行业竞争阶段与范式演进 - 大模型竞争已从“Chat”阶段转向“Agent”阶段，重心从榜单分数位移至真实环境的复杂任务执行[2] - 行业预判2026年为商业价值落地元年，技术路径正向可验证强化学习演进[2] - AI的核心价值正从“提供信息”转向“交付生产力”[4] - Agent的瓶颈在于环境反馈，未来训练范式将从人工标注转向可验证强化学习[5] - 高质量数据即将枯竭，未来竞争是“能源转化效率”的竞赛，需通过二阶优化器和线性架构实现更高的Token效率[5] 中美竞争格局与反超概率 - 行业领军者对中国在引领新范式上反超的胜率评估为不超过20%[2][5][6] - 中国在旧范式上的反超胜率很高，但在引领新范式上的胜率较低[5] - 中美在算力投入结构上存在本质差距：美国算力可能比中国大1-2个数量级，且大量投向“下一代研究”，而中国算力更多被交付与产品化占据[11] - 反超机会窗口在于：当Scaling Law遭遇边际效应递减，全球进入“智能效率”竞赛时，中国的节俭式创新可能突围；以及2026年前后可能出现由学术驱动的范式转向[5] 中国AI发展的关键约束与挑战 - 面临三道关键门槛：算力瓶颈、toB市场与国际商业环境、文化与组织的冒险程度[10] - 中国最缺的是对不确定性的容忍度，真正的反超取决于是否敢于将资源投向可能失败但能定义未来的新范式，而非仅在旧赛道刷榜[5][9] - toB市场面临挑战，国内付费文化与企业侧采用速度会影响“把技术变成现金流”的能力[10] - 在toC应用形态上可能做到极致，但toB需要发展自己的“协作与落地体系”来弥合AI与企业流程之间的gap[22][24] 技术路径与架构创新 - 可验证强化学习的难点在于可验证场景正在逐渐耗尽，需扩展到半自动甚至不可验证的任务空间[40] - 线性注意力架构是重要方向，例如kimi Linear架构能在长程任务上比全注意力机制效果更好，且端到端速度有6到10倍优势[116] - 使用二阶优化器可实现约2倍的Token效率提升，相当于用50%的数据达到一样的Test Loss，或用一样的数据获得更低的Loss[110][112] - 未来模型需解决在强化Agent能力的同时避免损害通用能力的问题[62] - 原生多模态、记忆与持续学习、反思与自我认知能力是未来的关键突破方向[68][70][73] 公司实践与进展 - 智谱AI通过构建真实编程环境作为强化学习反馈源，结合SFT数据进行双向优化，提升了模型在真实交互中的稳定性[49] - 智谱AI开发了全异步强化学习训练框架，使不同任务能够并行运行、动态收敛，并已完成开源[51] - Kimi的K2模型是中国第一个Agent模型，可完成两三百步的工具调用，在HLE基准上达到45%的准确率，比OpenAI更高[114] - 通义千问在2025年致力于打造通用智能体，其Qwen3-Max模型在SWE-bench上达到70分，总体能力排在前五[149][152] - 通义千问的多模态模型在语言智力上已能与235B的语言模型持平，解决了多模态模型通常“变笨”的问题[153][160] 市场分化与未来方向 - 市场出现明显分化：toC和toB路径不同，垂直整合与模型应用分层路径也不同[179] - 对于toC，大部分用户不需要用到极强的智能，体验类似搜索引擎加强版；对于toB，智能越高代表生产力越高，价值越大[182][184] - 在toB市场，用户愿意为最强模型支付高溢价，导致强的模型和稍弱的模型分化越来越明显[185][186] - 未来AI将走向数字智能体和具身智能体，操作GUI与API，并可能进入物理世界[171] - 2026年的重点方向包括：继续Scaling已知与未知路径、推进全新模型架构解决超长上下文与高效知识压缩、发展多模态感统能力、以及AI for Science的突破[98][99][100][101]

以下文章来源于数字生命卡兹克 ，作者数字生命卡兹克 数字生命卡兹克 . 希望能激发你对AI的好奇。 来源丨数字生命卡兹克 （ID： Rockhazix ） 作者丨 卡兹克 昨日受邀，参加了一个非常有趣的活动，现场人真的爆满了，很多人都是从外地特意赶过来的。 这个活动，叫AGI-NEXT。 主要是几个演讲的嘉宾，过于重磅了。 开源四巨头除了DeepSeek没来，智谱的唐杰老师、Kimi的杨植麟、Qwen的林俊旸，齐聚一堂。 甚至腾讯最近最有话题度的姚顺雨，都以远程"巨头"的方式，远程参加了这场会议。 这个巨头，真的是非常的AI巨头。 这场活动因为没有座位了，我站着听了3个小时，收货非常的多。 包括唐老师说，随着DeepSeek这类模型的横空出世，Chat聊天这种范式，其实已经没有仗可打了。 下一仗是什么？是 Action ，是 Doing things 。 杨植麟说，Agent的本质，其实是一个搜索问题。 还有，智能和电力不一样，它不是等价交换品。 你在深圳用的一度电，和在北京用的一度电，完全一样，但一个CEO产生的智能，和一个设计师产生的智能，截然不同。 未来的模型竞争，比的就是谁更有Taste，谁更有品味， ...

