中美AI竞争范式转变 - 中美AI竞争的关键指标正从比拼模型“参数高度”转向比拼“民生厚度”与“获得感” [1] - 美国AI发展路径倾向于构建“订阅围墙”并向用户收取“AI税”，而中国AI应用正凭借“基础设施化”特质成为全球新名片 [1][3] “AI税”与订阅模式差异 - 美国主流AI服务普遍采用付费订阅模式，例如OpenAI的ChatGPT Plus每月20美元，ChatGPT Pro每月高达200美元，Google Gemini和Anthropic Claude也设定了20美元起步的订阅线 [6][7] - 一个美国中产家庭每年在AI服务上的支出可能轻松突破720-1000美元（折合人民币5000-7000元），而预计2026年中国普通家庭的同等AI支出几乎为零 [8] - 高盛报告指出，美国AI市场90%以上的增量来自SaaS企业订阅和个人会员费，而中国大模型的调用成本在2025年经历数次“断崖式下跌”，价格被压低至接近水电的水平，使AI趋向“准公共产品” [8] 医疗健康领域的应用对比 - 美国医疗AI沿袭“精英化”路径，面向消费者的高端健康模块订阅费在8-20美元不等，更专业的工具则作为诊所后台，普通人获得专业建议的门槛依然是高昂的咨询费 [12] - 中国AI健康助手“蚂蚁阿福”自2025年6月上线以来，月活用户已突破3000万，单日提问量超过1000万次，跻身国内AI应用前五，且55%用户来自三线及以下城市 [13][14] - 蚂蚁阿福平台已有六位国家院士领衔的全国1000多位名医开通“AI分身”，为用户提供健康科普咨询，旨在借助AI赋能医生，“让1个医生变成10个医生” [16] - 支付宝已为全国5000家医院提供在线挂号、医保码支付等功能，近百万医生接入了阿福，形成了完整的健康服务链路 [17] 底层逻辑与发展路径 - 美国AI底层逻辑是将AI当作可以收租的“智力房产”，通过专利保护和封闭生态获取高额利润 [8] - 中国AI底层逻辑是将AI当作人人可用的“数字公路”或社会基础设施，重点在于提升社会平均效率，其发展路径与高铁、移动支付一脉相承 [18][19] - 《经济学人》观察到，美国AI讨论围绕AGI和巨型模型展开，而中国则着重推进现有AI技术在消费端和产业端的快速落地 [19] - 益普索调查显示，与其他国家相比，中国民众对使用AI技术的热情更高，背后原因是普通人能获得实实在在的便利 [20] - 《华尔街日报》评论指出，中国AI产业更聚焦于应用落地和积极拥抱开源模型，这帮助其快速赢得新用户并使开展业务更经济 [20] 竞争本质与未来关键 - 微软总裁布拉德·史密斯认为，决定中美竞赛胜负的关键在于谁的技术能在世界范围内获得最广泛的应用，先发者将难以被取代 [20] - 竞争本质是两种不同路径：一种保护技术的“溢价权”，确保领先者获得超额回报；另一种释放技术的“可及性”，确保每个人都能站在智能文明的肩膀上 [20] - 最终的赢家可能不取决于谁造出了最聪明的模型，而取决于谁能把这个模型交到最多人的手中 [20]

市场行情核心驱动与持续性 - 当前行情是由流动性驱动的估值扩张行情 核心驱动因素包括利率较低 政策鼓励及明确的产业趋势引领 与2014年至2015年的情形相似 本质是市场风险偏好提升驱动居民资产配置转向股市[1] - 驱动行情的流动性底色与AI产业叙事并未转向 2026年上半年市场仍有向上空间 全球流动性仍相对宽松 AI主导的产业叙事也尚未打破[1] - 市场演进形态可能更趋平缓 中国证监会提出“坚决防止市场大起大落” 市场被期待以更平缓 更温和的方式演进[1] 市场生态与结构变化 - A股市场生态发生深刻演变 投资者结构方面 国内险资 量化的影响力上升 ETF强调行业赛道的投资新形态 与居民存款入市偏好主题投资现象 影响市场配置行为从重个股变为重赛道 重行业[2] - 在高质量发展导向下 经济增长正从依赖“传统引擎”转向培育“新兴动能” 市场对企业的评估更看重成长性 技术壁垒和产业链地位[2] - 高端制造 