾讯的佣金谈判等事件，共同勾勒出新旧势力交织、生态博弈加剧的一年[1][2][3]。 AI技术普及与市场格局 - DeepSeek在2025年初通过开源推理模型DeepSeek-R1极大降低了AI训练成本，打破了硅谷主导的叙事，被视为“国运级别的科技成果”[2] - 到2025年末，豆包月活跃用户达到1.59亿，反超DeepSeek，其日活跃用户突破了1亿大关，意味着平均每14个中国人中每天就有1人使用该AI软件[3] - 随着豆包在春晚亮相，以及蚂蚁灵光、阿里千问等产品加速卡位，AI正覆盖更广泛的普罗大众生活[3] AI内生风险与用户行为挑战 - AI生成内容存在无中生有、错误总结、移花接木等问题，在专业媒体报道稀缺的热点事件中，AI容易拼接低质内容并放大误导[3] - 韦氏词典将“Slop”选为2025年度词汇，指代“AI批量生成的、毫无灵魂的低质内容”，即AI泔水，这类内容正在污染信息获取方式[4] - 个人隐私和授权条款引发关注，微博智搜、豆包曾陷入“被AI搜出个人微信号”争议，WPS、腾讯元宝的隐私条款让创作者担忧内容被用于模型训练[4] - 超过50%的开源模型算力被用于角色扮演、虚拟恋人和NSFW内容，相关产品如星野的国内月活已接近500万[4] - 风险不仅来自模型能力，更来自用户如何使用AI，AI公司需在产品设计中预判用户行为及其外溢影响[5] AI商业化与广告生态演进 - 一种名为GEO（生成式引擎优化）的新型营销方式在2025年流行，品牌通过生产AI偏好的内容，让其名称自然出现在AI回答里，而非直接购买广告位[7] - 目前除了Perplexity侧栏有“赞助”标识的广告外，国内外主流AI产品大多保持“去商业化”姿态，缺乏明确的广告规则和管理措施[7] - ChatGPT正强化购物功能，实时接入沃尔玛、Shopify等商品链接，OpenAI内部正讨论付费广告方案[8] - 国内产品如豆包在双十一期间在回复中嵌入抖音商城链接，元宝宣布与京东图书商城合作，Kimi、文小言等产品也已接入电商跳转[8] - 广告是否以及如何进入AI回答体系，将成为影响通用大模型合规生态的关键变量[9] AI滥用与平台治理挑战 - AI技术降低了违规和投机行为的门槛，例如有教辅机构以“AI大模型押题”为卖点售卖预测卷，标价可达398元[10] - 消费者利用AI生成商品瑕疵图骗取退款，仅需20秒就能生成逼真照片，能骗过商家和部分平台审核[10] - 外卖商家使用AI生成的门头照片作为logo，导致不同店铺头像“似曾相识”，平台如饿了么和美团已成立专项小组进行治理[10] - AI技术更新和渗透速度前所未有，“打地鼠”般的治理将成为很长一段时间的常态[11] AI版权争议与司法实践 - 全球头部大模型公司如Anthropic、Meta、OpenAI、谷歌等均被卷入版权诉讼，国内公司如MiniMax也遭迪士尼等起诉，面临最高7500万美元（约合52.8亿元人民币）的索赔[12] - 美国加州北区联邦法院在关键案件中表明，抓取互联网上公开、合法的信息用于模型训练，原则上可以构成合理使用[12] - 美国法院同时明确两条红线：AI输出对原作品市场造成实质性冲击则不成立合理使用；训练数据来源本身必须合法[13] - Anthropic因使用“影子图书馆”训练AI，同意支付总金额约15亿美元的和解金，平均每本书赔偿3000美元[14] - 德国慕尼黑法院裁定OpenAI未经许可使用受版权保护的歌词训练ChatGPT构成侵权，推翻了“合理使用”主张[14] - 迪士尼在起诉OpenAI侵权后，双方转为深度合作，迪士尼对Sora开放核心角色IP并投资10亿美元获得OpenAI股权，开启“IP授权+战略投资”模式[14] 手机智能体兴起与生态控制权博弈 - 2025年末，豆包手机助手的出现让智能体真正走进大众视野，但因安全与商业原因接连被封禁[15] - 手机智能体面临隐私泄露、数据滥用的安全担忧，监管部门曾就其安全问题召开多次会议[15] - 商业博弈在于，手机智能体可能冲击互联网App的拉新率、留存率、用户活跃时长及广告回报率，长期可能导致App被管道化[16] - 