文章核心观点 - 2025年中国AI行业形成的最大共识是基础模型的能力高低决定未来多场竞争的输赢 闭门会四位主角的共同主题是稳固基模第一梯队地位同时让模型驱动业务发展 [5] - 中国大模型靠快节奏迭代和持续开源在国际上获得声量 但中美大模型差距可能并未缩小 因为美国有大量闭源模型未开源 [6] - 随着AGI探索范式变化 制定衡量模型智力的新标准非常重要 嘉宾共同看好的下一阶段方向是AI的自主学习 [6][7] AGI下一代路线与范式探索 - 后DeepSeek时代 对话范式探索基本结束 智谱押注了集推理、Agentic、Coding能力于一体的新范式 其GLM-4.5是成功成果 [6] - 对Scaling Law信徒而言 下一阶段Scaling仍是重点 但新变化是在架构、优化器、数据层面做技术改进 目的是让模型拥有更好的“Taste”以避免趋同 [6] - 驱动不同AI探索范式的核心是目标选择 追求智力顶峰还是注重落地 这决定训练策略是垂直整合还是分化训练 [7] - 未来To C和To B的分化会越来越明显 AGI的本质是服务真实的人类场景 [7] - To C场景下垂直整合成立 模型和产品必须强耦合迭代才能做出好体验 To B场景则相反 模型公司专注做强模型 应用公司追求用最强模型提升生产力 两者分化 [8][11][13] - 这种分化是自然发生的 公司没有基因之分 服务真实需求是关键 例如美国API消耗量中Coding占据绝对主导 [8][17] 模型智力衡量新标准 - 定义的AI智力水平是Token效率和长文本的结合 即在不同Context长度下模型优势有多大 [7] - 定义了衡量智力水平的新范式“智能效率” 用于衡量模型投入和智力收益的ROI 因为当前疯狂的RL和Scaling收益已大不如前 [7] - 在To B市场 强模型和弱模型的分化会越来越明显 用户愿意为最强模型支付溢价 例如一个模型200美元/月 次强的50美元/月 因为强模型能显著提升工作效率 [10][11] 大模型公司的战略选择与瓶颈 - 腾讯作为To C基因更强的公司 思考如何让大模型给用户提供更多价值 认为To C的瓶颈常在于额外的上下文和环境 而非更强的模型 [13][14][15] - 在中国做To B很难 很多做Coding Agent的公司选择出海 大公司的优势在于自身拥有多样化应用场景和生产力需求 能利用真实世界数据训练模型 而创业公司依赖数据厂商 多样性受限 [16] - 智谱经过思考 认为Chat的竞争自DeepSeek出现后已结束 因此决定将所有精力押注在Coding上 [23] - 预训练已过去三年 RL成为共识 硅谷正在讨论下一个新范式“自主学习” [24] 对“自主学习”范式的展望 - 自主学习是非常热门的词 但每个人定义不同 它并非方法论 而是数据或任务 其挑战因场景而异 [25][26] - 自主学习已在发生 例如ChatGPT利用用户数据弥合聊天风格 Claude项目95%的代码由Claude自己编写 [27] - 自主学习更像是渐变而非突变 2025年已看到信号 例如Cursor每几小时用最新用户数据学习 [28][30] - 实现自主学习的最大问题之一是想象力 即需要先构想出它实现后的具体形态和效果 [30] - OpenAI仍是全球最有可能诞生新范式的地方 尽管其创新基因可能因商业化被削弱 [30] - 另一个值得思考的方向是“测试时扩展” 即通过吐出更多Token变得更强 以及AI实现更强的主动性 由环境触发而非人类提示 但这引发了安全问题 [32] - 自动化AI研究员甚至不需要自主学习 未来AI训练AI可能很快实现 更大的技术挑战在于如何评估个性化等指标 [33][34] 对Agent发展的预期 - 2026年对Agent的一大预期是它能自动化人类一周到两周的工作量 而不再仅是工具 这可能是Agent创造经济价值的关键一年 [44] - 在To B方面 Agent正处在不断上升的曲线上 目前没有变慢趋势 模型智能越高 解决任务越多 带来的收入越大 [44] - 当前除了模型本身 还有两个瓶颈 一是环境和部署问题 现有模型若广泛部署可能带来10倍或100倍收益 对GDP产生5%-10%的影响 但目前影响远不到1% 二是教育问题 会用AI工具的人与不会用的人差距在拉大 [46][47] - Agent未来需要与真实物理世界交互 而不仅限于电脑环境 这需要三到五年时间与具身智能结合 [54][56] - 通用Agent的魅力在于解决长尾问题 头部问题易解 但解决用户寻遍各处都找不到的问题才是AI最大魅力 [57] - Agent发展有四个阶段 目前处于最初级阶段 目标和规划均由人定义 未来应由大模型内生定义 [60][61] - Agent未来的走势取决于其解决的事情是否有价值、成本有多大以及开发应用的速度 [63] 中国AI公司的机遇与挑战 - 中国团队在三年和五年后成为全球最领先AI公司的概率较高 因为一旦技术被证明可行 中国能快速复现并在局部做得更好 如制造业和电动车先例 [65] - 关键条件包括 能否突破光刻机等算力瓶颈 中国有电力优势和基础设施优势 但产能和软件生态是问题 以及能否发展出更成熟或更好的To B市场或参与国际商业竞争 因为美国支付意愿更强 文化更成熟 [65][66][67] - 主观上需要更多有创业或冒险精神的人去做前沿探索和范式突破 中国在商业、产业设计和工程上已比美国做得更好 但引领新范式是唯一待解决的问题 [68][69][70][71] - 中国研究文化更倾向于做安全、已被证明可行的事情 对刷榜或数字看得更重 需要时间积累文化底蕴并走出榜单束缚 坚持做正确且体验好的事情 [71][72][73] - 中美算力差距有1-2个数量级 美国将大量算力投入下一代研究 中国则捉襟见肘 大部分算力用于交付 这是历史遗留问题 [75] - 从软硬结合角度 中国有机会做出下一代模型和芯片 但需要更紧密的跨领域协作 [76] - 中国年轻一代冒险精神在变强 营商环境在改善 这有利于创新 但历史积淀原因导致中国公司成为最领先者的概率约为20% [77][78][80] - 回顾互联网发展 中国很快赶上并诞生了世界第一的应用 看好AI技术在To C领域百花齐放 To B领域也会很快跟上 [81][82] - 中国需要敢于冒险的聪明人、更好的创新环境以及从业者自身的坚持 [86][87]

文章核心观点 - 多位中国AI行业领军人物在AGI-NEXT会议上探讨了行业发展趋势，核心观点认为Chat聊天范式竞争已结束，下一阶段竞争焦点转向Action（执行任务）和Agent（智能体）[6] - 行业将出现明显分化，包括To C与To B市场的分化，以及垂直整合与模型应用分层路径的分化[12] - 对下一代技术范式（如自主学习）持乐观态度，并认为2025-2026年可能出现关键信号[21][23][28] - 智能体（Agent）在2026年有望创造显著经济价值，能够处理更长时间跨度的任务[32] - 中国AI公司在未来3-5年有成为全球领先者的机会，但需克服算力、市场环境和文化等挑战[39][40][41][45][46] 行业分化趋势 - **To C与To B市场分化明显**：To C产品（如ChatGPT）对大部分用户而言是搜索引擎的加强版，用户感受变化不大；而To B市场对智能水平高度敏感，智能越高代表生产力越高，用户愿意为最强模型支付溢价（例如200美元/月 vs 50或20美元/月的次优模型）[13][14] - **To B市场呈现“赢家通吃”趋势**：最强的模型与稍弱模型之间的分化会越来越明显，因为用户无法预知次优模型在哪些任务上会出错，需要额外精力监控[15] - **技术路径出现分化**：垂直整合路线（模型与产品强耦合）在To C领域（如ChatGPT、豆包）依然成立；但在To B领域，趋势似乎是模型层与应用层分离，强大的模型被不同的应用用于各种生产力环节[15] 下一代技术范式展望 - **自主学习是热门方向但定义多样**：硅谷已形成共识，但具体指代的任务场景各异，例如聊天个性化、代码环境适应、探索新科学领域等[21] - **自主学习已在发生**：例如ChatGPT利用用户数据优化聊天风格，Claude Code项目95%的代码由Claude自身编写以帮助其变得更好[22] - **范式突破可能发生在2025-2026年**：例如Cursor等公司已开始每几小时用最新用户数据训练模型，被视为早期信号[23] - **学术界与工业界将协同创新**：随着学校算力资源增加（尽管与工业界仍有10倍差距），学术界具备创新基因，将研究工业界未及解决的问题，如智能上界、资源分配、幻觉与资源的平衡（类似经济学中的风险收益平衡）等[18][19][28] - **效率瓶颈驱动创新**：大模型投入巨大但效率不高，继续Scaling的收益递减。未来需要定义“智能效率”，即用更少投入获得同等智能增量，这将成为范式创新的驱动力[29][30] 智能体（Agent）发展战略 - **To B Agent价值明确且处于上升曲线**：其价值与模型智能水平直接正相关，模型越智能，解决任务越多，带来的收益越大[32][33] - **当前瓶颈在于部署与教育**：即使模型停止进步，将现有模型更好部署到各公司也能带来10倍或100倍的收益，对GDP产生5%-10%的影响（目前影响不足1%）。