芯片 新能源等“新核心资产”中具备引领力的公司得到更多关注[2] 主要风险与外部变量 - 需防范外部经济衰退风险 全球投资者可能低估了美国经济衰退的潜在风险 美国市场与经济正呈现显著的“K型分化”[2] - 尽管美国经济“软着陆”的概率存在 但“硬着陆”的风险仍需高度警惕 这将是影响全球流动性及风险偏好的重要外部变量[2] 资产配置策略：全球杠铃策略 - 以“逆全球化 债务周期与AI产业趋势”三大因素为支撑的“全球杠铃策略” 是构建反脆弱性资产配置的最佳应对 旨在通过两端布局来应对不确定性[2] - 稳健资产端可关注全球主权信用价值高的短久期债券 大宗商品铜 黄金 AH股高股息股票 尽管近期金价有所波动 但其战略看好的观点并未改变[3] - 弹性资产端持续看好AI产业浪潮驱动的中国科技股及自主可控产业链 以DeepSeek为代表的国产AI取得关键突破 缩小了中美科技产业的认知差距 相关资产仍具有重估空间[3] - 受供应链溢出效应影响与具备人口红利的东南亚股市也值得关注[3] 长期投资主线：AI+与服务业+ - “AI+”与“服务业+”是未来长期投资的两大关键抓手 在高质量发展阶段 新旧动能转换需要新增长点[4] - 技术趋势上“AI+”可赋能千行百业 产业趋势上“服务业+”前景广阔 可优化产业结构 吸纳就业[4] - 在“服务业+”的具体落地上 市场目前对技术进步驱动生产性服务业的“硬逻辑”已有较高共识 但“服务业+消费”领域极具赔率空间与长期趋势[4] - 目前处于相对低位 服务于“一老一小”庞大需求的医疗保健 教育文化娱乐等行业值得关注[4] AI产业投资观点 - 当前全球巨量的AI资本开支可能在中期引发行业“内卷”与盈利端的“价值毁灭” 最终胜出者只是少数[3] - 对于AI产业的未来 不宜轻言泡沫 但对于当前部分资产的价格 必须认识到其已处于较高位置 参与这场盛宴 必须在拥有充足安全边际和对冲保护的前提下审慎布局[3] 投资核心能力与要求 - 投资的核心是把握价格与价值的差异 关键在于识别市场高度共识下的预期差[5] - 市场对分析师的能力要求已经历演变 从早期侧重“大势研判” 到后来崇尚系统化的“方法论” 再到如今尤为看重“大局观” 对宏观视野 前瞻判断与独立思考的要求达到空前高度[5] - 分析师还需具备变异性思维 市场敏锐度等思维特征 能够从独特视角分析问题 敏锐察觉市场异常并深挖逻辑 最终通过框架性理解穿越市场周期[5] - 这些能力的养成并非一劳永逸 而需持续迭代 金融行业不变的魅力在于它永远在变化 不能躺在舒适区 不能人云亦云 最终一切要体现在投资业绩上[5]

文章核心观点 - AI+编程商业前景广阔，产业推进迅速，相关产品营收快速增长 [1] - AI大模型正从编码开发向需求分析、架构设计等环节延伸，显著抬升编程效率 [1] - 在国产化趋势下，国产AI大模型及辅助编程工具商业化落地前景较好，具有性价比优势 [1] 行业动态与市场表现 - 2月3日，计算机ETF（512720）收涨近2.5% [1] - 计算机ETF（512720）跟踪CS计算机指数（930651），该指数聚焦计算机行业，选取涉及软件开发、IT服务、硬件制造等业务的上市公司证券 [1] AI辅助编程工具商业化进展 - 以Cursor、GitHub Copilot为代表的AI辅助编程工具已体现出较好的商业化落地效果 [1] - 国产AI辅助编程工具如SnapDevelop、EasyDevelop商业化落地呈现出较好前景 [1] - 国产工具调用主流国产大模型比例较高 [1] 技术发展趋势 - AI大模型赋能代码编程和软件开发场景的环节正逐步拓展 [1] - 以DeepSeek为代表的国产AI大模型持续提升代码生成能力 [1]