2025年11月，亚马逊起诉Perplexity，指控其浏览器智能体Comet伪装成人类用户秘密访问并操控亚马逊账户购物[16] - 互联网大公司在争夺规则制定权，以期将自身利益写入行业规范[17] 全球AI监管趋势调整 - 全球AI监管出现再调整，方向并非收紧而是放缓，统一的AI立法正在退潮[18][20] - 美国监管从联邦层面下沉至州一级，纽约、加州推出AI法规，重点在情感陪伴类产品风险控制，但特朗普在年底签署行政令，审查各州AI法律并可能扣留联邦资金[18][19] - 欧盟《AI法案》落地时间持续后延，高风险AI条款最晚至2028年生效，同时欧盟提出“Digital Omnibus”方案对多项核心数字法规进行精简[19] - 国内“人工智能法案”在2025年被删除，AI安全治理被纳入新修订的《网络安全法》，专项规定如《人工智能生成合成内容标识办法》等回应具体问题[19] 传统互联网领域：外卖补贴大战与监管 - 2025年，京东、美团、阿里（淘宝）在外卖领域展开大规模补贴战，被称为“中国互联网史上规模宏大的补贴战”[21][22] - 京东外卖启动百亿补贴，美团宣布未来三年投入1000亿元，阿里推出“饿补超百亿”，淘宝闪购宣布500亿元补贴计划[21][22] - 有报道称，三大巨头单季度营销支出高达上千亿元[22] - 监管迅速介入，市场监管总局等部门在2025年中密集约谈三家外卖平台，要求回归理性竞争[22] - 下半年监管转向规则前置，出台《外卖平台服务管理基本要求（征求意见稿）》等规定，在收费、促销、算法等环节划定清晰边界[22] 平台商业谈判与规则变更 - 2025年11月，苹果宣布“小程序合作伙伴计划”，对加入计划的小程序开发者销售数字商品抽成15%，较此前面向小程序的支付系统费率直接砍半[24] - 此前，微信、抖音小游戏通过引导用户到官网充值等方式规避苹果30%的抽成（“苹果税”）[24] - 微信小游戏月活用户超5亿，约占微信广告收入15%[24] - 2024年市场传闻苹果对腾讯施压要求封堵外部支付漏洞，否则影响微信更新，此后双方展开磋商[24] 内容平台治理与“黑红”逻辑转变 - 2025年，平台对“黑红也是红”的流量逻辑进行集中治理，抖音以“无底线博流量”为由无限期封禁张兰、汪小菲等账号[30] - 年末治理扩展至头部网红及公众人物，网信部门集中封禁“户晨风”、“张雪峰”等一批违法违规网络名人账号[30] - 平台内容治理进入深水区，难点在于谣言与爆料、抹黑与维权等灰色地带的边界模糊[30] - 互联网平台重新评估商业底层逻辑，认识到真实内容是广告主和用户信任的前提[31] - “通知-删除”仍是重要环节，平台是否担责核心在于是否“知道或应当知道”内容违法却未采取措施[31] 出海平台震荡与合规应对 - TikTok在2025年经历从濒死到重生的转折，特朗普上任后多次延长其禁令宽限期[27] - 2025年12月，TikTok宣布与三家投资者成立美国合资公司“TikTok美国数据安全合资有限责任公司”，负责数据保护、算法安全等，商业活动仍由字节跳动控股的实体负责[27] - 在TikTok被禁阴霾下，大量国外用户涌入小红书，自称TikTok难民，两天内涌入70万国外用户，推动小红书APP在美应用商店排名跃升至免费榜榜首[28] - TikTok的震荡反映出全球“科技冷战”政治环境及互联网治理的复杂性，合规是永恒旋律[29]

2026年宏观背景与核心主题 - 2026年是“十五五”规划的起步之年，发展进入冲刺期，“高质量发展”成为压倒一切的核心原则 [1][19] - 开局之年是政策密集落地、市场活力迸发、产业机遇涌现的关键窗口期，为顺应趋势的企业打开成长空间 [1][19] 中国企业出海机遇与策略 - 2025年前11个月，中国货物贸易进出口总值41.21万亿元人民币，同比增长3.6%，其中出口24.46万亿元，同比增长6.2%，是主要驱动力 [3][21] - 以美元计价，中国贸易顺差突破1万亿美元，创历史记录，远超第二名德国（约2600亿-2750亿美元）的顺差规模 [3][21] - 