同时，教育用户使用工具至关重要[34] - **Agent进化方向是更长的任务时长与主动性**：期待2026年Agent能处理人类1-2周工作量的任务流。更高级的Agent应具备自主进化和主动思考能力，但这引发了安全问题[25][32][35] - **通用Agent的机会存在于长尾需求**：解决广泛、分散的长尾问题是AI的魅力所在，也是挑战。模型公司凭借算力和数据可能快速解决部分问题，但套壳应用若做得更好也有机会[36][37] - **Agent发展有四个阶段**：从目标与规划皆由人定义，最终发展到目标与规划皆由大模型内生定义[37] 中国AI公司的机遇与挑战 - **成为全球领先者的概率与条件**：有嘉宾认为概率很高，也有嘉宾给出20%的乐观估计[39][47]。关键条件包括：突破算力瓶颈（如光刻机）、发展更成熟的To B市场或参与国际竞争、以及培养更多具有冒险精神和前沿探索意愿的人才[40][41][46] - **中美研究文化差异**：中国团队更倾向于做已被证明可行的、确定性高的事情（如预训练），对刷榜和数字指标看得较重。需要积累文化底蕴，并敢于坚持自己认为正确的方向，而非仅受榜单束缚[43][44] - **算力分配制约创新**：美国公司将大量计算资源投入下一代研究，而中国公司的大量算力被交付任务占据，用于前沿探索的资源相对捉襟见肘[45] - **软硬结合与冒险精神**：存在通过模型与芯片协同设计实现创新的机会。年轻一代（90后、00后）冒险精神增强，营商环境的改善有助于创新[46][49] - **历史借鉴与未来信心**：回顾互联网发展，中国在应用层面实现了赶超。在AI领域，To C应用可能百花齐放，To B解决方案也将跟进，关键在于创造让聪明人敢于冒险的环境并坚持到底[48][49][50]

文章核心观点 - 中国AI消费互联网在DeepSeek打破算力成本僵局后，选择以应用落地为竞争焦点，行业进入高速发展期，用户渗透在一年间大大提速 [1] - 2026年中国AI to C应用大战一触即发，因技术模型已足够智能、芯片“卡壳”程度下降、以及有ChatGPT作为成功样板 [13] - 中国AI行业竞争异常激烈且进程加速，市场格局快速变化，但尚未形成拥有绝对用户心智的超级入口，胜负未定 [15][18][43][49] - 相比北美科技巨头卷高端模型和重资本投入，中国大厂更聚焦应用落地，资本开支占收入比重相对较低，投入产出压力更小 [46][49] AI消费互联网的生产资料重置 - AI时代底层生产资料发生重置，四大基础成本要素——算力、存力、运力、电力均需重建，其中算力方面GPU取代CPU并产生垄断溢价，电力消耗巨大 [2] - 生产资料重置导致成本结构变化，用户可能需要为以Tokens为计价单位的AI服务付费，这挑战了中国网民根深蒂固的免费心智 [3][6] - 尽管Tokens消耗爆量、推理总开支高，但因GPU迭代与算力芯片多元化，AI推理的单位成本在过去两年下降了90%以上 [6] 中美AI to C应用发展差异 - 生成式AI用户教育速度空前，ChatGPT仅用2个月实现用户破亿，比TikTok还快半年 [8] - 中国在AI to C应用上明显落后：国际化进程慢，海外存在感弱；且国内渗透率（如豆包20%）是建立在服务基本免费的基础上，而ChatGPT在美国的渗透率（约25%）则伴随付费 [10][11] - 至2025年末，ChatGPT的月活跃用户（MAU）已达8-9亿，而中国头部通用AI应用豆包的MAU约为2.2亿，存在数量级差距 [10] 中国AI通用应用竞争格局 - 独立通用AI市场呈现“6:3:1”格局：豆包MAU占比60%，DeepSeek占30%，元宝约占剩余10%份额，月活约为豆包的1/6 [16] - 阿里千问于2025年11月发力，上线23天月活飙升至3000万，一个多月用户增长近10倍，展现出强劲追赶势头 [16] - 竞争极为焦灼：龙头豆包不敢松懈并赞助春晚；千问处于大力推广期；元宝持续产品迭代；腾讯年底掀起抢人大战，预示2026年将更激烈 [18] 互联网巨头的AI生态布局与战略 - 四家巨头（字节、阿里、腾讯、百度）均一致选择推出全新的原生AI通用入口（如豆包、千问、元宝、文心一言），而非仅在现有应用中内嵌AI [19][22] - 