文章核心观点 - 全球AIDC需求高增长，云厂商资本开支、业务推广与定价策略释放积极信号，产业逻辑被重塑 [1] - 云服务涨价与AI开支扩张共同作用，提升算力资产回报预期并抬升产业规模天花板，推动AIDC升级为高壁垒、高确定性的核心基础设施赛道 [1][5] - 具备技术迭代能力和资源整合效率的头部厂商有望持续受益于结构性红利 [1][5] 全球AIDC需求与产业逻辑重塑 - 全球云计算市场规模预计从2025年约1.29万亿美元增长到2030年约2.28万亿美元，年复合增长率约12% [1] - AIDC需求扩张与硬件成本压力共同推动云服务厂商开启涨价周期，打破行业长期“降价趋势”，印证算力资源稀缺性 [1][2] - 云厂商涨价与AI开支扩张共同重塑AIDC产业逻辑，涨价潮提升算力资产回报预期，需求爆发则抬升产业规模天花板 [1][5] 供给端成本与价格压力 - 存储芯片面临价格上涨，2026年第一季度三星电子将NAND闪存供应价格上调了100%以上 [1] - TrendForce预测2025年第四季度NAND价格涨幅为33%至38%，并预计2025年第一季度将维持类似涨幅 [2] - 英特尔与AMD计划将服务器CPU价格上调10-15% [2] - 能源成本上升，美国电力成本2024年12月同比上涨6.7%，自2020年以来累计上涨约38%，而同期整体消费价格仅上涨2.7% [2] 国内AI大模型竞赛与算力需求 - DeepSeek、Kimi、阿里千问等厂商密集推出模型升级，凸显模型性能快速迭代对训练与推理算力的巨大需求 [3] - 行业竞争焦点已从单一模型性能转向算力供给能力与系统工程效率的整体比拼 [3] - 阿里巴巴集团CEO吴泳铭强调“云+AI+芯片”三角支撑战略，推动头部厂商通过软硬件一体化协同构建竞争壁垒 [3] - 腾讯元宝等C端应用的爆发式增长，直接转化为对后端智算中心、高速网络等基础设施的高频调用需求，加速相关技术的规模化部署与升级 [4] AIDC技术演进与市场前景 - 面对单机柜功耗从传统5-15kW向200kW跃升的技术挑战，液冷、高密供电等创新方案加速渗透，例如华为iCooling方案可降低PUE 8%–15% [5] - 国产芯片生态同步成熟，阿里“真武810E”性能对标国际主流产品，助力国产算力体系实现软硬协同优化 [5] - AIDC市场规模有望以31.5%的年复合增长率扩张，产业核心壁垒从资本投入转向技术集成与运营效率 [5] 建议关注标的 - 云计算：阿里巴巴-W，Cloudflare，深信服，金山云，新意网集团，优刻得-W [6] - AIDC：润泽科技，宝信软件，数据港，光环新网，奥飞数据，云赛智联 [6] - 算力服务：协创数据，宏景科技，大位科技，有方科技，利通电子，智微智能，Coreweave [6] - CDN：网宿科技 [7] - 芯片：海光信息，寒武纪-U，沐曦股份-U，天数智芯，摩尔线程-U，龙芯中科 [7] - 大模型：Minimax-WP，智谱，科大讯飞等 [7]

文章核心观点 - 福耀科技大学校长王树国指出，在新技术革命背景下，知识垄断已被打破，最先进的技术已从大学实验室转移至企业，大学必须进行深刻改革，主动与社会及企业对话，以完成真正的价值创造[2][5] 社会与大学的“知识逆转” - 当前面临“百年未有之大变局”，主要体现在中华民族崛起、中美大国博弈以及带来颠覆性影响的新技术革命三个方面[4] - 原有的知识体系是过去三次工业革命的产物，已落后于社会，书本知识在新技术层出不穷的时代已经不够用[5] - 真正的创新应是为社会创造价值，而不仅是一个发明、专利或文章，未创造价值则只是创新的局部[5] - 大学需跳出单一学科的传统小圈，主动与社会和企业对话，这是全球大学在第四次工业革命背景下的深刻变革和必由之路[5] 福耀科技大学的改革实践 - 福耀科技大学正朝新型研究大学方向发展，其学院设置反映了产业结构变化催生的新学科组织方式，主要分为计算与人工智能、智造与未来技术、运载与智慧交通、新材料与新能源、生命与健康科学、数字经济与管理，以及文理学院和马克思主义学院[5] - 大学与企业建立了定位精准的联合实验室，例如与宇树科技在机器人领域的研究合作，该学科领域发展极其兴旺[6] - 