外贸伙伴结构发生替代：东盟成为第一大伙伴（进出口6.82万亿元，增长8.5%），欧盟为第二大伙伴（进出口5.37万亿元，增长5.4%），美国滑落至第三（进出口3.69万亿元，下降16.9%） [5][23] - “一带一路”国家合计进出口21.33万亿元，增长6%，成为外贸增长的核心支撑 [5][23] - 出口产品结构向高附加值转型：机电产品出口14.89万亿元，增长8.8%，占出口总值60.9%，半导体产业链与汽车出口表现亮眼 [5][23] - 劳动密集型产品如服装、纺织出口3.7万亿元，下降3.5% [7][25] - 出海策略应遵循“精准定位、稳步推进、生态协同”：聚焦东南亚、拉美、中东等新兴市场；借力TikTok等短视频平台进行本土化营销；善用政策与生态资源，抱团出海并注重合规经营 [7][25] 2026年ToB企业营销逻辑变革 - 2026年全球经济预计显示稳定和增长加速迹象，亚洲经济势头保持强劲，ToB市场从追求规模扩张转向专注盈利模式优化与运营效率提升 [9][27] - 营销需实现三大转变：从“广撒网”到“精准触达”，根据目标群体选择抖音、视频号、小红书、B站、快手等平台进行布局，并利用用户生成内容洞察需求 [11][29] - 从“产品推销”到“品牌营销”，通过“行业知识科普+实际应用场景+客户成功案例”的深度内容建立品牌专业形象与信任 [13][31] - 从“经验驱动”到“AI数据驱动”，利用AI进行客户筛选、需求分析、内容生成，并高度重视品牌在AI对话中的“可见性” [13][31] - AI成为采购决策辅助工具，品牌若不在AI推荐答案中则面临“赢家通吃”下的边缘化风险，营销需从“写文章”转向“喂数据”，将产品优势与案例结构化投喂给大模型 [15][33] - ToB营销核心在于建立信任，可通过GEO（AI搜索优化）塑造品牌权威性，企业需成为行业“不可替代的知识源头” [16][34]

行业核心趋势 - AI技术正成为数字营销迭代的核心引擎，行业竞争重心从传统创意转向对AI技术的熟练掌握与灵活应用 [1] - 85.7%的受访消费者已了解或使用过AI应用，2025年AIGC对广告主的渗透率已突破50% [1] - 未来行业呈现两大核心发展趋势：一是服务商将AI能力内化于团队服务流程，交付整合式解决方案；二是服务商向品牌方提供标准化的AI营销平台，供其自主开展营销活动 [4] - 国内绝大多数服务商目前仍集中在第一种形态，而国外已有部分服务商开始探索第二种形态，但国内外媒体生态与数据模型存在差异，国外产品难以直接适配国内市场 [4] AI营销应用层级 - AI在营销领域可落地为三个应用层级：第一层级是AI驱动的战略规划，用于理解受众、评估市场并制定数据支撑的战略 [2] - 第二层级聚焦内容或活动的发布与执行，AI助力高效执行媒体投放，并使品牌对投放过程拥有自主控制权 [2] - 第三层级是大规模内容创作，AI工具可在数秒内生成符合品牌调性、匹配不同渠道的内容，实现自动化生产与品牌一致性 [2] - 当前运营逻辑已发生根本性倒置，形成“策略制定 → 媒介发布 → 内容生产”的全新逻辑金字塔，重构了内容运营流程 [3] GEO（生成式引擎优化）发展 - 2025年Q2中国GEO市场规模同比激增215%，超78%的企业决策者已将AI搜索优化列为数字化转型的重点优先级 [5] - Gartner预测，到2028年AI搜索将蚕食50%的搜索引擎流量 [5] - 提供专业化GEO系统已成为行业核心服务趋势，核心评估指标包括品牌可见度、引用率、正文引用率、品牌AI认知指数及品牌AI认知份额指数 [5] - 公司已自主研发GEO数据监测系统，并凭借独创的“GEO五步法”构建差异化竞争优势 [5] AI在视频内容领域的应用 - 视频领域是AI技术的核心应用阵地，AI工具正全方位重构视频创作全流程，从创意激发、素材生成到脚本优化与快速剪辑 [6] - 公司已构建AI + 短视频营销完整解决方案体系，实现从创意生成、脚本撰写、智能剪辑到精准分发的全流程AI深度赋能 [7] - 公司的素材库平台可实现素材全生命周期管控与AI合规审核，并能通过AI算法智能分析投放数据，为后续创作提供决策支撑 [7] - 公司已针对快消、家电、3C、美妆、大健康等多个核心领域，实现模块化、合规化、自动化的商业带货内容生产，核心优势是高效产出有人物出镜加口播形态的优质内容 [7] - 在AI短视频应用赛道，公司通过模型微调、多模态融合等技术提升视频的叙事感染力、视觉表现力与情感共鸣力 [8] - 2025年双11期间，该模式相较人工加AI的混合生产方式，提效达43%；预计到2026年，提效幅度将进一步提升至90% [8] 市场与用户数据 - 全球ChatGPT周活跃用户达4亿，中国大模型应用个人用户注册总数突破31亿，AI原生APP月活用户数达2.7亿，AI入口已成为品牌触达用户的重要阵地 [5] - 消费者决策呈现碎片化与价值导向特征 [5] 未来技术方向 - 未来AI广告将朝着多模态融合、深度交互式体验、全链路自动化的方向演进 [6] - 公司以技术创新为核心，持续深化AI在营销全链路的应用，并致力于搭建开放协同的AI营销生态 [6][8]

文章核心观点 - 生成式AI行业面临巨大的商业化压力，订阅收入模式难以覆盖高昂的运营成本，导致以OpenAI为代表的公司正积极探索在AI产品中植入广告作为核心变现手段 [4][8][12] - AI广告的植入方式（如优先展示赞助内容、侧边栏广告）及其潜在的“内容投毒”（GEO）风险，可能比传统互联网广告更具隐蔽性和误导性，侵蚀用户信任 [4][24][42][46] - AI Agent（智能体）的发展可能重塑广告生态，使AI成为用户与各类应用之间的新入口，从而掌握流量与广告分发的核心权力，引发与传统应用平台之间的零和博弈 [49][52][55][57] AI行业商业化模式转向 - 硅谷早期设想的类似Netflix的SaaS订阅模式（如每月20美元）在2024年已基本破产，行业面临收入增长跟不上用户增长和成本支出的困境 [7][8][17] - OpenAI的年化收入约为120多亿美元，但烧钱速度可能是公开数据的三倍，高昂的预训练和推理成本是主要压力 [29] - ChatGPT约有3500万付费用户，仅占其周活跃用户的5%，订阅收入虽是主要来源但覆盖成本有限，迫使行业寻找新收入来源 [31][33] - 在AI产品中植入广告被视为最稳定、最快的“回血”方式，是覆盖大部分用户成本的直接手段，预计2025-2026年将有更多AI产品试探性地上线广告 [8][12][34][35] 主要AI公司的广告化进程与策略 - **OpenAI的探索与转变**：公司员工已制作多种广告展示原型图，计划在用户提出相关问题时优先显示“赞助内容”，例如在回答中插入广告或于界面侧边栏展示 [4][5][24][26] - OpenAI CEO Sam Altman的态度从最初反对广告转变为认可“有用且不讨人厌”的广告形态，并公开物色“广告负责人”，同时引入拥有广告系统经验的高管（如CFO Sarah Friar）和首席营收官以加速商业化 [21][23][26] - 公司目标是将广告设计得尽量“不打扰用户”，例如在对话特定阶段（如用户点击推荐链接后）才出现赞助商家信息，并考虑添加“本回答包含赞助内容”的声明 [26] - **Google的谨慎态度**：尽管有媒体称Google计划于2026年在Gemini AI中植入广告，但其全球广告部负责人已公开否认，称Gemini App目前没有广告也没有相关计划，显示出公司在公开层面的谨慎 [18][19] - **行业竞争与囚徒困境**：只要有一家主要公司坚持不加广告，其他公司就会有顾虑；若多家同时迈出这一步，则顾虑将被集体摊平，加速行业整体的广告化进程 [17][18] AI广告的形态、风险与挑战 - **新型广告形态**：AI广告可能并非简单照搬现有形式，而是基于深度对话数据的新型数字广告，能够根据用户聊天记录展示高度相关的广告，达到类似真人顾问的推荐效果 [24][58] - **隐蔽性与高风险**：传统网页广告有明确标识，用户有戒心；而拟人化的AI可能让用户忘记其商业意图，将广告伪装成中立建议，危险性更高 [39][40][46] - **“内容投毒”（GEO）威胁**：利益方通过“生成式引擎优化”技术，优化特定网页内容以确保被AI优先引用并编入答案，使商业推广隐藏在“权威建议”核心中，比传统软文更可怕 [42][43][44] - **现有挑战**：截至今年6月，ChatGPT仅2.1%的查询涉及购物，为培养用户习惯并积累广告数据，OpenAI已接入Stripe、Shopify、Zillow、DoorDash等支付和电商功能 [35] AI Agent发展对广告生态的颠覆性影响 - **成为新入口与流量控制者**：AI Agent具备跨应用操作能力，可能成为用户默认的上网入口，使传统超级App沦为“后端服务”，从而掌握决定用户看到什么内容和广告的权力 [49][52][55] - **引发零和博弈**：豆包手机助手因获得系统级权限、可跨App操作而被各大App以“安全”理由集体“拉黑”，这预演了未来AI Agent与传统应用平台之间的入口之争 [50][51][53] - **重塑广告投放逻辑**：在AI Agent主导的世界里，广告主首先需要说服的是帮用户做决策的Agent，而非直接面向用户；大部分广告团队需重新思考投放策略 [55][57] - **加剧数据与权力集中**：AI助手积累大量用户隐私数据（偏好、习惯、位置等），若用于广告定向，针对性将空前强大；同时，兼具Agent和广告平台身份的AI将拥有决定用户选择与所见内容的双重权力 [58][59] - **对内容产业的冲击**：Google的AI概览功能预计将导致许多出版商网站流量流失25%，预示着当AI成为聚合平台，内容提供方可能失去直接面向用户的渠道和品牌存在感 [55] 行业趋势与用户应对 - 2026年，人类可能需要为AI安装“广告拦截器”（Adblock for intelligence），以拦截渗透在AI回答中、伪装成中立建议的软性广告 [4][62] - 在AI试图深度介入决策的时代，保持怀疑并拥有“拒绝被喂养”的能力变得至关重要 [63]

文章核心观点 文章总结了《麻省理工科技评论》评出的2025年度十大AI热词，这些概念正在重塑AI行业格局，反映了技术发展、应用模式、资本动态及社会影响等多个维度的最新趋势 [1] 氛围编程 - 编程方式被重新定义，开发者只需用自然语言向AI表达应用目标、功能需求和整体体验，AI则负责自动生成和迭代代码 [2] - 这种方式由OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西提出，被称为“氛围编程”，它代表了一种人机协作的新范式 [2] 推理模型 - “推理”成为AI讨论核心，对应推理模型的崛起，这类大语言模型通过多步拆解与连续推演处理复杂问题 [3] - 自OpenAI发布o1和o3系列后，DeepSeek迅速跟进，主流聊天机器人均已引入推理技术，在数学和编程竞赛中达到顶尖人类专家水平 [3] 世界模型 - AI研究转向构建“世界模型”，旨在让AI理解现实世界的因果关系、物理规律与时间演化，而不仅仅是生成流畅文字 [4] - 谷歌DeepMind的Genie 3、李飞飞团队的Marble以及杨立昆的新研究，都通过预测视频演化或构建虚拟环境来让AI掌握世界运转规律 [4] 超大规模数据中心 - 为满足激增的AI算力需求，科技巨头正以前所未有的规模建设专用“超级数据中心” [5] - 例如，OpenAI与美国政府合作的“星门”项目计划投入5000亿美元，建设全美史上最大规模的数据中心网络 [5] 资本与泡沫 - AI成为资本最拥挤的赛道之一，以OpenAI、Anthropic为代表的公司估值持续攀升，但多数仍处于高投入、尚未稳定盈利的阶段 [6] - 与互联网泡沫时期相比，如今顶尖AI公司收入增长迅猛，且背后有微软、谷歌等资金雄厚的科技巨头提供稳定支撑 [6] 智能体 - “智能体”是AI圈内热门但定义模糊的概念，各家宣传AI能像“智能助手”一样自主完成任务，但行业缺乏统一标准 [7] - 尽管AI尚难在复杂多变环境中稳定可靠工作，“智能体”已成为产品宣传中最热门的标签之一 [7] 蒸馏技术 - DeepSeek发布的R1模型展示了“蒸馏”技术的巧妙，让小模型学习大模型的精髓，以极低成本实现接近顶级模型的性能 [8] - 这表明打造强大AI模型未必只能依赖堆砌算力，高效的算法设计同样能带来新的可能 [8] AI垃圾 - “AI垃圾”特指为博流量而批量产生的劣质AI内容，该词已演变为一种后缀，被用来形容各种缺乏实质的事物，如“工作垃圾”、“社交垃圾” [9] - 这折射出人们对AI时代内容质量与真实性的普遍反思 [9] 物理智能 - AI在现实世界中的行动能力仍是短板，虽然机器人在特定任务上学习更快，自动驾驶模拟更逼真，但不少“智能家庭助手”产品仍需人工远程操控 [10] - 为提升能力，已有机器人公司开始向普通人征集做家务视频，表明让AI真正理解并适应物理世界仍前路漫长 [10] 生成引擎优化 - 传统搜索引擎优化正在让位于“生成引擎优化”，随着AI直接给出答案，信息获取方式发生改变 [11] - 新规则下，内容提供者需要确保其品牌、观点或内容被AI在生成的答案中引用，否则可能从用户视野中消失 [11]

文章核心观点 文章总结了《麻省理工科技评论》评出的2025年度十大AI热词，这些概念正在重塑AI行业格局，反映了技术发展、应用模式、资本动态及社会影响等方面的关键趋势 [1] 氛围编程 - 编程方式被重新定义，开发者只需用自然语言向AI表达应用目标、功能需求和整体体验感觉，AI则负责自动生成代码、调整细节并通过反复对话迭代 [2] - 这种方式由OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西提出，被称为“氛围编程”，它并非一种新编程语言，而是一种新的人机协作方式 [2] 推理模型 - “推理”成为AI讨论核心词汇，对应的是推理模型的崛起，这类大语言模型通过多步拆解与连续推演处理更复杂问题 [3] - 自OpenAI发布o1和o3系列后，DeepSeek迅速跟进，主流聊天机器人均已引入推理技术，在数学和编程竞赛中达到顶尖人类专家水平 [3] 世界模型 - AI研究正转向构建“世界模型”，旨在让AI理解现实世界的因果关系、物理规律与时间演化，而不仅仅是学习语言，从而判断合理性并预测未来 [4] - 谷歌DeepMind的Genie 3、李飞飞团队的Marble以及杨立昆离开Meta后的新研究，都通过预测视频演化或构建虚拟环境，让AI在模拟中掌握世界规律 [4] 超大规模数据中心 - 为满足激增的AI算力需求，科技巨头正以前所未有的规模建设专用“超级数据中心” [5] - 例如，OpenAI与美国政府合作的“星门”项目计划投入5000亿美元，在全美建设史上最大规模的数据中心网络 [5] 资本与泡沫 - AI成为资本最拥挤的赛道之一，以OpenAI、Anthropic为代表的公司估值持续攀升，但多数仍处于高投入、尚未建立稳定盈利模式的阶段 [6] - 与当年的互联网泡沫相比，如今顶尖AI公司收入增长迅猛，且背后有微软、谷歌等资金雄厚的科技巨头提供稳定支撑 [6] 智能体 - “智能体”是AI圈内热门但定义尚不统一的概念，各家宣传AI能像“智能助手”一样自主完成任务，但行业对真正智能体行为缺乏统一标准 [7] - 尽管AI难以在复杂多变环境中稳定可靠工作，“智能体”已成为产品宣传中最热门的标签之一 [7] 模型蒸馏技术 - DeepSeek在2025年年初发布的R1模型展示了“蒸馏”技术的巧妙之处，该技术让小模型学习大模型的精髓，以极低成本实现接近顶级模型的性能 [8] - 这表明打造强大AI模型未必只能依赖堆砌昂贵算力，高效的算法设计同样能带来新的可能 [8] AI垃圾 - “AI垃圾”特指为博流量而批量产生的劣质AI内容，该词汇已演变为一种后缀，被用来形容各种缺乏实质、空洞乏味的事物，如“工作垃圾”、“社交垃圾” [9] - 这折射出人们对AI时代内容质量与真实性的普遍反思 [9] 物理智能 - AI在现实世界中的行动能力仍是很大短板，虽然机器人在特定任务上学习更快，自动驾驶模拟更逼真，但不少“智能家庭助手”产品仍需人工远程操控 [10] - 为提升此能力，已有机器人公司开始向普通人征集做家务视频，表明让AI真正理解并适应物理世界仍前路漫长 [10] 生成引擎优化 - 传统搜索引擎优化正在让位于“生成引擎优化”，随着AI直接给出答案，信息获取方式发生改变 [11] - 新的竞争规则是：当用户直接问AI问题时，AI答案中是否会提及特定品牌、观点或引用其内容，内容提供者必须学会被AI引用和吸收，否则可能从视野中消失 [11]