布局进度各有侧重：字节在ToC端落地最快，依托抖音流量推进软硬件产品；阿里在ToB端覆盖更全，ToC端正发力追赶；腾讯相对低调，市场将其AI机会押宝在微信Agent上 [19] - 在垂类场景选择上出现分化：字节和阿里倾向开发独立新应用（App工厂模式）；百度和腾讯则偏向在原有应用上内嵌AI能力进行赋能 [36][37] 争夺AI时代新入口的原因与挑战 - 推出独立AI入口的原因包括：传统移动互联网交互范式尽显疲态；AI是颠覆式的新人机交互，需要“试验田”；本质是争夺下一代以Agent为触达方式的操作系统和渠道分发权 [26][31][34] - 当前AI通用入口面临关键挑战：用户日均使用时长过短（如豆包约10分钟），工具属性强，粘性不足；且各产品UI界面和前端功能同质化高 [43] - 成为超级入口的关键在于能否通过丰富后端生态（内容、服务）或增加社交属性来提高用户时长和粘性，微信和抖音的成功路径提供了参考 [45] 行业投入与未来展望 - 中国四大互联网巨头（字节、腾讯、阿里、百度）2025年整体资本开支增长45%，预计2026年还将增长30% [45] - 中国大厂资本开支占收入比重约10%，明显低于北美科技巨头20%以上的水平，得益于更低的后续运行综合成本（如电力、数据中心折旧），在应用落地方面有更多施展空间 [46] - 2026年行业竞争将成倍加速，巨头聚焦底层入口的比拼将异常惨烈，而中小企业的机会在于更垂直、偏离巨头注意力的领域 [49]

市场整体表现 - A股三大指数9日延续上涨 沪指涨0.92%收报4120.43点 深证成指涨1.15%收报14120.15点 创业板指涨0.77%收报3327.81点 [1] - 沪指实现16连阳站上4100点 再创逾10年新高 [1] - 沪深两市成交额突破三万亿 达到31526亿元 较8日放量3261亿元 [1] - 个股表现活跃 上涨股票3920只 涨停109只 下跌股票1349只 跌停仅1只 [1] - 市场日内波动剧烈 早盘猛烈上攻后盘中快速跳水 下午再次集体反弹至当日高点附近 [1] 行业与板块动态 - 多数行业板块收涨 互联网服务 文化传媒 小金属 贵金属 游戏 航天航空 软件开发 医疗服务 采掘行业涨幅居前 [1] - 保险板块是少数下跌的板块之一 [1] - AI应用概念9日全线爆发 主要因板块近期利好不断 [2] - 证券板块走势受到关注 以中信证券为例 日内波动剧烈 尾盘再度冲高 [3] 驱动市场的关键因素 - 外围股市上涨与国内利好消息刺激市场 [1] - 12月全国居民消费价格同比上涨0.8% 显示消费市场正在活跃 [2] - 国务院国资委发布中国石油化工集团与中国航空油料集团实施重组的消息 此次央企专业化整合可能重塑万亿级能源化工市场格局 [2] - AI应用板块利好包括 2025年AI应用在消费层渗透快速推进 原生AI市场豆包周活达1.55亿 阿里“千问”周活已逼近千万 以及代表公司谷歌近期持续上涨 [2] 市场技术与情绪分析 - 三大指数日K线 MACD线及KDJ线均呈多头排列 显示上涨势头 [3] - 成交量突破3万亿元属于爆量 市场人气鼎沸 需警惕疯牛行情 [3] - 主力资金近3个交易日大幅流出 显示有资金正在兑现 [3] - 基于成交量 证券板块异动及资金流向 市场情绪已到需慎重时点 预计下周大盘可能出现盘整 [3] 区域与个股亮点 - 湘股表现突出 在32个地区板块中排名第一 147只个股中有103只上涨 [3] - 涨幅超过10%的湘股有4只 其中邵阳液压以17.84%领涨 [3] - 邵阳液压自1月5日开盘以来 在5个交易日内股价涨幅已超过80% [3]

字节跳动2025年业务表现与2026年AI视频新布局 - 2025年是字节跳动应用工厂的收获年，旗下多款应用数据亮眼：豆包日活跃用户过亿，红果短剧月活跃用户迈过2亿门槛，汽水音乐月活数据开始逼近网易云音乐，多闪重回社交应用榜榜首 [1] - 然而，公司后方大本营抖音面临潜在挑战，OpenAI基于Sora 2视频模型推出的短视频应用Sora App，上线五天下载量突破百万，被视为“AI版TikTok”的潜在竞争者 [1] - 在国内市场，豆包在AI应用赛道保持断层领先，但阿里的千问通过天量投放强势曝光，并以AI视频玩法作为差异化竞争手段；字节旗下可灵AI成熟的创作者社区被视为孕育“国产版Sora App”的土壤 [1] 字节跳动推出AI视频社区新应用“随变” - 字节跳动于2026年初推出新应用“随变”，出品方为北京抖音科技，定位为“抖音旗下潮流玩法社区”，旨在聚合潮流玩法并通过AI能力降低创作门槛 [3][4] - “随变”的核心功能包括AI形象生成和AI合拍，其“合拍”功能与Sora App的Cameo客串功能类似，允许用户将AI形象置入AI生成的场景中 [6] - 该应用被视为“年轻版抖音”和抖音的“玩法试验田”，旨在吸纳前沿创作者、维持年轻“酷”感，并先行试点创新玩法以降低主站迭代风险 [6] - 应用上线初期尚未大规模推广，AI功能尚不完善，但公司可能瞄准春节社交裂变契机，通过AI拜年、合拍全家福等玩法推动普及 [7] - “随变”的发展路径预计将与抖音深度绑定，从抖音持续引流，类似汽水音乐和多闪的模式 [18] AI视频平台面临的共同挑战与竞争格局 - OpenAI的Sora App上线初期火爆，四天登顶美国区App Store免费榜，但面临严重的用户留存问题：90%的用户一天即走，98%的用户未坚持过一周，两个月后首批用户几乎全部离开 [11] - 纯AI视频平台的共同困境在于，用户容易对相似的AI玩法产生审美疲劳，且在新平台上难以获得足够的社交反馈，更倾向于将内容分发至TikTok等成熟平台 [11] - 决定AI视频平台成败的关键，在技术均等化后，更依赖于内容运营能力和为用户搭建获得反馈的舞台 [13] - 阿里于2025年11月公测千问App，并于次月上线视频生成模型万相2.6，在App内推出“AI小剧场”，引入“角色合拍”玩法，试图以此形成与豆包的差异化竞争 [13][15] - 千问将AI视频功能置于首页醒目位置并购买关键词广告，但其社区生态同样面临“尝鲜即弃”的问题，内容多停留在鬼畜玩梗阶段，未成为用户情感载体，且因缺乏社交关系网而难以破圈 [15][17][18] 行业趋势：大厂加速布局AI视频与AI社交 - 从2025年开始，抖音、快手等头部平台积极布局下一代AI视频与AI社交平台，以应对潜在颠覆者并提前抢占赛道 [19] - AI能力正与娱乐、社交场景深度融合，用户的AI分身可用于熟人互动或创意展现，推动平台AI视频与AI社交双线布局 [19] - 在AI社交方面，抖音多闪凭借“AI聊天小火人”功能，其日活跃用户已超过一亿，并持续占据App Store社交应用榜首位；快手的“火崽崽”已有近6000万用户，超七成为年轻用户，AI虚拟伙伴成为增强平台社交黏性的工具 [19][21] - 在AI视频创作工具方面，字节的猫箱（豆包团队）与快手的可灵AI目前采用会员制模式，以分担算力成本 [21] - 随着视频模型能力增强和算力成本下降，2026年这类应用可能走向免费以扩大用户规模；特别是全球用户突破4500万的可灵AI，若降低使用门槛，可能在工具基础上孵化出“AI版快手”，与抖音在AI视频领域正面对决 [23] - 2026年行业可能见证下一代AI娱乐入口的激烈争夺战 [24]

文章核心观点 - 面对AI带来的变革，传媒互联网板块的投资体系将向流量分发端和内容供给端的优质资产切换 [1] - 流量分发端的核心是掌握“用户意图”的Agent平台，内容供给端的核心是掌握“优质内容”、“稀缺数据和IP”或“用户情感与信任”的公司 [1] - 建议持续关注游戏板块的配置性机会，AI驱动下板块估值仍有向上空间 [1] Agent定义入口与流量分发重构 - AI Agent标志着人机交互从基于过程的GUI（图形用户界面）进化为基于结果的IUI（意图交互界面），交互范式从“点击-跳转”变为“对话-执行” [2] - Agent凭借对用户意图的精准理解与跨应用执行能力，正在将App隐形化，并可能成为操作系统级的唯一分发入口，打破传统的“App孤岛”模式 [2] - 互联网超级入口随代际更迭：互联网时代是搜索和浏览器，移动互联网时代是超级APP，AI时代Agent有望成为新入口 [2] - 2025年下半年新上线的AI应用中，网页应用占比81.5%，PC端网页应用占比10.7%，原生App占比仅7.8% [2] - 流量分发逻辑从“抢占时长”的注意力经济，转向“高效执行”的意图经济，商业模式从时长优先转向效率优先 [1][3] - 拥有操作系统底座或超级Agent平台的公司有望掌握新的流量分发权及议价能力，而缺乏独家内容的腰部App可能面临被“管道化”的风险 [3] 商业模式与竞争格局变迁 - 在“意图经济”下，商业模式转向效率优先，以最短时间响应用户需求来赚取佣金 [3] - 生态场景全面及垂直Agent有望优先受益，互联网大厂正在争夺AI时代的新流量入口 [3] - 海外案例：Google搜索新增AI Agent功能，可自动帮助用户完成预订餐厅等任务；OpenAI将ChatGPT升级为“超级App”，可直接在对话界面调用第三方应用 [3] - 国内案例：阿里巴巴以“千问”串联夸克、钉钉、智能眼镜等打造超级Agent；字节跳动豆包结合端侧做系统级Agent；腾讯元宝持续发力推广 [3] - 下一代AI巨头，“最好用的模型”是基础，“最不可替代的入口”是搜索引擎 [3] AIGC重塑内容供给与稀缺性重定价 - 随着多模态大模型成熟，AIGC在2026年有望从“降本增效”初级阶段进入“创造新需求”的爆发期 [4] - 产能爆发：视频、3D、游戏资产的生产门槛大幅降低，内容供给将出现明显增长，平庸内容价值归零，头部IP和稀缺数据的价值将明显上升 [4] - 形态进化：内容消费从“被动观看”升级为“主动介入”，如“生成式互动剧”、“AI伴侣游戏”以及结合MR/XR硬件的“空间计算内容”将成为新的“时间杀手” [4] AI+游戏：从辅助工具到核心引擎 - 研发环节：AI实现全流程提效，是目前降本增效最显著的环节之一 [5][6] - 发行环节：通过数据驱动决策，实现游戏运营的精细化 [6] - 交互体验及AI原生游戏：AI提升游戏沉浸感，实现交互升级，未来更拟真、沉浸的AI原生推理游戏是行业追求目标 [6] AI+影视：关注票房分化与行业催化 - 2025年影视板块行情催化因素包括：爆款影视的业绩驱动、AI视频模型产品发布、利好政策发布、IP及文化内容出海关注度提升、以及AI漫剧等新子题材的出现 [7] - 建议关注后续潜在爆款影片定档及AI视频行业的动态更新 [7] AI+广告营销：程序化广告增速可期 - 广告市场大盘表现与宏观经济及消费零售支出水平相关度较高 [8] - 广告主更加关注投放ROI（投资回报率），程序化广告平台因其能高效精准匹配用户和广告主，其收入增速远高于广告大盘同比增速 [8]

中国GEO市场与AI应用发展 - 据《2026 中国 GEO 行业发展白皮书》预测，中国GEO市场规模将从2025年的2.5亿元激增至2026年的30亿元，同比增长1100%，并将在2027年突破90亿元 [1] - “遇事不决问AI”已成为很多中国用户的消费决策常态，反映出AI应用在消费决策中的普及 [1] - 在应用端，千问、灵光、阿福等面向垂直场景的大模型产品正加速落地，有望在金融、教育、办公等多领域加速渗透 [1] - 数据显示，在2025年12月8日至14日期间，蚂蚁阿福与灵光的周活跃用户规模分别突破千万和三百万量级，成功跻身同期新应用榜单前两位 [1] - 以Manus被高价收购为代表的事件，反映出市场对优质AI应用标的的强烈需求，为创业团队提供了明确的退出路径，并显著降低了AI应用的创新试错成本，将进一步激发应用层创新活力 [1] 传媒板块市场表现 - 截至2026年1月9日14:33，中证传媒指数强势上涨5.14% [2] - 成分股表现突出，其中易点天下上涨20.00%，昆仑万维上涨19.21%，蓝色光标上涨12.22%，浙文互联、利欧股份等个股跟涨 [2] - 传媒ETF上涨5.14%，冲击7连涨，最新价报1.62元，盘中净申购3500万份 [2] - 中证传媒指数从营销与广告、文化娱乐、数字媒体等行业中，选取总市值较大的50只上市公司证券作为指数样本 [2] - 截至2025年12月31日，中证传媒指数前十大权重股合计占比51.52%，包括分众传媒、巨人网络、蓝色光标、岩山科技、利欧股份、恺英网络、昆仑万维、三七互娱、光线传媒、神州泰岳 [2]

核心观点 - 2026年AI将从“技术基建期”迈向“应用深水区”，传媒互联网产业底层逻辑将经历双重重构：在流量分发端，AI Agent将取代App成为新一代超级入口，商业模式从“注意力经济”的时长优先转向“意图经济”的效率优先；在内容供给端，AIGC将实现全模态内容的零边际成本生产，引发“产能大爆炸”，核心壁垒回归优质数据、IP及与用户的情感连接[2][11] - 面对AI带来的变革，传媒互联网板块的投资体系将向流量分发端和内容供给端的优质资产切换，重点关注掌握“用户意图”的Agent平台，以及掌握“优质内容”、“稀缺数据和IP”或“用户情感与信任”的公司[2][3] 流量分发重构：Agent定义新入口 - **入口形态迁移**：AI Agent的成熟标志着人机交互从基于过程的图形用户界面（GUI）进化为基于结果的意图交互界面（IUI），流量分发逻辑从传统的“点击-跳转”模式转向“对话-执行”新范式，Agent凭借对用户意图的精准理解与跨应用执行能力，正在将App隐形化，并可能成为操作系统级的唯一分发入口[2][12] - **商业模式变迁**：在AI