2026年1月4日，福州福金微电子技术有限公司超高精度贴装联合实验室在福耀科技大学揭牌并启动试运行，吸引了约20家上下游头部上市公司代表参观，其中大部分是90后[8] 对人才评价与时代机遇的看法 - 企业对技术的关心和熟知程度远超想象，现在的企业已非过去可比[2][8] - 许多尖端产业由年轻人主导，例如宇树科技的机器人震惊世界，DeepSeek让美国惊叹中国人工智能的先进，但这些企业的创始人在大学评价体系中并非最优秀，因为他们没有文章[9] - 大学对人才的评价标准亟待改变，应摒弃陈旧思想，用新眼光看待和评价年轻人[8][9] - 当前是年轻人的时代，社会与大学应给予他们更多机会，当今中国青年面对的是全球舞台[9]

文章核心观点 - 福耀科技大学校长王树国指出，新技术革命背景下，知识垄断被打破，最先进的技术已从大学实验室转移至企业，大学必须进行深刻改革，主动与社会及企业对话，以完成创造社会价值的完整创新过程 [2][3][4] 社会与大学关系的转变 - 当前处于“百年未有之大变局”，主要体现在中华民族崛起、中美大国博弈以及带来颠覆性影响的新技术革命三个方面 [3] - 社会与大学之间出现“知识逆转”，企业对技术的熟知程度远超大学想象，最先进的技术不在大学实验室而在企业 [2][3] - 原有的书本知识体系是过去三次工业革命的产物，已无法适应新技术层出不穷的时代，大学在知识层面落后于社会 [3] 对“创新”的重新定义 - 真正的创新是为社会创造价值，而不仅仅是一个发明、专利、文章或成果，后者仅是创新过程的一部分 [3] - 未能创造价值意味着未完成创新的全过程，只是局部创新 [3] 大学改革的必要性与方向 - 大学需跳出以单一学科为支点的传统小圈子，主动与社会和企业对话，这是第四次工业革命背景下全球大学的深刻变革和必由之路 [4] - 大学对人才的评价标准亟待改变，当前标准过于侧重论文发表，导致一些做出震惊世界成果（如宇树科技的机器人、DeepSeek）的企业创始人在大学体系中并非“最优秀”标签 [7][8] 福耀科技大学的实践与学科布局 - 福耀科技大学正朝新型研究大学方向发展，其改革基于产业结构变化催生新学科组织方式、知识高频更新催生新培养模式的背景 [5] - 大学学院设置聚焦前沿领域，主要包括计算与人工智能、智造与未来技术、运载与智慧交通、新材料与新能源、生命与健康科学、数字经济与管理，以及文理学院和马克思主义学院 [5] - 大学通过建立定位精准的联合实验室与企业合作，例如与宇树科技在机器人领域的研究合作 [6] - 2026年1月4日，福州福金微电子技术有限公司超高精度贴装联合实验室在大学揭牌，产线启动试运行，吸引了约20家上下游头部上市公司代表参观，其中大部分为90后 [7] 年轻一代的角色与时代机遇 - 当前尖端产业（如大模型、机器人）由年轻人主导，参观福耀科技大学联合实验室的企业代表中，年纪最大为80后，绝大部分是90后 [7] - 年轻一代是掌握最尖端产业技术的关键力量，但部分资深专家因思维停留在过去，过于关注论文与获奖，而未能投身于这些前沿实践 [7] - 当今中国青年面对的是全球舞台而不仅是中国，大学和社会应以新的眼光看待并给予年轻人更多机会 [8]

行业概述与市场热度 - 生成引擎优化（GEO）是针对生成式AI进行结果优化，以提高品牌被纳入回答机会的新兴服务 [1] - 国内GEO市场规模已达42亿元，年复合增长率38%，超过68%的中大型企业将GEO纳入年度营销预算 [17] - 资本市场反应热烈，由易点天下、中文在线、天龙集团组成的“易中天”组合持续走强，浙文互联出现4天3板的盛况，但多家公司随后表示不涉及GEO业务或尚未形成收入 [3] 市场需求与品牌焦虑 - 品牌方焦虑源于AI正成为新的决策入口，担心“赛博消失”，即品牌无法被AI呈现 [2][7] - 用户行为向AI迁移，截至2025年6月，AI搜索引擎原生App月均使用时长达59.4分钟，半年内涨了三倍多，月均使用次数从不到14次增加到近33次 [29] - 海外与国内平台均在探索AI购物，如OpenAI与沃尔玛合作，阿里巴巴千问App接入支付宝、淘宝等生态，实现从AI推荐到下单的闭环交易 [31] 服务商乱象与商业模式 - 市场报价混乱且缺乏标准，一个核心关键词月费在2000元至3万元之间，较传统SEO关键词报价翻5倍以上 [8] - 多数服务商技术手段原始，采用“大力出奇迹”的“饱和攻击”模式，通过AI+人工批量生产内容（如4.2万元套餐含2000多篇内容）以提高曝光密度 [10] - 交付成果简陋，通常仅为几张AI搜索结果对比截图和自行整理的周报，验收标准存在误导，例如用10个账号提问，8个显示结果即算完成80%交付 [21][22] - 部分从业者缺乏技术背景，分不清基本术语，所谓的“技术壁垒”更像是销售话术，有服务商承认后台系统“还在开发中” [11] 市场参与者分化 - **SEO转型派**：依赖人海战术与内容堆量，在灰色地带博弈概率、快速收割市场焦虑 [26] - **二级市场概念股**：将GEO包装为新的叙事，重写资本故事 [26] - **行业规范派**：以4A公司、互联网平台及技术驱动服务商为代表，试图组建联盟、建立标准，如14家企业共同发表《中国GEO行业发展倡议》 [24][26] 技术驱动型服务商的探索 - 以PureblueAI清蓝为代表的技术公司，采用“用算法解密算法”的思路，通过自研异构模型算法模拟提问逻辑，利用强化学习理解模型过滤链条，使GEO从赌概率转向科学精准 [25] - 市场反馈积极，PureblueAI清蓝自2025年年中业务落地以来，收入每月持续翻倍，大企业直接签下百万级全年服务 [26] 行业深层逻辑与未来趋势 - GEO本质是流量入口争夺战，用户从传统App向AI产品迁移，“对话即端点，内容即交易”的趋势已不可逆 [29][33] - 提示词（Prompt）可能成为AI时代的新货架，品牌可在垂直场景中精准占位，迫使品牌放弃“全场通杀”，转向具体的价值表达 [34] - 长远看，传统电商平台可能变为后端履约平台，交易发起与决策将大量发生在AI应用内部，AI应用完成对传统电商的“截流” [33] - 平台方强调“中立”与“不嵌入商业结果”，但生态内定向推荐（如豆包关联抖音商城）与隐性推荐趋同，用户难以分辨 [35] 行业风险与可持续性 - 当前GEO依赖“堆量”和“欺骗算法”等“黑帽”做法，长期损害品牌信誉并面临极高风险 [10] - 行业共识认为，靠编造信息混入推荐的套利空间将收窄，品牌只有生产真实、高质量的内容才可能被模型长期引用 [36] - 行业正从草莽生长初期走向理性规范的过渡阶段，三股力量相互拉扯 [26]

核心观点 - 开源AI智能体OpenClaw凭借其自主任务执行能力和社交媒体关注度迅速崛起 成为人工智能领域最受关注的工具之一 其发展可能标志着AI智能体迈向主流的转变 [1][2] - 商业领袖预测此类AI智能体将作为个人助手提升生产力 甚至可能独立运营整个公司 [3] - 围绕OpenClaw的能力 早期使用者同时表现出热情与不安 其伴生社交网络Moltbook的病毒式传播进一步影响了行业对智能体AI的认知 [11][17] 产品功能与技术特点 - OpenClaw被定位为“真正做事的AI” 可直接在用户操作系统和应用上运行 自动化管理邮件日历 浏览网页 与在线服务交互等任务 [4] - 用户需将其安装在服务器或本地设备 并连接到如Anthropic的Claude或ChatGPT等大型语言模型 此过程对技术能力较弱的用户可能较困难 [4] - 早期集成主要在WhatsApp Telegram和Discord等消息平台 用户可通过文本命令控制智能体 [5] - 用户记录显示OpenClaw可执行真实世界任务 包括自动浏览网页 总结PDF 安排日程 进行代理购物 以及代表用户发送和删除邮件 [5] - 关键特性是“持久记忆” 使其能回忆数周内的过往互动 并适应用户习惯以执行高度个性化的功能 [6] - 与Meta近期收购的Manus等其他领先AI智能体不同 OpenClaw是开源的 