Agent模式下，商业模式从“注意力经济”中的时长优先（尽可能消耗用户时间展示广告）转向“意图经济”中的效率优先（以最短时间响应用户需求赚取佣金），拥有操作系统底座或超级Agent平台的公司有望掌握新的流量分发权及议价能力，而缺乏独家内容的腰部App或面临被“管道化”的风险[2][19] - **应用形态与生态演进**：根据Questmobile数据，2025年下半年新上线的205个AI应用中，其占比达81.5%，PC端网页应用占比10.7%，原生App占比7.8%，行业正从“插件式AI”走向“系统级AI”，实现从流量思维到生态思维的进化，以最大化既有用户池、数据资产和业务矩阵的价值[13][16][17] - **海外厂商布局**：谷歌搜索的AI模式新增AI Agent功能，可自动帮助用户完成预订餐厅等任务；OpenAI将ChatGPT升级为“超级App”，用户可直接在对话界面中调用Booking.com、Canva、Spotify等第三方应用[20][23][24] - **国内厂商竞争**：国内互联网大厂正争夺AI时代的新流量入口，阿里巴巴以“千问”串联夸克、钉钉、高德地图等打造超级Agent，其APP公测23天月活用户突破3000万；字节跳动豆包DAU已突破1亿，并接入抖音商城、本地生活，同时与中兴通讯联合推出AI手机验证端侧大模型+系统级Agent；腾讯“元宝”已基本完成腾讯系全场景应用内嵌矩阵[25][28][32][40] 内容供给重塑：AIGC引爆产能与稀缺性重定价 - **产能爆发与形态进化**：随着多模态大模型成熟，AIGC技术在2026年有望跨越“降本增效”的初级阶段，进入“创造新需求”的爆发期，视频、3D、游戏资产的生产门槛大幅降低，内容供给将显著增长，同时内容消费将从“被动观看”升级为“主动介入”，生成式互动剧、AI伴侣游戏及结合MR/XR硬件的空间计算内容将成为新的“时间杀手”[3][41][43] - **游戏行业景气与AI赋能**：2025年国内游戏市场总收入达3507.89亿元，同比增长7.68%，创历史新高；游戏用户规模达6.83亿，同比增长1.35%，AI正从“辅助工具”走向“核心引擎”，在研发、发行及用户体验环节全面赋能，例如三七互娱在发行环节使用AI技术辅助生成的2D美术资产占比已超过80%[44][45][64][70] - **游戏市场细分表现**：2025年国内移动游戏市场实际销售收入2570.76亿元，同比增长7.92%；自研游戏海外市场实际销售收入204.55亿美元，同比增长10.23%，“搜打撤”和“SLG+X”是当前红利显著的品类，世纪华通旗下《Whiteout Survival》与《Kingshot》在2025年11月携手包揽中国手游出海收入榜冠亚军[48][53][66][67] - **影视行业分化与AI催化**：2025年电影春节档《哪吒之魔童闹海》票房达154.5亿元，带动影视行业25Q1营收同比增长41.4%，归母净利润同比增长75.9%，但后续季度缺乏同级别爆款承接导致增长乏力，AI视频模型（如OpenAI Sora2、可灵、即梦模型）的迭代更新对影视板块行情产生催化影响[80][84][85] - **广告营销聚焦效率**：广告主更加关注投放投资回报率，程序化广告平台因其能高效精准匹配用户和广告主，其公司收入增速远高于广告大盘同比增速[3] 投资建议与关注方向 - **流量分发端（Agent）**：关注作为通用Agent入口的互联网大厂，如阿里巴巴、腾讯控股、字节跳动、苹果、谷歌等；以及垂类Agent及大厂生态相关合作伙伴，如美图、光云科技、值得买、易点天下、万兴科技等[3][4] - **内容供给端（游戏）**：2026年有望迎来游戏大年，板块业绩有望再创新高，建议关注拥有确定性强、期待值高大作的游戏厂商，A股重点关注巨人网络、世纪华通、恺英网络、完美世界、三七互娱、吉比特、神州泰岳等[4][76][79] - **内容供给端（影视）**：建议关注2026年春节档已官宣或可能上映影片的相关上市公司，如博纳影业、光线传媒、万达电影等；受AI+视频方向催化的相关公司，如快手-W、上海电影、华策影视等；院线恢复趋势相关公司，如万达电影、横店影视等[4] - **内容供给端（广告）**：建议关注全球程序化广告头部公司AppLovin，港股程序化广告头部公司汇量科技，A股相关业务布局公司如易点天下、蓝色光标、佳云科技等；线下梯媒广告龙头分众传媒，其2026年有望受益于新业务“碰一碰”带来的边际增量及并购新潮传媒带来的整合效应[4]