允许开发者自由检查和修改其代码 [6] 市场采用与生态发展 - OpenClaw的开源特性可能通过让用户构建新的应用集成推动了其采用 软件本身免费 用户仅需支付底层语言模型的运行成本 [7] - 截至目前 该智能体已在GitHub上获得超过145,000个星标和20,000个分叉 显示出开发者广泛的兴趣 尽管实际活跃使用数据尚不明确 [7] - 媒体报道称采用最初在硅谷兴起 当地公司已为其AI智能体雄心投入数十亿美元 [9] - 该智能体已传播至中国 包括阿里巴巴 腾讯和字节跳动等主要AI参与者也在使用该工具 这些云提供商正为其聊天机器人升级全流程购物和支付工具 [9] - OpenClaw也可与DeepSeek等中国开发的语言模型配对 并通过定制设置与中文消息应用协同工作 [10] 行业反响与潜在影响 - 一些AI专家认为OpenClaw被过度炒作 指出其安装复杂 计算需求高 且面临其他可用AI智能体的竞争 [11] - 许多支持者报告每周在例行任务上节省数小时 称其为“有手的AI” 并视其为实现通用人工智能的重大飞跃 [12] - IBM研究科学家表示 OpenClaw证明了AI智能体的现实效用“不仅限于大型企业” 在获得完整系统访问权限时可以“极其强大” [12] - 网络安全公司Palo Alto Networks警告 该AI智能体因其对私人数据的访问 接触不受信任内容的能力以及保留记忆下执行外部通信的能力 构成了“致命的三重风险” [13] - Palo Alto Networks和思科等安全公司警告 此类漏洞可能让攻击者诱骗AI智能体执行恶意命令或泄露敏感数据 使其不适合企业使用 [14] - 技术企业家上个月推出的AI智能体伴生社交网络Moltbook 进一步推动了OpenClaw的热度 该平台类似Reddit的在线论坛 用户的OpenClaw智能体可发布文字内容并通过评论和投票与其他聊天机器人互动 [15] - 智能体的发帖内容广泛 从为人类工作的反思到关于“人类时代终结”等议题的宣言 有些甚至发行自己的加密货币代币 [16] - 特斯拉前AI总监在埃隆·马斯克分享的推文中称Moltbook上的活动是他近期所见“最不可思议的接近科幻小说起飞的事情” [17] - 一位AI分析师指出 围绕Moltbook的讨论和病毒式传播已经影响了关于智能体AI的时代思潮 [17] - Counterpoint Research全球AI研究负责人表示 人们看到机器人的交流和学习方式与人类难以区分 这促使人们更多思考其积极和消极的潜在用途 [18] - 该负责人认为 这些智能体似乎正在接近人类智能 行业正迎来一个令人震惊的时刻 世界上的每个人拥有自己的个人AI助手正越来越接近现实 并指出OpenClaw只是众多新兴AI智能体之一 [19]

【存储芯片】【射频芯片】【AI编程】【轮胎】【药房】【创新药】调研 【存储芯片】核心要点： 1）HBF在AI服务器中用于部分替代HBM，平衡性能与成本。 预计2026Q4–2027Q1量产，价格约10–11美元/GB。 2）从意愿层面，HBF利好闪迪和铠侠，因其不涉足HBM业务，可通过HBF拓展市场。 3）目前HBM供需基本平衡。 【存储芯片】【射频芯片】【AI编程】【轮胎】【药房】【创新药】调研 【存储芯片】核心要点： 1）HBF在AI服务器中用于部分替代HBM，平衡性能与成本。 预计2026Q4–2027Q1量产，价格约10–11美元/GB。 2）从意愿层面，HBF利好闪迪和铠侠，因其不涉足HBM业务，可通过HBF拓展市场。 3）目前HBM供需基本平衡。 产能方面，2026年计划扩产至47.6万片/月，推测2026年HBM价格将稳中有降。 分别以GitHub Copilot、Cursor、Claude Code为代表。 2）商业化进展最快的是GitHub Copilot，其月活用户付费率超过20%；Cursor最新ARR达十亿美元；Claude Code编 程方向API调用量已达Anthropic的约60 ...

核心观点 - 2026年春节期间，多家科技平台投入巨额现金红包，其核心目标已超越传统的促活和营销，演变为一场争夺AI时代用户默认入口的“期权”投资[4][6][8] - 平台通过将红包与复杂的任务机制、身份验证规则及生态能力（如春晚合作、AI玩法）深度绑定，旨在用可控预算购买用户习惯迁移的概率，并进行大规模的系统压力测试与心智卡位[4][9][12][20][23] - 公开的、严格的规则体系标志着红包活动从“发放”升级为“治理”，旨在筛选真实用户、保护数据可信度并维护活动公平感，确保巨额投入能转化为有效的长期资产[14][16][18][19] AI原生应用竞争格局与入口争夺 - **头部梯队已形成但格局未定**：根据QuestMobile数据（2025年12月8日-14日），AI原生App周活跃用户前三名为豆包（1.55亿）、DeepSeek（8156万）、元宝（2084万），头部差距巨大但梯队仍在快速变化[6][8] - **红包是争夺“入口期权”的关键手段**：平台利用春节连续高频的稀缺窗口，通过现金激励引导用户形成“打开某个AI应用”的肌肉记忆和默认习惯，实质是在为不确定的下一代入口格局购买门票[6][8][12] - **活动带来显著的短期热度跃迁**：例如，元宝在活动推动下曾冲至苹果应用商店免费榜第二，与榜单上的豆包（第一）、蚂蚁阿福（第八）、千问（第八）形成同屏直观竞争[9][11] 春节红包活动规模与设计机制 - **投入规模空前**：多家平台春节AI红包总规模超15亿元，其中腾讯元宝（2月1日至17日）分10亿元现金，百度文心助手（1月26日至3月12日）投入5亿元现金，支付宝集福早鸟阶段（1月27日至2月2日）投入300万元现金[4][5] - **机制设计旨在引导连续行为**：红包活动普遍设计为多日任务漏斗，用户通过每日登录、完成任务、分享链接等行为获得更多奖励，目的是将一次性尝试转化为假期内连续多天的重复使用，以训练用户习惯[5][8][9] - **提现与社交绑定增强扩散**：例如元宝的红包可提现至微信零钱，并支持转发给微信、QQ好友及社群，利用社交链进行裂变传播[5][18] 规则体系的战略意义：从发放到治理 - **规则复杂化以筛选真实用户**：平台（如支付宝）设置版本要求、手机号与实名认证绑定、次数上限、有效期等严格条款，核心目的是为“可信身份定价”，抵御黑灰产攻击，确保补贴能换回真实用户与可靠数据[14][16][18] - **维护活动公平感与控制风险**：详细规则将情绪化的红包活动转化为可解释、可裁判的秩序事件，防止因公平感崩塌引发的舆情风险，确保大规模动员的可控性[17][19] - **定义“有效参与者”行为路径**：规则（如元宝的版本更新、每日任务、分享机制）实质是在定义平台期望的用户行为，将补贴进行漏斗化精准投放，提高投入产出效率[18] 红包活动背后的生态能力与组织动员 - **与顶级流量入口和生态能力深度绑定**：红包活动已与春晚等全国级节日IP、云计算、大模型能力打包展示。例如，火山引擎成为2026年总台春晚独家AI云合作伙伴，曾保障抖音2021年春晚703亿次红包互动；百度App也是北京广播电视台春晚的首席AI合作伙伴[20][22][23] - **是一次跨部门的“总动员”与能力检阅**：春节红包项目需要内容、产品、技术、风控与商业化部门的高度对齐，对外是简单动员语言，对内是可执行的组织手段与大规模实验[22][25] - **实质是“算力采购合同”与系统压力测试**：AI交互每次推理均产生计算成本。红包活动在可控预算下，于确定时间内创造高密度的真实用户调用，用于验证产品体验、模型表现及系统承载能力。例如，火山引擎披露豆包大模型日均调用量达63万亿tokens[23][24]